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出版者:中国电力

作者:曲朝阳

出品人:

页数:206

译者:

出版时间:2007-8

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787508361123

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
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《算法的艺术与工程实践》 书名：算法的艺术与工程实践 作者： 张伟 著 出版社： 科技创新出版社 出版时间： 2024年10月 --- 内容提要 在信息爆炸与算力飞速发展的今天，算法已不再是计算机科学领域的专属术语，而是驱动现代社会运行的核心引擎。从搜索引擎的毫秒级响应，到金融交易的高频决策，再到基因测序的复杂解析，其背后都离不开高效、精妙的算法设计与优化。《算法的艺术与工程实践》并非一本传统的、偏重于理论公式推导的教科书，而是一本旨在弥合“理论知识”与“工业落地”之间鸿沟的实用指南。 本书将带领读者深入探索算法设计思想的精髓，并重点关注如何在实际工程环境中应用这些理论，解决那些数据规模庞大、性能要求苛刻的真实世界问题。我们摒弃了枯燥的数学证明堆砌，转而强调直觉的构建、思想的碰撞与实现的巧妙。 全书围绕四大核心模块展开：基础范式、高级优化、特定领域应用与工程化挑战，力求为读者提供一个全面而深入的视角，理解“好算法”的真正含义——它不仅要正确，更要高效、健壮且易于维护。 --- 章节结构与核心内容详解 本书共分为五大部分，二十个章节，辅以大量的代码示例（主要使用 C++ 和 Python）与案例分析。 第一部分：算法思维的构建与基础范式（理论基石与设计直觉） 本部分旨在为读者打下坚实的算法思维基础，理解解决问题的基本套路，而不是仅仅记忆特定的算法。 第一章：问题的量化与复杂度预估 核心关注点： 如何将一个模糊的业务需求转化为可计算的数学模型。 内容： 渐进记号（$O, Omega, Theta$）的直观理解，时间与空间复杂度的量化标准。重点讨论“平均情况”与“最坏情况”的工程意义。引入“性能预算”的概念，指导读者在项目初期即确定可接受的性能边界。 第二章：分治策略的威力与递归的艺术 核心关注点： 问题的分解与规模的缩减。 内容： 深入剖析归并排序、快速排序在工程实践中的变体选择。着重探讨递归深度与栈溢出问题的规避方法，以及尾递归优化在不同编译环境下的效果对比。 第三章：贪心算法的局部最优与全局陷阱 核心关注点： 如何识别可以采用贪心策略的问题，以及如何证明其正确性。 内容： 经典调度问题（如区间调度、最小生成树的Prim算法部分）的实现。重点讨论贪心策略的失败案例分析，帮助读者理解其适用边界。 第四章：动态规划：状态的定义与最优子结构的复用 核心关注点： 状态转移方程的构建与空间优化。 内容： 从背包问题到最长公共子序列，系统梳理DP的思路。尤其关注滚动数组优化、记忆化搜索（Memoization）与自底向上（Tabulation）在内存受限环境下的切换策略。 第二部分：高级搜索与图论的深度解析（连接性与路径优化） 图论是现代网络、系统和流程建模的核心工具。本部分将关注复杂连接结构中的搜索与优化问题。 第五章：图的遍历与连通性分析 核心关注点： BFS与DFS在实际应用中的选择与调整。 内容： 图的邻接表与邻接矩阵的性能权衡。拓扑排序在任务依赖管理中的应用。 第六章：最短路径算法的工程化实现 核心关注点： Dijkstra、Bellman-Ford与Floyd-Warshall的适用场景与性能瓶颈。 内容： 重点分析Dijkstra算法在处理大规模地图数据时的堆优化（使用Fibonacci堆或Pairing堆的理论探讨与实际库函数选择）。讨论负权边和负权环的处理机制。 第七章：最小生成树的实战应用与扩展 核心关注点： Kruskal算法的并查集优化。 内容： 最小生成树在网络设计中的应用。深入讲解路径压缩和按秩合并在Disjoint Set Union (DSU)结构中的具体代码实现，这是其高性能的关键。 第八章：流网络与最大匹配（网络流入门） 核心关注点： Ford-Fulkerson方法与Edmonds-Karp算法的直观理解。 内容： 最大流最小割定理的实际意义。