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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 人民邮电

ISBN：9787115480859

商品编码：27561006433

《算法艺术：精妙解题之道》 内容梗概： 《算法艺术：精妙解题之道》是一部深入浅出的算法理论与实践著作，旨在为读者揭示算法设计与分析的内在美学，并引导读者掌握构建高效、优雅解决方案的艺术。本书并非简单地罗列算法或数据结构，而是着重于算法思维的培养，以及如何根据问题的特性选择、设计、优化算法。从基础概念的清晰阐释，到高级技巧的精妙运用，本书层层递进，将复杂的算法概念转化为易于理解和应用的智慧。 详细内容介绍： 第一部分：算法的基石——思维与度量 本部分将带领读者从零开始，理解算法的本质及其在计算科学中的核心地位。 第一章：算法的呼吸——理解计算的脉搏 什么是算法？ 跳出枯燥的定义，我们将通过生活中的趣事和经典谜题，如“汉诺塔”、“八皇后问题”，来体会算法作为解决问题步骤的直观概念。我们将探讨算法的三个基本要素：输入、输出和明确性，以及它们如何构成一个完整的问题解决过程。 算法的语言：伪代码与流程图 学习如何用一种介于自然语言和具体编程语言之间的形式来描述算法，从而摆脱具体编程环境的束缚，专注于逻辑本身。我们将详细介绍伪代码的语法和惯例，以及流程图如何可视化算法的执行路径，为后续更复杂的算法描述打下坚实基础。 算法的使命：效率与正确性 强调算法的首要目标是“正确解决问题”，其次是“高效地解决问题”。我们将初步引入“正确性”的概念，并通过简单的例子说明一个算法即使效率很高，如果结果错误也是徒劳的。 第二章：时间的衡量——算法的效率之眼 大O表示法：抽象的效率丈量 引入计算复杂性分析的灵魂——大O表示法。我们将深入剖析它如何描述算法执行时间随输入规模增长的趋势，从常数时间O(1)到线性时间O(n)，再到平方时间O(n²)，以及对数时间O(log n)和对数线性时间O(n log n)。通过形象的比喻和图示，让读者深刻理解不同时间复杂度的差异，以及它们在实际应用中的巨大影响。 渐进分析的艺术 探讨为何我们关注的是“渐进”行为，以及如何忽略常数因子和低阶项。我们将通过对比不同算法在不同输入规模下的执行速度，直观展现大O表示法的力量。 空间复杂度：内存的考量 除了时间，我们还将关注算法对内存资源的需求——空间复杂度。理解其定义、表示方法，并探讨时间与空间之间的权衡，认识到在某些情况下，牺牲一些空间可以换取显著的时间效率提升。 第二部分：算法的雕琢——经典策略与设计模式 本部分将聚焦于算法设计中常用的核心策略和经典模式，教导读者如何“看”懂问题，并从中提炼出有效的解决方案。 第三章：分而治之——将大象装进冰箱的智慧 递归的魅力与递归的陷阱 深入理解递归作为一种强大的问题分解工具，从斐波那契数列、阶乘计算到更复杂的排序算法（如归并排序）。我们将详细解析递归的基石——基本情况和递归步骤，并提供避免栈溢出等常见问题的技巧。 分治法的应用：归并排序与快速排序 以归并排序为例，演示如何将问题分解为小规模子问题，递归地解决它们，然后合并结果。随后，深入剖析快速排序，讲解其“分”的核心思想（以枢轴元素为基准划分），以及不同枢轴选择策略对性能的影响，同时探讨其平均情况和最坏情况的复杂度。 第四章：贪婪的捷径——局部最优的全局追寻 贪婪算法的核心思想 探讨贪婪算法在何种情况下能够奏效——即局部最优选择是否能导向全局最优。我们将通过找零钱问题、活动选择问题等经典案例，阐释贪婪选择属性和最优子结构是贪婪算法适用的先决条件。 实例分析：最小生成树（Kruskal与Prim） 详细介绍Kruskal算法和Prim算法，这两个典型的贪婪算法在图论中的应用。我们将用图示和逐步推演的方式，展示它们如何通过贪婪地选择边来构建最小生成树，并证明其正确性。 贪婪的局限性 警示读者，并非所有问题都适合贪婪策略。我们将通过一些反例，说明何时贪婪选择会导致次优甚至错误的解。 第五章：动态规划的精妙——重叠子问题与最优子结构 动态规划的基石 深入解析动态规划的两个核心要素：重叠子问题（overlapping subproblems）和最优子结构（optimal substructure）。通过“矩阵连乘”或“最长公共子序列”等问题，形象地展示如何识别问题中的重叠子问题，并通过表格或数组来存储和复用子问题的解。 自顶向下与自底向上 讲解动态规划的两种实现方式：带备忘录的递归（自顶向下）和迭代（自底向上）。对比它们的优缺点，并提供选择和实现的指导。 经典DP问题实战 深入讲解背包问题（0/1背包、完全背包）、最长递增子序列、编辑距离等一系列经典的动态规划问题，提供详细的解题思路、状态转移方程推导和代码实现。 第三部分：算法的优化——走向极致的探索 本部分将超越基本算法的设计，探讨如何进一步优化算法，使其在面对海量数据或严苛性能要求时依然表现出色。 