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作者:Orme, Nannette (EDT)/ Stegman, Melinda (EDT)/ Serling, Sarah A. (EDT)

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页数:0

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价格:159.95

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isbn号码:9781601511812

丛书系列:

图书标签:

• Procedural Programming
• Code Generation
• Cross-Platform Development
• Compiler Construction
• Software Engineering
• Algorithms
• Data Structures
• Programming Techniques
• Software Development
• Code Optimization

《算法艺术：精炼代码的实践之道》 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场关于代码之美的探索之旅。它将带领读者深入理解算法的内在逻辑，并在此基础上，学习如何将这些抽象的概念转化为高效、优雅且易于维护的实际代码。我们相信，真正的编程艺术，在于用最简洁的语言，解决最复杂的问题。 核心理念： 理解而非记忆： 我们反对死记硬背各种算法实现。本书的重点在于建立对算法核心思想的深刻理解，让你能够根据问题的特点，灵活地选择和调整最合适的算法，甚至创造出全新的解决方案。 精炼的艺术： 好的代码不仅仅能工作，它还应该简洁、清晰，如同诗歌般富有韵律。我们将探讨如何通过结构优化、命名规范、避免冗余等方式，不断打磨代码，使其达到更高的艺术境界。 实践驱动： 理论结合实践是学习的唯一途径。本书提供了大量的实例，涵盖了从基础数据结构到高级算法的应用场景，让读者在动手实践中巩固所学，体会算法的力量。 内容概览： 第一部分：算法的基石——深入理解核心概念 1. 数据结构：算法的载体 数组与链表： 理解它们在内存中的本质差异，以及在不同场景下的性能权衡。我们将探索动态数组的实现原理，以及单向链表、双向链表和循环链表的应用。 栈与队列： 学习它们的“后进先出”与“先进先出”特性，并介绍它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等方面的经典应用。 哈希表： 深入剖析哈希函数的设计原则，冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法）及其在快速查找、缓存等场景下的巨大威力。 树结构： 从二叉树到平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树），再到B树及其变种，我们将逐一解析它们的结构特点、查找、插入、删除操作的复杂度，以及在数据库索引、文件系统等领域的应用。 图： 学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及各种遍历算法（深度优先搜索、广度优先搜索）的核心思想，为解决网络、路径规划等问题打下基础。 2. 复杂度分析：衡量算法的效率 时间复杂度与空间复杂度： 掌握大O表示法，学会分析算法的渐进时间复杂度和空间复杂度。我们将通过具体实例，演示如何分析循环、递归等代码片段的复杂度。 常见复杂度等级： O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) 等，理解它们各自代表的性能表现，以及何时可以接受。 摊还分析： 介绍如何分析平均情况下的性能，尤其在动态数组等数据结构中，理解其高效性的来源。 第二部分：算法的修炼——经典算法的精炼之道 1. 排序算法：数据的秩序 简单排序： 冒泡排序、插入排序、选择排序的原理与局限性。 高效排序： 快速排序（理解分区函数的精妙）、归并排序（理解分治策略）、堆排序（理解堆的概念与操作）。我们将重点分析它们的平均和最坏情况复杂度，以及稳定性。 线性时间排序： 计数排序、桶排序、基数排序的适用条件与实现细节。 2. 查找算法：信息的寻觅 线性查找： 最基本的方法及其在有序与无序数据中的表现。 二分查找： 及其在有序数组中的高效性，并探讨其变种（如查找第一个/最后一个匹配项）。 二叉搜索树查找： 结合树结构，理解其查找过程。 3. 图算法：连接与遍历 最短路径算法： Dijkstra算法（单源最短路径）、Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）的原理与实现。 最小生成树算法： Prim算法、Kruskal算法的贪心策略与实现。 拓扑排序： 在有向无环图中的应用，及其在任务调度等场景下的重要性。 4. 动态规划：化繁为简的智慧 核心思想： 理解最优子结构和重叠子问题。 递推关系： 如何将问题分解为更小的子问题，并构建递推关系。 状态压缩： 探讨如何优化动态规划的状态表示，减少空间开销。 经典问题： 如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、硬币找零等，通过这些实例，掌握动态规划的解题思路。 5. 贪心算法：局部最优的全局追求 贪心选择性质： 识别问题中是否存在贪心选择的可能。 证明贪心策略的正确性： 理解为何局部最优能够导向全局最优。 应用场景： 如活动选择问题、霍夫曼编码等。 第三部分：算法的升华——编写高质量的代码 1. 代码优化技巧： 选择合适的数据结构与算法： 这是最关键的优化手段。 减少不必要的计算： 缓存、查表等。 内存管理： 理解内存分配与释放，避免内存泄漏。 并行与并发： 探讨在多核处理器上的并行计算思路。 2. 代码风格与可读性： 清晰的命名： 变量、函数、类的命名规则。 恰当的注释： 注释不是越多越好，而是要说明“为什么”而不是“是什么”。 代码结构： 函数分解、模块化设计。 3. 测试与调试： 单元测试： 如何为算法编写测试用例，确保其正确性。 调试技巧： 使用调试器，分析程序运行流程，定位bug。 本书特色： 启发式讲解： 我们不直接给出答案，而是引导读者思考，一步步揭示算法的奥秘。 多语言视角（以伪代码为主，兼顾常见语言习惯）： 旨在剥离语言的特性，专注于算法本身，但会提及不同语言在实现上的差异和最佳实践。 精选习题： 每章末尾提供富有挑战性的习题，帮助读者巩固和拓展所学知识。 无论你是初涉编程的新手，还是经验丰富的开发者，本书都将为你提供一套系统性的方法论，帮助你掌握算法的精髓，写出更优秀的代码。让我们一起踏上这场算法的艺术之旅，用代码描绘智慧的蓝图！

