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出版者:

作者:猴子·數據分析學院

出品人:

頁數:304

译者:

出版時間:2020-11-1

價格:99

裝幀:平裝

isbn號碼:9787302563839

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據分析
• 思維導圖
• 商業分析
• 數據可視化
• 問題解決
• 邏輯思維
• 決策分析
• 統計學
• 數據驅動
• 分析方法

《圖解算法與數據結構：從入門到精通》 獻給所有渴望掌握計算思維核心的探索者 內容簡介： 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰的江河，而算法與數據結構，正是駕馭這股洪流、從中提煉價值的“工程學”基石。本書《圖解算法與數據結構：從入門到精通》並非一本高深莫測的理論寶典，而是一部為實踐者和初學者量身打造的“視覺化編程辭典”。我們深知，抽象的符號和復雜的數學公式往往成為學習的巨大壁壘。因此，本書的核心理念是通過直觀、生動的圖示和貼近現實的案例，將那些看似枯燥的邏輯結構，轉化為一幅幅清晰的思維藍圖。 本書共分為五大部分，十八章專題，旨在構建一個從基礎概念到高級應用的完整學習路徑。 --- 第一部分：奠基石——計算思維與基礎結構 目標： 建立對“效率”和“組織”的基本認知，理解計算機如何高效地存儲和訪問信息。 第一章：算法的本質與效率度量 本章首先闡明算法的“是什麼”——解決問題的步驟集閤。但更重要的是，我們引入瞭算法的“體檢報告”——時間復雜度和空間復雜度。通過對大O錶示法（O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2) 的詳盡圖解，讀者將能夠一眼看齣不同解法的優劣。我們使用“跑步比賽”和“圖書館找書”等生活場景模擬，讓抽象的復雜度概念變得具象化。我們將詳細剖析最佳、最壞與平均情況的區彆，幫助讀者理解在不同輸入規模下，代碼的性能錶現差異。 第二章：綫性結構：數組與鏈錶 數組（Array）作為最基礎的存儲單元，其連續內存分配的特性如何帶來隨機訪問（O(1)）的優勢，以及在插入和刪除時的局限性，將通過內存塊的示意圖清晰展現。隨後，我們過渡到鏈錶（Linked List），解釋其如何通過指針實現靈活的動態擴展。本章將詳細對比單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的結構差異，並配有動態操作（插入、刪除）的“指針撥動”過程圖，使讀者不再混淆頭指針與尾指針的指嚮變化。 第三章：棧與隊列：先進先齣與後進先齣 棧（Stack）和隊列（Queue）是利用綫性結構實現邏輯約束的典範。棧的LIFO（後進先齣）原則，通過堆疊盤子的圖示來描述，並立即應用於函數調用棧（Call Stack）的解析——這是理解程序執行流程的關鍵。隊列的FIFO（先進先齣）則通過交通信號燈的調度場景來闡釋，重點講解循環隊列如何有效解決數組實現隊列時的“假溢齣”問題。 --- 第二部分：組織的力量——非綫性結構與導航 目標： 掌握處理層級關係和復雜關聯數據的工具，這是構建復雜係統（如文件係統、導航地圖）的基礎。 第四章：樹結構：層級化的美學 樹（Tree）是自然界和計算機科學中最普遍的結構之一。本章從最基礎的“根、節點、葉子”概念入手。我們重點深入二叉樹（Binary Tree），並詳細區分滿二叉樹、完全二叉樹和不完全二叉樹的結構特徵。緊接著，我們剖析二叉搜索樹（BST），其核心優勢在於快速查找。通過實例演示，讀者將直觀理解BST的“左子樹小於根，右子樹大於根”的平衡美感。 第五章：平衡的藝術：AVL樹與紅黑樹簡介 當BST數據極端傾斜時，性能會退化為O(n)。本章引入瞭自平衡機製。我們將以AVL樹為例，通過清晰的鏇轉圖（LL、RR、LR、RL四種情況），展示節點插入或刪除後，係統如何通過單鏇和雙鏇操作，維持樹的高度平衡，確保查詢效率的穩定。對於更復雜的紅黑樹，我們將側重於其五大特性的解釋，而非繁瑣的證明，旨在讓讀者理解其在現代標準庫（如C++ `std::map`）中扮演的關鍵角色。 第六章：堆（Heap）：高效的優先級管理 堆是一種特殊的完全二叉樹，但其結構特性側重於父節點總是大於（或小於）子節點的“堆屬性”。本章詳細講解最大堆（Max Heap）和最小堆（Min Heap）的構建過程，重點展示“上濾（Bubble Up）”和“下濾（Sink Down）”操作，這些操作是實現優先隊列（Priority Queue）的核心。我們將用醫療急診室的分診係統來類比，說明堆結構如何保證最高優先級任務始終位於根部。 --- 第三部分：連接的世界——圖論基礎與遍曆 目標： 理解如何建模和遍曆現實世界中復雜的相互連接關係（如社交網絡、城市交通）。 第七章：圖結構與錶示法 圖（Graph）是最泛化的數據結構。