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页数:248

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出版时间:2009-8

价格:27.00元

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isbn号码:9787505884120

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• 计算机
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编程世界的奇妙旅程：深入浅出，构建你的数字基石 图书名称：算法之光：从入门到精通的实践指南 图书简介： 我们生活在一个由代码驱动的时代，数字世界以惊人的速度重塑着我们的生活、工作乃至思维方式。然而，对于许多初涉编程领域的人而言，面对纷繁复杂的概念、晦涩难懂的术语，常常感到无从下手，如同置身于一座迷宫之中。本书，《算法之光：从入门到精通的实践指南》，正是为了照亮这条探索之路而精心打造的一盏明灯。它摒弃了传统教材中刻板的说教和冗长枯燥的理论堆砌，转而采用一种更加贴近实践、强调思维构建的学习路径，旨在帮助读者真正掌握编程的核心——算法与数据结构。 本书并非一本针对特定职业资格考试的复习手册，它关注的是更深层次的、跨越具体语言和技术栈的通用计算机科学基础。我们的目标是培养读者的“计算思维”，使他们不仅能写出“能跑”的代码，更能写出“高效、优雅、可维护”的代码。 第一部分：思维的起点——计算思维与程序逻辑 本部分着重于建立正确的编程观念和基础逻辑框架。我们不会一开始就深陷于某一种编程语言的语法细节，而是将重点放在问题分解 (Decomposition)、模式识别 (Pattern Recognition)、抽象 (Abstraction) 和 算法设计 (Algorithm Design) 这四大核心计算思维要素上。 我们会通过一系列富有启发性的日常问题（例如，如何最高效地安排一次旅行的路线，如何优化超市结账的流程），引导读者理解如何将现实世界的复杂性转化为计算机可以处理的清晰指令。我们会详细探讨流程控制的艺术——顺序、选择（分支）和循环，并引入递归这一强大的思维工具，展示它在解决复杂问题时的优雅之处。我们会使用类比和图示，确保即便是零基础的读者也能直观地理解程序的执行流程，避免“写了代码却不知道它在干什么”的困境。 第二部分：数据的基石——核心数据结构的精妙构造 数据是程序的血液，数据结构则是组织和管理这些血液的血管系统。本部分将系统、深入地介绍那些构成现代软件世界的基石结构。 我们将从最基础的数组 (Array) 和链表 (Linked List) 开始，详细剖析它们在内存中的表现形式、插入和删除操作的效率差异。随后，我们将进入更复杂的领域： 栈 (Stack) 与队列 (Queue)： 它们“后进先出”和“先进先出”的特性，如何应用于表达式求值、函数调用堆栈管理以及任务调度。我们会通过生动的模拟，展现LIFO和FIFO原则在实际应用中的威力。 树 (Tree) 结构： 特别是二叉树 (Binary Tree)，以及更具实用价值的二叉搜索树 (BST)。我们会深入探讨树的遍历方式（前序、中序、后序）及其在数据检索中的效率优势。接着，我们会介绍平衡树的概念，例如AVL树和红黑树（不涉及复杂的数学证明，但会强调其自我调整的机制和O(log n)的查询保证），解释为什么它们是数据库索引和高效映射（Map）实现的秘密武器。 堆 (Heap)： 优先队列（Priority Queue）的实现基础，以及它在堆排序中的核心作用，展示其在需要快速获取最大/最小元素场景下的不可替代性。 图 (Graph) 结构： 作为模拟网络关系的最通用模型，我们将详细讲解图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），并重点展开图的遍历算法——广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS)。这些算法不仅是路径查找的基础，也是许多AI问题、网络爬虫的核心。 在讲解每种数据结构时，本书都坚持“理论联系实际”的原则，提供多种主流语言（如Python, Java或C++的通用伪代码）的实现示例，并对时间复杂度和空间复杂度进行直观的度量分析。 第三部分：算法的智慧——解决问题的核心策略 如果说数据结构是工具箱，那么算法就是使用工具箱的智慧。本部分聚焦于解决问题的通用策略和经典算法。 我们将从排序 (Sorting) 算法开始，这是一个检验编程功底的试金石。我们将不仅限于简单的冒泡排序，而是深入剖析选择排序、插入排序、归并排序 (Merge Sort) 和快速排序 (Quick Sort) 的内部机制、性能瓶颈与优化点。通过对比，读者能深刻理解为什么某些算法在面对大规模数据时具有压倒性的优势。 接下来，我们将探索更高级的算法设计范式： 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 学习如何在每一步都做出局部最优选择，从而期望达到全局最优解的场景，例如最小生成树（Prim's 或 Kruskal's 算法的直观理解）。 分治法 (Divide and Conquer)： 归并排序是其体现，但我们还会探讨其他应用，如计算最大子数组和问题。 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： 这是本书最具挑战性也最具价值的部分。我们将通过重叠子问题和最优子结构的概念，逐步引入DP的思想，从斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）到最长公共子序列，展示如何通过备忘录化 (Memoization) 或表格法 (Tabulation) 避免重复计算，实现指数级的性能飞跃。 第四部分：算法的进阶应用与性能优化 在掌握了基础结构和核心策略后，本部分将引导读者将知识应用于更贴近现代软件工程的领域。 搜索算法的优化： 深入理解哈希表 (Hash Table) 的工作原理，解决哈希冲突的常用方法（链式法、开放寻址法），以及它如何实现平均O(1)的快速查找。 最短路径问题： 探索迪杰斯特拉 (Dijkstra) 算法和贝尔曼-福特 (Bellman-Ford) 算法，理解它们在带权图中的应用及各自的局限性。 回溯法 (Backtracking)： 解决组合优化问题（如八皇后问题、数独求解）的有效手段，理解其与递归的区别与联系。 总结与展望： 《算法之光》的目的并非让读者记住每一种算法的实现细节，而是培养一种抽象、建模和优化的能力。通过本书的学习，读者将建立起一套稳固的计算机科学底层思维框架，这套框架是应对未来任何新技术、新语言挑战的终极利器。掌握了算法与数据结构的精髓，便如同掌握了编程世界的“内功心法”，任何招式（技术框架或语言特性）都能信手拈来，游刃有余。它为你打开的，是一扇通往高效、创新和解决复杂问题的广阔大门。

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