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出版者:

作者:杨俊清 编

出品人:

页数:199

译者:

出版时间:2009-8

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787560623184

丛书系列:

图书标签:

• 程序设计
• 编程入门
• 计算机基础
• 算法
• 数据结构
• C语言
• Python
• Java
• 面向对象
• 编程思想

《算法的奥秘与实现》：一本探索计算思维、掌握编程精髓的深度指南 在这信息爆炸、技术革新的时代，理解计算机如何解决问题，如何构建高效、优雅的解决方案，已成为每个人不可或缺的素养。 《算法的奥秘与实现》正是这样一本旨在揭示计算思维核心、引领读者深入理解算法世界、并将其转化为实际编程技能的深度指南。它不拘泥于某一种特定的编程语言，而是聚焦于算法本身的思想、原理以及广泛的应用，为读者构建起坚实的计算基础，培养解决复杂问题的逻辑能力。 本书将带领你踏上一段探索算法奇妙世界的旅程。我们将从最基础的排序和搜索算法入手，例如经典的冒泡排序、选择排序、插入排序，以及更高效的快速排序、归并排序，深入剖析它们的工作原理、时间与空间复杂度，并探讨在不同场景下哪种算法更具优势。你将了解到，排序不仅仅是简单的顺序排列，更是数据组织和信息提取的关键步骤，其背后蕴含着精妙的数学和逻辑思想。 接着，本书将引领你进入图论的广阔天地。图，作为一种强大的数据结构，能够生动地描述万事万物之间的关系，从社交网络到交通路线，从知识图谱到生物分子。你将学习如何表示图（邻接矩阵、邻接表），如何进行图的遍历（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS），以及如何解决经典的图算法问题，如最短路径问题（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树问题（Prim算法、Kruskal算法）等。通过这些学习，你将能够理解并解决现实世界中许多复杂的连接和路径优化问题。 数据结构是算法的载体，也是实现高效计算的基石。本书将全面而深入地介绍各种重要的数据结构，包括但不限于： 线性数据结构： 数组、链表（单向链表、双向链表、循环链表）、栈、队列。我们将详细讲解它们的特性、操作以及在实际应用中的典型场景，例如如何用栈实现表达式求值，如何用队列实现任务调度。 非线性数据结构： 树（二叉树、平衡二叉树BST、AVL树、红黑树、B树、B+树）、堆（最大堆、最小堆）、哈希表。你将深入理解它们是如何组织数据以实现快速查找、插入和删除的，例如，哈希表的冲突解决策略，以及B树和B+树在数据库索引中的关键作用。 高级数据结构： 优先队列、字典、集合。这些数据结构为解决更复杂的问题提供了强大的工具。 在掌握了数据结构和基本算法后，本书将进一步引导你探索更高级的算法范式和技术，它们是解决大规模、复杂问题的利器： 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： DP是一种通过将复杂问题分解为相互重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的技术。我们将从最经典的斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等例子入手，逐步深入到更复杂的DP模型，例如区间DP、数位DP，让你掌握如何识别DP问题并构建状态转移方程。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 贪心算法在每一步选择当前看起来最优的解，期望最终能够得到全局最优解。我们将分析贪心算法的适用条件，并结合活动选择问题、霍夫曼编码等实例，理解其原理和局限性。 分治算法 (Divide and Conquer)： 分治算法将原问题分解为若干个规模较小的相同问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来，得到原问题的解。快速排序、归并排序就是典型的分治算法。本书将通过更多实例，例如汉诺塔、矩阵乘法等，来阐释分治的思想。 回溯算法 (Backtracking) 与 剪枝 (Pruning)： 回溯算法是一种通过探索所有可能的解，并在发现当前路径无法得到有效解时“回溯”到上一步，重新选择其他路径来寻找解的算法。我们将用它来解决组合问题、排列问题、迷宫问题等，并通过剪枝技术来优化搜索效率。 字符串匹配算法： 除了朴素的字符串匹配，本书还将介绍更高效的算法，如KMP算法，它通过预处理模式串来避免不必要的比较，显著提升匹配速度。 除了理论讲解，本书的另一大亮点在于其丰富的实践指导。每一章都配有精心设计的编程练习题，涵盖了从基础到进阶的各种算法应用场景。这些题目不仅要求读者理解算法，更要能够将算法转化为可执行的代码。我们鼓励读者选择自己熟悉的编程语言（如Python, Java, C++等）来实现这些算法，并在实践中加深理解，锻炼编程能力。书中的示例代码力求简洁、清晰、高效，能够帮助读者快速掌握算法的实现技巧。 本书还关注算法的性能分析，即时间复杂度和空间复杂度。你将学会如何使用大O记法来描述算法的效率，以及如何通过分析算法的执行步骤来评估其性能。理解和掌握性能分析是写出高效、可扩展程序的关键。 更进一步，本书还将探讨一些与算法紧密相关的概念，例如： 计算模型： 简单的图灵机模型，帮助理解计算的本质和界限。 NP-完全问题： 介绍这类问题的概念及其在计算理论中的重要性，以及如何通过近似算法或启发式算法来处理它们。 数据压缩与加密： 探讨算法在数据处理领域的应用，如霍夫曼编码、RSA算法等。 《算法的奥秘与实现》的目标不仅仅是让你记住一些算法的名字和实现方式，更重要的是培养你的“计算思维”。计算思维是一种将问题分解、模式识别、抽象概括和算法设计的能力。通过学习本书，你将学会如何将现实世界的问题转化为计算机能够理解和解决的模型，如何选择最适合的工具来解决问题，以及如何评估解决方案的优劣。 本书适合所有对计算机科学感兴趣，希望系统学习算法，提升编程能力，培养计算思维的读者。无论是初学者，还是有一定编程经验的开发者，都能从中获得深刻的启发和实用的知识。它将是你通往更高级计算机科学领域，解决更复杂技术挑战的坚实起点。 总而言之，《算法的奥秘与实现》是一本集理论深度、实践指导、思想启发于一体的算法专著。它将带领你穿越算法的迷雾，抵达理解计算本质的彼岸，让你在未来的编程世界中，能够自信、高效地驾驭数据，创造无限可能。

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