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出版者:高等教育出版社

作者:雷波主编

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:2006-2

价格:30.10元

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isbn号码:9787040185652

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《算法的艺术：深入浅出数据结构与算法精髓》 简介 在信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长，如何高效地组织、存储、检索和处理这些数据，成为了计算机科学领域的核心挑战。而解决这些挑战的关键，便在于那些经过无数智慧沉淀、被誉为“算法的艺术”的数据结构与算法。本书《算法的艺术：深入浅出数据结构与算法精髓》正是以此为宗旨，旨在为读者揭示数据结构与算法的奥秘，引导读者掌握驾驭复杂问题的强大工具。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是力求将抽象的概念以生动、形象的方式呈现，并通过大量的实际案例和代码实现，让读者在实践中领悟算法的精妙之处。我们相信，理解数据结构是构建高效算法的基石，而掌握算法则是解决实际问题的关键。因此，本书将从最基础的数据结构入手，循序渐进地引导读者深入理解各类经典算法的设计思想、实现方式以及性能分析。 本书内容概览 第一部分：数据结构的基石——组织与表示 在这一部分，我们将从最基本的数据组织形式开始，为后续的学习打下坚实的基础。 第一章：数据结构的初探与重要性 为什么要学习数据结构？它与程序效率的关系。 数据结构的概念、分类（线性结构、非线性结构）。 抽象数据类型（ADT）的思想：关注“做什么”，而非“怎么做”。 数据结构在现实世界中的应用举例：从文件系统到社交网络，无处不在。 第二章：线性结构——序列的优雅 数组（Array）: 顺序存储的魅力与局限，随机访问的效率。 一维数组、多维数组的概念与应用。 动态数组（列表/Vector）的设计思路，内存管理的艺术。 链表（Linked List）: 动态分配内存的灵活性，节点间的连接。 单向链表：插入、删除、遍历的细节。 双向链表：双向遍历的优势，内存开销的权衡。 循环链表：首尾相连的特殊结构，特定场景下的应用。 链表的实现技巧与性能分析：与数组的对比。 栈（Stack）: 后进先出（LIFO）的规则，函数调用栈的秘密。 栈的基本操作：push, pop, peek。 基于数组和链表的栈实现。 栈在表达式求值、括号匹配等问题中的应用。 队列（Queue）: 先进先出（FIFO）的原则，任务调度的模型。 队列的基本操作：enqueue, dequeue, peek。 基于数组和链表的队列实现。 队列在广度优先搜索、消息队列等场景的应用。 第三章：非线性结构——关系的网罗 树（Tree）: 层级结构的表示，知识体系的映射。 树的基本术语：根节点、父节点、子节点、叶子节点、高度、深度。 二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点的特殊树。 满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树的概念。 二叉树的遍历（前序、中序、后序、层序）。 二叉查找树（BST）：有序的二叉树，高效查找的基础。 BST的插入、删除、查找操作。 BST的性能瓶颈与优化思路。 多叉树（N-ary Tree）：更通用的层级结构表示。 图（Graph）: 节点间的任意连接，网络与关系的抽象。 图的基本术语：顶点（Vertex）、边（Edge）、邻接矩阵、邻接表。 有向图与无向图，加权图与无权图。 图的遍历：深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的实现与应用。 图在社交网络分析、地图导航、网络路由等领域的应用。 第二部分：算法的精髓——智慧与效率的结晶 在掌握了基本的数据结构之后，我们将深入探讨各种经典算法的设计思想、实现技巧以及性能分析。 第四章：查找算法——寻觅目标 顺序查找（Sequential Search）: 最简单的查找方式，适用于无序数据。 二分查找（Binary Search）: 在有序数据中进行高效查找的神器。 二分查找的递归与迭代实现。 二分查找的应用场景：查找特定值、查找边界。 二分查找的性能分析：对数时间复杂度。 哈希查找（Hash Search）: 通过哈希函数实现近乎常数时间的查找。 哈希函数的设计原则与常见实现。 哈希冲突的处理方法：链地址法、开放地址法。 哈希表（Hash Table）的构建与应用。 第五章：排序算法——秩序的建立 简单排序: 冒泡排序（Bubble Sort）: 直观但效率不高，理解排序的交换过程。 