Dynamic Programming: a Practical Introduction pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:David K. Smith

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:1991

价格:0

装帧:

isbn号码:9780132218054

丛书系列:

图书标签:

• 动态规划
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 优化
• 离散数学
• 数据结构
• 算法设计
• 问题解决
• 技术

算法之道：从零构建高效解决方案 本书并非一本关于动态规划的教材，而是深入探讨算法设计与优化思维的一本实践指南。我们聚焦于构建高效、可扩展的软件系统所需的核心能力——如何识别问题中的冗余、如何系统地分解复杂性，并最终以最少的计算资源达成目标。 本书的视角是广阔而实用的，它超越了特定的算法范畴，直指编程中的核心哲学：效率即是生命力。 第一部分：问题建模与复杂度审视 在软件开发的日常中，我们经常遇到一些看似棘手的问题：数据量爆炸性增长、响应时间延迟不可接受、资源受限环境下的性能瓶颈。本书首先带领读者走出“暴力破解”的思维定式，转向更深层次的建模分析。 第一章：算法的度量与直觉的校准 本章从基础开始，重新审视时间复杂度和空间复杂度的实际意义。我们不满足于 $O(n^2)$ 或 $O(log n)$ 这样的符号表示，而是探讨这些复杂度在实际硬件层面的具体含义。例如，在特定内存带宽和缓存机制下，一个看似次优的算法，在特定规模数据上可能表现更佳。我们引入了“实际性能剖析”的概念，强调基准测试（Benchmarking）的重要性，以及如何设计出能在不同硬件架构上稳定发挥性能的通用算法。 第二章：结构化分解：从混沌到清晰 许多复杂问题之所以难以解决，是因为我们未能正确地识别其内在结构。本章详细介绍了“问题空间划分”的技术。我们将分析如何使用树、图、网格等标准数据结构来抽象现实世界的业务逻辑。重点在于，如何将一个宏大的目标分解为一系列可以独立验证和优化的子目标。我们探讨了“最小可行性问题（MVP）”的算法版本，即找到解决问题所需的最简单、最核心的计算步骤。 第三章：状态的定义与约束的边界 在任何优化过程中，我们必须清晰地定义“状态”。一个错误的状态定义会导致冗余计算或遗漏最优解。本章深入讲解了如何根据问题的需求（例如，最大化收益、最小化路径、最紧密匹配）来精确刻画系统在某一时间点的“快照”。我们还将讨论“约束条件”在算法设计中的作用，如内存限制、并发访问、以及对确定性输出的要求。如何将这些外部约束转化为算法内部的有效剪枝（Pruning）策略，是本章的核心内容。 第二部分：优化技术与模式识别 本书的第二部分是关于如何主动寻找并应用已被证实的优化模式，从而避免从零开始设计每一个环节。 第四章：贪婪选择的艺术与陷阱 贪婪算法因其简洁性而极具吸引力。本章深入剖析了贪婪算法适用的充分必要条件。我们通过大量的案例研究（如区间调度、霍夫曼编码的变体），展示了如何证明一个贪婪策略的“局部最优性”是否必然导向“全局最优性”。同时，我们重点分析了贪婪算法失败的常见模式，并提出了“反例驱动的修正策略”，即如何通过引入少量非贪婪的回溯步骤来弥补纯粹贪婪选择的缺陷。 第五章：分治策略的优雅与开销 分治法是处理递归结构问题的利器。本章侧重于分治法的应用范围，尤其是当子问题的解可以完全独立于彼此时。我们详细探讨了“合并阶段的效率”，因为在许多分治算法中，合并结果往往是性能瓶颈所在。本书通过一个非传统的例子——快速傅里叶变换（FFT）的简化模型，说明了分治法如何通过巧妙地组织数据流来极大地降低整体复杂度。 第六章：搜索空间的系统性遍历：回溯与剪枝 当问题的解空间过于庞大，无法通过直接计算得出时，我们需要一个有组织的搜索过程。本章关注回溯法（Backtracking）作为一种深度优先搜索（DFS）的特例。我们的重点在于“如何高效剪枝”。我们介绍了多种剪枝技术，如基于可行性检查的剪枝、基于界限（Bounding）的剪枝，以及如何利用启发式信息来指导搜索方向，以最小化无效路径的探索。 第三部分：面向实践的高级主题 本部分将读者的视野从理论概念推向大规模系统和真实世界的数据挑战。 第七章：数据的局部性与内存访问优化 现代计算机性能瓶颈往往不在于CPU的计算速度，而在于数据如何在寄存器、L1/L2/L3缓存和主内存之间移动。本章专注于如何设计算法来最大化数据局部性（Locality of Reference）。我们将探讨循环的重排（Loop Interchange）、数据结构的紧凑化存储，以及如何利用预取机制来隐藏内存延迟。对于处理大规模矩阵运算或图算法的工程师来说，本章提供了立竿见影的性能提升方法。 第八章：并发模型下的算法适应性 在一个多核、多处理器的时代，算法必须考虑并行执行。本章讨论了“并行化友好型算法”的设计原则。我们区分了哪些算法天然适合并行（如MapReduce中的数据并行），哪些需要复杂的同步机制。重点在于如何最小化线程间的“锁竞争（Lock Contention）”，并介绍了一些无锁（Lock-free）或细粒度同步的技术，以确保并行化的收益不会被同步开销所抵消。 第九章：近似算法与可接受的误差 并非所有问题都需要精确解，尤其是在计算资源极度受限或问题的精确解计算成本过高时。本章探讨了在权衡精度与速度时如何选择近似算法（Approximation Algorithms）。我们将研究“近似比（Approximation Ratio）”的严格证明，以及如何根据业务需求（例如，可以接受95%的准确率换取100倍的速度提升）来量化和选择合适的算法。 本书的最终目标是培养读者一种解决问题的“肌肉记忆”——无论面对何种新的计算挑战，你都能系统地分析其结构、识别潜在的重复计算，并应用经过时间考验的优化范式来构建出健壮、高性能的解决方案。它提供的是一种思维框架，而非一套固定的公式。

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