Algorithms Sequential & Parallel pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Charles River Media

作者:Russ Miller

出品人:

页数:382

译者:

出版时间:2005-08-03

价格:USD 59.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584504122

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 计算机科学
• 计算机技术
• Algorithms
• Sequential
• Parallel
• Computing
• Data
• Structures
• Multithreading
• Distributed
• Systems

《算法的艺术：从基础到前沿》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的算法世界探索之旅。我们不仅仅关注算法的“是什么”，更着重于“为什么”和“如何”。从最基本的排序、搜索算法开始，逐步深入到图论、动态规划、贪心算法等核心概念，并在此基础上拓展到机器学习、并行计算、分布式系统等前沿领域。本书力求在理论深度与实践应用之间找到最佳平衡，帮助读者构建扎实的算法基础，并掌握解决复杂计算问题的能力。 第一部分：算法的基石 本部分是算法学习的起点，我们将从最基本、最核心的算法概念入手，为后续更复杂的讨论打下坚实的基础。 引言：计算的本质与算法的魅力 我们将从计算的哲学层面出发，探讨算法作为解决计算问题的核心思想。 理解算法的定义、特性（正确性、效率、可读性等），以及为何它是计算机科学的基石。 介绍算法分析的基本方法，包括时间复杂度和空间复杂度的概念，以及如何使用大O符号来衡量算法的效率。 我们将通过一些简单的例子，如线性搜索和二分搜索，来直观地理解这些概念。 基础排序算法：秩序的构建 冒泡排序 (Bubble Sort)：从最直观的交换操作入手，理解其工作原理、优缺点及适用场景。 选择排序 (Selection Sort)：探究如何通过不断选择最小（或最大）元素来完成排序，分析其效率。 插入排序 (Insertion Sort)：类比手动整理扑克牌的过程，理解其原地排序的特性，分析其在部分有序数组上的优势。 希尔排序 (Shell Sort)：介绍希尔排序作为插入排序的优化，通过分组比较来加速排序过程，理解其间隙序列的重要性。 快速排序 (Quick Sort)：深入理解分治策略，以“pivot”为基准进行分区，分析其平均情况下的高效性，以及最坏情况的出现原因。 归并排序 (Merge Sort)：同样采用分治策略，强调合并操作的精髓，理解其稳定性及其在外部排序中的应用。 堆排序 (Heap Sort)：引入堆（Heap）这一数据结构的概念，以及如何利用堆的性质进行排序，分析其原地排序和稳定性。 我们将对这些基础排序算法进行详细的比较分析，总结它们的时空复杂度、稳定性、是否原地排序等特性，帮助读者选择最适合特定场景的算法。 基础搜索算法：信息的寻觅 线性搜索 (Linear Search)：最简单直接的搜索方式，适用于无序或小规模数据集。 二分搜索 (Binary Search)：强调在有序数组上的高效性，深入理解其递归和迭代实现，以及对边界条件的仔细处理。 我们将分析这些搜索算法的时间复杂度，并讨论它们各自的适用范围。 第二部分：数据结构的智慧 本部分将深入探讨各种重要的数据结构，理解它们如何组织数据，以及如何与算法协同工作，实现高效的数据处理。 线性数据结构：序列的组织 数组 (Array)：最基本的数据结构，分析其随机访问的优势与插入删除的劣势。 链表 (Linked List)：单向链表、双向链表、循环链表，理解其动态性以及在插入删除操作上的灵活性。 栈 (Stack)：后进先出（LIFO）的数据结构，介绍其应用，如函数调用栈、表达式求值等。 队列 (Queue)：先进先出（FIFO）的数据结构，介绍其应用，如任务调度、广度优先搜索等。 我们将分析这些数据结构的操作复杂度，并展示它们在实际问题中的应用。 树形数据结构：层级的构建 二叉树 (Binary Tree)：遍历（前序、中序、后序）、各种性质。 二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST)：理解其查找、插入、删除操作的原理，以及查找效率与树结构的平衡性关系。 平衡二叉搜索树 (Balanced BST)：AVL树、红黑树，深入理解它们如何通过旋转和着色等机制来维持平衡，确保查找效率的对数级别。 B树及其变种 (B-Tree, B+ Tree)：主要用于磁盘存储，理解其多路搜索的特性，以及在数据库和文件系统中的应用。 