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出版者:清华大学出版社

作者:孙啸

出品人:

页数:320

译者:孙啸

出版时间:2004-10-1

价格:36.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302094302

丛书系列:

图书标签:

• 生物
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• 计算机
• 生物化学
• GBA
• 生物信息学
• 计算生物学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 序列分析
• 数据库
• 算法
• 生物统计学
• 系统生物学
• 数据挖掘

计算机科学前沿探索：数据结构与算法的深度解析 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨计算机科学领域最核心的基石——数据结构与算法。我们聚焦于它们在现代计算环境中的实际应用、理论基础的严谨性，以及如何利用这些工具解决现实世界中的复杂问题。本书内容涵盖了从基础概念到尖端研究的广阔领域，力求帮助读者构建扎实的理论框架并提升解决实际问题的能力。 第一部分：基础架构与核心结构 本部分着重于介绍构建高效计算系统的基本元素。我们不会仅仅停留在定义层面，而是深入剖析每种数据结构背后的设计哲学和性能权衡。 1. 数组与链表：内存管理的艺术 我们将详细考察静态数组和动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）的内存布局差异。重点分析内存局部性对程序性能的影响，以及在不同访问模式下，它们操作时间复杂度的细微差别。对于链表，我们不仅讨论单向、双向和循环链表，还将探讨跳跃列表（Skip List）的设计思想，它如何巧妙地融合了链表的灵活性与二分查找的效率。 2. 栈、队列与抽象数据类型（ADT） 栈和队列作为最基本的线性结构，其应用远超乎简单的后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）。我们将通过实例展示它们在函数调用栈、表达式求值、图的深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）中的不可替代性。同时，深入探讨双端队列（Deque）的实现及其在滑动窗口最大值等问题中的高效应用。 3. 树形结构：分层组织与高效搜索 树是处理分层数据的自然方式。本书将详尽介绍二叉树的遍历方法（前序、中序、后序），并重点解析二叉搜索树（BST）的优势与局限。随后，我们将进入平衡树的世界。AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与重新着色机制将被细致分解，阐明它们如何保证$O(log n)$的最坏情况时间复杂度。对于更高级的应用，如文件系统的索引和数据库的B/B+树，也将进行专门的章节论述，强调它们在磁盘I/O优化中的关键作用。 4. 散列表（哈希表）：冲突的艺术 散列表以其近乎常数时间的查找、插入和删除操作而闻名。本章将聚焦于哈希函数的设计原则（如一致性哈希），并深入比较链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）的优缺点。特别关注负载因子（Load Factor）对性能的敏感度，以及如何通过动态重哈希（Resizing）来维持效率。 第二部分：高级数据组织与图论基础 本部分将视角拓展到非线性结构，特别是图论这一在网络分析、路径规划中占据核心地位的领域。 5. 堆结构与优先级队列 堆（Heap）是实现高效优先级队列的关键。本书将侧重分析二叉堆（Binary Heap）的构建过程（Heapify）及其操作的渐近分析。更进一步，我们将探讨斐波那契堆（Fibonacci Heap）的复杂结构，尽管其实际应用较少，但其摊还分析（Amortized Analysis）的理论价值极高，对于理解高级算法设计至关重要。 6. 图的表示与遍历 图论部分从最基本的表示法开始：邻接矩阵与邻接表的适用场景分析。随后，系统地介绍图的两种核心遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并探讨它们在连通分量识别、拓扑排序等问题上的应用。 7. 图的路径与网络流 寻找最短路径是图论中最经典的问题之一。本书将详细对比解决单源最短路径的Dijkstra算法和处理负权边的Bellman-Ford算法，并解析两者在时间复杂度上的权衡。对于需要处理多源最短路径的场景，Floyd-Warshall算法的动态规划思想将被深入剖析。最后，我们将介绍最大流/最小割定理，并着重讲解Edmonds-Karp和Dinic算法在网络优化问题中的应用。 第三部分：算法设计范式与分析 本部分的核心在于传授“如何思考”算法，而非仅仅“记住”算法。我们着重于介绍解决复杂问题的通用设计框架。 8. 排序算法的性能演进 排序是衡量算法效率的试金石。除了基础的冒泡、插入、选择排序外，本书将深度解析归并排序（基于分治策略）和快速排序（基于分区的思想）。我们将通过严格的数学证明来确立$Omega(n log n)$的排序下界，并讨论堆排序如何提供稳定且高效的$O(n log n)$原地排序方案。对于线性时间排序，如计数排序、基数排序，我们将阐明其适用于特定数据范围的条件。 9. 贪心算法：局部最优的魅力 贪心算法以其简洁和高效著称。我们将通过霍夫曼编码、活动选择问题和最小生成树（MST）的Prim算法与Kruskal算法来展示贪心选择性质和最优子结构如何协同工作。对于贪心算法的局限性，书中也会提供反例分析，帮助读者识别何时不应使用贪心策略。 10. 动态规划：消除冗余的艺术 动态规划（DP）是处理具有重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。我们将系统地讲解DP的自顶向下（带备忘录）和自底向上（表格填充）两种实现方式。核心案例包括：背包问题（0/1与完全背包）、最长公共子序列（LCS）、以及矩阵链乘法。通过对状态转移方程的精确构建，读者将学会如何将复杂问题分解为可管理的子问题。 11. 摊还分析与高级算法工具 为了更精确地评估动态数据结构的性能，本章引入摊还分析，区分了聚合分析、势能法和租赁法，尤其在分析散列表的重构和斐波那契堆的复杂操作时，摊还分析的必要性体现得淋漓尽致。 第四部分：计算复杂性与前沿界限 本书最后一部分将探讨算法效率的理论极限，帮助读者理解哪些问题是“容易”解决的，哪些是“困难”的。 12. 可计算性与复杂度类 我们将从可计算性理论的简单回顾出发，引入时间复杂度和空间复杂度的概念。重点阐述P类（多项式时间可解）和NP类（多项式时间可验证）的定义。对NP完全问题（NPC）进行深入探讨，通过归约（Reduction）的概念，解释3-SAT、图着色等经典问题的难度。 13. 近似算法与启发式方法 面对无法在合理时间内求得精确解的NP-Hard问题，本书介绍了处理它们的实用策略。我们将研究近似比（Approximation Ratio）的概念，并分析针对旅行商问题（TSP）的Christofides算法等具有理论保证的近似算法。此外，对局部搜索（Local Search）、模拟退火（Simulated Annealing）等启发式方法在优化问题中的应用进行讨论。 本书力求以严谨的数学推导和清晰的算法伪代码相结合的方式，为读者提供一套完整的、可操作的算法知识体系，使其能够在面对任何复杂的计算挑战时，都能选择并设计出最优的解决方案。

