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页数:264

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出版时间:2009-2

价格:29.90元

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isbn号码:9787121081415

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《算法原理与实现》 内容概述 《算法原理与实现》是一本深度探讨计算机科学核心——算法的专著。本书旨在为读者构建扎实的算法理论基础，并引导读者掌握将这些理论转化为实际、高效计算机程序的关键技能。全书从基础概念入手，层层递进，涵盖了排序、搜索、图论、动态规划、贪心算法、计算几何以及字符串匹配等多个核心算法领域。本书不仅仅介绍算法的“是什么”，更侧重于“为什么”以及“如何”去设计、分析和优化它们。 第一部分：算法基础与分析 在本书的开篇，我们首先会深入剖析算法的本质。什么是算法？它与程序有什么区别？我们将从计算的通用性出发，引出算法作为解决特定问题的步骤化方法的重要性。接着，我们将重点介绍算法分析的数学工具，特别是渐进记号（O、Ω、Θ）的严格定义和运用，这是理解算法效率的关键。我们会详细讲解时间复杂度和空间复杂度的概念，并通过大量的实例，展示如何对不同类型的算法进行精确的复杂度分析，例如线性搜索、二分搜索的复杂度分析，以及不同排序算法（如冒泡排序、选择排序）的复杂度对比。 此外，我们还会探讨算法设计的基本范式。递归作为一种强大的问题分解技术，其原理、应用以及如何进行递归关系的求解会得到详尽的阐述。书中会通过斐波那契数列、阶乘计算等经典递归问题，帮助读者建立直观的理解。同时，我们将介绍分治策略，分析其核心思想——分解、解决、合并——并展示其在归并排序、快速排序等算法中的成功应用。 第二部分：排序与搜索算法 排序和搜索是计算机科学中最基本也是最重要的问题之一。本书将系统地介绍各类排序算法，从简单但效率不高的算法（如插入排序、冒泡排序、选择排序）开始，逐步过渡到更高效的比较类排序算法，如归并排序、堆排序和快速排序。我们会详细讲解每种算法的工作原理、伪代码以及其时间与空间复杂度分析。特别地，对于快速排序，我们将深入探讨其不同枢纽选择策略对性能的影响，以及如何通过三路快排等优化来处理大量重复元素的情况。 在搜索方面，除了基础的线性搜索，我们还将重点讲解二分搜索及其变种，并分析其在有序数据集中的高效性。更进一步，本书将引入非比较类排序算法，如计数排序、桶排序和基数排序，阐述它们在特定数据分布下的时间复杂度优势，以及它们的工作机制。 第三部分：图论算法 图是表示数据之间复杂关系的一种强大而灵活的数据结构。本书将花费大量篇幅介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）以及图的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。我们将通过实际例子，如迷宫求解、连通分量查找，来展示DFS和BFS的应用。 在此基础上，我们将深入探讨图论中的关键算法。最短路径问题是图论中的核心问题之一，我们将介绍Dijkstra算法（用于单源非负权最短路径）和Bellman-Ford算法（用于单源可处理负权但无负权环最短路径）。对于无权图，BFS本身就可以求解最短路径。 连通性问题也是图论的重要组成部分。我们将讲解如何使用DFS/BFS寻找强连通分量（SCC），并介绍Kosaraju算法和Tarjan算法的原理与实现。此外，最小生成树（MST）问题，即在一个加权无向图中找到连接所有顶点且总权值最小的树，我们将介绍Prim算法和Kruskal算法，并对比它们的适用场景和复杂度。 第四部分：动态规划与贪心算法 动态规划（DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大技术。本书将从最基本的DP问题入手，如斐波那契数列的DP解法，然后逐步深入到经典的DP问题，例如背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、最长递增子序列（LIS）、矩阵链乘法等。我们将详细讲解如何识别DP问题的DP性质，如何定义状态转移方程，以及如何自底向上或自顶向下地实现DP算法。 贪心算法是一种启发式的算法设计策略，它在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，以期导致全局最优解。本书将介绍贪心算法的适用条件，并展示其在一些经典问题中的应用，例如霍夫曼编码、活动选择问题、部分背包问题等。我们将分析为什么贪心策略在这些问题中能够获得最优解，并强调其与动态规划的区别与联系。 第五部分：高级算法主题 除了上述核心内容，本书还将涉足一些更高级的算法主题，以拓展读者的视野。 计算几何初步：我们将介绍计算几何的基本概念，如点、线段、多边形，以及一些基础的几何算法，例如判断点是否在多边形内、计算点到直线距离、判断线段相交等。这些算法在图形学、机器人学等领域有着广泛应用。 字符串匹配算法：字符串匹配是文本处理和模式识别中的基础问题。我们将介绍朴素的字符串匹配算法，然后详细讲解更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，并分析它们的优越性。 其他算法范式：我们还会简要介绍一些其他的算法设计范式，如回溯法（用于解决组合搜索问题）、分支限界法（用于优化搜索过程）以及随机化算法（如Monte Carlo方法）。 实现与实践 《算法原理与实现》的核心在于理论与实践的紧密结合。本书的每一章都会伴随丰富的伪代码示例，并且鼓励读者使用一种或多种现代编程语言（如C++, Java, Python）来实现这些算法。书中提供的练习题涵盖了从基础概念的验证到复杂算法的设计与优化，旨在巩固读者的理解并提升其编程能力。我们强调代码的清晰性、效率和正确性，并指导读者如何对自己的实现进行测试和调试。 本书特色 理论严谨与实践相结合：本书在提供坚实的理论基础的同时，也注重算法的实际应用和实现细节。 循序渐进的学习路径：内容组织合理，从易到难，适合不同水平的读者。 丰富的例题与练习：大量的图示、伪代码和编程练习，帮助读者深入理解和掌握。 强调分析与优化：不仅介绍算法，更注重分析其效率并指导如何进行优化。 覆盖核心算法领域：全面涵盖了计算机科学中最常见和最重要的算法类型。 《算法原理与实现》将是任何希望在计算机科学领域打下坚实基础、提升编程技能、并能够高效解决复杂计算问题的开发人员、学生和研究人员的宝贵资源。它将引导读者领略算法的魅力，掌握驾驭计算世界的强大工具。

