算法分析-有效的学习方法(影印版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:Jeffrey J.McConnell

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2003-03-01

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787040126594

丛书系列:

图书标签:

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《算法设计与分析：高效学习指南》 本书是一本旨在帮助读者系统掌握算法设计与分析核心概念的综合性学习指南。书中深入浅出地阐述了算法的基本原理、设计策略以及性能评估方法，力求为读者构建扎实的理论基础和实用的实践能力。 核心内容涵盖： 算法基础： 本部分将从最基本的算法概念出发，解释什么是算法，算法的 five characteristics，以及算法表示法（如伪代码）的使用。读者将了解如何清晰地描述一个算法，并理解其在计算机科学中的重要性。我们将探讨不同类型的问题，以及如何为这些问题设计有效的算法。 算法复杂度分析： 这是本书的重中之重。我们将详细介绍时间复杂度和空间复杂度，并重点讲解如何使用渐进符号（如大O符号、大Ω符号、大Θ符号）来分析算法的效率。通过大量的实例，读者将学会如何准确地估算算法的运行时间和所需内存，从而能够比较不同算法的优劣，并选择最优解决方案。本部分还将涵盖均摊分析等更高级的分析技术。 常用算法设计范式： 本书将系统介绍几种经典的算法设计范式，并辅以大量的具体算法示例。 分治法（Divide and Conquer）： 深入剖析分治法的思想，通过经典的例子如归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）和最大子数组问题（Maximum Subarray Problem）来展示其应用。读者将理解如何将复杂问题分解为更小的子问题，分别解决后再合并结果。 动态规划（Dynamic Programming）： 讲解动态规划的核心思想，即通过存储子问题的解来避免重复计算。我们将详细解析背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）以及最短路径问题（Shortest Path Problem）等经典动态规划问题，帮助读者掌握如何识别和构建状态转移方程。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心策略，即在每一步都做出当前看起来最优的选择，以期望获得全局最优解。我们将通过活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）等例子，阐述贪心算法的适用场景和潜在的局限性。 回溯法（Backtracking）与分支限界法（Branch and Bound）： 讲解如何系统地搜索解空间，并通过剪枝来优化搜索过程。本书将以 N 皇后问题（N-Queens Problem）和图的着色问题（Graph Coloring Problem）为例，演示回溯法的应用。分支限界法也将得到深入介绍，以期处理更复杂的最优化问题。 数据结构与算法的协同关系： 本书强调数据结构和算法是相辅相成的。我们将探讨栈（Stacks）、队列（Queues）、链表（Linked Lists）、树（Trees）（包括二叉搜索树、AVL树、B树等）、堆（Heaps）和图（Graphs）等基本数据结构，并分析它们如何支持高效的算法实现。例如，如何利用堆实现堆排序，如何利用图算法解决网络流问题。 高级算法主题（选讲）： 根据读者的学习需求，本书还将适当引入一些更高级的算法主题，如： 图算法： 深入探讨各种图算法，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Minimum Spanning Tree，如 Prim 算法和 Kruskal 算法）、最短路径算法（如 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法）以及网络流算法（如 Ford-Fulkerson 算法）。 字符串匹配算法： 介绍 KMP 算法、Boyer-Moore 算法等高效的字符串匹配技术。 近似算法与概率算法： 简要介绍处理 NP-hard 问题的方法，如近似算法的设计思路，以及概率算法在特定场景下的优势。 实际应用与案例分析： 本书不仅仅停留在理论层面，还将结合实际应用场景，分析不同算法在实际问题中的表现。我们将探讨算法在搜索引擎、推荐系统、操作系统调度、数据压缩、密码学等领域的应用，帮助读者理解算法的实际价值。 学习方法与特色： 本书的设计旨在最大化读者的学习效率。 循序渐进的教学方法： 内容组织遵循逻辑性，从基础概念到复杂理论，层层递进，确保读者能够逐步建立完整的知识体系。 大量的图示与实例： 抽象的算法概念将通过丰富的图示和具体算法示例进行可视化解释，降低理解难度。每一个算法的设计思路、步骤和复杂度分析都将详细呈现。 精心设计的练习题： 每章末尾都附有不同难度的练习题，包括概念理解题、算法推导题和编程实践题。这些练习旨在帮助读者巩固所学知识，提升分析和解决问题的能力。 强调分析而非记忆： 本书的核心在于培养读者的分析思维，而非死记硬背算法。我们将引导读者理解算法设计的思想和原理，使读者能够触类旁通，自行设计和分析新算法。 注重实际编程实现： 在讲解算法的同时，鼓励读者动手实践，将算法转化为可执行的代码。书中会提供伪代码，并建议读者使用自己熟悉的编程语言来实现和测试算法。 目标读者： 本书适合所有对算法设计与分析感兴趣的读者，包括但不限于： 计算机科学与技术专业的本科生和研究生。 准备参加ACM-ICPC、Google Code Jam、LeetCode 等编程竞赛的学生。 需要提升算法能力的软件工程师和开发者。 希望系统学习算法，为进一步的计算机科学研究打下坚实基础的学习者。 通过本书的学习，读者将能够自信地分析算法的效率，掌握设计高效算法的常用方法，并在解决实际问题时做出明智的技术选择。

