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出版者:中国铁道出版社

作者:彭立辉

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2002-10-1

价格:28.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787113047764

丛书系列:

图书标签:

• 电脑技巧
• 电脑教程
• IT技能
• 电脑维护
• 软件应用
• 办公效率
• 系统优化
• 网络安全
• 编程入门
• 数码知识

编程思维与算法精解：迈向高效能代码构建的艺术 内容简介 本书并非聚焦于特定软件或硬件的操作技巧，而是一部深入探讨计算机科学核心原理、编程思维的构建，以及算法与数据结构实践应用的深度指南。它旨在为所有希望从“代码使用者”蜕变为“高效能代码构建者”的读者提供一套坚实、系统的理论基础与实践方法论。 我们生活在一个由代码驱动的时代，然而，许多初学者或经验有限的开发者常常陷入“如何实现”的泥淖，而忽略了“为何要这样实现”的底层逻辑。本书的核心目标，正是填补这一认知鸿沟。我们不教授具体的语法糖或最新的框架特性，而是深入挖掘支撑所有高效能软件系统的基石——编程思维模式、问题分解能力、以及对计算复杂度的深刻理解。 全书结构严谨，内容涵盖了从最基础的逻辑推理到复杂算法设计的完整路径。我们将首先从计算思维的建立入手，探讨如何将现实世界中的复杂问题抽象化、模型化，转化为计算机可以有效处理的形式。这部分强调的是抽象层次的提升，而非具体语言的限制。 第一部分：构建坚实的思维基石 本部分将详细剖析编程中的核心思维框架。 问题分解与模式识别： 学习如何将一个庞大的项目拆解成若干个可独立解决的子问题。我们将通过大量实际案例，展示如何识别重复出现的计算模式（例如迭代、递归、分治等），并据此选择最恰当的解决范式。 逻辑严谨性与形式化推理： 深入探讨布尔代数在程序控制流中的应用，以及如何使用断言（Assertions）和不变量（Invariants）来形式化地证明代码的正确性。这对于编写健壮的、几乎没有运行时错误的系统至关重要。 抽象层次的艺术： 区别数据抽象和控制抽象。我们将讨论面向对象设计（OOP）的深层哲学，理解封装、继承、多态背后的数学基础，并探讨如何设计出具有高内聚、低耦合的模块化结构。这部分内容超越了简单的类定义，直指软件架构的稳定性和可扩展性。 第二部分：数据结构与效率的量化 本部分是全书的重中之重，聚焦于数据在内存中的组织方式以及操作的效率评估。我们不只是罗列数据结构，而是深入分析每种结构适用的场景及其内在的时间与空间权衡。 线性与非线性结构的高级应用： 深入研究链表、队列、栈的变种（如双端队列、循环队列），并重点分析树结构——包括二叉搜索树（BST）的平衡机制（如AVL树和红黑树的旋转与重平衡策略），以及它们在数据库索引和文件系统中的实际映射。 图论基础与网络建模： 图结构是建模现实世界关系（社交网络、路径规划、依赖关系）的终极工具。本书将详尽阐述图的遍历算法（DFS, BFS），并着重讲解最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall）和最小生成树算法（Prim, Kruskal）的数学原理和性能差异。 性能评估： 引入渐近分析法（Big O Notation），教授读者如何准确地衡量算法在最坏、最好和平均情况下的性能表现。理解为什么 $O(N^2)$ 无法接受而 $O(N log N)$ 却是优秀的标志。 第三部分：核心算法的深度解析与实现哲学 这一部分是实践与理论结合的典范，旨在教会读者如何从零开始设计和优化关键算法。 排序艺术的再审视： 排序算法不仅仅是面试题。我们将对比归并排序、快速排序、堆排序的内部工作机制，特别关注快速排序的分区（Partitioning）策略如何影响其平均性能，以及在特定数据集下的陷阱。 递归与分治策略： 深入探讨递归的本质——如何利用函数调用栈来管理状态。通过汉诺塔问题、矩阵乘法的Strassen算法等经典案例，展示分治法如何将指数级复杂度问题降维到多项式级别。 动态规划的精髓： 动态规划（DP）常被视为最难理解的算法范式之一。本书将通过自顶向下（带备忘录）和自底向上（迭代）两种视角，系统性地拆解背包问题、最长公共子序列等问题。核心在于识别重叠子问题和最优子结构，从而构建出状态转移方程。 贪心算法的适用边界： 讲解贪心策略的直觉优势，但更重要的是，明确指出贪心算法不适用于所有优化问题的情况，并通过反例来巩固其适用条件。 第四部分：超越基础——高级计算模型 本部分带领读者超越常规数据结构，触及计算科学的前沿领域。 搜索与回溯： 探讨在复杂约束条件下（如八皇后问题、数独求解）如何利用回溯法系统性地搜索解空间，并学习剪枝（Pruning）技术以大幅度提升搜索效率。 散列技术的深入： 散列表（Hash Table）是现代编程中不可或缺的工具。我们将探讨散列函数的构造原则、冲突解决机制（链式法、开放寻址法），以及如何设计出具有均匀分布特性的散列函数，以维持接近 $O(1)$ 的查找性能。 计算的极限： 简要介绍NP-Completeness的概念，让读者对“不可解”或“极难求解”的问题（如旅行商问题）有初步认知，理解在实际工程中，何时需要接受近似解而非精确解。 本书特点 本书的重点在于“为什么”和“如何系统地思考”。它不提供特定语言的API文档，而是提供一套跨越语言边界的、可迁移的思维工具包。读者在掌握这些底层原理后，无论是使用何种编程语言，都能迅速构建出结构清晰、性能卓越的解决方案。阅读本书，您将学会的不是一套招式，而是一套通用的武学心法。它适合于计算机科学专业的学生、希望摆脱“代码搬运工”身份的初级工程师，以及所有致力于提升软件架构设计能力和算法优化水平的资深开发者。

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