数据结构与操作系统、离散数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国石化出版社

作者:金圣才

出品人:

页数:453

译者:

出版时间:2006-3

价格:52.8

装帧:平装

isbn号码:9787801649898

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 操作系统
• 离散数学
• 计算机基础
• 算法
• 编程
• 理论基础
• 高等教育
• 教材
• 计算机科学

《算法设计与分析导论》 本书旨在为读者提供一套严谨且实用的算法设计与分析框架，帮助理解计算问题的本质，并掌握解决问题的有效方法。全书围绕“问题建模、算法设计、复杂度分析、优化改进”四大核心环节展开，力求在理论深度与实践应用之间取得平衡。 第一部分：问题的本质与抽象 在深入探讨算法之前，本书首先将带领读者理解问题的定义和分类。我们将从计算理论的基石出发，介绍可计算性、判定问题以及NP-完全性等核心概念。理解这些概念不仅有助于我们判断一个问题是否能够被有效解决，更能为后续的算法设计提供理论指导。我们会探讨图论、组合学、数论等数学分支中的经典问题，并学习如何将现实世界的问题转化为严谨的数学模型，这是算法设计的第一步，也是至关重要的一步。 第二部分：经典算法范式与设计策略 本书将系统介绍多种强大的算法设计范式，并辅以大量的实例进行讲解。 分治法 (Divide and Conquer): 从经典的快速排序、归并排序，到求解最近点对、矩阵乘法等问题，我们将深入剖析分治法的思想，理解其如何通过将大问题分解为小问题来求解，并分析其递归结构和复杂度。 动态规划 (Dynamic Programming): 针对具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划提供了一种高效的解决方法。本书将详细讲解如何识别动态规划问题，构建状态转移方程，并通过自底向上或自顶向下（带备忘录）的方式求解。从背包问题、最长公共子序列，到字符串编辑距离，我们将展示动态规划在序列、路径、集合等问题上的广泛应用。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 贪心算法在满足局部最优解的前提下，期望获得全局最优解。本书将深入探讨贪心算法的设计思想，讲解如何证明贪心策略的正确性，并介绍诸如霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）、活动选择问题等经典应用。 回溯法与分支限界法 (Backtracking and Branch and Bound): 对于搜索空间巨大的问题，回溯法和分支限界法提供了系统性的搜索策略。我们将介绍如何通过剪枝来优化搜索过程，以解决诸如N皇后问题、图的着色问题、旅行商问题等NP-hard问题。 第三部分：图算法的深度探索 图是许多现实世界问题的核心模型，因此本书将花费大量篇幅深入探讨图算法。 图的表示与遍历: 介绍邻接矩阵、邻接表等表示方法，以及深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用，包括连通性判断、拓扑排序等。 最短路径算法: 详细讲解Dijkstra算法（单源最短路径）、Floyd-Warshall算法（所有点对最短路径）以及Bellman-Ford算法（处理负权边），并分析其在网络路由、地理信息系统等领域的应用。 最小生成树算法: 深入理解Prim算法和Kruskal算法，分析其贪心策略和效率，并探讨其在网络连接、资源分配等场景下的作用。 最大流与最小割: 介绍Ford-Fulkerson方法及其改进算法（如Edmonds-Karp算法），以及最大流最小割定理，展示其在网络流、匹配等问题上的强大能力。 第四部分：高级算法技术与分析 本书还将涵盖一些更高级的算法技术，以应对更复杂的问题。 字符串匹配算法: 介绍朴素匹配算法，并重点讲解KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）和Boyer-Moore算法，分析其预处理和匹配过程，以及在文本搜索、模式识别中的应用。 近似算法与随机化算法: 针对NP-hard问题，当精确解难以获得时，我们将介绍近似算法的设计思想，以及如何通过随机化来提高算法的效率或获得更优的解。 算法的复杂度分析: 深入讲解时间复杂度和空间复杂度的概念，以及大O、大Ω、大Θ等渐进符号的含义。我们将运用主定理、替换法、递归树等多种方法来精确分析算法的复杂度，并讨论如何通过复杂度分析来评估和优化算法性能。 第五部分：工程实践与案例分析 理论知识最终需要应用于实践。本书的每一章都将配有丰富的代码示例（采用伪代码或通用高级语言），并结合实际工程案例进行讲解。我们将讨论如何在实际项目中选择合适的算法，如何进行算法的优化以提高性能，以及常见的算法陷阱与规避方法。通过对真实世界问题的建模与求解，读者将能够将所学知识融会贯通，提升解决实际计算问题的能力。 目标读者： 本书适合计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业的本科生、研究生，以及有志于深入理解算法、提升编程和问题解决能力的软件开发者、算法工程师和技术爱好者。 学习本书，您将收获： 严谨的算法思维： 能够清晰地分析问题，选择合适的算法范式，并进行有效的复杂度分析。 丰富的算法工具箱： 掌握多种经典和高级的算法设计技术，应对各类计算挑战。 强大的问题解决能力： 能够将复杂的现实问题转化为算法模型，并设计出高效的解决方案。 深厚的理论基础： 理解算法设计的理论根源，为进一步学习更高级的计算理论打下坚实基础。 通过学习《算法设计与分析导论》，您将踏上一段探索计算效率与智能解决之道的美妙旅程。

