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出版者:清华大学

作者:(印)克里斯哈拉莫斯//库玛纳维尔

出品人:

页数:604

译者:

出版时间:2009-9

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787302207313

丛书系列:大学计算机教育国外著名教材系列（影印版）

图书标签:

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《算法思维：从零构建高效计算世界》 内容简介 这是一本深度探索计算科学核心思想的著作，它将带领读者超越具体编程语言的表象，直击算法设计的本质与思维模式。本书并非专注于某一特定数据结构集合的罗列与实现，而是将重点放在“如何思考问题”和“如何构建解决方案的逻辑骨架”上。 第一部分：计算思维的基石——抽象与建模 本书伊始，我们首先要确立一个核心理念：算法设计是对现实世界问题的数学抽象和逻辑建模。 第一章：从现实到模型：问题的解构 本章探讨如何将一个模糊的、现实世界中的需求（例如，优化物流路线、管理海量用户信息、识别复杂模式）转化为可以被计算机处理的离散数学问题。我们不讨论链表或树的结构，而是关注如何定义输入空间、输出目标以及操作的约束条件。重点分析不同问题范式（如决策问题、优化问题、搜索问题）的特点，并引入图论作为最基础的通用建模语言。 第二章：时间与空间的哲学辩证 在算法设计中，效率是核心衡量标准。本章深入剖析资源消耗的本质。我们不会详细推导特定排序算法的复杂度，而是将精力放在理解渐进分析的意义——它描述的是算法在输入规模趋于无穷大时的行为趋势，而非微观的机器周期。我们将比较几种不同抽象层面的资源消耗模型，强调在资源受限环境中，权衡（Trade-off）决策的艺术。讨论内存局部性、缓存效应等超越纯粹理论模型的实际影响因素。 第二部分：解决问题的通用范式与策略 本书的核心价值在于系统地介绍解决复杂计算问题时可以采用的几种核心设计范式，这些范式是构建任何高效系统的蓝图。 第三章：分治法的力量：化繁为简的艺术 分治法不仅是一种技术，更是一种解决复杂性问题的哲学。本章通过多个具有代表性的、跨越不同应用领域的案例，展示如何将一个大问题分解为若干个规模更小、结构相同的子问题。重点在于分析合并步骤的效率，以及递归深度控制的策略。案例将侧重于几何计算和大规模数据处理中的分治应用，而不是基础排序算法的实现细节。 第四章：贪心策略：局部最优的全局诱惑 贪心算法以其简洁和高效著称，但其正确性验证却充满挑战。本章着重于贪心选择性质和最优子结构的严格证明方法。我们将探讨在哪些条件下，做出短期内看似最好的选择能够导向全局最优解。通过对活动安排问题、最小生成树的理论探讨（但不深入讨论具体实现数据结构），来理解贪心算法的适用边界。 第五章：动态规划的记忆与远见 动态规划（DP）是处理重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将DP视为一种强大的自底向上（Bottom-up）或自顶向下带记忆（Memoization）的系统工程。我们将重点讲解如何识别状态的定义、状态转移方程的构建，以及如何避免重复计算的陷阱。讨论DP在序列比对、资源分配等领域中的深层结构，强调状态空间的有效编码，而非单纯的表格填充。 第三部分：搜索与回溯的逻辑迷宫 解决路径依赖问题和存在大量可能解的问题，需要强大的搜索能力。 第六章：系统性搜索：广度优先与深度优先的差异化应用 本章对比了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在解决问题时的内在逻辑差异。BFS擅长找到“最短路径”或“最少步骤”的解，而DFS更适合于发现解的存在性或探索特定分支。我们将从状态空间图的角度来理解这两种搜索方法的遍历特性，以及它们如何服务于不同的目标（如最短路径而非仅是连通性）。 第七章：回溯与剪枝：在约束中寻找精确解 回溯法是处理组合爆炸问题的有力工具。本章深入探讨如何设计有效的约束条件和剪枝函数，以避免对无效解空间的无谓探索。我们将侧重于如何构建高效的“可行性检查”机制，从而在保证找到所有（或第一个）精确解的同时，显著缩短计算时间。讨论八皇后问题的思想推广，以及在调度和满足性问题中的应用逻辑。 第四部分：高级抽象与计算限制 本书的最后部分将视角提升至更宏观的层面，探讨高级算法设计范式和计算本身的局限性。 第八章：网络流与匹配：连接性与容量的优化 本章将网络流模型视为一种通用的资源分配和限制问题求解框架。重点在于理解最大流最小割定理的深刻含义，以及如何通过残余网络的概念来迭代改进解决方案。讨论如何将匹配问题、二分图问题映射到网络流模型上，从而利用成熟的流算法框架来解决看似不相关的优化问题。 第九章：概率算法与近似：接受不完美的高效之道 在许多现实场景中，找到绝对最优解的成本过高，或在计算上不可行。本章介绍了如何运用概率方法来快速获得一个足够好的解。讨论随机化算法的设计思路，以及如何通过对误差界限的控制来平衡解的质量与计算速度。引入近似算法的理论框架，理解“多项式时间可近似”的意义。 第十章：不可解的边界：复杂性理论的警示 最后，本书将简要探讨计算复杂性理论的核心概念，特别是P类与NP类的区别。理解NP完全性的意义，可以帮助设计者避免在错误的问题上投入过多精力去追求多项式时间解。这部分内容旨在提供一种“何时放弃精确求解，转而寻找启发式或近似解”的理论依据和判断标准。 总结 《算法思维：从零构建高效计算世界》旨在培养读者算法设计者的直觉和结构化的解题能力。全书不纠缠于特定语言的语法实现，而是聚焦于抽象建模、范式选择和效率评估，为构建任何复杂、高效的软件系统打下坚实的理论和思维基础。

