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出版者:CreateSpace

作者:Adnan Aziz

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2010-09-14

价格:USD 25.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781453792995

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 面试
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《算法精粹：通往卓越面试之路》 这是一本旨在帮助开发者系统性地掌握和应用核心算法与数据结构，从而在技术面试中脱颖而出的实战指南。本书不仅涵盖了面试中频频出现的关键算法概念，更注重培养读者解决问题的能力和代码实现技巧。 核心内容概览： 本书围绕着提升面试竞争力这一目标，深入浅出地讲解了以下几大模块： 第一部分：基础数据结构与算法原理 数组（Arrays）： 从最基础的元素存储到高级的二维数组、多维数组操作，我们将探讨数组的遍历、查找、排序、去重、子数组问题、滑动窗口等经典应用。理解数组在内存中的布局以及其在不同场景下的性能特点是掌握后续算法的基础。 链表（Linked Lists）： 详细介绍单向链表、双向链表、循环链表的结构和特性，重点讲解链表的基本操作（插入、删除、查找）、反转链表、查找链表的中间节点、判断链表是否有环及其入口点、合并两个有序链表等面试高频题。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 阐述栈的后进先出（LIFO）和队列的先进先出（FIFO）原则，以及它们在表达式求值、括号匹配、迷宫搜索、任务调度等场景的应用。我们将通过实际例子展示如何使用数组或链表高效地实现栈和队列。 哈希表（Hash Tables）/字典（Dictionaries）： 深入理解哈希函数、冲突解决策略（链地址法、开放寻址法）以及哈希表的性能分析。重点在于如何利用哈希表进行快速查找、统计频率、判断重复元素、两数之和等问题。 树（Trees）： 二叉树（Binary Trees）： 讲解二叉树的定义、遍历方法（前序、中序、后序、层序），以及如何递归和迭代地实现这些遍历。 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）： 重点关注 BST 的插入、删除、查找操作，以及其平衡性问题。我们将学习如何检查一棵树是否为 BST，以及查找 BST 的第 k 小元素。 平衡二叉搜索树（Balanced BSTs）： 简要介绍 AVL 树、红黑树等概念，理解其在保证查找效率方面的作用，虽然面试中不常要求从头实现，但理解其原理有助于分析问题。 堆（Heaps）： 讲解最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入、删除（提取最大/最小元素）操作。重点在于堆在优先队列、堆排序、查找 Top K 问题中的应用。 图（Graphs）： 图的表示： 学习邻接矩阵和邻接表两种表示方法，理解它们的优缺点。 图的遍历： 详细讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）算法，并通过实际案例展示如何用它们解决连通分量、最短路径（无权图）、拓扑排序等问题。 最短路径算法： 介绍 Dijkstra 算法（单源最短路径，非负权图）和 Floyd-Warshall 算法（所有顶点对最短路径），并讨论其应用场景。 最小生成树： 讲解 Prim 算法和 Kruskal 算法，理解它们如何构建图中权值之和最小的连通子图。 第二部分：核心算法与技巧 排序算法（Sorting Algorithms）： 基础排序： 详细讲解冒泡排序、选择排序、插入排序，理解它们的原理和时间复杂度，虽然面试中不常直接考察，但有助于理解更高级算法。 高效排序： 深入剖析快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort），重点掌握它们的实现细节、平均和最坏情况下的时间复杂度，以及它们在实际应用中的优势。 其他排序： 简要介绍堆排序、计数排序、基数排序等，了解它们适用的场景和效率。 查找算法（Searching Algorithms）： 二分查找（Binary Search）： 详细讲解二分查找的原理、实现（递归和迭代），以及在排序数组中查找目标值的应用。特别关注边界条件的处理和变种问题（如查找第一个/最后一个等于目标值的元素）。 递归（Recursion）与回溯（Backtracking）： 强调递归的定义、基线条件和递归步骤。通过解决全排列、组合、子集、N 皇后问题等经典回溯问题，训练读者构建递归树、剪枝的思维。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 核心思想： 讲解最优子结构（Optimal Substructure）和重叠子问题（Overlapping Subproblems）这两个 DP 的关键特征。 解题步骤： 强调如何定义状态（State）、找出状态转移方程（Recurrence Relation），以及如何通过自底向上（Bottom-Up）或自顶向下（Top-Down with Memoization）的方式求解。 经典问题： 深入分析斐波那契数列、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）、硬币找零等。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 理解贪心算法的基本思想——在每一步选择局部最优解，期望最终获得全局最优解。通过解决活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Kruskal/Prim 也可以看作是贪心）等案例，学习判断一个问题是否适合用贪心策略。 字符串匹配算法： 朴素匹配： 理解最简单的字符串查找方法。 KMP 算法： 深入讲解 Knuth-Morris-Pratt 算法，特别是其前缀函数（LPS 数组）的构造和应用，理解其如何避免不必要的比较，实现线性时间复杂度。 位运算（Bit Manipulation）： 介绍二进制表示、位运算符（&, |, ^, ~, <<, >>）及其应用，例如判断奇偶性、交换两个数、计算汉明距离、实现高效乘除法、查找只出现一次的数字等。 第三部分：高级主题与面试策略 高级数据结构（Advanced Data Structures）： Trie（字典树）： 讲解 Trie 的结构和操作，以及它在字符串前缀查找、自动补全、词频统计等场景的应用。 图算法进阶： 拓扑排序、强连通分量（Kosaraju/Tarjan 算法）的原理和应用。 滑动窗口（Sliding Window）： 深入讲解滑动窗口技巧，它如何用于查找连续子数组/子字符串的最大/最小值、长度等问题。 面试技巧与实践： 理解问题： 如何准确理解题目要求，识别关键约束和边界条件。 选择合适的数据结构和算法： 分析不同数据结构和算法的时间/空间复杂度，根据问题特点进行选择。 代码实现： 编写清晰、可读、无 bug 的代码。关注边界情况的处理和异常情况的考虑。 复杂度分析： 掌握如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，并能清晰地解释。 调试技巧： 学习如何有效地找出代码中的错误。 沟通与解释： 如何清晰地向面试官解释自己的思路和解决方案。 本书特色： 理论与实践结合： 不仅讲解算法原理，更提供大量经过精心挑选的、高频出现的面试题作为示例，并提供详尽的解题思路和代码实现。 由浅入深： 从最基础的概念开始，逐步深入到更复杂的算法和技巧，适合不同水平的学习者。 注重思维训练： 强调培养解决问题的思维模式，教会读者如何分析问题、拆解问题，并选择最合适的解决方案。 实战导向： 所有内容均围绕提升面试表现展开，帮助读者建立信心，从容应对技术面试的挑战。 清晰的结构和详尽的讲解： 逻辑清晰的章节划分，以及对每个概念、算法的细致讲解，确保读者能够透彻理解。 通过学习本书，您将不仅能够熟练掌握各种常用算法和数据结构，更重要的是能够构建一套系统性的解题方法论，在未来的技术面试中展现出深厚的功底和出色的解决问题的能力。

