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出版者:

作者:Hromkovic, Juraj

出品人:

页数:363

译者:

出版时间:

价格:$ 67.74

装帧:

isbn号码:9783540859857

丛书系列:

图书标签:

算法
Programmering
计算机科学
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具体描述

There is a considerable, satisfying and underappreciated depth in the science of computing, it offers so much more than simply a driving licence for using a computer. The author of this book is a top researcher working on the fundamentals of informatics, and he has considerable experience teaching complex subjects in a simple manner. In this book he invites the reader to explore the science of computing, convinced that a good explanation of even the most basic techniques can demonstrate the power and magic of the underlying principles. The author starts with the development of computer science, algorithms and programming, and then explains and shows how to exploit the concepts of infinity, computability, computational complexity, nondeterminism and randomness. Finally, he offers some insight into emerging computing paradigms such as biological computing and quantum computing. This book is a fascinating read for students of all levels, and for those curious to learn about the science and magic of algorithmics and its role in other scientific disciplines.

深入探索：代码世界的奇妙旅程与实践指南一、书籍定位与目标读者本书并非聚焦于算法理论的抽象推导，而是致力于为那些渴望将计算机科学的基石——算法——应用于实际问题的读者提供一套详尽、实用的路线图。我们相信，真正的理解源于实践，而高效的编程能力则建立在对底层逻辑的深刻洞察之上。本书的目标读者群体广泛，涵盖了从具有一定编程基础的计算机科学专业学生、渴望系统性提升技能的软件工程师，到对数据结构与计算思维充满热情的独立开发者和技术爱好者。无论你身处哪个职业阶段，如果你发现自己常常在面对复杂任务时感到无从下手，或者对现有解决方案的性能效率感到不满，那么这本书将是你构建更健壮、更优美代码的坚实阶梯。二、核心内容架构：从基础到前沿的实践路径本书的结构设计旨在引导读者循序渐进地掌握核心算法范式，并将其无缝衔接到现代软件开发场景中。全书分为六大部分，层层递进，相互支撑：第一部分：基础构建——数据的组织与操作的艺术 (The Foundation: Organization and Manipulation) 本部分是所有高级算法的基石。我们不满足于仅仅罗列数据结构，而是深入探讨了每种结构背后的时间与空间复杂度权衡，以及它们在特定应用场景下的最优选型。 1. 数组与链表的高级应用：探讨动态数组的内存重分配机制，以及链表在实现LRU缓存、内存管理中的关键作用。特别关注双向链表在高效插入和删除操作中的实现细节。 2. 栈与队列的抽象思维：不仅教授如何使用它们，更重要的是展示如何利用栈解决表达式求值（中缀转后缀）和递归的迭代化问题。队列则延伸至广度优先搜索（BFS）的底层逻辑。 3. 树的结构美学：详述二叉树、AVL树和红黑树的基本原理，重点分析平衡机制如何保证对数时间复杂度的查询效率。同时，深入讲解B树和B+树在文件系统和数据库索引中的不可替代性。 4. 