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出版者:高等教育

作者:哈雷尔

出品人:

页数:479

译者:霍红卫

出版时间:2007-6

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787040216813

丛书系列:

图书标签:

• 算法
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《算法的奥秘：构建高效计算的基石》 导言 在信息时代，数据如同奔腾不息的河流，算法则是驾驭这股洪流的智慧船桨。从搜索引擎的精准匹配，到人工智能的深度学习，再到金融领域的风险评估，算法无处不在，深刻地影响着我们的生活与工作。本书并非探讨“算法学”这一抽象的学科名称，而是聚焦于那些构成现代计算世界根基的、具体而精妙的“算法”本身，以及它们如何被设计、分析与优化，从而驱动着技术的飞跃与社会的进步。 第一章：算法的灵魂——逻辑与效率的舞蹈 本章将带领读者深入理解算法的核心本质。我们将从最基础的逻辑思维出发，探讨算法是如何通过一系列清晰、明确的指令来解决问题的。在这里，“解决问题”不仅仅是得到一个答案，更重要的是如何以最优化的方式获得这个答案。我们将详细剖析“效率”这一关键概念，通过时间复杂度和空间复杂度这两个核心指标，量化算法的性能。读者将学习到如何解读Big O符号，理解不同规模的数据集会对算法性能产生怎样的影响，以及为何选择一个高效的算法至关重要。我们将通过生动的例子，例如简单的查找和排序算法，来直观地展示不同算法在效率上的巨大差异，并初步认识到优化算法可以带来怎样的性能飞跃。 第二章：数据结构的智慧——承载算法的语言 任何算法的实现都离不开数据的组织与存储，而数据结构正是实现这一目标的关键。本章将系统介绍各种基本和高级的数据结构，并阐述它们与算法之间的紧密联系。我们将从最熟悉的数组、链表、栈和队列开始，逐步深入到树（如二叉搜索树、AVL树、红黑树）、图、哈希表等更为复杂但功能强大的结构。对于每一种数据结构，我们不仅会讲解其内部构造和操作方式，更重要的是分析在不同场景下选择何种数据结构能够最大程度地提升算法的效率。例如，为何在需要快速查找时哈希表优于链表，为何在处理层级关系时树结构能够发挥巨大作用。我们将强调数据结构的选择是算法设计过程中不可或缺的一环，直接影响到最终解决方案的可行性和性能。 第三章：排序的艺术——重塑数据秩序的挑战 排序是计算机科学中最基础也最重要的问题之一。本章将深入探讨各种经典的排序算法，从简单的冒泡排序、插入排序、选择排序，到更高效的快速排序、归并排序、堆排序，以及适用于特定场景的计数排序、桶排序、基数排序等。我们将逐一剖析这些算法的工作原理，分析它们的优缺点，并进行详尽的时间和空间复杂度比较。更重要的是，我们将探讨在不同的数据集特性（如数据量大小、数据是否已有序、数据范围等）下，哪种排序算法是最优的选择。通过对排序算法的学习，读者将能够深刻理解算法设计中的权衡与选择，以及如何根据实际需求来优化解决方案。 第四章：搜索的哲学——在海量信息中寻踪觅迹 在浩瀚的数据海洋中，高效地找到所需信息是另一项核心挑战。本章将聚焦于各种搜索算法，从线性搜索的朴实无华，到二分搜索的 logarithmic 效率，再到在特定数据结构（如树和图）上的高效搜索方法。我们将详细讲解二分搜索的工作原理及其前提条件（有序数据），并探讨其在实际应用中的广泛性。对于图结构的搜索，我们将深入介绍广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），理解它们在路径查找、连通性分析等方面的应用。此外，本章还将触及哈希表中的冲突解决策略，以及它们对搜索效率的影响，为读者构建一个全面的搜索算法知识体系。 第五章：图论的魅力——连接万物的网络思维 图是描述实体之间关系的强大模型，广泛应用于社交网络、交通路线、计算机网络等众多领域。