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出版者:

作者:李勤

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2009-3

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787561829455

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 数据存储
• 数据组织
• 代码实现
• 学习
• 教程
• 基础

《算法精粹：高效解决编程难题》 在飞速发展的软件工程领域，理解并掌握高效的算法是构建高性能、可扩展应用程序的基石。本书《算法精粹：高效解决编程难题》正是为致力于提升编程技艺、寻求突破性能瓶颈的开发者量身打造。我们深入浅出地剖析各类核心算法，揭示它们背后的数学原理与逻辑思想，并着重于如何在实际编程场景中灵活运用，以达到最优化的解决方案。 本书并非对现有知识的简单堆砌，而是力求构建一个连贯且具有深度洞察力的学习路径。我们不会停留在算法的表面定义，而是引导读者去理解“为什么”这些算法有效，“何时”它们是最佳选择，以及“如何”根据具体问题进行调整和优化。通过大量的实例分析和代码实现，读者将能亲身体验算法的魅力，并掌握将抽象概念转化为具体、高效代码的能力。 内容亮点与深度探索： 第一部分：基础算法的稳固基石 排序算法的精妙设计： 冒泡排序、选择排序、插入排序： 我们将从这些直观的算法入手，理解其基本工作原理，并分析它们的时空复杂度。重点在于，我们会探讨为什么在某些特定场景下（例如，数据基本有序），插入排序的性能表现会出乎意料地好。 快速排序与归并排序： 这两类分治策略的典范将是本章的重点。我们将深入讲解它们的递归思想，分析分区（partitioning）过程中的各种技巧，以及如何通过优化基准选择（pivot selection）来规避最坏情况。对于归并排序，我们会详细阐述合并（merging）过程的细节，并探讨其稳定性和在并行计算中的潜力。 堆排序： 我们将引入堆（heap）这一重要的数据结构，讲解如何构建最大堆/最小堆，并基于此实现高效的堆排序。这部分还会涉及优先队列（priority queue）的概念，为后续的图算法等打下基础。 其他排序方法： 简要介绍计数排序、桶排序、基数排序等非比较排序算法，并阐述它们适用的数据特性和应用场景。 查找算法的效率之道： 线性查找与二分查找： 从最简单的线性查找开始，引出对有序数据进行查找的巨大优势，从而深入讲解二分查找的二分思想，以及在实现过程中需要注意的边界条件处理，如“左闭右闭”与“左闭右开”区间定义。 散列表（Hash Table）的奥秘： 散列表是实现平均O(1)查找的关键。我们将详细讲解散列函数的设计原则、冲突处理策略（如链地址法、开放地址法——线性探测、二次探测、双重散列），并分析这些策略对性能的影响。散列表的应用将贯穿本书后续章节。 第二部分：高级算法的思维拓展 图算法的连接与遍历： 图的表示： 深入探讨邻接矩阵（adjacency matrix）和邻接表（adjacency list）两种表示方法，分析各自的优缺点及其在不同图规模和稀疏度下的适用性。 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）： 这两种图遍历算法是解决许多图问题的基础。我们将通过生动的例子，如迷宫寻路、连通分量查找，来阐释它们的原理，并分析它们的递归/迭代实现方式。 最短路径算法： Dijkstra 算法： 讲解如何使用优先队列优化 Dijkstra 算法，解决单源最短路径问题，并分析其在边权重为非负情况下的正确性。 Bellman-Ford 算法： 介绍 Bellman-Ford 算法，分析其处理负权边（但不含负权环）的能力，并探讨其松弛（relaxation）操作的原理。 