程序设计中常用的解题策略 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:王建德

出品人:

页数:363

译者:

出版时间:2009-10

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787115202406

丛书系列:计算机程序设计竞赛权威指导书

图书标签:

• 算法
• 程序设计
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洞悉代码的智慧：精妙解题的艺术 在这瞬息万变的数字时代，编程早已不再是单纯的语言堆砌，而是一场逻辑与创意的交锋。想要在茫茫的代码海洋中驾驭自如，不仅需要掌握扎实的语言基础，更关键的是要培养一套高效、巧妙的解题思维。本书旨在为你揭示编程世界中那些久经考验、屡试不爽的解题“内功心法”，让你从“知道怎么做”晋升到“知道为什么这么做”，并能灵活运用，应对各种复杂挑战。 我们并非简单罗列枯燥的算法，而是深入剖析不同场景下，程序员们是如何抽丝剥茧，化繁为简，最终找到优雅解决方案的。本书将带领你走进一个充满智慧与技巧的世界，让你在阅读中仿佛与经验丰富的开发者并肩作战，共同攻克一个个技术难题。 本书不涉及以下内容： 具体编程语言的详细语法教学： 本书假设读者已具备至少一门编程语言的基础，如Python、Java、C++等。我们将侧重于解决问题的思路和方法，而非特定语言的细枝末节。 特定框架或库的深入讲解： 例如，我们不会详细介绍React、Spring、TensorFlow等框架的API或使用方法。我们的关注点在于能够应用于不同框架、不同语言的普适性解题思想。 某个技术领域的纯理论梳理： 本书并非一本纯粹的计算机科学理论书籍，我们更倾向于将理论与实践相结合，通过鲜活的案例来阐述解题策略。 技术面试的题库集锦： 虽然书中所探讨的许多策略在面试中非常实用，但本书的目的是培养长期的、本质性的解决问题能力，而非应试技巧。 关于人工智能、机器学习、区块链等前沿技术的具体算法或实现： 这些领域虽然是编程的重要应用方向，但本书将侧重于更基础、更通用的解题方法论。 那么，本书将带你领略怎样的风景？ 一、 洞察问题的本质：剥离表象，直击核心 在解决任何问题之前，清晰地理解问题的本质是第一步。本书将引导你学习如何： 定义问题边界： 明确我们需要解决什么，什么不是我们需要解决的。这包括识别需求的模糊性，并将其转化为可执行的任务。 分解复杂问题： 将一个庞大、棘手的问题拆解成一系列更小、更易于管理和解决的子问题。我们将探讨不同的分解维度和方法，确保分解的有效性。 识别模式与抽象： 在看似不同的问题中发现共性，提炼出通用的模式和抽象概念。这使得我们能够复用已有的解决方案，并加速新问题的解决进程。 设定明确的目标与度量： 知道我们期望达到的最终状态是什么，以及如何衡量我们是否成功。这有助于在整个过程中保持方向感。 二、 策略的艺术：多样化的工具箱 一旦我们理解了问题的本质，就需要一套行之有效的策略来应对。本书将系统地介绍并深入解析一系列经典且实用的解题策略： 分治法（Divide and Conquer）： 学习如何将问题分解为独立的子问题，独立解决后再合并结果。我们将通过排序、搜索等经典案例，展现分治法的强大之处。 动态规划（Dynamic Programming）： 掌握如何通过存储子问题的解来避免重复计算，从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。我们将深入理解状态转移方程的构建，并应用于各种优化问题。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探索如何通过在每一步都做出局部最优选择，最终达到全局最优的思路。我们将分析贪心算法适用的条件以及其潜在的局限性。 回溯法（Backtracking）： 学习如何通过系统地搜索所有可能的解，并在发现无效路径时及时“回溯”，最终找到所需解的方法。这将是解决组合问题、路径查找等问题的利器。 递归与迭代（Recursion and Iteration）： 深入理解这两种强大的编程范式，并学会如何在不同场景下选择最适合的表达方式，以及如何将递归转换为迭代以优化性能。 数据结构的选择与应用： 强调不同数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等）的特性，以及如何根据问题需求选择最合适的数据结构来优化算法的效率和实现复杂度。 穷举法与剪枝（Brute Force and Pruning）： 在必要时，理解如何通过穷举所有可能性来找到答案，并学习如何通过剪枝技术大幅度缩小搜索空间，提高效率。 模型转换与简化： 学习如何将一个棘手的问题，通过巧妙的数学或逻辑转换，转化为一个更易于解决的已知问题模型。 三、 实践的力量：从理论到现实的桥梁 光有策略还不够，将策略转化为可执行的代码，并在实际开发中应用，才是关键。本书将通过丰富的案例，生动地展示： 如何根据问题特点选择最合适的解题策略。 如何在具体编程实现中体现策略的思想。 如何通过代码调试和性能分析来优化解决方案。 如何从失败的尝试中吸取教训，不断完善思路。 本书的目标读者： 初级和中级开发者： 想要系统提升编程思维，摆脱“只会写代码，不懂背后的逻辑”的困境。 计算机科学专业的学生： 巩固和深化课堂所学，将理论知识与解决实际问题相结合。 对算法和数据结构感兴趣的任何人： 希望能够更深入地理解计算机科学的核心魅力。 阅读本书，你将获得： 更强的逻辑分析能力： 能够清晰、准确地理解和定义问题。 更灵活的编程思维： 能够跳出固定模式，找到多种解决方案。 更高的代码质量： 能够编写出更高效、更优雅、更易于维护的代码。 更自信的解决问题的能力： 面对未知挑战，不再畏惧，而是充满信心去探索。 让我们一起踏上这段探寻编程智慧的旅程，掌握解题的艺术，成为一名更出色的开发者！

