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出版者:上海教育出版社

作者:王吉庆

出品人:

页数:392 页

译者:

出版时间:2002年1月1日

价格:21.5

装帧:平装

isbn号码:9787532063956

丛书系列:

图书标签:

• 信息素养
• 素养教育
• 信息能力
• 学习方法
• 知识管理
• 批判性思维
• 信息检索
• 学术研究
• 终身学习
• 教育理论

编程语言与算法设计：从基础到高级应用 本书旨在为读者提供一套全面、深入的编程语言原理、算法设计与分析的系统性知识体系。我们不仅关注特定编程语言的语法特性，更深入探讨计算思维的核心逻辑和解决问题的能力。全书内容覆盖从最基础的数据结构到复杂算法的实现与优化，旨在培养读者构建高效、健壮软件系统的能力。 --- 第一部分：编程语言的基石与范式 第一章：计算模型与形式语言 本章首先回顾图灵机模型、Lambda演算等经典计算模型，为理解现代编程语言的理论基础奠定基础。随后，深入探讨形式语言理论，包括Chomsky等级划分、上下文无关文法（CFG）在编译器设计中的应用。我们将详细解析词法分析（使用有限自动机DFA/NFA）和语法分析（LL、LR解析器）的工作原理，展示如何将源代码转化为计算机可理解的结构。 第二章：程序设计范式的比较与实践 编程语言并非单一的工具，而是多种思维模式的体现。本章将对比分析主流的编程范式： 命令式编程（Imperative）： 重点讲解C语言风格的内存管理、过程抽象和控制流。 面向对象编程（OOP）： 深入剖析封装、继承、多态的实现机制，以及设计模式（如工厂、单例、观察者）在Java、C++等语言中的应用。 函数式编程（Functional）： 探讨纯函数、高阶函数、不可变性、闭包等核心概念，通过Haskell或Scala的示例展示其在并发和数学建模中的优势。 逻辑式编程（Logic）： 简要介绍Prolog等语言的知识表示和推理机制。 第三章：内存管理与运行时环境 理解程序如何在机器上执行至关重要。本章详细阐述了编译型语言与解释型语言的区别，包括静态链接与动态链接。重点分析内存的布局（栈、堆、静态存储区），垃圾回收（GC）算法（如标记-清除、复制、分代收集）的工作原理及其对程序性能的影响。此外，还会涉及即时编译（JIT）技术的基本流程。 --- 第二部分：核心数据结构与抽象 第四章：线性与非线性数据结构 本章系统梳理并实现（以C++或Python为例）所有基础数据结构： 线性结构： 数组、链表（单向、双向、循环）、栈、队列（包括双端队列和循环队列）。深入分析其时间复杂度和空间复杂度。 非线性结构（树）： 二叉树、二叉搜索树（BST）、平衡树（AVL树、红黑树）。详细推导平衡操作的旋转机制。 非线性结构（图）： 图的表示法（邻接矩阵、邻接表）、遍历算法（DFS、BFS）。 第五章：高级抽象与优化结构 本章聚焦于提升查询和操作效率的抽象数据结构： 堆（Heap）： 最大堆与最小堆的构建与维护，以及基于堆的优先队列实现。 散列表（Hash Table）： 散列函数的构造原则、冲突解决策略（开放定址法、链地址法），以及负载因子对性能的影响。 Trie树与B/B+树： 针对字符串查找和数据库索引优化的树结构，探讨它们在磁盘I/O优化中的角色。 --- 第三部分：算法设计与复杂性分析 第六章：算法效率的度量与分析 精确评估算法性能是软件工程的关键。本章首先定义大O表示法、$Omega$、$Theta$ 符号，并教授如何对递归和迭代算法进行渐近分析。随后，介绍Cook-Karp理论，深入探讨P类、NP类问题的概念，以及可归约性的意义。 第七章：经典算法设计范式 本章是算法设计的核心，侧重于解决问题的通用策略： 1. 分治法（Divide and Conquer）： 经典应用如快速排序（QuickSort）、归并排序（MergeSort）和Strassen矩阵乘法。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 证明贪心选择性质和最优子结构，实例包括霍夫曼编码和最小生成树（Prim/Kruskal算法）。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 强调最优子结构和重叠子问题，通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等实例，阐述自底向上和自顶向下的实现方式。 第八章：图算法的深度挖掘 图论是算法应用最广泛的领域之一。本章全面覆盖图算法： 最短路径： Dijkstra算法（处理非负权边）与Bellman-Ford算法（处理负权边）。 全源最短路径： Floyd-Warshall算法及其在可达性分析中的应用。 拓扑排序： 解决任务依赖问题的关键，基于DFS或Kahn算法实现。 最大流与最小割： Ford-Fulkerson方法与 Edmonds-Karp算法，探讨其在资源分配问题中的实际意义。 第九章：高级主题与计算界限 本章探讨更前沿的算法领域： 计算几何基础： 凸包问题（Graham扫描、Jarvis步进法）与最近点对问题。 NP-完全性证明： 介绍如何使用归约法证明一个问题是NP-完全的，例如3-SAT问题。 近似算法： 针对无法在多项式时间内精确求解的问题，探讨误差界限和常用策略，如集合覆盖问题的近似算法。 --- 第四部分：并发、并行与优化 第十章：并行计算模型与同步机制 在多核时代，并发编程是必备技能。本章介绍并发的硬件基础（Cache一致性、内存模型）。重点讲解进程与线程的区别、同步原语的使用，包括互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）和条件变量。深入剖析死锁的条件、检测与避免策略。 第十一章：性能优化与数值稳定性 算法的理论效率不等于实际性能。本章探讨如何将理论算法转化为高效代码： 缓存局部性： 讲解空间和时间局部性原理，以及如何通过循环展开、数据重排优化代码，以更好地利用CPU缓存。 数值计算： 讨论浮点数的精度问题，误差传播分析，以及如何使用更稳定的算法（如避免减去相近的数）。 并行化策略： 介绍OpenMP或CUDA等工具的基本使用，以及如何识别和安全地并行化循环结构。 全书最后，通过大量的代码示例、详尽的复杂度分析图表以及贯穿始终的案例研究，确保读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为什么这样做”是最高效和最可靠的选择。

