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☆☆☆☆☆

出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Lew, Art/ Mauch, Holger

出品人:

页数:379

译者:

出版时间:

价格:169

装帧:HRD

isbn号码:9783540370130

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 算法
• 思维
• 动态规划
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• 编程
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• 技巧
• 学习

《算法思维的艺术》 《算法思维的艺术》是一本深入探索计算思维核心概念的著作，它不拘泥于特定技术栈或编程语言，而是聚焦于培养读者构建高效、优雅解决方案的普适性能力。本书旨在启发读者理解和掌握解决复杂问题的底层逻辑，从而能够灵活地将这些思想应用于各种技术领域。 全书围绕“分解”、“模式识别”、“抽象”与“算法设计”四大支柱展开，带领读者踏上一段从理解问题本质到设计精妙算法的旅程。 第一部分：问题的本质与分解的智慧 在算法思维的起点，我们首先探讨的是如何清晰地界定和理解问题。本书将深入剖析构成复杂问题的基本要素，以及如何将一个看似庞大艰巨的任务，分解成一系列更小、更易于管理和解决的子问题。我们将学习识别问题中的关键约束、输入输出以及期望达成的目标。通过大量的案例分析，读者将掌握各种分解策略，例如递归分解、迭代分解以及基于数据结构的分解，理解它们各自的适用场景和优缺点。这部分内容将不仅仅是理论的阐述，更会穿插引导性的思考练习，鼓励读者在日常生活中或面临实际挑战时，主动运用分解的思维方式。 第二部分：模式识别——洞察问题的共性 许多看似独特的问题，在仔细审视后会发现其背后隐藏着普遍的规律和模式。本部分将聚焦于培养读者强大的模式识别能力，教会大家如何从具体问题中提炼出抽象的结构和关系。我们将学习识别常见的算法模式，如分治（Divide and Conquer）、动态规划（Dynamic Programming）、贪心算法（Greedy Algorithms）、回溯（Backtracking）等，并深入探讨这些模式在不同问题类型中的应用。本书将强调“举一反三”的重要性，通过对一系列不同领域的实例进行剖析，展示如何将一种模式的解决思想迁移到解决另一种貌似无关的问题上。读者将在此过程中，逐渐建立起一个属于自己的算法模式库，为高效解决新问题打下坚实基础。 第三部分：抽象的力量——构建普适性解决方案 在理解问题和识别模式之后，抽象化成为了连接具体实例与通用算法的关键桥段。本部分将深入阐述抽象的艺术，如何通过创建数据结构、接口和通用函数来封装解决问题的核心逻辑，使其能够独立于具体的实现细节而存在。我们将探讨不同抽象层次的构建方法，从低层次的数据表示到高层次的设计模式。本书将强调“关注点分离”的原则，以及如何通过封装来提高代码的可读性、可维护性和可复用性。通过学习如何构建清晰的抽象，读者能够设计出更加灵活和健壮的算法，从而应对不断变化的需求和环境。 第四部分：算法设计——从构思到实现 这是本书的核心部分，我们将系统地学习各种经典的算法设计范式和技术。除了第二部分介绍的几种常见模式，我们还将深入探讨图算法、搜索算法、排序算法、字符串匹配算法等，以及它们在实际应用中的广泛领域，例如网络路由、数据挖掘、文本处理等。本书将详细讲解每种算法的设计思路、时间复杂度和空间复杂度分析，以及如何根据具体问题的特性选择最适合的算法。更重要的是，本书会引导读者思考算法的优化，如何通过改进数据结构、使用更精妙的逻辑或结合其他算法来提升效率。我们将通过大量的编码示例（语言无关，侧重思路）来巩固理论知识，并提供一些挑战性的编程练习，鼓励读者将所学知识付诸实践。 第五部分：算法思维在实践中的应用与进阶 在掌握了基础的算法思维和设计能力后，本书的最后部分将带领读者将这些能力应用到更广阔的领域。我们将探讨算法思维如何帮助理解和解决实际工程中的问题，例如系统设计、性能优化、资源调度等。本书还会提供一些进阶性的主题，例如概率算法、近似算法以及如何评估和选择不同的算法方案。我们还将讨论算法的严谨性证明和测试方法，确保解决方案的正确性和可靠性。最终目标是让读者能够成为一个独立思考、善于发现问题并能设计出高效、优雅解决方案的“算法思考者”。 《算法思维的艺术》不仅仅是一本关于算法的书，它更是一次关于如何更聪明地思考、如何更有条理地解决问题的探索。无论您是初学者还是有经验的开发者，本书都将为您打开一扇通往更深层次计算思维的大门，让您在面对任何技术挑战时，都能拥有一套行之有效的思维工具。

