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出版者:7-09999

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-6

价格:200.0

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isbn号码:9780131236288

丛书系列:

图书标签:

数据结构
Java
算法
计算机科学
编程
数据存储
集合
链表
树
图

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具体描述

《探索算法的奥秘：用Python构建高效解决方案》在信息爆炸的时代，如何高效地处理和组织海量数据，如何设计出精妙绝伦的算法来解决复杂问题，已成为衡量一名优秀程序员的核心竞争力。本书《探索算法的奥秘：用Python构建高效解决方案》正是为渴望在这一领域精进的你而量身打造。它不拘泥于单一编程语言的特定实现，而是着眼于算法思想的普适性与Python语言的强大表现力，带领读者深入理解计算科学的核心概念，并将其灵活应用于实际问题的解决之中。第一部分：算法思维的基石——高效数据组织在踏上算法之旅前，我们首先需要建立坚实的数据组织基础。本书的开篇将带领读者穿越纷繁复杂的数据结构世界。我们将从最基础的线性结构开始，详细剖析数组（Array）和链表（Linked List）的内在工作机制。对于数组，我们将探讨其内存连续性的优势与劣势，理解随机访问的便捷性以及插入和删除操作的成本。而链表，则将以其动态扩展的能力和灵活的插入删除机制，展现另一种数据存储的哲学。我们会深入探讨单向链表、双向链表乃至循环链表的实现细节，理解节点（Node）的概念，以及指针（Pointer）在串联数据中的关键作用。紧接着，我们将进入更为强大的非线性数据结构领域。栈（Stack）和队列（Queue）作为两种基础但至关重要的抽象数据类型（Abstract Data Type, ADT），将在本书中得到细致的讲解。我们将通过Python的列表（List）或deque等内置数据结构，模拟实现栈的“后进先出”（LIFO）和队列的“先进先出”（FIFO）原则，并探讨它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索（BFS）等场景下的广泛应用。本书还将重点介绍树（Tree）这种分层数据结构。我们将从二叉树（Binary Tree）这一最基本的形式入手，理解节点、根节点（Root）、子节点（Child）、父节点（Parent）、叶子节点（Leaf）等基本概念。随后，我们将深入探究二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）的构建、插入、删除以及查找操作，分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。在此基础上，我们将进一步拓展到更高效的树结构，如平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree），详细讲解AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的平衡调整机制，理解它们如何通过自平衡来保证查找效率的对数级增长。堆（Heap）作为一种特殊的树形结构，也将被赋予足够的篇幅，特别是最小堆（Min-Heap）和最大堆（Max-Heap），以及它们在优先队列（Priority Queue）和堆排序（Heap Sort）中的核心作用。散列表（Hash Table）或称散列映射（Hash Map），作为解决查找效率问题的另一利器，将在本书中占据重要地位。我们将详细讲解散列函数（Hash Function）的设计原则，理解如何将键（Key）映射到数组的索引上。同时，我们也会深入探讨散列冲突（Hash Collision）的产生原因，以及开放寻址法（Open Addressing）和链地址法（Chaining）等处理冲突的常用策略，并分析它们的优劣。图（Graph）作为描述对象之间复杂关系的强大工具，也将是本书的重要组成部分。我们将区分无向图（Undirected Graph）和有向图（Directed Graph），理解顶点（Vertex）和边（Edge）的概念。本书将详细介绍图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们的存储效率和查询效率。第二部分：算法设计的智慧——高效问题解决之道数据结构是承载算法的骨架，而算法则是解决问题的灵魂。在掌握了丰富的数据结构后，本书将引领读者进入算法设计的殿堂。我们将从最基本也是最重要的算法分析方法——时间复杂度和空间复杂度分析（Big O Notation）入手。通过清晰的图示和实例，读者将学会如何衡量一个算法的效率，并理解O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等常见复杂度等级的含义及其对算法性能的影响。