算法設計與分析 第3版 /21世紀高等學校計算機專業核心課程規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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呂國英，李茹，王文劍，任瑞徵，錢宇華 著

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 算法設計
• 算法分析
• 計算機科學
• 高等教育
• 教材
• 21世紀高等學校
• 核心課程
• 計算機專業

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302391753

版次：3

商品編碼：11721274

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等學校計算機專業核心課程規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：301

編輯推薦

備注：兩種書封內容一樣，隨機發放。

內容簡介

《算法設計與分析 第3版 21世紀高等學校計算機專業核心課程規劃教材》的內容遵循《高等學校計算機科學與技術專業公共核心知識體係與課程》（教育部高等學校計算機科學與技術教學指導委員會，2008）的知識體係，介紹算法及其設計、分析的基礎知識，並通過大量例題，講解枚舉法、遞推法、分治法、貪婪算法、動態規劃及與圖搜索有關的算法策略。除此之外，還對算法設計基本工具的使用和算法設計中的技巧做瞭講解。最後通過案例的一題多解進行算法設計的實踐。算法采用瞭接近自然語言（英語）的符號，可讀性強，適閤於不同程序設計語言背景的讀者學習。《算法設計與分析 第3版 21世紀高等學校計算機專業核心課程規劃教材》可以作為高等院校計算機及其相關專業高年級本科生和研究生算法設計課程的教材，也可作為計算機工作者、廣大程序設計愛好者和信息學愛好者的參考書。

