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页数:266

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出版时间:2009-1

价格:34.00元

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isbn号码:9787115190567

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《算法的艺术：从零到精通的数据结构与算法解析》 内容概述 本书并非一本面向标准化考试的应试指南，而是旨在深入探索算法与数据结构这两个计算机科学的基石。我们将从最基础的概念出发，层层递进，带领读者穿越严谨的逻辑迷宫，领略算法设计之美，掌握高效数据组织之道。本书将涵盖从经典排序、搜索算法到复杂图论、动态规划等一系列核心内容，并辅以大量精心设计的实例和代码实现，帮助读者建立扎实的理论基础和卓越的实践能力。 第一部分：算法的基石——效率的度量与基础 第一章：算法初探与效率之殇 什么是算法？算法的本质在于解决问题。我们将通过一系列生动形象的例子，解释算法在计算机科学中的核心地位，从日常生活的排序问题到复杂的路径规划，理解算法无处不在。 算法的评价标准：除了正确性，效率是衡量算法优劣的关键。本章将引入时间复杂度和空间复杂度的概念，并通过大O表示法，精确地描述算法的性能增长趋势。我们将剖析常数时间、对数时间、线性时间、平方时间等不同复杂度的含义，并学会如何分析一个简单算法的时间空间复杂度。 实例解析：通过对线性查找和二分查找算法的详细分析，直观展示不同时间复杂度对执行效率的影响，强调选择合适的算法是优化程序性能的第一步。 第二章：递归的魅力与回溯的智慧 递归的思维方式：递归是一种强大的问题解决工具，通过将复杂问题分解为规模更小的同类问题来求解。本章将深入讲解递归的思想，包括基本情况（Base Case）和递归步骤（Recursive Step），并通过经典的汉诺塔、斐波那契数列等问题，展示递归的优雅之处。 递归的实现与陷阱：我们将探讨递归函数的实现方式，以及栈溢出（Stack Overflow）等潜在问题，并引入尾递归优化等概念，帮助读者写出更健壮的递归程序。 回溯算法：回溯算法是基于深度优先搜索（DFS）的一种策略，常用于求解具有约束条件的复杂问题。我们将通过全排列、N皇后问题等经典回溯问题，讲解回溯算法的通用框架，包括“选择-探索-撤销”的循环过程。 实例分析：对N皇后问题的回溯解法进行深度剖析，详细展示每一步的选择、剪枝和回溯逻辑，帮助读者理解如何构建回溯搜索树。 第二部分：数据组织的艺术——经典与现代数据结构 第三章：序列的艺术——数组、链表与字符串 数组的特性与局限：数组作为最基本的数据结构，提供了 O(1) 的随机访问能力，但也面临着固定的容量和插入删除效率低下的问题。我们将深入探讨数组的内存布局、访问机制，以及在动态数组（如ArrayList）中的实现原理。 链表的构建与变体：链表提供了一种动态的数据组织方式，允许高效的插入和删除操作。本章将详细介绍单向链表、双向链表和循环链表，讲解它们的节点结构、基本操作（插入、删除、查找）及其时间复杂度。 字符串的处理：字符串作为一种特殊的字符序列，其高效处理在文本处理、模式匹配等领域至关重要。我们将学习字符串的底层表示、常用操作，以及与数组和链表在某些场景下的配合使用。 实例对比：通过实现数组和链表的插入/删除操作，直观展示它们在不同场景下的性能差异。 第四章：栈与队列的规则——先进后出与先进先出 栈的原理与应用：栈（Stack）遵循“后进先出”（LIFO）的原则，在函数调用、表达式求值、括号匹配等场景中发挥着重要作用。本章将讲解栈的抽象数据类型（ADT）定义，以及基于数组和链表两种方式的实现，并深入探讨栈在深度优先搜索（DFS）中的应用。 队列的原理与应用：队列（Queue）遵循“先进先出”（FIFO）的原则，是广度优先搜索（BFS）、任务调度、打印机排队等场景的理想选择。我们将学习队列的ADT定义，以及基于数组（循环队列）和链表的实现，并重点分析队列在BFS中的关键作用。 实际案例：通过括号匹配问题的解决，展示栈在判断表达式合法性中的妙用；通过模拟银行排队系统，说明队列在公平性任务处理中的价值。 第五章：树的层级与深度——二叉树、平衡树与堆 二叉树的定义与遍历：二叉树（Binary Tree）作为一种重要的非线性数据结构，在文件系统、数据库索引等领域有广泛应用。本章将介绍二叉树的基本概念、性质，以及前序、中序、后序、层序等多种遍历方法。 二叉搜索树（BST）：BST具备有序性，方便查找、插入和删除操作。我们将深入讲解BST的特性，以及各种操作的时间复杂度。 平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）：为了解决普通BST可能退化成链表的问题，本章将引入AVL树和红黑树的概念，讲解它们的平衡机制和旋转操作，确保对数时间复杂度的查找、插入和删除。 