Algorithms in a Nutshell

出版者:O'Reilly Media

作者:George T. Heineman

页数:390

出版时间:2016-4-2

价格:USD 59.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491948927

作者简介

George T. Heineman是伍斯特理工学院计算机科学系的一名副教授，专注于软件工程方面的研究。他还参与编写了一本论述基于组件的软件工程方面的书：《Putting the Pieces Together》，由Addision-Wesley于2001年出版。George是2005年国际组件软件工程研讨会的议程主席。

Gary Pollice自称是一个乖戾的人（其实就是一个顽固的、坏脾气的老人），在工业界花费了35年来探索他究竟希望成为什么。但是在2003年，他毅然决定以不成熟之身从工业界转移到学术的殿堂。在这里他可以用这样激进的话语影响下一代软件工程师的思想，“为你的客户开发软件”，“学会如何成为团队的一员”，“要思考软件设计、代码质量、优雅程度和正确度”和“只要你成为了牛人，那么即使成为书呆子也无所谓啦”。

Gary是伍斯特理工学院的一位实践教授（这是一个头衔，也就是说他在成为一名教授之前有一份真实的工作）。由于对一起工作数年的WPI的毕业生们印象非常好，所以决定来WPI做一名教授。他和妻子Vikki，以及两条狗Aloysius和Ignatius一起住在麻省中部。他一直在做和极客相关的事情。你可以通过他的WPI网页http://web.cs.wpi.edu/~gpollice/来了解他，还可以随意地给他留言，抱怨或者赞美本书。

Stanley Selkow，伍斯特理工学院计算机系的一名教授，于1965年在卡内基理工学院（现卡内基梅隆大学）获得电子电气工程学士学位，1970年在宾夕法尼亚大学获得电子电气工程博士学位。在1968年～1970年间，他在马里兰州贝塞斯达的国家卫生研究所从事公众健康服务相关的工作。自1970年，他先后在田纳西的诺克斯维尔和麻省的伍斯特从事教员工作，他也在蒙特利尔、重庆、洛桑和巴黎做过访问学者。他的主要研究领域是图论和算法设计。

读后感

看得英文版，不难懂。里面的算法伪代码和配套图示非常棒。比较奇怪的是排序里面没有提到归并，这个一般的算法书里面都会讲到。 总之，作为一本快速查询算法的书籍，名副其实。就算你原来不懂的算法，看过了基本上也能理解。最多复杂度分析什么的可能需要一些更全面的书籍来解答。

原以为和很多叫”手册“的泛泛之作一样，翻翻就行了，结果被本书独特的讲授方法、精湛的代码和严谨丰富的实验所深深吸引，是我第二喜欢的算法书了 ：） 中文版翻译印刷都不错，主要是本书自创了一套新颖的讲授算法的方法（类似UML图），而且其实际代码是我见过的“所有”书中...  

这本书本身好不好，我还没看完，先不说。先说翻译。 翻译得还算通顺，但很不完美。 刚开始读，但发现错误不少，幸好我有英文电子版。有些可能是排版工人的问题，比如第33页给出的牛顿迭代计算公式少了个导数符号。但有一个小节，简直是错得离谱。第二章的“基准测试”一节，...  

看得英文版，不难懂。里面的算法伪代码和配套图示非常棒。比较奇怪的是排序里面没有提到归并，这个一般的算法书里面都会讲到。 总之，作为一本快速查询算法的书籍，名副其实。就算你原来不懂的算法，看过了基本上也能理解。最多复杂度分析什么的可能需要一些更全面的书籍来解答。

这本书本身好不好，我还没看完，先不说。先说翻译。 翻译得还算通顺，但很不完美。 刚开始读，但发现错误不少，幸好我有英文电子版。有些可能是排版工人的问题，比如第33页给出的牛顿迭代计算公式少了个导数符号。但有一个小节，简直是错得离谱。第二章的“基准测试”一节，...  

用户评价

这本书的叙事风格简直是清奇，用一种近乎**“散文诗”**的笔调来解析严谨的计算机科学。它不是那种冷冰冰的知识堆砌，反而充满了作者对算法美学的感悟和体悟。我特别喜欢它在介绍**排序算法**时，没有直接罗列各种比较排序的复杂度，而是用了一种历史演进的视角，讲述了不同思想是如何一步步被淘汰和完善的，那种对效率不懈追求的匠人精神，隔着书页都能感受到。比如，在讨论快速排序的**枢轴选择**时，它引出了一个关于随机性和平均性能的哲学思考，而不是单纯给出一个数学公式。这种写作方式让阅读过程变得非常愉悦，几乎像是在听一位经验丰富的大师在炉边娓娓道来他的毕生所学。虽然篇幅不大，但信息密度却高得惊人，每一句话都值得反复咀嚼。这本书更像是一份**“算法修炼手册”**，它教你的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”，培养的是一种算法思维的“道”，而非仅仅是“术”。它激发了我重新审视自己过去写过的那些效率低下的代码的冲动。

