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出版者:

作者:

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2009-8

价格:24.00元

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isbn号码:9787121093616

丛书系列:

图书标签:

• Photoshop
• 图像处理
• 设计软件
• 基础教程
• 图形设计
• 图像编辑
• 软件操作
• 新手入门
• 数码图像
• 平面设计

编程思维与高效算法实践 本书聚焦于培养读者扎实的编程思维框架，并通过大量精选的高效算法案例，帮助读者构建从抽象问题到具体解决方案的转化能力。 第一部分：编程思维的基石与构建 本部分旨在从根本上提升读者的计算思维水平，而非仅仅停留在特定语言的语法层面。我们深信，优秀的程序设计源于清晰的逻辑结构和对问题的深刻理解。 第一章：问题的拆解与抽象化 从现实到模型的映射： 探讨如何将复杂的现实世界问题（如物流调度、资源分配）逐步简化、抽象为计算机可以处理的数学模型和数据结构。 状态空间探索： 引入状态图和转换的概念，讲解如何定义问题的“起始状态”、“目标状态”以及允许的“操作集合”，这是进行系统化搜索的基础。 最小化假设与边界条件： 强调在设计模型初期，如何谨慎处理极端情况（如空集、无穷大、负值输入）的重要性，确保算法的鲁棒性。 第二章：结构化思考与流程控制的艺术 递归的本质与思维陷阱： 深入剖析递归调用栈的运行机制，重点讲解如何识别可递归的问题结构（如分治法），并指导读者避免栈溢出和不必要的重复计算。 迭代优于直觉： 对比分析迭代和递归在不同场景下的效率差异和可读性权衡。强调循环不变式（Loop Invariants）的建立，这是确保复杂循环逻辑正确性的关键技术。 控制流的清晰化： 探讨如何使用设计模式（如策略模式、状态模式）来管理复杂的条件判断，使程序流程清晰、易于维护，而非堆砌冗长的 `if-else` 结构。 第三章：数据组织的力量——结构化思维 非线性数据结构的直觉理解： 不仅介绍树、图的定义，更侧重于理解它们在表达关系型数据上的优势。例如，如何用树来表示继承层次或解析结构，用图来表示网络连接或依赖关系。 空间与时间复杂度的直观评估： 教授读者如何通过“眼球扫描”快速估算不同数据操作（插入、查找、删除）的渐进复杂度，并将此作为选择数据结构的决定性标准。 抽象数据类型（ADT）的应用： 强调“做什么”而非“如何做”。通过栈、队列、堆等ADT，训练读者在不关心底层实现细节的情况下，利用成熟的工具解决问题。 第二部分：高效算法的精选与实战 本部分将核心算法进行系统性梳理，侧重于理解算法背后的设计哲学，而非单纯记忆代码。我们将深入探讨解决优化问题的核心策略。 第四章：搜索与遍历的深度与广度 图论基础与最短路径： 详细解析广度优先搜索（BFS）在无权图中的应用，以及Dijkstra算法和A算法在加权图中的优化策略。重点讨论启发式函数的设计对A性能的决定性影响。 深度优先搜索（DFS）的强大能力： 展示DFS在拓扑排序（解决依赖关系）、连通分量识别以及回溯法（解决组合优化问题）中的不可替代性。 剪枝策略的引入： 讲解如何通过边界判断和可行性检查，对搜索空间进行有效“剪枝”，将指数级问题的复杂度降至可接受范围。 第五章：动态规划：最优化的记忆法 最优子结构与重叠子问题： 深入解析这两个核心特性，指导读者识别哪些问题适合使用动态规划（DP）。 自底向上与自顶向下： 详细对比迭代（Bottom-Up）和带备忘录的递归（Top-Down）两种实现范式，并分析在内存使用和代码直观性上的权衡。 经典DP案例精讲： 涵盖背包问题（0/1、多重）、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典问题，重点在于状态转移方程的严谨推导过程。 第六章：贪心算法：局部最优的全局诱惑 贪心选择性质的证明： 强调贪心算法并非万能，必须具备“贪心选择性质”和“最优子结构”。我们将通过反例来强化对这些性质的理解。 经典贪心应用场景： 讲解活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）的构造过程，展示如何通过局部最优决策，快速达到全局最优解。 与DP的界限： 明确区分何时应选择贪心，何时必须采用动态规划，避免因误用贪心而产生次优解。 第七章：排序与选择：效率的极致追求 线性时间排序的奥秘： 探讨计数排序、基数排序等非比较排序算法的工作原理，及其在特定数据范围内的性能优势。 比较排序的极限： 重温快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的稳定性和时间复杂度，并深入分析快速排序的随机化枢轴选择策略，以避免最坏情况。 中位数与选择问题： 介绍快速选择算法（Quickselect），它能在平均线性时间内找到第K小（或大）的元素，是许多高级算法的关键预处理步骤。 第三部分：实践、性能与工程化思维 本部分关注如何将理论算法应用于实际工程场景，并进行性能优化和问题排查。 第八章：处理大规模数据：效率与并发 算法的可扩展性分析： 探讨算法在数据量N急剧增大时的性能衰减曲线。引入“大O表示法”之外的实际运行时间分析（如常数因子对小规模数据集的影响）。 并行化思维的初步引入： 讨论哪些算法天然适合并行处理（如归并排序的某些阶段），以及如何初步设计适合多核环境的计算任务。 缓存局部性与算法优化： 分析现代CPU缓存机制对算法性能的影响，指导读者如何调整数据访问模式（如循环的内外部顺序）以提高缓存命中率，实现“代码速度的飞跃”。 第九章：复杂问题求解的进阶策略 回溯法与约束满足： 深入研究八皇后问题、数独求解等问题，掌握回溯法的标准模板和优化技巧，特别是如何利用正向检查（Forward Checking）提前排除无效分支。 平衡树与集合的维护： 简要介绍平衡二叉搜索树（如红黑树的抽象概念）在需要频繁动态维护有序集合时的重要性，强调其在保持查找、插入、删除操作对数时间复杂度上的优势。 最小生成树（MST）的构建： 学习Prim和Kruskal算法，理解它们在网络构建、成本最小化问题中的应用，并对比两种算法的实现思路差异。 附录：编程环境与调试艺术 性能分析工具入门： 介绍常用的代码性能分析器（Profiler）的使用方法，指导读者定位程序中的性能瓶颈，避免“瞎优化”。 调试思维： 强调“二分法”查找Bug的逻辑，以及如何利用断点、监视变量和日志系统来重现和分析复杂的执行路径。 本书的最终目标是让读者建立起“遇到问题，首先思考模型，然后选择或设计最优算法，最后关注实现的效率和健壮性”的完整工程化思维链条。

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