选择排序（Selection Sort）: 每次选择最小/最大的元素，逐步构建有序序列。 插入排序（Insertion Sort）: 像打扑克牌一样，将元素插入到已排序序列的正确位置。 高效排序: 归并排序（Merge Sort）: 分治法的典范，稳定且高效。 递归分解与合并过程的详细讲解。 时间复杂度与空间复杂度分析。 快速排序（Quick Sort）: 平均时间复杂度最优的排序算法之一。 “挖坑法”、“三数取中”等优化技巧。 选择枢轴（Pivot）的重要性。 快速排序的平均情况与最坏情况分析。 堆排序（Heap Sort）: 利用堆（Heap）数据结构进行排序。 最大堆与最小堆的概念。 堆的插入与删除操作，构建堆的过程。 特殊排序: 计数排序（Counting Sort）: 适用于整数范围有限的场景。 桶排序（Bucket Sort）: 将元素分配到桶中进行排序。 基数排序（Radix Sort）: 按位进行排序，适用于整数排序。 排序算法的稳定性与时间/空间复杂度比较: 帮助读者选择最适合的排序算法。 第六章：图算法——网络的探索 最短路径算法: 寻找图中两个顶点之间的最短路径。 Dijkstra算法: 解决单源最短路径问题（非负权边）。 贪心策略的应用。 优先队列在Dijkstra算法中的作用。 Floyd-Warshall算法: 解决所有顶点对之间的最短路径问题。 动态规划的思想。 Bellman-Ford算法: 解决单源最短路径问题（允许负权边）。 最小生成树算法: 在连通图中找到权值总和最小的边集合，使得图中所有顶点连通。 Prim算法: 贪心算法，从一个顶点开始逐步生长。 Kruskal算法: 贪心算法，按边的权值从小到大选择。 拓扑排序（Topological Sort）: 对有向无环图（DAG）的顶点进行线性排序。 Kahn算法（入度法）与DFS算法的应用。 拓扑排序在项目调度、依赖关系处理中的应用。 第七章：搜索算法——路径的寻觅 深度优先搜索（DFS）: 深入探索，直到找到目标或回溯。 递归实现与栈的辅助。 在迷宫求解、连通性判断中的应用。 广度优先搜索（BFS）: 逐层扫描，找到最近的路径。 队列的辅助。 在最短路径（无权图）、网络爬虫等场景的应用。 第八章：动态规划（Dynamic Programming）——最优决策的艺术 动态规划的基本思想：将复杂问题分解为子问题，避免重复计算。 状态转移方程的定义与推导。 记忆化搜索（Memoization）与自底向上（Bottom-Up）两种实现方式。 经典动态规划问题： 斐波那契数列。 背包问题（0/1背包、完全背包）。 最长公共子序列（LCS）。 编辑距离。 矩阵链乘法。 第三部分：算法设计与分析——效率的度量与优化 理解算法的原理，还需要掌握如何分析算法的效率，并如何根据需求进行优化。 第九章：算法复杂度分析——衡量效率的标尺 时间复杂度: 算法执行时间的度量。 大O记法（O）、大Ω记法（Ω）、大Θ记法（Θ）的含义。 常见时间复杂度：O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!)。 如何分析代码的时间复杂度。 空间复杂度: 算法运行时占用的内存空间的度量。 如何分析代码的空间复杂度。 最好、最坏、平均情况分析: 全面了解算法的性能表现。 第十章：算法设计技巧与原则 分治法（Divide and Conquer）: 将问题分解为更小的子问题，然后合并解。 贪心法（Greedy Algorithm）: 每一步都做出局部最优选择，期望得到全局最优解。 回溯法（Backtracking）: 搜索解空间，通过剪枝避免无效搜索。 分支限界法（Branch and Bound）: 结合了回溯与剪枝，用于求解最优解问题。 算法的优化策略: 空间换时间，时间换空间，预处理技术等。 附录 编程语言选择与实现建议: Python, Java, C++ 等语言在实现数据结构与算法时的特点。 常见算法题解题思路与技巧: LeetCode、牛客网等平台上的经典题目分析。 进一步学习资源推荐: 经典教材、在线课程、学术论文等。 本书特色 循序渐进，由浅入深: 从最基础的概念开始，逐步引入更复杂的主题，确保读者能够建立清晰的学习路径。 理论与实践结合: 每章都包含丰富的理论讲解和对应的代码实现，帮助读者将抽象概念转化为具体的可执行程序。 图文并茂，形象生动: 通过大量的图示和类比，将抽象的数据结构和算法过程变得直观易懂。 案例驱动，实战导向: 结合实际应用场景，展示数据结构与算法的强大威力，激发读者的学习兴趣。 注重性能分析: 强调对算法的时间复杂度和空间复杂度进行深入分析，培养读者解决问题时的效率意识。 提供思考题与练习: 帮助读者巩固所学知识，并培养独立解决问题的能力。 适合读者 计算机科学、软件工程等相关专业的学生。 希望提升编程能力和解决复杂问题能力的程序员。 对算法和数据结构感兴趣的初学者。 准备参加技术面试的求职者。 《算法的艺术：深入浅出数据结构与算法精髓》将是你踏入算法世界、提升编程内功的得力助手。让我们一起踏上这段充满智慧与挑战的探索之旅，用算法的艺术，创造无限可能！