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我得说，这本书在“广度”和“深度”的拿捏上达到了一个令人难以置信的平衡点。作为一名资深开发者，我曾接触过不少算法书籍，它们要么过于偏重理论的数学证明，让人昏昏欲睡；要么过于侧重于编程实现，缺乏对底层原理的深刻洞察。然而，这本书成功地避开了这些陷阱。它对经典的优化问题进行了全面的覆盖，从背包问题到图论中的特定应用，无一不处理得干净利落。作者并没有简单地罗列算法，而是深入挖掘了支撑这些算法的核心思想——即如何通过记忆化和表格填充来避免重复计算。特别是关于状态转移方程的设计部分，书中提供了多种不同的视角来解读同一个方程，这对于打破思维定式，培养灵活的应用能力至关重要。读完后，我感觉自己像被打开了一个全新的认知开关，看待任何需要优化决策的问题时，脑海中都会自然而然地浮现出构建表格、定义状态的步骤。这本书不仅是学习工具，更是提升解决问题哲学层面的指导手册。

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坦白讲，在拿起这本书之前，我对算法优化总是抱持着一种敬畏多于亲近的态度。然而，这本书彻底改变了我的看法。它仿佛一位耐心的向导，带着我走过了一片曾经迷雾重重的算法森林。作者对于“贪心策略”和“动态规划”的边界区分，讲解得极其透彻和富有启发性，这往往是初学者最容易混淆的地方。书中不仅展示了如何应用动态规划，更着重强调了“为什么”在这个特定情况下，动态规划是比其他方法更优的选择。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地增强了我对理论的自信心。我尤其喜欢书中后半部分涉及的，如何将传统算法与现代编程范式（如函数式思维）相结合的探讨，这让这本书显得既有坚实的理论基础，又不失对前沿技术的敏感度。总而言之，这是一本极富洞察力、结构严谨且极具实践指导意义的算法专著，值得反复研读和收藏。

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这本书的阅读体验可以用“酣畅淋漓”来形容，它似乎完全理解了技术读者追求高效和精准的心理。书中的语言风格非常凝练，没有丝毫的冗余和拖沓，每一个句子都像经过了精密的编译，直指问题的核心。我特别欣赏作者在引入复杂算法结构时所采用的类比方式，这些类比既贴合现代计算机科学的语境，又足够生动，避免了枯燥感。例如，在解释自底向上法时，作者构建了一个非常巧妙的类比场景，让我瞬间理解了自顶向下与自底向上在计算效率和实现复杂度上的微妙差异。此外，书中的练习题设计也极为巧妙，它们并非简单的难度递增，而是针对性地考察了读者对特定优化技巧的掌握程度，能有效暴露自己理解上的盲点。对于那些希望快速进入实战，将理论知识转化为生产力的人来说，这本书的效率是无可比拟的。它让你感觉每翻开一页，都是在为自己的知识库增加一个强力的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和案例选择，体现出了一种极高的专业素养和对读者体验的深切关怀。市面上很多技术书籍往往堆砌概念，让读者疲于奔命，但这本却像一位高明的建筑师，精心布局每一章节的逻辑流。它不急于展示复杂的公式推导，而是先从一个日常可见的、略带趣味性的场景入手，引导读者自然而然地发现现有方法的局限性，从而顺理成章地引出更高级的解决策略。这种“问题驱动”的教学方法，极大地激发了我的学习热情。每一个例题的解析都详尽到令人赞叹，从输入到输出，中间每一步的决策逻辑都被剖析得丝丝入扣，让你不得不佩服作者对细节的掌控力。更难能可贵的是，它在某些关键节点处引入了历史背景和不同学派的观点对比，使得理论学习不再是孤立的知识点灌输，而是一场有血有肉的学术探索。这本书的价值，远超出了教科书的范畴，它更像是一本算法思想的“武功秘籍”，值得反复摩挲和品味。

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这本书简直是为那些渴望深入理解算法世界，却又时常在复杂概念前望而却步的读者量身定做的“救星”。作者的叙述方式非常平易近人，仿佛一位经验丰富的导师在身边耐心讲解，即便是初次接触算法理论的我，也能循着清晰的脉络，逐步领悟那些曾经觉得高不可攀的优化思想。书中对问题的分解和抽象能力令人印象深刻，它教会我的不仅仅是解决特定问题的技巧，更是一种全新的、结构化的思维方式。特别是关于如何识别子问题重叠和最优子结构的部分，作者用一系列精妙的案例，将抽象的理论具象化，让“动态”二字的真正含义不再是晦涩的数学符号，而是清晰可见的、逐步逼近最优解的路径图。我尤其欣赏它在讲解过程中所保持的平衡感——既有足够的理论深度来满足专业读者的需求，又不失对初学者的友好度，确保阅读过程中的挫败感降到最低。阅读完后，我感觉自己对程序设计的理解提升到了一个全新的层次，不再满足于简单地写出能跑的代码，而是开始追求代码的内在效率和优雅性。这本书无疑是算法学习书架上不可或缺的一本经典之作。

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这本书太好了！里面对dp的总结上升到一定高度。分了40+类的不同问题，都给出了方程，base，etc。太棒了！

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