前言/序言

《算法設計與分析 第3版 / 21世紀高等學校計算機專業核心課程規劃教材》的詳細內容在此無法呈現，因為該教材本身就是關於算法設計與分析的深度探討。但是，我們可以圍繞算法設計與分析這一核心主題，構建一本與之相關，但又不完全重復其內容的書籍簡介。這本書將著眼於算法的“為什麼”和“如何在實踐中應用”，而非“如何從零開始推導”。 書名暫定：《算法之道：從原理到高效實踐》 圖書簡介： 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰的河流，算法則是駕馭這股洪流的關鍵技術。從搜索引擎的智能推薦，到自動駕駛的精準導航，再到金融市場的瞬息萬變，無一不彰顯著算法的強大力量。《算法之道：從原理到高效實踐》並非一本枯燥的算法理論堆砌，而是一次深入探索算法設計精髓、剖析高效實現路徑的旅程。本書旨在為讀者提供一個更廣闊的視角，理解算法在現代計算科學中的核心地位，並指導讀者如何在實際問題中靈活運用和優化算法，從而構建更具競爭力的軟件係統。 本書的起點並非從零開始介紹各種基本數據結構和排序算法的推導，而是假定讀者已具備一定的計算機科學基礎，瞭解基本的編程概念和數據結構。我們將直接切入算法設計的核心挑戰，探討“為什麼”某種算法會比另一種更優，以及“如何”根據實際場景選擇、調整甚至創造齣更適閤特定需求的算法。 第一部分：算法的靈魂——理解設計的哲學 我們首先將深入探討算法設計的“哲學”。這部分不是簡單的羅列算法，而是聚焦於理解算法設計的指導思想和核心原則。 問題的本質與抽象： 學習如何將現實世界中的復雜問題轉化為計算機可以理解和處理的模型。我們會通過一係列引人入勝的案例，例如圖論問題在社交網絡分析中的應用、組閤優化問題在物流調度中的挑戰，來闡述問題抽象的重要性。讀者將學會如何識彆問題的關鍵約束和目標，為後續的算法設計打下堅實的基礎。 效率的量化與評估： 告彆“大概快”的模糊概念，本書將詳細介紹時間復雜度和空間復雜度之外的更深層次的效率考量。我們將探討平均情況、最壞情況以及概率性分析在評估算法性能中的作用。通過對經典算法（如快速排序、堆排序）在不同場景下的性能對比，讀者將直觀感受到理論分析與實際運行之間的聯係和差異。還會引入一些現代性能評估的指標，如緩存效率、指令流水綫的影響等，為讀者打開更全麵的性能視野。 設計的思維模式： 引導讀者掌握幾種經典的算法設計範式，並非機械地記憶，而是理解其背後的思想。例如，我們將以“分治法”為例，分析其在圖像處理、數值計算等領域的應用，強調遞歸和子問題獨立性的重要性；“動態規劃”將通過背包問題、最長公共子序列等案例，揭示最優子結構和重疊子問題的關鍵特徵，以及如何構建遞推關係；“貪心算法”將關注局部最優選擇如何導嚮全局最優解，並探討其適用條件和局限性；“迴溯法”和“分支限界法”將深入講解如何係統地搜索解空間，尤其在解決約束滿足問題和組閤優化問題中的強大威力。本書強調的不是死記硬背，而是理解每種範式解決問題的邏輯，從而能夠在麵對新問題時，靈活地選擇或組閤這些範式。 第二部分：算法的血肉——高效實現的藝術 理論的算法需要轉化為高效的代碼纔能發揮價值。本部分將聚焦於算法的實現細節，以及如何在不同的技術棧中實現最優性能。 數據結構的深度融閤： 算法的效率與所使用的數據結構息息相關。我們將超越基礎的數據結構介紹，深入探討如何根據算法的需求選擇最閤適的數據結構。例如，在圖算法中，鄰接矩陣與鄰接錶各有優劣，何時選擇哪種，如何優化其空間和時間復雜度；在字符串匹配中，Trie樹、Suffix Tree、Suffix Array等高級數據結構如何顯著提升匹配效率。我們還將介紹一些現代數據結構，如Bloom Filter、Skip List等，以及它們在大數據處理和分布式係統中的應用。 編碼優化的實戰技巧： 理論上的最優算法在實際編碼中可能因為各種原因錶現不佳。本書將提供一係列實用的編碼優化技巧。這包括： 內存訪問模式優化： 講解如何通過改進數據布局、避免緩存顛簸來提升緩存命中率，以及如何利用SIMD指令等硬件特性。 函數調用與循環優化： 探討內聯函數、循環展開、循環遷移等技術，以及編譯器優化選項的閤理使用。 避免不必要的計算： 學習如何通過預計算、記憶化（Memoization）等技術，減少重復計算。 並發與並行設計： 針對多核處理器和分布式環境，介紹如何設計並發算法，如綫程安全的數據結構、鎖機製的選擇與優化，以及並行計算框架（如OpenMP、MPI）的基本使用。 特定場景下的算法選擇與調優： 不同的應用場景對算法的要求韆差萬彆。本書將聚焦於一些典型的應用場景，指導讀者如何進行算法選擇和調優。 大數據處理： 在海量數據麵前，傳統的內存算法可能束手無策。我們將探討MapReduce、Spark等分布式計算框架如何支持算法的並行化，以及一些專門為大數據設計的算法，如近似算法、流式算法。 實時係統： 在對響應時間有嚴苛要求的實時係統中，算法的延遲和確定性至關重要。我們將討論如何設計滿足實時性要求的算法，以及如何進行時序分析。 機器學習與深度學習： 算法是機器學習的核心。我們將從算法的角度，解析一些經典的機器學習模型（如SVM、決策樹）背後的算法原理，以及深度學習中反嚮傳播算法、優化算法（如SGD、Adam）的關鍵實現細節和調優策略。 第三部分：算法的未來——前沿探索與應用展望 技術日新月異，算法的邊界也在不斷拓展。本書的最後一部分將帶領讀者窺探算法領域的未來趨勢。 量子計算與算法： 簡要介紹量子計算的基本原理，以及像Shor算法、Grover算法等顛覆性量子算法的潛在影響，為讀者打開認識下一代計算的窗口。 AI驅動的算法發現： 探討人工智能技術如何被用於輔助甚至自動化算法的發現過程，以及機器學習在算法性能預測和選擇中的作用。 算法倫理與可解釋性： 隨著算法在社會決策中的作用越來越大，算法的公平性、透明性和可解釋性成為重要的議題。我們將探討如何設計更公平、更易於理解的算法，以及相關的挑戰和研究方嚮。 算法在交叉學科的應用： 展望算法在生物信息學、金融工程、社會科學等領域的最新應用，展現算法的普適性和跨學科的巨大潛力。 《算法之道：從原理到高效實踐》將通過大量的圖示、僞代碼、以及與主流編程語言（如Python、Java、C++）相關的代碼片段，幫助讀者將理論知識轉化為實踐能力。本書適閤計算機科學、軟件工程、人工智能等專業的學生，以及所有希望在算法領域深入發展，構建更高效、更智能軟件係統的開發者和研究人員。我們相信，掌握瞭算法的設計哲學和高效實現之道，你將能更好地駕馭數據，創造齣更多改變世界的産品。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，書名“算法設計與分析”本身就充滿瞭挑戰與吸引力，而“21世紀高等學校計算機專業核心課程規劃教材”的副標題則預示著其在學術界的地位和價值。翻開書頁，一股濃鬱的知識氣息撲麵而來，讓我瞬間對接下來的學習旅程充滿瞭期待。 第一眼吸引我的，是書中對基礎算法的講解。作者並沒有直接拋齣復雜的概念，而是從最簡單、最直觀的排序算法入手，比如冒泡排序、選擇排序等。通過清晰的圖示和逐步的代碼解析，即使是對算法初學者來說，也能輕鬆理解其核心思想和運作流程。特彆是對時間復雜度和空間復雜度的引入，用形象的比喻讓原本抽象的概念變得觸手可及，比如用“搬一箱書”來類比不同算法的效率差異，這種貼近生活化的講解方式，極大地降低瞭學習門檻，也讓我對後續更深入的算法學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

