具体描述
《计算机科学与技术系列教材•算法设计与分析》作为普通高等学校计算机与信息安全专业本科生的教材，根据国内外计算机技术的最新发展，阐述计算机算法的各种设计策略、算法分析和一些经典及应用问题的算法。
全书共11章，第1章介绍算法引论；第2章阐述了排序算法；第3章介绍了分治算法；第4章介绍了图的搜索算法；第5章介绍了贪心算法；第6章介绍了动态规划算法；第7章介绍了分支限界法；第8章介绍了并行算法；第9 章介绍了NP-完全问题；第10章介绍了近似算法；第11章介绍了概率算法。
《代码的温度：一次深度探索》 在数字时代的洪流中，我们每天都与无数的代码交织。它们隐藏在应用程序的流畅界面之后，驱动着复杂的系统，甚至塑造着我们认知世界的方式。然而，大多数时候，我们仅仅是代码的消费者，全然不知其背后蕴含的逻辑、智慧与匠心。这本书，旨在掀开那层神秘的面纱，带您走进代码的内心世界，去感受那些抽象指令在运行时的“温度”——一种由效率、优雅与深刻洞察所带来的独特触感。 我们将抛开那些冰冷的语法规则，不拘泥于特定编程语言的细节。本书的重点不在于教你如何写出“能跑”的代码，而是引导你去理解代码“为什么能跑得好”。我们将从最根本的思维方式出发，探讨如何将现实世界的问题抽象为计算机可以理解的结构，如何用逻辑的语言进行严谨的表达。这是一种思维的训练，一种将复杂问题化繁为简、抽丝剥茧的能力。 第一章：思维的基石——从混沌到有序 我们生活的世界充满了模糊与不确定，而计算机语言则追求精确与确定。本书将从认识这种“差距”开始，引导读者理解信息如何在计算机中被表示和处理。我们将探讨数据结构的基本概念，不仅仅是它们的名字（如数组、链表、栈、队列），更重要的是理解它们是如何组织数据的，以及这种组织方式为何会影响到后续的计算效率。想象一下，一个图书馆，如果书本随意堆放，你寻找一本书将是多么困难；而如果按照分类、索引有序排列，效率将截然不同。数据结构正是为信息构建“图书馆”的艺术。 我们会讨论如何将现实世界的对象、关系和流程，映射到计算机中的基本单元。这是一种“模型化”的过程，是解决任何复杂问题的起点。例如，如何表示一个社交网络中的人际关系？是使用列表，还是使用图？不同的表示方法，在查询朋友关系、查找共同好友时，其计算的耗时将天差地别。我们将通过一些生动的例子，说明这种选择的重要性，以及如何从最初的构思阶段就为高效的解决方案打下基础。 第二章：效率的脉搏——算法的精髓 数据结构为计算提供了“骨架”，而算法则是驱动这个骨架运转的“肌肉”。本章将深入探讨算法的核心思想。我们不会罗列海量的算法名称，而是聚焦于算法设计的基本范式：如何分解问题、如何迭代、如何递归。理解递归，就像是理解俄罗斯套娃，一个问题可以包含着另一个相似但规模更小的问题，直至达到最简单的“基本情况”。我们会用最直观的方式来解析递归的魅力与陷阱。 迭代，则是另一种强大的工具，通过重复执行一系列操作来逼近或解决问题。我们将讨论如何设计高效的循环，如何避免不必要的重复计算。这不仅仅是关于“快”，更是关于“巧”。一个好的算法，就像一位技艺精湛的工匠，用最少的力气，敲打出最精美的作品。 我们将引入“复杂度”的概念，这并非指算法的复杂程度，而是指算法在执行时对计算资源（主要是时间和空间）的消耗。我们会用“大O符号”这个简洁而有力的工具，来量化算法的效率。这就像是为不同的解题方法打分，让我们能够客观地评价哪种方法在处理海量数据时更具优势。从线性增长到指数增长，数字的跳跃不仅仅是数字，更是效率的鸿沟。 第三章：智慧的闪光——经典算法的剖析 理解了算法设计的基本思想后，我们将通过一些经典的算法来加以印证。