新编统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京大学出版社

作者:周英豪

出品人:

页数:221

译者:

出版时间:2006-8

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787301099865

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 统计方法
• 数据分析
• 高等教育
• 教材
• 学术研究
• 统计推断
• 回归分析

《算法设计与分析导论》 引言 在这个信息爆炸的时代，数据已成为一种至关重要的资源。然而，原始数据的价值有限，真正赋予它们生命力的是能够对其进行高效处理、分析和挖掘的算法。算法，作为解决特定问题的系统化步骤集合，是计算机科学的核心基石，也是现代科技进步的驱动力。从搜索引擎的排名机制，到社交网络的推荐系统，再到金融市场的交易策略，无不依赖于精妙绝伦的算法。 《算法设计与分析导论》旨在为读者提供一个全面而深入的算法学习体验。本书并非简单罗列各种算法，而是着重于算法的思想、设计原则、分析方法以及在实际问题中的应用。我们相信，掌握了算法的底层逻辑和设计思想，读者便能触类旁通，应对层出不穷的新问题，并创造出更具创新性的解决方案。 本书内容经过精心编排，力求循序渐进，覆盖从基础概念到高级主题的广泛领域。我们避免了对过于冷僻或理论性过强的算法的赘述，而是将精力集中在那些具有普遍性、实用性强且对理解更复杂算法至关重要的算法和技术上。我们的目标是培养读者独立思考、分析问题、设计并评估算法的能力，而非仅仅记忆现成的代码。 核心理念与特色 本书贯穿的核心理念是“理解胜于记忆”。我们坚信，只有深刻理解算法的运作原理、时间复杂度和空间复杂度，才能在面对实际问题时做出明智的选择，并优化解决方案。因此，本书在讲解每个算法时，都会详细阐述其背后的逻辑、关键步骤以及为什么它能够有效地解决问题。 本书的另一大特色是注重理论与实践的结合。每一章都会通过丰富的实例来展示算法的应用，帮助读者将抽象的理论概念具象化。此外，我们还会提供一些思考题和编程练习，鼓励读者动手实践，加深对算法的理解。我们相信，通过亲自动手实现和调试算法，读者才能真正掌握其精髓。 内容概览 本书的结构设计遵循由易到难的原则，为读者构建一个坚实的算法知识体系。 第一部分：算法基础 第1章：计算模型与复杂度分析 本章将从最基础的计算模型（如图灵机）入手，介绍算法的定义和基本属性。 我们将重点讲解渐进符号（O、Ω、Θ），这是衡量算法效率的关键工具。通过清晰的图示和实例，我们将深入剖析时间复杂度和空间复杂度的概念，以及如何分析简单程序的复杂度。 我们将讨论最坏情况、最好情况和平均情况复杂度的区别，并解释为何通常关注最坏情况。 这部分是后续所有内容的基础，我们将用最直观的方式帮助读者建立对算法效率衡量的正确认识。 第2章：递归与分治策略 递归是算法设计中一种强大而优雅的工具。本章将详细讲解递归的思想，如何识别递归结构，以及如何设计递归算法。 我们将重点介绍分治（Divide and Conquer）这一重要的算法设计范式。通过经典的例子，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），我们会展示如何将一个大问题分解为若干个较小的子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解以得到原问题的解。 我们将分析分治算法的复杂度，并讨论其优势与局限性。 第二部分：核心算法技术 第3章：贪心算法（Greedy Algorithms） 贪心算法是一种“眼前利益最大化”的策略，在每一步都做出局部最优的选择，期望最终得到全局最优解。 我们将介绍贪心算法的设计思路，以及如何证明其正确性。 书中将覆盖一系列经典的贪心算法应用，例如：活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树（Minimum Spanning Tree）（如Prim算法和Kruskal算法）。 