Floyd-Warshall 算法： 讲解这个多源最短路径算法，以及如何通过动态规划的思想，逐步计算任意两点之间的最短路径。 最小生成树（MST）算法： Prim 算法： 讲解 Prim 算法如何从一个顶点开始，贪婪地扩展生成树，并分析其与 Dijkstra 算法的联系。 Kruskal 算法： 介绍 Kruskal 算法，讲解如何使用并查集（Disjoint Set Union）数据结构来判断边是否会形成环，从而高效地构建最小生成树。 拓扑排序： 讲解有向无环图（DAG）的拓扑排序，及其在任务调度、依赖关系解析等场景中的应用。 动态规划的智慧传承： 核心思想与状态定义： 动态规划的核心在于“最优子结构”和“重叠子问题”。我们将通过斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典例子，引导读者理解如何定义状态（state）和状态转移方程（transition equation）。 背包问题（0/1 背包、完全背包）： 详细讲解这两种背包问题的不同变种，分析其动态规划解法的实现细节，以及如何通过空间优化来减少内存消耗。 最长公共子序列（LCS）与最长递增子序列（LIS）： 深入分析这两个典型的动态规划问题，理解如何通过二维/一维数组来存储和计算最优解。 区间 DP、数位 DP： 拓展到更复杂的动态规划模型，介绍区间 DP 在处理区间相关问题上的应用，以及数位 DP 在解决数字组合问题中的巧妙之处。 贪心算法的局部最优到全局最优： 贪心选择性质与最优子结构： 讲解贪心算法的设计思路，强调其“局部最优推导全局最优”的特性，并分析判断贪心策略是否正确的关键。 活动选择问题： 以活动选择问题为例，展示贪心算法的直观应用。 霍夫曼编码： 讲解霍夫曼编码算法，如何通过构建最优二叉树实现数据的无损压缩，并理解其贪心策略的有效性。 分数背包问题： 对比 0/1 背包问题，理解分数背包问题为何适合用贪心算法解决。 第三部分：算法分析与优化实战 算法复杂度分析的严谨性： 时间复杂度与空间复杂度： 深入讲解大O表示法（Big O Notation），理解其在表示算法效率方面的意义，并学会分析各种循环、递归结构的时间复杂度。 摊还分析（Amortized Analysis）： 介绍摊还分析的概念，以及它如何用于分析数据结构（如动态数组、散列表）在连续操作序列上的平均性能。 算法优化策略与技巧： 剪枝与回溯： 在搜索类问题中，学习如何通过剪枝（pruning）和回溯（backtracking）来避免无效搜索，提高效率。 位运算的妙用： 探讨位运算（bitwise operations）在特定场景下（如快速集合操作、状态压缩）带来的性能提升。 缓存与并行化： 讲解 CPU 缓存如何影响算法性能，以及如何通过算法设计来更好地利用缓存。初步介绍并行计算的思想，以及如何将某些算法分解为可并行执行的部分。 本书特色： 实战导向： 每一章都包含大量的编程示例，涵盖了从易到难的各种场景，读者可以通过动手实践来巩固所学。 深入浅出： 理论讲解清晰易懂，同时深入挖掘算法背后的数学原理和逻辑推理，避免“知其然不知其所以然”。 思维训练： 鼓励读者独立思考，培养解决问题的能力，不仅仅是学习算法，更是学习如何“思考”问题。 代码实现： 提供多种语言（如 C++, Java, Python）的参考实现，方便读者对照理解，并将其迁移到自己的开发环境中。 拓展视野： 引导读者关注算法在现实世界中的应用，如搜索引擎、推荐系统、操作系统调度等，激发学习兴趣。 目标读者： 本书适合所有希望在编程领域有所建树的开发者，包括但不限于： 计算机科学与技术专业的学生。 初级至中级软件工程师，希望提升算法能力以应对面试和项目挑战。 有经验的开发者，希望回顾和深化对经典算法的理解，以解决更复杂、更具挑战性的问题。 对算法感兴趣的任何技术人员。 掌握本书内容，您将不仅仅是掌握一套工具，更是获得了一套解决问题的“思维框架”，能够在面对新的编程难题时，游刃有余地设计出高效、优雅的解决方案。让我们一起踏上这场算法的精粹之旅，解锁编程世界的无限可能！