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这本书绝对是那些想要在技术面试中脱颖而出的人的必备读物。我之前尝试过一些算法相关的书籍，但很多都过于理论化，或者例子不够贴切，导致我学习起来很吃力。 《Algorithms For Interviews》这本书则完全颠覆了我的看法。它以一种非常“接地气”的方式，将复杂的算法概念变得易于理解。书中的每一章都像是一个独立的模块，从基础概念的讲解，到具体算法的分析，再到相关的代码实现，逻辑清晰，层层递进。 我特别欣赏书中对于“算法复杂度分析”的处理。很多时候，我们只是记住 O(n)、O(logn) 这些符号，但这本书却深入地解释了它们背后的含义，以及如何通过分析算法的执行步骤来推导出时间复杂度和空间复杂度。它还提供了很多练习题，让我能够亲自动手去计算，从而加深理解。另外，书中在讲解动态规划时，使用了“状态转移方程”这一概念，并且通过很多例子，让我明白了如何定义状态，以及如何寻找状态之间的递减关系。这对于我理解那些看似复杂的动态规划问题，起到了至关重要的作用。

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我一直对算法和数据结构有着浓厚的兴趣，但总觉得在理论和实际应用之间似乎隔着一层窗户纸。 《Algorithms For Interviews》这本书，可以说是帮我捅破了那层窗户纸。它没有回避一些更深入的理论，比如时间复杂度和空间复杂度的精确计算，以及各种算法的证明过程，但它处理得非常巧妙。作者似乎总能找到一种既严谨又不失趣味的方式来呈现这些内容。我尤其赞赏它在介绍分治法和动态规划时，那种循序渐进的逻辑。它不是直接给出最优解，而是先从一个看似简单但效率不高的方法开始，然后一步步地分析其弊端，最终引出更高级、更有效的算法。 书中的很多章节都让我有一种“豁然开朗”的感觉。例如，在讲解图算法的时候，它不仅介绍了 BFS 和 DFS，还深入到了最短路径算法（Dijkstra 和 Floyd-Warshall）和最小生成树算法（Prim 和 Kruskal）。它详细地解释了每种算法的核心思想、伪代码以及它们在不同情况下的应用。让我印象深刻的是，书中对于图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）以及它们各自的优缺点，都进行了非常细致的比较。这让我对如何有效地表示图数据有了更深刻的认识，为我解决实际问题打下了坚实的基础。

