Algorithms and Computation 算法和计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 (2002年1月1日)

作者:Peter Eades

出品人:

页数:780

译者:

出版时间:2002-1

价格:110.0

装帧:平装

isbn号码:9783540429852

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 计算
• 计算机科学
• 数据结构
• 理论计算机科学
• 离散数学
• 算法分析
• 计算复杂性
• 形式语言
• 自动机理论

《信息时代的基石：算法、数据结构与计算思维》 在信息爆炸、数据驱动的时代，理解并掌握算法和计算的底层逻辑，已不再是计算机科学专业人士的专属技能，而是人人必备的通用能力。本书旨在揭示支撑现代科技和社会运转的核心原理，带领读者深入探索算法的世界，理解计算的本质，并在此过程中培养强大的计算思维。 第一部分：算法的艺术——效率与逻辑的交织 我们从算法最核心的理念开始。究竟什么是算法？它并非高不可攀的数学概念，而是解决问题的清晰步骤和指令。本书将通过生动具体的案例，例如查找最优路径的迷宫求解，或是排序一堆文件的效率方法，来阐释算法的设计思想。我们将深入浅出地介绍搜索算法，如线性搜索和二分搜索，它们如何快速地在海量数据中定位目标；接着是排序算法，从朴素的冒泡排序，到更具效率的快速排序、归并排序，我们将分析它们的时间复杂度和空间复杂度，理解“更快”和“更省”的微妙平衡。 更进一步，本书将引入图算法，它们是理解网络、社交关系、物流运输等复杂系统的关键。从最短路径算法（如Dijkstra算法），到最小生成树算法（如Prim算法和Kruskal算法），我们将学习如何有效地分析和处理连接节点的数据结构。我们还会探讨动态规划，一种强大的解决重叠子问题和最优子结构问题的技术，它在金融建模、路径优化、生物信息学等领域有着广泛的应用。 本书强调的不仅是算法的种类，更是分析算法的能力。我们将详细讲解时间复杂度和空间复杂度的概念，学会用大O表示法来衡量算法的效率，从而能够独立地评估和选择最适合特定问题的算法。理解这些概念，将帮助读者摆脱“黑盒”式的算法使用，真正理解其内在机制和性能瓶颈。 第二部分：数据的载体——结构与组织的智慧 算法的威力离不开数据的有效组织。本部分将聚焦于数据结构，它们是数据在计算机中存储和管理的方式，直接影响到算法的执行效率。我们将从最基础的数组和链表开始，理解它们各自的优劣势，以及在不同场景下的适用性。 随后，我们将进入更复杂但功能更强大的数据结构领域。栈和队列，它们看似简单，却是许多算法和程序的基石，如表达式求值、函数调用栈管理等。树形结构，如二叉搜索树、平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树），它们如何实现高效的查找、插入和删除操作。我们还将学习哈希表，一种通过哈希函数实现快速存取的强大数据结构，它在数据库索引、缓存系统等领域扮演着至关重要的角色。 对于处理非结构化数据和需要高效匹配的场景，图这种数据结构将再次登场，但这次我们关注的是如何高效地存储和遍历图。堆（优先队列），如何用于实现最小生成树、Dijkstra算法等。 本书将不仅仅是罗列数据结构的定义，更会结合具体的算法应用，展示不同数据结构在实际问题中如何发挥作用。例如，如何利用链表实现动态数组，如何用二叉搜索树实现高效的数据库查询，如何用哈希表实现快速的网页爬虫缓存。通过这种方式，读者将深刻理解数据结构与算法之间的协同关系，它们是构建高效计算系统的孪生兄弟。 第三部分：计算的思维——抽象、分解与模式识别 算法与数据结构是实现计算的工具，而计算思维则是运用这些工具解决问题的思维方式。本书的第三部分将升华主题，引导读者培养这种强大的思维模式。 抽象是计算思维的核心要素之一。它意味着从复杂的问题中提取出关键信息，忽略不必要的细节，形成一个更简洁、更易于处理的模型。我们将通过实例，如将复杂的现实世界问题抽象成几何模型或数学公式，来展示抽象的力量。 分解是解决复杂问题的另一大利器。计算思维鼓励我们将一个大问题分解成若干个更小、更易于管理的子问题，然后逐个解决。我们将探讨如何识别问题的可分解性，并应用到实际的软件开发或问题解决过程中。 模式识别则是发现重复出现的结构或规律，并加以利用的能力。在算法设计中，识别出问题的相似性，从而套用或改进现有的算法，是提高效率的关键。本书将通过分析不同问题的共性，来锻炼读者的模式识别能力。 算法设计与分析本身就是计算思维的集中体现。通过学习如何设计有效的算法，如何分析其性能，读者将潜移默化地掌握计算思维的精髓。我们将鼓励读者在面对新问题时，主动思考：“这个问题可以用哪些计算方法来解决？”“最有效率的解决方案是什么？”“我能否将这个问题分解成更小的部分？” 适用人群与学习收获 本书面向所有对信息技术、数据科学、人工智能以及现代科技运作原理感兴趣的读者，包括但不限于： 计算机科学与工程专业的学生：本书将作为扎实的理论基础，帮助你理解课程内容，并为深入学习高级主题打下坚实基础。 软件开发工程师：掌握更高效的算法和数据结构，将极大地提升你的编程能力和解决实际问题的效率。 数据科学家与分析师：理解算法和数据结构是处理海量数据、构建预测模型、进行深度分析的必备知识。 对科技前沿有好奇心的普通读者：本书将以通俗易懂的方式，揭示人工智能、大数据、互联网等技术背后的奥秘，帮助你更好地理解这个信息化的世界。 通过阅读本书，你将能够： 理解并选择适合的算法来解决各种计算问题。 掌握核心数据结构，并了解它们在实际应用中的价值。 培养严谨的计算思维，学会如何分析问题、设计解决方案。 提升解决复杂问题的能力，无论是在编程还是在日常生活中。 为进一步探索人工智能、机器学习、大数据等领域奠定坚实的基础。 《信息时代的基石：算法、数据结构与计算思维》不仅仅是一本技术书籍，更是一次思维的启迪之旅。它将帮助你穿越算法与数据的海洋，抵达计算思维的彼岸，让你在这个飞速发展的时代，拥有驾驭信息、创造未来的核心竞争力。