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这本书的结构布局给人的感觉是极其“学院派”的，它似乎更侧重于构建一个自洽的理论体系，而不是面向解决实际的工程问题。每一章的论证都非常严密，逻辑链条似乎无懈可击，但这种严密性建立在一个极度简化的世界模型之上。作者似乎假设所有的输入数据都是完美的，所有的外部环境都是可预测的，这种“理想主义”的编程观在面对现实世界中那无休止的“脏数据”和“意外中断”时，显得异常脆弱。我尝试将其中的某个流程化架构应用到我目前正在进行的一个小型项目中，结果发现，为了适配书中的框架要求，我不得不编写大量的“适配层”代码，这些代码仅仅是为了满足那套固有的流程约束，而对实际业务逻辑的推进毫无帮助。这就像是强行将一个方钉塞进圆孔，虽然最终勉强塞进去了，但付出的敲打和磨损的代价是巨大的。总的来说，这本书像是一部精美的、但已经过时的建筑设计图纸，它展示了作者极高的逻辑天赋和对流程控制的深刻理解，但它未能充分考虑到“材料”本身的特性变化以及“施工现场”的不可控因素。它更像是一个理论试验台的记录，而不是一本指导我们在复杂现实中航行的海图。

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作为一名资深开发者，我通常欣赏那些能够提出大胆设想的书籍，但《Procedural Cross Coder 2009》给我的感觉是，它提出的设想虽然大胆，却在落地层面显得异常笨拙和不切实际。它似乎过度迷恋于“流程化”的绝对控制权，试图用一种自上而下的、近乎于军事化管理的结构去约束代码的生成和运行。这种对“流程”的偏执，反而扼杀了程序设计中至关重要的灵活性和适应性。书中关于错误处理和异常机制的论述尤其让我感到担忧，它倾向于在编译阶段就试图“预言”和“规避”所有运行时可能出现的问题，这在面对复杂多变的真实世界需求时，几乎是不可能完成的任务。这种过于静态和僵化的思维模式，与现代软件开发所推崇的敏捷、迭代和容错精神背道而驰。而且，书中对于“2009年”这个时间点的界定，也让我感到迷惑。它似乎完全忽略了当时开源社区正在发生的巨大变革，比如某些关键语言特性的成熟，以及面向对象范式在特定领域的主导地位。这本书仿佛是作者在技术浪潮的一个平静期里闭关创作的成果，带有强烈的个人主义色彩，但这种色彩过于浓厚，以至于影响了其普适性和实用价值。它更像是一份精心制作的“理论蓝图”，但在实际的“施工现场”，我们需要的是工具和图纸，而不是宏伟的建筑效果图。

