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页数:195

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出版时间:2009-5

价格:23.00元

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isbn号码:9787811235999

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 计算机
• 应用数学
• 数值分析
• 算法
• 高等教育
• 理工科
• 教材
• 计算方法
• 科学计算

《算法的优雅：从基础到实践》 本书并非探讨数学在计算机应用中的具体公式推导或理论证明，而是一次对“算法”这一核心概念的深度探索。它将引领读者穿越算法的奇妙世界，理解其背后的逻辑思维，并掌握构建高效、优雅解决方案的艺术。 第一部分：算法的基石 何谓算法？ 我们将从最直观的层面出发，用生动形象的比喻和生活化的例子，阐释算法的本质——解决问题的步骤与方法。从简单的“煎鸡蛋”流程到复杂的“导航系统”，理解算法的普遍性和重要性。 算法的设计思维： 如何将一个实际问题转化为可执行的算法？本书将介绍几种核心的设计范式，如分治法（将大问题分解为小问题），动态规划（通过存储子问题的解来避免重复计算），以及贪心算法（在每一步做出局部最优选择）。我们将通过图解和实际案例，详细解析每种方法的思路和适用场景。 算法的度量： 什么样的算法是“好”的算法？本书将深入浅出地讲解时间复杂度和空间复杂度的概念，让你理解算法运行效率的衡量标准。我们将用大O表示法来分析常见算法的性能，并强调在不同场景下，对效率的权衡之道。 第二部分：核心算法详解 排序的艺术： 从朴素的冒泡排序、选择排序，到更高效的快速排序、归并排序，我们将逐一剖析它们的实现原理、优缺点以及适用条件。你将学会如何根据数据规模和特性选择最合适的排序算法。 搜索的智慧： 如何快速地在海量数据中找到目标？本书将详细介绍线性搜索、二分搜索，并引申到更复杂的哈希搜索及其背后的原理。你将理解数据结构如何影响搜索效率。 图论的奥秘： 图是一种强大的数据结构，用于表示对象之间的关系。我们将探索图的遍历算法（如深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS），学习最短路径算法（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法），以及最小生成树算法（如Prim算法和Kruskal算法）。这些算法在网络路由、社交网络分析等领域有着广泛的应用。 字符串处理的挑战： 文本匹配、模式查找是计算机科学中的常见问题。我们将介绍KMP算法等高效的字符串匹配算法，让你理解如何避免不必要的比较，从而提升效率。 第三部分：算法的应用与进阶 数据结构与算法的协同： 算法的效率往往与所使用的数据结构息息相关。本书将穿插介绍数组、链表、栈、队列、树（如二叉搜索树、AVL树、红黑树）和堆等基本数据结构，并阐述它们如何支持高效的算法运行。 实际问题中的算法实践： 我们将选取一系列经典的计算机科学问题，如背包问题、旅行商问题（TSP）、最大子段和问题等，并展示如何运用本书介绍的算法和设计思想来解决它们。这些案例将帮助你将理论知识转化为实际能力。 算法的优化与调试： 即使是正确的算法，也可能存在性能瓶颈。本书将提供一些通用的算法优化技巧，以及调试和分析算法性能的方法，帮助你写出更健壮、更高效的代码。 算法的未来展望： 简要介绍一些当前热门的算法领域，如机器学习中的算法、并行算法、分布式算法等，激发你对算法学习的进一步兴趣。 本书旨在培养读者独立思考、分析问题和设计解决方案的能力，而非单纯的公式记忆。它将带你领略算法之美，感受逻辑的力量，为你在计算机科学领域的学习和实践打下坚实的基础。无论你是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中受益匪浅。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了哑光质感，那种深邃的蓝色调搭配着简约的几何图形，营造出一种既现代又略带古典韵味的视觉冲击力。光是捧在手里，就能感受到出版方在细节上的用心。内页的纸张选用了偏米白色的轻磅纸，印刷字体清晰锐利，行距和字号的排布也极为考究，长时间阅读下来，眼睛的疲劳感明显减轻了不少。我特别欣赏扉页上那句引言，虽然内容与主题本身并无直接关联，但它以一种非常哲学的方式引导读者进入一个思考的空间，让人在正式翻开第一章前，就已经对内容的深度有了一个初步的预期。而且，书脊的处理非常牢固，即便是频繁翻阅，也完全不用担心会散页，这对于我这种喜欢在书本边缘做大量笔记的读者来说，简直是福音。

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这本书的叙事节奏把握得极为精妙，完全没有传统教材那种刻板和干燥感。作者似乎深谙如何将复杂抽象的概念，通过引人入胜的故事线或实际应用案例进行包裹。我尤其喜欢其中关于“信息熵”的讲解部分，它没有直接堆砌复杂的公式，而是从一个古老的密码学谜题切入，层层递进，最终自然而然地导向了数学模型。这种“解谜式”的教学方法，极大地激发了读者的好奇心和主动探索欲。更难能可贵的是，在关键的转折点，作者会设置一些看似无关，实则暗藏玄机的“思考停顿”，让人不得不合上书本，花上几分钟来整理思绪，确保前后的逻辑链条没有断裂。这种对阅读体验的细致雕琢，让整个阅读过程变成了一场智力上的探险，而不是枯燥的知识灌输。

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从内容排布的逻辑性来看，这本书展现了作者深厚的学术功底和清晰的知识体系构建能力。它不像市面上很多同类书籍那样，将各个知识点零散地堆砌在一起，而是构建了一个宏大而严谨的知识金字塔。初期的基础概念铺垫得异常扎实，即便是对数学基础略感薄弱的读者，也能凭借此书提供的清晰指引，稳步上升。等到进入中后段，探讨那些更为前沿和交叉的领域时，那种水到渠成的感觉非常棒——读者会清晰地意识到，自己之前所学的所有内容，都是为了更好地理解当前这个更高维度的结构。这种由浅入深，层层递进的结构，让学习曲线变得非常平滑且有效，真正体现了“循序渐进”的教育智慧。

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这本书的配套资源和延伸阅读的推荐部分，简直是为深度学习者准备的“宝藏”。在每一章节的末尾，作者都附带了一份“拓展阅读列表”，这份列表的专业性和广度令人称赞。它不仅包含了经典理论的出处，还巧妙地穿插了一些近期在顶会或重要期刊上发表的，与本章节理论紧密相关的研究论文摘要或链接。我试着去追踪了其中两篇论文的引用，发现它们确实是直接基于书中理论的最新应用。这种做法极大地缩短了理论学习与前沿实践之间的鸿沟，让读者能够清晰地看到，书本上的知识是如何在当代科研和工程实践中发挥作用的，为后续的深入研究提供了绝佳的起点。

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这本书的语言风格，用一个词来形容就是“克制而精准”。它避开了那些华丽空洞的辞藻，所有的表述都紧紧围绕着传递信息的效率和准确性。然而，这种“克制”并非冷漠，而是建立在对读者智力水平的充分尊重之上。作者相信读者有能力去理解那些需要精确定义的术语，并用最简洁的数学语言来描述复杂的现象。例如，在引入一个新算法的推导时，它很少使用过多的比喻或解释性文字，而是通过清晰的符号逻辑和严密的推导步骤，让读者自己去“发现”结论的必然性。这种高质量的、面向专业读者的文字，非常适合那些已经具备一定基础，需要快速提炼核心思想和证明过程的进阶学习者。

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