计算机程序设计基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:马德骏

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2006-8

价格:23.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030179593

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 计算机程序设计
• 编程入门
• C语言
• 算法基础
• 数据结构
• 程序设计
• 计算机基础
• 编程教程
• 入门教材
• 计算机科学

《算法的艺术与实践》 本书深入探讨了算法这一计算机科学的核心概念，从基础原理到前沿应用，为读者构建一个全面而深刻的理解框架。我们相信，精妙的算法是解决复杂计算问题的基石，而掌握算法的设计、分析与实现，则是成为一名优秀程序员的必经之路。 第一部分：算法的基石 本部分旨在为读者打下坚实的算法基础，使其能够理解算法的本质、评价标准以及基本构建块。 理解算法的本质： 我们将从“什么是算法”这一最根本的问题出发，通过生动形象的例子，例如旅行商问题、排序问题等，阐释算法作为一系列明确指令的序列，用于解决特定问题的过程。我们会强调算法的通用性、有效性和可执行性，使其区别于随意的操作。 算法的度量与分析： 掌握算法的效率是至关重要的。本节将详细介绍时间复杂度和空间复杂度这两个核心概念，并引入大O表示法来描述算法的渐进行为。读者将学习如何通过“最坏情况”、“平均情况”和“最好情况”来分析算法的性能，并理解为何高效的算法能够在面对海量数据时依然表现出色。 基本算法设计技术： 我们将系统性地介绍几种最基础也是最重要的算法设计范式。 分治法 (Divide and Conquer)： 以快速排序、归并排序等经典算法为例，讲解如何将一个大问题分解为若干个相似的子问题，递归地解决子问题，最后将子问题的解合并起来。 动态规划 (Dynamic Programming)： 重点介绍如何识别问题的重叠子问题和最优子结构特性，通过记忆化或自底向上的方法，避免重复计算，从而获得最优解。我们将以斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典问题进行深入剖析。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 讲解如何通过每一步都做出当前看起来最优的选择，以期望获得全局最优解。我们将用活动选择问题、哈夫曼编码等例子来阐述贪心策略的应用场景及其局限性。 数据结构与算法的协同： 算法的效率往往与所使用的数据结构密切相关。本部分将重点介绍几种基本但极为重要的数据结构，并展示它们如何支持高效的算法。 线性数据结构： 数组、链表、栈、队列及其常见应用，以及如何在这些结构上高效地实现基本操作。 树形数据结构： 二叉树、二叉搜索树、平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的原理和操作，以及它们在搜索、排序和数据管理中的作用。 图形数据结构： 图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及与图相关的基本遍历算法（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）。 第二部分：经典算法的深度探索 本部分将深入研究一些在计算机科学领域具有里程碑意义的经典算法，并拓展其应用领域。 排序算法的精髓： 除了第一部分提到的分治法排序，我们将进一步探讨： 插入排序、冒泡排序： 分析其简单性以及在小规模数据上的效率。 选择排序： 理解其最小交换次数的特点。 希尔排序： 了解其基于增量序列的改进思想。 计数排序、桶排序、基数排序： 学习非比较排序算法的原理，理解它们在特定数据分布下的超高效率。 搜索算法的智慧： 线性搜索与二分搜索： 对比分析它们的效率差异，以及二分搜索对数据有序性的要求。 散列表 (Hash Table)： 深入讲解散列函数的设计、冲突解决策略（链地址法、开放寻址法）及其在快速查找中的关键作用。 图算法的广阔天地： 最短路径算法： 详细介绍Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径），以及它们的应用，如导航系统、网络路由。 最小生成树算法： 讲解Prim算法和Kruskal算法，理解如何在给定的加权无向图中找到权值总和最小的生成树，并应用于网络设计、连接问题。 拓扑排序： 适用于有向无环图（DAG）的排序方法，在任务调度、依赖关系分析中的应用。 字符串匹配算法： 朴素字符串匹配： 分析其效率限制。 KMP算法 (Knuth-Morris-Pratt)： 学习其如何利用模式串的内部结构避免不必要的比较，从而实现线性时间匹配。 Boyer-Moore算法： 了解其从后向前匹配的策略，以及“坏字符”和“好后缀”规则如何进一步提升效率。 第三部分：算法的前沿与应用 本部分将引导读者将所学算法知识应用于解决更复杂、更现代的问题，并介绍一些前沿的算法思想。 近似算法与启发式算法： 面对NP-hard问题，当精确求解不可行时，如何设计近似算法来获得接近最优的解，以及启发式算法如何在实际应用中找到可接受的解。 概率算法与随机化算法： 介绍如何利用随机性来设计更高效的算法，例如蒙特卡洛算法、随机化快速排序。 算法在特定领域的应用： 数据挖掘与机器学习： 介绍用于聚类、分类、关联规则挖掘等的常用算法，如K-Means、决策树、Apriori。 计算几何： 介绍凸包问题、最近点对问题等，以及相关的几何算法。 网络算法： 介绍在分布式系统、网络路由、负载均衡等场景下的算法应用。 密码学算法简介： 简要介绍一些基本的加密、解密算法原理，如RSA、AES，体会算法在安全领域的重要性。 学习本书，您将： 建立坚实的理论基础： 深刻理解算法的运行机制、效率和优缺点。 掌握核心设计范式： 能够独立运用分治、动态规划、贪心等思想解决问题。 熟练运用经典算法： 能够选择并实现适合特定场景的排序、搜索、图算法。 提升问题解决能力： 培养将复杂问题分解、抽象并设计高效解决方案的思维方式。 为深入学习打下基础： 为进一步探索机器学习、人工智能、大数据等领域做好准备。 《算法的艺术与实践》不仅仅是一本技术手册，更是一本思维的启迪之书。我们鼓励读者在学习过程中，勤于思考，勇于实践，不断挑战自我，在算法的世界中发现其无穷的魅力与强大的力量。