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这本书在术语定义和符号规范上达到了专业级的统一标准，对于习惯了规范化文档的专业人士而言，这是一个非常重要的优点。作者在全书中对每一个专有名词的首次出现都进行了精确的界定，并且在附录中提供了详细的术语表，极大地减少了阅读过程中因术语理解偏差而造成的认知中断。举个例子，对于“分辨率”和“采样率”这两个经常被混淆的概念，书中用独立的段落进行了详尽的区分和澄清，并配以简短的数学公式来支撑这种区别，体现了极高的学术严谨性。此外，书中引用的参考文献列表非常详尽，涵盖了该领域过去几十年间的里程碑式工作，这对于希望深入探究特定主题的读者来说，无疑提供了一个高质量的导航系统。总体来说，它在“规范性”和“可追溯性”方面做得非常出色，是一本可以信赖的学术参考资料。

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从实战应用的角度来看，这本书的内容组织略显保守，更偏向于经典理论的阐述而非前沿技术的跟进。例如，在涉及机器学习和深度学习在图像分析中应用的部分，内容篇幅非常有限，基本只停留在概念介绍层面，缺乏具体的框架搭建和模型训练实例。对于目前行业内对AI驱动的视觉技术需求日益增长的现状而言，这构成了一个明显的短板。我期望书中能加入如何利用PyTorch或TensorFlow实现一个基础的图像分类器或者语义分割网络的实践章节，哪怕只是一个基于经典CNN模型的Demo也行。现有的内容，虽然在传统图像处理领域如几何校正、图像压缩等方面做得无可挑剔，但在面向未来趋势的布局上，略显滞后。因此，这本书更适合作为打牢传统基础的基石，而非直接面向产业应用的工具书。

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这本书的结构安排堪称一绝，它采取了一种非常平滑的知识曲线引导方式。从最基础的像素操作和基本变换开始，逐步引入到更复杂的形态学处理和特征提取，过渡得自然而流畅。我尤其欣赏它在讲述连通性分析和边缘检测时所采用的对比教学法。例如，它对比了Sobel算子和Canny算子的优缺点，并给出了实际应用场景下的性能差异报告，这种比较性的分析，帮助读者快速建立起对不同算法适用范围的判断力。对于希望系统性学习图像处理流程的工程师来说，这本书提供了一个非常清晰的路线图。它不会一下子把你扔进高深的傅里叶变换的汪洋大海，而是先让你熟悉基本的空间域操作，等你对图像的基本构成有了直观认识后，再自然地引入频域的概念。这种循序渐进的节奏感，让学习过程保持了持续的动力和成就感。

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这本书的插图和案例分析部分着实令人眼前一亮。作者在讲解复杂的算法时，并没有完全依赖枯燥的数学公式，而是巧妙地穿插了大量的高质量视觉化示例。比如，在介绍滤波器的应用时，书中不仅展示了不同核函数对图像降噪的效果对比，还配上了详细的步骤图解，直观地说明了卷积操作是如何在像素层面起作用的。对于初学者来说，这种“看图说话”的方式极大地降低了入门门槛。我特别欣赏它在色彩空间转换那章的处理，用三维立方体模型清晰地描绘了RGB到HSV的映射关系，这比单纯看公式要容易理解得多。唯一的遗憾是，对于一些高级的、涉及GPU加速的实时处理案例，书中的篇幅略显不足，如果能增加一些CUDA或OpenCL的入门级代码示例，那就更完美了。总体而言，这本书的图文并茂的处理方式，确实让“图形图像处理”这个听起来有点硬核的学科变得生动有趣，非常适合需要通过视觉辅助理解概念的读者。

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我不得不说，这本书的理论深度和广度都给我留下了深刻的印象，尤其是在图像重建与恢复这块内容的处理上，作者展现了扎实的学术功底。它没有停留在皮毛的介绍，而是深入剖析了几种经典的反卷积方法（如维纳滤波和盲解卷积的基本原理），即便是对于那些在专业领域已经工作一段时间的人来说，也能从中找到值得推敲的细节。比如，关于图像去模糊的章节，它不仅涵盖了点扩散函数（PSF）的建立，还讨论了如何在实际噪声环境下选择合适的模型参数，这在许多入门教材中往往是一笔带过的内容。阅读过程中，我多次暂停下来，对照着文中的推导过程进行验算，发现其逻辑链条非常严密，几乎没有跳跃式的陈述。这种教科书式的严谨性，使得这本书非常适合作为研究生课程的参考资料，它提供的不仅仅是“如何做”，更是深层次的“为什么这样做”。

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