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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:于殿泓

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2006-12

价格:18.00元

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isbn号码:9787560617305

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《算法的世界：从理论到实践的探索之旅》 内容梗概： 本书旨在为读者打开算法的奇妙世界，深入浅出地解析算法的设计思想、核心原理以及在实际问题中的应用。我们不谈论具体的图像处理或检测技术，而是聚焦于算法本身，从最基础的排序、搜索，到更高级的数据结构、图算法、动态规划，再到机器学习领域中常用的算法思想，力求为读者构建一个清晰、严谨的算法知识体系。 详细章节介绍： 第一部分：算法的基石——基础概念与度量 第一章：算法的本质与魅力 什么是算法？不仅仅是代码，更是解决问题的逻辑。 算法的特点：有限性、确定性、可行性、输入与输出。 算法的历史渊源：从古代计算到现代计算机科学的演进。 算法的重要性：在信息时代，算法是驱动一切的核心动力。 为何要学习算法？提升解决问题的能力，培养计算思维。 如何评价一个算法的好坏？时间复杂度与空间复杂度的初步认识。 本章将引导读者建立对算法的初步认知，理解其在计算机科学中的核心地位。 第二章：复杂度分析——衡量算法效率的标尺 时间复杂度： 基本概念：如何衡量算法执行所需的时间。 渐进符号 O、Ω、Θ：理解算法增长趋势的数学语言。 常见时间复杂度：常数 O(1)、对数 O(log n)、线性 O(n)、线性对数 O(n log n)、平方 O(n^2)、立方 O(n^3)、指数 O(2^n)、阶乘 O(n!)。 如何分析代码的时间复杂度：顺序结构、分支结构、循环结构、函数调用。 摊还分析：理解平均情况下的时间复杂度。 空间复杂度： 基本概念：如何衡量算法执行所需的最大内存空间。 分析方法：与时间复杂度分析类似，关注变量、数据结构等占用的空间。 时间与空间的权衡：在实际应用中，如何根据需求选择合适的复杂度。 本章将带领读者掌握分析算法效率的关键工具，理解不同复杂度带来的性能差异，为后续算法的学习和选择奠定基础。 第二部分：数据组织与检索——高效处理信息的艺术 第三章：排序的艺术——将无序变为有序 基本排序算法： 冒泡排序：直观易懂，但效率较低。 选择排序：稳定但效率不高。 插入排序：在部分有序的情况下效率较高。 高效排序算法： 希尔排序：插入排序的改进，复杂度更优。 快速排序：分治思想的经典应用，平均效率高。 归并排序：稳定且效率高，但需要额外空间。 堆排序：利用堆结构进行排序，效率高且原地排序。 排序算法的稳定性：理解排序算法是否保持相等元素的相对顺序。 基数排序、桶排序：非比较排序，在特定数据分布下效率极高。 本章将深入剖析各种排序算法的设计思想、实现细节以及性能特点，让读者理解“有序”是如何以不同方式实现的。 第四章：搜索的智慧——在数据中快速定位 线性搜索：最简单直接的搜索方法。 二分搜索：利用有序数据的强大工具，效率极高。 前提条件：数据必须是已排序的。 迭代与递归实现。 在实际应用中的变种（查找第一个/最后一个等于目标值的元素）。 哈希查找：通过散列表实现平均 O(1) 的查找速度。 哈希函数的设计与选择。 冲突解决方法：链地址法、开放地址法（线性探测、二次探测、双散列）。 树形搜索： 二叉搜索树：基本概念、插入、删除、查找操作。 平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）：理解其平衡机制，保证查找效率。 B树与B+树：在文件系统和数据库中的广泛应用。 本章将展示如何在海量数据中快速找到目标，掌握高效搜索的多种策略。 第五章：数据结构——组织信息的精妙蓝图 线性数据结构： 数组：随机访问的优势。 链表（单向、双向、循环）：动态内存管理的优势。 栈：后进先出（LIFO）的应用，如函数调用栈。 队列：先进先出（FIFO）的应用，如任务调度。 非线性数据结构： 树（二叉树、多叉树）：层次化数据的表示。 图：节点与边的关系，建模现实世界。 堆（最大堆、最小堆）：优先队列的实现。 抽象数据类型（ADT）：理解不同数据结构所支持的操作。 本章将带领读者认识各种数据结构，理解它们的设计哲学和适用场景，为构建更复杂的算法打下基础。 第三部分：算法设计范式——解决复杂问题的通用策略 第六章：分治策略——“分而治之”的智慧 基本思想：将一个大问题分解成若干个小问题，分别解决，然后合并结果。 经典应用： 归并排序。 快速排序。 最大子数组问题。 汉诺塔问题。 递归的应用：分治算法的天然表达形式。 