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出版者:Packt Publishing

作者:Bhagvan Kommadi

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2019-3-30

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781789618501

丛书系列:

图书标签:

• 2019
• 英文版
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《算法思维：用 Go 语言构建高效的软件基石》 简介： 在当今快速迭代的软件开发领域，对数据结构和算法的深刻理解已不再是理论家的专属，而是决定工程实践成败的关键要素。本书旨在为渴望深入理解计算机科学核心概念并将其应用于现代软件开发实践的工程师和开发者提供一份详尽的路线图。我们专注于培养一种“算法思维”——一种能够系统地分析问题、设计高效解决方案并用可靠代码实现的能力。 本书不同于市面上许多侧重于特定语言语法或纯粹理论推导的教材。我们将使用 Go 语言（Golang） 作为我们实践和探索算法与数据结构的载体。Go 语言以其简洁性、高并发能力以及出色的性能，正迅速成为构建现代后端服务、分布式系统和高性能计算的首选工具之一。本书的核心理念是：“掌握原理，用最适合的工具实现它。” 第一部分：奠定基础——从基础概念到性能分析 本部分将带领读者回顾并巩固构建高效算法所需的数学和计算机科学基础。我们不会止步于简单的定义，而是深入探讨这些基础概念在实际工程中的意义。 章节一：问题分析与算法复杂度 在着手编写代码之前，我们必须学会如何衡量解决方案的优越性。本章将详细剖析时间复杂度和空间复杂度。我们将重点讲解大 O 表示法 (Big O Notation) 的精确含义，区分最好、最坏和平均情况。通过 Go 语言实现的微基准测试（Micro-benchmarking）示例，读者将学会如何通过实际测量来验证理论上的复杂度分析，理解常数因子和高阶项对性能的实际影响。我们将讨论如何识别代码中的瓶颈，并设定合理的性能目标。 章节二：Go 语言中的数据表示与内存模型 Go 语言的内存管理（垃圾回收、栈与堆）对算法性能有着深远的影响。本章将深入探讨 Go 语言如何组织数据结构。我们将分析值类型与引用类型的区别，以及它们在函数调用和结构体嵌入时的内存开销。理解 Go 的切片 (Slice)、映射 (Map) 和通道 (Channel) 的底层实现（例如，Map 如何处理哈希冲突、Slice 如何管理容量和底层数组）是编写高效代码的前提。我们将通过实际代码演示，如何避免不必要的内存分配和数据复制，从而优化性能。 第二部分：核心数据结构——构建信息组织蓝图 本部分是本书的基石，我们将逐一解析最常用且最关键的数据结构，并使用 Go 语言的语法特性来实现它们，同时关注在并发环境下的实现挑战。 章节三：线性结构的高效运用 我们从最基础的线性结构开始：数组（在 Go 中即固定长度的数组）和切片。然后深入探讨链表（单向、双向及循环链表）的实现，重点分析在 Go 中使用指针和结构体时，如何管理内存的生命周期。接下来是栈 (Stack) 和队列 (Queue)。我们将展示如何利用 Go 的切片快速实现一个功能完备的栈，并讨论在需要严格先进先出（FIFO）保证的场景下，如何使用通道（Channel）或更复杂的结构来实现并发安全的队列。 章节四：树形结构与层次化数据 树是处理层次关系数据的强大工具。我们将详尽讲解二叉树的基本遍历方法（前序、中序、后序）及其递归与迭代实现。核心难点在于二叉搜索树 (BST) 的平衡性问题。本章会详细介绍如何实现和维护平衡二叉搜索树，例如红黑树 (Red-Black Tree) 或AVL 树的基本操作（旋转、插入与删除），着重分析这些操作的 $O(log n)$ 复杂度是如何保持的。此外，还将涉及堆 (Heap) 结构，包括最大堆和最小堆的构建，以及如何利用堆实现优先队列 (Priority Queue)，这是许多图算法的基础。 章节五：散列与映射的艺术 哈希表 (Hash Table) 是现代编程中最常用的数据结构之一。本章将深入 Go 语言内置 `map` 的内部机制。我们将分析哈希函数的设计原则，以及如何处理冲突解决策略（如开放定址法与链地址法）。读者将学习如何设计自己的高效哈希函数，并在性能敏感的应用场景中，通过调整负载因子和容量，最大化哈希表的查找效率。 第三部分：算法设计范式——解决复杂问题的通用策略 本部分聚焦于解决问题的通用方法论，展示如何将抽象的算法策略转化为可执行的 Go 代码。 章节六：递归、分治与回溯法 递归是理解许多复杂算法的核心。本章首先巩固递归的原理，并讨论尾递归优化（尽管 Go 编译器不保证自动优化，理解其概念仍有价值）。随后，我们将深入分治策略 (Divide and Conquer)，通过经典算法如归并排序 (Merge Sort) 和快速排序 (Quick Sort) 的 Go 实现，来体会如何将问题分解到最小单元。最后，我们将探讨回溯法 (Backtracking)，用于解决组合优化问题，如迷宫寻路和 $N$ 皇后问题，强调状态管理和剪枝技术。 章节七：动态规划——消除冗余计算 动态规划 (Dynamic Programming, DP) 是优化重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将系统地介绍 DP 的两种实现方式：自顶向下的备忘录法（Memoization）和自底向上的表格法（Tabulation）。我们将通过经典的例子，如背包问题、最长公共子序列，来演示如何定义 DP 状态转移方程，并用 Go 语言高效地填充 DP 表格，避免重复计算带来的指数级性能损失。 章节八：贪心算法与局部最优选择 贪心算法 (Greedy Algorithms) 是一种直观且高效的优化策略。本章将讲解贪心选择的原则和局部最优解是否能导出全局最优解的判断标准。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码 (Huffman Coding) 等实例，展示如何利用优先队列（基于堆实现）来支持贪心策略的每一步选择。 第四部分：图论与网络流——连接世界的算法 图论是处理关系网络、社交媒体、路由等复杂系统的核心工具。 章节九：图的表示与遍历 本章首先讲解图 (Graph) 的两种主要表示方法：邻接矩阵和邻接表，并分析在 Go 语言中哪种表示法在空间和时间上更具优势，尤其是在处理稀疏图时。随后，我们将详细实现广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS)，并讨论它们在寻找最短路径（未加权图）和拓扑排序中的应用。 章节十：最短路径与最小生成树 本部分聚焦于加权图算法。我们将详述迪杰斯特拉算法 (Dijkstra's Algorithm) 的实现，重点是如何用 Go 的 `container/heap` 包来高效地维护待访问节点的优先队列。对于包含负权边的图，我们将介绍贝尔曼-福特算法 (Bellman-Ford) 及其检测负权环的能力。最后，我们将实现最小生成树 (MST) 的经典算法：普里姆算法 (Prim's) 和克鲁斯卡尔算法 (Kruskal's)，并对比它们的性能差异。 结语：算法思维在 Go 生态中的前沿应用 本书最后将探讨如何将这些核心算法知识应用于 Go 语言的特定领域，例如利用并发原语（Goroutines 和 Channels）设计高效的并行排序算法，或在网络编程中应用有限状态机（FSM）的思想。目标是让读者不仅掌握“如何做”，更理解“为什么这样做是最好的选择”，从而真正培养出解决任何复杂计算问题的“算法思维”。