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我一直认为，学习编程不仅仅是学习代码，更是学习一种解决问题的能力。这本书的价值，恰恰体现在它对“思维方式”的深刻挖掘。它不是简单地罗列各种算法，而是深入剖析了解决问题背后的逻辑和策略。我非常喜欢书中关于“模拟法”的论述。在很多情况下，我们面对的问题可能没有现成的、高效的算法可以直接套用，这时，如果能够将现实世界中的过程抽象出来，通过程序去“模拟”这个过程，就能够有效地得到问题的解决方案。书中以一些实际的物理过程或生活中的场景为例，非常生动地展示了如何通过定义状态、设计规则，来一步步地模拟出想要的结果。这种方法，在很多需要处理复杂交互、或者规律不够明显的问题时，显得尤为强大。它让我明白，有时候，最直观、最容易理解的方法，反而是最有效的。书中还提到了如何从模拟中发现潜在的算法规律，这进一步拓展了模拟法的应用范围，让我看到了一种从具体到抽象的思维转变。总的来说，这本书让我认识到，即使面对看似复杂的问题，也往往可以通过合理地模拟来找到突破口。

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这本书的出现，简直是为我这样徘徊在“知道很多概念，却不知道如何下手”的程序员群体量身定做的。我一直以来都觉得，学习编程不仅仅是掌握语法、理解数据结构和算法，更关键的是培养一种解决问题的思维方式。很多时候，看到别人能够迅速分析问题、拆解成小模块，然后优雅地组合起来，我总觉得羡慕不已。这本书恰好就弥补了这一点，它没有停留在理论的讲解，而是深入到实践的层面，用大量生动且贴近实际编程场景的例子，阐述了各种解题思路。我特别喜欢其中关于“分治法”的部分，以前只是模糊地知道这个概念，但书中的讲解，从递归的本质到实际应用，再到如何判断何时采用分治，都解释得鞭辟入里。比如，书中用了一个经典的问题来说明，如何将一个大问题分解成更小的、相似的子问题，然后再将子问题的解组合起来。这种循序渐进的讲解方式，让我能够真正地理解其精髓，而不仅仅是记住一个名字。还有那个关于“贪心算法”的章节，它不仅仅是介绍了算法本身，更重要的是探讨了贪心算法适用的条件以及如何去证明它的正确性，这对于避免在实际开发中误用贪心算法造成逻辑错误至关重要。总的来说，这本书不仅仅是技术手册，更像是编程思维的启蒙读物，让我对如何“想”出解决方案有了更深的认识。

