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出版者:

作者:吴俊强

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:23.50元

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isbn号码:9787560419619

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• 计算机基础
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《算法设计与分析》 本书深入探讨了算法设计的核心思想、常用策略以及效率分析方法。全书共分为十章，从基础概念入手，逐步展开至高级算法和复杂问题解决方案。 第一章 绪论 本章首先介绍了算法在计算机科学中的重要地位，以及算法设计与分析的基本目标。我们将讨论算法的定义、特性（如正确性、效率、可读性等），并简要回顾算法发展史上的里程碑式事件。接着，我们将引出衡量算法效率的关键指标——时间复杂度和空间复杂度，并介绍大O表示法等渐近分析技术，为后续章节的学习奠定理论基础。 第二章 递归与分治策略 递归作为一种强大的问题解决工具，在算法设计中扮演着至关重要的角色。本章将深入剖析递归的原理，包括递归基和递归步骤，并通过实例演示如何将复杂问题分解为规模更小的相同问题。随后，我们将重点介绍分治（Divide and Conquer）这一经典的算法设计范式。我们将分析几个标志性的分治算法，例如二分搜索（Binary Search）、归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），并对其时间复杂度进行详细推导，展示如何通过“分而治之”的思想来高效地解决问题。 第三章 动态规划 动态规划（Dynamic Programming）是处理具有重叠子问题和最优子结构特征的问题的利器。本章将详细阐述动态规划的核心思想，即通过构建递推关系，将原问题分解为一系列子问题，并将子问题的解存储起来，避免重复计算。我们将通过一系列经典的动态规划问题来讲解这一方法，包括斐波那契数列、背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）和最短路径问题（Shortest Path Problem）的某些变体。通过对这些问题的分析，读者将能够掌握如何识别适合动态规划的问题，并有效地构建解决方案。 第四章 贪心算法 贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择局部最优解，期望最终获得全局最优解的算法。本章将介绍贪心算法的设计思路，并探讨其适用的条件。我们将分析几个经典的贪心算法应用，如活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）以及最小生成树（Minimum Spanning Tree）算法（Prim算法和Kruskal算法）。我们会深入分析这些算法为何能够得到最优解，以及在何种情况下贪心策略会失效。 第五章 图算法 I：图的表示与遍历 图是描述对象之间关系的重要数据结构。本章将首先介绍图的常见表示方法，包括邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们各自的优缺点。接着，我们将重点讲解图的两种基本遍历算法：深度优先搜索（Depth First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth First Search, BFS）。我们将通过实例展示DFS和BFS的执行过程，并探讨它们在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 第六章 图算法 II：最短路径与最小生成树 本章将继续深入图算法的探讨，聚焦于最短路径和最小生成树问题。我们将介绍求解单源最短路径的Dijkstra算法，并分析其效率。随后，我们将探讨求解所有顶点对之间最短路径的Floyd-Warshall算法。在最小生成树方面，我们将详细讲解Prim算法和Kruskal算法，并对它们的正确性和复杂度进行证明。 第七章 查找算法 高效的查找是计算机科学中的一个基础问题。本章将回顾线性查找，并重点介绍二分查找的优化及其在排序数组中的应用。此外，我们还将介绍哈希查找（Hash Table），深入探讨哈希函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法和开放寻址法），以及哈希表在数据检索中的高效性。 第八章 排序算法 排序是将一组数据按特定顺序排列的过程。本章将详细介绍几种经典的排序算法，包括插入排序（Insertion Sort）、选择排序（Selection Sort）、冒泡排序（Bubble Sort），并分析它们的性能。在此基础上，我们将重点讲解更高效的排序算法，如归并排序、快速排序（包括其不同实现方式和性能分析）以及堆排序（Heap Sort）。我们将对比这些算法的时间和空间复杂度，以及它们在不同场景下的适用性。 第九章 摊还分析 摊还分析（Amortized Analysis）是一种分析数据结构操作平均成本的技术，尤其适用于那些大多数操作成本很低，但少数操作成本较高的情况。本章将介绍三种主要的摊还分析方法：聚合分析（Aggregate Analysis）、会计法（Accounting Method）和势能法（Potential Method）。我们将通过动态数组（Dynamic Array）和二叉堆（Binary Heap）等数据结构的例子，来展示如何运用这些方法计算操作的摊还成本。 第十章 NP完全性 本章将把讨论的重点提升到计算复杂性理论的层面，介绍NP完全性（NP-Completeness）的概念。我们将定义P类问题、NP类问题，并解释NP-完备性和NP-难性的区别。我们将介绍NP-完全性证明的方法，如归约（Reduction），并列举一些著名的NP-完全问题，如旅行商问题（Traveling Salesperson Problem）、布尔可满足性问题（Satisfiability Problem, SAT）等。理解NP完全性对于认识许多棘手问题的内在难度至关重要。 通过系统学习本书内容，读者将能够掌握各种经典算法的设计思想，理解算法效率分析的原理，并能够根据具体问题选择和设计出高效的解决方案。本书适合计算机科学、软件工程等相关专业的学生，以及对算法设计和分析感兴趣的从业人员阅读。

