Beginning Algorithms (Wrox Beginning Guides)

出版者:Wrox

作者:Simon Harris

页数:600

出版时间:2005-11-07

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780764596742

具体描述

A good understanding of algorithms, and the knowledge of when to apply them, is crucial to producing software that not only works correctly, but also performs efficiently. This is the only book to impart all this essential information - from the basics of algorithms, data structures, and performance characteristics to the specific algorithms used in development and programming tasks. Packed with detailed explanations and instructive examples, the book begins by offering you some fundamental data structures and then goes on to explain various sorting algorithms. You'll then learn efficient practices for storing and searching by way of hashing, trees, sets, and maps. The authors also share tips on optimization techniques and ways to avoid common performance pitfalls. In the end, you'll be prepared to build the algorithms and data structures most commonly encountered in day-to-day software development.What you will learn from this book: the basics of algorithms, such as iteration and recursion; elementary data structures such as lists, stacks, and queues; basic and advanced sorting algorithms including insertion sort, quicksort, and shell sort; advanced data structures such as binary trees, ternary trees, and heaps; algorithms for string searching, string matching, hashing, and computational geometry; how to use test-driven development techniques to ensure your code works as intended; how to dramatically improve the performance of your code with hands-on techniques for profiling and optimization. This book is for anyone who develops applications, or is just beginning to do so, and is looking to understand algorithms and data structures. An understanding of computer programming is beneficial. Wrox Beginning guides are crafted to make learning programming languages and technologies easier than you think, providing a structured, tutorial format that will guide you through all the techniques involved.

用户评价

《Beginning Algorithms》这本书，是我在编程学习过程中，少数几本能够让我感到“重获新生”的作品。我之前一直对那些涉及大量递归和指针操作的算法感到头疼，总觉得它们是“数学家的语言”，离我这个普通开发者有点远。然而，这本书的作者用一种非常友好的方式，将这些复杂的概念变得触手可及。在讲解链表和树的遍历时，作者非常细致地描绘了指针的移动和节点的访问过程，并且提供了清晰的流程图，让我能够一步步跟随着算法的执行。特别是关于二叉树的各种遍历方式（前序、中序、后序）以及层序遍历，作者都用生动的图示和对应的代码示例进行了详细的说明。我记得我第一次理解层序遍历时，就是通过书中用队列来管理节点的例子，它让我明白如何从上到下、从左到右地访问树中的所有节点。此外，书中对散列（Hashing）的深入探讨，也让我对如何快速查找和存储数据有了更深的理解。作者详细解释了散列函数的原理，以及如何通过各种冲突解决策略（如开放寻址法和链地址法）来保证散列表的高效性。这对我设计缓存系统、数据库索引等功能至关重要。这本书让我明白，看似复杂的算法，其核心思想往往是简洁而优雅的。

这本书简直是我在编程世界里摸爬滚打多年来，真正让我感到眼前一亮、茅塞顿开的宝藏。作为一名自学成才的程序员，我一直以来都对那些看似高深莫测的算法概念感到畏惧，总觉得它们是计算机科学专业人士才能掌握的“绝技”。然而，《Beginning Algorithms》彻底改变了我的看法。作者用一种极其平易近人的方式，将那些复杂的算法拆解得如此细致入微，让我这个非科班出身的人也能轻松理解。比如，书中对排序算法的讲解，不仅仅是罗列代码，而是深入剖析了每种算法背后的思想，例如冒泡排序的“一步一步比较交换”，插入排序的“智能地找到位置”，以及更高级的快速排序和归并排序的“分而治之”策略。我记得我第一次尝试实现归并排序时，脑子里一片混乱，但书中通过清晰的图示和逐步的解释，让我一步步理解了如何将两个已排序的数组合并成一个更大的已排序数组，并且如何递归地应用这个过程。更重要的是，作者没有止步于理论的讲解，而是提供了大量实际的编程示例，并且使用了我熟悉的语言（这里可以替换成你实际使用的编程语言，比如Python或Java）。这意味着我不仅能理解算法的原理，还能立即动手实践，看到代码运行并得到预期结果。这种“学以致用”的模式，极大地增强了我的学习信心和动力。很多时候，我会被网上那些晦涩难懂的算法教程搞得一头雾水，但这本书就像一个耐心的老师，一遍遍地引导我，直到我真正掌握为止。它让我不再害怕面对那些“听起来很厉害”的算法，而是把它们当作解决实际问题的有力工具。