排序算法（Sorting Algorithms）是算法学习的必经之路，本书将对常见的排序算法进行深入的剖析。我们将从简单的冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）开始，理解它们的工作原理和时间复杂度。随后，我们将重点讲解更高效的排序算法，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），深入理解它们的递归思想和分治策略（Divide and Conquer）。堆排序（Heap Sort）将作为一种原地排序（In-place Sort）算法的代表被详细讲解。对于需要更高效率的场景，我们还将介绍计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radish Sort）等非比较排序（Non-comparison Sort）算法。搜索算法（Searching Algorithms）是另一个核心主题。除了线性搜索（Linear Search），本书将重点讲解二分搜索（Binary Search）的原理，理解它在有序数组中实现对数级查找的魔法。递归（Recursion）作为一种强大的编程范式，将在本书中得到充分的展现。我们将通过阶乘计算、斐波那契数列、汉诺塔等经典例子，理解递归的定义、基本情况（Base Case）和递归步骤（Recursive Step）。同时，我们也会探讨递归与迭代（Iteration）之间的转换，以及尾递归优化（Tail Recursion Optimization）的概念。分治策略（Divide and Conquer）将作为一种重要的算法设计思想贯穿全书。我们将看到如何将复杂问题分解为更小的、相似的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。归并排序和快速排序是分治策略的典型应用，本书将围绕这些例子深入剖析其思想。贪心算法（Greedy Algorithms）是另一类重要的算法设计范式。我们将学习如何通过每一步都做出局部最优选择来期望获得全局最优解。通过活动选择问题、最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）中的普里姆算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm），以及霍夫曼编码（Huffman Coding）等实例，读者将深刻理解贪心算法的适用场景和局限性。动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决具有重叠子问题（Overlapping Subproblems）和最优子结构（Optimal Substructure）问题的强大技术。本书将详细讲解动态规划的核心思想，包括状态定义（State Definition）、状态转移方程（State Transition Equation）和边界条件（Boundary Conditions）。我们将通过斐波那契数列的DP解法、背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）和最短路径问题（Shortest Path Problem）等经典问题，让读者逐步掌握动态规划的思维方式。回溯法（Backtracking）和分支限界法（Branch and Bound）将作为解决搜索类问题的重要方法被介绍。我们将学习如何通过系统地搜索所有可能的解，并在搜索过程中剪枝，以避免不必要的计算。迷宫问题、N皇后问题（N-Queens Problem）和旅行商问题（Traveling Salesperson Problem, TSP）的经典回溯解法将有助于读者理解这些方法的应用。第三部分：Python的实践力量——赋能算法实现本书的核心在于将抽象的算法思想转化为Python代码。我们将强调Python语言的简洁性、易读性和强大的库支持。对于每一种数据结构和算法，我们都将提供清晰、规范的Python代码实现。我们会讲解如何利用Python的列表、字典、集合等内置数据类型来高效地实现算法。此外，本书还将介绍一些Python中与算法相关的常用库，例如用于数值计算的NumPy，用于数据分析的Pandas，以及在某些高级算法场景中可能涉及的图库等。学习目标与读者收益：通过学习《探索算法的奥秘：用Python构建高效解决方案》，你将能够：深刻理解各种核心数据结构的原理、特性及其适用场景。掌握不同排序、搜索、图遍历等经典算法的设计思想和实现方法。熟练运用时间复杂度和空间复杂度分析工具，评估算法性能。学会动态规划、贪心算法、回溯法等高级算法设计范式。用Python 编写出高效、可读性强的算法代码，解决实际问题。建立扎实的计算思维，为后续更深入的计算机科学学习打下坚实基础。本书适合所有希望提升编程能力、解决复杂问题、追求代码效率的程序员，无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获得宝贵的知识和技能。让我们一起踏上这段探索算法奥秘的精彩旅程，用Python的力量创造更高效的解决方案！

