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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115447630

商品编码：13617970090

丛书名： 算法 图解

 

书名：算法图解

定价：49元
作者：[美]巴尔加瓦（Aditya Bhargava） 著；袁国忠 译

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2017-02-01

ISBN：9787115447630

页码：207

版次：1

包装：平装

开本：16开

 

前言 
致谢 
关于本书 
第1 章 算法简介 1 
1．1 引言 1 
1．1．1 性能方面 1 
1．1．2 问题解决技巧 2 
1．2 二分查找 2 
1．2．1 更佳的查找方式 4 
1．2．2 运行时间 8 
1．3 大O 表示法 8 
1．3．1 算法的运行时间以不同的速度增加 9 
1．3．2 理解不同的大O运行时间 10 
1．3．3 大O 表示法指出了糟情况下的运行时间 12 
1．3．4 一些常见的大O运行时间 12 
1．3．5 旅行商 13 
1．4 小结 15 
第2 章 选择排序 16 
2．1 内存的工作原理 16 
2．2 数组和链表 18 
2．2．1 链表 19 
2．2．2 数组 20 
2．2．3 术语 21 
2．2．4 在中间插入 22 
2．2．5 删除 23 
2．3 选择排序 25 
2．4 小结 28 
第3 章 递归 29 
3．1 递归 29 
3．2 基线条件和递归条件 32 
3．3 栈 33 
3．3．1 调用栈 34 
3．3．2 递归调用栈 36 
3．4 小结 40 
第4 章 快速排序 41 
4．1 分而治之 41 
4．2 快速排序 47 
4．3 再谈大O表示法 52 
4．3．1 比较合并排序和快速排序 53 
4．3．2 平均情况和糟情况 54 
4．4 小结 57 
第5 章 散列表 58 
5．1 散列函数 60 
5．2 应用案例 63 
5．2．1 将散列表用于查找 63 
5．2．2 防止重复 64 
5．2．3 将散列表用作缓存 66 
5．2．4 小结 68 
5．3 冲突 69 
5．4 性能 71 
5．4．1 填装因子 72 
5．4．2 良好的散列函数 74 
5．5 小结 75 
第6 章 广度优先搜索 76 
6．1 图简介 77 
6．2 图是什么 79 
6．3 广度优先搜索 79 
6．3．1 查找短路径 82 
6．3．2 队列 83 
6．4 实现图 84 
6．5 实现算法 86 
6．6 小结 93 
第7 章 狄克斯特拉算法 94 
7．1 使用狄克斯特拉算法 95 
7．2 术语 98 
7．3 换钢琴 100 
7．4 负权边 105 
7．5 实现 108 
7．6 小结 116 
第8 章 贪婪算法 117 
8．1 教室调度问题 117 
8．2 背包问题 119 
8．3 集合覆盖问题 121 
8．4 NP 完全问题 127 
8．4．1 旅行商问题详解 127 
8．4．2 如何识别NP 完全问题 131 
8．5 小结 133 
第9 章 动态规划 134 
9．1 背包问题 134 
9．1．1 简单算法 135 
9．1．2 动态规划 136 
9．2 背包问题FAQ 143 
9．2．1 再增加一件商品将如何呢 143 
9．2．2 行的排列顺序发生变化时结果将如何 145 
9．2．3 可以逐列而不是逐行填充网格吗 146 
9．2．4 增加一件更小的商品将如何呢 146 
9．2．5 可以偷商品的一部分吗 146 
9．2．6 旅游行程化 147 
9．2．7 处理相互依赖的情况 148 
9．2．8 计算终的解时会涉及两个以上的子背包吗 148 
9．2．9 解可能导致背包没装满吗 149 
9．3 长公共子串 149 
9．3．1 绘制网格 150 
9．3．2 填充网格 151 
9．3．3 揭晓答案 152 
9．3．4 长公共子序列 153 
9．3．5 长公共子序列之解决方案 154 
9．4 小结 155 
第10 章 K 近邻算法 156 
10．1 橙子还是柚子 156 
10．2 创建推荐系统 158 
10．2．1 特征抽取 159 
10．2．2 回归 162 
10．2．3 挑选合适的特征 164 
10．3 机器学习简介 165 
10．3．1 OCR 165 
10．3．2 创建垃圾邮件过滤器 166 
10．3．3 预测股票市场 167 
10．4 小结 167 
第11 章 接下来如何做 168 
11．1 树 168 
11．2 反向索引 171 
11．3 傅里叶变换 171 
11．4 并行算法 172 
11．5 MapReduce 173 
11．5．1 分布式算法为何很有用 173 
11．5．2 映射函数 173 
11．5．3 归并函数 174 
11．6 布隆过滤器和HyperLogLog 174 
11．6．1 布隆过滤器 175 
11．6．2 HyperLogLog 176 
11．7 SHA 算法 176 
11．7．1 比较文件 177 
11．7．2 检查密码 178 
11．8 局部敏感的散列算法 178 
11．9 Diffie-Hellman 密钥交换 179 
11．10 线性规划 180 
11．11 结语 180 
练习答案 181

