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出版者:中央广播电视大学出版社

作者:许卓群 编

出品人:

页数:327

译者:

出版时间:2001-1

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787304019761

丛书系列:

图书标签:

• 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，这是一本关于《算法思维与计算》的图书简介，内容详尽，旨在构建读者对计算科学核心概念的深刻理解，完全不涉及任何关于“数据结构”的传统论述。 --- 《算法思维与计算》 探索计算世界的底层逻辑与高效构建之道 导言：超越代码的结构——计算思维的本质 在当今数字化的浪潮中，我们每天都在与海量的信息和复杂的系统打交道。然而，驱动这一切的引擎并非仅仅是编程语言的语法或最新的硬件性能，而是深植于计算科学核心的算法思维（Algorithmic Thinking）。 《算法思维与计算》并非一本面向初学者的“入门编程手册”，也不是一本专注于特定数据组织形式的教材。相反，本书致力于揭示“计算”这一行为背后的哲学、数学基础和普适性解决策略。我们不再关注“如何存储”数据，而是深入探讨“如何思考”以解决复杂问题，从而实现效率、可扩展性与鲁棒性的统一。 本书旨在为那些渴望超越“实现功能”层面，达到“设计优化系统”层面的工程师、研究人员和技术决策者提供一张清晰的地图。它将引导读者从最基础的逻辑单元出发，构建起一套严谨的、面向未来的计算问题解决框架。 --- 第一部分：计算的基石——形式化与逻辑推理 本部分聚焦于建立理解复杂算法所需的数学和逻辑基础。计算的优雅性源于其形式化的精确性。 第一章：计算模型的抽象与界定 本章首先探讨了计算的哲学起源。我们引入图灵机（Turing Machine）作为最基础的抽象模型，理解其对“可计算性”的划界意义。在此基础上，我们将分析更现代、更实用的计算模型，如RAM模型，并讨论不同模型下算法性能的差异性。重点在于理解：任何具体的编程实现，都是对这一抽象模型的具体映射。 第二章：精确的度量——渐近分析的艺术 效率是算法的生命线。本章系统地阐述了如何对算法的性能进行渐近分析（Asymptotic Analysis）。我们将深入剖析大O表示法（$O$）、大$Omega$表示法（$Omega$）以及紧致的$Theta$表示法，并探讨它们在处理不同输入规模时的局限性与适用性。通过对递归关系（如主定理）的深入分析，读者将学会精确预测算法在规模增长时的资源消耗（时间与空间）。 第三章：逻辑的构造——证明与不可能性 一个高效的算法必须是可证明正确的。本章探讨了验证算法逻辑的几种核心方法，包括环路不变量（Loop Invariants）、归纳法在算法分析中的应用，以及强化的反证法。更进一步，我们将触及计算复杂性理论的入门概念，如P类问题与NP类问题的区分，理解某些问题的内在“计算难度”，从而避免徒劳地寻找一个“完美”的多项式时间解。 --- 第二部分：策略性解决——核心算法范式与设计模式 本部分是本书的核心，它聚焦于解决问题的一系列普适性策略，这些策略跨越了具体的应用领域。 第四章：分解与征服——分治法的力量 分治法（Divide and Conquer）是构建高效算法的基石。本章详细剖析了如何识别可以被分解的问题结构。除了经典的快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）的性能比较外，我们将重点分析Strassen矩阵乘法等非直观的分治应用，展示如何通过精妙的分解策略，将指数级或平方级的复杂度降至更优。 第五章：贪婪的选择——局部最优的全局影响 贪婪算法（Greedy Algorithms）以其简单和高效著称。本章将深入探讨贪婪选择性质（Greedy Choice Property）和最优子结构（Optimal Substructure）的判断标准，这是应用贪婪策略的前提。通过解决霍夫曼编码（Huffman Coding）和最小生成树（MST）的经典问题，读者将学会区分哪些问题允许局部最优解引导至全局最优解，哪些则需要更复杂的手段。 第六章：重叠的计算——动态规划的精妙平衡 当分治法面临重叠子问题（Overlapping Subproblems）时，动态规划（Dynamic Programming, DP）登场。本章系统地介绍了DP的两种主要实现方式：自顶向下（带备忘录）和自底向上（表格填充）。我们将分析最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem）的精确解法，并探讨如何利用DP来优化需要进行序列决策的复杂流程。 第七章：回溯与剪枝——在搜索空间中导航 对于许多需要探索所有可能性的问题，纯粹的暴力搜索是不可接受的。本章讲解了回溯法（Backtracking）如何系统地探索解空间树，并引入剪枝技术（Pruning）来有效地排除无效路径。我们将应用这些技术解决N皇后问题、数独求解等组合优化问题，强调优化搜索策略而非盲目遍历。 --- 第三部分：连接与流动——图论的计算视野 图论是描述现实世界关系和流程的通用语言。本部分将图视为一种强大的计算工具，专注于其遍历、路径发现和网络流分析。 第八章：遍历的艺术——深度与广度优先搜索 图的遍历是所有基于图算法的基础。本章详细区分深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用场景。我们将展示DFS如何用于检测图中的环、进行拓扑排序（Topological Sort），而BFS如何在无权图中高效地确定最短路径。 第九章：最短路径的求解与优化 本章专注于解决网络中的效率问题。我们将从Dijkstra算法的原理和限制（处理负权边）出发，深入分析Bellman-Ford算法如何优雅地应对负权边，并最终介绍Floyd-Warshall算法在求解所有节点对之间最短路径时的矩阵乘法视角。 第十营：网络的承载力——最大流与最小割 本章进入高级图论应用。我们探讨网络如何被建模为具有容量限制的流网络。通过Ford-Fulkerson方法及其增强的Edmonds-Karp算法，读者将掌握如何计算网络的最大流。最后，本章将严格证明最大流-最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem），揭示其在资源分配和网络可靠性分析中的巨大价值。 --- 结语：面向未来的计算者 《算法思维与计算》的核心目标是培养读者一种算法的直觉——即在面对任何新问题时，能够迅速将其抽象化，并将其归类到已知的计算范式之下。本书提供的是一套工具箱和一套思维模式，它们是永恒的，远比任何特定技术的更迭更具价值。掌握这些核心算法范式，你将具备构建下一代复杂系统的能力。

