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出版者:

作者:余腊生

出品人:

页数:354

译者:

出版时间:2008-11

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787115186430

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 学习
• 考研

《算法的艺术与实践》 内容简介 本书是一本深入探讨算法理论与实践的专著，旨在为读者构建一个坚实的算法思维体系，并介绍如何将这些抽象概念应用于解决现实世界的复杂问题。我们相信，算法是计算机科学的基石，理解并掌握算法的设计、分析和优化，是每一位有志于在技术领域深耕的学子和从业者必备的技能。 本书内容涵盖了从基础到高级的各类经典算法，并着重于其背后的数学原理和逻辑推理。我们将从基本的数据组织方式入手，例如列表、栈、队列，这些看似简单的数据结构，却是构建更复杂算法的基石。随后，我们将深入探讨树形结构，包括二叉搜索树、平衡树（如AVL树和红黑树）以及堆（如二叉堆），解析它们在高效数据存储和检索方面的独特优势。图论作为离散数学的重要分支，在本书中占有重要地位。我们会详细讲解图的表示方法、遍历算法（深度优先搜索和广度优先搜索），以及一些核心的应用，如最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）和最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）。 在算法设计方面，本书系统介绍了多种重要的设计范式。递归与分治策略将带领读者领略如何将复杂问题分解为更小的、可管理的部分，并通过例子展示其优雅与高效。动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具，我们将通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，逐步揭示其核心思想和递推关系的建立。贪心算法则关注在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优，我们会探讨其适用条件和一些常见的贪心策略。 除了算法的设计，对算法进行精确的分析也是本书的重点。我们将引入渐进时间复杂度和空间复杂度的概念，并使用大O、大Ω、大Θ符号进行量化。读者将学会如何分析算法的效率，识别性能瓶颈，并根据复杂度选择最优的算法实现。书中会包含大量的分析案例，帮助读者熟练运用这些分析工具。 在高级主题部分，本书会触及搜索和排序算法的更深层次。除了快速排序、归并排序等比较排序，我们还会介绍非比较排序，如计数排序、桶排序和基数排序，并分析它们的适用场景和性能特点。对于搜索算法，我们将探讨二分查找的变种以及在特定数据结构上的搜索优化。此外，还会介绍一些现代计算中常见的算法技术，例如字符串匹配算法（KMP算法）、图匹配算法以及一些概率性算法的初步概念。 本书的目标读者包括计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的学生，以及希望提升算法能力的软件开发工程师、数据科学家和算法研究者。我们力求语言通俗易懂，理论讲解严谨，同时辅以大量的伪代码和实际编程示例，帮助读者将理论知识转化为实践能力。书中的示例代码将采用主流的编程语言（如Python或Java），方便读者进行验证和学习。 我们相信，《算法的艺术与实践》将是你通往更高层次编程和解决复杂问题的有力助手，助你掌握驾驭数据和计算的精妙技艺。

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我尤其欣赏这本书的实践导向性。虽然是理论书籍，但作者并没有忽略代码实现的重要性。书中提供了大量清晰、简洁且易于理解的C++代码示例，并且对每一段代码都进行了详尽的注释，解释了其背后的逻辑和算法思想。我尝试着在自己的机器上编译并运行了其中一些关键的算法，比如快速排序和归并排序，亲手调试的过程让我对算法的执行过程有了更直观的感受，也帮助我发现了自己在理解上的盲点。

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总而言之，这是一本让我受益匪浅的书。它不仅仅传授了知识，更重要的是教会了我如何去思考，如何去分析和解决问题。书中严谨的逻辑、清晰的讲解、丰富的示例，以及作者对细节的关注，都让我对计算机科学有了更深的敬畏和热爱。我强烈推荐这本书给所有正在学习数据结构和算法的开发者，它绝对是你学习道路上不可或缺的良伴。