堆（Heap）：堆是一种特殊的完全二叉树，通常用于实现优先队列。我们将介绍最大堆和最小堆，以及堆排序算法，展示其高效的插入和删除最大/最小元素的能力。 实践应用：通过构建一个简单的BST，实现查找、插入和删除功能，并分析其性能。 第六章：图的连接与遍历——探索网络世界 图的定义与表示：图（Graph）是一种用于表示对象之间连接关系的数据结构，在社交网络、地图导航、网络路由等领域扮演着核心角色。本章将介绍图的顶点（Vertex）、边（Edge）等基本概念，以及邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种主要的图表示方法。 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图的两种基本遍历算法，我们将深入理解它们的原理，并通过实例演示如何在图结构上进行遍历。 最短路径算法：Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法是求解图中两点或所有点之间最短路径的经典算法，本章将详细解析它们的思想、实现步骤和复杂度。 最小生成树：Prim算法和Kruskal算法用于找到连接所有顶点的最小权重边集合，在网络构建、通信线路规划等问题中有重要应用。 实际案例：使用BFS算法求解迷宫问题，利用Dijkstra算法规划城市间的最佳路线。 第三部分：算法的精炼与优化——设计思想与进阶技巧 第七章：分治法的力量——化繁为简的智慧 分治法的思想：分治（Divide and Conquer）是将一个大问题分解成若干个规模更小的相似子问题，分别解决子问题，然后将子问题的解合并成原问题的解。本章将深入讲解分治法的通用框架。 经典分治算法：我们将详细解析归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）等经典分治算法，分析它们的实现细节、时间复杂度以及优劣势。 实例演示：通过归并排序的逐步分解和合并过程，直观理解分治法的核心机制。 第八章：动态规划的精妙——避免重复计算的艺术 动态规划的原理：动态规划（Dynamic Programming）是一种通过将问题分解为重叠子问题，并利用备忘录（Memoization）或自底向上（Tabulation）的方式求解的算法设计技术，旨在避免重复计算。 状态定义与转移方程：本章将重点讲解如何正确地定义状态（State）和设计状态转移方程（Recurrence Relation），这是掌握动态规划的关键。 经典动态规划问题：我们将深入剖析斐波那契数列、背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）、硬币找零问题（Coin Change）等经典动态规划问题，并提供详细的解题思路和实现代码。 实践指导：通过背包问题的不同变种，指导读者如何根据问题特性，灵活设计状态和转移方程。 第九章：贪心算法的直觉——局部最优的追求 贪心算法的思想：贪心算法（Greedy Algorithm）在每一步选择当前状态下最优的选择，期望通过一系列局部最优解达到全局最优解。 贪心算法的设计原则：本章将讲解贪心算法的设计思路，包括贪心选择性质（Greedy Choice Property）和最优子结构性质（Optimal Substructure Property）。 应用场景：我们将通过活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、分数背包问题等，展示贪心算法的简洁和高效。 与动态规划的比较：分析贪心算法与动态规划在解决问题时的异同，理解何时适合使用贪心算法。 第十章：高级算法技巧与杂项 字符串匹配算法：KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）和Boyer-Moore算法将帮助读者高效地在文本中查找特定模式。 数值算法：素数判定、最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM）等基础数值算法。 概率算法与随机化算法：简要介绍随机化算法在某些复杂问题中的应用。 算法优化技巧：代码优化、数据结构选择、缓存利用等通用优化思路。 本书特色 深入浅出，循序渐进： 从最基础的概念讲起，逐步深入，确保不同背景的读者都能理解。 理论与实践并重： 严谨的理论分析与大量的代码示例相结合，帮助读者将知识转化为实践能力。 图文并茂，生动形象： 通过丰富的图示和类比，化抽象为具体，增强理解。 注重思维培养： 强调算法设计思想的培养，而非 rote learning，引导读者掌握解决问题的通用方法。 贴近实际应用： 结合实际应用场景，展示算法的价值和重要性，激发学习兴趣。 适合读者 希望系统学习数据结构与算法的计算机科学初学者。 准备从事软件开发、算法工程师等相关职业的求职者。 希望提升编程技能、优化程序性能的在职开发者。 对算法和计算思维充满好奇心的所有技术爱好者。 本书将是您通往算法世界的一扇窗，一次深入的探索之旅，为您未来的技术道路打下坚实的基础。