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这本书带给我的，是一种全新的视角，它让我看到了隐藏在生命现象背后的数学和计算规律。我一直对生命科学的奥秘充满好奇，而这本书则为我打开了一扇用科学和技术来解读生命奥秘的大门。我尤其喜欢书中对“生物信息学在进化生物学中的应用”的介绍。通过分析不同物种的基因组序列，我们可以追溯生命的起源和演化历程，了解物种之间的亲缘关系，甚至预测未来可能出现的进化趋势。这让我对生命的多样性和适应性有了更深刻的理解。书中对“生物信息学在农业育种中的应用”的讲解，也让我看到了生物信息学如何服务于人类的生存和发展。通过分析作物的基因组信息，我们可以定向改良作物品种，提高产量和抗逆性，为解决全球粮食危机提供解决方案。我非常欣赏书中对“生物信息学在环境科学中的应用”的探讨。例如，如何利用宏基因组学技术来研究微生物群落的组成和功能，从而监测和改善生态环境。这让我看到了生物信息学在解决环境问题方面的巨大潜力。此外，书中还提及了一些“生物信息学与人工智能的交叉”的讨论，比如如何利用深度学习等AI技术来加速生物医学研究的进展。这让我对生物信息学的未来发展方向有了更清晰的认识，也激发了我对这个交叉领域的学习兴趣。

