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[日] 结城浩 著

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• 基础

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115293688

商品编码：1027606997

出版时间：2012-11-01

  详情信息：

  Product Details 基本信息

ISBN-13 书号:9780198480747

Author 作者:Hunt, Roderick

出版社:Oxford University Press

Publication Date 出版日期:2011-01-01

Shipping Weight Language 语种:ENG

《代码的基石：从零构建你的算法思维》 简介： 在数字浪潮席卷的时代，编程已成为构建未来世界的关键能力。然而，许多初入代码殿堂的学习者，常常在浩如烟海的技术栈前感到迷茫，他们能够熟练地运用各种框架和库，却在面对复杂问题时，思考的逻辑深度和解决问题的效率受到限制。这并非天赋使然，而是因为他们可能忽略了那些支撑起整个软件工程体系的底层基石——严谨的逻辑、抽象的能力以及对事物本质的洞察。 《代码的基石：从零构建你的算法思维》并非一本枯燥的数学理论汇编，也不是一本充斥着晦涩符号的学术著作。它是一场深入浅出的思维训练营，旨在为你揭示那些隐藏在优秀代码背后的数学思想和逻辑框架。我们将从最基础的概念出发，循序渐进地带领你认识算法的真谛，理解数据结构的设计哲学，并学会如何运用数学的视角去分析问题、拆解问题，最终找到最优解。 本书的核心目标是帮助你建立一套强大的“算法思维”。这种思维方式，不仅是编写高效、鲁棒代码的必备技能，更是你在快速变化的科技领域中保持竞争力的终极武器。它关乎如何将现实世界的问题转化为计算机可以理解和处理的模型，如何设计出能够优雅地应对各种情况的解决方案，以及如何衡量和优化你所编写的程序的性能。 内容概述： 本书共分为四个核心部分，层层递进，环环相扣，为你构建坚实的算法思维体系： 第一部分：思维的起点——逻辑的严谨与抽象的力量 在这一部分，我们将首先回归编程的本质，探讨逻辑思维在软件开发中的核心作用。我们将从最基础的布尔逻辑出发，理解“真”与“假”、“与”、“或”、“非”等基本逻辑运算符如何构建起程序运行的骨架。通过对命题逻辑和谓词逻辑的简要介绍，你将学会如何清晰地表达复杂条件，如何避免逻辑陷阱，以及如何用形式化的语言描述问题。 接下来，我们将深入探讨“抽象”这一贯穿整个计算机科学的核心概念。我们会看到，无论是面向对象编程中的类与对象，还是函数式编程中的高阶函数，其本质都是对现实世界事物的抽象和概括。我们将通过一系列生动有趣的例子，演示如何从具体现象中提炼出共性，如何设计出模块化、可复用的代码，以及如何通过抽象来降低系统的复杂性，提高可维护性。 此外，我们还将触及“集合论”的基础概念。你将了解集合、元素、子集、并集、交集、差集等基本概念，并学习如何用集合的语言来描述和分析数据。这将为我们后续学习数据结构和算法打下坚实的基础，让你理解数据之间的关系和组织方式。 第二部分：数据的舞蹈——结构与组织的智慧 数据是程序的灵魂，而数据结构则是组织和管理数据的艺术。在本部分，我们将系统地学习各种经典的数据结构，并深入理解它们的设计思想和适用场景。 线性结构： 从最简单的数组和链表开始，我们将探讨它们在存储、访问、插入和删除操作上的差异，以及何时选择哪种结构。你将理解动态数组的扩容机制，单向链表、双向链表的遍历和操作，以及栈和队列这两个重要抽象数据类型的实现原理和应用。 树形结构： 树是自然界和计算机科学中广泛存在的结构。我们将从二叉树的定义出发，学习如何遍历（前序、中序、后序）和操作它。重点将放在二叉搜索树（BST）上，理解其搜索、插入和删除的效率，并初步了解其在排序和检索中的应用。之后，我们会介绍更高级的树结构，如平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）以及堆（最大堆、最小堆），理解它们如何通过保持平衡来优化性能，以及在优先队列和堆排序中的重要作用。 图结构： 图是描述对象之间复杂关系的强大工具。我们将学习图的基本概念，如顶点、边、有向图、无向图、加权图等。然后，我们将探讨几种经典的图遍历算法，如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并理解它们在路径查找、连通性判断等问题中的应用。 哈希表： 作为一种高效的数据结构，哈希表在查找、插入和删除操作上能达到平均O(1)的时间复杂度。我们将深入理解哈希函数的设计原则，以及处理哈希冲突的常用方法，如链地址法和开放寻址法。 在学习每种数据结构时，我们不仅会介绍其定义和操作，更会注重分析它们在时间复杂度和空间复杂度上的表现，让你初步建立起衡量算法效率的初步概念。 第三部分：效率的追求——算法的艺术与优化 算法是解决问题的步骤和方法。本部分将聚焦于算法的设计、分析和优化，让你掌握如何编写高效、可扩展的代码。 排序算法： 我们将从基础的冒泡排序、插入排序、选择排序开始，理解它们的实现原理和 O(n^2) 的时间复杂度。然后，我们将深入学习更高效的排序算法，如归并排序、快速排序，理解它们的“分治”思想，并分析其 O(n log n) 的平均时间复杂度。最后，我们还会简要介绍堆排序和计数排序等特殊情况下的高效算法。 搜索算法： 除了线性搜索，我们将重点学习二分搜索（折半查找），理解其 O(log n) 的时间复杂度，并探讨其适用的前提条件。 递归与分治： 递归是解决许多复杂问题（如树的遍历、汉诺塔）的强大工具。我们将深入理解递归的思想，学会如何设计递归函数，并识别潜在的栈溢出问题。分治策略是许多高效算法（如快速排序、归并排序）的核心思想，我们将学习如何将大问题分解为小问题，逐层解决，最终合并结果。 贪心算法： 贪心算法是一种局部最优选择最终能导向全局最优解的算法设计策略。我们将通过一些经典例子，如活动选择问题、部分背包问题，来理解贪心算法的适用场景和设计思路。 动态规划： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构的问题的强大方法。我们将从最简单的斐波那契数列入手，理解记忆化搜索和递推关系，然后深入学习如何设计动态规划的状态转移方程，并通过背包问题、最长公共子序列等经典问题来巩固理解。 复杂度分析： 理解算法的效率至关重要。我们将系统地学习大O符号（O）、大Ω符号（Ω）和大Θ符号（Θ），掌握如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，并理解其在评估算法性能中的重要性。 第四部分：实战的升华——数学工具箱与思维拓展 在掌握了基本的数据结构和算法后，本部分将为你提供更高级的数学工具和思维视角，帮助你解决更复杂的问题，并对算法有更深刻的理解。 概率与随机性： 概率论在算法设计和分析中扮演着越来越重要的角色。我们将介绍概率的基本概念，如期望、方差，并学习如何利用概率来分析随机化算法的性能，例如蒙特卡洛方法。 数论基础： 整除、模运算、素数、最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM）等数论概念，在加密算法、散列函数等方面有着广泛应用。我们将学习这些基本概念，并了解它们在实际问题中的应用。 组合数学入门： 排列、组合、二项式定理等组合数学工具，对于计算事件发生的可能性、分析算法的搜索空间非常有帮助。我们将介绍这些基本概念，并学习如何用它们来解决计数问题。 图论进阶： 在前一部分的基础上，我们将进一步深入图论。学习最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法），以及最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法），理解它们在网络路由、资源分配等领域的应用。 思维模式的迁移： 我们将通过一些实际编程挑战和案例分析，演示如何将前面学到的数学思想和算法工具应用于解决现实世界的问题。这将帮助你建立从问题到解决方案的完整思考流程，培养解决未知问题的信心和能力。 本书特色： 循序渐进，由浅入深： 从最基础的逻辑思维，到复杂的数据结构和算法，本书设计了清晰的学习路径，确保每个学习者都能跟上节奏。 理论与实践结合： 每讲解一个概念，都会配以丰富的代码示例和实际应用场景，帮助你将理论知识转化为实际技能。 注重思维培养： 本书不仅仅是知识的传授，更是思维方式的引导。我们鼓励读者主动思考，理解“为什么”，而不仅仅是“怎么做”。 拒绝晦涩，化繁为简： 避免使用过于学术化的语言和冗长的数学推导，力求用最直观、最易懂的方式来解释复杂的概念。 谁适合阅读本书？ 初级程序员： 渴望打下坚实基础，摆脱“知其然不知其所以然”的困境。 中级程序员： 希望提升代码质量，设计出更优、更高效的解决方案。 计算机科学专业的学生： 作为课程的补充学习资料，加深对算法和数据结构的理解。 对编程感兴趣的非技术背景人士： 希望了解代码背后的逻辑和思维方式。 希望在技术面试中脱颖而出的学习者： 扎实的算法基础是技术面试的敲门砖。 《代码的基石：从零构建你的算法思维》将是你开启高效编程之旅的得力助手。它将点燃你对编程的热情，赋予你解决复杂问题的强大能力，让你在不断变化的技术浪潮中，成为一名真正有洞察力、有创造力的代码构建者。现在，让我们一起踏上这场思维的探索之旅，夯实你的代码基石！