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从售后服务和配套资源的完善程度上来看，这本书的表现简直是令人发指的低劣。一本优秀的教程，绝不应该仅仅是一本印刷出来的纸质书，它应该是一个完整的学习生态系统。然而，这本书提供的配套资源少得可怜，几乎为零。官方网站上找不到任何勘误列表，对于书中明显的错误和笔误，读者只能私下论坛里互相交流确认，这极大地增加了学习的成本和不确定性。更不用说电子版资源的同步更新了，当我试图在手机或平板上同步阅读时，发现其电子书的格式兼容性很差，经常出现排版错位和公式显示异常的情况，严重影响了碎片化时间的利用。最让人气愤的是，作者或出版社似乎从未考虑过读者的疑问和反馈。我尝试通过邮件联系技术支持询问一个关于代码示例的疑难点，结果石沉大海，没有任何回复。这种“交完钱就撒手不管”的态度，让读者在遇到学习障碍时感到孤立无援。一本面向考试的教材，如果不能提供及时、可靠的支持系统，其价值也就大打折扣了，因为它意味着学习过程中的“卡点”无法得到有效疏通。

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这本书的语言风格，坦白说，相当的晦涩难懂，缺乏作为教育材料应有的亲切感和引导力。作者的行文习惯似乎更偏向于撰写学术论文，充满了大量的被动语态和复杂的从句结构，使得原本清晰明了的知识点被包裹在一层厚厚的书面语外衣之下，让人阅读起来非常费力。它更像是在“陈述事实”，而不是在“教导学生”。例如，在解释一个核心算法的复杂度分析时，作者的措辞极为严谨，但却牺牲了流畅性和易懂性，没有使用任何比喻、类比或者生活化的例子来帮助初学者建立直观认识。我感觉自己不是在一个学习新知识的轻松环境中，而是在接受一场艰深的语言挑战。这种“高冷”的写作方式，无疑是为那些已经有深厚背景知识的专家准备的，对于零基础或者初级水平的学习者来说，简直是劝退级别的难度。优秀的教程应该降低学习曲线，而不是筑起一道语言的高墙，这本书在这方面完全失败了，它似乎更在意自己表达的“精确性”而非读者的“理解性”。