堆 (Heap)：最大堆、最小堆，作为优先队列的基础，理解其在堆排序、图算法等中的应用。 图论算法：网络的连接 图的表示：邻接矩阵、邻接表。 图的遍历： 广度优先搜索 (Breadth-First Search, BFS)：层层递进的搜索策略，用于查找最短路径（无权图）、连通性等。 深度优先搜索 (Depth-First Search, DFS)：深入探索的策略，用于查找连通分量、拓扑排序、回路检测等。 最短路径算法： Dijkstra算法：计算单源最短路径（非负权图），理解其贪心策略和优先队列的应用。 Bellman-Ford算法：计算单源最短路径（可包含负权边），理解其迭代松弛的思想，以及检测负权回路的能力。 Floyd-Warshall算法：计算所有顶点对之间的最短路径，理解其动态规划的思想。 最小生成树算法： Prim算法：从一个顶点开始逐步生长生成树，理解其贪心策略。 Kruskal算法：将边按权值排序，并使用并查集避免环路，理解其贪心策略。 拓扑排序 (Topological Sort)：用于有向无环图（DAG），对节点进行线性排序。 强连通分量 (Strongly Connected Components, SCC)：在有向图中，找到相互可达的顶点集合。 哈希表 (Hash Table) 与散列 理解哈希函数的设计原则，以及冲突解决策略（链地址法、开放地址法）。 分析哈希表在平均情况下的O(1)查找、插入、删除效率，以及其在实际应用中的广泛性。 第三部分：高级算法范式 本部分将介绍更高级的算法设计思想和技术，帮助读者解决更复杂、更抽象的问题。 分治法 (Divide and Conquer) 深入理解其“分而治之”的核心思想。 通过经典例子（如归并排序、快速排序、大数乘法）再次巩固其应用。 分析递归树，以及如何计算其时间复杂度。 动态规划 (Dynamic Programming, DP) 理解“最优子结构”和“重叠子问题”这两个关键特性。 自顶向下 (带备忘录) 与 自底向上 (递推) 两种实现方式。 经典问题分析： 斐波那契数列、背包问题（0/1背包、完全背包、多重背包）、最长公共子序列、最长递增子序列、矩阵链乘法、编辑距离等。 强调状态定义、状态转移方程的构建过程。 贪心算法 (Greedy Algorithm) 理解其“局部最优选择导致全局最优解”的哲学。 分析其适用条件，以及并非所有问题都适合贪心。 经典问题分析：活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim、Kruskal）、部分背包问题等。 回溯法 (Backtracking) 理解其通过尝试所有可能的解，并在发现无效路径时“回溯”的搜索策略。 经典问题分析：N皇后问题、数独求解、全排列、组合等。 分析其搜索空间，以及剪枝的重要性。 分支限界法 (Branch and Bound) 与回溯法类似，但引入“限界”的概念来优化搜索，提前排除不可能得到最优解的子问题。 常用于求解最优化问题。 第四部分：算法的演进与前沿 本部分将拓展视野，介绍算法在现代计算中的应用，以及一些前沿的算法研究方向。 数学与算法的交融 数论算法：素数检测（Miller-Rabin）、最大公约数（Euclidean Algorithm）、模运算等。 组合数学算法：排列、组合的生成与计数。 概率性算法与近似算法 拉斯维加斯算法 (Las Vegas Algorithm)：总能得到正确答案，但运行时间随机。 蒙特卡洛算法 (Monte Carlo Algorithm)：运行时间固定，但答案有一定概率错误。 近似算法 (Approximation Algorithm)：对于NP-hard问题，寻求近似最优解。 计算几何算法： 凸包算法（Graham Scan, Jarvis March）。 最近点对问题。 线段相交检测。 字符串算法： KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）。 Boyer-Moore算法。 Rabin-Karp算法。 后缀数组、后缀树。 计算复杂性理论入门 P类、NP类问题。 NP-完全问题 (NP-Complete) 与 NP-难问题 (NP-Hard)。 理解算法“高效性”的边界。 前沿算法领域简介 机器学习中的算法：梯度下降、支持向量机（SVM）的原理，决策树、随机森林等。 大数据处理中的算法：MapReduce模型、流式算法。 密码学中的算法：公钥加密、哈希函数在安全领域的应用。 学习方法与本书特色 理论与实践相结合：本书不仅提供严谨的理论推导，还配有大量的伪代码和实例分析，鼓励读者动手实现。 循序渐进的难度：从基础概念到高级主题，难度逐级提升，适合不同水平的读者。 注重理解：我们强调算法背后的思想和设计哲学，而非死记硬背。 多角度的视角：从数据结构、算法范式、应用领域等多个维度审视算法。 掌握算法，就是掌握解决问题的工具。本书将带领您走进算法的奇妙世界，为您未来的学习和职业生涯打下坚实的基础。