本章将带领读者领略图论的魅力，从图的基本概念（顶点、边、度、连通性）出发，深入探讨图的遍历（BFS、DFS）、最短路径问题（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树问题（Prim算法、Kruskal算法）等经典图算法。我们将详细解释这些算法的思路、实现步骤以及它们在解决实际问题中的应用。通过对图算法的学习，读者将能够掌握分析和解决涉及连接关系问题的能力，并理解如何在复杂的网络中寻找最优路径或构建最优连接。 第六章：动态规划的智慧——分解与重构的艺术 动态规划（Dynamic Programming，DP）是解决许多复杂优化问题的强大工具，其核心思想是将一个大问题分解成一系列相互关联的子问题，通过解决子问题并存储其结果，避免重复计算，从而高效地获得最优解。本章将深入浅出地讲解动态规划的思想，包括最优子结构和重叠子问题这两个关键特征。我们将通过经典的例子，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、最短编辑距离等，来演示如何构建状态转移方程，并进行自底向上或自顶向下（带备忘录）的实现。读者将学习到如何识别适合使用动态规划的问题，并掌握设计和实现动态规划算法的技巧。 第七章：贪心算法的捷径——局部最优的全局思考 与动态规划不同，贪心算法（Greedy Algorithm）在每一步选择时都采取当前状态下最优的决策，希望通过一系列局部最优的决策能够达到全局最优解。本章将探讨贪心算法的适用场景和工作原理，并通过实例，如活动选择问题、霍夫曼编码、部分背包问题等，来阐述贪心策略的有效性。我们将深入分析何时贪心算法能够保证找到最优解，以及何时它可能失效。通过对贪心算法的学习，读者将能够理解其简洁高效的特点，并学会判断一个问题是否可以通过贪心策略来解决。 第八章：回溯与分支限界——探索解空间的策略 当问题空间庞大且没有明确的规律可循时，回溯（Backtracking）和分支限界（Branch and Bound）算法提供了系统探索解空间的有效方法。本章将介绍回溯算法的“试探-剪枝”思想，并通过解决排列组合问题、八皇后问题、数独求解等经典问题来演示其实现。我们将讲解如何设计递归函数，以及如何通过剪枝来优化搜索过程。对于分支限界，我们将阐述其如何利用界限函数来剪去不可能产生最优解的子问题空间，从而提高搜索效率，并以旅行商问题为例进行说明。这些算法将帮助读者掌握处理组合优化和搜索类问题的通用框架。 第九章：字符串匹配的挑战——高效文本搜索之道 在文本处理、模式识别等领域，高效的字符串匹配算法至关重要。本章将介绍朴素的字符串匹配算法，并深入分析其局限性，随后重点讲解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore算法等经典的高效字符串匹配算法。我们将详细剖析KMP算法如何利用前缀函数来避免不必要的字符比较，以及Boyer-Moore算法如何利用“坏字符”和“好后缀”规则来加速匹配过程。通过本章的学习，读者将能够理解如何设计和应用高效的字符串匹配技术。 第十章：编码的艺术——信息压缩与数据加密 编码在信息存储、传输和安全方面扮演着核心角色。本章将介绍信息压缩的基本原理，包括无损压缩（如霍夫曼编码、LZW编码）和有损压缩（如JPEG、MP3）。我们将重点讲解霍夫曼编码，分析其如何根据字符出现频率构建最优的前缀码。此外，本章还将触及数据加密的基础概念，如对称加密和非对称加密，并简要介绍一些加密算法的思想，帮助读者理解信息安全保障的底层逻辑。 结论 本书通过对各类经典算法的深入解析，旨在帮助读者建立起扎实的算法基础，培养严谨的逻辑思维和解决问题的能力。算法是科学研究的工具，是技术创新的引擎，更是我们理解和改造世界的重要视角。掌握算法，意味着掌握了高效处理信息、优化决策、实现智能化的钥匙。希望本书能为您的学习之路提供有益的参考与启发。

