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页数:349

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出版时间:2006-5

价格:29.00元

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isbn号码:9787113068257

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《算法的艺术与实践》 在这本深入浅出的著作中，我们将一同探索算法的迷人世界，揭示其在现代计算中的核心地位，以及如何将其巧妙应用于解决各种复杂问题。本书旨在为读者提供一个坚实的算法理论基础，并辅以大量生动、贴近实际的案例，让你在掌握理论的同时，也能领略算法的强大魅力与实际效用。 第一部分：算法的基石 第一章：算法思维的启蒙 什么是算法？它为何重要？本书将从最基础的概念出发，介绍算法的定义、特征以及它在解决问题中的逻辑性和步骤性。我们将通过一些简单易懂的例子，例如如何煮一碗面条，如何找到两数之和，来体会算法思维的雏形。 算法的表示方法： 伪代码、流程图等常用表示方式的介绍与应用。我们将学习如何用清晰、规范的语言描述算法的步骤，为后续更复杂的算法学习打下基础。 问题求解的艺术： 如何将现实世界的问题抽象成计算机可以理解和处理的形式。我们将探讨问题分析、需求定义以及如何将其转化为算法设计的输入和输出。 第二章：基础数据结构与操作 线性结构： 数组、链表、栈、队列的定义、特点、实现及其基本操作（插入、删除、查找、遍历）。理解这些基本结构是如何组织和存储数据的，以及在不同场景下的优劣势。 非线性结构： 树（二叉树、平衡二叉树）、图的初步介绍。我们将初步了解这些结构在表示复杂关系时的优势，以及它们在实际应用中的身影。 数据结构的选择与应用： 如何根据具体问题选择最合适的数据结构，以提高算法的效率和性能。 第三章：算法分析的度量 时间复杂度： 了解算法运行时间的增长趋势，理解大O表示法（O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) 等）及其计算方法。我们将学习如何评估算法的效率，并区分“好”算法与“差”算法。 空间复杂度： 评估算法运行过程中所需的存储空间。理解内存消耗与算法效率之间的权衡。 渐进分析与最坏、最好、平均情况分析： 深入理解算法性能评估的不同维度，并学会如何根据实际情况进行判断。 第二部分：核心算法范式 第四章：排序算法的精髓 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序的原理、实现、性能分析与局限性。这些算法是理解更复杂排序算法的基础。 高效排序： 归并排序、快速排序的原理、递归实现、分治策略以及它们的性能优势。我们将深入剖析这两个经典算法的强大之处。 其他排序方法： 堆排序、基数排序、桶排序的简介与应用场景。 排序算法的比较与选择： 在不同数据集和场景下，如何选择最优的排序算法。 第五章：查找算法的探索 顺序查找： 基本原理与适用场景。 二分查找： 基于有序数据的高效查找方法，包括其递归与迭代实现，以及性能分析。 哈希查找： 散列表的概念、哈希函数的设计、冲突处理方法（链地址法、开放地址法）及其高效查找原理。 树的查找： 二叉搜索树、平衡二叉树（AVL树、红黑树）的查找原理及其性能保障。 第六章：图论算法的智慧 图的表示： 邻接矩阵、邻接表。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的原理、实现及其应用（连通性判断、拓扑排序等）。 最短路径算法： Dijkstra算法（单源最短路径）、Floyd-Warshall算法（所有点对最短路径）的原理与应用。 最小生成树算法： Prim算法、Kruskal算法的原理与应用。 第七章：动态规划的思维 动态规划思想的引入： 如何识别可以应用动态规划的问题。 基本概念： 最优子结构、重叠子问题。 经典问题解析： Fibonacci数列、背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等。我们将通过这些经典案例，逐步掌握动态规划的设计思路和实现技巧。 状态转移方程的书写与优化： 核心技巧的训练。 第八章：贪心算法的策略 贪心选择性质： 什么是贪心算法，它的基本原则。 贪心算法的设计步骤： 如何设计一个贪心策略。 经典应用： 活动选择问题、Huffman编码、最小生成树（部分场景）。 贪心算法的局限性： 何时贪心算法不适用。 第三部分：算法的实践与进阶 第九章：回溯与分支限界 回溯法： 解决组合搜索问题的常用方法，如N皇后问题、数独问题、迷宫问题。理解其“尝试-撤销”的递归过程。 分支限界法： 优化回溯搜索空间的一种方法，通过剪枝提高效率。 第十章：算法的优化与改进 算法的复杂度优化： 如何通过改进数据结构或算法设计来降低时间或空间复杂度。 算法的并行化： 简要介绍并行计算在算法执行中的作用。 随机化算法： 引入概率思想来设计算法，如随机化快速排序。 第十一章：算法在实际问题中的应用 数据压缩算法： Huffman编码、LZW压缩等。 字符串匹配算法： KMP算法、Boyer-Moore算法。 搜索与推荐算法： 简要介绍在搜索引擎和推荐系统中的应用。 密码学基础： 算法在加密解密中的作用。 本书特色： 理论与实践相结合： 在深入讲解算法原理的同时，配以大量的代码示例（多种语言可选，例如Python、Java），方便读者理解和实践。 由浅入深，循序渐进： 从最基础的概念出发，逐步引导读者掌握复杂的算法思想和技术。 强调思维训练： 注重培养读者的算法设计思维和问题分析能力，而不仅仅是记忆算法。 丰富的练习题： 每章末都设有不同难度的练习题，帮助读者巩固所学知识。 贴近实际应用： 介绍算法在计算机科学各个领域的实际应用，让读者感受算法的强大力量。 无论你是计算机科学专业的初学者，还是希望提升自身编程能力的开发者，《算法的艺术与实践》都将是你不可或缺的学习伙伴，引领你走向算法世界的深邃与精彩。

