具体描述
我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制,因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里,哪些事是我们应该做的,哪些是应该放弃的?我们对杂乱无序的容忍底线是什么?新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡,才能取得令人愉快的结果?这些看似是人类特有的难题,其实不然,因为计算机也面临同样的问题,计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题,而他们找到的解决方案可以给我们很多启发。
通过丰富的跨学科研究,作者指出,计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题。这本书告诉我们如何更有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择,以及如何有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位,从组织管理个人邮箱的收件箱到理解人类记忆的作用原理,这本书把计算机科学的智慧转化为人类生活的策略,引导我们做出明智的选择。
作者简介
布莱恩·克里斯汀
《华尔街日报》畅销书《最有人性的人》作者,该书入选《纽约时报》编辑推荐书目,被《纽约客》杂志评为年度好书。他的多篇作品先后刊登在《纽约客》《大西洋》《连线》《华尔街日报》《卫报》《巴黎评论》及《认知科学》等杂志上,被翻译成11种语言。
汤姆·格里菲思
加州大学伯克利分校心理学和认知科学教授,计算认知科学实验室主任。格里菲思发表过150多篇科学论文,内容涉及认知心理学、文化演进等,受到美国国家科学基金会、斯隆基金会、美国心理学会和心理环境学会等颁发的各类奖项。
目录信息
第1章 最优停止理论:如何准确选择停止观望的时机?
秘书问题
37%从何而来?
情场上的出手时机
掌握候选对象的完整信息
卖房子的时机
最优停车位置
见好就收的时机
随时准备停止
第2章 探索与利用:要最新的还是要最好的?
什么是探索与利用?
如何利用剩余时间?
赢留输变
基廷斯指数
遗憾与乐观
网上“土匪”
试验中的临床实验
不安分的世界
孜孜不倦地探索
第3章 排序:建立秩序
排序狂潮
排序带来的苦恼
大O符号:衡量最坏情况的标准
平方时间:冒泡排序与插入排序
打破平方时间的魔咒:分治算法
超越比较法:比对数更好的算法
排下序是搜索的准备工作
排序与体育
发牢骚的权利:噪声与健壮性
杀戮排序:啄食顺序与优势等级
以竞争取代争斗
第4章 缓存:忘了它吧
分级存储器体系
缓存清理与未卜先知
重整图书馆藏书
本地需求
家庭生活中的“高速缓存”
归档与堆存
遗忘曲线
经验暴政
第5章 时间调度理论:要事先行
安排时间是一门科学
处理时限
把事情做好
找出问题所在
优先级反转和优先约束
减速带
放弃所有:抢占和不确定性
抢占并不是随意的:关联转换
颠簸状态
中断合并
第6章 贝叶斯法则:预测未来
贝叶斯牧师的倒推理
拉普拉斯定理
贝叶斯法则与先验信念
哥白尼原则
贝叶斯与哥白尼
真实世界先验……
……以及他们的预测规则
小数据与思维
我们的预测体现出我们自己
机械复制时代的先验
第7章 过度拟合:不要想太多
反对复杂性案例
数据崇拜
过度拟合无处不在
检测过度拟合:交叉验证
如何应对过度拟合:惩罚复杂性
启发法
人类进化中的过度拟合
何时应该想的更少?
第8章 松弛:顺其自然
最优化的难度
定义的难度
放松吧
无数灰色地带:持续的松弛
只是一张超速罚单:拉格朗日松弛算法
学会松弛
第9章 随机性:何时应用随机?
抽样
随机算法
抽样的优势
三部分的权衡
山、谷和陷阱
局部最大值之外
模拟退火算法
随机性、进化和创造力
第10章 网络:我们如何联系?
分组交换
信息确认
指数退避算法:宽恕的算法
流量控制和拥塞避免
反馈语:语言学的流量控制
缓存膨胀:这就是延时,傻瓜
迟到不如永远不到
第11章 博弈论:别人的想法
达到均衡
占优策略,无论好坏
公地悲剧
机制设计:改变游戏
机制设计的演变
信息瀑布:泡沫的悲剧理性
你自己的计算
结语 计算善意
· · · · · · (收起)
读后感
很久以前就知道这本书了,不过看着"算法"两字实在没兴趣。直到某天翻Google Talks, 发现作者的讲座很受欢迎,看了看才发现确实很有意思 放在国内的语境下,这本书叫"心智模型",或model thinker可能好一点 介绍里写 "A fascinating exploration of how insights from computer ...
很久以前就知道这本书了,不过看着"算法"两字实在没兴趣。直到某天翻Google Talks, 发现作者的讲座很受欢迎,看了看才发现确实很有意思 放在国内的语境下,这本书叫"心智模型",或model thinker可能好一点 介绍里写 "A fascinating exploration of how insights from computer ...
全书是算法入门,从生活中的各种问题说起:租房、谈恋爱、老虎机、拍电影、面试、买彩票、各种排序、找停车位、寻找新药、临床试验、奥巴马拉赞助、预估电影票房,讲数学家对这些问题的解决办法(也就是算法),一般从算法的由来开始说起,到现在的实际应用情况,还有各种变化...