我们将分析不同贪心算法的时间复杂度，并讨论贪心算法的适用范围和潜在的陷阱。 第4章：动态规划（Dynamic Programming） 动态规划是处理具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大工具。 本章将深入讲解动态规划的核心思想：将问题分解为子问题，解决子问题并将结果存储起来，避免重复计算。 我们将从简单的例子入手，例如斐波那契数列，逐步过渡到更复杂的经典问题，如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）、编辑距离（Edit Distance）。 我们将详细介绍自顶向下（带备忘录）和自底向上（表格法）两种动态规划实现方式，并分析其时间复杂度和空间复杂度。 第5章：图算法（Graph Algorithms） 图是描述对象之间关系的强大模型，在现实世界中有着广泛的应用。 本章将介绍图的基本概念，包括顶点、边、有向图、无向图、权重图等。 我们将重点讲解两种图的遍历算法：广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）和深度优先搜索（Depth-First Search, DFS），并分析它们的用途，如查找最短路径（无权图）、连通性判断等。 我们将介绍单源最短路径算法，包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，以及所有顶点对最短路径算法（Floyd-Warshall算法）。 本书还会涉及最小生成树算法（Prim和Kruskal，在此处作为图算法的延伸），以及拓扑排序等。 第三部分：进阶主题与应用 第6章：搜索与回溯算法（Search and Backtracking） 本章将介绍解决组合搜索问题的常用技术。 我们将深入讲解回溯（Backtracking）算法，它是一种通过探索所有可能的解来找到一个或所有解的算法。我们将通过经典的例子，如N皇后问题、数独求解，来展示回溯算法的设计与实现。 我们将讨论如何优化回溯搜索，例如剪枝策略，以提高效率。 第7章：字符串匹配算法 字符串匹配是计算机科学中的一个基本问题，在文本编辑、搜索引擎等领域有着重要应用。 我们将介绍朴素的字符串匹配算法，并着重讲解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，分析其如何通过预处理模式串来避免不必要的比较，从而达到线性时间复杂度。 我们还将简要介绍Rabin-Karp算法及其思想。 第8章： NP完全性理论（NP-Completeness Theory） 本章将为读者打开一个更广阔的理论视野。 我们将介绍P类问题和NP类问题的概念，以及NP-hard和NP-complete的定义。 我们将解释归约（Reduction）的概念，以及它在证明NP完结性中的作用。 虽然NP完全性问题通常没有已知的多项式时间算法，但理解其理论对于我们识别问题的困难程度、选择合适的近似算法或启发式算法至关重要。 学习方法与建议 为了最大化本书的学习效果，我们建议读者： 1. 主动思考： 在阅读每个算法时，不要急于看答案，尝试自己推导过程，理解其逻辑。 2. 动手实践： 尝试用你熟悉的编程语言实现书中的算法。通过编码和调试，你会对算法有更深刻的认识。 3. 分析复杂度： 对于每一个算法，都要花时间去分析它的时间复杂度和空间复杂度。这是评估算法优劣的关键。 4. 解决问题： 尝试将学到的算法应用于书中提供的例题或自己遇到的实际问题。 5. 讨论交流： 如果可能，与同学或同行交流学习心得，共同解决疑难问题。 结语 算法是解决问题的通用语言，是构建复杂系统的基石。掌握了算法设计与分析的原理，你将获得解决各种计算难题的能力，为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。《算法设计与分析导论》将是你踏上这段精彩旅程的可靠向导，帮助你理解算法的优雅与力量。我们期待与你在算法的世界里相遇！

