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页数:324

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出版时间:2009-8

价格:39.00元

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isbn号码:9787121089299

丛书系列:

图书标签:

• 信息技术
• 计算机基础
• 编程入门
• 网络技术
• 数据处理
• 信息安全
• 办公软件
• 多媒体技术
• 数字化学习
• 基础知识

《代码的低语：算法的艺术与实践》 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量数据和精妙的数字逻辑所包围。从智能手机的流畅滑动，到搜索引擎的瞬间响应，再到复杂的天气预报模型，其背后都跳动着一颗颗智慧的“心脏”——算法。而《代码的低语》正是带你走进这颗心脏，聆听它跳动的节律，理解它运作的奥秘，并最终掌握它创造的力量的指南。 本书并非冰冷的理论堆砌，而是以生动形象的方式，为你揭示算法的艺术魅力和强大的实践价值。我们相信，理解算法，就像掌握一门新的语言，它能让你与计算机进行更深层次的对话，让你能够设计出解决现实世界复杂问题的精妙方案。 第一部分：算法的启蒙——从思维的火花到逻辑的骨架 本部分旨在为读者打下坚实的算法思维基础，引导大家从宏观层面认识算法的本质。我们将从最基础的“问题解决”思维切入，阐述算法是如何将模糊的需求转化为清晰、可执行的步骤的。 何为算法？——不止是程序，更是智慧的蓝图： 我们将用生活中的例子，如煮饭、导航、排队等，来形象地解释算法的概念，强调其“有限性”、“确定性”、“可行性”和“输出性”四大特性。你将了解到，算法并非只存在于计算机科学中，而是渗透在我们日常决策的方方面面。 从零开始的构建——顺序、分支与循环的舞蹈： 这是构建任何算法的基石。我们将深入浅出地讲解控制结构，通过直观的流程图和简单的伪代码，展示如何利用顺序执行、条件判断（if-else）和重复执行（循环）来设计出能够解决简单任务的程序逻辑。你会发现，即便是最复杂的程序，其底层也都是这些基本元素的巧妙组合。 效率的探索——时间复杂度和空间复杂度初探： 任何一个问题都可能存在多种解决方式，而哪种方式更优？本书将引入“好马配好鞍”的效率观念，初步介绍时间复杂度和空间复杂度这两个核心概念。我们不会深入枯燥的数学证明，而是通过实际的案例比较，让你直观感受到不同算法在处理大量数据时，其性能的巨大差异。理解效率，是迈向更高级算法设计的关键一步。 抽象的艺术——函数的诞生与复用： 当解决的问题变得复杂时，将重复性的任务封装成函数就显得尤为重要。我们将讲解函数的设计原则，如何定义参数、返回值，以及函数复用的重要性。这不仅能简化代码，更能提升代码的可读性和可维护性，培养良好的编程习惯。 第二部分：算法的工具箱——数据结构的精妙编排 算法需要承载和组织数据，而数据结构正是这个承载体。本部分将为你打开一个充满结构之美的数据世界，让你了解各种经典数据结构的特点、适用场景以及它们如何赋能算法的强大能力。 线性世界的基石——数组与链表： 从最简单的存储单元——数组，到更具弹性的链表，我们将深入分析它们在数据存储、访问和修改方面的异同。你将理解何时选择数组，何时链表更胜一筹，以及它们在实现其他更复杂数据结构中的作用。 堆叠与队列的秩序——先进后出与先进先出： 栈（Stack）和队列（Queue）是两种看似简单却应用广泛的数据结构。我们将通过日常生活的例子，如函数调用栈、浏览器的前进后退功能（栈），以及打印任务队列、交通信号灯（队列），来阐述它们的后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）特性，以及在解决特定问题中的高效性。 树的智慧——层级结构的奥秘： 树形结构是自然界和信息世界中普遍存在的结构，如家谱、文件系统、组织架构等。本书将重点介绍二叉树、二叉搜索树等基本树结构，并讲解如何进行遍历（前序、中序、后序），以及它们在数据查找、排序等方面的优势。 图的连接——网络的万象： 从社交网络、交通网络到万维网，图（Graph）结构是描述对象之间复杂关系的强大工具。