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☆☆☆☆☆

出版者:Soundlikeyourself Publishing

作者:Tim Roughgarden

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:2017-9-27

价格:USD 17.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780999282908

丛书系列:Algorithms Illuminated

图书标签:

• Algorithm
• 算法
• 计算机科学
• 计算机
• 2017
• 美國
• 工具教程
• CS
• Algorithms
• Programming
• Computer Science
• Mathematics
• Data Structures
• Problem Solving
• Learning
• Books
• Technology
• Instruction

《算法之光：解密计算世界的璀璨明珠》 在这本引人入胜的著作中，我们将一同踏上一场探索计算科学核心奥秘的旅程。本书并非简单罗列枯燥的代码片段或抽象的数学公式，而是致力于揭示算法的优雅本质、强大的力量以及它们在构建我们所熟知现代世界中所扮演的关键角色。从基础的数据结构到复杂的人工智能算法，我们将以一种清晰、直观且富有启发性的方式，深入剖析这些问题的解决方法。 本书的核心在于“理解”。我们相信，真正的算法学习并非在于死记硬背，而在于掌握其背后的逻辑、设计思路以及解决问题的根本途径。因此，本书将避免堆砌技术术语，转而采用生动的类比、引人入胜的案例研究以及逐步深入的讲解，帮助读者构建起对算法的深刻认知。无论您是初涉计算机科学的学生，还是希望巩固和深化算法知识的从业者，抑或是仅仅对技术如何驱动世界充满好奇的求知者，都能在这本书中找到属于自己的价值。 我们将从最基础的构建块——数据结构——开始，它们是组织和存储信息的基石。本书将详细介绍数组、链表、栈、队列等经典结构，并解释它们在不同场景下的适用性。更重要的是，我们将探讨树（如二叉搜索树、平衡树）和图（及其各种遍历方式）等更高级的数据结构，阐明它们如何高效地解决复杂的关系型问题，例如社交网络的分析、地理信息的导航以及数据库的索引构建。我们会通过直观的图示和易于理解的示例，展示这些结构的内部运作机制，以及它们如何影响算法的性能。 随后，我们将步入算法设计与分析的核心领域。本书将系统地介绍几种强大的算法设计范式，每一种范式都提供了一种解决特定类型问题的独特策略。 分治法 (Divide and Conquer)：我们将深入研究如何将一个大问题分解为若干个较小的、相似的子问题，然后分别解决这些子问题，最终将子问题的解合并起来形成原问题的解。经典的例子如快速排序和归并排序，我们将剖析它们为何能够实现惊人的效率，并探索其在解决计算几何问题上的应用。 动态规划 (Dynamic Programming)：对于那些存在重叠子问题和最优子结构的问题，动态规划提供了一种系统性的解决方案。我们将学习如何通过构建表格或使用记忆化技术，避免重复计算，从而求解最优化问题，例如背包问题、最长公共子序列问题以及路径规划问题。本书将强调如何识别问题的动态规划特性，并逐步构建出最优解。 贪心算法 (Greedy Algorithms)：我们将探讨这种“一步到位”的策略，它在每一步都做出当前看起来最优的选择，并期望最终能得到全局最优解。虽然并非适用于所有问题，但对于某些特定问题（如霍夫曼编码、最小生成树算法 Kruskal 和 Prim），贪心算法能提供简洁而高效的解决方案。我们会分析其工作原理，并探讨何时可以使用贪心策略。 回溯法 (Backtracking)：当问题空间较大，需要系统地搜索所有可能的解决方案时，回溯法展现出其威力。我们将学习如何通过构建解的一部分，然后尝试扩展它，如果发现当前路径无法导向有效解，则“回溯”并尝试其他路径。这在解决数独、N皇后问题以及组合生成问题中尤为重要。 除了算法设计范式，本书还将深入探讨核心算法领域： 排序与搜索：除了前面提到的快速排序和归并排序，我们还会回顾和介绍冒泡排序、插入排序、选择排序等基础排序算法，并分析它们的时空复杂度。同时，二分查找等高效搜索算法也将得到详尽的阐述。 图算法：图是描述关系网络的强大工具。我们将深入研究图的遍历算法（深度优先搜索 DFS 和广度优先搜索 BFS），它们是许多更复杂图算法的基础。此外，最短路径算法（Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法）和最小生成树算法（Kruskal 算法、Prim 算法）也将被详细讲解，它们在网络路由、通信拓扑设计等领域有着广泛的应用。 字符串匹配：在文本处理和信息检索中，高效的字符串匹配算法至关重要。我们将介绍朴素匹配算法，以及更高效的 KMP 算法，并分析它们的工作原理和性能优势。 本书的另一大特色在于，我们将不仅仅停留在理论层面，而是会深入到算法的应用场景。通过生动而贴近现实的例子，读者可以清晰地看到算法是如何影响我们日常生活的。例如： 搜索引擎如何工作：理解 PageRank 等算法如何对网页进行排序，从而帮助我们在海量信息中找到所需内容。 社交网络如何推荐朋友：揭示图算法在分析用户关系、发现潜在连接中的作用。 推荐系统如何为你定制内容：探索协同过滤、基于内容的推荐等算法背后的逻辑。 导航软件如何规划最佳路线：解析 Dijkstra 等算法如何在复杂路网中找到最短或最快路径。 图像识别和语音识别的幕后功臣：简要介绍机器学习和深度学习中一些基础算法的思想。 本书的编写风格将力求通俗易懂，循序渐进。每介绍一种新的概念或算法，都会辅以清晰的图示和代码示例（以伪代码或一种常见的编程语言表达），帮助读者将理论与实践相结合。我们鼓励读者在阅读过程中动手思考，尝试自己设计或改进算法，从而真正掌握算法的精髓。 《算法之光》旨在成为您通往计算科学世界的一盏明灯，照亮那些曾经晦涩难懂的角落，让算法不再是冰冷的指令，而是解决问题、创造未来的智慧结晶。我们相信，通过这本书的学习，您将能够以全新的视角审视技术，并为解决现实世界中的挑战提供强大的工具。