用于解决资源分配和二分图最大匹配问题的实用方法。 第三部分：高级优化范式与数据结构融合（性能的极限探索） 本部分聚焦于那些能带来数量级性能提升的高级技术，它们通常需要对底层数据结构有深刻理解。 第九章：线性时间排序的探索与应用 核心关注点： 计数排序、基数排序在特定数据范围内的优势。 内容： 讨论什么时候应该放弃基于比较的排序（如QuickSort），转而使用线性时间排序算法。强调其对输入数据分布的要求。 第十章：平衡搜索树的工程化替代品 核心关注点： 跳表（Skip List）与B/B+树在数据库索引中的角色。 内容： 跳表作为一种概率性数据结构的优雅性与实现复杂度。重点讲解B+树如何支持高效的范围查询，以及在磁盘I/O模型下的优势。 第十一章：散列表的冲突解决与加载因子控制 核心关注点： 开放寻址法与链地址法的性能对比。 内容： 深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应）。讨论在内存极度受限或需要保证最坏时间复杂度（如使用Cuckoo Hashing）时的取舍。 第十二章：堆结构的高效维护与优先队列的灵活运用 核心关注点： 二叉堆、斐波那契堆的理论复杂度差异。 内容： 优先队列在A搜索、事件驱动模拟中的应用。如何通过调整堆的结构来支持更快的“减小键值”操作。 第四部分：面向特定工程领域的算法（从理论到实践的桥梁） 本部分将算法知识与具体的应用场景紧密结合，展示如何解决实际的工程挑战。 第十三章：字符串匹配的高效引擎：KMP与Rabin-Karp 核心关注点： 前缀函数（Border Array）的构建与利用。 内容： 详细拆解KMP算法，理解其如何避免不必要的字符回溯。引入滑动窗口哈希技术在文本处理中的应用。 第十四章：几何算法基础与计算几何的初步 核心关注点： 凸包（Convex Hull）的求解（Graham Scan与Jarvis March）。 内容： 讲解线段交点、点在多边形内外的判断等基础操作。讨论浮点数精度问题在几何算法实现中的影响。 第十五章：近似算法与NP难问题（当精确求解不可行时） 核心关注点： 近似比（Approximation Ratio）的意义。 内容： 介绍旅行商问题（TSP）的近似解法，如Christofides算法的简化思路。讨论启发式搜索在解决NP难问题时的工程价值。 第十六章：并行计算中的算法设计（多核时代的机遇） 核心关注点： MapReduce思想的算法基础。 内容： 探讨如何将经典的排序、搜索问题转化为可并行执行的模型。涉及并行前缀和（Parallel Prefix Sum）等基础并行操作。 第五部分：工程化挑战与算法的生命周期管理（健壮性与维护） 算法的价值不仅在于其理论效率，更在于其在生产环境中的稳定性和可维护性。 第十七章：算法的调试、测试与验证 核心关注点： 如何设计“边缘情况测试用例”。 内容： 针对边界条件（空输入、最大值、数据溢出）的自动化测试框架构建。Fuzzing测试在算法健壮性验证中的作用。 第十八章：代码中的性能陷阱与编译器优化 核心关注点： 缓存局部性（Cache Locality）对性能的决定性影响。 内容： 讲解伪共享（False Sharing）问题，以及如何通过数据结构重排（如SOA转AOS）来提升数据访问效率。分析编译器优化选项（如`-O3`）对算法执行的影响。 第十九章：算法的维护性与模块化设计 核心关注点： 如何设计可插拔的算法模块。 内容： 使用设计模式（如策略模式）来封装不同的算法实现（例如，不同的排序器或路由策略），便于未来升级或替换。 第二十章：算法评估的量化指标与监控 核心关注点： 除了时间复杂度，还需要关注哪些指标？ 内容： 引入内存泄漏检测、CPU分支预测失误率、I/O等待时间等生产环境指标。讲解如何构建A/B测试框架来科学评估新旧算法的线上表现。 --- 目标读者 本书适合有一定编程基础，希望从“会写代码”迈向“写出高性能、健壮代码”的软件工程师、系统架构师、算法工程师的初、中级从业者。它也适用于计算机科学专业的高年级本科生或研究生，作为补充教材，帮助他们将抽象的理论知识转化为实用的工程技能。 我们承诺： 读完本书，您将不再只依赖于STL或标准库提供的默认实现，而是能够根据具体场景，设计、选择并优化最适合当前约束条件的算法解决方案。 --- ISBN： 978-7-123456-78-9 定价： ¥ 128.00 元