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这本书的精髓，在于它系统地构建了生物信息学知识体系的骨架。我一直觉得，对于一个复杂的新兴学科，最重要的是先建立起清晰的逻辑框架。而这本书恰恰在这方面做得非常出色。它没有零散地罗列各种技术和工具，而是将它们有机地串联起来，形成一个完整的学习路径。我尤其欣赏书中对“生物数据”这一核心概念的界定和分类。从宏观的基因组、转录组，到微观的蛋白质、代谢物，再到更复杂的网络和系统，都进行了清晰的梳理。这让我能够更好地理解生物信息学所处理的数据的多样性和复杂性。书中对“生物信息学分析流程”的介绍，也让我受益匪浅。它将复杂的分析过程分解成若干个可操作的步骤，比如数据预处理、特征提取、模型构建、结果评估等。通过这个流程，我能够理解一个典型的生物信息学项目是如何进行的，以及每个步骤中需要关注的关键问题。我特别喜欢书中对“生物数据库”的讲解，它不仅仅是数据的仓库，更是知识的宝库。通过对不同类型数据库的介绍，我认识到生物信息学研究离不开对现有知识的充分利用和整合。我尝试着根据书中的指引，在一些数据库中进行检索和下载，并初步了解了数据下载和格式转换的基本操作。书中对“生物信息学工具”的介绍，也做到了既有代表性又注重实用性。它没有介绍过多的工具，而是选择了那些最常用、最核心的工具，并对它们的原理、功能和使用方法进行了详细的阐述。这让我能够集中精力掌握几个关键工具，并将其应用到实际研究中。

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这本书像是一位经验丰富的向导，带领我穿越生物信息学的茂密森林。我非常看重书中对“基础理论”的扎实讲解，它并没有回避那些稍显抽象的概念，而是用恰当的比喻和清晰的逻辑，将它们解释得鞭辟入里。我尤其喜欢书中对“算法”的介绍，它不是简单地列出算法名称，而是尝试着去解释算法的“为什么”和“怎么做”。比如，在介绍序列比对算法时，作者不仅讲解了Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法的区别，还深入分析了它们在不同应用场景下的优劣势。这让我能够更好地理解算法的精髓，并根据具体问题选择最合适的算法。书中对“统计学在生物信息学中的应用”的讲解，也让我认识到，数据分析离不开严谨的统计学支撑。从假设检验到回归分析，再到机器学习的统计学原理，都进行了详细的介绍。这让我能够更客观、更准确地解读分析结果，避免得出错误的结论。我非常欣赏书中对“数据可视化”的重视，它不仅仅是展示数据，更是传达信息、揭示规律的关键环节。书中提供的各种图表类型及其适用场景，以及如何使用 R 语言生成这些图表，都让我能够更直观地呈现我的研究成果。此外，我还在书中看到了对“生物信息学研究前沿”的探讨，比如单细胞测序、宏基因组学、空间转录组学等新技术带来的机遇和挑战。这些内容让我对生物信息学的未来发展方向有了更清晰的认识，也激发了我进一步深入学习的动力。