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我简直不敢相信，市面上竟然还有这种水平的教材在流通。这本书在知识的深度和广度上都存在着严重的偏差。一方面，对于一些基础且至关重要的理论知识，它只是蜻蜓点水，给出了一个非常表面的定义，缺乏深入的剖析和现实世界的联系，导致我对这些基础概念的理解停留在“似懂非懂”的层面。另一方面，它又花费了大量的篇幅去介绍一些已经过时或者在实际应用中极少被提及的“冷门”技术细节，占用了宝贵的阅读时间，却对当前行业热点和主流技术趋势避而不谈，这让这本书的实用价值大打折扣。举例来说，关于数据结构的学习，它花了两章的篇幅详细描述了一种在现代编程语言中几乎被封装好的底层实现，但对于如何运用更高级的泛型编程思想来优化代码结构却只字未提。这种“重形式轻实质”的编写风格，让这本书更像是一本历史文献集，而不是一本面向未来、指导实践的教程。对于我们这些需要快速掌握前沿技能以应对职场挑战的学习者来说，这种知识结构的选择无疑是南辕北辙，令人非常失望。

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关于本书的习题和案例分析部分，我的评价是——简直是笑话。如果说理论部分是乏味，那么实操部分的缺失就是致命伤了。对于一本旨在帮助读者通过考试的教程而言，习题的设计应该紧密贴合考试的题型和难度分布，同时能够有效巩固所学知识。然而，这本书中的练习题大多是概念性的、脱离实际的，缺乏足够的计算量和代码实现要求。很多题目仅仅是让你重复书本上的定义，而不是考察你综合运用知识解决问题的能力。更别提那些所谓的“综合案例分析”了，它们要么过于简单，要么就是照搬书本上的理论模型，没有任何贴近当前实际工作环境的复杂性或约束条件。我需要的是能够在我做错题后，提供详细错误解析和对应知识点回顾的反馈机制，但这本书的答案解析部分往往只是给出了最终结果，对于“为什么会错”和“如何避免再错”的指导几乎没有。这让大量的练习时间变成了低效的重复劳动，丝毫没有起到查漏补缺的作用，反而让我对自己的学习效果产生了极大的怀疑。我需要的是实战演练和针对性反馈，而不是这种敷衍了事的自我检测工具。

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这本书的排版简直是一场灾难，让我这个有多年阅读经验的人都感到头疼。首先，字体选择就显得非常业余，行距和字距的设置完全不符合人体工程学，读久了眼睛干涩，思维也跟着变得迟钝。更要命的是，内容组织混乱，章节之间的逻辑跳跃性极大，仿佛是把不同时间、不同作者的笔记随意拼凑起来。比如，讲到某个核心概念时，前一页还在深入探讨其底层原理，后一页突然就跳到了一个毫不相关的应用场景，中间缺少了必要的过渡和铺垫，让人感觉像在走迷宫，完全抓不住重点。试举一例，在讲解算法优化那一章，作者似乎认为读者已经完全掌握了所有前置知识，直接抛出了一堆复杂的数学公式和缩写，没有任何详细的推导过程，让人不得不频繁地翻阅其他参考资料来对照理解，这极大地打断了阅读的连贯性。而且，书中的插图质量也堪忧，很多流程图和结构图模糊不清，线条错综复杂，根本起不到辅助理解的作用，反而增加了额外的理解负担。我期待的是一本条理清晰、引导性强的学习材料，而不是这种让人需要“二次加工”才能勉强阅读的文本。如果不是因为学习任务所迫，我真想直接弃读，因为它对学习效率的负面影响实在太大了，简直是在考验读者的耐心和毅力。

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考这个中考加分- -但是我找不到初中时看到那个版本了，说实话我觉得这个太傻比了，考一级还说的过去，二级有用呢，老子以后又不从事这方面的。- - 学的全还给老师了，现在我只记得第一节课的时候玩的：a=1,b=2,c=a+b,print c。傻比初中的傻比记忆

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