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这本书的排版和视觉呈现，也让我这个视觉驱动型的学习者感到非常舒服。现在的技术书籍，很多要么是密密麻麻的纯文字，要么就是色彩斑斓但重点不突出的设计。而《计算机程序设计基础》的布局拿捏得恰到好处。代码块的设计非常清晰，关键的关键字、被修改的变量，都会用不同的颜色或加粗来突出显示，这在阅读长段代码时，极大地减轻了眼睛的负担。更妙的是，它引入了“调试侦探”的版块，每隔几页就会出现一个故意设置错误的程序片段，然后要求读者像调试器一样，一步一步跟踪变量的值，找出错误所在。这种交互式的学习体验，远比死记硬背语法规则有效。我经常拿着笔，跟着书上的例子一步步演算，记录下每次循环结束后变量状态的变化。这种主动参与的过程，让我对“程序是如何一步步执行的”有了非常直观的认识，不再仅仅停留在对代码的表面理解上。它成功地将枯燥的理论学习，转化成了一种类似解谜游戏的体验。

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我之前尝试过几本号称是“快速入门”的编程书，结果往往是学习了两天就陷入了代码泥潭，全是看着示例敲，自己想写点东西就抓瞎。但是这本《计算机程序设计基础》明显走的是另一条路线，它更侧重于“计算思维”的培养。书中对算法的阐述简直是一场思维的盛宴。它不是简单地介绍几种现成的排序算法，而是深入剖析了每种算法背后的思想——为什么冒泡排序效率低，而快速排序又能快在哪里。讲解的过程中，作者似乎总是在引导你思考：“面对这个问题，最高效的解决路径是什么？”这种提问式的引导，比直接给出答案要有效得多。比如在讲解递归时，它没有停留在函数的自我调用层面，而是用“俄罗斯套娃”和“镜子反射”这种有趣的场景来描绘无限分解与回归的过程。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“逻辑陷阱”小测验，那些题目往往不是考察你记住了哪个函数名，而是考察你对程序执行顺序的理解深度。读完这些部分，我感觉自己好像不是在学一门技术，而是在接受一套严谨的逻辑训练，这对于提升解决问题的能力非常有益。

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与其他面向特定语言的书籍不同，这本书的抽象层次把握得非常到位。它没有一开始就陷入Python的缩进规则或是C++的指针操作，而是先建立了一个坚实的、与具体语言无关的“编程概念模型”。这种“先建立理论框架，后填充具体实现细节”的策略，极大地增强了知识的迁移性。比如，书中关于面向对象编程（OOP）的讲解，完全是用“类”和“实例”的哲学定义来阐述的，它先告诉你什么是“抽象”和“封装”的意义，而不是直接教你写`class`关键字。这种自上而下的学习路径，意味着将来当我需要学习新的编程语言时，我只需要关注它如何实现这些已知的概念，而不需要从头开始理解编程的本质。这给我一种很强的“工具感”——这本书教给我的，是放之四海而皆准的内功心法，而不是某一个特定软件的操作手册。这种深度和广度的平衡，让这本书的价值远超一本入门教材的范畴，更像是一本编程思想的奠基之作。

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让我印象最深刻的，是作者在处理错误和异常机制时的态度。很多教材在讲到错误时，往往是轻描淡写，一带而过，好像好的程序就不会出错一样。但这本书却花了相当大的篇幅来讨论“容错性”和“健壮性”。它不仅教会你如何编写能正常运行的代码，更重要的是，它教会你如何预期代码会出错，并优雅地处理这些意外情况。书中对`try-catch-finally`结构的讲解，配以大量真实世界中可能发生的I/O错误、网络超时等情景模拟，让我意识到，一个真正专业的程序员，其能力很大程度上体现在如何处理那些“不应该发生但就是发生了”的状况。作者强调，程序出错并不可怕，可怕的是程序在出错时会以一种不可控的方式崩溃。通过这本书的学习，我建立起了一种强烈的责任感——不仅仅是对程序功能的实现负责，更是对其在各种边界条件下的稳定运行负责。这种对细节的执着和对潜在风险的预判能力，是这本书留给我最宝贵的财富。

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这本《计算机程序设计基础》确实是为完全没有编程经验的人量身定做的。我记得我拿到这本书的时候，心里还有点打鼓，毕竟“程序设计”听起来就挺高深的。可这本书的开篇，不是直接甩出一堆晦涩难懂的代码术语，而是用了一种非常形象的比喻，把程序比作是制作一道复杂菜肴的食谱，每一步指令都必须清晰准确。这种叙事方式立刻拉近了与读者的距离，让人感觉编程不是高不可攀的“黑魔法”，而是一种有逻辑、可遵循的思维过程。书中对变量、数据类型这些最基础的概念讲解得极其耐心，举的例子都贴近生活，比如用“容器”来解释变量，用“是/否”来解释布尔值。更值得称赞的是，它在介绍流程控制时，比如循环和条件判断，没有直接堆砌语法，而是先用流程图的形式把逻辑脉络梳理清楚，然后再对应到具体的代码实现上。这让我在构建自己的程序思维框架时，有了一个非常坚实的地基。读完前几章，我最大的感受就是，这本书真正做到了“零基础入门”，它没有急于求成地让你去写复杂的应用，而是把内功心法打磨得非常扎实，为后续深入学习打下了坚不可摧的理论基础。

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