本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；Kzui近邻算法。

《代码炼金术：重塑你的编程思维，解锁隐藏的效率密码》 内容概要： 这是一本旨在颠覆你对传统编程认知的书籍，它并非简单罗列枯燥的算法定义或数据结构，而是将编程的本质与一种全新的思维模式深度融合。本书将带你踏上一段探索“代码炼金术”的旅程，让你学会如何像一位技艺精湛的炼金术士，将看似杂乱无章的原始数据和低效的实现，转化为结构清晰、高效优雅、性能卓越的软件解决方案。 本书的写作风格如同引人入胜的探案故事，每一个章节都像一个精心设计的谜题，引导读者一步步深入挖掘问题的本质。我们不会直接告诉你“这个算法是什么”，而是通过一系列精心设计的场景和挑战，让你在实践中体会到“为什么需要这样的方法”，以及“它如何解决我们面临的困境”。你将不再是被动地学习，而是主动地思考、分析、设计，最终“炼制”出符合需求的“黄金代码”。 核心理念与独特之处： 1. 超越“是什么”，直抵“为什么”与“如何做”： 告别死记硬背： 传统的算法书籍往往过于强调概念的定义和形式化描述，导致学习者难以理解其背后的设计思想和适用场景。本书将彻底改变这一模式。我们将从实际问题的痛点出发，例如“如何让搜索在海量数据中瞬间完成？”，“如何高效地管理复杂的依赖关系？”，“如何在有限的内存中处理天文数字般的数据？”。通过这些具体而鲜活的例子，激发你对更优解决方案的渴望。 驱动式学习： 我们将采用“问题驱动，解决方案引领”的学习路径。每一个章节都会以一个具象化的编程挑战开篇，然后逐步引入能够解决该挑战的核心概念和技术。你会在解决问题的过程中，自然而然地掌握抽象的理论，并理解它们为何如此强大。 2. “炼金术”思维的培养： 分解与重组： 炼金术士能够将物质分解成基本元素，再根据特定的法则重组，创造出新的物质。在编程领域，这意味着将复杂问题分解成更小、更易于管理的部分，并利用合适的数据结构和算法模式，将它们巧妙地组合起来，形成一个高效的整体。本书将深入讲解如何进行有效的“问题分解”和“模式识别”。 优雅与效率的平衡： 好的代码不仅需要能够运行，更需要优雅、易于理解且高效。本书将教你如何通过选择合适的数据结构，巧妙设计算法逻辑，来达到“四两拨千斤”的效果。我们将探讨如何在可读性、可维护性和性能之间找到最佳的平衡点。 “魔法”背后的逻辑： 很多时候，算法的效率提升会显得“像魔法一样”，但本书将揭示这些“魔法”背后严谨的数学和逻辑基础。我们不会回避数学，但我们会用最直观、最易于理解的方式来阐述，让你明白“为什么”会产生这样的效率提升。 3. 系统性与全局观： 构建编程知识的“分子结构”： 不同的算法和数据结构并非孤立存在，而是相互关联，共同构建起庞大的编程体系。本书将帮助你理解这些核心构建块之间的内在联系，让你能够从全局视角去审视和设计你的程序。你将学会如何根据问题的特性，灵活地组合运用不同的工具。 从“招式”到“内功”： 许多编程教材侧重于教授具体的“招式”（即特定算法的实现），而本书更注重培养你的“内功”（即抽象的编程思维和解决问题的能力）。掌握了“内功”，你就能举一反三，快速学习和掌握新的“招式”。 4. 现代编程实践的融合： 不仅仅是理论： 本书不会停留在理论层面，而是会紧密结合现代编程的实际需求。我们将讨论如何在实际项目中应用这些核心概念，如何权衡不同的技术选择，以及如何利用编程语言的特性来更好地实现我们的设计。 