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这本书给我最大的感受是它的“完整性”和“适切性”。在学习新技术爆炸的时代，基础知识往往容易被忽视，但这本书就像一个定海神针，它扎扎实实地回归了计算机科学最本质的东西。我发现自己过去对很多似是而非的概念终于有了清晰的界定，比如“编译”和“解释”的深层区别，以及不同存储介质的读写特性带来的实际性能差异。而且，它的学习路径设计非常智能，它似乎知道一个初学者在哪个知识点上最容易产生困惑，并在那个地方提前铺垫了必要的背景知识。这种预见性让学习过程异常顺滑，很少有“卡壳”的感觉。总而言之，对于任何想在信息时代拥有一个扎实的技术底座的人来说，这本书都是一个不可多得的起点，它传授的不是一时的流行技术，而是经久不衰的计算机思维框架。

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我向我那几个读研的理工科朋友推荐过这本书，他们给出的反馈也出奇地一致：内容精炼且准确。对于已经有一定编程基础的人来说，这本书可以作为一个绝佳的“查漏补缺”工具。它不是那种只教你怎么写代码的工具书，而是侧重于“为什么代码是这样运行的”。例如，它对数据结构与算法的介绍，更多的是从它们在计算机系统中的作用和效率考量角度出发，而非纯粹的数学证明。书中关于程序设计范式的讨论，尤其是面向对象和函数式编程思想的对比，非常到位，帮助我理清了不同编程范式背后的哲学差异。我特别欣赏作者在讲解性能优化时提到的硬件限制因素，这使得我们不再是孤立地看待代码，而是将其放入真实的硬件环境中去评估其价值。这本书提供的是一种高层次的视角，让你从“使用者”跃升为“理解者”。

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这本书绝对是计算机入门的良心之作，尤其适合我这种对编程一窍不通的“小白”。我一直对计算机底层逻辑感到好奇，但市面上的教材要么过于学术化，要么就是代码堆砌，让人望而生畏。这本书的编排非常人性化，它没有直接跳进复杂的算法和数据结构，而是从最基础的二进制、冯·诺依曼结构讲起，就像是给我搭建了一个坚实的地基。尤其是关于计算机如何存储和处理信息的那几章，作者用了大量生动的比喻，比如用仓库管理来解释内存分配，这让我这个文科生也能瞬间抓住重点。翻开书的每一页，都能感觉到作者在努力拉近与读者的距离，不是高高在上的说教，而是耐心的引导。我尤其喜欢它在介绍操作系统概念时，没有停留在理论层面，而是结合了我们日常使用的各种软件的运行原理进行剖析，这让学习过程充满了“原来如此”的惊喜感。读完前三分之一，我已经能自信地和朋友们聊聊CPU、内存和硬盘的区别了，这在以前是完全不敢想象的成就感。

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这本书的特色在于其极其注重实践与理论的结合，但它并非那种纯粹的编程手册。它更像是一本计算机思维的“训练营”。我过去尝试学习其他计算机教材时，常常因为缺乏清晰的脉络而感到迷茫，学了这部分忘了那部分。然而，这本教程的逻辑流非常顺畅，它循序渐进地引导读者建立起一个完整的计算机科学的宏观视图。比如，在讲到网络协议时，它不会仅仅罗列TCP/IP的各个层次，而是会模拟一个数据包从我的电脑发送出去，穿过路由器、交换机，最终到达目标服务器的全过程，这种情景式的描述极大地加深了我的理解。更棒的是，书中提供的案例分析都非常贴近现代计算环境，而不是一些过时的、脱离实际的例子。对于想要了解信息技术全貌，而非仅仅想成为一名程序员的人来说，这本书提供了无与伦比的广度，它让你明白每一个应用程序背后运行的底层逻辑，那种由内而外的通透感是其他教材难以给予的。

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说实话，我当初买这本书是有点冲动的，因为我需要快速掌握计算机的基本概念以应对工作中的转型需求。我对那种厚得像砖头，内容晦涩难懂的书籍深恶痛绝。幸运的是，这本教程在排版和视觉设计上做得非常出色。它的图文排版松弛有度，关键术语加粗、重点概念用醒目的色块标注，阅读体验简直是享受。很多复杂的逻辑结构，通过精心设计的流程图和结构图展示出来，清晰明了，避免了冗长的文字描述。我发现自己可以随时翻到任何一个感兴趣的章节，因为它的模块化设计使得章节间的依赖性没有那么强。当然，这并不意味着内容肤浅，恰恰相反，在看似轻松的阅读体验背后，蕴含的是对知识点提炼和简化的深厚功力。它成功地做到了“大象装进冰箱”，在有限的篇幅内，最大限度地覆盖了计算机科学的核心基础知识。

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