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我是一个偏好通过实际案例来学习新知识的工程师，这本书在“实战性”方面的处理方式，绝对是我接触过的所有教材中最令人印象深刻的。它没有采用那种脱离实际的虚拟场景，而是紧密结合了现代软件开发中常见的痛点。例如，在讨论图算法时，作者没有停留在经典的旅行商问题上，而是延伸到了如何用它来优化大规模社交网络中的信息扩散路径，或者在实时渲染管线中进行资源依赖分析。更棒的是，书中的示例代码风格非常现代且规范，是那种可以直接用于生产环境的代码风格，而不是那种为了教学而刻意简化的“伪代码”。读完相关章节后，我立刻就能带着全新的视角去审视我正在维护的系统中的性能瓶颈，并尝试用书中学到的技术去重构优化。这种即时反馈的学习体验，效率高得惊人。

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这本书在理论深度上的挖掘，远超出了我对一本“实用”导论性读物的预期。它并没有仅仅停留在概念的罗列和表层的代码实现上，而是深入到了很多底层原理和设计哲学层面。比如，在讲解树形结构时，作者不仅展示了平衡二叉树的结构，还详细剖析了旋转操作背后的数学逻辑和时间复杂度优化是如何一步步实现的，甚至连不同平衡因子策略之间的性能权衡都做了深入的比较。这种深挖到底的叙述方式，对于那些真正想要精通数据结构、而非仅仅是会用API的读者来说，简直是如获至宝。我感觉自己不再是简单地“使用”数据结构，而是开始理解它们为什么会是现在这个样子，它们在不同的计算场景下各自的优劣势在哪里。这种对“为什么”的追问，是真正区分“知道”和“理解”的关键所在，而这本书完美地满足了这一需求。

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这本书的叙事节奏把握得极其精准，简直像是在听一位经验丰富的大师在娓娓道来他的毕生所学。它不像某些教科书那样，上来就是一连串枯燥的定义和公式，让人望而生畏。相反，作者总能找到一个非常自然且贴合直觉的切入点，用生动的比喻将抽象的概念具象化。初次接触“哈希冲突”的概念时，我总感觉有点玄乎，但作者用一个关于图书馆书架分类的例子来解释，瞬间豁然开朗。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于初学者来说，它提供了坚实的信心；对于有基础的人来说，它则提供了一种更优化的理解框架，帮助他们梳理和巩固已有的知识体系。整个阅读过程非常流畅，几乎没有感到“卡壳”的地方，知识点之间的衔接自然得像是水到渠成。

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这本书的排版和装帧简直是艺术品级别的享受。从拿到手的那个瞬间起，我就被它那种沉稳又不失现代感的封面设计所吸引。纸张的质地非常考究，那种微微带点粗粝感但手感又极其顺滑的触感，让人爱不释手，即便是长时间阅读也不会感到疲劳。更值得称赞的是，内页的印刷清晰度无可挑剔，字体的选择也十分大气，使得那些复杂的图示和算法流程图看起来层次分明，逻辑关系一目了然。我特别喜欢作者在章节开头和结尾处的那些精炼的引言和总结，它们就像是知识旅途中的路标，总能在关键时刻帮我理清思路，避免陷入细节的泥沼。相比于市面上那些动辄使用廉价纸张、印刷粗糙的教材，这本书的实体质量完全体现了它作为一本“工具书”的价值，它不仅仅是知识的载体，更是一件值得珍藏的案头佳作。每次翻开它，都能感受到一种对知识的尊重和对读者的体贴。

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从跨领域知识整合的角度来看，这本书展现出了超越一般技术书籍的广度与深度。它不仅仅关注于数据结构的本身，还巧妙地将其与计算理论的根基紧密联系起来。比如，在讨论查找效率时，作者不仅提到了时间复杂度，还穿插了关于图灵机和不可判定性问题的相关讨论，虽然只是点到为止，但极大地拓展了读者的知识边界。此外，书中对不同编程范式下数据结构实现差异的对比分析也十分到位，它没有局限于某一种特定的语言，而是展现了一种通用性的思维模式。这种兼容并包的处理方法，使得这本书的适用性大大增强，无论你偏向于函数式编程还是面向对象，都能从中找到契合自己的视角。它真正做到了“授人以渔”，培养的不是一个会写代码的机器，而是一个能从底层逻辑思考问题的架构师。

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