算法技术手册(原书第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:George T. Heineman

出品人:

页数:340

译者:杨晨

出版时间:2017-8-1

价格:89.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111562221

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 数据结构与算法
• 计算机
• 数据结构
• 算法
• 技术
• 手册
• 编程
• 计算机
• 数据结构
• 时间复杂度
• 算法设计
• 原书
• 第2版

《算法的艺术与实践：系统化解析与创新应用》 概述 这是一本深度探索算法世界，旨在为读者构建坚实理论基础，同时激发创新实践能力的权威著作。本书并非仅仅罗列各种算法的实现细节，而是深入剖析算法设计的思维模式、核心思想、复杂度分析方法，以及在实际问题中选择和优化算法的策略。我们致力于将抽象的算法概念具象化，通过清晰的逻辑、精炼的语言和丰富的实例，引导读者理解算法的本质，掌握解决复杂计算问题的通用方法，并能灵活运用到前沿技术领域。 核心内容 本书分为四个核心部分，层层递进，全面覆盖算法技术的深度与广度： 第一部分：算法设计的哲学与基石 计算思维的重塑： 本章将从最根本的层面出发，探讨“计算思维”的核心要素，包括抽象、分解、模式识别和算法设计。我们将阐述如何运用计算思维来审视和解决现实世界的问题，而不仅仅是编写代码。这包括对问题边界的界定、输入输出的明确，以及对可行解的初步构想。 算法的“道”与“术”： 区分算法的宏观设计理念（“道”）与具体的实现技巧（“术”）。我们会详细讲解几种经典的算法设计范式，如分治法（Divide and Conquer）、动态规划（Dynamic Programming）、贪心算法（Greedy Algorithms）以及回溯法（Backtracking）和分支限界法（Branch and Bound）。对于每种范式，不仅会介绍其基本原理，还会深入分析其适用的场景、关键步骤、潜在陷阱，以及如何根据问题特性进行变体设计。 复杂度分析的艺术： 深入剖析算法的时间复杂度和空间复杂度分析方法。我们不仅仅停留在“大O”符号的表面，而是会讲解如何精确地计算运行时间和内存占用，如何通过渐进分析和平均情况分析来更全面地评估算法性能。同时，会介绍摊还分析（Amortized Analysis）等更高级的分析技术，揭示某些数据结构和算法在整体操作序列上的优越性。 数学工具箱： 梳理算法分析和设计过程中常用的数学工具，包括离散数学（如集合论、图论、组合数学）、概率论与统计学的基础知识。重点讲解如何运用这些工具来证明算法的正确性、分析其性能，以及设计基于概率的算法。 第二部分：经典算法的深度解析与应用 排序与搜索的精要： 覆盖所有经典的排序算法，包括插入排序、选择排序、冒泡排序、希尔排序、快速排序、归并排序、堆排序等。本书会详细分析它们的原理、时间/空间复杂度、稳定性以及各自的优缺点，并深入探讨它们在不同场景下的适用性。同时，会对二分查找等高效搜索算法进行原理性的讲解，并讨论其变种。 图算法的遍历与探索： 深入讲解图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）以及深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。在此基础上，将详细阐述单源最短路径算法（如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）、所有点对最短路径算法（如Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）以及拓扑排序等核心图算法。