算法设计与分析导论（英文版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:李家同

出品人:

页数:723 页

译者:

出版时间:2007年

价格:69.0

装帧:平装

isbn号码:9787871112087

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 算法
• 数据结构
• 算法分析
• 设计与分析
• 计算机科学
• 编程
• 理论计算机科学
• 算法导论
• 英文教材
• 计算复杂度

图书简介：数据结构与算法：从理论到实践 作者： [此处可填写虚构的作者姓名] 出版社： [此处可填写虚构的出版社名称] --- 内容概述：构建高效能计算的基石 本书旨在为读者提供一个全面且深入的数据结构与算法的学习路径，它不仅仅是一本理论教材，更是一本强调实践应用的工具书。在信息技术飞速发展的今天，无论是在软件工程、人工智能、大数据处理还是系统优化领域，理解并熟练运用高效的算法和组织得当的数据结构都是构建高性能系统的核心能力。 本书摒弃了对特定编程语言的过度依赖，而是将重点放在核心算法思想、数学原理以及不同数据结构之间的权衡取舍上。我们力求揭示“为什么”某个数据结构比另一个更适合特定场景，而不是仅仅展示“如何”实现它。 全书内容按照循序渐进的逻辑组织，从基础概念的扎实奠定，逐步过渡到复杂算法的设计与分析，最终触及现代计算领域的前沿挑战。 第一部分：基础与度量——算法分析的语言 本部分是理解后续所有高级主题的基石。我们首先确立了分析算法效率的科学框架。 1. 算法的本质与设计范式： 介绍了什么是算法，算法设计的通用方法论（如分治法、贪心策略、动态规划的初步介绍）。重点讨论了算法的正确性、可读性以及效率之间的内在联系。 2. 渐近分析与计算复杂性： 这是本书的核心基石。详细讲解了大 O 记法、Ω 记法和 Θ 记法的精确含义和应用场景。通过对常见函数的增长率（如 $O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n)$ 等）进行深入比较，读者将掌握如何量化描述一个算法在输入规模增大时的资源消耗。我们还会探讨最坏情况、最好情况和平均情况分析的区别与重要性。 3. 数学工具箱： 引入了进行严谨分析所需的数学工具，包括递归关系的求解（主定理、迭代法）、概率论在随机算法分析中的应用，以及离散数学中的必要概念。 第二部分：核心数据结构——信息的组织与管理 高效的数据结构是实现高效算法的前提。本部分系统地介绍了如何以最优化的方式组织和访问数据。 1. 线性与非线性结构回顾： 对数组、链表（单向、双向、循环）进行深入的性能对比和内存模型分析。 2. 堆栈与队列的抽象实现： 侧重于它们作为受限访问结构在过程控制、表达式求值和广度优先搜索中的应用。 3. 树结构的高级应用： 二叉搜索树（BST）： 讨论其基本操作（插入、删除、查找）在非平衡情况下的 $O(n)$ 风险。 平衡树专题： 深入探讨 AVL 树和 红黑树（Red-Black Trees）的旋转机制和平衡维护策略。我们将细致剖析红黑树的五个性质，以及它们如何保证对数时间复杂度的操作。 B 树与 B+ 树： 专为外部存储（磁盘 I/O）设计的数据结构，详细解释其在数据库索引和文件系统中的关键作用和多路查找机制。 4. 散列表（哈希表）： 不仅介绍散列函数的设计原则（均匀性、抗碰撞性），还详细对比了处理冲突的各种方法，如链式法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）。同时，引入了完美哈希的概念。 5. 堆结构与优先级队列： 重点分析了二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）的结构特性，解释它们如何在特定场景（如Dijkstra算法的优化）下实现比标准二叉堆更优的摊还时间复杂度。 第三部分：经典算法设计与优化策略 本部分是算法思维的集中体现，涵盖了解决计算问题的主要范式。 1. 排序算法的深度剖析： 比较排序的理论下限 $Omega(n log n)$。 归并排序和快速排序的实现细节、稳定性分析及内存使用情况。特别关注快速排序的枢轴选择对性能的影响。 计数排序、基数排序、桶排序： 讨论这些非比较排序算法在特定数据限制下实现线性时间复杂度的原理。 2. 图论算法的广度与深度： 图的表示法： 邻接矩阵与邻接表在不同密度图上的性能对比。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实际应用，如拓扑排序、强连通分量的发现。 最短路径问题： 详细推导 Dijkstra 算法（适用于非负权重）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边和负权环检测）。 最小生成树（MST）： 深入理解 Prim 算法和 Kruskal 算法的贪心选择性质和实现差异。 网络流基础： 介绍 Ford-Fulkerson 方法和最大流最小割定理的直观理解。 3. 动态规划的艺术： 强调最优子结构和重叠子问题这两个核心特性。通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，展示自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录）的实现技巧。 4. 贪心算法的有效性证明： 讨论如何识别一个问题是否适合贪心策略，并使用交换论证法来证明贪心选择的全局最优性。 第四部分：高级主题与计算的边界 本部分触及了现代计算领域中对效率要求极高的前沿问题。 1. 字符串匹配与处理： 详细分析 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法和 Boyer-Moore 算法如何利用预处理信息实现近乎线性的匹配速度，并简要介绍后缀树/数组在更复杂的文本处理任务中的应用。 2. 摊还分析（Amortized Analysis）： 专门一章用于讲解如何分析那些操作时间波动很大但平均性能稳定的数据结构（如动态数组的尾部增长、斐波那契堆），介绍势能法。 3. 计算复杂性理论导论： 介绍P (多项式时间) 和 NP (非确定性多项式时间) 类的定义。重点阐述 NP-完全性的概念，并讨论 Cook-Levin 定理的意义。通过对 SAT 问题的理解，帮助读者认识到哪些问题目前被认为是“棘手的”，以及近似算法和启发式算法的必要性。 学习体验与特色 本书的每一章都包含大量精心设计的思考题和编程实现指导，鼓励读者不仅要“知道”算法，更要“做到”。我们为关键算法提供了伪代码，并附带了详细的时间/空间复杂度表格，方便读者进行横向比较。我们相信，通过对这些基础和高级算法的系统掌握，读者将具备设计和分析任何复杂计算系统的坚实能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