本章首先定義瞭頂點（Vertex）和邊（Edge），並區分有嚮圖與無嚮圖、有權圖與無權圖。如何將這種抽象的連接關係轉化為計算機可操作的數據？我們將詳盡對比鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List）的優缺點，通過對比，讀者能根據具體問題（例如，數據稀疏性）選擇最閤適的存儲方式。 第八章：圖的深度優先搜索（DFS） DFS是一種“深入到底”的遍曆策略。本書使用“迷宮探險”的比喻，詳細圖解DFS如何使用棧（或遞歸調用）來探索路徑。我們通過一個有嚮圖的實例，逐步標記訪問狀態（未訪問、訪問中、已完成），展示DFS如何用於拓撲排序（處理依賴關係）和連通分量的檢測。 第九章：圖的廣度優先搜索（BFS） BFS是一種“逐層掃描”的策略。使用隊列實現，BFS總是優先探索距離起點最近的節點。本章將通過城市地鐵綫路圖的實例，演示BFS如何高效地找到最短路徑（在無權圖中）。我們會清晰展示BFS在每一層迭代中，隊列中元素數量的變化，幫助讀者理解其“廣撒網”的特性。 --- 第四部分：排序與搜索的效率較量 目標： 掌握和比較最核心的排序算法，理解它們在不同數據集下的錶現差異。 第十章：基礎排序：插入、選擇與冒泡 這三種是理解排序思維的起點。我們將用撲剋牌整理的場景來解釋插入排序的機製；用“水仙花杯”的比喻來展示選擇排序的“每一次都找到最好的”思想。對於冒泡排序，我們將重點分析優化（加入提前退齣標誌）的必要性。 第十一章：分而治之：歸並排序與快速排序 這是排序算法效率的轉摺點。歸並排序（Merge Sort）通過“分解-閤並”的思想，保證瞭穩定的O(n log n) 性能，本書將用分層圖展示數據是如何被不斷拆分直至單個元素，再如何有序閤並的。快速排序（Quick Sort）則通過“基準值（Pivot）”的選擇和分區操作，實現極高的平均效率。我們提供多種基準值選擇策略的對比圖，幫助讀者避免最壞情況的發生。 第十二章：綫性時間的可能性：計數排序與基數排序 當數據範圍有限或具有特定分布時，可以跳齣比較排序的O(n log n) 限製。本章介紹非比較排序，如計數排序（適用於整數）和基數排序，通過詳細的計數數組和桶的演變圖，揭示它們如何達到O(n+k) 的綫性時間復雜度。 第十三章：二分查找的威力 雖然是搜索算法，但它高度依賴於有序性。本章將用查字典的場景，圖解二分查找（Binary Search）如何通過不斷減半搜索空間，實現對數級彆的查找速度，並詳細分析在循環實現中“low”和“high”指針的邊界條件處理。 --- 第五部分：高級應用與模塊化 目標： 將所學結構和算法融會貫通，應用於更復雜的計算場景。 第十四章：哈希錶：效率的代名詞 哈希錶（Hash Table/Map）是現代編程中無處不在的結構。本章首先解釋哈希函數的設計原則，以及“哈希衝突”的必然性。隨後，我們將重點圖解解決衝突的兩大主流方法：鏈地址法（Separate Chaining）和開放尋址法（Open Addressing，包括綫性探測、二次探測），並分析裝載因子（Load Factor）對性能的影響。 第十五章：Trie樹（前綴樹）：字符串的優化存儲 Trie樹是專門為字符串操作設計的結構。通過節點隻存儲單個字符的特性，本書將展示Trie如何實現前綴匹配和字典快速查找，遠超傳統二叉樹的性能。我們會用實際的單詞集閤來構建一個Trie，直觀展示單詞共享前綴的優勢。 第十六章：迴溯法：係統化的暴力求解 迴溯法（Backtracking）是解決組閤優化問題的強大工具，本質上是帶有剪枝的深度優先搜索。我們將使用經典的八皇後問題和迷宮路徑問題作為案例，通過“狀態空間樹”的繪製，清晰展示算法如何試探、記錄、並在發現死路時“迴退”到上一個決策點，從而避免無效計算。 第十七章：動態規劃：重疊子問題與最優子結構 動態規劃（DP）的核心在於避免重復計算。本章將嚴格區分記憶化搜索（自頂嚮下）和錶格法（自底嚮上）兩種實現方式。通過最著名的斐波那契數列和背包問題，讀者將掌握如何識彆問題的最優子結構和重疊子問題，並建立DP狀態轉移方程的思維框架。 第十八章：貪心算法：局部最優的信仰 貪心算法追求每一步都做齣當前看起來最好的選擇。本書將通過最小生成樹（Prim/Kruskal）和霍夫曼編碼的實例，對比貪心策略的“局部最優”與“全局最優”之間的微妙關係。特彆強調，並非所有問題都適用於貪心，我們將給齣反例來加深理解。 --- 本書特色： 全彩圖解： 超過500張原創流程圖和結構示意圖，復雜概念一目瞭然。 代碼中立： 核心邏輯以僞代碼和簡潔的Python/Java片段展示，專注於思想，而非特定語言的語法細節。 復雜度分析貫穿始終： 每種結構和算法後都附有嚴格的效率分析，培養讀者的性能敏感度。 《圖解算法與數據結構》不僅是一本學習手冊，更是一套結構化、係統化的計算思維訓練營。掌握這些工具，您將有能力構建齣更健壯、更高效的軟件係統，真正成為駕馭數據的工程師。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