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这本书的排版真是让人眼前一亮，那种简洁而不失深度的设计感，光是翻开第一页就能感受到作者对知识的敬畏与匠心。我尤其欣赏它在处理复杂概念时的那种“留白”艺术，不像有些教科书那样恨不得把所有能塞进去的信息都堆砌在一起，让人望而却步。相反，它似乎更像一位经验丰富的导师，知道何时该深入剖析，何时该点到为止，引导读者自己去探索更深层的逻辑。比如在讲解树结构时，作者没有一开始就抛出那些令人头晕的递归公式，而是先用非常形象的比喻，将抽象的节点关系具象化，让我仿佛能亲手触摸到数据流动的脉络。这种循序渐进、步步为营的叙事方式，极大地降低了初学者的学习门槛。而且，书中的插图质量也堪称一绝，那些示意图不仅清晰准确，更充满了设计感，能瞬间抓住我的注意力，帮助我理解那些原本需要反复阅读才能领悟的细节。读完第一章，我甚至产生了一种强烈的冲动，想要立刻动手实践书中所讲的每一种结构，这对于一本技术书籍来说，是极其难得的体验。作者无疑是位深谙沟通之道的大家，他懂得如何将冰冷的代码和算法，用温暖而富有启发性的文字包裹起来，让学习过程变成了一场愉快的智力探险。