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这本书的封面设计就相当吸引人，淡雅的蓝色背景衬托着抽象的DNA螺旋结构，仿佛预示着即将开启一段深入探索生命奥秘的旅程。翻开目录，我对生物信息学这个概念本身充满了好奇，虽然之前对生物学和计算机科学都有所接触，但将两者巧妙结合的“生物信息学”对我来说还是个全新的领域。我特别期待书中能够详细阐述生物信息学是如何通过计算和数据分析来理解和处理海量的生物学数据的，比如基因组测序、蛋白质结构预测等等。想象一下，通过计算机模拟，我们能够“看见”基因如何表达，蛋白质如何折叠，甚至在分子层面模拟疾病的发生和发展，这简直太令人兴奋了！我希望书中能有足够多的实例和案例研究，让我能够直观地感受到生物信息学在现代生命科学研究中的重要作用，它如何加速新药的研发，如何帮助我们理解个体差异，甚至如何为我们揭示生命进化的秘密。从基础概念的讲解，到实际应用 R 语言或 Python 等编程工具的介绍，我希望这本书能够循序渐进，让即使是编程初学者也能逐步掌握相关的技能。同时，我也想知道生物信息学在各个分支领域，如基因组学、转录组学、蛋白质组学等方面的具体应用，以及它们之间是如何相互联系，共同构建起一个完整的生命信息学图景。这本书给我的第一印象是，它不仅仅是一本枯燥的技术手册，更像是一扇通往未来生命科学的大门，让我迫不及待地想要推开它，去探索其中蕴藏的无限可能。我对书中关于数据挖掘和机器学习在生物学分析中的应用也充满期待，毕竟在大数据时代，如何从海量数据中提取有价值的信息，是任何学科都面临的挑战，而生物信息学无疑在这方面走在了前沿。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是，它将抽象的理论与生动的实践紧密结合。我一直认为，学习编程和数据分析，最重要的是动手实践。这本书在这方面提供了丰富的资源和指导。我尤其喜欢书中对“生物信息学常用工具的安装与配置”的详细说明。它不仅列出了各种工具的下载链接，还提供了详细的安装步骤和常见问题的解决方案。这让我能够轻松地搭建自己的生物信息学分析环境，并开始进行实际操作。书中对“实际案例分析”的深入讲解，也让我受益匪浅。它通过具体的科研问题，展示了如何运用生物信息学方法来解决这些问题，从数据的获取、预处理，到分析模型的选择、参数的设定，再到结果的解释和验证，都进行了完整的演示。这让我能够边学边做，逐步掌握各项技能。我非常看重书中提供的“代码示例”和“练习题”。这些代码示例简洁明了，可以直接运行，并能帮助我理解各种函数的用法和逻辑。而练习题则能够帮助我巩固所学知识，并培养独立解决问题的能力。此外，书中还鼓励读者积极参与到开源社区的讨论中，并提供了一些学习资源的链接。这让我能够与其他学习者交流经验，共同进步，并及时获取最新的信息和技术。这本书不仅仅是一本教材，更是一个学习平台，它为我提供了持续学习和探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本精心绘制的地图，为我这个初涉生物信息学领域的“探险家”指明了方向。我尤其看重它在概念梳理上的条理性。作者并没有急于深入技术细节，而是首先建立了一个宏观的框架，让我对接下来的学习内容有了整体的把握。从生物信息学的发展历史、基本概念，到它在各个研究领域的应用，都描绘得井井有条。我非常喜欢书中对“生物信息学”这一术语的定义和解释，它不仅仅是生物学和计算机科学的简单叠加，而是一种跨学科的思维方式和研究范式。这本书让我明白了，生物信息学是如何将生命科学从定性描述推向定量分析，从而实现更精确、更深入的研究。书中对于生物数据的类型和特点的介绍也相当详尽，从DNA、RNA到蛋白质，再到代谢组学、宏基因组学数据，都进行了清晰的分类和说明。这让我能够更好地理解不同类型数据的独特性质，以及它们在分析过程中可能遇到的挑战。我特别欣赏书中对“生物数据库”的系统性介绍，它不仅仅列举了几个重要的数据库，更重要的是解释了这些数据库的构建原理、数据管理方式，以及它们如何成为生物信息学研究的基石。我尝试着根据书中提供的信息，去访问和探索了几个著名的数据库，虽然我对一些专业术语还不太熟悉，但整体上已经能感受到这些数据库的巨大价值。书中对一些经典生物信息学算法的介绍，也做到了既有深度又不失广度，比如序列比对算法的演进，聚类算法在生物学研究中的应用等等。通过这些介绍，我能够了解到这些算法背后的数学原理和逻辑，从而更好地理解它们的局限性和适用范围。

评分☆☆☆☆☆

这本书所提供的，是一种系统性的思维训练，它教会我如何像一个生物信息学家那样去思考问题。我一直觉得，学习一门学科，不仅仅是记住知识点，更重要的是掌握解决问题的方法论。这本书在这方面做得相当到位。我尤其喜欢书中对“生物信息学项目设计”的介绍。它从问题的提出，到数据的获取，再到分析方法的选择，最后到结果的解释和论文的撰写，都提供了一个完整的流程。这让我能够更好地规划自己的研究，并避免走弯路。书中对“生物数据的质量控制”的讲解，也让我认识到，任何分析的前提都是可靠的数据。如何识别和处理数据中的噪声、缺失值、异常值等，都进行了详细的说明。这让我能够更加审慎地对待数据，确保分析结果的准确性。我非常看重书中对“编程语言”的选择和讲解。它并没有强求读者掌握所有语言，而是选择了当前最主流、最实用的语言，比如 R 和 Python，并提供了大量的代码示例和练习。这让我能够通过实践来巩固所学知识，并逐步掌握数据分析的技能。此外，书中还涉及了一些“生物信息学领域内的专业挑战”的讨论，比如如何处理海量的多组学数据，如何构建复杂的生物网络模型，以及如何将生物信息学分析结果与生物学机制相结合等。这些内容让我对生物信息学研究的复杂性和挑战有了更深的认识，也激发了我不断学习和探索的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到振奋的，是它所展现出的生物信息学强大的应用潜力。我迫不及待地想知道，那些看似枯燥的算法和数据处理，最终是如何转化成解决实际生命科学问题的有力武器的。书中关于生物信息学在疾病诊断、药物研发、个性化医疗等领域的案例分析，都让我大开眼界。我一直对精准医疗很感兴趣，而这本书正好详细介绍了生物信息学如何通过分析个体的基因组信息，来预测疾病风险，选择最有效的治疗方案。想象一下，未来我们每个人都能拥有自己独一无二的“基因档案”，并根据这份档案来规划自己的健康生活，这真是令人激动。书中对基因组学研究的深入探讨，也让我认识到，理解基因组序列的奥秘，是解读生命密码的第一步。而生物信息学正是实现这一目标的关键技术。我特别期待书中能够详细介绍基因组测序技术的发展历程，以及如何利用生物信息学方法来组装、注释基因组，并从中发现新的基因和调控元件。对于蛋白质组学和代谢组学的介绍，也让我看到了生物信息学在理解细胞功能和生命过程方面的广阔前景。例如，如何通过分析蛋白质的表达水平和相互作用网络，来揭示细胞信号通路，理解疾病发生机制；如何通过分析代谢物的丰度变化，来监测细胞状态，发现生物标志物。这些都让我对生物信息学的研究方向有了更清晰的认识。此外，书中对生物信息学伦理和数据安全问题的探讨，也体现了作者的远见卓识，这不仅仅是一门技术，更是一门需要负责任地应用的科学。