评分☆☆☆☆☆

原书是这么写的，但是经过反复验证，c=a*a，而不是c=b*b。所以这里应该是作者笔误写错了。 顺便贴一下js的实现： /* * 快速n方计算 * */ function fastPower (a, b) { var c, temp; if (b === 1) { return a; } else { c = b * b; temp = fastPower(c, Math.floor(b/2)) } if (...

评分☆☆☆☆☆

原书是这么写的，但是经过反复验证，c=a*a，而不是c=b*b。所以这里应该是作者笔误写错了。 顺便贴一下js的实现： /* * 快速n方计算 * */ function fastPower (a, b) { var c, temp; if (b === 1) { return a; } else { c = b * b; temp = fastPower(c, Math.floor(b/2)) } if (...

评分☆☆☆☆☆

原书是这么写的，但是经过反复验证，c=a*a，而不是c=b*b。所以这里应该是作者笔误写错了。 顺便贴一下js的实现： /* * 快速n方计算 * */ function fastPower (a, b) { var c, temp; if (b === 1) { return a; } else { c = b * b; temp = fastPower(c, Math.floor(b/2)) } if (...

评分☆☆☆☆☆

原书是这么写的，但是经过反复验证，c=a*a，而不是c=b*b。所以这里应该是作者笔误写错了。 顺便贴一下js的实现： /* * 快速n方计算 * */ function fastPower (a, b) { var c, temp; if (b === 1) { return a; } else { c = b * b; temp = fastPower(c, Math.floor(b/2)) } if (...

评分☆☆☆☆☆

原书是这么写的，但是经过反复验证，c=a*a，而不是c=b*b。所以这里应该是作者笔误写错了。 顺便贴一下js的实现： /* * 快速n方计算 * */ function fastPower (a, b) { var c, temp; if (b === 1) { return a; } else { c = b * b; temp = fastPower(c, Math.floor(b/2)) } if (...