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这本书的名字，尤其是“有效的学习方法”这几个字，让我感觉非常贴切，直击我目前的学习痛点。我一直觉得，虽然我花了很多时间和精力在学习算法上，但效果似乎总是不尽如人意。有时候，感觉自己明明已经掌握了某个算法的原理，但当需要自己设计一个类似的算法或者解决一个稍微复杂的问题时，就显得捉襟见肘。我总在思考，是否是我的学习方法不够科学，不够高效？因此，我非常期待这本《算法分析-有效的学习方法(影印版)》能够为我带来一些启发。我希望它能不仅仅是罗列算法的原理和分析过程，更重要的是，能够提供一些行之有效的学习建议和技巧，帮助我从根本上提升对算法的理解能力和应用能力。我渴望找到一种能够将理论知识转化为实际解决问题能力的桥梁，而这本书，似乎正是我正在寻找的那把钥匙。

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这本书的装帧风格，一股扑面而来的学术气息，让我不禁回想起当年在图书馆里埋头苦读的日子。我一直认为，要想在算法领域有所建树，不仅需要扎实的理论基础，更需要一套科学的学习体系。我过去的学习经历中，常常会遇到这样的困境：理解了一个概念，但应用起来却困难重重；解决了一个问题，但换个角度就又束手无策。这种知识的碎片化和应用上的脱节，让我深感苦恼。因此，我对于《算法分析-有效的学习方法(影印版)》这本书的期待，很大程度上源于它提出的“有效学习方法”这个核心理念。我希望它不仅仅是一本算法理论的堆砌，更能深入地剖析算法学习的本质，提供一套循序渐进、逻辑清晰的学习框架。我甚至设想，这本书或许能帮助我建立起一套属于自己的算法学习“心法”，让我能够举一反三，触类旁通。这种对于系统性知识构建的渴求，是我选择这本书最根本的原因。

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收到这本《算法分析-有效的学习方法(影印版)》，我第一眼就被它的内页布局和排版吸引了。虽然是影印版，但整体的清晰度和易读性都相当不错，这对于我这种视力不算太好的人来说，无疑是一个福音。我之所以对这本书如此感兴趣，是因为我在算法学习的道路上，一直处于一种“摸索”的状态。虽然也看了不少教材，做了不少习题，但总感觉自己对算法的理解还停留在比较浅显的层面，缺乏一种由点及面的全局观。这本书的书名，特别是“有效的学习方法”这几个字，就像一道曙光，让我看到了突破瓶颈的可能。我非常期待它能提供一些与众不同的视角和方法，帮助我摆脱那种“看懂了，但不会写”的窘境。我希望通过这本书，能够真正理解算法的内在逻辑，掌握分析和设计算法的通用原则，而不是仅仅局限于某个具体的算法。

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在信息爆炸的时代，我们每个人都在不断地学习新知识、掌握新技能。对于我而言，算法分析一直是我想深入钻研但又觉得门槛颇高的领域。过去尝试过一些算法相关的书籍，但总会因为理论过于枯燥或者讲解不够直观而半途而废。这次偶然看到了《算法分析-有效的学习方法(影印版)》，书名中“有效的学习方法”几个字，让我眼前一亮。我设想这本书可能会提供一些不同于传统死记硬背的学习策略，或许会强调实践、可视化或者与其他学科的联系。我希望它能帮助我打破对算法的畏难情绪，建立起学习算法的信心，并且找到一条真正适合自己的学习路径。我很期待这本书能为我打开一扇新的大门，让我能够以更轻松、更高效的方式去理解和掌握算法的精髓，并将其应用到实际的项目中。

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刚拿到这本《算法分析-有效的学习方法(影印版)》，还没来得及深入翻阅，但仅从封面设计和印刷质量来看，就已经让我对它充满了期待。影印版的质感，仿佛承载着原著的厚重历史，纸张的触感和油墨的香味，都有一种说不出的亲切感。我一直对算法这个领域怀有浓厚的兴趣，总觉得这是计算机科学的基石，但又常常被各种抽象的概念和复杂的公式所困扰，学习过程显得有些吃力。所以，当看到这本书的书名时，“有效的学习方法”几个字瞬间击中了我的痛点。我迫切地希望这本书能为我指点迷津，让我能更系统、更深入地理解算法的精髓，找到那些事半功倍的学习路径。这本书的出现，就像在我迷茫的算法学习之路上点亮了一盏指路明灯，让我看到了希望。我特别看重的是它强调的学习方法，因为我发现很多时候，不是我们不够努力，而是学习的方法不对，导致事倍功半。希望这本书能提供一些切实可行、行之有效的学习策略，帮助我建立起对算法的直观理解，而不是仅仅停留在死记硬背公式的层面。

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当年不知道怎么就买了这本书 估计是跳蚤市场上淘的 ＋＋ 现在回来一下看完了 还行 CLRS的简略版本～

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