哈希表的深度剖析：深入探讨哈希冲突的解决方案（开放寻址法、链表法），并分析一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统负载均衡中的应用，这是现代Web架构的核心技术之一。第二部分：搜索与排序——效率的永恒追求 (Search and Sort: The Pursuit of Efficiency) 本部分聚焦于最常见且最能体现效率差异的算法类别。 1. 排序算法的全面对比：详细实现并对比冒泡、选择、插入排序的局限性，随后重点剖析快速排序（QuickSort）的枢轴选择策略对性能的影响，以及归并排序（MergeSort）的稳定性与并行计算潜力。 2. 堆的威力：介绍最大堆和最小堆的构建过程，并展示如何利用堆实现Top K问题的高效求解，以及Dijkstra算法中的优先队列优化。 3. 高效搜索策略：深入讲解二分查找在高维数据和旋转数组中的变体应用，并探讨Trie（前缀树）在自动补全和字典查找中的优越性。第三部分：图论的广阔天地——连接世界的逻辑 (Graph Theory: Mapping the Connected World) 图论是复杂系统建模的通用语言。本部分将图的抽象概念转化为可操作的编程模型。 1. 图的表示方法：详细比较邻接矩阵和邻接表的存储开销与遍历效率，并讨论在稀疏图和稠密图中的应用场景。 2. 遍历算法的精髓：深入实践深度优先搜索（DFS）在查找环路、拓扑排序中的应用，以及BFS在最短路径问题（无权图）中的作用。 3. 最短路径的挑战：详述Dijkstra算法的原理与局限性，并引入Bellman-Ford算法以处理负权边的情况。最后，探讨Floyd-Warshall算法解决所有顶点对最短路径的动态规划方法。 4. 最小生成树（MST）：详细演示Prim算法和Kruskal算法如何通过贪心策略构建最优连接，并分析它们在网络设计中的实际意义。第四部分：算法设计范式——解决问题的通用框架 (Algorithmic Paradigms: Universal Problem Solvers) 本部分介绍解决复杂问题的三大核心思维模式。 1. 贪心算法的直觉与陷阱：通过区间调度、霍夫曼编码等经典案例，讲解贪心选择性质的判断标准，并警示其不适用场景。 2. 动态规划（DP）的艺术：这是本书的重点之一。我们侧重于状态定义、状态转移方程的建立。覆盖最长公共子序列、背包问题（0/1、完全背包）以及矩阵链乘法等核心案例，强调自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down with Memoization）两种实现方式的对比。 3. 分治策略的优雅：深入分析快速排序、归并排序的内在结构，并扩展到Strassen矩阵乘法等更复杂的应用，体现“将大问题分解为可独立解决的小问题”的思维。第五部分：高级主题与效率优化 (Advanced Topics and Performance Tuning) 本部分面向希望突破性能瓶颈的读者，介绍在特定领域表现卓越的算法。 1. 字符串匹配算法：详细实现并对比朴素匹配、KMP算法（利用前缀函数优化回溯）以及Boyer-Moore算法（利用坏字符和好后缀规则）的效率差异。 2. 计算几何基础：简要介绍凸包问题的Graham扫描法，提供处理二维空间数据的基础工具。 3. 回溯法与分支限界：讲解如何使用回溯法系统性地搜索解空间（如八皇后问题、数独求解），并引入分支限界法来优化搜索过程，使其更接近最优解而非穷举。第六部分：算法与现代工程的结合 (Algorithms in Modern Engineering Contexts) 本部分将理论与现代软件开发中的实际需求相结合。 1. 近似算法与NP难问题：讨论P、NP、NPC的概念，并介绍在无法找到精确多项式时间解时，如何使用近似算法（如旅行商问题的启发式解法）来获得可接受的实用结果。 2. 并发与算法：探讨在多核处理器环境下，排序、图搜索等基础算法如何进行并行化改造（例如并行归并排序），以充分利用硬件资源。 3. 算法的性能分析与工具：如何使用性能分析工具（Profiler）识别代码中的瓶颈，以及渐近分析（大O符号）在实际项目中的指导意义。三、本书的独特价值本书的价值不在于罗列教科书上的定义，而在于其“工程化”和“实践驱动”的教学方法。代码实现驱动：每个核心算法都配有详尽的伪代码和业界主流语言（如Python或C++）的实现示例，代码注释清晰，着重解释关键的决策点和边界条件处理。性能权衡聚焦：我们始终强调“没有免费的午餐”，每介绍一个解决方案，都会深入分析其在时间复杂度、空间复杂度、内存局部性上的优劣，帮助读者做出明智的技术选型。案例导向：理论讲解紧密围绕具体的实际问题展开，例如如何用图算法优化物流路径，如何用动态规划优化金融建模，确保读者学到的知识可以直接应用到工作场景中。通过阅读本书，读者将不仅是算法知识的接收者，更是能够灵活运用这些工具，在面对复杂计算挑战时，设计出优雅、高效解决方案的实践者。