最优化方法与程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:倪勤

出品人:

页数:188

译者:

出版时间:2009-6

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787030246639

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 程序
• 最优化方法与程序设计
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• 算法设计
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• 科学计算

《算法效率精粹：从原理到实践的探索》 本书并非一本聚焦于特定学科的优化方法论的著作，而是致力于展现算法设计领域中，如何系统性地提升程序运行效率的底层逻辑与实用技巧。我们将从最基础的计算模型出发，深入剖析不同算法结构在时间复杂度与空间复杂度上的内在差异，并由此引申出更为精妙的设计范式。 核心理念：理解与权衡 在信息爆炸的时代，简单粗暴的编码方式往往难以应对日益增长的数据量与严苛的响应时间要求。本书将引导读者超越“功能实现”的层面，深入理解算法的“心跳”——其内在的效率机制。我们将讨论诸如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等经典算法思想，不仅仅是罗列其应用场景，更在于解析它们如何通过结构性地分解问题、避免重复计算、做出局部最优选择等方式，达到数量级的性能提升。 从理论到实践的桥梁 清晰的理论阐释是本书的基石，但我们同样重视理论如何落地。本书将大量穿插实际编程场景中的案例分析，例如，在处理大规模数据集时，如何选择合适的数据结构（如散列表、二叉搜索树、堆）来加速查找、插入和删除操作；在图形学领域，如何运用图算法（如Dijkstra、Floyd-Warshall）来解决路径规划问题；在字符串匹配中，如何应用KMP算法或Boyer-Moore算法来大幅减少不必要的字符比较。 深入剖析：数据结构与算法的协同 数据结构与算法是孪生兄弟，它们的协同作用直接决定了程序的效率。《算法效率精粹》将逐一检视各种核心数据结构，如数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树、B树）、图、堆等，深入探讨它们的内部组织方式、操作复杂度，并重点分析在不同应用场景下，选择何种数据结构能够最大化算法的效率。例如，理解哈希表的原理如何实现平均O(1)的查找，以及其在缓存、索引等方面的广泛应用；分析平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）如何保证查找、插入、删除操作的最坏情况复杂度为O(log n)，从而在需要频繁动态维护有序集合时展现优势。 算法优化的高级技巧 除了基础算法思想，本书还将触及一些更高级的优化技术。我们将探讨如何通过记忆化搜索（Memoization）和制表法（Tabulation）来高效地实现动态规划；如何运用概率算法（如蒙特卡洛算法）在某些复杂问题中获得近似最优解，且效率远高于确定性算法；如何理解并应用近似算法（Approximation Algorithms）来处理NP-hard问题，当精确解不可行时，提供具有可接受误差的高效方案。 编程语言的灵活运用 本书不会局限于某一种特定的编程语言，而是以通用的算法思想和伪代码为主，同时会穿插不同语言（如Python, Java, C++）的实现范例，以展示如何根据语言特性来更好地实现算法。我们将强调，理解算法的本质比熟练掌握某种语言的语法更为重要，因为清晰的算法设计思维能够指导我们在任何语言环境下编写出高效的代码。 性能分析与调优：实战指南 理论的最终目的是服务于实践。本书将提供一套完整的性能分析和调优方法论。读者将学会如何使用profiling工具来定位程序的性能瓶颈，如何通过代码审查和逻辑分析来发现效率低下的环节，以及如何针对性地进行重构和优化。我们将分享一些常见的性能陷阱，并提供避免这些陷阱的策略。 结论：持续学习与工程实践 《算法效率精粹：从原理到实践的探索》旨在培养读者一种持续关注程序效率的工程意识。算法的优化是一个不断深入和迭代的过程，理解其背后的数学原理和设计哲学，能够让我们在面对新问题时，从容地设计出更优的解决方案。本书希望成为读者在算法效率探索旅程中的得力助手，帮助他们构建更快速、更可靠、更具竞争力的软件系统。

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这本书，老实说，我拿到手的时候，心里其实是有点打鼓的。毕竟“最优化方法与程序设计”这个名字听起来就够硬核了，我担心它会是一本堆砌着晦涩数学公式和密密麻麻代码的“天书”。然而，翻开第一页，我就发现我的担忧完全是多余的。作者的叙述方式非常亲和，他似乎深谙一个道理：再复杂的理论，也需要一个循序渐进的引入。他没有一上来就抛出拉格朗日乘子法或者KKT条件，而是从一个非常贴近生活、甚至带点工程实践意味的例子开始，比如资源分配或者最小化误差，这一下子就把读者的注意力抓住了。更让我惊喜的是，它对每种算法的几何直觉解释得极其到位。比如在讲到梯度下降法时，那种想象着“站在一座山上寻找最快下山的路”的感觉，通过配图和文字的完美结合，变得异常清晰。这让我这个数学基础不算特别扎实的读者，也能迅速建立起对算法核心思想的正确理解，而不是停留在死记硬背公式的层面。这本书的价值就在于，它成功架起了一座桥梁，连接了抽象的数学理论和具体的计算实现。

