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页数:326

译者:

出版时间:2010-1

价格:29.80元

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isbn号码:9787302214076

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
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《算法的奥秘：揭示智能的核心》 本书旨在深入探讨算法这一计算机科学的基石，揭示其在构建现代智能系统中的核心作用。我们将从算法的基本概念出发，逐步深入到各种经典算法的原理、实现及其应用。读者将有机会理解，那些驱动着我们日常生活中无数技术进步的“幕后英雄”究竟是如何运作的。 第一部分：算法的哲学与基础 何为算法？ 本部分将超越教科书式的定义，从更宏观的视角审视算法的本质。我们将讨论算法的思想源流，追溯其在数学、逻辑学乃至人类思维活动中的痕迹。算法不仅仅是指令的集合，更是解决问题的逻辑框架和策略。我们将通过生动的例子，阐释算法的通用性、有效性和效率的重要性。 算法的表达与分析： 掌握算法需要精确的表达方式。我们将介绍流程图、伪代码等常用描述工具，并重点讲解“大O符号”等渐进分析方法。理解时间复杂度和空间复杂度，对于评估算法的优劣至关重要。我们会通过不同规模问题的对比，直观展示算法效率的巨大差异，从而理解为何在处理海量数据时，选择合适的算法能带来数量级的性能提升。 问题的分类与算法的设计范式： 并非所有问题都能用同一种方式解决。本部分将介绍问题的不同类型，如排序问题、搜索问题、图论问题等，并在此基础上引入几种重要的算法设计范式： 分治法： 分而治之的智慧。我们将剖析“归并排序”、“快速排序”等经典分治算法，理解它们如何将复杂问题分解为若干个规模较小的相同问题进行解决。 动态规划： 避免重复计算的最优解法。我们将通过“斐波那契数列”、“背包问题”等实例，讲解如何找出问题的最优子结构和重叠子问题，并构建递推关系来求解。 贪心算法： 局部最优推向全局。我们将探讨“霍夫曼编码”、“最小生成树（Prim算法和Kruskal算法）”等贪心算法的应用，理解其适用条件和局限性。 回溯法与分支限界法： 探索解空间。我们将介绍如何通过系统地搜索所有可能的解，并在搜索过程中剪枝，来解决组合优化问题，如“八皇后问题”、“旅行商问题”。 第二部分：经典算法的深入剖析 排序算法的演进： 从基础的冒泡排序、插入排序、选择排序，到更高效的希尔排序、堆排序，再到最常用的快速排序和归并排序，我们将逐一解析它们的内部机制，比较它们的性能特点，并讨论在不同场景下哪种排序算法更具优势。 搜索算法的智慧： 除了基础的线性搜索，我们将重点讲解“二分搜索”的高效原理，并延伸到更复杂的图搜索算法，如“深度优先搜索（DFS）”和“广度优先搜索（BFS）”。通过对图的遍历，我们可以解决路径查找、连通性判断等一系列问题。 图算法的魅力： 图作为描述对象间关系的强大工具，其算法应用极为广泛。我们将深入讲解： 最短路径算法： Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于在带权图中寻找两点之间或所有点对之间的最短路径。 最小生成树算法： Prim算法和Kruskal算法，用于在加权无向图中找到连接所有顶点的、边的权重总和最小的生成树。 拓扑排序： 针对有向无环图（DAG），用于确定任务的执行顺序。 字符串匹配算法： 如何高效地在长文本中查找特定模式？我们将介绍朴素的字符串匹配方法，并重点讲解KMP算法，理解其利用预处理信息避免不必要比较的巧妙之处。 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紧密相关。我们将回顾并深入理解栈、队列、链表、树（二叉树、平衡二叉树、B树）、堆、哈希表等数据结构，并分析它们在不同算法中的作用和优化效果。例如，堆在堆排序和优先队列中的应用，哈希表在快速查找中的优势。 第三部分：算法在现代科技中的应用 人工智能与机器学习的基石： 深度学习中的反向传播算法、支持向量机（SVM）中的优化算法、决策树的构建算法等，都是算法在人工智能领域的核心体现。我们将简要介绍这些算法如何赋能机器“学习”和“决策”。 大数据处理的利器： 海量数据的存储、查询和分析离不开高效的算法。我们将探讨分布式算法、近似算法等在处理PB级数据时的重要性。 密码学与信息安全： 加密算法（如RSA、AES）和哈希算法（如SHA-256）是保障信息安全的关键。本部分将揭示这些算法背后的数学原理，以及它们如何在数字世界中构建信任。 搜索引擎的魔力： 谷歌等搜索引擎能够快速返回搜索结果，背后是PageRank算法等一系列复杂的算法在支撑。我们将探讨这些算法如何理解用户意图，评估网页重要性。 计算几何与图形学： 计算机图形的渲染、三维模型的构建、碰撞检测等，都依赖于高效的几何算法。 本书特色： 理论与实践并重： 每一种算法的讲解都将配以清晰的逻辑推导和直观的图示，同时穿插实际的编程实现示例（以Python语言为例），帮助读者将理论知识转化为实践能力。 深入浅出： 避免过于晦涩的数学推导，侧重于算法的核心思想和解决问题的策略，使读者能够轻松理解。 脉络清晰： 循序渐进，从基础概念到高级应用，构建完整的算法知识体系。 启发式学习： 鼓励读者思考算法的局限性，探索优化空间，培养解决新问题的能力。 通过本书的学习，读者不仅能掌握一系列核心算法，更能培养严谨的逻辑思维和解决复杂问题的能力，为进一步深入探索计算机科学的各个分支打下坚实的基础。

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发现网络这块还是得多做实验，上课根本听不进去

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什么狗书，分章节分得乱七八糟

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内容大概笼统大概，没有深入浅出。

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发现网络这块还是得多做实验，上课根本听不进去

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内容大概笼统大概，没有深入浅出。