用户评价
坦白说,这本书的深度和广度是我之前未曾预料到的。原本以为只是想了解一些基础的算法概念,但随着阅读的深入,我发现自己逐渐被吸引进了一个更广阔的领域。书中涉及的算法种类繁多,从经典的数据结构到复杂的图论算法,再到一些前沿的机器学习算法,几乎涵盖了计算机科学的核心领域。每一次翻过一个章节,都感觉自己对这个世界的理解又深了一层。而且,书中并没有止步于概念的介绍,而是提供了很多实际的思考方向和改进建议,这对于我未来的学习和工作都非常有启发。
作为一名在校学生,我之前对算法的理解仅限于课堂上的理论知识,感觉它们与现实世界脱节。但《算法之美》这本书彻底改变了我的看法。它不仅仅讲解算法本身,更重要的是,它深入浅出地揭示了算法在现实世界中的广泛应用。从搜索引擎的网页排名,到社交网络的个性化推荐,再到人工智能的机器学习,书中都提供了详实的案例分析,让我看到算法是如何驱动着现代科技的发展,如何影响着我们的日常生活。这不仅仅是一本技术书籍,更像是一本关于“如何让世界运转得更聪明”的指南。
我通常对技术类的书籍有些畏惧,总觉得它们晦涩难懂,充满了冷冰冰的公式和枯燥的理论。然而,《算法之美》这本书却给了我截然不同的感受。它并没有一开始就堆砌大量的数学符号,而是以一种循序渐进的方式,从最基本的概念入手,用生动形象的比喻,将抽象的算法原理具象化。例如,在讲解排序算法时,作者用“分发扑克牌”的场景来类比,让原本复杂的冒泡排序、快速排序瞬间变得 relatable。我尤其喜欢书中的图示,它们不仅仅是为了装饰,而是真正起到了辅助理解的作用,将算法的逻辑脉络清晰地展现出来。
从一个完全的门外汉的角度来说,《算法之美》这本书的叙事方式堪称典范。它并没有因为目标读者是技术爱好者而省略掉一些基础性的铺垫,反而非常有耐心地从最核心的问题讲起,层层递进。我觉得作者的表达能力非常强,能够用非常简洁、清晰的语言阐述复杂的概念,避免了不必要的术语堆砌。读这本书,我感觉自己就像是跟着一位经验丰富的向导,在算法这座迷宫中小心翼翼地探索,每一处转折都有明确的指引,每一步前行都充满了成就感。
《算法之美》这本书的结构安排非常合理,每一章的学习都像是在建造一座新的知识大厦。章节之间过渡自然,知识点前后呼应,形成了一个有机的整体。我特别喜欢书末的“思考题”和“拓展阅读”部分,它们极大地激发了我的学习兴趣,让我能够主动去探索更多未知。而且,书中对某些算法的理解,不仅仅停留在“是什么”的层面,更深入到了“为什么”以及“如何优化”,这种深度的挖掘让我受益匪浅。总而言之,这本书是一次非常愉快的学习经历。
这本书的封面设计相当吸引人,采用了深邃的蓝色背景,上面点缀着一些抽象的线条和几何图形,仿佛星辰大海般的浩瀚,又像是复杂的神经网络。书名“算法之美”几个大字用一种流畅且富有力量的字体呈现,散发着一种理性的光辉。翻开书页,纸张的质感很好,不是那种廉价的胶版纸,而是带有微微纹理的哑光纸,手感温润,即使长时间阅读也不会觉得疲惫。排版上,字号大小适中,行间距合理,章节之间的划分清晰明了,甚至一些重要的公式和算法流程图都用了醒目的颜色和加粗字体进行突出,这一点对于我这种容易分神的读者来说,简直是福音。
我最欣赏《算法之美》的地方在于它的“温度”。尽管主题是关于逻辑和理性,但作者在字里行间流露出的对技术的热情和对知识的敬畏,却让这本书充满了人情味。书中会穿插一些算法发展史上的有趣故事,或者对一些经典算法提出独到的见解,这些都让阅读过程不再单调。我甚至会因为某个算法的巧妙设计而拍案叫绝,也会因为某个问题的棘手而陷入沉思。这种与作者一同探索、一同思考的阅读体验,让我感觉自己并不是一个人在孤军奋战。
说实话,我对这本书的第一个印象,就是它“接地气”。很多技术书籍往往显得高高在上,脱离实际,但《算法之美》这本书的例子都非常贴近生活,甚至包括一些我们每天都会接触到的互联网产品背后的原理。作者并没有回避算法在实际应用中遇到的各种挑战和权衡,而是坦诚地展示了这些问题,并提供了解决思路。这让我觉得,算法并不是高不可攀的科学,而是能够切实解决实际问题的工具,而且这些工具就在我们身边。
这本书给我带来的最大收获,不仅仅是知识的获取,更是一种思维方式的重塑。通过学习算法,我学会了如何将一个复杂的问题分解成更小的、可管理的部分,如何寻找最优的解决方案,以及如何权衡不同的方案之间的取舍。这种“算法思维”已经渗透到了我日常生活的方方面面,无论是规划行程,还是处理工作中的难题,我都会不自觉地运用到书中学的逻辑和方法。它让我变得更加理性,更加有条理,也更加高效。
读《算法之美》的过程,更像是一次智力探险。每一次解决一个算法问题,都像是解开一个精巧的谜题,那种豁然开朗的喜悦感是难以言喻的。书中提供的多种算法实现方式,以及对它们在不同场景下的优劣分析,让我深刻体会到“没有最好的算法,只有最适合的算法”这句话的真谛。我甚至会拿出纸笔,跟着书中的例子一步一步地推演,仿佛自己也置身于那个算法的运行环境中,感受着数据的流动和逻辑的演变。这种沉浸式的学习体验,是我以往阅读其他技术书籍时从未有过的。
不要以为算法就是冒泡排序二分搜索跟日常生活无关。每次换季把衣服拿到床边的抽屉里就相当于把常用数据从硬盘上读到内存甚至是高速缓存进行操作
糟糕的自以为是的冷幽默,佶屈聱牙的中文死板翻译。只见算法没见美。
那些我们没有继续做完的事,究竟是因为要及时止损,还是毅力不够?终于,在这本书里,我找到了答案。
翻译和编辑到后几章集体掉线
这些原则很有用,但必须结合芒格的人类误判心理学一起用才能发挥更大作用