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出版者:清华大学出版社

作者:乐威汀 (Anany Levitin)

出品人:

页数:493

译者:

出版时间:2003-8

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302067962

丛书系列:

图书标签:

算法
algorithm
CS
计算机技术
编程
算法设计与分析基础
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分析
基础
计算机
科学
数据结构
时间复杂度
递归
动态规划

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具体描述

《算法设计与分析基础(影印版)》由清华大学出版社出版。

《数据结构与计算思维启蒙》本书旨在为读者构建坚实的数据结构基础，并培养其高效的计算思维能力。在信息爆炸的时代，如何有效地组织、存储和处理海量数据，以及如何将复杂的问题转化为计算机可理解的逻辑步骤，已成为一项至关重要的技能。本书将引导您从基础概念出发，循序渐进地探索各种经典数据结构，并在此过程中训练您的逻辑推理、抽象化和问题分解能力。第一部分：数据结构基石数组与链表：基础的抽象与实现我们将从最基础的线性数据结构——数组开始，探讨其内存存储特性、随机访问优势以及动态扩容的机制。随后，我们将引入链表，重点分析其在插入和删除操作上的灵活性，并区分单向链表、双向链表和循环链表等不同类型，理解它们各自的适用场景。通过实际的编程练习，读者将深刻理解这两种结构的操作复杂度，为后续更复杂的数据结构学习打下基础。栈与队列：先进先出的智慧栈（Stack）和队列（Queue）作为两种重要的线性结构，在计算机科学中有广泛的应用。本书将深入剖析栈的“后进先出”（LIFO）原则，通过实际案例展示其在函数调用、表达式求值等方面的作用。同时，我们将详细讲解队列的“先进先出”（FIFO）原则，并探讨其在任务调度、广度优先搜索（BFS）算法中的应用。读者将学习如何使用数组或链表实现栈和队列，并理解它们在不同场景下的性能表现。树的奥秘：层级关系的探索树（Tree）是一种非线性数据结构，用于表示层级关系。我们将从二叉树开始，学习其基本定义、遍历方式（前序、中序、后序）以及节点操作。在此基础上，我们将深入探讨二叉搜索树（BST）的特性，理解其在数据查找、插入和删除方面的效率，并分析其最坏情况下的性能退化问题。此外，我们还将简要介绍平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的概念，了解它们如何通过自平衡机制保证查找效率。图的连接：网络世界的建模图（Graph）是另一种强大的非线性数据结构，用于表示对象之间的复杂关系。我们将学习图的基本概念，如顶点（Vertex）、边（Edge）、度（Degree）等，并了解有向图和无向图的区别。本书将详细介绍图的两种主要存储方式：邻接矩阵和邻接表，并分析它们的优缺点。通过对图的深入理解，读者将为学习图的遍历算法（如DFS和BFS）以及最短路径算法（如Dijkstra、Floyd）做好准备。第二部分：计算思维的锤炼算法效率的度量：时间与空间复杂度理解算法的效率是计算思维的核心。本书将引入“大O符号”（Big O notation）的概念，用于描述算法在最坏情况下的时间复杂度和空间复杂度。我们将通过分析不同数据结构上的基本操作，以及简单的排序算法（如冒泡排序、选择排序），让读者直观感受不同复杂度带来的性能差异。掌握复杂度分析，能够帮助我们选择最优的解决方案，避免资源浪费。递归的思想：问题的分解与自相似递归（Recursion）是一种强大的问题解决范式，它允许我们将一个大问题分解为若干个规模更小的相同问题，直至达到基本情况（Base Case）。本书将通过斐波那契数列、阶乘计算、汉诺塔等经典示例，清晰地阐释递归的思想。读者将学习如何设计递归函数，理解递归调用的栈帧机制，并了解递归的优缺点，以及何时应优先考虑迭代方法。分治策略：化繁为简的艺术分治（Divide and Conquer）是一种经典的算法设计策略，它将问题分解成若干个独立子问题的解，然后合并子问题的解以得到原问题的解。本书将以归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）为例，深入解析分治策略的应用。我们将详细讲解排序算法的实现过程，并分析其时间复杂度。通过学习分治策略，读者将学会如何将复杂问题分解，并有效地组合解决方案。贪心算法：局部最优的追求贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择当前看起来最优的解，期望最终能够达到全局最优的算法。本书将通过活动选择问题、背包问题（部分）、霍夫曼编码等实例，介绍贪心算法的设计思想。我们将探讨贪心算法的适用条件，并分析其在某些情况下无法保证全局最优的原因。动态规划：重叠子问题与最优子结构动态规划（Dynamic Programming）是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的优化问题的方法。本书将从最简单的斐波那契数列和背包问题（0/1背包）入手，逐步引入动态规划的“填表法”和“记忆化搜索”两种实现方式。我们将详细分析如何识别问题的重叠子问题和最优子结构，并构建状态转移方程，最终得到最优解。第三部分：实践与应用数据结构的应用场景我们将结合实际编程场景，展示如何选择和应用合适的数据结构来解决实际问题。例如，如何使用哈希表（Hash Table）实现快速查找，如何使用堆（Heap）实现优先队列，以及如何使用集合（Set）和映射（Map）等抽象数据类型来简化代码。初步的算法设计思路本书将鼓励读者在学习了不同的数据结构和算法思想后，尝试独立思考和设计解决方案。我们将提供一些小型编程挑战，引导读者从问题分析、数据结构选择、算法设计到代码实现和性能评估的完整流程。通过学习本书，您将不仅掌握各种重要的数据结构及其操作，更能培养出一套严谨、高效的计算思维模式，为进一步深入学习计算机科学领域打下坚实的基础。