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让我印象深刻的是，这本书非常注重实际操作能力的培养。它不仅仅是理论的讲解，更是大量的练习题和实操案例。我跟着书中的指导，亲手完成了好几个项目，比如制作一个简单的演示文稿，整理一个复杂的电子表格，甚至还尝试了简单的网页设计。每一次完成一个项目，都给我带来了巨大的成就感。这种“学以致用”的学习方式，让我对计算机的掌握程度有了质的飞跃。

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这本书在软件应用方面的介绍，可以说是面面俱到。它不仅涵盖了最常用的办公软件，如Word、Excel和PowerPoint，还深入讲解了它们的高级功能。我之前一直以为Excel只能用来做简单的表格，但看完这本书，我才发现它原来在数据分析、图表制作等方面有着如此强大的能力。作者通过实际操作步骤的演示，让我能够一步一步地跟着做，很快就掌握了一些之前从未触碰过的高级技巧。这对于我来说，简直是打开了一个新世界的大门。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，简约而不失专业感，让我对它充满了好奇。刚翻开第一页，我就被里面详细的内容吸引住了。作者的语言风格非常平实易懂，即使是对计算机不太熟悉的人，也能很快理解。书里列举的案例也非常贴近生活，让我看到了计算机技术在日常生活中无处不在的应用。比如，它讲到了如何利用电脑来管理家庭账单，如何通过互联网进行在线购物，甚至是如何利用手机APP来学习新技能。这些都让我觉得，计算机不再是高高在上的科技，而是我们生活中不可或缺的一部分。

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这本书在多媒体技术的应用方面，也有着独到的见解。它介绍了如何使用专业的软件来编辑图片、制作视频，甚至进行简单的音频处理。我一直对视频制作很感兴趣，但总是觉得门槛很高。这本书通过详细的操作教程，让我有机会接触到一些专业的视频编辑软件，并尝试自己剪辑一些小片段。虽然我的技术还很初级，但我已经体会到了其中的乐趣。

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我对书中关于信息安全和隐私保护的章节，给予高度评价。在信息爆炸的时代，如何保护自己的个人信息，不被滥用，已经成为一个非常重要的问题。这本书详细讲解了常见的网络安全威胁，比如病毒、木马、网络钓鱼等等，并提供了有效的防范措施。我学到了如何设置强密码，如何识别可疑链接，以及如何使用杀毒软件等等。这些知识对我来说，简直是“保命符”。

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我对这本书的深入探讨感到非常惊喜。它不仅仅是停留在基础概念的介绍，而是花了大量篇幅去讲解计算机的工作原理，比如CPU如何处理指令，内存如何存储数据，以及硬盘如何保存信息。虽然这些内容听起来有些专业，但作者用非常形象的比喻和图示，将复杂的概念变得简单易懂。我特别喜欢书中关于“二进制”的讲解，原来我们看到的0和1，背后竟然隐藏着如此庞大的信息世界。读完这部分，我感觉自己对计算机的“内在”有了更深的认识，不再是只停留在“会用”的层面。

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这本书在网络技术部分的讲解，让我对互联网有了全新的认识。它从最基础的网络协议讲起，比如TCP/IP，然后逐步深入到互联网的构成，包括路由器、服务器等等。我之前只知道上网，但并不知道这些设备是如何协同工作的。作者用生动的语言，将这些抽象的概念解释得清晰明了。特别是关于“云服务”的讲解，让我明白了为什么我们可以随时随地访问数据，而无需担心存储问题。

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这本书对于提升我的学习效率，起到了至关重要的作用。它不仅教授了如何使用各种软件工具，还提供了一些学习方法和技巧。比如，如何有效地利用搜索引擎查找信息，如何组织和管理自己的学习资料，甚至是如何利用在线资源来拓展知识面。这些方法论的指导，让我的学习过程变得更加系统和高效。

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总而言之，这本书是一本非常优秀的计算机基础读物。它内容丰富，讲解清晰，案例贴近生活，并且注重实践。无论你是计算机初学者，还是希望提升自己计算机技能的读者，这本书都绝对值得一读。它不仅能帮助你掌握计算机的基本操作，更能让你对计算机有一个更深层次的理解。我强烈推荐这本书给所有对计算机感兴趣的朋友。

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让我惊喜的是，这本书还涉及到了编程的基础知识。虽然不是深入的编程教程，但它简要介绍了编程的逻辑和一些简单的编程语言的概念，比如Python。这让我对计算机“如何思考”有了初步的了解。虽然我目前还没有打算成为一名程序员，但了解一些编程的基础知识，对理解计算机的工作原理非常有帮助。

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