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页数:245

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出版时间:2000-8

价格:22.00元

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isbn号码:9787562421665

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 学习
• 考研

《算法的艺术与实践：从零构建高效解决方案》 本书并非一本枯燥乏味的理论堆砌，而是一场关于如何用逻辑的语言与计算机沟通、构建强大而优雅解决方案的探索之旅。它将带领读者深入理解计算思维的精髓，掌握设计、分析和实现高效算法的核心技巧。 第一部分：思维的基石——抽象与建模 在任何高效解决方案的背后，都离不开对问题的深刻理解和恰当的抽象。本部分将从最基本的层面出发，引导读者学习如何将现实世界的问题转化为计算机可以处理的模型。我们将探讨： 问题分解与递归思维： 如何将复杂问题拆解成更小的、可管理的子问题，并利用递归的思想优雅地解决它们。我们将通过实际案例，如斐波那契数列、汉诺塔的求解，来生动展示递归的强大力量。 数据抽象与封装： 理解不同数据类型背后的本质，以及如何通过抽象隐藏细节，专注于功能本身。我们将介绍如何设计自定义数据类型，为更复杂的应用打下基础。 模型选择与权衡： 针对不同的问题，选择最合适的数据模型至关重要。我们将初步接触几种基础模型，如列表、栈、队列，并讨论它们的适用场景和性能特点。 第二部分：高效的利器——算法设计范式 掌握了问题的抽象能力，接下来便是如何设计出高效的算法来解决它们。本部分将系统介绍几种经典的算法设计范式，它们是构建高效解决方案的强大工具箱： 分治策略： 学习如何将问题分解为独立的子问题，递归地解决它们，然后将子问题的解组合起来得到原问题的解。我们将深入分析归并排序和快速排序等经典分治算法，理解其性能优势。 动态规划： 揭示如何通过保存和重用子问题的解来避免重复计算，从而解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。我们将通过背包问题、最长公共子序列等例子，一步步领悟动态规划的精妙之处。 贪心算法： 探索如何通过每一步都做出局部最优选择来期望获得全局最优解。我们将讨论活动选择问题、最小生成树（Prim和Kruskal算法）等，并分析贪心算法适用的条件及其局限性。 回溯与分支限界： 学习如何通过系统地搜索解空间来解决组合优化问题。我们将通过N皇后问题、图的遍历等，理解回溯的深度优先搜索特性，以及分支限界如何通过剪枝来优化搜索效率。 第三部分：性能的标尺——算法分析与优化 设计出算法只是第一步，如何评估其效率并进行优化是提升解决方案质量的关键。本部分将专注于算法的分析和优化技术： 时间复杂度和空间复杂度： 掌握使用大O表示法来描述算法执行时间和所需内存的增长趋势，理解其对算法性能评估的重要性。我们将通过大量实例，练习分析各种常见算法的复杂度。 渐进分析与摊还分析： 深入理解复杂度的细微之处，并学习如何进行更精确的性能分析。 数据结构的选择与优化： 深入探讨各种数据结构的特性，如链表、数组、树（二叉搜索树、AVL树、B树）、图、哈希表等，理解它们的查找、插入、删除等操作的复杂度，并学习如何根据问题选择最优的数据结构。 查找与排序算法的深度剖析： 除了分治排序，我们将进一步探讨其他排序方法，如插入排序、选择排序、堆排序，以及各种查找算法，如二分查找，并分析它们的适用场景和性能特点。 图算法的奥秘： 学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及经典的图遍历算法（DFS、BFS）。我们将深入探讨最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法，以及拓扑排序等，理解它们在实际问题中的应用。 第四部分：实战的洗礼——综合应用与进阶 理论的学习最终需要通过实践来巩固和升华。本部分将带领读者将所学知识应用于解决更复杂的实际问题： 字符串匹配算法： 深入研究朴素匹配算法，以及更高效的KMP算法、Boyer-Moore算法，理解它们如何通过预处理和模式匹配技巧来加速查找。 网络流问题： 初步接触网络流的概念，理解最大流最小割定理，以及Ford-Fulkerson算法等，探索其在资源分配、调度等领域的应用。 NP-完全性理论入门： 了解计算复杂性理论的基本概念，理解NP-完全性问题的含义，以及为什么解决NP-完全性问题具有挑战性，并探讨近似算法和启发式算法的意义。 面向性能的编码实践： 强调在编写代码时，时刻关注算法效率和内存使用，学习编写可读性强、易于维护且性能优良的代码。 本书旨在培养读者独立思考、分析问题、设计高效解决方案的能力。通过生动的讲解、丰富的图示和精心设计的练习，读者将不仅掌握算法的理论知识，更能深刻理解其背后的思想，并将这些宝贵的技能应用于未来的学习和工作中，自信地应对各种计算挑战。