每一类算法都会配以生动形象的图示和详细的伪代码，并剖析其应用场景，如网络路由、社交网络分析等。 字符串处理的智慧： 介绍字符串匹配算法，包括朴素匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法，并深入分析它们的预处理过程和匹配机制。还将触及正则表达式的原理和应用，以及字典树（Trie）等数据结构在字符串处理中的优势。 数论与组合算法的魅力： 探讨模运算、欧几里得算法（求最大公约数）、中国剩余定理等数论基础，以及它们在密码学、编码理论等领域的应用。同时，会涉及排列组合的生成与计数问题，为解决更复杂的组合优化问题打下基础。 第三部分：现代算法与高级主题 数据结构的演进与效能： 详解栈、队列、链表、树（二叉树、平衡二叉查找树如AVL树、红黑树）、堆（最大堆、最小堆）、哈希表。本书会重点讲解这些数据结构的设计原理、操作复杂度，以及如何在不同场景下选择最合适的数据结构以优化算法性能。 高级数据结构与算法： 探索B树及其变种（如B+树），分析它们在数据库和文件系统中的重要性。深入讲解优先队列的实现（通常基于堆），以及并查集（Disjoint Set Union）在图算法和连通性问题中的高效应用。 计算几何初步： 介绍凸包、点在多边形内判断、线段相交等基础计算几何问题，并展示如何运用算法来解决这些问题。 NP完全性理论入门： 介绍可判定性、可计算性的概念，以及NP、P、NP-hard、NP-complete等重要理论。通过分析如旅行商问题（TSP）、背包问题、图着色问题等经典NP完全问题，帮助读者理解计算复杂度的边界，以及在面对此类问题时，近似算法和启发式算法的重要性。 第四部分：算法的工程实践与前沿展望 算法优化与工程实践： 讲解缓存优化、内存局部性、并行计算的基础思想，以及如何针对特定硬件平台进行算法调优。探讨算法的时间/空间权衡，以及在资源受限环境下的算法设计考量。 概率算法与近似算法： 介绍蒙特卡洛算法、拉斯维加斯算法等概率算法的设计思想和应用。深入探讨近似算法的设计策略，如贪心近似、局部搜索等，以及如何分析其近似比。 机器学习中的算法视角： 从算法设计的角度解读线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）等基础机器学习算法的内在原理。强调理解这些算法的计算过程和复杂度对于模型选择、调优和性能提升的重要性。 算法的前沿探索： 简要介绍随机图、流网络（如最大流问题）、量子计算中的算法思想（如Shor算法、Grover算法的简介），以及算法博弈论的初步概念，为读者指明进一步学习和研究的方向。 本书特色 理论与实践并重： 每一章的理论讲解都紧密结合实际应用场景，并通过精心设计的算法案例和伪代码，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 循序渐进的逻辑： 从基础概念到高级主题，结构清晰，逻辑严谨，确保读者能够逐步建立起完整的算法知识体系。 批判性思维的培养： 鼓励读者不仅要理解算法的“是什么”，更要理解“为什么”以及“何时使用”，培养分析和选择最优算法的能力。 深入的复杂度分析： 不仅关注算法的渐进复杂度，还引导读者理解不同场景下算法的实际表现。 启发创新： 通过展示算法设计的通用范式和解决问题的思维模式，激发读者在面对新问题时进行算法创新的能力。 无论您是计算机科学专业的学生，软件工程师，数据科学家，还是对计算技术充满好奇的探索者，本书都将是您深入理解算法世界，提升解决问题能力的宝贵伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书本身好不好，我还没看完，先不说。先说翻译。 翻译得还算通顺，但很不完美。 刚开始读，但发现错误不少，幸好我有英文电子版。有些可能是排版工人的问题，比如第33页给出的牛顿迭代计算公式少了个导数符号。但有一个小节，简直是错得离谱。第二章的“基准测试”一节，...  