作为一名喜欢研究性能优化的程序员，《Beginning Algorithms》这本书的内容，就像是为我量身定做的一本“工具指南”。我一直希望能够写出更高效、更节省资源的程序，而这本书恰恰提供了实现这一目标的理论基础和实践方法。作者在讲解数据结构时，并没有仅仅停留在介绍基本操作，而是深入分析了每种数据结构的时间复杂度和空间复杂度，以及它们在不同场景下的适用性。比如，书中对数组和链表的比较，不仅仅是列举了它们在插入和删除操作上的差异，还通过实际的场景分析，说明了为什么在需要频繁插入和删除元素的场景下，链表会比数组更优。我印象深刻的是关于树状数据结构，特别是二叉查找树（Binary Search Tree）的讲解。作者不仅展示了如何进行查找、插入和删除操作，还详细阐述了当树变得不平衡时，性能会急剧下降的问题，并以此为引子，介绍了AVL树和红黑树等平衡树的原理。理解这些平衡树如何通过旋转操作来维持平衡，对我来说是一次重大的突破，它让我明白了如何设计能够保持稳定高性能的数据结构。此外，书中对图算法的探讨，也让我对网络分析、路径规划等问题有了更深的认识。

这本书是我在编程学习之路上，遇到的一本真正能够“授人以渔”的算法教材。我之前一直认为算法的学习是枯燥乏味的，更多的是一种理论上的知识，与实际开发似乎没有太大的联系。然而，《Beginning Algorithms》这本书彻底改变了我的看法。作者以一种非常生动、形象的方式，将那些复杂的算法概念变得易于理解和消化。比如，在讲解图论中的广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）时，作者并没有直接抛出抽象的定义，而是通过一个“城市导航”或者“社交网络分析”的场景，来解释这两种遍历方式的原理和应用。我印象最深刻的是关于BFS的讲解，书中用一个“层层递进”的搜索过程来比喻，让我能够直观地理解它是如何找到从起点到目标的最短路径（在无权图中）。然后，书中又进一步讲解了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于解决带权图的最短路径问题。这些内容让我意识到，算法不仅仅是计算机科学的理论研究，更是解决现实世界中许多复杂问题的关键。它让我能够更自信地去分析和解决那些涉及图结构的问题，比如网络路由、任务调度等等。

《Beginning Algorithms》这本书，是我多年编程生涯中，第一次能够系统性地、深入地学习算法的宝贵资源。之前，我对算法的理解，更多是零散的、碎片化的，通过阅读一些零散的文章或者在项目中遇到问题时才去查阅。然而，这本书提供了一个完整、连贯的学习路径，让我能够循序渐进地掌握那些看似高深的算法概念。作者在讲解排序算法时，不仅仅是列举了插入排序、选择排序、冒泡排序等基础算法，还深入剖析了快速排序、归并排序、堆排序等更高级、更高效的算法。我记得书中对快速排序的讲解，通过“分而治之”的思想，让我明白了如何选择“枢轴”元素，以及如何进行“分区”操作。作者还详细解释了快速排序在平均情况下的O(n log n)时间复杂度，以及在最坏情况下的O(n^2)复杂度，并提供了如何通过随机化枢轴来降低最坏情况发生概率的技巧。这些内容对我来说非常实用，让我能够根据实际需求选择最合适的排序算法。此外，书中对查找算法的讲解，包括线性查找、二分查找以及散列查找，也让我对如何快速地从大量数据中找到目标元素有了更深入的认识。

《Beginning Algorithms》这本书，是我在寻求提升编程效率的道路上，遇到的一个非常重要的里程碑。我一直希望能写出更优、更快的代码，而不是仅仅实现功能。这本书的出现，正好满足了我的这一需求。作者不仅仅是教你如何实现算法，更重要的是，他深入浅出地讲解了算法的“为什么”和“在什么情况下使用”。比如，书中对字符串匹配算法的探讨，我曾经在工作中遇到过文本搜索的性能瓶颈，但却不知道如何优化。读完这本书中关于朴素字符串匹配、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法的讲解后，我才真正理解了它们各自的原理和效率差异。作者用生动的图示和详细的步骤，拆解了KMP算法中的“前缀函数”和“模式移动”的逻辑，让我一下子就明白了为什么KMP能够避免不必要的字符比较。这对我来说是革命性的！我能够清晰地看到，在处理长文本搜索时，KMP算法相比于朴素算法能节省多少计算量。此外，书中关于近似算法和启发式算法的介绍，也为我打开了新的视野。很多NP-hard问题在实际中并没有完美的解决方案，但这些算法却能提供一个可接受的近似结果。例如，书中对旅行商问题的近似算法的讨论，让我了解了如何使用贪心策略或模拟退火等方法来找到一个较优的路径，而不是去追求那个理论上最优但计算量巨大的解。这本书让我意识到，算法不仅仅是学术上的概念，更是解决实际工程问题的强大工具。