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读完《Algorithms For Interviews》，我最大的感受就是“实用”。作为一名软件工程师，我深知算法和数据结构是解决问题的基石，但过去的学习往往停留在理论层面，对于如何在实际面试中应用，以及如何优雅地解决复杂的编程问题，始终有些迷茫。这本书则完全不同，它仿佛是一位经验丰富的面试官，直接把你拉到面试现场，让你身临其境地去理解各种算法的精髓。它不像某些教科书那样，上来就堆砌公式和定理，而是通过大量的案例分析，让你明白为什么会出现某个算法，它解决了什么问题，以及在什么情况下它是最优选择。 我特别喜欢书中关于“面试场景模拟”的部分。作者会设定一个常见的面试题目，然后一步一步地引导你分析问题，思考不同的解决方案，并最终给出最优解。这种方式不仅让我学会了如何思考，更重要的是，它教会了我如何将抽象的算法知识转化为具体的代码实现。比如，在讲解字符串匹配算法时，它不仅介绍了 KMP 算法，还详尽地解释了其“前缀函数”的含义和计算方法，并且通过几个例子展示了它是如何避免不必要的比较，从而提高效率的。这让我对算法的优化有了更直观的理解。

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作为一名正在求职的技术人，我常常感到算法和数据结构是我的短板。 《Algorithms For Interviews》这本书，真的像是我的一次“救赎”。它不是那种一味追求理论深度的书籍，而是将重点放在了“如何应用”和“如何面试”上。这本书的语言风格非常清晰易懂，即使是对于那些初学者来说，也不会感到畏惧。作者似乎总是能用最恰当的比喻，将最复杂的概念化繁为简。 我特别喜欢书中对于“回溯”和“剪枝”等搜索算法的讲解。它不仅介绍了这些算法的基本思想，还通过大量的示例，让我明白了如何有效地设计搜索空间，以及如何通过剪枝来避免不必要的计算。比如，在讲解 N 皇后问题时，书中提供了多种解法，并且对每种解法的优劣进行了详细的比较，让我对回溯算法的应用有了更深刻的认识。此外，书中还涉及了一些更高级的算法，例如字符串匹配中的 KMP 算法，以及图论中的迪杰斯特拉算法，并且都进行了非常详细的解释，让我觉得自己的知识体系得到了极大的补充。

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这本书简直是为我量身定做的！作为一名正在准备面试的技术小白，我之前花了不少时间在各种算法书籍和在线课程上，但总感觉碎片化，缺乏系统性。 《Algorithms For Interviews》的出现，就像是黑夜中的一道曙光。它没有一开始就抛出晦涩难懂的数学证明，而是从最基本、最直观的概念讲起，比如“什么是算法”、“为什么算法很重要”。我特别喜欢它在介绍每一种算法时，都会先用一个贴近实际生活的小例子来引入，比如用排序算法来解释超市结账队伍的优化，或者用图算法来描述社交网络好友推荐。这种方式让我一下子就理解了算法的价值和应用场景，而不是死记硬背那些枯燥的定义。 更让我惊喜的是，这本书在讲解数据结构时，也同样注重实践。它没有把链表、栈、队列这些东西变成抽象的符号，而是深入浅出地展示了它们在内存中的具体实现方式，以及它们各自擅长的场景。例如，在讲解树结构时，作者不仅介绍了二叉搜索树，还花了大量篇幅讨论了 AVL 树和红黑树等平衡树，并且详尽地解释了为什么需要平衡，以及平衡的代价是什么。这些内容对我来说，是之前学习中常常忽略的细节，但它们恰恰是面试官真正会去考察的深度。书中穿插的各种代码示例，也足够简洁明了，可以直接运行，让我能够边学边练，巩固理解。

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感觉题目较新。一些题目给了具体的代码实现，编程风格和对STL的灵活使用值得学习。

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感觉题目较新。一些题目给了具体的代码实现，编程风格和对STL的灵活使用值得学习。

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一本瑕瑜互见的书。缺点正如Amazon上有人评的"bookish"，题目与答案都有很多的flaw。优点是还是有一些有意思的题目的。

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一本瑕瑜互见的书。缺点正如Amazon上有人评的"bookish"，题目与答案都有很多的flaw。优点是还是有一些有意思的题目的。

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感觉题目较新。一些题目给了具体的代码实现，编程风格和对STL的灵活使用值得学习。