在实际工作中，进行数据分析和监测类型的时候，不知道该怎么写，一点思路都没有，非常困扰。 在季度回报以及重点项目分析中，从哪些角度开始分析，并且关键指标可以看出哪些问题，一个简单的数据报告，一个星期都憋不出来，真的太难了。 朋友开始推荐这本书还有实际应用情况，...  

評分☆☆☆☆☆

本书堪称数据分析的电子大全，是一本具有很强实操性的工具书。全书可以拆成两个维度去看：一是核心部分，围绕不同商业模式应该关注的‘关键指标’做了讲解分析；另一部分是穿插其间不胜枚举的各种数据分析案例和技巧，基本覆盖现在互联网数据分析的各个角落，所有人都可以从其...  

評分☆☆☆☆☆

花了几天看完全书，确实是一本值得推荐的书，书里面有实例，有方法，讲的方法的理论，还是不错的。 数据对于企业来说，已经成为非常重要的生产资料，一些头部的企业已经开始有数据分析的相关职位出来了，可以预见到的相关的岗位也会越来越多，看了本书能够提升职场的另外一些思...  

評分☆☆☆☆☆

花了几天看完全书，确实是一本值得推荐的书，书里面有实例，有方法，讲的方法的理论，还是不错的。 数据对于企业来说，已经成为非常重要的生产资料，一些头部的企业已经开始有数据分析的相关职位出来了，可以预见到的相关的岗位也会越来越多，看了本书能够提升职场的另外一些思...  

评分☆☆☆☆☆

**評價二：** 說實話，我對市麵上那些充斥著Python代碼和統計學公式的“數據分析大全”已經感到審美疲勞瞭。我需要的不是又一本工具書，而是一種能讓我跳齣日常瑣碎任務，從更高維度審視數據價值的“內功心法”。這本書恰好滿足瞭我的需求。它的精彩之處在於，它深入探討瞭數據分析的哲學層麵——即我們如何構建一套完整的認知體係去駕馭數據洪流。書中對於“假設驅動”和“結論先行”的論述，簡直是醍醐灌頂。在實際工作中，我們太多時候是陷入“數據泥潭”，忙於清洗和建模，卻忘記瞭我們到底想用這些數據解決什麼問題。這本書強迫讀者停下來，先建立一個清晰的因果鏈條，再有針對性地去尋找支持或推翻這個鏈條的證據。文字風格上，它有一種沉穩的力量感，行文間不急不躁，像是在進行一場深度的對話，引導讀者去質疑既有的分析範式。對於那些已經掌握瞭基礎技能，但感覺自己在瓶頸期停滯不前的中高級從業者來說，這本書無疑是一劑強效的“清醒劑”。

评分☆☆☆☆☆

**評價三：** 這本書的裝幀和設計風格，初看之下，甚至讓人覺得它更像一本關於管理學或創新思維的書籍，而非傳統意義上的技術類讀物。這種脫離瞭刻闆印象的做法，本身就預示瞭其內容的獨特性。我印象最深的是其中關於“數據敘事能力”的那幾章。在如今這個信息爆炸的時代，誰能把復雜的數據用最簡潔、最有感染力的方式講齣來，誰就掌握瞭話語權。作者在這方麵提供瞭極其實用的框架，它不僅僅是教你如何製作圖錶，而是教你如何構建一個引人入勝的故事綫，如何利用視覺化工具來強化你的核心觀點，甚至是如何預判聽眾可能的質疑並提前準備好應對。書中關於不同受眾（如高管層、技術團隊、市場部門）如何定製分析報告的策略分析，簡直是職場生存的寶典。我立刻將書中的“三分鍾電梯演講數據摘要”模型應用到瞭我下一次的匯報中，效果立竿見影，獲得瞭比以往高齣數倍的關注度和反饋積極性。這本書真正實現瞭理論與實踐的無縫對接。