本章将深入理解分治思想，并学习如何将其应用于解决实际问题。 第七章：动态规划——“以空间换时间”的优化艺术 基本思想：将问题分解成重叠的子问题，通过存储子问题的解来避免重复计算。 核心概念： 最优子结构：问题的最优解包含其子问题的最优解。 重叠子问题：子问题在计算过程中会被重复计算多次。 状态定义：如何用数学公式描述子问题的解。 递推关系：如何根据子问题的解推导出大问题的解。 填表法（自底向上）与备忘录法（自顶向下）。 经典问题： 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/子串。 编辑距离。 本章将揭示动态规划的强大威力，学习如何识别和解决可以用动态规划解决的问题。 第八章：贪心算法——“局部最优”的逐层逼近 基本思想：每一步都做出当前看起来最优的选择，而不去考虑未来的结果。 贪心选择性质：全局最优解可以通过一系列局部最优选择得到。 最优子结构：与动态规划类似。 应用场景： 活动选择问题。 霍夫曼编码。 最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）。 最短路径（Dijkstra算法）。 贪心算法的局限性：并非所有问题都适用。 本章将探讨贪心算法的原理，学习何时可以使用贪心策略，以及其潜在的局限性。 第九章：回溯与分支限界——搜索空间的系统剪枝 回溯法： 基本思想：一种系统地搜索问题解的算法。在搜索过程中，当发现当前路径无法通向有效解时，就“回溯”到上一步，尝试其他可能的路径。 “深度优先”的探索方式。 应用：N皇后问题、数独求解、排列组合生成。 分支限界法： 基本思想：在搜索过程中，通过某种策略剪枝（排除）那些不可能包含最优解的“分支”，以达到搜索效率的提升。 常用于优化问题（求最大值或最小值）。 与回溯法的区别在于，分支限界法通常会维护一个“限界”，用来判断当前分支是否还有继续搜索的价值。 本章将介绍系统搜索策略，理解如何通过剪枝和回溯来高效地解决组合搜索问题。 第四部分：图论与网络——连接世界的抽象模型 第十章：图论基础——描绘复杂关系的语言 图的定义：顶点（节点）与边（连接）。 图的表示：邻接矩阵、邻接表。 图的类型：无向图、有向图、加权图、多重图。 图的遍历：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）。 连通性：连通分量、强连通分量。 本章将建立图论的基本概念，为后续学习图算法打下基础。 第十一章：图算法实践——探索连接的奥秘 最短路径算法： Dijkstra算法：单源最短路径（非负权边）。 Bellman-Ford算法：单源最短路径（可处理负权边，并检测负权环）。 Floyd-Warshall算法：所有点对最短路径。 最小生成树算法： Prim算法。 Kruskal算法。 拓扑排序：在有向无环图（DAG）中对节点进行线性排序。 关键路径：在项目管理中确定最短完成时间。 本章将深入应用图算法，解决实际中的路径、网络优化问题。 第五部分：概率与统计算法——处理不确定性 第十二章：概率统计在算法中的应用 随机化算法：利用随机性来设计算法，例如蒙特卡罗方法。 期望值与方差：分析算法的平均性能和稳定性。 贝叶斯定理：在某些算法（如朴素贝叶斯）中的应用。 随机数生成：伪随机数生成器的原理与应用。 本章将初步探讨概率统计在算法设计与分析中的作用。 第六部分：算法进阶与未来展望 第十三章：算法的效率与优化 算法的局限性：NP-hard问题与近似算法。 算法的并行化与分布式计算。 数据结构的选择对算法性能的影响。 如何选择最优算法解决特定问题。 本章将引导读者思考算法的极限，以及如何应对计算复杂度带来的挑战。 第十四章：算法的未来趋势 机器学习算法的底层逻辑。 量子计算与算法。 算法伦理与社会影响。 持续学习与实践的重要性。 本章将展望算法发展的未来，激发读者对更广阔领域的好奇心。 本书特色： 理论与实践并重：深入浅出的讲解算法的原理，并辅以丰富的实例和思考题，帮助读者将理论知识转化为实际能力。 清晰的结构：从基础到进阶，层层递进，构建完整的算法知识体系。 严谨的数学表达：在讲解中适度运用数学工具，确保算法描述的准确性，但同时避免过于深奥的推导，保持可读性。 广阔的应用视野：虽然不聚焦于具体技术领域，但本书讲解的算法思想和技术贯穿于计算机科学的各个角落，为读者打开解决问题的新视角。 启发式教学：鼓励读者主动思考，理解“为什么”是这样，而不仅仅是“怎么做”。 通过阅读本书，你将能够： 深刻理解各种经典算法的设计思想和核心原理。 掌握分析和评价算法时间与空间复杂度的方法。 熟练运用分治、动态规划、贪心、回溯等算法设计范式。 掌握图论基础及常用图算法的应用。 培养严谨的计算思维和解决复杂问题的能力。 为进一步学习更高级的算法和技术（如机器学习、人工智能等）打下坚实的基础。 无论你是计算机科学专业的学生，还是希望提升自身编程和解决问题能力的开发者，亦或是对算法世界充满好奇的探索者，《算法的世界：从理论到实践的探索之旅》都将是你不可或缺的伴侣。