在我閱讀這本書的過程中，有一個方麵給我留下瞭極其深刻的印象，那就是其對算法效率的精細化分析。書中反復強調，僅僅理解算法的工作原理是不夠的，更關鍵的是要能夠量化其性能。 作者在介紹每一類算法時，都會花費大量篇幅來分析其時間復雜度和空間復雜度。並且，他並不滿足於最壞情況下的復雜度分析，還會進一步討論平均情況和最好情況下的復雜度。這種細緻入微的分析，讓我認識到，在實際的軟件開發中，微小的性能差異可能導緻巨大的資源浪費或者效率低下。 書中對動態規劃的講解尤為精彩。通過一係列精心設計的例子，如背包問題、最長公共子序列問題等，作者逐步引導讀者理解如何找齣問題的最優子結構和重疊子問題，並如何構建遞推關係式來求解。他詳細展示瞭如何通過填錶的方式，將原本指數級的遞歸解轉化為多項式時間的動態規劃解。這讓我深刻體會到，巧妙的算法設計能夠極大地提升問題的求解效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容編排上，給我留下深刻印象的是其循序漸進的難度遞進。它從易到難，從基礎到進階，有條不紊地引導讀者深入理解算法的精髓。 剛開始接觸時，書中關於基礎數據結構如數組、鏈錶、棧、隊列等的講解，都非常紮實，並且清晰地闡述瞭它們在算法設計中的重要作用。隨著內容的推進，自然而然地過渡到更復雜的概念，比如樹、圖、堆等。 我特彆喜歡書中對圖算法的講解部分。它不僅介紹瞭圖的各種遍曆方法（如DFS和BFS），還詳細講解瞭諸如最短路徑算法（Dijkstra、Floyd）、最小生成樹算法（Prim、Kruskal）等。作者在闡述這些算法時，通常會先給齣直觀的幾何解釋，然後逐步引齣相應的數學模型和算法描述，最後再進行復雜度分析。這種多角度的講解方式，讓我能夠從不同的層麵去理解和掌握這些復雜的算法。

評分☆☆☆☆☆

在學習過程中，我發現這本書在對算法進行分析時，有著非常嚴謹和深入的探討。它不僅僅是列舉齣算法的步驟，更重要的是深入剖析瞭算法的內在邏輯和性能瓶頸。例如，在講解分治策略時，作者詳細闡述瞭如何將一個大問題分解成若乾個子問題，以及如何遞歸地解決這些子問題，最後再將子問題的解閤並起來。這種分析方法在諸如快速排序、歸並排序等經典算法中得到瞭淋灕盡緻的體現。書中對遞歸關係的建立和求解，以及數學歸納法的應用，都進行瞭非常詳盡的推導，讓讀者不僅知其然，更知其所以然。 我尤其欣賞書中在證明算法正確性和分析復雜度時所使用的數學工具。它係統地介紹瞭如何運用大O錶示法、Θ錶示法等來刻畫算法的漸進性能，並對各種常見情況下的時間復雜度進行瞭詳細的分析。這對於我理解算法的效率邊界，以及在實際應用中選擇最優算法至關重要。書中通過大量的實例，將理論與實踐緊密結閤，讓我能夠將學到的知識靈活運用到解決實際問題中，培養瞭嚴謹的邏輯思維能力和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書在算法的錶示和描述方式上也展現瞭其專業性和易讀性。作者並沒有局限於某一種單一的僞代碼風格，而是根據算法的特點，靈活運用瞭多種錶達方式，使得算法的邏輯更加清晰。 例如，在講解遞歸算法時，他會非常清晰地標明遞歸的基準情況和遞歸步驟。而在描述迭代算法時，則會精確地界定循環的邊界條件和更新規則。此外，書中還大量運用瞭流程圖和狀態轉移圖等可視化工具，來輔助說明算法的執行過程，這對於理解一些復雜的算法流程非常有幫助。 我尤其注意到書中對算法正確性的證明部分。它不僅僅是簡單地給齣結論，而是通過嚴謹的數學推導和邏輯論證，一步步地證明算法在各種情況下都能得齣正確的結果。這對於培養讀者的嚴謹數學思維和證明能力，起到瞭非常重要的作用。書中對數學歸納法、反證法等證明技巧的運用，也讓我受益匪淺，學會瞭如何用更科學的方法來驗證算法的可靠性。

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

《算法設計與分析》係統地介紹瞭各種常用的算法設計策略，包括窮舉法、分治法、貪心法、動態規劃法、迴溯法、分枝限界法等，並詳細討論瞭各種圖搜索算法和計算幾何設計算法。

評分☆☆☆☆☆

《算法設計與分析》係統地介紹瞭各種常用的算法設計策略，包括窮舉法、分治法、貪心法、動態規劃法、迴溯法、分枝限界法等，並詳細討論瞭各種圖搜索算法和計算幾何設計算法。

評分☆☆☆☆☆

《算法設計與分析》既便於教師課堂講授，又便於自學者閱讀。《算法設計與分析》可作為高等院校算法設計與分析課程的教材，也可供ACM和各類程序設計競賽者參考。

評分☆☆☆☆☆

老師推薦的

評分☆☆☆☆☆

內容簡介

評分☆☆☆☆☆

內容全麵、知識點詳實：在內容講授上力求詳實和全麵，細緻解析每個知識點和各知識點的聯係。

評分☆☆☆☆☆

《算法設計與分析》既便於教師課堂講授，又便於自學者閱讀。《算法設計與分析》可作為高等院校算法設計與分析課程的教材，也可供ACM和各類程序設計競賽者參考。

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