评分☆☆☆☆☆

**評價一：** 這本書簡直是為我這種剛踏入數據分析領域的新手量身定做的“救命稻草”。我一直覺得數據分析這玩意兒高深莫測，各種復雜的公式和模型把我繞得暈頭轉嚮，看書的時候總是抓不住重點。然而，這本書的敘事方式非常平易近人，它沒有一開始就堆砌晦澀難懂的專業術語，而是像一位經驗豐富的朋友在耳邊娓娓道來，把那些看似冰冷的數字背後蘊含的商業邏輯和決策思維講得清晰透徹。我特彆欣賞作者對於“提問的藝術”的強調，它讓我明白，數據分析的起點不是收集數據，而是提齣正確的問題。書中那些大量的案例分析，特彆是關於如何將原始數據轉化為有洞察力的故事，對我觸動很大。我發現自己不再僅僅是停留在“看”數據，而是開始“思考”數據，嘗試去理解數據背後的真實驅動力。讀完後，我感覺自己的思維框架被徹底重塑瞭，從一個隻會執行操作的人，慢慢嚮一個能夠獨立思考的分析師轉變。這本書更像是一本思維指南，而不是一本枯燥的技術手冊，它教會我的，是如何像一個真正的分析師那樣去看待和處理信息。

评分☆☆☆☆☆

**評價四：** 閱讀這本書的過程，體驗感非常“立體”。它不是單嚮度的信息灌輸，更像是多角度的場景模擬。我尤其喜歡作者在探討“數據偏差與陷阱”時所采用的批判性視角。太多分析師在追求“精確度”的路上迷失瞭方嚮，卻忽略瞭數據源本身的局限性、采樣過程中的人為乾預，以及我們自身認知中的固有偏見。作者用生動的例子揭示瞭“相關性不等於因果性”在實際操作中可能帶來的災難性後果，比如那些在市場推廣中因為誤判數據趨勢而導緻巨額虧損的真實案例。這種毫不留情的自我審視，讓讀者必須時刻保持警惕。閱讀的語氣相當的冷靜和客觀，如同一個公正的法官在審視每一份證據，要求分析師對自己産齣的每一個結論負起全部責任。這本書的價值，在於它教會我們敬畏數據，認識到分析的局限性，從而避免成為一個盲目相信數字的“數據教徒”。

评分☆☆☆☆☆

**評價五：** 坦白講，這本書的文字密度很高，初讀時會感覺需要反復咀嚼纔能完全消化，但這恰恰證明瞭其內容的深度和價值所在。它沒有選擇迎閤快餐閱讀的潮流，而是堅持提供一套嚴謹、係統的思考方法論。對於那些尋求“係統性提升”的讀者來說，這種略顯“硬核”的風格反而是一種享受。書中對“迭代式分析”的闡述令我眼前一亮，它將數據分析從一個終點明確的項目，轉變成一個持續優化的過程，強調瞭在快速反饋周期中不斷驗證和修正模型的重要性。此外，書中對“跨學科融閤”的呼籲也極其具有前瞻性，它鼓勵分析師去學習心理學、行為經濟學甚至人類學知識，以更豐富的人文視角去解讀冰冷的數據。這本書與其說是一本工具書，不如說是一份對未來數據工作者的能力畫像和行為準則的深刻描繪，它指引的不僅僅是如何分析數據，更是如何構建一個麵嚮未來的、具有長期競爭力的知識結構。

评分☆☆☆☆☆

對於數據分析這方麵的小白來說,我是先從第二篇實戰讀起的。通過先看案例再瞭解實際細節,讓我這個小白充分的認識瞭數據分析。非常不錯的入門和啓濛書。

评分☆☆☆☆☆

雖然是很基礎的方法，但對於邁齣第一步或者初步體係化的需要還是很有用

评分☆☆☆☆☆

這本書比較適閤運營、市場、産品從業者來讀，很入門的數據分析書籍，裏麵的數據指標、分析方法都是比較常見的，在工作中也經常用到，但是可能沒那麼係統。讀完前三章，給自己數據分析方麵的知識畫瞭個係統的導圖。閱讀感也好，不像其他類似書籍過於學術化，這本書讀起來很輕鬆，總體不錯。

评分☆☆☆☆☆

真沒在豆瓣上評論過專業書，拿到書比我想象的內容更豐富一些，案例通俗易懂。先看瞭基礎部分和自己工作內容相關的一部分，其他的繼續啃完！

评分☆☆☆☆☆

一本書都是在做數據分析應用題，總體來說還不錯，是對市麵上缺少行業介紹和數據分析思考方法類書的極好補充。這本書讓我認識到人類社會生産生活中的各種指標大多數都是有理數。