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作为一名在软件开发领域摸爬滚打了多年的工程师，我深知算法的重要性，也一直在寻找一本能够系统性梳理和深化我对算法理解的书籍。《算法学》无疑满足了我的期望。这本书的讲解方式非常注重理论的严谨性和实践的可操作性。作者在介绍每个算法时，都会先给出清晰的定义和数学模型，然后详细分析其实现步骤和复杂度，最后还会提供实际的代码示例和应用场景。我尤其欣赏书中对于算法的各种变种和优化方案的讨论，这让我了解到，在实际开发中，我们往往需要根据具体情况对经典算法进行调整和改进。书中关于排序算法、查找算法、图算法以及字符串匹配算法的讲解都非常到位，它们是我在日常开发中经常会用到的工具。这本书的深度和广度都达到了一个非常高的水准，它不仅涵盖了计算机科学中最核心的算法知识，还涉及了一些前沿的研究方向。我发现，通过学习这本书，我对算法的理解更加深刻，解决问题的能力也得到了显著的提升。

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我是一名对机器学习和人工智能领域充满热情的初学者，我知道算法是这些领域的基础，因此我一直在寻找一本能够帮助我打好基础的书籍。《算法学》这本书，正是我的理想选择。作者的写作风格非常严谨，他从数学基础出发，逐步引导读者理解各种算法的原理。他对于算法的分析非常深入，不仅讲解了算法的实现，还深入剖析了算法的时间复杂度和空间复杂度。我尤其喜欢书中关于图论算法和搜索算法的讲解，这些算法在人工智能领域有着广泛的应用。例如，在进行路径规划时，Dijkstra算法和A*算法就显得尤为重要。书中提供的代码示例也非常实用，让我能够亲手实践，加深对算法的理解。我发现，通过学习这本书，我不仅掌握了许多核心的算法知识，更重要的是，我对这些算法在机器学习和人工智能中的应用有了更清晰的认识。这本书为我深入学习这些领域奠定了坚实的基础。

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作为一名对计算机科学充满热情的学生，我一直在寻找一本能够帮助我深入理解算法的书籍。《算法学》这本书，是我遇到的最好的选择。作者的语言风格非常具有启发性，他用一种非常直观和易于理解的方式，解释了各种算法的原理。他通过大量生动的例子和清晰的图示，让抽象的算法概念变得触手可及。我尤其喜欢书中对于算法的分析，作者会详细讲解算法的时间复杂度和空间复杂度，并给出各种优化策略。这对于我理解算法的效率和性能至关重要。书中关于排序算法、查找算法、图算法以及字符串匹配算法的讲解都非常全面，涵盖了各种经典算法。我发现，通过阅读这本书，我不仅掌握了许多重要的算法知识，更重要的是，我学会了如何用算法的思维来解决问题。这本书让我对计算机科学产生了更浓厚的兴趣，并为我未来的学习打下了坚实的基础。

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作为一名沉浸在计算机科学世界中的爱好者，我一直对算法的奥秘充满好奇。当我在书店琳琅满目的技术书籍中瞥见《算法学》时，我的内心便涌起一股强烈的冲动。这本书的封面设计简洁而富有力量，银色的字体在深邃的蓝色背景上闪耀，仿佛预示着其中蕴含的智慧光芒。我迫不及待地将其收入囊中，并将其置于我的书架最显眼的位置。翻开书页的那一刻，我就知道我找到了一本值得我深入研究的宝藏。作者的序言和前言部分，我被其对算法的热情和洞察力深深吸引。他用一种流畅而引人入胜的语言，勾勒出算法在现代科技中的重要地位，以及它们如何驱动着从搜索引擎到人工智能的方方面面。我尤其欣赏他对于算法的定义，它不仅仅是解决问题的步骤，更是一种思维模式，一种解决复杂问题的优雅方式。他强调了理解算法的本质，而非仅仅记住它们的实现细节，这对于我这样渴望掌握核心知识的学习者来说，无疑是至关重要的指引。这本书的结构也十分清晰，从基础概念的介绍，到各种经典算法的详细解析，再到高级算法的应用，层层递进，循序渐进，让我能够逐步建立起对算法世界的完整认知。我发现自己被其中的逻辑严谨性和数学之美深深打动。

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我是一位对数学和逻辑推理充满热情的业余爱好者，我一直相信，算法的本质是数学和逻辑的完美结合。《算法学》这本书正是这种信念的最好体现。作者在书中用一种非常严谨而优雅的方式，阐述了各种算法背后的数学原理。他会从数学公式的推导开始，逐步引导读者理解算法的每一步是如何运作的。我尤其喜欢他在书中对于递归和归纳法的运用，这些数学工具能够帮助我们以一种更抽象、更简洁的方式来描述和分析算法。书中关于复杂度分析的部分，作者更是将其上升到了理论高度，他不仅仅是计算时间复杂度，更是深入探讨了不同算法在面对不同规模数据时的性能表现。我发现，通过阅读这本书，我对数学的理解也得到了升华，我开始能够用一种更具批判性和分析性的眼光来看待问题。这本书的思维方式也深刻地影响了我，我开始学会用一种更加结构化和有条理的方式来解决生活中的各种问题。它教会了我如何将一个复杂的问题分解成更小的、可管理的子问题，然后逐个击破。

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我是一名有着多年软件开发经验的资深工程师，我一直在寻求一本能够帮助我回顾和深化对经典算法理解的书籍。《算法学》这本书，满足了我的这一需求。作者的语言风格非常成熟，他用一种精炼而深刻的方式，剖析了各种经典算法的精髓。他不仅仅停留在算法的表层描述，而是深入挖掘了算法背后的逻辑和设计思想。我尤其欣赏书中对于算法优化和性能分析的详细论述，这对于我在实际项目中提升代码效率至关重要。书中关于各种排序算法的比较分析，以及对分治法和动态规划的深入讲解，都让我受益匪浅。我发现，通过重温这些经典算法，我能够以一种全新的视角来审视我的代码，并找出潜在的改进空间。这本书就像一面镜子，让我能够更清晰地看到自己在算法方面的优势和不足。它也激发了我不断学习和探索新算法的热情。

