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出版者:人民邮电出版社

作者:Mat Buckland

出品人:

页数:362

译者:罗岱

出版时间:2012-9

价格:79.00元

装帧:

isbn号码:9787115291134

丛书系列:

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《深度探索：算法与数据结构精炼实战》 内容梗概： 本书深入剖析了算法与数据结构的核心概念，并通过一系列精心挑选的实战案例，带领读者踏上一段从理论到实践的进阶之旅。我们不追求罗列市面上所有算法的堆砌，而是着力于选取那些在实际开发中具有代表性、能够充分展现算法思想精髓、且极具挑战性的问题。本书旨在帮助读者建立坚实的算法基础，培养解决复杂问题的思维模式，并能熟练运用各种数据结构与算法来优化程序性能，设计出更高效、更优雅的软件解决方案。 核心特色与章节概览： 第一部分：基础之基——掌握核心数据结构与算法思维 第一章：链表与指针的艺术： 深入剖析： 并非止步于单链表、双链表、循环链表的定义，我们将重点讲解链表在内存管理、动态数组实现、缓存淘汰策略（如LRU）等场景下的应用。读者将学习如何通过巧妙的指针操作，实现高效的节点插入、删除、反转等操作，并理解其在操作系统内存分配、数据库索引等底层技术中的重要作用。 实战案例： LRU缓存淘汰算法的链表实现： 讲解如何利用双向链表和哈希表结合，高效实现LRU缓存。分析其时间复杂度和空间复杂度，并讨论在多线程环境下的优化可能。 链表模拟队列与栈： 演示如何用链表实现基本的数据结构，理解链表在不同场景下的灵活性。 巧用链表解决约瑟夫环问题： 通过链表模拟，深入理解循环链表在特定问题中的应用。 第二章：数组与动态规划的交织： 深入剖析： 数组不仅仅是静态的内存块。我们将重点关注其在动态规划问题中的核心地位，讲解如何通过状态转移方程，将复杂的计算分解为可管理的子问题。本书将深入讲解动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”特性，以及如何通过记忆化搜索和递推两种方式实现。 实战案例： 最长递增子序列（LIS）的多种解法： 从O(n^2)的经典DP解法，到O(n log n)的优化解法（结合二分查找），深入剖析LIS问题的演变与高效解决方案。 背包问题（0/1背包、完全背包）： 详细讲解如何构建状态转移方程，解决经典的背包问题，并讨论其在资源分配、投资组合优化等领域的理论启示。 编辑距离（Levenshtein Distance）： 运用动态规划计算字符串之间的相似度，理解其在文本比对、拼写纠错等应用中的原理。 爬楼梯问题与斐波那契数列的DP扩展： 展示DP思想如何处理看似简单的递推问题，并引申到更复杂的变种。 第三章：栈与递归的奥秘： 深入剖析： 栈作为后进先出的数据结构，在函数调用、表达式求值、深度优先搜索（DFS）等场景下扮演着至关重要的角色。我们将深入讲解递归的原理，以及如何利用栈来模拟递归过程，解决栈溢出问题，并理解尾递归优化等高级概念。 实战案例： 括号匹配的校验： 利用栈实现高效的括号匹配检查，理解其在语法解析、代码审查中的应用。 中缀表达式转换为后缀表达式（逆波兰表达式）： 经典应用，讲解如何利用栈和特定规则完成转换，并进一步实现后缀表达式的求值。 