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从另一个角度来看，这本书的学术严谨性达到了一个令人钦佩的高度。尽管它的讲解非常易懂，但绝不意味着它在深度上有所妥协。对于那些希望深入理解底层原理的读者来说，这本书提供了足够的“硬核”内容作为支撑。它对于语言规范和标准的设计哲学进行了深入的探讨，使得读者能够理解为什么某些功能是以当前这种特定方式实现的，而不是其他方式。这种对“为什么”的追问，是区分普通使用者和高级开发者的关键。书中对编译过程、链接机制乃至运行时的行为都有着非常精炼但又极其准确的描述。我特别欣赏作者在引用权威资料和标准定义时的精确性，这保证了书中所述内容的权威性和可靠性。对于想要考取相关认证或者深入研究系统底层的人士，这本书无疑是一份不可或缺的基石读物，它提供了一个坚实可靠的知识框架。

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这本书的排版和印刷质量真的让我印象深刻，拿到手里就有种沉甸甸的实在感。纸张的选择很考究，摸上去有一种哑光的质感，长时间阅读也不会觉得刺眼。更值得称赞的是它的装帧设计，封面采用了经典的深蓝色调，搭配简洁的白色字体，散发着一种低调而专业的氛围。内页的字体大小和行间距都拿捏得恰到好处，即便是在光线不是特别明亮的环境下阅读，眼睛也不会感到疲劳。尤其是那些代码示例部分，无论是缩进还是高亮处理，都做得非常清晰，使得复杂的逻辑结构一目了然。很多技术书籍在排版上往往为了追求信息密度而牺牲了阅读体验，但这本书显然在这方面下了大功夫，看得出出版方对读者的尊重。每次翻开它，都感觉像是在跟一位经验丰富的前辈进行一次认真的学术交流，而不是简单的信息灌输。这种对细节的关注，极大地提升了我的学习兴趣和持续阅读的动力，让我愿意花更多时间沉浸其中，去细细品味每一个知识点。

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我接触过不少号称是“入门”的编程书籍，但大多在讲解初期就显得过于抽象或者跳跃性太大，让人摸不着头脑。然而，这本书的叙事方式非常贴合初学者的认知曲线。它不像某些教科书那样上来就堆砌术语和复杂的理论模型，而是选择了一种非常生活化、层层递进的导入方式。作者似乎非常懂得如何将一个晦涩难懂的概念，通过一系列精心设计的比喻和实例，逐步拆解成读者可以轻松接受的小单元。举个例子，它在解释某个底层数据结构时，没有直接给出枯燥的内存地址图，而是先用现实生活中的“文件柜”或者“图书馆索引”来打比方，让我瞬间就对抽象概念有了具象化的理解。这种润物细无声的引导，极大地降低了我的学习挫败感。读完一个章节后，我总能清晰地感觉到自己确实“掌握”了新的知识点，而不是仅仅“浏览”过一遍。这种稳固的知识构建过程，是这本书最宝贵的财富之一。

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这本书的实用性绝对是超乎预期的。很多理论书籍读完后，你可能知道“是什么”，但面对实际项目时，却常常会迷茫于“怎么做”。这本书巧妙地平衡了理论深度与工程实践之间的关系。它不仅讲解了语言的核心语法和机制，更重要的是，它穿插了大量真实世界的编程场景和调试技巧。比如，当讲解到内存管理时，书中不仅给出了标准的调用方法，还详细分析了在特定场景下，不规范操作可能导致的“陷阱”及其排查思路。这种前瞻性的指导，让我受益匪浅。在跟随书中的练习进行编码时，我发现很多我之前认为理所当然的写法，其实暗藏玄机。这本书教会我的，不仅仅是写出能运行的代码，更是要写出健壮、高效、易于维护的代码。它更像是一份程序员的“武功秘籍”，实战价值极高，让我对未来独立开发工作充满信心。

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这本书的章节逻辑组织得像一个精心编排的交响乐，每一个乐章都有其独特的主题和节奏，但最终汇聚成一个和谐完整的作品。从基础类型到复杂的数据结构，再到文件操作和预处理器宏，知识点的铺陈和过渡自然而流畅，没有生硬的断层感。更难得的是，作者在叙述过程中，始终保持着一种鼓励探索的语调。它不是告诉你“你必须这么做”，而是在展示了主流方法后，会引导你去思考“如果我用另一种方式来实现，会有什么后果？”这种启发式的教学方法，极大地激发了我的批判性思维和主动学习的欲望。每次完成一个模块的学习，我都能感觉到自己的思维结构得到了重塑和优化，不再是零散知识点的堆砌，而是一个相互关联、可以灵活调用的知识网络。这本书读完后，我感觉自己对待编程的态度都变得更加系统化和成熟了。

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