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作为一名初学者，我在进入计算机科学领域时，对数据结构和算法的概念感到十分困惑。市面上充斥着各种书籍，但很多都过于理论化，让我难以理解。当我偶然发现《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》这本书时，我看到它使用了Golang这样一门相对容易上手的语言，这让我萌生了尝试学习的念头。事实证明，这是一个非常明智的选择。书中的讲解方式非常适合初学者，作者用简单易懂的语言解释了每一个概念，并且大量的代码示例让我能够亲手操作，加深理解。例如，在讲解栈和队列时，书中通过模拟日常生活中排队买票、函数调用栈的场景，让我能够快速建立直观的认识。然后，再通过Golang代码的实现，让我看到这些抽象概念如何在实际编程中落地。最让我感到欣慰的是，这本书并没有因为面向初学者而牺牲深度。随着学习的深入，我接触到了更加复杂的数据结构，如二叉搜索树、平衡二叉搜索树（AVL、红黑树）以及各种图结构。虽然这些概念一开始听起来有点吓人，但作者通过图示和逐步分解的方式，让我能够一步步地理解它们的构建原理、插入删除操作以及时间复杂度。尤其是在讲到树的遍历（前序、中序、后序）时，作者提供了Golang的递归和迭代实现，并详细比较了它们的优劣，这让我对递归和迭代有了更深刻的认识。这本书就像一位耐心细致的导师，循序渐进地引导我掌握数据结构和算法的精髓，让我对未来的编程学习充满了信心。