这本书的视角非常**“工程化”和“实用主义”**。它没有过多地纠结于那些在实际生产环境中几乎不会用到的极端优化或理论上的“黑魔法”，而是将重点放在了那些**最常用、最关键**的算法家族上。例如，在谈到字符串匹配时，它迅速而精准地介绍了KMP和Boyer-Moore算法的核心思想，并直截了当地指出了它们在实际文本处理中的性能优势和劣势。这种“直击要害”的风格，让我在短时间内迅速梳理了自己知识体系中的薄弱环节。我特别欣赏作者在介绍**贪心算法**时的态度——没有把它描绘成万能解药，而是明确指出了它适用的边界条件，以及何时需要退而求其次选择动态规划。这种对算法局限性的清醒认识，是很多初级教材所缺乏的。这本书给我的感觉是，作者是一位实战经验极其丰富的项目负责人，他在给你传递的不是知识点，而是**解决问题的“经验法则”**。如果你想快速提升自己的编码效率和算法应用能力，这本书提供的路径是最直接有效的。

天哪，我刚刚读完的这本关于算法的书，简直让人醍醐灌顶！它不像那些厚得能当枕头的教科书，而是用一种非常精炼和直接的方式，把那些复杂的概念掰开了、揉碎了讲清楚。我印象最深的是它对**图论**那部分的阐述，作者似乎有一种魔力，能把原本抽象的路径寻找、网络流这些问题，转化成我们生活中能触摸到的场景。特别是关于**动态规划**的章节，我以前总是在状态转移方程那里卡壳，但这本书里用了一种迭代优化的思路来引导，让我终于明白了“最优子结构”和“重叠子问题”到底是怎么一回事。它没有过多地纠缠于复杂的数学证明，而是着重于算法的**核心思想和实际应用场景**。读完之后，我感觉自己对数据结构的理解又上了一个台阶，像是突然拥有了一把万能钥匙，可以去开启很多复杂的计算难题。这本书的排版也非常舒服，代码示例清晰简洁，注释恰到好处，绝不会让人感到信息过载。对于那些想快速掌握核心算法思想，而不是沉浸在学院派深奥理论中的工程师或者学生来说，这绝对是案头必备的宝典。它成功地做到了在“精简”和“深度”之间找到了一个完美的平衡点。

令人耳目一新的是这本书在**复杂度分析**部分的讲解方式。它没有采用那种令人望而生畏的O(n log n)符号堆砌，而是将**时间复杂度和空间复杂度**的权衡融入到对算法性能的日常讨论中。作者擅长使用对比的方法，比如并列展示两种不同思想的算法，然后通过一个简短的、基于场景的性能预估，来直观地说明为什么选择A而不是B。这对于我这样容易被数学符号“劝退”的读者来说，简直是福音。它真正做到了将**“抽象的性能度量”转化为“具体的工程决策”**。此外，本书对**数值计算类算法**的选取也非常巧妙，挑选的都是工程中最常遇到的类型，并且在解释浮点数精度问题时，展现出了极高的专业素养。它传递的核心信息是：算法不仅仅是计算机科学的美，更是工程实践中的效率工具。这本书读完后，我感觉自己对写出“健壮”且“高效”的代码有了更深刻的理解，它不再是靠猜测，而是有了坚实的理论基础去支撑每一次抉择。

老实说，我一开始对这种号称“精要”的书持怀疑态度，因为很多精简版的东西往往是把关键内容给阉割了，读完后感觉“什么都知道一点，但什么都不精通”。然而，这本书完全打破了我的固有印象。它的深度绝对是**出乎意料的扎实**。在我看来，它最成功的地方在于对**高级数据结构**的处理，例如B树和红黑树的平衡机制，作者没有止步于告诉你它们是自平衡的，而是深入剖析了旋转和重新着色的**具体操作逻辑**，配上清晰的图示（虽然这里无法直接看到图，但文字描述的逻辑性极强），让我仿佛亲手完成了一次次的树的调整。对于准备应对高强度技术面试，或者需要设计高并发、高效率系统的开发者而言，这本书提供的知识深度是教科书级别的，但阅读体验却轻松得多。它不是那种让你需要查阅其他参考书才能理解的“半成品”，而是一套可以**独立构建知识体系**的可靠框架。我甚至觉得，对于刚学完基础数据结构的人来说，直接啃这本书可能会比啃那些大部头来得更有效率。