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值得一提的是，作者在分析算法的效率时，并没有仅仅停留在“大O表示法”的层面，而是进一步探讨了常数因子、具体硬件环境等影响实际性能的因素。这让我认识到，理论上的最优解，在实际应用中可能需要根据具体情况进行权衡，而不能一概而论。这种严谨的研究态度，对于我这样正在系统学习计算机科学的学生来说，是非常宝贵的。

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这本书在概念的阐述上，我必须说，达到了一个令人惊叹的高度。它不仅仅是告诉你“是什么”，更是深入到“为什么”。比如，在讨论数组和链表各自的优缺点时，作者并没有简单地列出时间复杂度，而是通过实际的应用场景，比如频繁的插入删除操作，或者需要快速随机访问的场景，来对比这两种数据结构的适用性。这种“带着问题去学习”的方式，让我对每一种数据结构的理解都更加深刻，也更能够体会到设计者在选择特定数据结构时的考量。

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这本书还有一个非常显著的特点，就是它非常注重概念之间的联系和演变。作者在介绍完一种数据结构或算法后，往往会回顾它与之前学过的内容有哪些相似之处，又有哪些根本性的区别。例如，在讨论堆排序时，它会与插入排序、选择排序等进行对比，强调堆排序在构建和调整堆过程中的特点。这种“前后呼应”的教学方式，帮助我构建了一个更加完整的知识体系，而不是零散的记忆碎片。

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这本书在问题解决方面，提供了大量的示例，从基础的数组查找、排序，到更复杂的图搜索、路径规划，都给出了详细的解决方案和代码实现。我尝试着将书中的一些算法应用到我自己的小项目中，例如用链表实现一个简单的待办事项列表，或者用图算法来分析社交网络关系。这些实践经验让我对数据结构和算法在实际开发中的应用有了更深刻的认识，也极大地提升了我解决问题的能力。

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我最喜欢的一点是，作者在讲解复杂的算法时，总是能够提供非常直观的图解。无论是链表的插入删除，还是树节点的旋转，亦或是图的遍历过程，书中都有大量的插图来辅助说明。这些图解不仅仅是漂亮的装饰，更是理解算法核心逻辑的关键。我发现，很多时候，看一张清晰的图，比看几页文字描述更能快速地把握算法的精髓。

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书中对树结构，特别是二叉查找树和平衡树的讲解，是我觉得最为精彩的部分之一。作者并没有一次性将所有的类型都抛出来，而是从简单的二叉树开始，逐步引入了平衡二叉树（AVL树、红黑树）的概念，并详细解释了它们在解决二叉查找树插入和删除操作导致的“倾斜”问题上的作用。特别是对红黑树的详细剖析，虽然初期有些挑战，但通过书中提供的详细图示和转换步骤，我最终能够理解其维护平衡的精妙机制。

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这本《数据结构》是我近期读到的一本非常令人振奋的技术书籍，它不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是通过一种非常人性化、循序渐进的方式，将抽象的计算机科学概念一一呈现在我的面前。当我第一次翻开这本书时，我原本以为会面对一堆晦涩难懂的公式和算法，但出乎意料的是，作者的写作风格极其流畅，仿佛一位经验丰富的老者在娓娓道来，将那些原本可能让我望而却步的知识点，用生活中的例子、生动的比喻进行解读。例如，书中在介绍链表时，并没有直接抛出节点的定义和操作，而是从“排队买票”的场景出发，形象地描绘了节点之间如何通过指针连接，形成一条动态的序列，这让我瞬间就抓住了链表的本质。

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对于图论部分，这本书的处理方式也让我印象深刻。它从图的定义、表示（邻接矩阵和邻接表）入手，然后深入探讨了各种经典的图算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用，以及最短路径算法（Dijkstra、Floyd）和最小生成树算法（Prim、Kruskal）。书中对于这些算法的描述，不仅仅是给出伪代码，更重要的是分析了它们的思想来源和应用场景，比如DFS在迷宫寻路和拓扑排序中的作用，BFS在寻找无权图中的最短路径的优势。

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