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我一直认为，真正优秀的程序员，不仅仅是代码的实现者，更是问题的分析者和设计者。这本书，恰恰在我最需要的时候，为我提供了强有力的指导。它不拘泥于具体的语言或框架，而是将目光聚焦于更普适性的解题思想。我尤其欣赏书中关于“构造性证明”的讲解。在很多算法的设计和分析中，能够清晰地证明算法的正确性和效率，是至关重要的。书中通过一些具体的例子，比如如何通过构造一个特定的解来证明某个问题的存在性，或者如何通过将问题转化为另一个已知问题的形式来证明其可解性，让我对“构造性”的思维方式有了更深刻的理解。这种方法，不仅能够帮助我理解算法的原理，更重要的是，它培养了我一种主动去“创造”解决方案的能力，而不是被动地接受现有的答案。此外，书中还探讨了一些关于“化归”的策略，即如何将一个未知的问题，通过一系列的转换，转化成一个我们已经熟知或能够解决的问题。这种“借力打力”的思路，在面对全新的、陌生的技术挑战时，显得尤为宝贵。这本书就像是一把钥匙，为我打开了通往更深层次编程思维的大门。

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我一直对那些能够将复杂问题化繁为简、抽丝剥茧的程序员感到由衷的敬佩。在技术飞速发展的今天，我们接触到的技术栈越来越多，项目也越来越庞杂，但归根结底，解决问题的能力才是核心竞争力。这本书，在我看来，正是致力于培养这种核心能力。它没有像很多技术书籍那样，上来就堆砌大量晦涩难懂的概念和公式，而是从更宏观的视角出发，引导读者去理解“如何思考”。我印象最深的是关于“动态规划”的那一章，以往我总觉得动态规划是算法中最难理解的部分之一，常常被各种状态转移方程弄得头晕眼花。但这本书通过一系列由浅入深的案例，比如经典的背包问题、最长公共子序列等，非常清晰地展示了动态规划的核心思想：利用子问题的解来构建整个问题的解，并且避免重复计算。它强调了“最优子结构”和“重叠子问题”这两个关键概念，并通过图示化的方式，将抽象的递归关系变得具体而直观。更难得的是，书中还提供了如何将递归解优化为迭代解的思路，这对于提升程序的效率和空间复杂度具有极大的指导意义。阅读这本书的过程，就像是跟着一位经验丰富的导师一起进行头脑风暴，不断地激发我发现问题本质、探索不同解法的能力。

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坦白说，我曾经在面对一些棘手的编程难题时，感到无从下手，那种挫败感是非常真实的。我能看到问题的存在，但如何一步步构建出解决方案，却像是隔了一层迷雾。这本书的出现，就像是为我点亮了迷雾中的灯塔。它没有直接给出“标准答案”，而是教我如何去“找”答案。我特别欣赏书中关于“回溯法”的讲解，它用一个非常形象的比喻，将回溯法比作在迷宫中探索，当遇到死胡同时，就“回溯”到上一个岔路口，尝试另一条路径。这种描述方式，让我瞬间对这种通过试探和剪枝来寻找可行解的方法有了直观的理解。书中举的例子，例如八皇后问题，虽然看似是一个经典的算法问题，但通过回溯法的视角来解析，能够清晰地看到如何通过不断地放置和撤销棋子，来逐步逼近最终的解。而且，书中还强调了如何通过设定剪枝条件来优化回溯过程，避免不必要的搜索，这一点对于解决大规模的组合搜索问题尤为重要。此外，书中还触及了一些启发式搜索的思想，这让我意识到，在很多情况下，我们并不需要找到绝对最优的解，而是能够找到一个足够好的解，并且这个解的获得过程是高效的。

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与《新编实用算法分析与程序设计》大量重复。

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与《新编实用算法分析与程序设计》大量重复。

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与《新编实用算法分析与程序设计》大量重复。

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与《新编实用算法分析与程序设计》大量重复。

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与《新编实用算法分析与程序设计》大量重复。