具体描述
《计算机常用算法与程序设计教程》遵循“内容实用，难易适当，面向设计，注重能力培养”的要求，讲述了穷举、回溯、分治、递归、递推、贪心算法与动态规划等计算机常用算法，同时简要介绍了模拟、智能优化与并行处理。《计算机常用算法与程序设计教程》注重常用算法的设计与应用，算法设计与程序实现的结合，以及算法的改进与程序优化，力求理论与实际相结合，算法与程序相统一。
书中所介绍的算法通常给出完整的C程序，并在TC(VC++)环境下编译通过，为学习计算机常用算法与程序设计提供了范例。为便于读者练习，每章都附有习题，同时在附录中给出了习题求解的算法提示。
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读后感
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用户评价
这本书的内容确实非常扎实，涵盖了许多计算机科学领域的核心算法。我一直觉得数据结构和算法是紧密相连的，这本书在这方面做得很好，将两者有机地结合起来。在介绍树形结构时，除了基本的二叉树、平衡二叉树（AVL、红黑树），还深入讲解了B树和B+树，这些在数据库和文件系统中扮演着重要角色的数据结构。作者在讲解红黑树的插入和删除操作时，虽然过程相对复杂，但通过大量的图示和文字说明，将平衡操作的每一步都清晰地呈现出来，让我不再觉得枯燥难懂。而且，书中还讨论了字符串匹配算法，如KMP算法，作者在解释next数组的构建过程时，非常耐心，一步步引导读者理解其原理，而不是简单地给出一个公式。这本书让我深刻体会到，要想成为一名优秀的程序员，扎实的数据结构和算法功底是必不可少的。
评分这本书的出版质量也非常高，纸张的质感很好，印刷清晰，封面设计也很吸引人，拿在手里就有一种爱不释手的感觉。我特别喜欢作者在讲解每一个算法或数据结构时，都会附上一些相关的背景知识或者历史渊源，这让我对这些技术有了更深层次的理解，而不只是停留在表面的操作层面。比如，在讲解快速排序时，作者简单提到了它在工程实践中的重要性以及它的一些变种。这种人文关怀让技术书籍变得更加生动有趣。而且，书中还穿插了一些关于编程规范和代码调试的技巧，这些对于初学者来说是非常宝贵的财富，能帮助我少走很多弯路。这本书确实是我近期读过最满意的一本技术类书籍，强烈推荐给所有对计算机科学感兴趣的朋友。
评分让我印象深刻的是，这本书不仅仅是算法的堆砌，更重要的是它贯穿了“程序设计”的理念。作者在介绍算法的时候，始终强调如何将算法有效地转化为可执行的程序，并且注重代码的效率和可读性。比如，在讲到动态规划时，作者并没有急于给出复杂的递归公式，而是先通过一个简单的例子，比如斐波那契数列，来展示如何从暴力递归到记忆化搜索，再到最终的递推关系。这个过程的讲解非常清晰，让我理解了动态规划的核心思想——“最优子结构”和“重叠子问题”。而且，书中还针对不同的动态规划问题，给出了多种解法，并分析了它们的时空复杂度，这种细致的对比非常有教育意义。我特别喜欢作者在讲解背包问题时，那个表格化的状态转移过程，让我一目了然地看到了dp数组是如何一步步构建起来的。这本书让我明白，程序设计不仅仅是写出能运行的代码，更是要写出高效、优雅、易于维护的代码，而算法正是实现这一目标的重要基石。
评分刚拿到这本书，就被封面设计吸引了，简洁大气，一看就很有学术氛围。迫不及待地翻开，第一感觉就是排版清晰，字体大小适中，阅读起来非常舒服，这一点对于一本厚重的技术书籍来说至关重要。我特别喜欢作者在讲解基础概念时，那种循序渐进的逻辑，不会让你觉得一下子被知识的洪流淹没。比如，在介绍排序算法的时候，作者并没有直接给出复杂的代码实现，而是先从最直观的思想层面入手，比如冒泡排序的“两两比较”，插入排序的“找到合适位置”，然后再逐步过渡到伪代码和具体的编程实现。这种方式对于我这种非科班出身，但又对计算机科学充满好奇的读者来说，简直是福音。而且，书中大量的图示和流程图，更是将抽象的算法逻辑具象化，让理解变得轻而易举。我记得在看二分查找的章节时，作者画的那张在一组有序的数字中不断缩小搜索范围的图，简直是神来之笔，我一下子就明白了为什么二分查找比顺序查找效率高那么多。书中的代码示例也很有参考价值，不是那种生硬的翻译，而是结合了实际的应用场景，让你能感受到算法的实用性。