评分☆☆☆☆☆

印度是世界的写字楼，而中国现在是世界的工厂。之所以有世人有这样的评论，不关乎两个政治经济水平，更多取决于两国的教育水平。中国现在的教育到了烂的不行的地步，除了靠自身的努力刻苦别无其他。看看邻国印度，教育西化但不失本国制度化。有创新，课程循序渐进，难能可贵的...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解递归（Recursion）时，采取了一种非常清晰且循序渐进的方式。作者首先定义了递归的基本概念：基线条件（base case）和递归步骤（recursive step）。随后，通过一系列经典的例子，如阶乘计算、斐波那契数列、汉诺塔问题等，来展示递归的强大和优雅。作者不仅给出了递归的解决方案，还深入分析了递归调用的过程，以及其与栈的关联。对我来说，理解递归的关键在于如何“展开”和“折叠”调用过程。作者通过图示和详细的解释，帮助我理清了每一次函数调用的参数传递和返回值处理，使得原本容易让人混淆的递归过程变得清晰明了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴实，没有那些花哨的插图或醒目的标题，正如其名“数据结构”一样，直接点明了主题。我一直认为，学习编程，尤其是想要深入理解计算机科学的底层原理，数据结构是绕不开的基石。它不像某些热门语言那样充满时髦的框架和快速的应用开发，而是更侧重于那些最基础、最核心的概念。翻开书页，那种严谨的学术风格扑面而来，让我立刻感受到作者在内容组织上的用心。第一章对于“抽象数据类型”（ADT）的引入，非常清晰地阐述了数据结构与数据之间的关系，以及为何我们需要数据结构。这种从概念源头开始的讲解，对于我这种想要彻底理解事物本质的读者来说，无疑是极大的福音。作者没有急于抛出各种复杂的算法或数据组织方式，而是先构建了一个理论框架，让我们明白“是什么”和“为什么”。

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当阅读到非线性结构的部分，例如树（Tree）的章节时，我被作者的讲解深深吸引。二叉树、平衡二叉查找树（AVL树、红黑树）以及B树等，这些概念在许多实际应用中都扮演着至关重要的角色，比如数据库索引、文件系统等。作者在讲解二叉查找树的插入、删除、查找等基本操作时，不仅给出了详细的步骤，还配有大量的图示。这些图示真的太有用了，它们生动地展示了数据在树结构中的变化过程，使得原本抽象的算法逻辑变得直观易懂。特别是对于 AVL 树和红黑树这种需要进行平衡操作的复杂结构，作者通过分解其平衡规则和旋转过程，将原本看似难以理解的转换过程，变得条理清晰。我甚至可以根据作者的讲解，自己在纸上进行模拟操作，直到完全掌握。这种“手把手”的教学方式，让我觉得自己真的在学习如何构建和操作这些高效的数据组织方式。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏作者在讲解不同数据结构时的循序渐进。例如，在介绍线性结构时，数组和链表的对比讲解就做得非常到位。数组的连续存储带来的访问效率，以及其固定的内存开销，都解释得明明白白。而链表那种动态分配内存、节点之间通过指针连接的特性，以及它在插入和删除操作上的优势，也阐述得淋漓尽致。作者不仅仅停留在概念的描述，还通过大量的伪代码示例，将抽象的理论具象化。这些伪代码虽然不是某种具体的编程语言，但其逻辑清晰，易于理解，能够让我很快地将抽象的算法思路转化为实际的编程实现。更让我惊喜的是，作者还在各个章节末尾设置了“复杂度分析”部分，深入讲解了时间复杂度和空间复杂度，这对于评估算法的效率至关重要。我之前在学习过程中，总是对这些概念一知半解，而这本书则给了我一个系统性的认识，让我能够更客观地评价不同数据结构和算法的优劣。