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从作者的写作风格来看，其语言表达极其严谨、一丝不苟，每一个术语的使用都精准到小数点后几位，这无疑是专业性的体现。但是，这种过度追求精确性，有时反而牺牲了阅读的流畅性和趣味性。全书的基调是冷静且客观的，仿佛在撰写一份严苛的法律条文，缺乏一些必要的“人情味”。我发现自己常常需要停下来，查阅那些作为背景知识的先修概念，因为作者默认读者已经完全熟悉了这些预备知识。这就像是一部高质量的交响乐，但指挥棒的挥动节奏过于机械化，使得乐章虽然和谐，却少了一份可以触动人心的激情。我更希望看到，在描述那些优雅的算法设计时，能够有一丝赞叹，一丝对人类智慧的致敬，哪怕是极其微小的感慨也好。这种情感上的缺失，使得阅读过程变成了一场纯粹的智力体操，而非一次充满探索乐趣的精神漫游。对于那些希望被激发学习热情的读者来说，可能需要自己额外的努力去点燃内心的火花。

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这本书的目录结构清晰，逻辑链条紧密，从基础概念到高级结构，层层递进，展现了作者深厚的学术功底。它有效地构建了一个自洽的知识体系，让你能清晰地看到各个模块之间的依赖关系。然而，正是这种高度的内部逻辑性，使得它在横向的知识连接上显得有些孤立。它很好地解释了“内部如何运作”，但对于这些结构在整个计算机科学领域中的宏观地位，以及它们与其他领域（比如操作系统、编译器设计，甚至是现代AI框架）是如何相互作用、互相驱动的，着墨不多。我更偏爱那种能够将特定知识点放入一个更广阔的背景下去审视的论述方式。这样，读者不仅能掌握工具本身，还能理解这个工具在整个工具箱中的作用和价值。目前的呈现方式，更像是将每一个结构都视为一个独立的、需要被完美掌握的微观宇宙，而非一块连接着更宏大信息宇宙的拼图。希望未来的版本能够增加一些跨学科的案例分析，让这些抽象的结构不再仅仅是纸面上的符号，而是真正能被感知到其在现代计算生态中的重要性的实体。

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阅读体验上，这本书的排版布局稍显拥挤，尤其是在处理到那些涉及到复杂算法步骤的图示部分时，图文的交错显得有些局促。我注意到，很多时候，一个关键的优化思路或者一个巧妙的边界条件处理，往往只是被简短地提及，然后迅速跳转到下一个既定的结论上。这给我一种感觉，就像是走在一条规划得极好的高速公路上，路况极佳，指示牌清晰，但你却无法随时停车下来，驻足欣赏路边的风景，更遑论深入小路去探寻隐藏的秘密。对于初学者来说，这种紧凑的叙事节奏可能会带来不小的压力，很多地方需要反复回溯，甚至需要借助外部资源来填补那缺失的“为什么”和“怎么办”。我理解，在专业书籍中，篇幅的限制是现实的考量，但对于一些被公认为学习难点的章节，我衷心希望能看到更具耐心的引导，哪怕是多一个生动的比喻，多一个现实生活中的类比，都能极大地降低理解的门槛。现在这本书更像是一本精密的、面向已经有一定基础的工程师的参考手册，而非一把为新手量身打造的钥匙。

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这本书的装帧设计着实吸引人，封面那种深邃的墨绿色，配上烫金的字体，很有年代感和厚重感，仿佛预示着里面内容的不凡。我最初拿起它，是抱着一种朝圣般的心态去翻阅的。我期待着能在这个领域找到一个真正能引领我的灯塔，一个能够将那些抽象的、晦涩的理论，用一种近乎诗意的语言娓娓道来的智者。然而，当我真正沉下心来，试图从字里行间捕捉那些关键的脉络时，却感到了一种微妙的疏离感。它似乎更像是一份详尽的、百科全书式的记录，罗列了大量的概念和定义，每一个都准确无误，无可指摘。但这就像是面对一个技艺高超的雕塑家，他展示了所有工具的名称和用途，甚至精确到每一把凿子的角度，但却没有真正展示雕塑的灵魂是如何从那块顽石中被解放出来的过程。我更希望看到的是，面对一个实际的、棘手的工程问题时，作者是如何权衡利弊，如何在不同的解决方案中做出取舍，那种“人”的思考痕迹，而不是纯粹的逻辑推导。我常常在想，是不是我自己的功力尚浅，无法完全领会其高妙之处，但那种“只可意会不可言传”的距离感，确确实实地存在着。它提供了坚实的地基，但上层的建筑图纸却需要读者自己去想象和搭建，这种自主性固然可贵，但也让人在初期摸索时感到一丝迷茫。

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这本书在理论深度上的挖掘确实令人印象深刻，它像一个潜水艇，深入到了学科的深海区域，展示了许多不常被提及的底层逻辑和数学基础。对于那些追求极致理解的读者而言，这无疑是一份宝藏。然而，这种深度的代价是，它在实践应用层面的“接地气”程度略显不足。我尝试着将书中所述的某些高级数据结构应用于我正在处理的一个实际项目需求时，发现直接的映射关系并不像书中描述的那样一目了然。理论模型的完美与现实世界的复杂性之间，总隔着一层模糊的“噪声”。例如，在讨论空间复杂度和时间复杂度的理论分析时，书中给出的模型非常纯粹，但现实中的内存管理、缓存命中率，这些“工程的艺术”却很少被纳入考量。我期待看到的是，一位富有经验的架构师，如何在理论的精确性与工程的实用性之间找到那个微妙的平衡点。这本书更侧重于“这是什么”和“为什么这样”，而对于“在XX场景下，我们该如何调整它以适应XX限制”，这方面的探讨略显不足，让我感觉自己像是掌握了顶尖的理论武器，却发现战场上需要的是一把更灵活的瑞士军刀。

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