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，如果用一个词来形容，那就是“流畅且富有启发性”。作者的叙事风格非常独特，它既有学术著作的严谨骨架，又充满了探讨性的对话感。在引入一些高级主题，比如B树或图算法的高级应用时，它并没有直接抛出复杂的理论公式，而是先通过一个引人入胜的场景或问题（比如数据库索引的优化），将读者的兴趣完全调动起来，然后再层层递进地揭示背后的数学和逻辑原理。这种“先体验，后理解”的教学路径，极大地降低了学习的挫败感。读完一些章节后，我感觉自己不仅仅是掌握了知识点，更重要的是建立了一种全新的、结构化的思维框架，学会了如何用计算机科学的视角去审视和分解现实世界中的复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本书时，有点担心它是否会过于侧重于Java语言特有的实现方式，而忽略了数据结构本身的普适性原理。然而，这本书成功地找到了一个绝佳的平衡点。它在介绍完抽象的数据结构概念后，会非常自然地过渡到如何利用Java的类、接口和泛型特性去优雅地实现它们，但同时，它也反复强调了底层的数据组织逻辑是不受具体编程语言限制的。对于我这种希望巩固基础理论，同时又想精进Java技能的读者来说，这本书简直是为我量身定制的。它没有让我陷入“语言细节泥潭”，反而利用Java的强大功能，让我能够更专注于算法本身的美感和效率，真正体会到“数据结构与算法是程序的灵魂”这句话的分量。

评分☆☆☆☆☆

我不得不提一下这本书在代码示例上的严谨性，这对于一门编程导向的教材来说至关重要。每一个核心数据结构的实现，作者都提供了完整的、可直接运行的代码片段，而且这些代码的命名规范和风格，简直可以作为行业范本来学习。更让我惊喜的是，书中似乎还隐含了一些“陷阱”和“常见错误”的提示，比如在处理递归深度或内存泄漏问题时，作者总能提前给出预警，并提供相应的调试思路。这不仅仅是一本教你写算法的书，更是一本教你如何写出健壮、高效Java代码的实战手册。在对比了其他几本同类书籍后，这本书的代码示例明显更加“贴近生产环境”，少了一些为了教学而设计的过于简化的代码，多了一些真实世界中会遇到的边界情况处理，这极大地提升了我的工程实践能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度简直超出了我的预期，我原本以为它会是那种泛泛而谈的入门读物，没想到在核心概念的剖析上，竟然能达到如此精微的程度。比如，它对时间复杂度和空间复杂度的讨论，不是简单地罗列几个公式，而是结合了大量的实际案例，用近乎“手术刀式”的精确分析，剖开了不同数据结构在特定操作下的性能瓶颈。我特别欣赏作者在讲解面向对象编程思想如何融入数据结构实现时的那种细腻笔触，这使得用Java来实现链表、队列或者哈希表时，不仅仅是代码的堆砌，更像是一次优雅的工程设计实践。它没有回避那些晦涩难懂的细节，反而用一种近乎“导师”的口吻，引导读者去思考“为什么”要这么设计，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。读完某一章节，我常常会有一种茅塞顿开的感觉，仿佛原本模糊的知识点一下子被高倍显微镜清晰地聚焦了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计实在是太吸引眼球了，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一眼看去就透着一股严谨和专业的气息。我一直都在寻找一本能够将理论与实践完美结合的数据结构教材，这本书的排版布局也相当出色，每一章的结构都安排得井井有条，图文并茂的解释方式，即便是初次接触复杂概念时，也能让人感到清晰明了。尤其是那些算法的流程图，简直是神来之笔，把抽象的逻辑过程具象化了，对于理解像树的遍历或者图的搜索这类内容，起到了至关重要的辅助作用。而且，装帧质量也看得出来是下过功夫的，纸张的厚度和触感都非常棒，拿在手里阅读时，能够感受到一种踏实的质感，这对于需要反复翻阅的参考书来说，绝对是一个加分项。我记得我翻阅目录的时候，就被那些引人入胜的章节标题抓住了注意力，感觉作者对内容的选择和组织倾注了大量心血，让人迫不及待地想要深入探索每一个知识点。

评分☆☆☆☆☆