评分阅读这本书的过程，就像是和一位经验丰富的老师在进行一次深入的交流。作者的语言风格非常平易近人，即使是比较抽象的概念，也能用生动的比喻来解释。我记得在讲解散列表（哈希表）时，作者用了“存钱罐”和“钥匙”的比喻，让我一下子就理解了哈希函数的作用以及冲突的产生。而且，书中还对不同的哈希函数以及冲突解决方法（如链地址法和开放地址法）进行了详细的比较和分析，让我对散列表的理解更加深入。我最喜欢的是，作者在给出每一个算法或数据结构的实现代码时，都会附带相应的测试用例，并且会对测试结果进行分析，这让我能够更好地验证自己的理解，并且发现潜在的错误。这本书让我觉得，学习算法不再是死记硬背，而是充满探索和发现的乐趣。
评分这本书的内容深度和广度都让我惊喜，尤其是那些我之前一直以为很“高大上”的算法，在作者的笔下变得触手可及。我一直对图论算法很感兴趣，但苦于没有好的入门书籍，总是望而却步。这本书里对图的遍历（BFS和DFS）、最短路径（Dijkstra和Floyd-Warshall）以及最小生成树（Prim和Kruskal）都有非常详尽的阐述。作者在讲解Dijkstra算法时，不仅给出了核心的松弛操作的数学原理，还模拟了一个实际的地图导航场景，让我能直观地理解算法是如何一步步找到最短路径的。而且，书中还穿插了一些经典的应用案例，比如如何在社交网络中查找好友关系、如何进行网络路由选择等，这些都极大地激发了我学习的兴趣，让我看到了算法在现实世界中的巨大价值。我最欣赏的是，作者并没有停留在理论层面，而是提供了C++和Python两种语言的实现代码，并且对代码进行了详细的注释，对于我这种喜欢动手实践的读者来说，简直是宝藏。我尝试着自己去实现其中的一个图算法，运行结果和书中的例子完全一致，那种成就感是无与伦比的。
评分这本书给我的最大感受是，它不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够激发我学习热情和独立思考能力的书籍。作者在讲解每一个算法时，都会引导读者思考“为什么”和“怎么样”，而不是简单地告知“是什么”。我记得在看回溯算法的章节时，作者通过一个经典的N皇后问题的例子，详细地演示了如何通过剪枝来优化搜索空间，这让我深刻理解了回溯算法的精髓。而且，书中还提供了一些思考题和课后练习，这让我有机会将学到的知识应用到实际问题中，并且巩固我的理解。这本书让我觉得，学习算法是一个不断探索、不断实践的过程，而这本书正是我的一个绝佳的引路人。
评分这本书在算法的性能分析方面做得非常到位。作者不仅仅是给出算法的实现，更重要的是会详细地分析算法的时间复杂度和空间复杂度，并且会与其他算法进行比较，帮助读者理解不同算法的优劣。比如，在介绍排序算法时，作者不仅给出了归并排序、快速排序的详细讲解，还对比了它们在不同场景下的表现，以及它们作为“不稳定排序”的局限性。这让我对算法的选择有了更深刻的认识，知道在实际应用中应该根据具体需求选择最合适的算法。书中的一些关于渐进表示法（大O符号）的讲解也很清晰，让我能够准确地评估算法的效率。我特别喜欢作者在分析快速排序时，那个关于“最优、最坏、平均”情况的表格，让我一目了然地看到了不同情况下的复杂度变化。
评分我对这本书的结构安排非常满意，感觉作者对整个知识体系有着清晰的规划。从基础的数据结构和算法，到更高级的图算法和动态规划，再到一些实际应用中的算法优化技巧，都循序渐进地展开。我尤其欣赏的是，书中并没有回避一些算法的复杂性，而是选择以一种易于理解的方式来呈现。比如，在讲解KMP算法时，作者并没有一开始就给出那个复杂的next数组计算公式，而是先从一个简单的例子开始，引导读者逐步理解如何构建next数组，以及next数组在匹配过程中的作用。这种“由浅入深”的学习方式，让我能够更好地消化和吸收知识。而且，书中还穿插了一些关于算法设计思想的讨论，比如分治法、贪心法、动态规划等，这些都为我提供了解决问题的通用思路。
评分这本书在实践性方面也做得相当出色。作者不仅提供了丰富的算法理论知识，还给出了很多实用的编程技巧和建议。我最喜欢的是，书中针对一些经典的算法问题，给出了多种解法，并且分析了它们的优缺点，这让我能够从不同的角度去思考问题，并且学会如何权衡各种因素来选择最佳的解决方案。比如，在解决字符串匹配问题时，作者不仅介绍了朴素匹配算法，还详细讲解了KMP算法，并且在后面还提到了Boyer-Moore算法，这让我对字符串匹配算法有了更全面的认识。而且，书中还包含了一些关于算法优化的内容，比如如何利用位运算来加速计算，如何进行缓存优化等，这些都非常有价值，能帮助我写出更高效的程序。
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