坦白说，初读这本书时，我被其内容的密度震撼到了。这绝不是一本可以囫囵吞枣的教材。它要求读者全身心投入，甚至需要反复阅读才能完全消化其中蕴含的智慧。我花了相当长的时间去理解某些章节中对概率性算法的描述，那些精妙的随机化论证，初看之下如同艺术，但深入挖掘后，才能体会到其内在的逻辑美感。书中的图示和伪代码部分做得非常出色，清晰简洁，几乎不需要过多的文字解释就能领会其核心流程。这本书的价值在于它的“恒久性”——即使是那些被认为是经典、早已被反复研究的算法，这本书也能提供一种全新的、更深刻的理解视角。它教会我的不仅仅是算法本身，更重要的是如何评估一个算法的优雅程度和适用边界。这是一本值得放在案头，时常翻阅，每次都会有新发现的宝典。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在内容广度上的覆盖也令人印象深刻。它不仅囊括了排序、搜索、图论这些基础板块，还对高级主题，比如NP完全性理论、近似算法等，给予了恰到好处的介绍和铺垫。这种广度保证了读者在掌握核心技能后，能够自然地将视野扩展到计算理论的前沿。特别是对“不可解性”和“复杂度边界”的探讨，让读者对计算的局限性有了清醒的认识，这在当前的AI热潮中尤为重要——我们不仅要知道如何构建高效的算法，更要知道哪些问题在理论上就是难以高效解决的。作者处理这些前沿话题的方式非常克制而审慎，没有过度炒作，而是基于坚实的数学基础进行推导，使得读者能够建立起一个非常成熟和理性的学术观。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我赞叹的一点，是它在内容编排上的精妙平衡。它既保持了学术著作应有的严谨性和深度，又在语言表达上保持了一种令人愉悦的流畅感。我尤其欣赏作者在章节过渡时的巧妙安排，使得原本可能显得枯燥的理论知识，也充满了探究的乐趣。例如，在讨论图论算法时，作者并非孤立地介绍最短路径或最小生成树，而是将其置于网络流、连通性分析的大背景下进行讨论，让人立刻能感受到这些算法在实际应用中的磅礴力量。书中穿插的大量高质量习题，设计得非常巧妙，它们不是那种简单的套用公式，而是需要读者进行深度思考和创造性应用的。完成这些习题的过程，就像是与书中的作者进行了一场思维的“辩论”，让人在纠结和顿悟中不断进步。对于希望系统性提升实战能力的读者来说，这本书提供了极佳的训练场。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计也值得称赞，它极大地改善了阅读体验。在如此大量的公式和结构化的描述中，能够保持版面的整洁和逻辑的清晰，实属不易。装帧质量也相当不错，即便经常翻阅，书页的磨损也控制得很好，这对于一本需要长期使用的参考书来说至关重要。对我个人而言，这本书最大的价值在于它提供了一个统一的框架来审视所有计算问题。它不像某些教材那样碎片化地介绍知识点，而是将算法设计视为一个统一的学科，贯穿始终的是对效率和正确性的不懈追求。读完之后，我感觉自己对“效率”这个概念的理解，从一个模糊的直觉提升到了一个可以精确量化的工程和数学概念。这本导论，名副其实，它为所有对算法设计怀有热忱的人，开启了一扇通往严谨计算世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我首先被它扎实的理论基础和清晰的逻辑结构所吸引。它并非那种仅仅罗列算法的工具书，而更像是一次深入的思维体操，引导读者从根本上理解计算的本质。作者在介绍每一种经典算法时，都非常注重其背后的数学原理和设计思想，而不是简单地给出代码实现。特别是对于递归、动态规划这类核心概念的处理，讲解得深入浅出，即便是初次接触这些复杂思想的读者也能找到清晰的路径。书中对算法复杂度的分析部分尤为精彩，细致地剖析了时间复杂度和空间复杂度，并用生动的例子说明了“渐进分析”的真正含义。我感觉自己不仅仅是在学习“如何解决问题”，更是在学习“如何像计算机科学家一样思考问题”。这种从宏观到微观，再到实践应用的学习路径，极大地提升了我对算法设计能力的信心。这本书无疑为后续更高级的算法学习打下了极其坚实的地基。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