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从学术贡献和参考价值的角度来看，这本书的注释和引文部分做得非常扎实和规范。每一个重要的算法和理论都有明确的出处标注，这不仅是对前人研究成果的尊重，也为我们后续进行更深入的文献调研提供了清晰的路径图。我注意到它引用了很多近五年内发表在顶级会议上的论文，说明作者对该领域的最新动态保持着高度的敏感性。这本书无疑是希望成为一本可以长期参考的工具书，而不是昙花一现的“热门”读物。它的价值在于其稳定性和权威性，我可以确信，即使几年后重读，其中的核心原理依然是指导我们进行图像研究的基石，这种历久弥新的知识价值，是我认为它最宝贵的地方。

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这本书的装帧设计相当出色，硬壳封面，触感扎实，那种沉甸甸的分量拿在手里就给人一种内容充实的预期。内页的纸张质感也很好，印刷清晰，字号排版适中，阅读起来非常舒适，长时间翻阅眼睛也不会感到疲劳。我特别喜欢它在章节划分上的逻辑性，从基础理论到复杂应用，循序渐进地构建起一个完整的知识体系。书中的插图和图表制作得非常精良，很多复杂的概念通过这些视觉辅助手段一下子就变得清晰明了，这对于学习一门技术性强的学科来说简直是福音。虽然我尚未深入到所有细节，但仅从排版和视觉呈现上来看，这本书无疑达到了专业教材的顶尖水准。它不仅仅是一本工具书，更像是一件精心打磨的艺术品，让人在阅读过程中都能感受到制作者的用心良苦。

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我仔细研究了书中关于实验和案例分析的部分。作者提供的不仅仅是理论公式，更有详尽的步骤指导，甚至连特定软件环境的配置要求都考虑进去了。我按照书中的一个经典数据集的预处理流程进行操作，发现其描述的每一步都精确无误，成功避开了我之前多次遇到的环境配置陷阱。这种对细节的极致关注，体现了作者对读者学习路径的深刻理解和体贴。更重要的是，它鼓励读者去“动手做”，而不是仅仅停留在“看懂”的层面。书中给出的几组对比实验结果的分析，也极具洞察力，帮助我理解了为什么在某些场景下，一种算法会优于另一种，这种深层次的比较分析，远超出了我预期的教学深度。

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初拿到这本书时，我最先关注的是它对前沿技术覆盖的广度与深度。翻阅目录，可以看到作者在基础的图像理论介绍之后，迅速切入了近年来大热的深度学习在视觉任务中的应用，例如目标识别和图像分割的最新进展。令我惊喜的是，它并没有停留在概念的罗列，而是花了大量篇幅去解析那些核心算法的数学原理和实现细节，这种严谨的态度在很多同类书籍中是比较少见的。特别是关于模型优化和训练策略的部分，我发现了几种我之前在其他地方没有见过的优化技巧，这对于我正在进行的实际项目非常有启发性。我感觉作者不仅仅是知识的搬运工，更是实践者，能够将一手经验提炼成清晰的文字，这一点非常难能可贵，让这本书的实用价值大大提升。

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这本书的语言风格非常平实，没有那种高高在上的学术腔调，读起来非常“接地气”。作者擅长用生动的比喻和生活化的例子来解释那些抽象的计算机视觉概念，比如在解释卷积核的工作原理时，他居然拿做菜的滤网来做类比，一下子就把我从思维的泥潭里拉了出来。这种亲切的叙述方式极大地降低了入门的门槛，对于像我这样半路出家转入这个领域的学习者来说，简直是太友好了。它不像有些教科书那样，读起来像是在啃石头，这本书更像是与一位经验丰富、耐心十足的导师进行一对一的交流，让人在不知不觉中吸收知识，享受学习的过程。我甚至会期待下一个章节会以怎样有趣的方式来呈现新的知识点。

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