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当我第一次翻开《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》这本书时，我立刻被它清晰的结构和丰富的示例所吸引。作为一名正在寻求提升编程能力的开发者，我对数据结构和算法的重要性深有体会，但总觉得自己在理论和实践之间存在一道鸿沟。《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》这本书，恰好弥合了这道鸿沟。Golang这门语言的现代性和高效性，使得它成为学习和实践数据结构和算法的绝佳选择。书中从基础的线性数据结构，如数组、链表，逐步深入到非线性数据结构，如树、图，再到各种经典的算法，如排序、搜索、图遍历等，都进行了详尽的讲解。我尤其欣赏书中对每一个概念的讲解方式：首先是清晰的定义和原理，然后是抽象的流程图，接着是具体的Golang代码实现，最后还会有对算法复杂度以及实际应用场景的分析。这种多角度的讲解方式，让我能够从不同层面去理解和掌握每一个知识点。例如，在讲解平衡二叉搜索树（AVL树和红黑树）时，书中不仅仅是给出了代码，还详细解释了它们如何通过旋转操作来维持平衡，以及为什么在某些场景下它们比普通二叉搜索树更优。这让我对树结构的深入理解迈上了一个新的台阶。总而言之，这本书为我提供了一个系统、全面且易于实践的学习框架，让我能够用Golang这门强大的语言，真正掌握数据结构和算法的核心技能，并能自信地将其应用于复杂的软件开发项目中。

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在我学习编程的过程中，数据结构和算法一直是让我感觉最“难啃”但又必须掌握的部分。很多时候，我都能理解算法的步骤，但在实际编程中却常常手足无措，不知道如何下手。《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》这本书，就像一位经验丰富的老师，用一种我能够理解的方式，循循善诱地引导我掌握了这些知识。Golang这门语言本身就以其简洁和高效著称，用它来学习数据结构和算法，简直是如虎添翼。书中的每一个章节都从最基础的概念讲起，例如，在介绍哈希表时，作者从散列表的概念出发，详细讲解了哈希函数的设计原则、冲突解决的常见方法（如链地址法和开放地址法），并且提供了Golang的实现。我能够直接复制代码，然后在本地调试，观察每一个步骤的执行，这比单纯地阅读理论要有益得多。书中还穿插了很多对算法性能的分析，例如，通过Big O符号来衡量算法的时间复杂度和空间复杂度，并详细解释了不同算法在不同数据规模下的表现。这对于我将来优化代码、提高程序的效率至关重要。让我印象深刻的是，书中在讲解树结构时，不仅仅介绍了二叉树，还深入讲解了平衡二叉树（AVL树、红黑树）的原理和实现。虽然这些概念一开始听起来比较复杂，但作者通过图示和逐步拆解的方式，让我能够清晰地理解它们的插入、删除操作以及自平衡机制。这本书让我对数据结构和算法有了全新的认识，也极大地提升了我解决复杂编程问题的能力。

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作为一个对技术细节有着强烈追求的开发者，我一直在寻找一本能够深入剖析数据结构和算法底层原理，并能将其与现代编程语言结合的书籍。《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》这本书，无疑是我的理想选择。Golang以其出色的性能和简洁的语法，为实现各种复杂的数据结构和算法提供了完美的平台。这本书让我看到了，如何用Golang这门语言，将那些抽象的算法概念转化为具体的、可执行的代码。我尤其喜欢书中对各种排序算法的详尽分析，不仅仅是给出了代码实现，更深入地探讨了它们的时间复杂度和空间复杂度，以及它们在不同场景下的适用性。例如，在介绍快速排序时，书中详细讲解了“划分”操作的关键性，并对比了不同的基准选择策略对性能的影响。这让我能够更深刻地理解算法的设计思路，而不仅仅是停留在“如何使用”的层面。书中对图算法的讲解也让我受益匪浅，从基础的图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），到各种遍历算法（DFS, BFS），再到最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall），每一个算法都配有详细的Golang代码示例，并且作者对代码的每一行都进行了清晰的注释和解释。这让我能够毫不费力地理解算法的实现细节，并能够将其应用到实际的项目中。这本书为我提供了一个坚实的基础，让我能够用Golang这门强大的语言，构建出高效、可扩展的系统。