第六章：图论的脉络——搜索与遍历的奥秘 图的表示：邻接矩阵与邻接表 详细介绍图的两种主要存储方式，并分析它们在不同操作下的时间复杂度，帮助读者根据具体需求选择合适的表示方法。 广度优先搜索（BFS）与深度优先搜索（DFS） 深入理解BFS和DFS这两种基本的图遍历算法，以及它们在最短路径（无权图）、连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。通过清晰的图例和步骤，展示它们的搜索过程。 最短路径算法：Dijkstra与Floyd-Warshall 介绍Dijkstra算法在单源最短路径问题中的应用（非负权图），以及Floyd-Warshall算法在所有顶点对最短路径问题中的应用。我们将深入讲解它们的原理、算法步骤和时间复杂度。 第七章：数据结构的翅膀——高效存储与检索 散列表（哈希表）：平均O(1)的奇迹 深入理解哈希函数的设计原则、冲突解决方法（链地址法、开放地址法）及其对性能的影响。探讨哈希表在查找、插入、删除等操作上的高效性，并分析其最坏情况下的性能。 树的王国：二叉搜索树、平衡二叉树（AVL、红黑树） 从基础的二叉搜索树开始，解释其搜索、插入、删除的原理与复杂度。随后，介绍AVL树和红黑树等自平衡二叉搜索树，重点阐述它们如何通过旋转操作来维护树的平衡，从而保证操作的对数复杂度，并简述其在实际应用中的优越性。 堆（Heap）与优先队列 讲解堆的结构（最大堆、最小堆）以及基于堆实现的优先队列，探讨其在堆排序、图算法（如Dijkstra）中的关键作用。 第八章：字符串的艺术——模式匹配与编码 朴素字符串匹配的局限 回顾简单的字符串匹配方法，并分析其效率问题。 KMP算法：预处理的智慧 深入讲解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，特别是其核心的next数组（或失配函数）的构建原理，以及如何利用预处理信息避免不必要的字符比较，从而实现线性时间复杂度的字符串匹配。 其他高级字符串算法简介（如Rabin-Karp、Boyer-Moore） 简要介绍其他字符串匹配算法的思想和应用场景，为读者提供更广阔的视野。 第四部分：算法的实践——工程与思考 本部分将引导读者将理论知识应用于实际，并培养解决工程问题中的算法思维。 第九章：算法的工程实践——代码实现的考量 数据结构的选择：影响效率的关键 强调在实际工程中，数据结构的选择与算法的效率紧密相连，并给出如何根据问题特性进行选择的指导。 代码优化技巧：从微观到宏观 探讨除了算法本身，代码层面的优化，如循环展开、函数内联、避免冗余计算等，以及如何利用编译器优化。 调试与性能分析工具 介绍常用的调试技巧和性能分析工具（如gprof, perf），帮助读者定位和解决性能瓶颈。 第十章：算法的边界与未来——复杂度类与启发式算法 NP-完全性理论简介 简要介绍P类、NP类问题，以及NP-完全性概念，让读者理解某些问题可能不存在多项式时间解的理论根源，并认识到为这类问题寻找近似解或启发式解的重要性。 回溯法与分支限界法 讲解回溯法和分支限界法作为解决NP-hard问题的常用策略，并以旅行商问题（TSP）等为例，说明它们的搜索过程和剪枝技巧。 近似算法与启发式算法 介绍近似算法和启发式算法的概念，以及它们如何在可接受的时间内找到接近最优解的方案，在工程实践中的广泛应用。 总结： 《算法艺术：精妙解题之道》致力于培养读者成为能够独立思考、设计和优化算法的“解题者”。本书不仅提供了一套系统的算法知识体系，更重要的是传递了算法背后的设计哲学和工程智慧。通过对每一个概念的深入剖析、每一个算法的细致讲解，以及丰富的实例应用，本书旨在激发读者对算法的兴趣，并帮助他们掌握在瞬息万变的计算机科学领域中，以高效、优雅的方式解决问题的核心能力。无论您是初学者，还是希望提升算法功底的开发者，《算法艺术：精妙解题之道》都将是您不可或缺的指引。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，《高效算法》这本书，给我的感觉就像是打开了一扇通往“效率世界”的大门。之前我总觉得，编程就是写代码，然后让它跑起来，性能好坏全凭运气。但这本书让我明白，其实很多时候，程序的效率低下，根本原因在于我们选择的“方法”不对，或者说，我们使用的“算法”不够高效。作者在书中花了大量的篇幅去剖析各种常见算法的设计思想，比如图论中的一些经典问题，像是最短路径的求解，或者是网络流的计算，这些在我看来曾经是望而生畏的难题，在这本书里得到了非常清晰的条理化分析。它不仅仅是告诉你一个算法是什么，更重要的是它会一步步地展示这个算法是如何一步步地“思考”和“决策”的，并且还会对比不同算法在处理同一问题时的性能差异，这种对比非常直观，也很有说服力。我个人尤其喜欢书中关于“动态规划”那部分，它把一个看似复杂的问题拆解成一系列更小的子问题，然后通过存储和复用子问题的解来避免重复计算，这种“以空间换时间”的思想，在实际编程中简直太有用了，让我写出来的程序效率提升了好几个档次。