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最让我感到惊喜的是，这本书的价值体系似乎不仅仅停留在“工具箱”层面，它还尝试触及统计学的伦理和哲学思考。在很多关于回归分析和因果推断的章节中，作者反复强调“相关不等于因果”的警示，并且引入了关于数据偏见（Bias）的讨论。它没有把数据视为绝对客观的真理，而是教会我们认识到数据收集过程、模型选择本身就可能隐藏着倾向性。例如，书中探讨了算法推荐系统中，如果初始训练数据存在某种群体代表性不足的问题，后续的统计模型会如何固化这种偏见，并可能对社会造成何种负面影响。这种深层次的探讨，让我对统计学有了更严肃的认识：它不仅是一种分析工具，更是一种需要审慎使用的社会力量。这本教材的格局由此拔高，它培养的不仅仅是合格的分析师，更应该是有社会责任感的知识分子。这使得这本书超越了普通的教科书范畴，更像是一部关于数据时代批判性思维的入门指南。

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阅读体验方面，我必须点赞这本书在“疑难排解”部分的设计。很多时候，我们看教材不是卡在公式上，而是卡在那些“为什么是这样”的细节上。这本书在这方面做得非常细致入微，它似乎预设了读者可能会产生的各种困惑。比如，在讲解方差分析（ANOVA）时，很多教材会直接跳到F检验，但这本书特地花了一个小版块来解释“为什么我们不用多个t检验来替代ANOVA”，并且用图示说明了多重比较带来的假阳性风险。这种“主动预判问题”的处理方式，让我感觉不像是在和一个冷冰冰的知识库对话，更像是在和一个经验丰富的导师交流。而且，它对软件操作的指导也显得很与时俱进，没有死守着某个过时的软件版本不放，而是兼顾了主流统计软件（比如SPSS、R或Python库）的通用思路，让读者在学习理论的同时，也能随时跟进到实际操作层面。这种理论与实践紧密结合的编排，让知识的“保质期”大大延长了。

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这本书拿到手的时候，说实话，我对它的期待值并没有太高。毕竟现在市面上的统计学教材实在是太多了，大多都是老生常谈，翻来覆去就是那几套公式和模型，读起来枯燥乏味，简直像在啃石头。但是，当我翻开《新编统计学》的目录时，心里咯噔一下，感觉有些不一样的地方。它似乎没有把大量的篇幅都堆砌在那些让人头疼的概率论基础和复杂的数理推导上，而是更注重实操性和应用性。特别是它对数据可视化的介绍，居然用了不少篇幅，而且讲解得非常直观，连我这个对编程和图形学一窍不通的人，也能大致理解如何用工具把数据讲出“人话”。我记得里面有个案例，分析的是某个地区不同收入群体对某项公共政策的支持度变化，作者没有直接抛出复杂的回归模型，而是先用一系列巧妙的图表来呈现趋势，让人在视觉上就建立起对数据关系的初步认知，这种循序渐进的方式，比起那些上来就甩公式的教材，对初学者友好太多了。我这种平时只处理文字信息的人，居然能津津有味地读下去，甚至还想尝试着自己动手处理一些公开的小数据集，这在以前是绝对不敢想象的。这本书的整体排版也比较舒服，留白适中，图文搭配合理，没有那种密密麻麻让人喘不过气的压迫感，阅读体验大大加分。

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读完前几章，我最大的感受是作者在“情境化”上下了很大功夫。很多统计学教材为了追求理论的严谨性，把所有的例子都抽象化成什么“甲乙双方”、“随机抽取N个样本”，读起来像是在做逻辑推理题而不是学习应用科学。但这本《新编统计学》则不同，它大量引用了社会调查、市场研究甚至是一些媒体报道中的真实数据场景。比如在讲解假设检验的时候，它没有直接讲解零假设和备择假设的数学定义，而是设置了一个场景：一家新开的咖啡店想知道它的招牌拿铁是否真的比竞争对手的口感更好。作者引导我们如何设计实验，如何采集数据，然后才一步步带入统计检验的流程。这种“以终为始”的教学方式，让我立刻明白“我为什么要学这个？”以及“这个知识点在现实中能派上什么用场”。尤其是它对置信区间的解释，不像过去那样死板地解释为“多次重复抽样95%的区间会包含总体参数”，而是说成“我们有九成的把握相信，如果我们重复这次调查，真实情况会落在这个范围内”。这种更贴近日常语言的表达，极大地降低了理解门槛，让原本高高在上的统计概念变得触手可及。这套书对培养一种“统计思维”——即如何用数据驱动决策的思维——比单纯的知识灌输要成功得多。

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这本书的编排结构，有一种老派匠人的沉稳和新派教学法的灵活交织感。我特别欣赏它在章节衔接上的过渡处理。通常情况下，从描述性统计到推断性统计的跨越会显得很突兀，就像是突然从地上跳到了屋顶。但在《新编统计学》里，作者似乎总能找到一个巧妙的桥梁来连接前后知识点。比如说，在讲完平均数和标准差之后，它没有急着跳入中心极限定理，而是插入了一个小节，讨论了“样本统计量的不确定性”问题，这自然而然地引出了为什么我们需要概率分布作为工具。此外，这本书在处理那些容易混淆的概念时，展现出了极高的耐心。例如，对于“显著性水平”和“P值”的区分，很多教材只给出公式或定义，但这本书通过对比不同P值下，我们应该如何向非专业人士解释实验结果，提供了非常细致的口径建议。这让我意识到，统计学不仅是数学工具，更是一种有效的沟通语言。它不仅仅告诉我“怎么算”，更重要的是告诉我“怎么说”，这对于需要向管理层或客户汇报结果的人来说，是无价的财富。

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