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这本书的叙事节奏有一种独特的韵律感，时而紧凑激烈，时而又舒缓悠长，读起来完全不会感到枯燥乏味。有时候，我会发现自己在不知不觉中，已经沉浸其中，直到夜深人静才惊觉时间飞逝。这种沉浸感来源于作者对叙事逻辑的完美掌控。他非常擅长设置“悬念”，在引入一个新概念之前，总会先抛出一个现实世界中遇到的具体问题，让读者产生强烈的代入感和解决问题的渴望。比如，在讲解哈希表时，作者巧妙地引入了“海量信息快速检索”这一现代难题，将原本枯燥的冲突解决机制，瞬间提升到了关乎信息时代的效率命题的高度。这种“问题驱动”的学习路径，使得每一个知识点的学习都充满了目的性和意义感。更值得称赞的是，作者对于那些容易混淆的概念，比如栈和队列的操作特性，他会用非常诙谐的比喻或者生活化的场景来区分，让这些原本机械的 FIFO/LIFO 规则，变得像呼吸一样自然，牢牢地刻印在记忆深处。这种对读者心智模型的精准把握，绝非一朝一夕之功，背后必然是长年累月的教学反思与打磨。

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这本书的语言风格是一种独特的、略带哲学意味的理性与感性交织。它不像某些翻译作品那样晦涩难懂，也没有过度追求流行词汇而显得轻浮。作者的遣词造句，准确而富有力量，每一个用词都似乎经过了千锤百炼。有一种段落，读起来就像在欣赏一首严谨的格律诗，结构完美，意境深远。我特别留意到作者在描述算法效率时所采用的措辞，他没有简单地使用“快”或“慢”，而是用“在数据爆炸的时代，它提供了一种优雅的对抗熵增的秩序感”这样的描述，瞬间将枯燥的性能指标提升到了一个思想层面。这种将科学的严谨性与人文的关怀相结合的表达方式，让阅读体验充满了发现的乐趣。它不仅教会了我如何编程，更教会了我如何用一种更深刻、更具洞察力的方式去理解计算世界的本质，看待问题背后的结构之美。这是一本真正能“滋养”思维的书籍，而非仅仅是“告知”信息的资料。

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坦白讲，这本书的深度和广度，着实超出了我原本的预期。我本以为它会是那种停留在基础知识的罗列，满足于“知道有哪些”的层面，但事实是，它毫不留情地深入到了算法优化和底层实现的精妙之处。特别是关于图论的部分，作者对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的比较分析，简直是教科书级别的精彩。他不仅清晰地阐述了时间复杂度的差异，更进一步探讨了在不同应用场景下，我们应该如何根据内存约束和数据规模来灵活选择最合适的策略。这种对“为什么”和“在什么情况下”的追问，体现了作者深厚的工程实践经验，而不是纸上谈兵的理论堆砌。阅读过程中，我常常需要停下来，拿出笔记本和笔，配合书中的伪代码，在脑海中进行多次推演，才能完全消化作者提出的那种精巧的权衡艺术。这种强迫读者进行深度思考的阅读体验，虽然过程略显“烧脑”，但带来的知识内化效果却是其他轻松读物无法比拟的。它真正培养了一种批判性思维——不仅仅是接受既有的解决方案，而是要去质疑、去改进，去寻找更优解的思维模式。

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如果说市面上大多数技术书籍是冷硬的工具箱，那么这本书无疑是一份充满智慧和温度的地图集。它最让我惊喜的地方在于，作者没有将各种数据结构视为孤立的模块，而是构建了一个宏大而相互关联的知识网络。他巧妙地展示了，如何将前一个章节学到的链表操作，巧妙地嵌入到后一个章节中讲解的图遍历算法里，形成一种“万物互联”的感觉。这种系统性的视角，极大地帮助我打破了过去学习知识时的碎片化思维。阅读过程中，我能清晰地看到一条逻辑主线在贯穿始终，从最基础的线性结构到最复杂的非线性结构，每一步的演进都显得水到渠成，毫无勉强。这种整体观的建立，是真正将“知识”转化为“能力”的关键。它让我不再是死记硬背地去调用某个结构，而是能根据实际需求，像建筑师设计蓝图一样，去灵活地组合和定制最适合的解决方案。这对我未来应对实际项目中的复杂挑战，无疑具有极其深远的指导意义。

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