评分☆☆☆☆☆

《高效算法》这本书，我真的要为它的“实战性”点赞！它不像很多技术书籍那样，只是理论的堆砌，而是把大量的篇幅用在了如何将算法应用到实际问题中。我印象最深刻的是，它在讲解“贪心算法”的时候，并没有止步于理论描述，而是举了好几个非常贴合实际场景的例子，比如背包问题、活动选择问题等等，并且详细地解释了在这些场景下，贪心策略是如何一步步导向最优解的。更重要的是，书中还给出了一些代码示例，虽然语言不是最前沿的，但核心的思路和实现逻辑却非常清晰，让我可以很快地将书中的知识转化为自己的实践。它还提到了很多关于“算法优化”的小技巧，比如如何避免不必要的计算，如何选择合适的数据结构来配合算法等等，这些细节虽然看似不起眼，但却能在关键时刻决定程序的生死。读完这本书，我感觉自己不再是那个只会“照猫画虎”写代码的初学者，而是开始具备了一些“设计”和“优化”程序的能力，这种能力的提升让我对未来的学习和工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，《高效算法》这本书，在某些方面超出了我的预期。我原本以为它会是一本偏向于理论研究的学术著作，充斥着大量的数学证明和复杂的公式推导。然而，事实证明我错了，这本书的侧重点明显更倾向于“理解”和“应用”。作者以一种非常平易近人的方式，将许多看似高深的算法原理，通过巧妙的比喻和生动的图解，呈现在读者面前。我尤其欣赏它在讲解“回溯算法”时所采用的方法，它没有直接给出枯燥的递归定义，而是通过一个游戏闯关的例子，将“试探”和“撤销”的过程具象化，让我能够清晰地把握回溯算法的核心思想。此外，书中还涉及了一些关于“概率算法”和“近似算法”的内容，这些是我之前接触较少的领域，但通过这本书的讲解，我对其基本概念和应用场景都有了初步的了解，这极大地拓宽了我的视野。总的来说，这本书在保持算法的严谨性的同时，又兼顾了可读性和趣味性，是一本非常值得推荐给想要深入理解算法的读者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到《高效算法》这本书的时候，心里是有点忐忑的，毕竟“算法”两个字听起来就不是那么平易近人。但翻开第一页，我就被它那种娓娓道来的语气吸引住了。作者似乎真的坐在我对面，耐心地给我讲解一个又一个的“小窍门”。它没有故作高深，很多例子都是我们日常生活中能遇到的，比如如何最快地找到一本书，或者如何有效地组织信息。这些看似简单的场景，却被作者巧妙地联系到了算法的思想，让我瞬间觉得算法离我并不遥远，甚至可以说是解决我们生活中各种“低效”问题的“秘密武器”。而且，它的语言风格非常朴实，没有那种学术论文特有的生硬感，读起来就像是在和一个经验丰富的老师傅聊天，听他分享自己的独门绝技。书中还提到了一些关于“时间复杂度”和“空间复杂度”的概念，但没有用枯燥的数学公式来轰炸，而是用非常直观的图表和类比来解释，让我这个对数学不太感冒的人也能轻松理解。这本书更像是一本“算法启蒙读物”，它成功地在我心中播下了对算法好奇的种子，让我开始期待去探索更多更深层的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本《高效算法》简直是我近期读书生涯中的一股清流，太惊喜了！我一直以为算法就是那些让人头疼的数学公式和复杂的逻辑推理，但这本书完全颠覆了我的认知。它没有上来就甩一堆晦涩难懂的定义，而是用非常生动形象的比喻，把抽象的概念讲得跃然纸上。比如，书中关于“分治法”的讲解，就用了大家熟悉的“ Divide and Conquer”策略来比喻，一下子就把核心思想点透了，我甚至能脑补出那种化整为零、各个击破的画面感。而且，它也不是那种只讲理论的书，后面还穿插了不少经典的算法案例，像排序、查找等等，每一步都讲解得非常详细，配图也恰到好处，让我这个算法小白也能跟着一步步地思考，甚至尝试着自己去推演。最让我觉得值的是，它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”。它会深入分析不同算法的优缺点，在什么场景下选用哪种算法最合适，这种思维训练真的太重要了，比死记硬背要有效得多。读完之后，我感觉自己看问题的角度都变了，不再是简单地求解，而是开始思考如何用更聪明、更省时省力的方式去解决问题，这种能力的提升是潜移默化的，但又实实在在。