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作为一个对代码充满热情，但又时常被复杂算法困扰的开发者，我一直在寻找一本能够系统梳理数学与编程之间联系的书籍。终于，我找到了《程序员的数学》。这本书的结构设计非常合理，从基础的逻辑和离散数学，到更深入的线性代数和概率论，循序渐进，层层递进。我特别欣赏作者在讲解每个数学概念时，都会紧密联系实际的编程应用。例如，在介绍集合论时，作者就生动地展示了它在数据结构和数据库查询中的应用，让我瞬间明白了这些抽象概念是如何被用来解决实际编程问题的。我还对书中关于图论的讲解印象深刻，作者不仅介绍了基本的图算法，还延伸到了网络分析、路径查找等实际场景，这让我对如何设计高效的网络和搜索算法有了更深的理解。这本书并没有要求读者拥有深厚的数学功底，而是以程序员的角度出发，用他们熟悉的方式来讲解数学。这种“润物细无声”的教学方式，让我能够轻松地吸收和理解。我相信，通过这本书的学习，我的编程思维会得到进一步的提升，解决问题的能力也会更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，简约而富有科技感，一看就知道是面向程序员的书籍。我之前在网上看到过一些关于“程序员数学”的文章，但总是觉得零散，不够系统。了解到有这样一本专门的书籍，我立刻就入手了。迫不及待地翻开第一页，我就被作者严谨而又生动的语言所吸引。虽然我是一名程序员，但数学基础相对薄弱，很多时候在解决算法问题时，会感觉力不从心，或者花费大量时间去“试错”，而不是从根本上理解。这本书的出现，就像是一盏明灯，照亮了我前进的方向。我尤其喜欢其中关于逻辑和集合的部分，这些概念虽然基础，但贯穿了整个编程世界，理解透彻之后，很多编程的困惑都会迎刃而解。作者在讲解时，并没有一味地堆砌公式，而是通过大量的实际编程场景来引入数学概念，让我能够清晰地看到数学在代码中的应用，而不是枯燥的理论。这种“学以致用”的学习方式，极大地提升了我的学习兴趣和效率。我还在尝试书中关于图论的部分，虽然有些难度，但我相信，通过这本书的学习，我能够构建更优化的算法，解决更复杂的问题。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名在IT行业摸爬滚打了多年的老兵来说，技术更新换代的速度总是让人应接不暇。我一直认为，真正的核心竞争力，是能够穿透表面现象，直达事物本质的能力。而数学，正是提供这种能力的绝佳工具。这本书的出现，正是我一直以来所寻求的。它不像市面上那些泛泛而谈的“速成”类书籍，而是深入浅出地剖析了数学的精髓，并将其与编程实践巧妙地结合。我印象深刻的是其中关于概率论的章节，作者通过生动的案例，将复杂的概念变得易于理解。这让我意识到，在很多看似随机的程序运行背后，其实都有着严谨的数学模型支撑。比如，在进行性能优化、系统设计，甚至机器学习模型的构建时，对概率的深刻理解都至关重要。我还在学习书中关于线性代数的部分，作者用通俗易懂的语言解释了矩阵运算在图像处理、数据分析等领域的强大作用。这本书让我重新审视了数学在计算机科学中的地位，它不再仅仅是停留在书本上的抽象概念，而是切实能够指导我们解决实际问题的强大武器。我迫不及待地想要将学到的知识应用到我的日常工作中，相信它能为我的职业生涯带来新的突破。