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作为一个对数据结构和算法有着长期追求的开发者，我曾阅读过不少相关的书籍，但《算法学》给我的感觉却是独一无二的。这本书的语言风格非常成熟，充满了对技术细节的深刻洞察，但同时又不失人文关怀。作者在描述每个算法时，都非常细致地考虑到了算法的性能、可读性和可维护性。他会详细分析算法的时间复杂度和空间复杂度，并给出各种优化策略。我尤其欣赏他在书中对于不同数据结构的权衡分析，例如在处理大规模数据时，选择哪种数据结构才能达到最佳效果。书中提供的实际案例分析也让我受益匪浅，作者会结合现实世界中的一些应用场景，来讲解算法的实际运用，例如在推荐系统中如何使用协同过滤算法，或者在网络路由中如何应用Dijkstra算法。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我在学习算法的同时，也对如何将其应用到实际项目中有了更清晰的认识。这本书的内容深度和广度都达到了一个很高的水准，它不仅涵盖了各种经典的算法，还触及了一些前沿的研究领域。在我遇到的许多技术难题面前，《算法学》都为我提供了宝贵的解决方案和启示。

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我是一名对计算机科学理论充满好奇的自由职业者，我一直相信，理解事物的底层逻辑是关键。《算法学》这本书，就像一把钥匙，为我打开了算法世界的大门。作者的语言风格非常亲切，他用一种引人入胜的方式，将抽象的算法概念变得容易理解。他没有使用过多晦涩的专业术语，而是通过生动的比喻和形象的图示，来解释算法的工作原理。我尤其喜欢书中关于数据结构与算法之间关系的阐述，它让我明白，数据结构的选择直接影响到算法的效率。书中关于树、图、堆等数据结构的讲解都非常清晰，让我能够建立起对它们的基本认识。此外，书中关于算法的设计思想，例如贪心算法、分治算法、动态规划等，都为我提供了解决问题的全新思路。我发现，通过阅读这本书，我不仅学会了如何使用算法，更重要的是，我学会了如何思考算法，如何设计出更优的解决方案。这本书就像一位耐心的导师，引导我一步步走向算法的殿堂。

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我是一名在校的计算机科学专业的学生，在学习过程中，我经常会遇到一些棘手的算法问题，导致我在编程练习中举步维艰。直到我偶然间接触到《算法学》，我才真正体会到什么叫做“拨云见日”。这本书的讲解方式非常独特，它不像我之前看过的很多技术书籍那样枯燥乏味，而是用一种非常生动形象的比喻来解释复杂的概念。例如，在讲解图论算法时，作者将城市之间的道路网络比作一张地图，而最短路径算法则像是寻找从一个城市到另一个城市的最快路线。这种贴近生活的比喻，让我一下子就明白了抽象的算法原理。更重要的是，这本书不仅仅停留在理论层面，它还提供了大量的代码示例和练习题，让我能够亲手实践，加深对算法的理解。我发现，当我将书中讲解的算法应用到我的编程作业中时，我的代码效率得到了极大的提升，解决问题的能力也增强了不少。作者在书中对于不同算法的优缺点分析也十分到位，让我能够根据具体问题的需求，选择最适合的算法。我尤其喜欢书中关于分治法和动态规划的章节，它们为我解决许多复杂问题提供了全新的思路和方法。这本书不仅仅是教科书，更是我学习路上的良师益友，它帮助我克服了学习上的瓶颈，让我对算法产生了浓厚的兴趣。

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我是一名对计算机科学理论充满好奇的终身学习者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理和理解算法的书籍。《算法学》这本书，正好满足了我的需求。作者的写作风格非常流畅，他用一种引人入胜的方式，将抽象的算法概念变得易于理解。他通过生动的比喻和形象的图示，来解释算法的工作原理。我尤其喜欢书中关于数据结构与算法之间关系的阐述，它让我明白，数据结构的选择直接影响到算法的效率。书中关于树、图、堆等数据结构的讲解都非常清晰，让我能够建立起对它们的基本认识。此外，书中关于算法的设计思想，例如贪心算法、分治算法、动态规划等，都为我提供了解决问题的全新思路。我发现，通过阅读这本书，我不仅学会了如何使用算法，更重要的是，我学会了如何思考算法，如何设计出更优的解决方案。这本书就像一位耐心的导师，引导我一步步走向算法的殿堂。

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