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出版者:西北工业大学出版社

作者:姚群

出品人:

页数:390

译者:

出版时间:2004-6-1

价格:15.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787561217542

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 学习
• 考研

好的，这是一本名为《算法的艺术与实践》的图书简介，旨在探索计算思维的核心、数据组织的高级技巧，以及如何构建高效、健壮的软件系统，完全不涉及您提到的《数据结构》一书的具体内容： --- 《算法的艺术与实践》 洞悉计算思维的底层逻辑，驾驭复杂问题的优雅解法 定价： 人民币 188.00 元 开本： 16 开 页数： 约 780 页 序言：从手工计算到智能涌现的桥梁 在信息爆炸的时代，数据本身已不再是稀缺资源，如何高效地处理、分析并从中提取价值，才是决定成败的关键。本书《算法的艺术与实践》并非一本传统的教科书，它是一份献给所有渴望精通计算思维、追求代码极致效率的工程师、科学家和技术爱好者的路线图。我们深知，软件的骨架是算法，其血肉则是数据。本书将带领读者深入探索那些驱动现代计算系统的核心逻辑，那些将“不可能”转化为“高效可能”的思维模式。我们关注的不仅是“怎么做”，更是“为什么这样做是最好的”。 本书的撰写历程，凝聚了数十年一线开发经验与学术研究的精华，力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到完美的平衡点。我们摒弃了冗长而枯燥的数学推导，转而采用清晰的、与现代编程范式紧密结合的案例来阐述复杂的概念，确保读者能够立即将所学应用于实际工程挑战中。 第一部分：计算思维的基石——效率与范式 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础，理解衡量一个算法优劣的标准，并熟悉几种主流的解题范式。 第一章：效率的度量与分析的艺术 时间与空间复杂度： 不仅仅是 $O(n)$ 的符号游戏，而是对资源消耗的精确预估。我们深入探讨最好、最坏和平均情况分析，并引入渐进分析的高级技巧，如主定理（Master Theorem）的实际应用场景。 摊还分析（Amortized Analysis）： 揭示那些看似昂贵操作下隐藏的整体高效性。通过动态数组的扩容、斐波那契堆（Fibonacci Heap）的维护等实际案例，展示如何准确评估序列操作的平均成本。 并行性与并发性考量： 现代计算不再是串行的。本章引入了P-completeness的概念，并探讨了在多核环境中，如何设计出能有效利用并行资源的算法结构，而非仅仅是简单地分割任务。 第二章：程序设计的核心范式 分治策略的深层应用： 超越基础的合并排序，探索如快速傅里叶变换（FFT）等利用分治思想解决非传统问题的案例。强调如何构建高效的“合并”步骤，这是分治法的灵魂所在。 贪心算法的局部最优与全局陷阱： 探讨如何证明一个贪心选择的正确性，以及在哪些情况下贪心策略会导致灾难性的失败。通过Matroid理论的简介，为贪心选择提供更坚实的数学支撑。 动态规划的精髓——最优子结构与重叠子问题： 侧重于状态转移方程的设计艺术。我们将挑战者聚焦于如背包问题的高维变体、最长公共子序列的变种，以及如何在内存受限的环境下优化 DP 表的存储（如滚动数组的应用）。 第二部分：图论与网络——连接世界的算法引擎 图论是描述现实世界复杂关系的最有力工具。本部分深入探讨如何高效地遍历、搜索和分析网络结构。 第三章：图的遍历与搜索的进阶 深度优先搜索（DFS）的潜能： 不仅用于连通性判断，更是构建拓扑排序、查找强连通分量（SCCs）的核心工具。