评分☆☆☆☆☆

这本书本身好不好，我还没看完，先不说。先说翻译。 翻译得还算通顺，但很不完美。 刚开始读，但发现错误不少，幸好我有英文电子版。有些可能是排版工人的问题，比如第33页给出的牛顿迭代计算公式少了个导数符号。但有一个小节，简直是错得离谱。第二章的“基准测试”一节，...  

评分☆☆☆☆☆

原以为和很多叫”手册“的泛泛之作一样，翻翻就行了，结果被本书独特的讲授方法、精湛的代码和严谨丰富的实验所深深吸引，是我第二喜欢的算法书了 ：） 中文版翻译印刷都不错，主要是本书自创了一套新颖的讲授算法的方法（类似UML图），而且其实际代码是我见过的“所有”书中...  

评分☆☆☆☆☆

看得英文版，不难懂。里面的算法伪代码和配套图示非常棒。比较奇怪的是排序里面没有提到归并，这个一般的算法书里面都会讲到。 总之，作为一本快速查询算法的书籍，名副其实。就算你原来不懂的算法，看过了基本上也能理解。最多复杂度分析什么的可能需要一些更全面的书籍来解答。

评分☆☆☆☆☆

原以为和很多叫”手册“的泛泛之作一样，翻翻就行了，结果被本书独特的讲授方法、精湛的代码和严谨丰富的实验所深深吸引，是我第二喜欢的算法书了 ：） 中文版翻译印刷都不错，主要是本书自创了一套新颖的讲授算法的方法（类似UML图），而且其实际代码是我见过的“所有”书中...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直是灾难，简直不忍直视。内页的纸张摸起来粗糙不说，字迹边缘还模糊不清，尤其是一些复杂的公式和图表，简直是考验读者的眼力极限。有几页的墨迹甚至有明显的洇开现象，看着就让人心情烦躁。我已经看到好几处明显的印刷错误，比如页码错乱、章节标题缺失，这完全是对读者阅读体验的漠视。作者辛辛苦苦写出来的知识精华，就因为如此低劣的制作工艺而被大打折扣，实在是太可惜了。我花了这么多钱，买到的却是这样一本让人提不起阅读兴趣的“残次品”，心里非常不平衡。希望出版社能正视这个问题，提高一下装帧和印刷的水准，否则，再好的内容也会被这些低级错误埋没的。这本书的装帧设计也极其保守，封面设计毫无亮点，拿到手上完全没有让人想翻开一睹为快的冲动。整体来看，这次的购买体验非常糟糕，书籍实体的质量完全配不上它所承载的知识价值。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中的另一个显著槽点在于其语言风格——过于冗长和晦涩。作者似乎沉迷于使用复杂的长难句和不必要的学术术语，导致原本可以直白阐述的原理被包裹得严严实实，像是在绕着弯子说话。我经常需要花费数倍的时间去解读一个简单的句子，光是理解作者想表达什么意思就耗费了大量的认知资源，遑论去理解背后的技术内容了。很多地方，一个非常基础的概念，作者需要用半页纸的文字来描述，而这完全可以用几行清晰的伪代码或者一个简洁的图示来替代。这种表达方式不仅拖慢了阅读节奏，更严重削弱了对知识的吸收效率。对于一本需要快速查阅和理解的应用型书籍而言，这种文学化的叙事方式显得格格不入，让人读起来非常费力，缺乏教科书应有的那种精确和高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论深度上的把握可以说是极度肤浅和令人失望。它似乎将自己定位为入门读物，却又在关键的数学推导上戛然而止，只给出了结论，完全没有展示证明过程。对于真正想理解算法底层原理的人来说，这种“知其然不知其所以然”的状态是无法忍受的。书中对一些核心算法的复杂度分析也处理得过于简单化，很多细节性的优化和边界条件的处理被完全忽略了。当我试图对照其他更专业的著作进行交叉验证时，发现这本书给出的某些简化模型在实际应用中存在误导性。它更像是一本面向非专业人士的科普读物，而非一本严肃的“技术手册”。如果你想深入研究算法的精妙之处，这本书提供的知识密度和深度是远远不够的，它更像是蜻蜓点水，无法满足对知识有更高要求的读者群体的需求。

评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间研究了这本书的目录结构，坦白说，它的逻辑组织实在让人摸不着头脑。章节之间的跳转显得非常突兀，好像是把几篇独立的论文强行拼凑在一起，缺乏一个贯穿始终的清晰脉络。初学者想要建立一个系统的认知框架，几乎是不可能完成的任务。举个例子，某个核心概念在第一章被简单提及，但深入的理论阐述却要等到第十章才能找到，中间穿插了大量与主线关系不大的历史背景介绍，让人分不清主次。这种碎片化的知识呈现方式，极大地增加了理解的难度。我尝试用思维导图来梳理，但很快就发现，这本书的内在关联性太弱，导致我的导图充满了断裂和空白。对于一本旨在成为“手册”的参考书来说，清晰的结构是至关重要的，但这本书在这方面明显是失败的，它更像是一本知识点的堆砌，而非精心编排的教程。