这些算法并非只是书本上的理论，而是无数智慧的结晶，广泛应用于现实世界的各个角落。 排序的艺术： 从简单的冒泡排序到更高效的快速排序、归并排序，我们将逐一剖析它们的执行过程，理解它们在时间复杂度上的差异。为什么我们不需要每次都从头开始比较？排序的本质是什么？我们将发现，即使是看起来简单的排序问题，也蕴含着深刻的策略。 查找的智慧： 在海量数据中快速定位目标，是计算机科学中的一项基本挑战。我们将探索线性查找的局限，以及二分查找的“分而治之”的哲学。想象在一部厚厚的字典里查找单词，二分查找就像是直接翻到中间，根据字母顺序决定是向前还是向后继续查找，效率远高于从头开始一页一页翻。 图的遍历： 现实世界中充满了各种“连接”的结构，例如交通网络、社交关系、互联网。图算法是理解和操作这些连接的利器。我们将介绍广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），理解它们如何系统地探索图的各个节点，如同探索一片未知的森林，知道如何不遗漏任何角落。 路径的寻觅： 在图结构中找到最短的路径，是许多实际问题的核心，如导航系统中的最优路线规划。我们将简要介绍Dijkstra算法的思想，理解它如何一步步“贪婪”地找到从起点到所有其他点的最短距离。 在本章中，我们不仅仅是学习算法的步骤，更重要的是理解它们背后的设计思想，以及它们为何能在特定场景下表现出色。 第四章：优化之路——性能的精益求精 有了高效的算法和数据结构作为基础，我们还可以通过各种技巧进一步提升程序的性能。本章将探讨一些常见的优化策略。 空间换时间： 有时，牺牲一部分内存空间，可以换来显著的运行速度提升。我们将讨论如何利用额外的存储来缓存计算结果，避免重复劳动。 时间换空间： 反之，在内存资源受限的情况下，我们也可以通过一些方法来减少内存占用，即使这意味着稍微增加一些计算时间。 预处理的威力： 对于需要频繁执行的查询，提前进行一些计算和准备工作，可以在后续查询时极大地提高效率。 利用硬件特性： 现代计算机拥有复杂的硬件结构，如缓存、多核处理器。我们将简单介绍如何理解这些特性，并尝试编写能够更好地利用硬件的程序。 优化并非盲目地追求速度，而是要在效率、资源消耗和开发复杂度之间找到最佳的平衡点。 第五章：代码的温度——优雅与可维护性 代码的“温度”，最终体现在它的优雅与可维护性上。一个高效的算法，如果写成了难以阅读、难以理解的代码，其价值将大打折扣。本章将探讨如何编写清晰、简洁、易于维护的代码。 命名之道： 一个好的名字，能够传达变量、函数甚至类的意图，让代码“自己说话”。 模块化与抽象： 将复杂系统分解为小的、可管理的模块，使用抽象来隐藏细节，让代码结构更清晰。 注释的艺术： 合适的注释，是代码的“温度计”，能帮助他人（甚至未来的自己）理解代码的逻辑。 测试的保障： 编写测试用例，是保证代码质量、防止回归错误的重要手段。 我们将强调，编写“好”的代码，不仅是技术能力的体现，更是严谨的工程精神的体现。 结语：一次持续的旅程 《代码的温度》并非一本速成的秘籍，而是一次关于思维方式的深度探索。它将为你打开一扇理解计算本质的大门，培养你解决问题的能力，让你在面对复杂技术挑战时，多一份从容与自信。本书所探讨的原理与思想，超越了具体的编程语言，它们是构成现代软件工程的基石。 愿你在阅读本书的过程中，能真正感受到代码的“温度”，体会到逻辑之美，发现算法的智慧，并最终用这份温度，去创造更美好的数字世界。这是一次旅程的开始，而非终点，因为技术的进步永无止境，而对效率与优雅的追求，也永不停止。
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