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这本书简直是编程界的“未解之谜”！我怀着极大的期待和好奇心翻开了它，希望能找到一些关于流程化跨平台编码的独到见解，毕竟书名《Procedural Cross Coder 2009》听起来就充满了那个时代特有的、对未来技术的美好憧憬。然而，当我深入阅读后，发现里面的内容仿佛是在描述一个平行宇宙的技术路线图。书中对于“2009年”这个时间节点的预判和技术描述，与我实际经历的那个年代的技术发展轨迹出现了巨大的偏差。举例来说，书中对某个特定编译器的描述及其性能预期，在我实际的开发工作中从未得到印证，甚至其所依赖的底层架构逻辑也显得有些晦涩难懂，仿佛是作者基于某种高度抽象的理论模型构建出来的空中楼阁。更令人费解的是，书中对于“跨平台”的理解似乎停留在非常早期的阶段，缺乏对虚拟化、容器化或现代异步编程范式的任何有效探讨。它更像是一份关于如何用某种特定、且现在看来已经有些过时的工具链去解决一个宏大问题的“操作手册”，但这份手册的适用范围极其狭窄，甚至有些自相矛盾。整本书读下来，感觉像是穿越回了某个技术分支的“岔路口”，作者坚定地选择了一条鲜为人知的道路，并详细描绘了在那条路上能看到什么样的风景，但这些风景对于当前（或者说2009年之后）的主流开发者而言，参考价值实在有限，更多的是一种历史的留痕，而非实用的指导。我甚至开始怀疑，这本书的受众群体究竟是哪些人？或许，它更适合那些专门研究编程语言历史演变和技术“死胡同”的学者。

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这本书的排版和语言风格，给我带来了一种强烈的“复古”体验，这种体验是复杂而矛盾的。它的文字密度极高，充满了大量晦涩的术语堆砌，仿佛每一句话都在试图塞进更多技术细节，但这些细节的组织方式却缺乏清晰的逻辑主线。你翻开任何一页，都会被一股脑地信息流淹没，需要花费大量精力去解析作者试图表达的核心观点。更具挑战性的是，书中对某些关键概念的定义似乎不够严谨，或者说，它采用了一种非常“自我中心”的定义体系，即你必须完全接受作者的预设前提，才能继续往下理解。这使得阅读过程更像是一场艰难的解密游戏，而不是知识的汲取。我试图寻找一些实战性的代码示例来佐证文中的理论，但遗憾的是，找到的示例代码片段，要么过于零碎，难以形成一个完整的应用场景，要么就是依赖于一些外部库或特定的编译环境，而这些环境在如今看来，已经完全被时间淘汰了。这本书与其说是一本技术指南，不如说更像是一部高度浓缩的“技术哲学论文”，它关注的更多是“如何思考”流程化编程的本质，而不是“如何具体操作”实现一个跨平台应用。如果你期待的是清晰的步骤、即插即用的解决方案，那么这本书会让你感到深深的挫败感。它要求读者具备极高的抽象思维能力，能够自行填补大量的背景知识空白。

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翻阅这本书，我最大的感受是知识的“时差”。它所描绘的技术栈和最佳实践，就好比是一份保存完好的黑胶唱片，其音质和内容在特定历史时期具有极高的价值，但放到今天的数字时代，听起来总觉得有些失真和冗余。书中对某些底层内存管理和资源分配的精细控制描述，在现在看来，更多地应该交给操作系统或运行时环境去自动处理，人为干预反而可能引入难以追踪的Bug。我花了很大力气去理解作者为什么如此热衷于在代码层面实现那些如今通过简单的配置或声明就能达成的目标。这让我产生了一种错觉，仿佛在阅读一本关于蒸汽机车如何优化燃煤效率的专业手册，尽管我们现在已经在使用电力驱动的列车了。这本书的“跨平台”理念，也集中体现在那个特定历史阶段的硬件和操作系统壁垒上，它探讨的是如何绕过这些壁垒，而不是如何利用现代的、标准化的API和工具链去平滑过渡。对于习惯了诸如WebAssembly、Docker或现代云服务SDK的开发者来说，书中的许多“诀窍”显得过于繁琐且低效。这本书的价值，或许在于让我们反思技术演进的路径，看看我们是如何一步步从那些复杂的手动控制中解放出来的。

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