作者简介

莱维丁是Villanova大学计算科学系的教授。他的论文 A New Road Map of Algorithm Design Techniques:Picking Up Where the Traditional Classification Leaves Off（《算法设计技术新途径：弥补传统分类法的缺憾》）受到业内人士极高的评价。在SIGCSE会议上，作者做过多次关于算法教学的演讲。

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

在我们学校，一年一开的算法课由数学系与计算机系的教授轮流教学，教材便是Levitin的这本算法设计与分析基础（当然是英文版）。在学期末的时候，教授会被要求对课程设计本身提出些建议。数学系教授的建议非常明确：请换一本教材！是的，对于做理论出身研究方向为Operations Res...

评分☆☆☆☆☆

我之前有一定的算法基础，但是是零零星星地学习的，总感觉一头雾水，这本书完整地读完了（习题基本没做，大部分算法没有上机实现），终于给人一种清爽的感觉。首先他分类很独特，是按照算法的设计思想来分类的，在解决一些新的问题的时候能给人以启发。其次，在每种算法思想的...

评分☆☆☆☆☆

Algorithms play the central role in both the science and the practice of computing. Recognition of this fact has led to the appearance of a considerable number of textbooks on the subject. By and large, they follow one of two alternatives in presenting algo...

评分☆☆☆☆☆

一直在看，很有特色，被很多大学选作本科教材。是一本可以让你不断可以回去看又不觉得很深奥。习题不难但是非常有趣，很多面试题就是从中变种而来。归类是最大特色，首先把当前的算法难题classify as sorting,seaching, string processing, graph problems... Then shoot the...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《算法设计与分析基础》，还未来得及深入研读，只是粗略地翻了翻目录和前言，心中已经充满了期待。从书名上看，这本书似乎涵盖了算法设计中一些最核心的思想和方法，以及如何对这些算法的效率进行严谨的分析。我特别关注到其中一些章节的标题，比如“递归与分治”、“动态规划”、“贪心算法”等，这些都是我在学习计算机科学过程中经常遇到的，也是解决许多复杂问题的基石。我希望这本书能以一种清晰易懂的方式，将这些经典算法的思想脉络梳理清楚，并且在设计思路和实现技巧上提供一些实用的指导。例如，在动态规划部分，我期待能看到一些关于如何识别最优子结构和重叠子问题的深入讲解，以及不同类型问题的典型解法。而对于算法分析，我则希望能有详尽的复杂度分析方法介绍，包括时间复杂度和空间复杂度的计算，以及如何利用大O符号来描述算法的渐近行为。如果书中还能包含一些实际案例的分析，那就更棒了，这样我能更好地理解理论知识在实践中的应用。总的来说，我对这本书充满信心，相信它能帮助我夯实算法基础，提升解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑结构非常严谨，每个章节的过渡都很自然，就像在循序渐进地引领读者进入算法的世界。我尤其欣赏的是作者在讲解每一个算法时，都会先给出问题的背景和动机，然后再逐步引出算法的设计思路，最后再进行严谨的分析。这种“从问题到解决方案”的模式，让我很容易理解算法存在的必要性，以及它是如何一步步被构思出来的。