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这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越算法的迷宫。我之前对某些经典算法的理解总是停留在表层，看完这本书后，感觉茅塞顿开。它没有枯燥的理论堆砌，而是用一种更具启发性的方式来阐述。举例来说，书中对于分治策略的讲解，不仅仅是罗列了几个例子，更是通过对问题分解、递归求解、合并结果这三个核心步骤的反复强调和不同场景的映射，让我深刻理解了分治思想的普适性。 我特别喜欢书中对实际应用场景的描述。很多时候，我们在学习算法时会感觉脱离实际，但这本书成功地将算法与现实世界的挑战联系起来。例如，在讨论图算法时，它会提及社交网络分析、路径规划等实际问题，并展示算法如何有效地解决这些问题。这种联系极大地激发了我的学习兴趣，也让我看到了算法在不同领域中的强大力量。

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从一个算法学习者的角度来看，这本书提供了一个非常宝贵的资源。它涵盖了从基础到进阶的广泛算法知识，并且在并行计算方面也进行了深入的探讨。我之前对于一些算法的实现总觉得有些晦涩，但这本书通过生动的讲解和详实的分析，将这些难点一一攻破。 书中对每一种算法的复杂度分析都非常细致，这对于我评估算法的效率至关重要。同时，它在并行算法部分也提供了一些实用的指导，让我能够更好地理解如何利用多核处理器来提升计算性能。这本书的实用性和深度都让我觉得非常满意。

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这本《Algorithms Sequential & Parallel》给我带来的最大感受是其对算法思想的深刻洞察。它不仅仅是列举算法，而是更侧重于揭示算法背后的逻辑和设计哲学。我之前在学习动态规划时，总是觉得难以把握其“状态转移”的精髓，但这本书通过一些巧妙的例子，让我得以窥见其设计者的思路，理解了如何将一个复杂问题分解为相互关联的子问题。 在并行算法方面，这本书为我提供了一个非常系统性的视角。它详细介绍了各种并行编程模型和策略，以及在实际应用中可能遇到的挑战，比如负载均衡、通信开销等。我特别欣赏书中对这些挑战的分析，这让我能够更全面地认识到并行计算的复杂性，并学习如何去应对。这本书确实是一本能够提升算法思维能力的佳作。

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这本书的书名是《Algorithms Sequential & Parallel》，读完之后，我脑海中浮现的首先是那种严谨的学术气息，即使是初次接触算法的读者，也能被其深入浅出的讲解所吸引。它并没有回避算法世界的复杂性，而是通过一系列精心设计的示例，将抽象的概念具象化。从基础的排序和搜索算法，到更高级的图论和动态规划，书中对每一种算法的解析都力求透彻，不仅阐述了其工作原理，更重要的是，深入剖析了其背后的数学原理和时间、空间复杂度分析。 我尤其欣赏书中对并行计算部分的阐述。在如今这个多核处理器和分布式系统无处不在的时代，理解如何有效地利用并行性来加速计算至关重要。这本书在这方面做得尤为出色，它循序渐进地介绍了并行算法的设计范式，包括数据并行、任务并行等，并结合了实际的编程模型和工具，让读者能够真正掌握构建高效并行应用程序的关键技能。从简单的并行排序到复杂的并行图算法，书中提供的代码示例和性能分析，都为读者提供了一个坚实的起点。

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这本书的结构非常清晰，逻辑性极强。它从最基本的概念入手，逐步深入到更复杂的算法和并行计算技术。每一章都像是一块精心打磨的积木，与其他部分紧密衔接，共同构建起一个完整的知识体系。我尤其喜欢书中对于算法优化的讨论，它不仅仅停留在理论层面，还提供了实际的优化技巧和注意事项，这对于提高程序的运行效率非常有帮助。 对于并行计算部分，这本书的介绍也相当到位。它没有把并行算法讲得过于高深莫测，而是通过清晰的图示和循序渐进的讲解，让读者能够理解其中的原理。我尤其对书中关于同步和通信机制的讨论印象深刻，这些是进行高效并行编程的关键。总而言之，这本书为我打开了并行计算的大门。

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这学期算法老师就是Russ Miller 要好好学习;) -----这本书是上学期少有的认真看过的一本教材了。里面有不少并行算法思想，值得一读。最后几章没讲到，也没看，前面的我都一页一页看过了。可惜我没有数学天赋，再怎么努力最后期末考试最后一道大题还是做不出来，最后得A-

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这学期算法老师就是Russ Miller 要好好学习;) -----这本书是上学期少有的认真看过的一本教材了。里面有不少并行算法思想，值得一读。最后几章没讲到，也没看，前面的我都一页一页看过了。可惜我没有数学天赋，再怎么努力最后期末考试最后一道大题还是做不出来，最后得A-

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这本书吧。。。 看在Russ Miller的面子上

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这学期算法老师就是Russ Miller 要好好学习;) -----这本书是上学期少有的认真看过的一本教材了。里面有不少并行算法思想，值得一读。最后几章没讲到，也没看，前面的我都一页一页看过了。可惜我没有数学天赋，再怎么努力最后期末考试最后一道大题还是做不出来，最后得A-

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这学期算法老师就是Russ Miller 要好好学习;) -----这本书是上学期少有的认真看过的一本教材了。里面有不少并行算法思想，值得一读。最后几章没讲到，也没看，前面的我都一页一页看过了。可惜我没有数学天赋，再怎么努力最后期末考试最后一道大题还是做不出来，最后得A-