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我对书中某些章节的选材和深度分配感到有些困惑。例如，它花了非常多的篇幅去深入探讨一些非常小众且在日常开发中极少用到的理论模型，花费了大量的笔墨去证明一些相对冷门的定理。然而，对于现代软件开发中更为常见和实用的数据结构和算法，比如高效的字符串匹配算法（KMP的优化版本或者Boyer-Moore）以及并发环境下的数据结构，介绍得却相对肤浅，甚至有些过时。这让人感觉这本书的侧重点似乎更偏向于理论研究的早期阶段，而非面向当代工程实践的算法应用。我购买这本书的初衷，是想找到一本能连接理论与实践的桥梁，但这本书给我的感觉是，它停留在理论的象牙塔里，对工业界的最新需求反应不够灵敏。如果能用相同的篇幅来详细拆解一两个当前热门技术栈中深度依赖的算法内核，想必会更受广大工程师的欢迎。

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这本书的排版和整体设计，说实话，让我有些许出乎意料。我期待的是那种逻辑清晰、图文并茂的经典教材风格，但实际拿到的版本，内容密度非常高，文字量巨大，字体和行间距的设置也使得阅读起来非常吃力。在处理像动态规划这类需要清晰步骤分解的复杂算法时，作者似乎更偏爱用密集的数学公式和文字描述来堆砌，缺乏必要的流程图或者伪代码的视觉辅助。这使得我常常需要在纸上反复描画才能勉强跟上作者的思路。举个例子，在解释某些网络流算法时，那种纯文本的描述，即便文字本身没有错误，也极其考验读者的空间想象能力和耐心。我感觉作者是不是低估了“可视化”在复杂算法教学中的重要性。一本好的技术书籍，阅读体验本身就是学习过程的一部分，而这本书的体验，更像是啃一块没有调味的硬面包，虽然营养都在，但过程并不享受。我希望未来的修订版能在这方面下些功夫，增加一些图形化的元素来辅助理解。

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从语言的准确性和一致性来看，这本书的表现只能算中规中矩。虽然整体上没有出现明显的语法错误，但在一些关键术语的翻译和使用上，我观察到了一些令人费解的“中英夹杂”现象，似乎作者在不同章节使用了不同的翻译风格。比如，同一个概念，在第一章可能被译为A，在第三章却又突然换成了B，这对于需要精确理解概念的学习者来说，无疑是增加了额外的认知负担。此外，某些章节的表达方式显得非常口语化，这在严肃的学术著作中显得不太协调，影响了整体的专业性。一本关于“算法和计算”的著作，对精确性的要求应该达到极致，任何模糊或不一致的表达都可能导致读者对核心概念产生误解。我希望未来的版本能进行一次全面的术语校对，确保全书的专业术语使用保持高度的规范性和统一性，为读者构建一个清晰、无歧义的学习环境。

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这本书，说实话，我一开始抱着挺高的期待。毕竟书名《Algorithms and Computation》听起来就很有分量，感觉能深入浅出地讲解现代计算机科学的核心。但读下来，感觉它更像是一本为已经有一定基础的读者准备的参考手册，而不是一本适合初学者的入门指南。开篇部分对基础概念的铺陈略显仓促，很多前置知识点一带而过，像在走马观花。比如，在介绍图论算法时，对于一些关键的证明步骤，作者的处理方式过于简洁，仿佛读者应该自行填补空白。这对于那些希望通过这本书扎实学习算法基础的人来说，无疑是一个不小的门槛。我花了大量时间去查阅其他资料来补充理解这些跳过的部分，这极大地拖慢了我的学习进度。而且，书中对时间复杂度和空间复杂度的分析，虽然基本正确，但在阐述上缺乏一些生动的比喻或实际应用场景的对比，导致抽象的数学分析让人感到枯燥乏味，难以在脑海中形成清晰的直观印象。如果能在理论讲解的同时，多穿插一些实际编程中遇到的优化案例，或者用更贴近工程实践的语言来解释，效果可能会好很多。

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这本书的习题部分，坦率地说，是我认为最大的槽点之一。一套好的算法教材，习题是巩固知识的利器，它们应该能够引导读者从基础应用，逐步过渡到对算法原理的深入挖掘和创新性思考。然而，这本书的习题设计，要么过于简单，基本就是对书中例子的直接复述，缺乏变化和挑战性；要么就是突然跳跃到极难的、需要跨领域知识才能解决的程度，中间缺少必要的过渡和铺垫。这种“平坦-悬崖”式的难度分布，让学习者在完成基础练习后，面对那些难题时会感到无从下手，进而产生强烈的挫败感。特别是那些没有提供详细解题思路或参考答案的部分，让自我检验变得困难重重。我希望能看到更多精心设计的、层层递进的练习，最好能包含一些开放性的问题，鼓励读者去思考算法的局限性和改进方向，而不是仅仅停留在代码实现层面。

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