比如，在讲到排序算法时，作者并没有一股脑地介绍各种排序，而是先分析了简单的选择排序和插入排序的局限性，然后才引出更高效的快速排序和归并排序，并详细解释了它们的分治思想。关于分治算法的部分，更是让我耳目一新，不仅是对算法本身的设计，还包括了如何进行递归关系的建立和求解，以及如何分析递归算法的时间复杂度，这部分的内容对我来说非常有启发。另外，书中还对一些高级的主题，如网络流和最大匹配，也做了比较清晰的介绍，这让我对算法的广度和深度有了更进一步的认识，也激发了我继续深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《算法设计与分析基础》在案例选择上非常用心，每一个例子都恰到好处地印证了所讲授的算法思想。我最近刚好在处理一个实际项目中的数据分析问题，其中涉及到一些图的遍历和搜索，这本书中的关于图的章节就给了我很大的帮助。书中详细讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用，以及如何利用它们来解决连通性、拓扑排序等问题。我还发现，书中对回溯算法的讲解也相当精彩，通过一个经典的N皇后问题，让我清晰地理解了回溯算法的“试探”和“剪枝”过程，这对于我解决一些具有约束条件的搜索问题非常有借鉴意义。更让我惊喜的是，书中还讨论了一些概率算法和随机化算法，比如蒙特卡洛算法，这让我意识到，并非所有问题都需要确定性的算法，在某些情况下，随机性也能带来高效的解决方案。这本书确实让我拓宽了思路，也看到了算法在不同场景下的多种可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法设计与分析基础》的排版风格相当吸引人，封面设计简洁大方，内页的字体大小和行间距都很舒适，阅读起来不会感到疲劳。我特别喜欢书中那种深入浅出的讲解方式，对于一些比较抽象的概念，作者似乎都给出了非常形象的比喻或者直观的图示，这对于我这样需要多维度理解知识的学习者来说，简直是福音。我刚看了关于图算法的部分，对于最短路径算法的讲解，感觉比我之前看过的其他资料都要透彻，不仅介绍了Dijkstra和Floyd-Warshall算法的原理，还对它们的适用场景和时间复杂度进行了详细的比较，并且还提到了图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）对算法效率的影响。这一点我之前都没有特别留意过，觉得非常有价值。此外，书中对于 NP-完全性理论的介绍也让我印象深刻，它并没有仅仅停留在概念的层面，而是通过一些例子，比如旅行商问题和背包问题，来展示NP-完全性问题的难度，以及近似算法和启发式算法在这些问题中的作用。这种深入和全面的讲解，无疑会让我对算法的理解更加深刻。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够系统性地提升我算法思维的书籍，而《算法设计与分析基础》显然满足了我的需求。这本书的语言风格非常专业且精准，但又不像某些学术论文那样晦涩难懂，而是恰到好处地在专业性和易读性之间取得了平衡。我特别喜欢书中对于数据结构和算法之间关系的阐述，强调了选择合适的数据结构对于设计高效算法的重要性。例如，在讲解堆（heap）的应用时，作者不仅介绍了堆的实现方式，还重点说明了它如何用于实现优先队列，以及在堆排序中的关键作用。这一点让我对数据结构有了更深层次的理解，不再是孤立的知识点，而是与算法设计紧密相连的整体。此外，书中对算法的稳定性、原地性等特性也有提及，这些细节的探讨，让对算法的理解更加全面和深入。我相信，通过对这本书的学习，我能够更加自信地面对各种算法挑战，并在未来的学习和工作中，能够设计出更优秀、更高效的解决方案。

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