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我一直认为，学习编程最核心的乐趣在于解决问题的能力，而数据结构和算法正是赋予这种能力的关键。很多时候，我们面对一个看似复杂的问题，其实背后都隐藏着经典的数据结构或算法的解决方案。《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据结构和算法的迷宫。书的开篇就以非常直观的方式介绍了数组和链表的区别，以及它们在内存分配和访问效率上的差异，这让我立刻回忆起当年在C语言中处理指针的种种“酸爽”经历，并在Golang的视角下有了更深刻的理解。随后，书中对各种排序算法的详尽分析，从基础的冒泡排序、选择排序，到更高效的快速排序、归并排序，再到原地排序的堆排序，每一种算法都配有清晰的Golang代码实现，并且作者非常细致地解释了每一步的逻辑。更让我惊喜的是，书中还穿插了对这些算法在实际应用中的场景分析，比如在处理大规模数据集时，如何选择最优的排序算法来减少排序时间，从而提高整体的处理效率。这种将理论知识与实际应用紧密结合的方式，让我感受到了学习的价值和乐趣。当我看到书中讲解到图的遍历算法（DFS和BFS）时，作者巧妙地将其与社交网络好友推荐、地图导航等实际应用场景联系起来，并提供了Golang的实现，我仿佛看到了这些算法在我的日常生活中无处不在。这本书不仅教会了我“是什么”，更教会了我“怎么用”和“为什么这么用”，为我解决实际问题提供了强大的理论武器和实践指导。

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对于一个长期在后端开发领域摸爬滚打的开发者来说，对性能的优化始终是绕不开的话题。我过去也曾接触过一些关于数据结构和算法的书籍，但往往因为语言过于学术化或者与我日常使用的技术栈关联不大，所以学习效果不尽如人意。直到我遇到了《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》，我才真正体会到“学以致用”的乐趣。Golang这门语言在并发处理、内存管理等方面有着独特的优势，而数据结构和算法正是构建高效、可扩展系统的基石。这本书将这两种完美结合，让我能够深入理解如何在Golang的生态系统中，更有效地组织和处理数据。它并没有停留在“知道是什么”的层面，而是深入到“为什么这么做”以及“如何做得更好”。例如，在介绍哈希表的部分，书中不仅仅讲解了冲突解决的几种常用方法（链地址法、开放地址法），还深入探讨了Golang内置map的实现细节，包括其负载因子、扩容策略等等。这对于理解Golang map的性能瓶颈，以及如何在特定场景下优化其使用，提供了宝贵的洞察。同样，在图算法的部分，作者花了大量篇幅讲解了Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法的原理和实现，并提供了Golang的代码示例。这让我能够清晰地看到，在实际的微服务通信、网络路由等场景下，这些算法是如何发挥作用的，以及如何通过精心设计的数据结构和算法来提升系统的响应速度和吞吐量。书中的每一个章节都像是为我量身定制的“性能调优秘籍”，让我能够更自信地面对那些复杂而又对性能要求苛刻的业务场景。

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一直以来，数据结构和算法对我来说就像是编程世界的“黑魔法”，虽然知道它们很重要，但总觉得难以入门。市面上有很多关于这方面的书籍，但要么过于理论化，要么使用的语言与我的开发实践相去甚远。《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》这本书，彻底改变了我对数据结构和算法的看法。Golang的出现，为我打开了新的学习大门。它简洁的语法和高效的性能，让学习和实践数据结构和算法变得更加容易。书中从最基础的数组和链表开始，循序渐进地介绍了各种复杂的数据结构，如栈、队列、哈希表、树、图等。让我特别惊喜的是，书中提供的所有代码示例都是用Golang编写的，并且清晰易懂，我能够直接复制代码到本地进行测试和调试，这大大加深了我对概念的理解。例如，在学习二叉搜索树时，书中详细讲解了插入、删除、查找等操作的原理，并且提供了Golang的实现。我能够亲手尝试各种场景，观察树结构的动态变化，这比单纯阅读理论知识要生动得多。书中对算法的讲解也同样精彩，从基本的排序和搜索算法，到更复杂的图算法和动态规划，每一种算法都配有详尽的解释和Golang的代码实现。作者还非常注重对算法的时间复杂度和空间复杂度的分析，这让我能够更好地理解不同算法的性能特点，并能在实际开发中选择最合适的算法。这本书为我提供了一个完整的学习路径，让我能够系统地掌握数据结构和算法的知识，并能将其应用到实际的Golang开发中。