性能调优的内在逻辑： 很多时候，性能瓶颈并非来自于代码的“错误”，而是来自于算法或数据结构的“不适用”。本书将从根本上帮助你理解性能的来源，从而能够更有效地进行性能调优，而不是仅仅停留在表面。“炼制”出极致性能的代码。 本书内容架构（不包含重复的，且是独立于原书内容的具体章节标题或主题）： 第一部分：思维的基石——理解问题的本质 第一章：程序的“骨架”与“血肉”：数据结构为何如此重要 从现实世界的“收纳”问题出发，理解数组、链表、栈、队列等基础结构的异同与适用场景。 “找钥匙”的游戏：通过实际案例，体会线性查找与二分查找的效率差异，引出“有序性”的价值。 构建“层级”关系：理解树形结构在组织信息中的强大能力，例如文件系统、组织架构。 第二章：决策的艺术——如何快速找到“最优解” “猜数字”的游戏：从简单的猜测博弈，探讨决策树的构建与剪枝，引出搜索算法的设计思路。 “旅行商”的困境：理解组合爆炸的挑战，以及如何通过“贪心”和“动态规划”的思想来逼近最优解。 “路径规划”的奥秘：深入理解图论的基础，如何用图来建模复杂的关系，以及经典的图搜索算法（如BFS, DFS）的原理与应用。 第二部分：效率的秘诀——核心算法的“炼制” 第三章：排序的“舞步”：从乱序到有序的优雅转换 “分组”与“比较”：理解插入排序、选择排序、冒泡排序的直观实现，体会它们的局限性。 “分而治之”的智慧：深入剖析快速排序和归并排序的递归思想，理解它们为何能达到O(n log n)的效率。 “计数”的魔力：介绍计数排序、桶排序等非比较排序算法，探讨它们的适用条件和效率优势。 第四章：查找的“闪电”：在海量数据中瞬间定位 “索引”的力量：理解哈希表的内部机制，如何通过“映射”实现平均O(1)的查找。 “平衡”的艺术：探讨二叉搜索树、AVL树、红黑树等自平衡搜索树的构建原理，以及它们在保证查找效率与插入删除平衡方面的作用。 “前缀”的智慧：介绍Trie树（前缀树）在字符串查找、自动补全等场景的应用。 第五章：数据的“组织”与“管理”：从高效存储到灵活运用 “堆”的结构与操作：理解优先队列的原理，如何用堆来解决Top K问题、任务调度等。 “图”的遍历与应用：深入理解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在连通性、拓扑排序、最短路径等问题中的应用。 “并查集”的智慧：理解并查集在处理集合划分、图的连通性问题中的高效性。 第三部分：思维的升华——高级概念与工程实践 第六章：分而治之的“递归”与“迭代”：写出优雅且高效的代码 递归的本质：理解递归的调用栈，以及如何避免栈溢出。 迭代的魅力：将递归转化为迭代的技巧，提升代码的执行效率和空间利用率。 尾递归优化：探索不同编程语言中对尾递归的优化处理。 第七章：动态规划的“背包”与“路径”：解决多阶段决策问题 “无后效性”与“最优子结构”：理解动态规划的两个关键要素。 “填表格”的艺术：通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，掌握动态规划的思路。 记忆化搜索：将递归与动态规划相结合，简化代码编写。 第八章：字符串的“匹配”与“处理”：从文本到指令的转换 朴素字符串匹配的局限性：为何它不够高效？ KMP算法的“预处理”智慧：如何通过模式的内在结构来优化匹配过程。 字符串的压缩与编码：理解哈夫曼编码等数据压缩的基本原理。 