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出版者:人民邮电出版社

作者:德洛拉

出品人:

页数:486

译者:袁国忠

出版时间:2003-12

价格:75.0

装帧:平装

isbn号码:9787115108715

丛书系列:游戏编程精粹

图书标签:

• 游戏开发
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《算法与数据结构：构建高效软件的基石》 本书旨在深入剖析算法与数据结构的核心概念，为读者构建坚实的技术基础，以应对日益复杂的软件开发挑战。我们并非仅仅罗列各种算法或数据结构，而是着重于其背后的数学原理、逻辑推理以及在实际问题中的应用。通过详实的讲解和丰富的案例，读者将理解为何某种算法或数据结构能以特定效率解决问题，并学会如何根据实际需求进行选择与优化。 第一部分：算法基础与分析 我们将从最基础的算法概念入手，介绍算法的定义、特性以及衡量算法优劣的标准。重点将放在算法的时间复杂度和空间复杂度分析上，这也是评估算法效率的关键。我们会详细讲解大O表示法（Big O Notation），包括常数时间（O(1)）、对数时间（O(log n)）、线性时间（O(n)）、对数线性时间（O(n log n)）、平方时间（O(n^2)）以及指数时间（O(2^n)）等。理解这些概念对于优化程序性能至关重要。 接下来，我们将深入探讨几种经典的排序算法，如冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）以及堆排序（Heap Sort）。我们不仅会展示它们的实现细节，还会对它们的复杂度进行严格分析，对比它们在不同场景下的优劣。例如，理解快速排序的分治思想及其“枢轴”选择对性能的影响；认识到归并排序的稳定性及其在并行计算中的潜力；掌握堆排序如何利用堆结构进行高效排序。 除了排序，我们还将覆盖搜索算法。二分查找（Binary Search）作为一种高效的线性搜索优化，其基于有序数组的查找原理将得到详细阐述。同时，我们会触及一些更复杂的搜索技术，如哈希查找（Hash Search）的基本原理，尽管哈希表本身将会在数据结构部分详细介绍。 此外，本书还会介绍一些基本的图算法。图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）将是起点。我们将探讨深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），理解它们在遍历图、寻找路径、连通分量识别等方面的应用。例如，如何利用DFS查找图中的环，如何用BFS找到两点之间的最短路径（在无权图中）。 第二部分：核心数据结构详解 数据结构是组织和存储数据的方式，直接影响算法的效率。本部分将系统地介绍各种重要的数据结构。 线性数据结构： 数组（Array）： 作为最基础的数据结构，我们将回顾其静态与动态分配的特点，以及随机访问的优势与插入删除的劣势。 链表（Linked List）： 包括单向链表、双向链表和循环链表。我们将重点分析链表在插入、删除操作上的灵活性，以及与数组在内存访问模式上的差异。 栈（Stack）： 基于后进先出（LIFO）原则，我们将探讨其在函数调用、表达式求值、回溯算法等方面的应用。 队列（Queue）： 基于先进先出（FIFO）原则，我们将研究其在任务调度、广度优先搜索、缓冲处理等场景下的用途。 非线性数据结构： 树（Tree）： 二叉树（Binary Tree）： 包括二叉搜索树（BST）及其各种变体（如AVL树、红黑树），这些自平衡二叉搜索树如何通过旋转操作来维持平衡，保证查找、插入、删除操作的最优性能（O(log n)）。我们将深入分析这些平衡机制的原理。 堆（Heap）： 包括最大堆和最小堆。我们将详细讲解堆的性质，以及如何利用堆实现优先队列，并在堆排序中发挥作用。 