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我对这本书的另一个深刻印象，是它在“程序设计”这个环节上展现出的实用主义精神。很多理论书籍讲完公式就戛然而止，留给读者的往往是“自己去实现”的巨大空白，这对于很多希望快速将理论应用于实际问题的工程师或研究生来说，无疑是巨大的障碍。但这本书的处理方式非常体贴。它不仅仅给出了伪代码，还真的针对性地选择了主流的编程语言（我印象中是用C++和Python的混合范例，具体记不太清了，但重点是它提供了可运行的代码），并且对代码的结构、效率考量以及如何调试常见的数值稳定性问题，都做了详细的讲解。特别是关于如何选择合适的步长、如何设置收敛容忍度这些“工程细节”，书中都有专门的章节进行探讨，这些恰恰是教科书中最常被忽略，但在实际工作中却至关重要的部分。读完相关章节，我感觉自己不只是理解了“怎么算”，更学会了“怎么把它变成一个能稳定运行的工具”。这种从理论到实践的闭环设计，让这本书的实用价值飙升。

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这本书的编排逻辑，简直就是一场精心设计的学习之旅。它不是简单地罗列各种优化方法，而是按照问题复杂度的递增来进行组织。从最基础的无约束一维搜索开始，然后自然过渡到多维无约束优化，接着引入等式和不等式约束，最后才深入到更高级的非光滑优化或者大规模优化问题。这种层次分明的结构，极大地减轻了学习的认知负担。每当我们掌握了一组工具（比如牛顿法及其变种），作者就会立刻展示一个应用场景，让我们巩固所学，同时也会巧妙地指出当前方法的局限性，从而自然而然地引出下一章更强大的工具。这种“提出问题—解决问题—发现新问题—再解决”的教学闭环，使得阅读过程充满了探索的乐趣，而不是枯燥的知识灌输。我感觉自己就像是跟着一位经验老道的向导，一步步攀登一座知识的高峰，每登上一层，视野都开阔一分。

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我特别欣赏作者在处理一些争议性或前沿性话题时的客观态度。在讨论诸如全局优化策略（比如模拟退火、遗传算法等启发式方法）时，作者并没有将其奉为圭臬，而是非常审慎地分析了它们在解决特定类型问题时的优势与局限性，并且明确指出了它们在“保证收敛到全局最优解”这一点上与确定性方法之间的本质区别。这种不带偏见、实事求是的分析态度，对于培养读者正确的科学思维至关重要。它教会我们，在实际应用中选择算法，从来不是选“最好”的，而是选“最合适”的。这本书提供给我们的，不是一套固定不变的答案，而是一套强大的分析框架和一套审慎的决策工具箱，指导我们在面对千变万化的优化挑战时，能够做出最明智的选择。这才是真正有价值的知识传承。

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说实话，市面上关于优化算法的书籍汗牛充栋，但真正能兼顾数学严谨性和计算可操作性的，少之又少。我手头其他几本，要么是纯粹的数学专著，看得我头晕眼花，要么是代码实现手册，却缺乏理论背景支撑，让人知其然而不知其所以然。这本书最难能可贵的一点是，它在保持理论深度不减的前提下，对算法的收敛性证明部分做了精简和“可消化”的处理。它会明确告诉你，某个证明是基于什么假设的，证明的核心思想是什么，而不是机械地罗列冗长的数学推导过程。这使得这本书既能满足需要深入研究的学者对理论背景的需求，又能让忙于项目开发的读者快速抓住算法的“灵魂”所在。它成功地平衡了“学术深度”和“工程广度”这两个往往相互冲突的目标，显示出作者极高的教学智慧和深厚的专业功底。

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用的是matlab，偏向工程實現，理論部份的某些地方有點含糊，比如共軛梯度法有效性的證明、對偶規劃相關的理論都不大詳細，不過給出了實現倒是很值得參考

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用的是matlab，偏向工程實現，理論部份的某些地方有點含糊，比如共軛梯度法有效性的證明、對偶規劃相關的理論都不大詳細，不過給出了實現倒是很值得參考

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用的是matlab，偏向工程實現，理論部份的某些地方有點含糊，比如共軛梯度法有效性的證明、對偶規劃相關的理論都不大詳細，不過給出了實現倒是很值得參考

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用的是matlab，偏向工程實現，理論部份的某些地方有點含糊，比如共軛梯度法有效性的證明、對偶規劃相關的理論都不大詳細，不過給出了實現倒是很值得參考

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用的是matlab，偏向工程實現，理論部份的某些地方有點含糊，比如共軛梯度法有效性的證明、對偶規劃相關的理論都不大詳細，不過給出了實現倒是很值得參考