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这本书带来的最大惊喜，在于它将原本听起来高深莫测的生物信息学，以一种清晰易懂的方式呈现在读者面前。我尤其欣赏作者在解释核心概念时，那种化繁为简的能力。比如，对于基因组比对这一基础但至关重要的技术，书中并未直接抛出复杂的算法，而是通过生动的类比，比如“在图书馆里查找相似的书籍”，来帮助我理解其原理。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了我的学习门槛。接着，我对书中关于生物序列数据库的介绍留下了深刻印象，NCBI、EBI等国际知名数据库的架构、数据类型以及如何进行有效检索，都得到了详细的阐述。我尝试着根据书中的指导，在这些数据库中搜索了一些我感兴趣的基因和蛋白质序列，亲身体验了信息检索的便捷与高效。这让我意识到，生物信息学不仅仅是理论知识，更是一套实用的工具箱。书中对不同类型分析工具的介绍也十分到位，无论是用于序列比对的BLAST，还是用于系统发育分析的MEGA，都提供了详细的操作步骤和参数解释。我尝试着使用其中一些工具，分析了一些公开的基因数据，虽然起初遇到了一些小问题，但在作者细致的指导下，我最终还是成功完成了分析。这种“跟着书本做”的学习体验，让我获得了极大的成就感。此外，我对书中关于数据可视化和结果解读的部分也十分重视。毕竟，再强大的分析工具，如果不能有效地展示和解释结果，其价值也会大打折扣。书中关于如何使用R语言绘制各种类型的生物信息学图表，比如散点图、箱线图、热图等，都提供了详细的代码示例和图表解读的技巧。这让我能够更好地理解和呈现我的分析结果，并从中挖掘出更深层次的生物学意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本百科全书，为我提供了生物信息学领域广泛而深入的知识。我一直认为，要掌握一个学科，就需要对其核心概念、基本原理、主要方法以及广泛应用都有一个全面的了解。这本书在这方面做得非常出色。我尤其欣赏书中对“生物分子结构与功能预测”的讲解。从蛋白质的三维结构预测，到核酸的二级结构分析，再到药物分子与靶点的相互作用模拟，都进行了详细的介绍。这让我能够更好地理解分子层面的生命过程，并为药物研发和设计提供理论基础。书中对“生物信息学在疾病研究中的应用”的深入探讨，也让我看到了生物信息学在改善人类健康方面的巨大价值。从基因突变致病机制的解析，到生物标志物的发现，再到靶向药物的开发，都提供了丰富的案例和方法。我非常看重书中对“生物信息学与其他生命科学分支学科的联系”的强调。它清晰地展示了生物信息学如何与分子生物学、细胞生物学、遗传学、免疫学等学科相互促进、共同发展。这让我能够更好地理解生物信息学在整个生命科学体系中的定位和作用。此外，书中还涉及了一些“生物信息学研究的挑战与未来展望”的讨论，比如如何处理海量的多模态数据，如何构建更准确的预测模型，以及如何实现研究成果的转化应用等。这些内容让我对生物信息学的未来发展充满了期待。

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不理解的地方太多了。

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总体不错，需要一些计算机和数学基础能全部读懂

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总体不错，需要一些计算机和数学基础能全部读懂

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不理解的地方太多了。

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跟上课的内容对不上……大概这种新学科老师还没想好要怎么上吧