Trie树（前缀树）： 适用于字符串的快速查找和匹配，我们将展示其在字典、自动完成等功能中的应用。 图（Graph）： 在第一部分对基本图算法有所铺垫后，本部分将更深入地讨论图的各种表示法，以及更复杂的图算法。 最短路径算法： Dijkstra算法（用于找到带非负权重的单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（用于找到所有顶点对之间的最短路径）的原理与实现。 最小生成树（MST）算法： Prim算法和Kruskal算法，理解它们如何构建连接所有顶点的成本最小的边集。 哈希表（Hash Table）： 讲解哈希函数的设计原则，以及处理哈希冲突的方法，如链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）。哈希表在实现 O(1) 平均时间复杂度的查找、插入和删除操作上的巨大威力。 第三部分：高级算法与应用 在掌握了基础算法和数据结构后，我们将进入更高级的主题，探索它们在解决复杂问题时的强大能力。 动态规划（Dynamic Programming）： 介绍动态规划的核心思想：最优子结构和重叠子问题。通过经典案例，如斐波那契数列、背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）、矩阵链乘法（Matrix Chain Multiplication）等，引导读者理解如何将复杂问题分解为更小的、可重用的子问题，并利用备忘录（Memoization）或表格法（Tabulation）来存储和重用计算结果，从而避免重复计算，达到优化效果。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 阐述贪心算法的设计哲学，即在每一步都做出局部最优选择，并期望最终能达到全局最优。我们将通过活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树（Prim/Kruskal）等实例，分析贪心算法的适用条件及其正确性证明的思路。 回溯与分支限界（Backtracking and Branch and Bound）： 回溯算法： 介绍回溯法的思想，如何通过深度优先搜索的方式，在搜索过程中，当发现当前路径不可能到达目标时，就“回溯”到上一步，尝试其他可能的路径。经典应用包括N皇后问题（N-Queens Problem）、数独求解、图的着色问题等。 分支限界算法： 作为回溯算法的一种改进，分支限界通过设定一个“限界”，在搜索过程中剪枝掉那些不可能产生最优解的子问题，从而提高搜索效率。 字符串算法： 除了Trie树，我们将触及更高效的字符串匹配算法，如KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）及其对朴素字符串匹配的优化，以及Boyer-Moore算法的原理。 位运算与高效技巧： 介绍一些常用的位运算操作，以及如何利用它们来实现更高效的算法，例如快速幂运算（Exponentiation by Squaring）、集合操作等。 并行与分布式计算中的算法考虑： 简要探讨在多核处理器和分布式系统环境下，算法设计需要考虑的并行化和分布式化问题，例如MapReduce模型的基础思想。 学习路径与读者受益 本书的结构设计循序渐进，从基础概念到高级应用，适合所有希望提升编程能力和解决复杂问题能力的开发者。无论是初学者希望打下坚实的基础，还是有经验的开发者希望深入理解算法的精髓，都能从中获益。 通过学习本书，您将能够： 深刻理解算法的运行机制和效率瓶颈。 选择最适合特定场景的数据结构和算法。 优化现有程序的性能，编写更高效的代码。 解决更具挑战性的编程问题，包括面试中的算法题。 为学习更高级的计算机科学主题（如机器学习、人工智能）奠定坚实的基础。 我们相信，掌握算法与数据结构的知识，是成为一名优秀的软件工程师不可或缺的关键。本书将是您在这条道路上强有力的伙伴。