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这本书简直是为我量身定做的！我一直以来都对数据结构和算法充满兴趣，但总觉得那些零散的博客文章和教程不够系统，而且很多讲解都停留在理论层面，缺乏实际的编程实践。当我看到《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》时，立刻就被吸引住了。Golang作为一门现代、高效的语言，本身就具备了许多优秀的特性，非常适合用来实现和学习这些核心概念。这本书没有让我失望，它从最基础的数组、链表开始，循序渐进地介绍了各种复杂的数据结构，比如栈、队列、哈希表、树（包括二叉搜索树、AVL树、红黑树等等）、图，以及各种排序和搜索算法。让我印象深刻的是，每一章都不仅仅是理论的堆砌，而是伴随着清晰的代码示例，而且这些代码都是用Golang实现的。我能够直接复制代码，然后在本地运行，观察实际效果，甚至尝试修改和扩展。这种“动手实践”的学习方式，比我之前单纯阅读和理解理论要有效得多。书中的讲解逻辑非常清晰，即使是像递归、分治、动态规划这样相对抽象的概念，作者也通过生动的比喻和由浅入深的例子，让我能够逐步理解其核心思想。我尤其喜欢书中对时间复杂度和空间复杂度的分析，这部分内容通常是学习者容易忽略但又至关重要的一部分。作者并没有简单地给出Big O符号，而是详细地解释了不同算法在不同场景下的性能表现，以及如何通过分析代码的执行步骤来推导出复杂度。这对于我将来优化算法、选择合适的数据结构至关重要。总而言之，这本书为我打开了数据结构和算法学习的新篇章，让我能够用Golang这门强大的语言，真正地掌握这些核心计算机科学知识。

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在我多年的软件开发生涯中，总有一些“瓶颈”让我感到技痒难耐，尤其是在处理大规模数据和优化系统性能方面。我深知，扎实的数据结构和算法功底是突破这些瓶颈的关键。因此，我一直在寻找一本能够系统性地梳理这些知识，并能够与我熟悉的Golang结合的书籍。《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》正是这样一本让我眼前一亮的佳作。这本书的价值，不仅仅在于它涵盖了从基础到进阶的各种重要数据结构和算法，更在于它对这些概念的讲解深入且透彻。例如，在介绍二叉堆时，书中不仅讲解了最大堆和最小堆的原理，还详细阐述了优先队列的实现方式，并提供了Golang的范例。这让我联想到在很多系统中，如任务调度、消息队列优先级排序等场景下，优先队列的巨大作用。而通过这本书，我能够清晰地理解其背后的实现机制，并能够在Golang中高效地实现它。书中对图算法的讲解也尤为精彩，从基础的深度优先搜索和广度优先搜索，到最短路径算法（Dijkstra, Bellman-Ford），再到最小生成树算法（Prim, Kruskal），每一个算法都配有详尽的Golang实现，并且对算法的每一步操作都进行了细致的剖析。这让我能够真正理解这些算法是如何工作的，以及它们在网络分析、路线规划等实际问题中的应用。我尤其欣赏书中在介绍复杂算法时，能够将理论与实践相结合，通过Golang代码的实现，让抽象的算法变得鲜活起来，也让我能够更方便地将其应用到我的实际工作中。

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作为一名长期从事后端开发，但对算法和数据结构掌握得并不扎实的开发者，我一直渴望能够找到一本既系统又能结合实际开发场景的书籍。市面上关于数据结构和算法的书籍很多，但很多都显得比较枯燥，或者使用的语言与我的日常开发不符。《Learn Data Structures and Algorithms with Golang》这本书的出现，恰好填补了这个空白。Golang以其简洁、高效和强大的并发能力，成为了现代后端开发的首选语言之一，而数据结构和算法又是构建高效系统的基石。这本书将两者完美结合，让我能够用我熟悉的语言来学习这些核心概念，这极大地提高了我的学习效率和兴趣。我特别喜欢书中对每一种数据结构和算法的讲解方式：首先清晰地阐述其定义和原理，然后通过Golang代码给出具体的实现，最后再结合实际应用场景进行分析。例如，在讲解链表时，书中不仅介绍了单向链表、双向链表，还延伸到了循环链表，并且提供了Golang的实现。这让我能够理解它们在内存管理、动态扩容等场景下的优势。而当学习到动态规划时，作者通过一些经典的例子，如斐波那契数列、背包问题等，并用Golang代码一步步推导出状态转移方程，让我能够清晰地理解动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”的特点。这本书让我不仅仅是“知道”了数据结构和算法，更是“理解”了它们，并且能够“运用”它们来解决实际问题。

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