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从技术发展的角度来看，数学始终是计算机科学的基石，而这本书恰恰抓住了这一核心。我是一名有一定经验的开发者，在工作中，我常常需要处理各种数据分析、算法优化等问题，而这些问题的背后，往往都隐藏着深刻的数学原理。《程序员的数学》这本书，以一种非常独特且高效的方式，将数学的理论与编程的实践紧密联系起来。我特别喜欢书中对线性代数在机器学习和图形学中的应用的阐述，这些章节让我对这些热门领域有了更深入的理解，也看到了数学在这其中的强大驱动力。另外，作者对概率论的讲解也非常精彩，将复杂的统计学概念转化为易于理解的编程应用，这对于理解随机算法、性能评估等方面非常有帮助。这本书的语言风格非常适合程序员，它避免了冗长枯燥的理论推导，而是侧重于数学概念在实际编程中的应用价值。通过阅读这本书，我不仅巩固了已有的数学知识，还学到了许多新的、实用的数学工具，这无疑会极大地提升我在解决复杂技术问题时的能力和效率。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对算法和数据结构充满好奇的初学者，在学习过程中，我经常会遇到一些难以理解的数学概念，尤其是在处理一些高级算法时，感觉自己像是雾里看花。偶然的机会，我看到了《程序员的数学》这本书，它就像是一本为我量身定做的指南。书中的语言非常亲切，没有丝毫的学术腔调，而是用一种非常接地气的方式来介绍数学知识。我最喜欢的是书中对基础逻辑和离散数学的讲解，这些概念虽然看似简单，但在很多编程场景中都扮演着至关重要的角色。例如，布尔代数在逻辑运算和条件判断中的应用，以及集合运算在数据处理中的效率优势，都让我耳目一新。作者还巧妙地将这些数学概念与实际的编程例子相结合，让我能够直观地感受到它们的作用。此外，书中关于图论的介绍也让我受益匪浅，对于如何理解和构建网络、解决路径问题等都有了全新的认识。我非常期待能够继续深入学习书中关于概率论和线性代数的部分，相信它们能为我的编程之路打下更加坚实的基础。

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单位同事买的，挺好呢！

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书的内容挺好的，就是物流有些慢

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正品，物流速递员也快，支持

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物流很快，正在使用中，之后再评

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质量不错，正版

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正品，物流速递员也快，支持

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该本我己打开封塑薄膜，开始阅读，该本与同系列3都是在这家购的，是正品。店家都是用塑料薄膜封好，崭新如初。

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送货快，塑封完好