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老实说，当我拿到这本厚厚的《游戏编程精粹2》时，心里是有些忐忑的，因为市面上很多同类书籍往往侧重于炫技，堆砌着一堆只有作者自己才懂的黑魔法。然而，这本书却出乎意料地平易近人，尤其是在讲解数据驱动设计那一章节。它没有直接抛出复杂的接口定义，而是从一个简单的关卡编辑器需求出发，逐步引入实体组件系统（ECS）的思想。作者非常耐心地阐述了ECS相对于传统继承模型的优势，特别是它如何极大地提高了代码的可维护性和扩展性。我记得书中用了一个非常形象的比喻，把游戏对象比作乐高积木，每个组件都是一个特定功能的积木块，可以自由组合。这个比喻让我瞬间茅塞顿开。对于一个刚刚接触游戏开发不久的我来说，这本书提供了一个非常清晰的思维框架，帮助我构建起对现代游戏架构的初步认知。它不像一本冰冷的参考手册，更像是一位经验丰富的前辈，耐心地引导你走过新手阶段的迷雾。即便是那些涉及到内存管理和跨平台编译的章节，作者也处理得非常得当，避免了过于晦涩的专业术语，确保读者能够跟上节奏。

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这本书的排版和组织结构简直是一场灾难，但它的内容价值却高到让人愿意忍受这一切。我指的是它在叙事上的那种跳跃感，不像一本结构严谨的教科书，更像是一份来自不同领域专家的即时通讯记录被强行装订成册。比如，前一页还在讨论粒子系统的 GPU 优化，下一页就跳到了如何设计一个易于设计师使用的动画蓝图系统。起初我很不适应这种风格，觉得逻辑链条不够连贯。但是，当我把注意力从“线性阅读”转移到“按需查阅”时，它的优势就显现出来了。这简直是为快速解决实际问题而生的参考指南。我最近在处理一个关于音频空间化的问题，本来打算去查阅专门的声学书籍，结果在本书的某个角落里，发现了一段关于如何用简化的HRTF模型来模拟近场听觉效果的代码片段，它直接帮我省下了好几天的调研时间。这种“意想不到的收获”贯穿了整本书，它就像一个装满了各种精良工具的工具箱，你可能不知道哪个工具藏在哪儿，但当你急需它的时候，它总是在那里，并且往往比你想象的还要好用。

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我关注游戏物理模拟已经有些年头了，市面上关于刚体动力学和碰撞检测的书籍汗牛充栋，但大多都陷入了数学公式的泥潭。《游戏编程精粹2》在这方面的处理方式简直是独树一帜。它并没有试图推导所有复杂的积分方程，而是聚焦于“如何将这些数学模型高效地集成到实时交互系统中”。书中对于连续碰撞检测（CCD）的实现策略，尤其是基于时间步长预测的方法，讲解得淋漓尽致。我特别欣赏作者对于“数值稳定性”这一概念的重视，他们没有回避浮点数误差可能导致的穿透问题，而是给出了一套在工程实践中行之有效的规避方案，比如使用更高精度的积分器或者引入约束求解器。更让我惊喜的是，它还涉及了如何处理软体和流体模拟的简化模型，虽然不是最前沿的学术研究成果，但对于绝大多数商业游戏而言，这些近似算法的性能和效果平衡点把握得极为精准。读完这部分内容，我感觉自己对物理引擎的理解不再停留在“输入参数，得到结果”的黑箱操作层面，而是真正理解了背后是如何权衡精度与速度的艺术。

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我通常对那些充斥着大量C风格代码的书籍持保留态度，尤其是在现在这个被Python和C#主导的时代，但《游戏编程精粹2》成功地让我重新审视了C++在现代游戏开发中的核心地位。它并没有固步自封地停留在老旧的编程范式上，反而是用一种非常现代的视角来驾驭C++的特性。例如，书中对模板元编程在编译期生成特定资源管理器方面的应用探讨，简直是大师级的展示。他们利用模板将大量的初始化和类型检查工作推到了编译阶段，极大地减少了运行时的开销和潜在的运行时错误。对于我们这种追求极致性能的团队来说，这种“把工作尽可能提前”的理念至关重要。此外，作者对内存池和自定义分配器的讲解也极其到位，他们没有仅仅提供一套通用的实现，而是针对不同生命周期和访问模式的对象，推荐了最合适的内存管理策略。这本书给我最大的启发是：优秀的游戏编程不仅仅是实现功能，更是关于如何用最合适的语言特性，以最高效的方式来构建一个健壮且可扩展的系统，它成功地将“工程学”的严谨与“游戏设计”的创造力完美地融合在了一起。

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这本《游戏编程精粹2》真是让我眼前一亮，尽管我更侧重于引擎底层和图形渲染方面，但书中对面向对象设计在游戏逻辑中的应用剖析得极为深刻。特别是关于状态机管理和事件驱动模型的实现细节，简直是教科书级别的范例。我记得有一章详细讨论了如何在不牺牲性能的前提下，用C++实现一套灵活的AI决策树系统，那套伪代码至今还印在我的笔记本上。作者没有停留在理论的层面，而是结合了实际项目中遇到的挑战，给出了非常务实且高效的解决方案。比如，他们如何处理多人在线游戏中的同步延迟问题，通过预测和回滚机制来保证用户体验的流畅性，这部分内容对于正在构建复杂网络游戏的开发者来说，无疑是金矿。我尤其欣赏作者在讨论性能优化时的那种严谨态度，他们会对比不同的数据结构在特定场景下的性能开销，而不是简单地推荐“最好的”方案。这种细致入微的分析，让读者能够真正理解代码背后的运行机制，而不是盲目地复制粘贴。这本书的深度和广度，远超我预期的教材水平，它更像是一群资深工程师的实战心得汇编，对于任何想从“会写代码”迈向“精通游戏架构”的人来说，都是不可多得的宝藏。

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讨论为主的论文形式，很有用

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