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我特别欣赏这本书的深度和广度，它似乎涵盖了一个特定领域内所有的关键脉络，但又不显得臃肿。它成功地在宏大叙事和微观分析之间找到了一个完美的平衡点。当你深入到某个具体议题时，你会发现作者已经为你铺设好了理解其历史演变和理论基础的坚实阶梯。我曾经在其他地方对某个相关概念感到困惑，但阅读完这本书的相应章节后，那些过去模糊不清的关联点瞬间变得清晰透彻，仿佛拨云见日。这种知识的结构化和体系化的构建能力，是区分普通读物和经典著作的重要标志。它提供的不仅仅是信息，更是一种看待和分析问题的底层逻辑框架，这种思维工具的价值是无可估量的。

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阅读体验方面，这本书的排版简直是业界良心。字体大小适中，行距和段落间距都经过精心调整，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到特别疲劳。最让我惊喜的是，它在引用和注释的处理上非常讲究，采用了脚注而非文末注释的形式，使得读者在阅读主体内容时，思绪不会被打断，需要参考补充信息时，也能够非常方便地找到对应内容。这种人性化的设计，极大地提升了阅读的流畅性和舒适度。而且，书中很多核心概念的解释部分，都配有清晰的图表和模型，这些视觉辅助材料制作得极其精美且逻辑性强，帮助我迅速理解了一些原本抽象的理论框架。这让我深刻体会到，一本好书不仅仅是文字的堆砌，更是设计和知识传达方式的完美结合。

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这本书的包装设计真是一绝，那种沉稳的深蓝色调，搭配烫金的字体，拿在手里就有一种厚重感和专业感，让人忍不住想立刻翻开。书页的纸张质量也是上乘，摸起来光滑细腻，装订得非常牢固，即便是经常翻阅，也不担心会散页。从拿到书的那一刻起，我就对它充满了期待，毕竟封面设计已经传达出一种严谨、学术的氛围，让人觉得这本书绝对不是那种浮于表面的流行读物，而是经过深思熟虑的结晶。我特别喜欢书脊上的那句题词，设计得很有韵味，既点明了主题，又带有一种哲学的思辨性，这种注重细节的处理，真的体现了出版方的用心。它不仅仅是一本书，更像是一件值得收藏的艺术品，摆在书架上都显得很有档次。对于那些注重书籍实体感受的读者来说，光是拿到手就能感受到一种愉悦。

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这本书的叙事风格非常引人入胜，它不像很多学术著作那样干巴巴地罗列事实和理论，而是巧妙地融入了大量的案例分析和历史背景。作者似乎有一种魔力，能够将枯燥的理论用生动的语言娓娓道来，仿佛在和一位经验丰富的导师进行面对面的交谈。每一个章节的开头都设置了一个引人深思的问题或者一个具有时代代表性的事件，立刻就把读者的心智拉入到探讨的语境之中。更难能可贵的是，作者在论述过程中，展现了极大的思想开放性，他不仅介绍了主流的观点，还毫不避讳地探讨了那些边缘化的、有争议的学说，并且总是能提出富有洞察力的批判性思考。这种平衡的视角，让我感觉自己获得了更全面的知识体系，而不是被单一的框架所束缚。

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关于这本书的实用价值，我可以说它远远超出了理论探讨的范畴。它所阐述的原则和方法论，我已经开始尝试应用到我日常的工作流程中了。虽然书名听起来可能偏向理论研究，但实际上，它提供了一套非常实用的工具箱，教导我们如何在一个信息爆炸的时代中，进行有效的筛选、验证和整合。书中的一些操作建议，具体到工具的使用和流程的优化，都具有极强的可操作性。我甚至觉得，任何从事知识密集型工作的人，都应该将这本书作为案头必备手册。它不仅提升了我的专业技能，更重要的是，它重塑了我对知识本身的敬畏和对待信息时的审慎态度，这是一种更加深刻、持久的改变。

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