递归与栈模拟二叉树的遍历（前序、中序、后序）： 深入理解递归如何与栈的结构对应，并实现非递归遍历。 回溯算法的实现： 讲解回溯的思想，以及如何通过栈来管理搜索路径，解决如N皇后问题、全排列问题等。 第四章：队列的广度与广度优先搜索（BFS）： 深入剖析： 队列作为先进先出的数据结构，其应用广泛。我们将重点关注其在广度优先搜索（BFS）中的核心作用，讲解如何利用队列实现图和树的层序遍历，并在最短路径问题、状态空间搜索等问题中展现其威力。 实战案例： 图的广度优先搜索（BFS）： 详细讲解BFS算法在查找无权图中的最短路径、连通性分析、网络爬虫等场景的应用。 迷宫寻路问题： 利用BFS寻找最短路径，理解状态空间的搜索。 多源BFS： 扩展BFS的应用，例如求解社交网络中“好友的好友”的最短距离。 第二部分：进阶之路——精炼算法模型与应用 第五章：排序的艺术：从基础到高效： 深入剖析： 除了冒泡排序、插入排序等基础排序，本书将着重讲解时间复杂度更优、在实际应用中更具价值的排序算法，包括快速排序、归并排序、堆排序。深入分析它们的原理、稳定性、时间/空间复杂度，以及在不同数据分布下的表现。 实战案例： 快速排序的实现与优化： 讨论三数取中、随机化枢轴选择等优化策略，以及其在实际排序场景中的应用。 归并排序的稳定性与应用： 分析归并排序的稳定性，以及其在外部排序、多路归并等场景的优势。 堆排序与优先队列： 讲解堆的概念，以及如何利用堆实现堆排序，并引申到优先队列在任务调度、数据流处理等方面的应用。 基数排序与桶排序： 介绍非比较排序的原理，以及其在特定数据范围内的极高效率。 第六章：查找的效率：二分查找与散列表： 深入剖析： 查找是计算机科学中最基本的操作之一。我们将深入讲解二分查找的原理、适用条件及各种变种（如查找第一个/最后一个匹配项），以及哈希表的原理、冲突解决方法（链地址法、开放寻址法）和常见应用。 实战案例： 有序数组的二分查找： 演示如何在已排序数组中高效查找目标值。 查找旋转排序数组中的元素： 挑战性的二分查找变种，锻炼读者对二分查找边界条件的深入理解。 哈希表的实现与应用： 手写一个简单的哈希表，并讲解其在字典、缓存、字符串匹配等方面的应用。 基于哈希表的“两数之和”问题： 经典面试题，演示哈希表的O(n)时间复杂度优势。 第七章：图论的探索：深度与广度之外： 深入剖析： 图作为一种强大的建模工具，在网络分析、路径规划、社交关系等领域无处不在。在掌握了BFS后，我们将深入讲解深度优先搜索（DFS）的原理，以及其在拓扑排序、查找环、连通分量等问题中的应用。同时，我们将引入Dijkstra算法和Prim/Kruskal算法，解决带权图的最短路径和最小生成树问题。 实战案例： 图的深度优先搜索（DFS）： 讲解DFS在连通性判断、有向无环图（DAG）的拓扑排序、查找割点与桥等问题中的应用。 Dijkstra算法： 解决单源最短路径问题（非负权边），并讨论其在导航系统、网络路由中的原理。 Prim算法与Kruskal算法： 讲解如何构建最小生成树，理解贪心策略在图算法中的应用。 强连通分量（Tarjan算法/Kosaraju算法）： 介绍如何查找有向图的强连通分量，并探讨其在社交网络分析、代码依赖性分析中的应用。 第八章：字符串的匹配与模式识别： 深入剖析： 字符串处理在文本编辑、搜索引擎、生物信息学等领域至关重要。