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我最近研究的这本**《深入理解Java虚拟机》**，简直是为所有使用Java进行开发的工程师量身定做的“解剖手册”。Java的“一次编译，到处运行”的魔力，最终都归功于JVM这个精妙的运行时环境，而这本书就将这个黑箱彻底打开了。作者对于JVM内存区域的划分、垃圾回收算法（特别是G1和ZGC的演进）的讲解，细致到了源码级别的分析，却丝毫没有让人感到晦涩难懂。他非常擅长将理论与实际调优案例结合起来，比如如何通过分析GC日志来定位内存泄漏，如何调整参数以适应高并发场景。这本书的深度远超一般的语言特性书籍，它让你明白了为什么在某些场景下，Java程序的性能表现会出乎意料，也教会了我们如何通过对JVM的精准控制，来榨干硬件的每一分性能潜力。对于希望精通Java后端开发的专业人士而言，这本书的价值是无可替代的。

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这本关于**《算法导论》**的书简直是计算机科学领域的“圣经”，内容编排极其严谨，从基础的排序和搜索算法讲起，逐步深入到图论、动态规划以及复杂性理论。作者在解释那些抽象的数学概念时，总能巧妙地运用生活化的例子或者清晰的图示来辅助理解，这一点对于初学者来说简直是救命稻草。我尤其欣赏它在分析算法效率时那种近乎偏执的细致，对于时间复杂度和空间复杂度的推导过程，每一步都交代得清清楚楚，绝不含糊。读完关于高级图算法的那几章，我感觉自己对解决网络路由、资源分配这类实际问题有了全新的视角和工具箱。当然，这本书的阅读难度不低，需要投入大量时间和精力去消化那些证明和数学推导，但一旦坚持下来，那种融会贯通的成就感是无与伦比的。它不仅仅是教会你“如何做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”才是最优解，培养了一种严谨的计算思维。

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这本**《设计模式：可复用面向对象软件的基础》**（通常被称为GoF设计模式书）的阅读体验，可以说是对传统编程思维的一次彻底重塑。最初拿到这本书时，我还以为它会是一本枯燥的技巧手册，但事实完全出乎意料。它不是在教你“写代码的套路”，而是在总结软件设计中那些经过时间考验的、优雅的解决方案。书中对每一种模式的介绍都非常全面，不仅有清晰的结构图，更有深入的动机分析——即在什么样的情况下，引入这个模式能最大程度地降低系统的耦合度、增强可扩展性。我印象最深的是对“策略模式”和“观察者模式”的讲解，作者通过恰当的例子，完美展示了如何解耦变化点与稳定点。读完这本书，我感觉自己看代码的眼光都变了，不再满足于“能跑起来”，而是开始审视代码结构是否具有足够的“弹性”和“可维护性”，这对于团队协作和长期项目维护的价值是无法估量的。

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对于**《计算机网络：自顶向下方法》**这本书的评价，我只能用“清晰得令人发指”来形容。很多网络教材在讲解TCP/IP协议栈时，往往是机械地罗列协议字段和状态机，让人如坠云里雾里。但这本书采取了完全不同的路径，它从用户应用层开始，一步步向下剖析，让你带着“我要如何发送一封邮件”这样的实际需求去理解每一层协议的必要性。作者在解释拥塞控制算法时，那种循序渐进的逻辑推导，仿佛带着读者亲手搭建起了整个互联网的骨架。特别是对BGP、路由选择这些相对复杂的互联网核心机制的阐述，书中的类比和图示都设计得极其巧妙，即使是网络小白也能快速抓住要点。这本书的价值在于，它让你真正理解数据包如何在全球范围内穿梭的物理和逻辑过程，而不是仅仅停留在API调用的层面。

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我最近翻阅的这本**《深入理解计算机系统》（CS:APP）**，内容广度和深度都令人叹为观止。它不像是传统的某一个技术栈的教材，更像是一张宏大的路线图，将硬件、操作系统、编译原理、网络等看似孤立的领域串联了起来。这本书最让我震撼的是它如何将底层细节与上层应用程序的性能紧密联系起来。比如，它详细讲解了CPU的流水线机制、缓存的层次结构，然后立刻将这些知识应用到如何优化C语言代码的执行效率上，这种“知其所以然”的讲解方式，让我对日常编程中遇到的性能瓶颈有了更深刻的认识。作者的文笔非常流畅，尤其是在描述系统调用和内存管理那部分，读起来丝毫没有枯燥感，反而像是在听一位经验丰富的老工程师娓娓道来他多年积累的“内功心法”。对于任何想要从“码农”进阶为“系统架构师”的人来说，这本书是绕不开的必读经典，它教会你如何用更宏观、更底层的视角去看待每一行代码的命运。

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