评分☆☆☆☆☆

图（Graph）是数据结构中另一个非常核心且应用广泛的部分。这本书对图的讲解，绝对是我读过的最系统、最透彻的。作者首先介绍了图的几种表示方法，如邻接矩阵和邻接表，并详细分析了它们各自的优缺点和适用场景。然后，深入讲解了图的遍历算法，包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。作者对这两个算法的解释，不仅仅停留在递归和队列的层面，还探讨了它们在解决不同图问题时的应用，比如连通性判断、最短路径查找（尽管更复杂的路径算法可能在后续章节或书中其他部分详述，但BFS作为基础已足够）。最令我印象深刻的是，作者在讲解这些算法时，并没有忽略掉它们的复杂度分析，这让我能够更清晰地理解在不同规模图上的性能表现。

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最后一章关于“文件结构”和“外部排序”的讨论，为整本书的内容增添了更宏大的视角。在处理无法完全载入内存的大规模数据时，如何组织数据以及如何进行排序，就显得尤为重要。作者介绍了顺序文件、索引文件等基本的文件组织方式，并详细讲解了多路归并排序等外部排序算法。这些算法的设计，考虑到了磁盘I/O的成本，通过分块读写和多次归并，有效地解决了内存限制的问题。这部分内容让我看到了数据结构和算法在实际工程中的应用深度，以及如何根据硬件特性来优化算法设计。这本书不仅仅停留在理论层面，更展现了解决实际问题的能力。

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排序（Sorting）和搜索（Searching）是数据结构中不可或缺的两大类算法。这本书在排序算法的讲解上，可以说是面面俱到。从简单的冒泡排序、插入排序、选择排序，到更高效的快速排序、归并排序，再到堆排序，作者都进行了详尽的介绍。对于每种排序算法，作者不仅给出了详细的步骤说明和伪代码，还深入分析了它们的稳定性、时间复杂度（平均、最好、最坏）和空间复杂度。我尤其喜欢作者在讲解快速排序时，对于“分区”操作的细致描述，以及如何选择“枢轴”元素来优化性能。同样，在搜索算法方面，除了线性的顺序查找，作者还详细讲解了二分查找，并讨论了其在有序数组中的高效性。这些基础算法的掌握，是后续学习更复杂算法的前提。

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优先级队列（Priority Queue）的实现方式，是这本书给我带来的又一个惊喜。作者介绍了如何使用数组和链表实现优先级队列，但这仅仅是开始。随后，重点讲解了如何使用二叉堆（Binary Heap）来高效地实现优先级队列。作者详细阐述了最大堆和最小堆的概念，以及它们的插入（heapify-up）和删除（heapify-down）操作。这些操作的精妙之处在于，它们能够保持堆的性质，使得优先级队列的操作能够在对数时间内完成。我之前对堆的认识可能比较模糊，但通过这本书的讲解，我明白了它在很多场景下的强大应用，比如在图算法的某些变种中，或者在需要频繁访问最大/最小值元素的场景。

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队列（Queue）和栈（Stack）这两个基本的数据结构，虽然概念上相对简单，但作者在讲解时也保持了严谨的态度。作者首先解释了它们各自的“先进先出”（FIFO）和“后进先出”（LIFO）的特性，以及它们在实际应用中的常见场景，例如函数调用栈、表达式求值等。在实现方式上，作者讲解了如何使用数组和链表来实现这两种结构，并分析了它们在不同操作下的时间复杂度。虽然它们是基础，但作者并未敷衍了事，而是强调了理解其核心操作——入队/入栈、出队/出栈，以及它们的底层实现细节，这对于构建更复杂的数据结构和算法至关重要。

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哈希表（Hash Table）的章节，让我对“键值对”的存储和查找有了全新的认识。作者首先介绍了哈希函数的设计原则，以及如何构建一个好的哈希函数来尽量避免冲突。接着，详细阐述了解决哈希冲突的几种主要方法，如链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing）中的线性探测、二次探测和双重哈希。对于每种方法，作者都给出了详细的算法描述和伪代码，并且还分析了它们的平均和最坏情况下的时间复杂度。尤其是在讲解开放地址法时，作者对探测序列的生成以及在插入、删除、查找时的处理逻辑，都讲解得非常细致，让我理解了这些操作背后的精妙之处。这本书在处理这些细节问题时，表现出了极大的耐心和深度，这对于我理解底层原理非常有帮助。

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