在我接触《Beginning Algorithms》之前，我对数据结构和算法的理解，就像是在一个庞大的图书馆里，知道有很多有用的书，但却不知道如何高效地找到它们。这本书就好像给我提供了一份详细的地图和导航系统。它没有直接跳到那些听起来令人望而生畏的复杂数据结构，而是从最基础、最常用的开始，比如数组、链表、栈和队列，并清晰地解释了它们各自的优缺点以及适用场景。我记得书中对链表的讲解，作者用一个“链式反应”的比喻，形象地说明了节点之间的连接关系，以及如何在链表中进行插入和删除操作。这比那些干巴巴的文字描述要生动得多。随后，书中深入探讨了更复杂的数据结构，如哈希表（散列表）和堆。我对哈希表的理解，在读完书中关于“键-值对”的映射关系和冲突解决策略（如链地址法和开放寻址法）的讲解后，得到了极大的提升。它让我明白，为什么哈希表能够提供平均O(1)的查找速度。书中还提供了实际的例子，比如如何使用哈希表来实现一个快速的字典查找功能。此外，对于堆（特别是最大堆和最小堆）的讲解，也让我对优先队列有了更深入的认识。通过对堆排序的演示，我不仅理解了堆的构建过程，也体会到了它在排序上的高效性。这本书就像一个完整的知识体系，将数据结构和算法有机地结合在一起，让我能够更全面地理解计算机科学的基础。

我是一位有着多年编程经验的开发者，但坦白说，在阅读《Beginning Algorithms》之前，我对算法的理解仍然停留在表面。我能够写出能工作的代码，但却很难理解为什么有些方法比其他方法更优越，或者在特定场景下应该选择哪种算法。这本书就像一个“算法扫盲班”，用最清晰、最直观的方式，将那些曾经令我困惑的概念一一化解。例如，书中关于动态规划的章节，我曾多次在网上尝试学习，但总是难以理解其“记忆化”和“最优子结构”的思想。然而，这本书通过斐波那契数列和背包问题等经典案例，循序渐进地展示了动态规划的强大之处。我记得作者在解释背包问题时，用了一个具体的场景：你有一个容量有限的背包，如何选择物品才能使得总价值最大化。这种贴近生活的例子，让抽象的数学概念变得具体可感。作者还详细阐述了如何通过构建状态转移方程来解决这类问题，并且提供了清晰的代码实现。此外，书中对树结构和相关算法的讲解也让我受益匪浅。无论是二叉搜索树的查找、插入和删除操作，还是平衡树（如AVL树和红黑树）的原理，作者都用图示和解释相结合的方式，让我能够轻松掌握。这本书的出版，无疑为我提供了一个系统学习和巩固算法知识的绝佳平台。

对于我这样长期以来一直在独立开发项目的人来说，《Beginning Algorithms》这本书的内容，就像是一份珍贵的“速成秘籍”。我常常发现自己陷入了“写出能工作但不高效”的泥潭，而这本书则为我指明了前进的方向。作者在处理回溯算法和分支限界法时，运用了非常具象的例子，比如数独求解和N皇后问题。我记得书中对N皇后问题进行回溯求解的讲解，作者通过一个二维棋盘的图示，一步步展示了如何放置皇后，如何检查冲突，以及当遇到死胡同时如何“回溯”并尝试其他可能。这种直观的演示，让我能够清晰地理解回溯算法的核心思想——“试探”和“撤销”。它不仅仅是代码的堆砌，更是思维过程的展示。这本书还提供了关于图算法的进阶讲解，比如最小生成树（Minimum Spanning Tree）的Kruskal算法和Prim算法。我之前对图的遍历和最短路径有所了解，但对如何构建一个连接所有顶点的最小成本树却感到困惑。书中通过清晰的图例，解释了Kruskal算法如何利用并查集来判断是否形成环，以及Prim算法如何从一个顶点开始逐步扩展。这些内容对我设计一些网络连接或者资源分配问题非常有启发。这本书的深度和广度，让我重新审视了自己过去在算法知识上的欠缺，并且提供了一个系统化学习的路径。

《Beginning Algorithms》这本书的价值，远远超出了我最初的期待。我之前一直认为算法的学习是枯燥乏味的，就像背诵公式一样，但这本书的作者却能把每一个算法都讲得生动有趣，仿佛在讲述一个引人入胜的故事。比如，在讲解图论相关的算法时，作者并没有直接抛出那些复杂的数学定义，而是从我们日常生活中常见的场景入手，比如如何找到两点之间的最短路径，或者如何构建一个高效的社交网络。我印象最深的是关于Dijkstra算法的讲解，它不仅仅是展示了算法的步骤，还通过一个城市地图的例子，将每一步操作都形象化了，让我理解了“贪心”策略在寻找最短路径中的应用。书中还详细介绍了图的遍历方法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并用实际的迷宫寻路问题来解释它们的工作原理。读完这部分，我仿佛能够亲身走进一个迷宫，跟随算法的指引，一步步找到出口。而且，作者在解释每种算法的效率时，也相当到位，通过Big O符号（大O符号）来分析时间复杂度和空间复杂度，让我理解了不同算法在处理大规模数据时的性能差异。这对我来说非常重要，因为在实际项目中，选择合适的算法往往能决定程序的成败。这本书就像一把钥匙，为我打开了通往高效编程的大门，让我能够更自信地去解决那些需要处理大量数据的复杂问题。