本书将介绍KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore算法等高效的字符串匹配算法，以及正则表达式的匹配原理。 实战案例： KMP算法的原理与实现： 深入理解next数组的构建，以及其在高效文本查找中的威力。 Boyer-Moore算法的思路： 介绍其“坏字符”和“好后缀”规则，并分析其在实际应用中的优势。 正则表达式引擎的简化实现： 探讨如何通过状态机或回溯来实现基本的正则表达式匹配。 第三部分：实战精髓——复杂问题解析与性能优化 第九章：高级数据结构：B树、B+树与Trie树： 深入剖析： 随着数据量的增大，我们不再局限于简单的数组和链表。本书将介绍B树和B+树在数据库索引、文件系统中的应用，讲解其平衡性、多路查找的特性。同时，我们将深入Trie树（前缀树）的原理，理解其在字典、自动补全、拼写检查等场景下的高效查找能力。 实战案例： B+树索引的简化模拟： 理解B+树如何平衡磁盘I/O，实现高效的范围查询。 Trie树的实现与应用： 演示如何构建Trie树，并实现单词查找、前缀搜索等功能。 Word Break问题（字典分词）： 利用Trie树和动态规划解决词语分割问题。 第十章：并发与并行：多线程下的算法挑战： 深入剖析： 在多核处理器时代，并发与并行是提升程序性能的关键。本书将探讨在多线程环境下，如何安全有效地应用数据结构和算法。我们将介绍锁、信号量、原子操作等同步机制，以及并发数据结构（如ConcurrentHashMap）的设计思想。 实战案例： 多线程下的链表插入/删除安全实现： 讲解如何使用锁机制保护共享数据结构。 并发场景下的生产者-消费者模型： 利用队列和信号量实现经典的并发编程模型。 并行排序算法的初步探讨： 介绍如何将排序算法分解为并行任务。 第十一章：复杂度分析与性能调优： 深入剖析： 理论分析与实际优化并重。本书将系统讲解如何进行时间复杂度和空间复杂度的精确分析，并提供一套实用的性能调优方法论。我们将关注算法的时空权衡，以及如何根据实际场景选择最合适的算法和数据结构。 实战案例： 案例分析： 对比同一问题不同算法的性能表现，并进行深入分析。 内存使用优化技巧： 讲解如何减少内存开销，避免不必要的空间浪费。 代码剖析工具的使用： 介绍如何利用性能分析工具定位瓶颈。 第十二章：算法设计模式与思想： 深入剖析： 除了具体的算法，本书将提炼出一些通用的算法设计模式与思想，如分治法、贪心算法、回溯法、分治与合并等。通过对这些模式的深入理解，读者将能够触类旁通，解决更广泛的问题。 实战案例： 分治法解决汉诺塔问题： 经典的分治案例，理解如何将问题分解。 贪心算法解决活动选择问题： 演示贪心策略的适用场景。 回溯法解决数独问题： 深入理解回溯法的搜索与剪枝。 本书的目标读者： 本书适合具有一定编程基础，渴望深入理解算法与数据结构精髓的开发者，包括但不限于： 计算机科学与技术专业的学生： 作为算法与数据结构课程的补充读物，帮助理解抽象概念与实际应用的联系。 软件工程师： 希望提升代码效率、优化程序性能、解决复杂技术难题的在职开发者。 算法竞赛爱好者： 拓展解题思路，掌握更高效的解题技巧。 准备技术面试的求职者： 巩固和深化算法知识，为面试做好充分准备。 结语： 《深度探索：算法与数据结构精炼实战》不仅仅是一本技术书籍，更是一次思维的训练。我们相信，通过对这些精炼案例的深入学习和实践，读者将能够构建起扎实的算法根基，培养解决复杂问题的信心与能力，从而在软件开发的道路上走得更远、更稳健。