第九章：高级数据结构的“奇妙世界”：解锁更复杂的编程挑战 “线段树”与“树状数组”：理解它们在区间查询与更新中的应用。 “字典树”（Trie）的更多应用：例如搜索引擎的索引，IP路由查找。 “图”的更深层探索：最小生成树（Prim, Kruskal），最短路径（Dijkstra, Floyd）。 第十章：算法的“边界”与“权衡”：在实际工程中做出明智选择 时间复杂度与空间复杂度的“隐形开销”。 “近似算法”与“启发式算法”：在NP-hard问题中的应用。 “并行与分布式”算法的初步认识。 如何根据具体业务场景选择最合适的数据结构和算法。 本书的目标读者： 希望摆脱“代码搬运工”身份，真正理解编程底层逻辑的开发者。 对编程效率和程序性能有极致追求的工程师。 计算机专业学生，希望在扎实掌握理论知识的同时，培养解决实际问题的能力。 希望通过系统性的学习，提升编程思维和解决复杂问题的能力的程序员。 任何对“如何让代码更聪明、更快、更优雅”感到好奇的人。 《代码炼金术》不仅仅是一本书，它是一套思维训练方法，一种解决问题的哲学。通过本书的学习，你将获得一套强大的“编程工具箱”和一套“炼金术”思维模型，让你在未来的编程道路上，能够游刃有余地应对各种挑战，炼制出属于你的“黄金代码”。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法图解》给我最深的印象就是它的“可视化”能力。作为一名对算法一直有些敬畏之心，但又不愿意被枯燥理论“吓倒”的读者，我常常在阅读传统算法书籍时，因为无法在大脑中构建出清晰的执行流程而感到困惑。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。它精心设计的插图，就像是算法的“灵魂伴侣”，将每一个步骤、每一个变化都以直观的方式呈现出来。我尤其对书中关于“广度优先搜索”和“深度优先搜索”的图示记忆深刻，通过简单的节点和连线，我能清晰地看到它们在图中的遍历路径，这种“所见即所得”的学习体验，是任何文字描述都无法比拟的。此外，作者在讲解过程中，并非一味地追求“有趣”，而是始终保持着算法的严谨性。它在介绍算法的同时，也会点出其时间复杂度和空间复杂度，并给出相应的分析，让我在享受阅读乐趣的同时，也能获得扎实的理论知识。这本书就像一座桥梁，连接了我对算法的兴趣和对其原理的理解，让我觉得算法不再是遥不可及的理论，而是触手可及的、充满魅力的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我真的是爱惨了！当初下单的时候，就冲着“像小说一样有趣”这个标题来的，毕竟算法听起来就挺枯燥的，我一个非科班出身的，总担心自己看不懂。结果呢？完全打脸！作者太牛了，把那些原本抽象的概念，比如链表、栈、队列，甚至是图论和动态规划，都讲得跟讲故事一样生动。每解释一个算法，都会配上让人会心一笑的比喻，比如用排队买咖啡来解释队列，用衣架挂衣服来形容栈。而且，它不是那种为了有趣而牺牲严谨性的书，该有的公式、推导，一点没落下，但又不像传统教材那样冷冰冰，而是循序渐进，带着我一点点去理解。我尤其喜欢它讲解递归的那几章，简直把我脑子里打结的思路都给梳理通了。之前学编程，遇到递归就头疼，感觉像在走迷宫，但这本书用一个“套娃”的比喻，我瞬间就明白了。整本书读下来，感觉像是在和一位经验丰富的朋友聊天，他不仅把知识点讲透了，还时不时分享一些学习心得和“坑”在哪里。