评分☆☆☆☆☆

最让我感到惊喜的是作者在处理“不完美”或“近似解”时的坦诚态度。在计算机科学领域，人们往往追求完美和精确性，但现实世界往往是模糊和不确定的。这本书并没有回避这一矛盾。它用了相当大的篇幅来介绍近似算法和启发式搜索方法，并且非常诚恳地分析了这些方法在理论上的局限性以及在实践中的必要性。这种对现实的尊重，让这本书的价值远超出了纯理论书籍。它教会我，在很多情况下，“足够好”的解法远比耗费无尽资源去追求那个理论上最优但耗时巨大的解法要明智得多。特别是对于那些处理优化问题的工程师来说，这本书提供了不同层级的思维工具箱。你既有精确的工具，也有高效的捷径，而且作者清晰地标明了每种工具的使用场景和代价。这种“工具理性”的展现，使得这本书不仅适合计算机专业的学生，更适合产品经理、数据科学家以及任何需要在有限资源下做出决策的专业人士阅读。它让我对“最优”这个词有了更成熟、更具操作性的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对算法世界认知的一扇全新的大门。我一直觉得算法是计算机科学领域里那些高不可攀、只属于顶尖学府或行业精英的知识。然而，作者的笔触却异常的亲切和细腻，仿佛是身边一位经验丰富的导师，一步步地引导着我这个初学者。从最基础的数据结构开始，书中对于概念的阐释就显得格外透彻，不是那种干巴巴的公式堆砌，而是充满了生动的比喻和实际的应用场景。特别是对于动态规划和贪心算法的讲解，我以前总是囫囵吞枣，总觉得理解了但又没完全理解。这本书里，作者用极其巧妙的方式，将复杂的逻辑拆解成了若干个易于消化的模块，让我真正体会到了算法设计背后的思想精髓，而不是仅仅停留在代码实现的层面。读完前几章，我已经迫不及待地想去重新审视我以前写过的那些代码，看看哪里还能用更优化的思路去重构。这种由内而外的知识重塑，是很多同类书籍难以给予的体验，它不仅仅是传授知识，更是在培养一种解决问题的“算法思维”。我特别欣赏作者在讲解复杂算法时所展现出的那种耐心，即便是涉及到图论中那些绕来绕去的路径搜索问题，也能被描绘得井井有条，逻辑清晰到让人拍案叫绝。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性和前瞻性达到了一个罕见的平衡点。它在扎实教授经典算法（比如Dijkstra、Floyd-Warshall等）的同时，并没有忽视现代计算环境带来的新挑战。我惊喜地发现，其中有章节专门讨论了大规模数据处理中的内存层级结构对算法选择的影响，以及如何针对现代多核处理器进行算法的并行化设计。这让这本书立刻从一本“教科书”升级成了一本“工具书”。我立刻将书中的一些缓存优化思想应用到了我正在进行的一个项目的数据预处理模块中，效果立竿见影。它不仅仅告诉你理论，更告诉你如何在现实世界的约束条件下（时间、空间、能耗）做出最优的工程权衡。这种对工程实践的深刻洞察，让我对作者的敬意油然而生。他显然不是一位只在象牙塔里研究理论的学者，而是一位真正将算法思想付诸实践、并从中提炼出真知灼见的行业前辈。这本书为我们提供了一个审视自身工作流程的全新框架，那就是：任何一个“看起来正常”的程序，背后都可能隐藏着一个被忽略的、可以被算法彻底优化的瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的节奏感印象极其深刻，它处理复杂概念过渡的方式堪称一绝。很多技术书籍的通病在于，在一个章节内信息密度过大，导致读者喘不过气，或者在不同章节间跳跃太大，缺乏平滑的衔接。而《Algorithms Illuminated》则像一位技艺高超的交响乐指挥家，知道何时该奏响激昂的乐章，何时需要舒缓的间奏。当一个章节结束时，作者总会留下一个巧妙的悬念或者一个开放性的问题，自然而然地引导读者进入下一部分，探讨更深层次的优化或扩展应用。举个例子，在讨论到NP完全性问题时，那种从有限制但可解的问题，逐步推导出不可解的理论边界时，那种逐渐收紧的学术氛围营造得非常到位。我感觉自己不是在被动地阅读，而是在和作者一起进行一场思想的探险。这种沉浸式的阅读体验，极大地减少了我在面对晦涩理论时的挫败感。每次我合上书本准备休息时，脑子里总会留下一些值得回味和咀嚼的概念，而不是看完就忘的零散知识点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计风格，让我感觉它更像是一本深入的学术研究报告与一本面向大众的科普读物之间的完美结合体。它的内容深度绝对足以让资深的软件工程师感到收获，但其呈现方式却又没有将非专业读者拒之门外。我尤其钟爱它对“为什么”的探讨。很多算法书籍只告诉你“怎么做”，但这本书会花大量的篇幅去解释“为什么这个方法比其他方法更优越”，并且会从计算复杂度的角度进行严谨的论证，但论证过程又被包装得引人入胜。比如在讲解排序算法的稳定性时，作者没有仅仅满足于给出一个时间复杂度表格，而是深入到比较交换的底层机制，甚至探讨了在不同硬件架构下这些细微差异可能带来的实际性能影响。这种全方位的视角，让我对算法的理解上升到了一个全新的哲学层面——算法不再是孤立的工具，而是工程艺术的体现。对于那些习惯于依赖现有库函数而对底层原理知之甚少的开发者来说，这本书无疑是一剂强心针，它强迫你去思考那些被我们习以为常的“黑箱”是如何运转的，从而极大地提升了我的技术自信心和解决未知问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

Tim老师跟着自己在coursera上algorithms的specialization写的书。没有CLRS覆盖的内容多，但是我觉得讲解的更清晰更细致，尤其是里面涉及了很多code时候需要注意的细节。不过这个感受也可能存在bias，因为这是第二遍深入复习和dive的时候的感受。

评分☆☆☆☆☆

非常细致的书，算法证明和灵感来源都有

评分☆☆☆☆☆

非常细致的书，算法证明和灵感来源都有

评分☆☆☆☆☆

不是应该还有2吗，我怎么没有找到2

评分☆☆☆☆☆

不是应该还有2吗，我怎么没有找到2