ACM/ICPC算法训练教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:余立功 编

出品人:

页数:309

译者:

出版时间:2013-3

价格:34.50元

装帧:

isbn号码:9787302305132

丛书系列:

图书标签:

• ACM
• 计算机
• ICPC
• 编程
• 算法与数据结构
• ACM/ICPC算法训练教程
• 南京理工大学
• Programming
• ACM
• 算法
• 编程竞赛
• 数据结构
• 竞赛训练
• 编程入门
• 算法设计
• 计算机科学
• 实战演练
• 高校教材

《 ACM/ICPC算法训练教程 》内容介绍 这是一本旨在帮助学习者深入理解和掌握计算机科学核心领域——算法与数据结构的书籍。全书围绕ACM国际大学生程序设计竞赛（ACM/ICPC）这一世界级赛事的考察重点和难点展开，内容详实，涵盖了从基础概念到高级技巧的广泛范围。 核心内容概览： 本书系统地讲解了解决各类算法问题的基本思想、常用算法设计策略以及各种经典算法的原理与实现。学习者将能够掌握如何分析问题的复杂度，选择最优的算法和数据结构来高效解决问题。 数据结构部分： 基础数据结构： 详细介绍了线性结构（数组、链表、栈、队列）、树形结构（二叉树、平衡二叉树、B树、堆）、图结构（邻接矩阵、邻接表）等，并深入探讨了它们各自的优缺点、适用场景以及在实际问题中的应用。 高级数据结构： 涵盖了更复杂的数据结构，如哈希表（散列表）、跳跃表、字典树（Trie）、段树（Segment Tree）、Fenwick Tree（树状数组）、Disjoint Set Union（并查集）等。对于这些数据结构，本书不仅会阐述其构建原理和操作方法，还会深入剖析其时间空间复杂度，并给出相应的优化技巧。 算法设计与分析部分： 算法设计范式： 学习者将系统地学习各种经典的算法设计范式，包括： 分治法（Divide and Conquer）： 如归并排序、快速排序、汉诺塔问题、最近点对问题等。 动态规划（Dynamic Programming）： 涵盖背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法、状态压缩DP等多种经典DP问题，并教授如何进行状态定义、状态转移方程设计以及最优性证明。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 如活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim、Kruskal）、最短路径（Dijkstra）等。 回溯法（Backtracking）： 解决组合性搜索问题，如N皇后问题、数独问题、全排列、子集生成等。 分支限界法（Branch and Bound）： 用于求解最优解的搜索问题，例如旅行商问题。 图算法： 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）及其在连通性、拓扑排序、最短路径等问题中的应用。 最短路径算法： Dijkstra算法（单源非负权）、Bellman-Ford算法（单源可负权）、Floyd-Warshall算法（所有点对最短路径）。 最小生成树： Prim算法和Kruskal算法。 网络流： 最大流最小割定理、Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法、Dinic算法等。 数论算法： 素数与整除： 质因数分解、最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM）、欧几里得算法、扩展欧几里得算法。 模运算： 模幂运算、模逆元、中国剩余定理。 组合数学： 排列组合、Lucas定理、容斥原理。 字符串算法： 模式匹配： KMP算法、Boyer-Moore算法。 字符串匹配与查找： Rabin-Karp算法。 后缀数据结构： 后缀数组（Suffix Array）、后缀树（Suffix Tree）及其在字符串匹配、最长公共子串等问题中的应用。 计算几何： 基本概念： 点、线段、多边形、凸包。 几何判断： 点与直线关系、线段相交判断、点在多边形内判断。 几何算法： 凸包算法（Graham Scan、Jarvis March）、旋转卡壳法。 实战应用与进阶技巧： 本书不仅讲解算法原理，更注重将算法应用于实际问题。通过大量精心挑选的ACM/ICPC竞赛真题，读者可以检验所学知识，熟悉比赛的题型和风格。每道例题都提供了详细的解题思路、算法分析和代码实现，并常常包含多种解法，引导读者进行比较和优化。 此外，书中还会穿插一些高级技巧和优化方法，如： 预处理与离线处理： 如何通过预处理来加速查询。 数据结构优化： 如何组合不同的数据结构来解决复杂问题。 随机化算法： 如Monte Carlo方法、Las Vegas方法。 套题与专题训练： 针对特定算法模块（如图论、DP）或题型进行集中训练，帮助读者巩固和深化理解。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 1. 夯实算法基础： 熟练掌握各种基本和高级数据结构。 2. 提升算法思维： 掌握多种算法设计范式，能够将复杂问题分解为可解的小问题。 3. 增强编码能力： 能够将算法思想转化为高效、正确的代码。 4. 培养问题解决能力： 能够分析问题的本质，选择最合适的算法和数据结构。 5. 为竞赛做准备： 熟悉ACM/ICPC等程序设计竞赛的题型和解题技巧，提高竞赛成绩。 本书适合所有对算法与数据结构感兴趣的计算机科学专业学生、软件工程师以及希望提升编程能力的爱好者。无论您是初学者还是有一定基础的学习者，都能从中获益。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

语言风格也是我喜欢这本书的重要原因。作者的语言非常生动有趣，避免了枯燥乏味的理论陈述。他善于运用类比和形象化的描述，将抽象的算法概念变得具象化，让读者更容易理解。例如，在讲解网络流算法时，作者用“水管”的比喻来描述流量的传输，一下子就让这个复杂的概念变得清晰明了。此外，书中还穿插了一些作者在学习和比赛中的一些小故事和感悟，这些经历不仅增加了阅读的趣味性，更能够让读者感受到作者作为一名过来人的真诚与鼓励，仿佛是在和一位经验丰富的导师进行交流。

