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出版者:机械工业出版社

作者:罗伯特·塞奇威克 (Robert Sedgewick)

出品人:

页数:519

译者:江红

出版时间:2016-11-1

价格:CNY 79.00

装帧:平装

isbn号码:9787111549246

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

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《算法的艺术与实践：从思维到实现》 这是一本深度探索算法世界、融合理论精髓与实战应用的著作。它不仅仅是一本关于“如何写代码”的书，更是一场关于“如何思考”的旅程，旨在帮助读者构建坚实的计算思维，掌握解决复杂问题的强大工具。 本书的独特之处在于，它从“思维”的源头出发，层层递进，最终抵达“实现”的彼岸。我们不孤立地呈现各种算法，而是将其置于问题解决的宏大叙事之中。读者将跟随作者的引导，学习如何分析问题的本质，如何将现实世界的挑战转化为抽象的计算模型，以及如何设计出高效、优雅的解决方案。 核心理念与结构： 计算思维的培养： 书的开篇便着力于培养读者的计算思维，包括分解问题、模式识别、抽象化和算法设计等核心能力。我们将通过一系列引人入胜的案例，展示这些思维方式如何在日常和技术问题中发挥作用。 算法的思想基础： 在奠定思维基础后，我们将深入探讨算法的通用设计范式，例如分治、动态规划、贪心算法、回溯法等。本书不对这些范式进行僵化的定义，而是通过丰富的例子，展现它们各自的适用场景、设计思路、以及在解决不同类型问题时的强大威力。 数据结构的有机结合： 算法与数据结构是相辅相成的。本书将算法的设计思路与常用的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等）紧密结合，强调选择合适的数据结构是实现高效算法的关键。我们将分析不同数据结构在支持特定算法操作时的性能表现，以及如何根据问题需求进行权衡和选择。 从抽象到具象的桥梁： 本书的另一大特色是其对“实现”的重视。我们将选择一种或多种主流的编程语言（例如，Python或Java），通过详实的伪代码和实际的代码示例，演示如何将抽象的算法思想转化为可执行的程序。代码示例不仅清晰易懂，而且经过精心设计，能够体现算法的逻辑，并具备一定的鲁棒性和可读性。 性能分析与优化： 算法的效率至关重要。本书将系统性地介绍时间复杂度和空间复杂度的分析方法，教授读者如何评估算法的性能，并识别潜在的瓶颈。在此基础上，我们将探讨各种优化技巧，包括尾递归优化、记忆化、缓存技术等，帮助读者写出性能更优的程序。 经典算法的深度剖析： 除了通用的设计范式，本书还将精选一系列经典且极具代表性的算法进行深度剖析。这包括但不限于： 排序算法： 从基础的冒泡排序、选择排序，到更高效的快速排序、归并排序、堆排序，以及它们在不同场景下的适用性。 搜索算法： 线性搜索、二分搜索，以及在图搜索中的广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。 图算法： 最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）、拓扑排序等，展示图在建模现实世界问题中的巨大潜力。 字符串匹配算法： 朴素匹配、KMP算法等，解决文本处理中的效率问题。 动态规划的经典应用： 如背包问题、最长公共子序列、硬币找零问题，展示其解决具有重叠子问题和最优子结构问题的威力。 实际应用场景的贯穿： 全书的讲解都将紧密围绕实际应用场景展开。无论是网络路由、数据压缩、生物信息学、机器学习预处理，还是游戏开发中的寻路，读者都能看到算法思想的生动体现。我们将通过真实世界的例子，帮助读者理解算法的价值和影响力。 挑战与思考： 在每个章节的最后，我们都会设置一系列具有挑战性的练习题和思考题，鼓励读者动手实践，加深对知识的理解，并激发进一步的探索。这些题目涵盖了从简单到复杂的不同难度，旨在全面锻炼读者的分析能力和编程技能。 适合读者： 本书适合所有对计算思维、算法设计与实现感兴趣的读者，包括： 计算机科学专业的学生： 作为入门和进阶的辅助教材，帮助理解抽象概念并掌握实践技巧。 软件开发工程师： 提升解决复杂问题的能力，优化代码性能，拓展技术视野。 对编程有兴趣的初学者： 从根本上理解编程的逻辑，构建扎实的编程基础。 需要运用算法解决问题的跨领域从业者： 例如数据科学家、工程师、研究人员等，学习如何将计算方法应用于自己的领域。 《算法的艺术与实践：从思维到实现》将是一次富有启发性的学习体验，帮助您不仅掌握算法的“怎么做”，更理解算法的“为什么”和“能做什么”，从而成为一个更强大、更有创造力的技术人才。