我们详述 Tarjan 算法和 Kosaraju 算法的实现细节与效率对比。 广度优先搜索（BFS）的变体： 扩展到双向 BFS 以加速最短路径的查找，以及0-1 BFS 在边权仅为 0 或 1 时的特殊优化。 第四章：最短路径的权衡与选择 Dijkstra 算法的优化： 重点分析其依赖的优先级队列的选择。从基础的二叉堆到更优化的 D-ary 堆，以及在稀疏图和稠密图上的性能差异。 处理负权边的挑战： 深入剖析 Bellman-Ford 算法的工作原理，并介绍如何利用其松弛过程来检测负权环。 全源最短路径： 聚焦于 Floyd-Warshall 算法，探讨其矩阵乘法结构，并介绍如何将其与矩阵快速幂结合，以求解特定步数下的最短路径问题。 第五章：最小生成树与网络流的构建 高效的 MST 算法： 对比 Kruskal 算法（侧重于并查集的高级操作，如路径压缩和按秩合并）与 Prim 算法（侧重于优先队列的效率）。 网络流与匹配： 探讨最大流最小割定理的深刻含义。详细讲解 Edmonds-Karp、Dinic 算法的实现，以及如何利用网络流模型解决二分图最大匹配、任务分配等组合优化问题。 第三部分：高级搜索与决策优化 本部分关注如何在庞大的可能性空间中，快速定位最优解或一个可接受的解。 第六章：回溯、剪枝与启发式搜索 约束满足问题的求解框架： 回溯法作为一种系统搜索的基石，重点讲解如何设计高效的剪枝函数以避免不必要的递归。 A 搜索与最佳优先搜索： 深入探讨启发式函数 $h(n)$ 的设计原则。如何选择一个可接受（Admissible）且一致（Consistent）的启发式函数，以保证 A 算法找到全局最优解，同时兼顾搜索速度。 局部搜索的局限与超越： 介绍爬山法和模拟退火（Simulated Annealing）。模拟退火如何通过引入“随机性”来跳出局部最优解，是理解复杂系统优化的关键。 第七章：计算几何的算法基础 点、线、面的基本运算： 讲解叉积在判断点在线段两侧、判断凸性中的核心作用。 凸包的构建： 详细实现 Graham 扫描法和 Jarvis 步进法，分析它们在不同点集分布下的性能差异。 线段相交的判定与应用： 解决平面内复杂布局的碰撞检测问题，这是计算机图形学和地理信息系统的基石。 第四部分：字符串处理与高级模式匹配 现代软件无处不在地处理文本和序列信息，本部分聚焦于高效的字符串算法。 第八章：字符串匹配的革命 KMP 算法的奥秘： 深入解析前缀函数（Next 数组）的构建过程，理解它如何避免不必要的回溯，实现线性时间匹配。 Boyer-Moore 算法的启发式跳跃： 探讨“坏字符规则”和“好后缀规则”的结合，展示其在实际文本搜索中超越 KMP 的性能表现。 第九章：序列的相似性与编辑距离 Levenshtein 距离（编辑距离）： 经典动态规划在序列比对中的应用。 Trie 树与字典检索： 构建高效的前缀匹配结构，并扩展到字典树的内存优化和多模式匹配（如 Aho-Corasick 算法的原理概述）。 结语：算法的工程化与未来 算法的价值不仅在于其理论上的优雅，更在于其在工程实践中能够解决真实世界问题的能力。本书的最后一部分将讨论算法的实现细节、性能调优、数值稳定性的考量，以及如何将这些理论知识融入到持续集成和产品迭代的循环中。我们相信，掌握了这些核心算法与思维范式，您将能够以更深刻的视角去审视和构建未来的复杂系统。 本书适合对象： 具有一定编程基础，希望系统性提升算法设计能力的软件工程师。 计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的高年级本科生及研究生。 对计算效率有极高要求的算法竞赛爱好者和研究人员。 掌握本书，即是掌握了驱动现代计算世界的“内功心法”。

