数据结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2009-4

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787030242396

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 学习
• 考研

《算法的奥秘：从理论基石到前沿应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有实践指导意义的算法世界导览。我们摒弃了纯粹的理论堆砌，着重于算法思想的形成、设计方法的演变以及在现代计算科学中不同领域的实际应用。全书结构严谨，内容涵盖经典算法的精髓，同时紧密追踪人工智能、大数据和高性能计算等前沿领域对算法提出的新要求。 第一部分：算法的基石与思维模型 本部分奠定了读者理解复杂算法所需的数学和逻辑基础。我们首先回顾了离散数学中与算法设计密切相关的核心概念，包括集合论、图论的基本定义与性质，以及组合数学中对计算复杂性的初步探讨。 随后，本书的核心在于算法设计范式的解析。我们详细剖析了分治法的强大威力，以快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）为例，阐释了如何通过递归地将大问题分解为可管理的小问题来实现效率的飞跃。对于分治法的局限性，我们引入了动态规划（Dynamic Programming, DP）这一关键技术。动态规划的讲解并非停留在公式推导，而是聚焦于如何识别最优子结构和重叠子问题，通过自底向上或自顶向下的方式构建状态转移方程，并辅以背包问题、最长公共子序列等经典案例，帮助读者掌握其精髓。 紧接着，我们深入探讨了贪心算法（Greedy Algorithms）的设计哲学。通过霍夫曼编码、最小生成树（Prim's 和 Kruskal's 算法）的实例，我们强调了贪心策略的关键在于证明局部最优选择能够导向全局最优解的有效性，并明确指出了其适用边界。 第二部分：高效搜索与图论的深度探索 图论是算法设计的核心战场，本部分将重点放在图的遍历、路径查找以及网络流模型上。 在图的搜索方面，我们不仅详尽讲解了广度优先搜索（BFS）在寻找最短无权路径上的应用，还对深度优先搜索（DFS）的递归与非递归实现进行了细致的对比分析，尤其关注其在拓扑排序和连通分量识别中的作用。 本书对最短路径算法的讲解力求详尽且富有层次感。从解决所有对最短路径问题的Floyd-Warshall算法，到针对非负权图的Dijkstra算法，我们详细分析了如何利用优先队列（Priority Queue）优化其时间复杂度。对于存在负权边的场景，我们引入了Bellman-Ford算法，并重点讨论了其检测负权环的机制。 图的连通性与网络流是高级算法的代表。我们构建了一个清晰的框架来理解最大流与最小割（Max-Flow Min-Cut Theorem）的关系，深入讲解了Ford-Fulkerson方法及其在二分图匹配等实际问题中的应用。 第三部分：高级主题与计算复杂性 本部分将视野投向了算法效率的理论极限和前沿计算模型。 我们首先系统地介绍了计算复杂性理论，清晰界定了时间复杂度和空间复杂度，并详细阐释了P类问题、NP类问题、NP完全（NPC）问题的严格定义。通过著名的可满足性问题（SAT）的归约过程，读者将直观理解为什么NP完全问题难以在多项式时间内解决。 随后，我们转向了对NP难问题的实用性处理：近似算法（Approximation Algorithms）。对于无法在合理时间内找到精确解的问题（如旅行商问题TSP），本书介绍了几种关键的近似策略，包括性能比（Approximation Ratio）的概念，以及如何构建具有可证明保证的近似解。 第四部分：现代计算场景下的算法实践 本章将理论与现代应用紧密结合，展示了经典算法在当代技术栈中的演化。 字符串匹配与处理： 我们超越了朴素的字符串搜索，深入探讨了KMP算法和Rabin-Karp算法的设计思想，理解它们如何通过预处理或哈希技术显著提升搜索效率，这对于日志分析和生物信息学至关重要。 散列技术与数据结构的高效性： 散列表（Hash Table）是现代编程中不可或缺的部分。本书详细分析了链式法、开放寻址法等冲突解决策略，并引入了一致性哈希（Consistent Hashing），解释了它如何在分布式系统（如缓存集群）中实现高效的数据分布和迁移。 并行与分布式算法： 随着多核处理器和大规模集群的普及，串行算法的局限性日益凸显。本章探讨了如何将分治策略应用于并行环境，并介绍了MapReduce模型中核心的排序和聚合算法设计原则，侧重于数据局部性和通信效率的考量。 第五部分：机器学习与优化算法 作为算法应用的热点领域，本部分专门聚焦于支撑现代机器学习模型的优化技术。 我们详细介绍了梯度下降法（Gradient Descent）的变体，包括随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）和自适应学习率方法（如Adam），阐述了它们如何在高维参数空间中有效地寻找损失函数的局部极小值。我们还将凸优化的基本原理引入，解释了支持向量机（SVM）等算法背后的数学结构。 最后，我们讨论了随机化算法在机器学习中的作用，例如蒙特卡洛方法在模型评估和采样中的应用，以及如何通过随机性来规避某些复杂确定性算法的计算瓶颈。 本书特色： 强调“为什么”而非“是什么”： 侧重于算法的设计动机和思想演变，而非简单地罗列公式。 严谨的复杂度分析： 每项关键算法都附带详尽的最坏情况和平均情况时间/空间复杂度证明。 代码实现与伪代码的结合： 提供清晰的伪代码指导，使读者易于将其转化为任何主流编程语言的实现。 面向问题的结构： 章节组织围绕解决特定的计算挑战展开，增强了读者的实践导向。 本书适合于计算机科学专业的学生、软件工程师、数据科学家以及任何希望深入理解现代计算效率瓶颈和优化策略的专业人士。通过阅读本书，读者将不仅仅掌握一套算法，更重要的是培养出一种系统性的、面向效率的算法思维方式。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