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在图书馆借的，看了目录借了出来，这几天仔细阅读，发现确实是AI方面的经典书籍，可以作入门一用。FSM，运动物理，讲的不错。特别是下载运行书中的演示程序，绝对很有意思。翻译方面基本没太大问题。就是说，阅读不会有歧义。很容易理解。也许原作者就写的比较通俗。唯一不足的...  

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这本书第一次决定买的时候是看到了目录里面讲了Lua在具体游戏项目中的应用，大概翻了一下明显跟国内的一大堆粗制滥造的假大空书不一样，值得一看。 前段时间仔细阅读完，突然感觉到这真是一本不可多得的好书。书中的代码示例完整，读者不仅能收获很多游戏AI的code技巧，更是对C...  

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了磨砂质感的硬壳，触感非常细腻，中间的图案简洁而富有科技感，那种深邃的蓝色调让人联想到夜空中闪烁的代码星辰。内页的纸张质量也相当不错，印刷清晰，字迹饱满，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。装订上更是体现了匠心，平摊后非常服帖，阅读体验极佳，完全没有传统技术书籍那种僵硬和不便。尤其是章节之间的过渡页，设计得很有心思，用一些抽象的几何图形和巧妙的留白，让人在知识的海洋中偶尔能得到片刻的休憩，为接下来的深度探索做好心理准备。这种对物理形态的重视，让它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的艺术品，每次翻开它，都有一种仪式感，仿佛在开启一段严肃而愉快的学术旅程。

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阅读这本书的过程中，我最深刻的感受是作者在知识体系构建上的那种宏大视野和严谨的逻辑铺陈。它不是简单地罗列一些零散的技术点，而是以一种非常清晰的脉络，将人工智能领域的各种核心算法和前沿思想串联起来，形成一个完整的知识框架。从基础概念的引入到复杂模型的构建，每一步都铺垫得极为扎实，让人感觉每一步的推进都是水到渠成，绝无半点突兀或牵强之处。尤其是对一些关键数学原理的阐述，作者总是能找到最直观的比喻或图示来解释那些原本晦涩难懂的公式，这种教学上的智慧，极大地降低了理解的门槛，让即便是初涉此领域的读者也能跟上节奏，并逐渐建立起自己的理论自信。

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这本书的语言风格可谓独树一帜，它巧妙地平衡了学术的严谨性与交流的亲和力。作者的文字精准、犀利，没有丝毫的冗余，每一个句子都承载着明确的信息量，这对于追求效率的技术读者来说是莫大的福音。然而，在讲解一些具有哲学深度的议题时，其文字又会流露出一种沉静的思考，像是与一位经验丰富的同行进行深度对话，让人在学习技术的同时，也能对AI的未来发展方向有所启发。这种既像严师又像良友的叙事腔调，使得长达数百页的阅读过程保持了极高的专注度和愉悦感，丝毫不会感到枯燥乏味。

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从工具性和前瞻性的角度来看，这本书无疑是我的案头必备良器。它不仅仅是关于“如何做”的指南，更像是一本关于“为什么这么做”的深度剖析手册。作者似乎预见到了未来几年技术栈可能发生的迁移和演变，因此在介绍现有技术的同时，也留出了足够的篇幅探讨其局限性以及未来可能的替代方案和研究方向。这使得这本书的生命周期得到了极大的延长，它提供的知识结构是稳固的基石，而不是转瞬即逝的潮流追随。对于任何希望在这个快速迭代的领域中保持领先地位的开发者或研究者而言，这本书提供的思维工具远比单纯的代码片段更为宝贵。

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这本书的实战指导价值可以说是无可匹敌，它真正做到了理论与实践的完美结合。书中的案例选择非常贴合当下行业热点，不仅仅停留在教科书式的经典范例，而是深入到了许多实际工程中可能会遇到的具体挑战和优化策略。作者在讲解每一个案例时，都会详尽地剖析背后的设计哲学、数据预处理的陷阱以及模型部署时的性能考量。我尤其欣赏它对代码实现的细致注释和结构优化建议，这些细节往往是其他教材中容易被忽略的“内功心法”，掌握了这些，才能真正从“知道”迈向“做到”，让自己的项目拥有媲美专业水准的健壮性。

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结合公司项目，力荐这本书，比较基础，但是非常不错

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书是好书，翻译让人xxx，不仅学到很多实用的AI技术，能让自己构建有趣生动的游戏，而且在涉及模式，代码技巧方面也学到不少。

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大学时的课本，我当初怎么就没去上课呢，如今毕业了还是要看

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准备当游戏开发了，开始入门！

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游戏AI入门书，讲的都是最基础的知识，但都是正经的，经典的思路。