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对于一个自学者来说，这本书的结构清晰度是决定成败的关键。我最赞赏的一点是，作者对于知识模块的划分极其合理，每一个章节都如同精心搭建的积木，层层递进，保证了学习的连贯性。从最基础的数据组织形式开始，逐步过渡到复杂系统间的交互原理，整个知识体系的脉络一目了然。此外，每章末尾设置的思考题和回顾总结部分，也起到了极好的巩固作用，它们并非那种敷衍了事的套话，而是真正能够引导你去重新审视和应用刚刚学到的知识点。这种严谨的结构设计，极大地降低了自学过程中的迷茫感，让每一步的进步都踏实可靠。

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这本书给我带来的最大冲击在于它对“抽象思维”的培养作用。在深入研读的过程中，我开始意识到，计算机科学的精髓往往在于如何用最简洁、最高效的方式去抽象和建模现实世界的问题。作者在处理那些涉及并行性、资源竞争等高度抽象概念时，表现出了惊人的驾驭能力，他没有回避复杂性，而是用一种极简主义的视角去解构它，最终呈现出一个既严谨又优雅的框架。这种思维训练，远超出了掌握具体知识点的价值，它正在潜移默化地改变我分析和解决问题的底层逻辑，让我对未来处理更宏大、更复杂的系统架构充满了信心和新的视角。

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说实话，这本书的内容深度超出了我最初的预期，它不像很多同类教材那样只是浅尝辄止地罗列概念，而是真正深入到了问题的本质。在处理某些经典算法的剖析时，作者没有满足于给出标准解法，而是引入了对不同时间复杂度场景下的权衡分析，这种“知其然，更知其所以然”的探讨方式，极大地提升了我的思考层次。阅读过程中，我发现自己不仅仅是在学习“如何做”，更是在理解“为什么是这样”，这种思维的引导才是真正有价值的。那种豁然开朗的感觉，只有当你真正面对一个被剖析得淋漓尽致的复杂结构时才能体会到，这本书成功地为我打开了这样的学习体验。

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这本书的语言风格非常独特，它没有那种高高在上的学术腔调，反而像是一位经验丰富的工程师在耐心地为你答疑解惑。行文间充满了实用主义的色彩，总能将理论与实际应用场景巧妙地结合起来，让学习过程不至于陷入纯粹的公式推导。例如，在讲解内存管理策略时，作者用了好几个现实世界中软件系统崩溃的案例作为引子，这种代入感极强的故事叙述方式，使得原本冰冷的机制瞬间有了温度和血肉。它更像是一本技术手册与一本引人入胜的行业观察笔记的结合体，读起来丝毫没有负担，却又处处是干货，让人忍不住一页接一页地读下去。

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这本书的装帧和印刷质量实在令人印象深刻，厚实的纸张，清晰的字体，那种拿在手里沉甸甸的质感，让人立刻感受到这是一本用心打磨的作品。内页的排版也相当考究，图文并茂的设计，使得原本可能显得枯燥的技术性内容变得易于理解和消化。我特别欣赏它在复杂概念解析上的细致入微，那些抽象的理论，通过作者精心设计的图示和层层递进的逻辑梳理，变得像是摆在了眼前一般清晰。尽管我目前还没有完全深入到内容的核心部分，但仅凭这份对细节的执着和对阅读体验的尊重，就足以让我对后续的学习充满信心。这种对书籍本身的重视，往往预示着作者在内容打磨上也投入了巨大的心血，期待它能在我的知识体系中构建起坚实的地基。

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