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让我印象最深的是，这本书仿佛被时间定格在了上一个十年。它是一本极度“纯粹”的算法书，专注于离散数学和计算理论的完美结合。然而，在软件工程日益复杂的今天，我们处理的往往是对象、服务和分布式环境下的数据流。书中关于如何实现一个高效的并发数据结构，或者如何设计一个能与微服务架构良好交互的数据模型，这些关于“大规模系统设计”的议题完全缺席了。它更像是一本为准备学术考试而编写的教材，而非一本能指导工程师构建健壮、可扩展系统的实战指南。它教会了我如何精确地画出每一个节点和指针，却没能告诉我，当数以百万计的用户同时访问这些节点时，我该如何保证系统的稳定与可用性，这种缺失在当今的技术环境中是难以忽视的。

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这部作品的排版和术语定义无可挑剔，但它的叙事节奏掌握得并不理想，读起来有些拖沓。前几章对于数据抽象层次的铺垫过于冗长，就好比要爬一座高山，作者先花了三章的时间详细描述了如何系鞋带。等到真正进入到动态规划中涉及的图结构优化部分时，读者的耐心已经被大量基础回顾消磨殆尽。更要命的是，书中引用的示例代码风格非常陈旧，虽然功能正确，但与当前主流的编程范式和现代库的简洁性相去甚远，这给习惯了现代编程风格的读者带来了额外的认知负担。我花费了大量时间去“翻译”这些代码的意图，而不是专注于理解算法本身。如果能用更精炼、更贴近当代工业标准的范例来阐述复杂结构，阅读体验将会大大提升，这本书的价值也能更快速地传递给读者。

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读完这本书，我脑海中挥之不去的是一种“完美但缺乏灵魂”的感受。它的逻辑严密到令人敬畏，每一个算法的复杂度分析都像是经过了最精密的数学家校准，清晰、准确，无可指摘。然而，阅读过程更像是在欣赏一幅精确绘制的工程蓝图，而不是在进行一场激发思考的智力探险。我希望看到的是关于“为什么”选择这个结构而不是另一个的更深入的哲学思辨，是作者在面对不同约束条件时，那种艰难抉择的心路历程。例如，在讨论哈希表时，它详尽地介绍了各种冲突解决策略，却很少提及在面对恶意攻击或极端数据分布时，如何设计更具鲁棒性的哈希函数。这种纯粹的、偏向于“如何实现”而不是“如何决策”的叙述方式，使得这本书虽然是知识的宝库，却在启发创新思维方面显得略为平淡，更像是一部标准的参考手册，而非能点燃火花的思想激荡之作。

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坦白说，这本书在对基础概念的构建上耗费了过多的篇幅，以至于那些真正令人眼前一亮的、前沿的数据结构思想，如跳表（Skip List）的巧妙构造，或是布尔数组在特定压缩问题中的应用，只是被轻描淡写地带过，没有得到应有的重视。我翻阅时，常常会跳过大段关于链表和栈的复习性内容，因为这些知识点在任何一本计算机导论中都能找到更简洁的表述。真正让我感到遗憾的是，它似乎刻意回避了与现代硬件架构，特别是缓存一致性对数据结构性能影响的讨论。在这个时代，代码的执行速度往往受制于内存访问延迟，而不是CPU的计算能力。然而，这本书将性能分析局限在理论上的时间复杂度上，对于实际I/O操作的优化几乎没有涉及，这使得它在指导高性能计算或底层系统编程时，显得有些脱离了现实的“温室”环境。

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这本《数据结构》的作者显然是位深谙底层逻辑的专家，但书中对更高层应用场景的描绘，总让人感觉隔了一层纱。我期待的，是那种能将抽象概念与实际开发痛点紧密结合的案例，比如在处理超大规模实时数据流时，某个特定数据结构是如何优化性能瓶颈的。书中关于树和图的讲解非常详尽，从理论的推导到基础实现的步骤都面面俱到，但对于更现代的内存管理策略或者并行计算中数据结构的选择差异，着墨不多。这就像是给了你一把顶级的瑞士军刀，教了你每一种工具的用法，却没有告诉你，在面对一棵千年古树时，应该用哪把锯子效率最高。对于初学者来说，它足够扎实，但对于需要快速应对工业级复杂问题的资深开发者而言，这本“教科书”的实战指导性略显保守，少了一些“野路子”的智慧和对边界情况的深入探讨，使得它在作为案头工具书时，无法完全替代那些专注于特定领域优化技巧的专著。

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