评分☆☆☆☆☆

在数据结构方面，这本书的讲解也做到了详尽和深入。作者没有仅仅停留在对各种数据结构的定义和基本操作的介绍，而是更进一步地探讨了它们在不同场景下的应用，以及如何通过巧妙地组合和优化数据结构来提升算法的效率。例如，在讲解平衡二叉搜索树时，作者不仅介绍了红黑树和AVL树，还详细阐述了它们在实际应用中的权衡，以及如何在特定问题中选择最合适的数据结构。对哈希表和字典树的深入讲解，也让我受益匪浅，理解了它们在字符串匹配和快速查找方面的强大威力。

评分☆☆☆☆☆

这本书，初次拿到手，就被它厚实而沉甸甸的质感所吸引，封面设计简洁大气，透露着一股严谨的学术气息，这让我对其中蕴含的知识充满了期待。翻开第一页，我就被作者的序言深深打动了。作者没有过多地炫耀自己的成就，而是以一种谦逊而恳切的态度，分享了自己对算法学习的热情和对读者学习过程的关怀。他强调了算法学习并非一蹴而就，需要循序渐进，更需要实践的检验。这一点让我感到非常认同，因为我自己在学习算法的过程中，也常常因为遇到困难而感到沮丧，但作者的这番话，仿佛一股暖流注入心田，给予了我继续前进的勇气和动力。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的还有书中对“复杂度分析”的细致讲解。很多时候，我们只关注算法是否能得出正确结果，而忽略了其效率。这本书则非常强调对算法的时间复杂度和空间复杂度的分析，并教导读者如何通过数学方法来估算算法的性能。作者会给出具体的计算过程，让我们明白为什么某些算法在处理大规模数据时会变得异常缓慢。这种对效率的关注，是成为一名优秀算法工程师的关键，也是在ACM/ICPC竞赛中脱颖而出的重要因素。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点之一，在于它对算法的“前世今生”以及其在ACM/ICPC竞赛中的应用场景的深入剖析。作者不仅仅是简单地介绍算法本身，而是会追溯算法的起源，讲述其发展演变的历史，以及在不同的领域，例如图论、动态规划、搜索等，算法是如何被创造出来，又如何被不断优化以适应更复杂的计算需求。更重要的是，作者会结合大量的ACM/ICPC的经典题目，详细讲解如何运用所学的算法来解决这些问题。这对于准备参加ACM/ICPC竞赛的选手来说，无疑是一份宝贵的财富，能够帮助我们建立起从算法理论到竞赛实战的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏书中对于“思考过程”的强调。很多算法书籍只告诉我们“怎么做”，但这本书却深入探讨了“为什么这样做”。作者会引导读者去分析问题的本质，去思考不同的解决方案之间的权衡，去理解每一种数据结构和算法选择背后的逻辑。例如，在讲解图算法时，作者会详细对比广度优先搜索和深度优先搜索的适用场景，以及它们在时间和空间复杂度上的差异，让读者不仅仅是记住它们的使用方法，更是理解它们的设计哲学。这种深入的思考，能够帮助我们培养出更强的独立分析和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书给我带来了非常棒的学习体验。它不仅是一本算法的“教科书”，更是一本“启蒙书”和“指导书”。它教会我的不仅仅是算法本身，更是一种学习算法、思考问题的方法。对于任何想要在算法领域深入探索，特别是对ACM/ICPC竞赛感兴趣的读者来说，这本书都绝对是不可或缺的宝藏。它就像一位循循善诱的老师，带领我一步步走进算法的奇妙世界，让我对未来的学习充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

在学习过程中，我最看重的一点就是实践性。一本好的算法书籍，绝不仅仅是理论的堆砌，更应该能够指导读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。这本书在这方面做得非常出色。每一章的末尾都设置了难度不一的练习题，从基础的巩固到进阶的挑战，应有尽有。我尝试着去解决其中的一些题目，虽然过程中遇到了不少困难，但每当我成功地调通一段代码， AC (Accepted) 的字样出现在屏幕上时，那种成就感是无与伦比的。作者在提供题目时，也贴心地给出了提示和解题思路，帮助读者在遇到瓶颈时能够找到突破口，而不是完全陷入迷茫。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，本书在图论算法部分的内容尤其扎实。无论是经典的Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法，还是更复杂的网络流算法，作者都进行了深入浅出的讲解，并提供了大量的例题来巩固学习效果。特别是对最近点对搜索和最小生成树算法的讲解，让我对这些算法的原理有了更深刻的理解，并且能够将其应用于实际问题中。书中对图的遍历方式，如DFS和BFS的详细解释，以及它们在不同问题中的应用，都为我打开了新的思路。

评分☆☆☆☆☆

紧接着，我开始逐章阅读。不得不说，这本书的逻辑组织非常清晰，每个章节的过渡都显得自然而流畅。作者在讲解每一个算法时，都会先从其基本思想入手，用通俗易懂的语言阐释其核心概念，然后再逐步深入到具体的实现细节和优化方法。对于我这个非科班出身的读者来说，这种由浅入深的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让我能够更轻松地理解那些看似复杂深奥的算法。更难得的是，书中穿插了大量的例题，并且对例题的解析也十分详尽，不仅仅是给出答案，更是详细地剖练了每一步的思考过程，包括为什么选择这种方法，以及这种方法有哪些优缺点。

评分☆☆☆☆☆

作者太敷衍了...

评分☆☆☆☆☆

作者太敷衍了...

评分☆☆☆☆☆

作者太敷衍了...

评分☆☆☆☆☆

作者太敷衍了...

评分☆☆☆☆☆

作者太敷衍了...