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这本书的装帧和排版就非常吸引人，翻开第一页就被它的字体和间距吸引了，读起来非常舒服，不会有那种压迫感。更重要的是，内容本身也给我留下了深刻的印象。我之前对编程的理解就是各种代码的堆砌，觉得非常机械和死板。但是这本书却从“思想”的角度切入，让我看到了编程背后蕴含的创造力和逻辑之美。作者并没有直接给你一堆代码让你去背，而是先引导你去思考“问题是什么？”，“如何分解问题？”，“什么样的解决方案更高效？”。我特别喜欢书中关于“面向对象”的讲解，它用“动物园”的比喻，将“类”和“对象”的概念解释得淋漓尽致，让我一下子就理解了那种将现实世界映射到代码中的思维方式。而且，书中的一些案例分析，更是让我大开眼界，原来一个简单的程序背后，可以有如此精妙的设计。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本启迪思维的读物，让我对编程产生了前所未有的兴趣。

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作为一名已经接触过一些编程的开发者，我原本以为这本书对我来说会有些过于基础，但事实证明，即使是资深开发者，也能从中获益匪浅。这本书的深度和广度都超出了我的预期。它不仅仅是停留在语法层面，更是深入探讨了编程的哲学和设计思想。作者对“数据结构”的阐述，简直是教科书级别的。他没有死板地列举各种数据结构，而是通过分析不同场景下的需求，来引出最适合的数据结构。我尤其对书中关于“链表”和“树”的讲解印象深刻，作者用图示和实际应用场景相结合的方式，让我对这些抽象的概念有了更深刻的理解。而且，书中还涉及了一些关于“性能优化”和“代码规范”的内容，这些都是在实际开发中非常重要的，但却常常被初学者忽略。这本书就像一面镜子，让我反思自己之前的学习方式，也为我指明了未来深入学习的方向。

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说实话，当我拿起这本书的时候，我对它并没有抱太大的期望，以为它不过是市面上众多编程入门书籍中的一本，充其量也就是换汤不换药。然而，这本书的出现，狠狠地打了我的脸。它给我带来的震撼，远超我的想象。作者的思维逻辑实在是太清晰了，他不是那种一股脑地把所有东西都丢给你，而是有条不紊地层层递进。每一章的知识点都承接上一章，并且在前一章的基础上有所拓展，让你能够理解“为什么”要学这个，而不是仅仅“怎么”去做。我特别欣赏书中关于“算法”的讲解，以前我觉得算法就是那些复杂的数学公式，遥不可及，但这本书却把它拆解成了一步步的行动指南，就像是在教你如何解决一个实际问题。举个例子，书里用“找回零钱”的问题来解释贪心算法，那叫一个生动形象！而且，书中的代码示例非常精炼，没有那些冗余的注释，让你能够直接看到核心的逻辑。读完这本书，我感觉自己的思维方式都发生了微妙的改变，看待问题的方式更加系统化和逻辑化了。

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我是一名完全零基础的初学者，在决定学习编程之前，我尝试过很多网上免费的教程，但总是感觉云里雾里，半途而废。直到我遇到了这本书，我才真正找到了学习编程的“钥匙”。这本书的语言风格非常接地气，没有那些晦涩难懂的技术术语，即使是我这样的新手，也能轻松理解。作者非常注重基础知识的讲解，比如“计算机是如何工作的”这种大方向性的内容，它会从最根本的原理讲起，让你明白为什么需要编程，编程能做什么。而且，书中的例子都非常贴近生活，比如“如何制作一个简单的计算器”，或者“如何管理一个简单的图书列表”，这些例子让我觉得编程并不是遥不可及的，而是可以解决我们日常生活中实际问题的工具。我最喜欢的地方是，这本书鼓励你去“犯错”，让你在实践中学习，并且提供了一些调试技巧，帮助你解决遇到的问题。读完这本书，我感觉自己不再害怕写代码了，而是充满了信心去尝试和创造。

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这本书绝对是我近期读到的最让我惊喜的一本！我之前一直觉得编程是个高深莫测的东西，只敢在网上零散地看看教程，总感觉抓不住重点，学习起来也磕磕绊绊。但这本书完全改变了我的看法。它从最基础的概念讲起，用非常生动形象的比喻，把那些抽象的指令和逻辑变得触手可及。我尤其喜欢它对“变量”和“函数”的讲解，以前觉得这些词听起来就很吓人，但作者通过日常生活中的例子，比如“口袋里的硬币”代表变量，“厨房里的菜谱”代表函数，一下子就让我明白了它们的本质。而且，书里穿插了很多小练习，都是那种点到为止，能让你立刻动手实践，加深理解的。我最开始还在担心会不会太枯燥，毕竟是“导论”嘛，但事实证明我的担心是多余的。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一位耐心的老师，循循善诱地引导你走进编程的世界，让你在不知不觉中爱上这个过程。读完这本书，我感觉自己不再是那个对代码一无所知的门外汉了，而是有了一个坚实的基础，可以自信地去探索更广阔的编程领域了。

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作为python初学者觉得写得还是挺不错的。

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觉得翻译的不太行 习题也都是跟数学物理关系较大的问题 入门看看还可以

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原来读时给五星，读完觉得还是稍稍下调星等吧……

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觉得翻译的不太行 习题也都是跟数学物理关系较大的问题 入门看看还可以

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看了今年出的第二版，对抽象和程序栈的讲解印象深刻