我们将介绍图的基本概念（顶点、边、有向图、无向图），并初步探讨如何表示图以及一些基础的图遍历算法，为理解更复杂的网络问题打下基础。 高效查找的利器——散列表（哈希表）： 散列表以其接近常数时间的平均查找速度，在实际应用中扮演着举足轻重的角色。我们将揭示散列表的内部工作原理，包括哈希函数的设计和冲突解决策略，让你理解它为何如此高效，以及它在字典、缓存等场景中的广泛应用。 第三部分：算法的实践——解决问题的智慧与策略 在掌握了算法的基本原理和数据结构后，本部分将带领读者进入算法设计的核心领域，学习解决各种类型问题的经典算法和常用策略。 搜索的奥秘——从线性查找走向二分查找： 相同的任务，不同的效率。我们将对比线性查找和二分查找的实现方式和性能差异，让你深刻理解当数据有序时，选择二分查找能够带来指数级的效率提升。 排序的艺术——冒泡、选择、插入与归并、快速排序： 排序是计算机科学中最基础也是最重要的操作之一。本书将系统介绍几种经典的排序算法，包括简单但效率较低的冒泡排序、选择排序、插入排序，以及效率更高、更具代表性的归并排序和快速排序。我们将通过详细的步骤分解和图示，让你清晰地理解每种算法的运作机制，并分析它们的优缺点。 图的旅程——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相关问题的基石。我们将通过生动的例子，如迷宫探险、寻找最短路径等，来讲解DFS和BFS的实现思路，并展示它们在连通性判断、拓扑排序等方面的应用。 动态规划的精妙——化繁为简的智慧： 动态规划是解决许多优化问题和组合问题的强大技术。我们将用“重叠子问题”和“最优子结构”这两个核心概念来阐述动态规划的思想，并通过经典的斐波那契数列、背包问题等案例，引导你逐步构建动态规划的解题思路。 贪心算法的捷径——局部最优与全局最优的权衡： 贪心算法以其简洁的实现和高效的性能，在某些问题中能够直接找到全局最优解。我们将通过活动选择问题、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等实例，让你理解贪心算法的设计原则，并学习何时可以使用贪心策略，以及它与动态规划的区别。 回溯与分支限界——探索搜索空间的艺术： 当问题规模较大，穷举法不可行时，回溯法和分支限界法提供了系统地搜索问题解空间的有效途径。我们将通过八皇后问题、数独求解等经典问题，来演示回溯法如何通过试探、撤销来逐步找到解，并介绍分支限界法如何通过剪枝来优化搜索过程。 第四部分：算法的进阶与思考——不止于编码，更在于创造 本书的最后一部分，将带领读者跳出具体的算法实现，将目光聚焦于算法的更高层次，培养更深刻的理解和更广阔的视野。 算法的分析与优化——性能调优的艺术： 了解算法的效率只是第一步，如何进一步分析和优化算法，使其在不同场景下都能发挥最佳性能，是工程师的核心技能。我们将探讨如何进行更深入的时间和空间复杂度分析，以及一些常见的优化技巧，如使用更合适的数据结构、避免冗余计算等。 算法的边界与挑战——NP问题与计算理论初探： 并非所有问题都能找到高效的解决方案。我们将简要介绍NP（Non-deterministic Polynomial time）问题这一重要的计算理论概念，让你了解一些问题的计算难度，并理解为什么有些问题至今仍是计算机科学的未解之谜。 算法在现实世界中的应用——从大数据到人工智能： 算法不是孤立存在的理论。本书将带领读者回顾算法在实际应用中的强大力量，包括大数据分析中的机器学习算法、人工智能领域的深度学习算法、网络路由算法、加密算法等等。让你看到，算法是驱动现代科技发展的核心动力。 持续学习的路径——通往算法大师之路： 算法的世界广阔无垠，本书只是一个起点。我们将为你指明进一步学习的路径，推荐优秀的学习资源，并鼓励你通过实践项目、参与竞赛等方式，不断提升自己的算法能力。 《代码的低语》，不仅是一本书，更是一次思维的旅程，一场逻辑的探索。我们希望通过这本书，让你不再畏惧算法，而是能够欣赏它的精妙，理解它的力量，并最终将这份力量化为解决现实世界问题的强大工具。翻开这本书，聆听代码的低语，你将开启一段充满智慧与创造的数字世界探索之旅。

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