评分☆☆☆☆☆

书中提供的代码示例简直是笑话，完全不具备实用价值。首先，它们几乎都是用一种非常老旧且已经不主流的编程语言写的，这对于习惯了现代编程范式的读者来说，光是适应语法就要花费一番功夫。其次，代码的质量极低，充斥着大量的冗余和不规范的写法，甚至存在明显的逻辑错误和内存泄漏的隐患。更要命的是，很多关键步骤的注释缺失，使得读者在试图运行和调试这些示例时，如同盲人摸象，根本不知道某段代码具体对应了理论中的哪个环节。如果这本书的目标是教会读者如何用代码实现这些算法，那么它起到的反作用可能更大——它在教读者写出低质量的代码。我不得不花费额外的时间去“修正”书中的示例代码，这完全偏离了我购买一本参考书的初衷。

评分☆☆☆☆☆

短平快

评分☆☆☆☆☆

今年看的书少，拿技术书凑一下数吧。跟朋友讨论精进的问题，其实我们面临的问题是知新不足，没有能持续挑战现有知识边界以外，同时系统性的知识或者技能，会出现每年都在看基础排序的问题，当然温故还是需要的，不进也不能退。 常年应用不到算法，本身就说明工作方式或者思想需要寻求新的挑战，无关环境浮躁，要避免德鲁克所说的认知偏见。 我们评估一种架构或者技术，到底并发能力如何，归根结底，无论c10k，c10m问题，本质是网络协议栈每一层的硬件性能和软件算法问题。 从完全经验主义解决方案，到提出创新的可行解决方案，需要逐步从定性分析到定量计算的科学过程，到底方案的空间时间复杂度多少，计算过程是什么样的。 例如到底我们调用一个函数，里面是几层for循环，调用了什么IO操作。而不只看到表面上的一层循环里调用一个函数

评分☆☆☆☆☆

今年看的书少，拿技术书凑一下数吧。跟朋友讨论精进的问题，其实我们面临的问题是知新不足，没有能持续挑战现有知识边界以外，同时系统性的知识或者技能，会出现每年都在看基础排序的问题，当然温故还是需要的，不进也不能退。 常年应用不到算法，本身就说明工作方式或者思想需要寻求新的挑战，无关环境浮躁，要避免德鲁克所说的认知偏见。 我们评估一种架构或者技术，到底并发能力如何，归根结底，无论c10k，c10m问题，本质是网络协议栈每一层的硬件性能和软件算法问题。 从完全经验主义解决方案，到提出创新的可行解决方案，需要逐步从定性分析到定量计算的科学过程，到底方案的空间时间复杂度多少，计算过程是什么样的。 例如到底我们调用一个函数，里面是几层for循环，调用了什么IO操作。而不只看到表面上的一层循环里调用一个函数

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今年看的书少，拿技术书凑一下数吧。跟朋友讨论精进的问题，其实我们面临的问题是知新不足，没有能持续挑战现有知识边界以外，同时系统性的知识或者技能，会出现每年都在看基础排序的问题，当然温故还是需要的，不进也不能退。 常年应用不到算法，本身就说明工作方式或者思想需要寻求新的挑战，无关环境浮躁，要避免德鲁克所说的认知偏见。 我们评估一种架构或者技术，到底并发能力如何，归根结底，无论c10k，c10m问题，本质是网络协议栈每一层的硬件性能和软件算法问题。 从完全经验主义解决方案，到提出创新的可行解决方案，需要逐步从定性分析到定量计算的科学过程，到底方案的空间时间复杂度多少，计算过程是什么样的。 例如到底我们调用一个函数，里面是几层for循环，调用了什么IO操作。而不只看到表面上的一层循环里调用一个函数