它真的让我对算法产生了浓厚的兴趣，不再是畏惧的对象，而是充满探索欲的领域。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的封面设计挺吸引人的，那种轻松愉快的画风，一下子就把我从现实的压力中抽离出来。我之前接触过一些算法书籍，但都因为内容过于理论化，加上枯燥的文字，读不了几页就放弃了。这次抱着“死马当活马医”的心态，结果真的让我惊喜连连！作者的语言风格非常接地气，一点都没有高高在上的感觉，就像一个学长在耐心教你一样。我特别喜欢它对“分治算法”的讲解，通过一个经典的“汉诺塔”问题，把递归的精髓一点点剥开，让我这个对递归一窍不通的人，居然也能看懂了！还有“动态规划”部分，之前总是被它的“状态转移方程”弄得头晕眼花，这本书用一个“爬楼梯”的例子，让我茅塞顿开，原来这么复杂的思想，可以用这么简单的模型来解释。而且，书中的插图简直是神来之笔，每一个图都恰到好处地解释了算法的运行过程，让那些原本只存在于脑海中的抽象概念，一下子变得立体起来。我感觉这本书不像是在“教”我，更像是在“带”我，让我跟着作者的思路，一步步去领略算法的魅力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在算法领域摸爬滚打多年的“老兵”，我这次抱着试试看的心态翻开了这本《算法图解》，原本以为只是想找点乐子，没想到却给我带来了不少惊喜。虽然我早已熟悉书中的绝大多数算法，但作者独到的切入点和精妙的图示，还是让我耳目一新。比如，在讲解“散列表”的时候，它用了一个非常形象的“字典”比喻，将哈希函数和碰撞处理的过程描绘得淋漓尽致，这比我当年学习时看到的枯燥表格要直观太多了。更难能可贵的是，书中不仅注重理论的讲解，还融入了大量的实际应用场景，让我能够更深刻地理解每个算法的设计初衷和解决问题的能力。它没有那种“教科书式”的陈述，而是更像是作者在分享他的思考过程，让你不知不觉中参与到算法的设计和分析中来。我特别赞赏它在“图算法”部分的处理，用生动的图像和流畅的叙述，将Dijkstra算法、Prim算法等复杂内容变得易于理解，甚至在我回顾一些遗忘的细节时，这本书也提供了绝佳的参考。对于那些想要深入理解算法原理，又不希望被晦涩术语困扰的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件开发的初学者，之前在学习的过程中，总是感觉自己对底层原理的理解不够深入，尤其是在面对一些复杂的算法问题时，常常感到力不从心。偶然间看到了《算法图解》这本书，被它的副标题“像小说一样有趣的算法入门书”所吸引，于是毫不犹豫地入手了。阅读过程中，我最大的感受就是“通俗易懂”。作者用大量的图示和生活化的例子，将那些原本抽象的算法概念变得生动形象，比如用“猜价格”的游戏来引入二分查找，用“图”的结构来解释最短路径问题。这让我不再对算法感到恐惧，而是充满了好奇和探索的欲望。这本书的叙事方式也很独特，它没有直接罗列复杂的公式和定义，而是通过一个个引人入胜的故事，引导读者去思考算法的设计思路和优化方法。我尤其喜欢它关于“贪心算法”的讲解，用一个“找零钱”的例子，让我轻松理解了贪心策略的应用。这本书不仅帮助我打下了坚实的算法基础，更重要的是，它激发了我对编程和算法的热情，让我觉得学习这些“硬核”知识，也可以是一件非常有趣的事情。