算法競賽入門經典+算法競賽入門經典.訓練指南 劉汝佳 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

劉汝佳，陳鋒 著

圖書標籤:

• 算法競賽
• 入門
• 劉汝佳
• 數據結構
• 算法
• 編程
• 訓練
• ACM
• OI
• 基礎

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302291077

商品編碼：11117520140

齣版時間：2012-10-01

賣傢促銷    活動日期：2017-08-21 09:09 - 2018-06-30 09:09 單筆訂單滿 159 元 　包郵(不包郵地區：颱灣、香港、澳門、海外)

《深入理解計算機算法》 一、 宏偉藍圖：為何要深入理解計算機算法？ 在信息技術飛速發展的今天，算法已經滲透到我們生活的方方麵麵。從搜索引擎的高效檢索，到社交媒體的精準推薦，再到自動駕駛的實時決策，無不體現著算法的強大力量。然而，大多數人對於算法的認識停留在“聽過”的層麵，對其中精妙的設計、嚴謹的邏輯以及解決問題的核心思想知之甚少。這不僅限製瞭我們對技術的理解深度，更阻礙瞭我們在技術領域進一步發展的可能。 《深入理解計算機算法》旨在為您揭開算法神秘的麵紗，帶領您走進一個由邏輯、效率與智慧構建的迷人世界。本書並非僅僅羅列各種算法的實現代碼，而是著力於探究算法背後的思想根源、設計哲學以及在不同場景下的適用性。通過本書的學習，您將能夠： 建立堅實的理論基礎： 理解算法設計的基本原則，掌握分析算法效率的常用方法，並學會如何衡量一個算法的優劣。 掌握核心算法思想： 深入剖析分治、動態規劃、貪心、迴溯、分支限界等經典算法思想，理解它們是如何被巧妙地應用於解決復雜問題的。 熟悉常用數據結構： 瞭解數組、鏈錶、棧、隊列、樹、圖、哈希錶等基本數據結構，以及它們與算法之間的緊密聯係，知道何時選擇何種數據結構能最大程度地提升算法的效率。 提升解決問題的能力： 學會如何將現實世界的問題抽象成算法模型，並利用所學算法知識設計齣高效、魯棒的解決方案。 為進階學習鋪平道路： 為後續學習更高級的算法，如圖論算法、計算幾何、機器學習算法等打下堅實的基礎。 本書的目標是讓讀者不僅“會用”算法，更能“理解”算法，甚至“創造”算法。我們相信，掌握瞭算法的精髓，您將能以更敏銳的視角審視問題，以更高效的方式解決問題，從而在技術領域脫穎而齣。 二、 結構解析：循序漸進，層層遞進 本書的編排旨在引導讀者從易到難，逐步建立對算法的全麵認識。內容結構清晰，邏輯嚴謹，便於讀者理解和消化。 第一部分：算法基礎與分析 緒論：算法的魅力與重要性 什麼是算法？ 算法在現代計算機科學中的地位。 算法的典型應用場景。 學習算法的價值與意義。 算法效率度量：時間復雜度和空間復雜度 如何衡量一個算法的好壞？ 漸進符號 O、Ω、Θ 的含義與運用。 常見時間復雜度的分析：O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) 等。 空間復雜度的考量。 如何通過分析代碼來確定算法的復雜度。 基本數據結構迴顧與算法關聯 綫性數據結構：數組、鏈錶、棧、隊列。 非綫性數據結構：樹（二叉樹、堆）、圖、哈希錶。 理解不同數據結構在算法實現中的作用和影響。 第二部分：核心算法思想與經典算法 遞歸與分治策略 遞歸的本質與實現。 分治法的設計思路：分解、解決、閤並。 經典分治算法： 二分查找：高效查找的基石。 歸並排序：穩定且高效的排序算法。 快速排序：平均性能優異的排序算法。 漢諾塔問題：遞歸思想的趣味體現。 大數乘法：分治法在計算領域的應用。 動態規劃：化繁為簡的藝術 動態規劃的適用條件：最優子結構和重疊子問題。 動態規劃的設計步驟：定義狀態、狀態轉移方程、邊界條件、計算順序。 經典動態規劃問題： 斐波那契數列：最簡單的動態規劃入門。 背包問題（0/1 背包、完全背包）：組閤優化經典。 最長公共子序列/子串：字符串匹配與比較。 最短路徑問題（如 Floyd-Warshall 算法）：圖論中的動態規劃應用。 編輯距離：衡量字符串相似度。 股票買賣問題：周期性交易策略。 貪心算法：局部最優是否能導嚮全局最優？ 貪心算法的原理：每一步都做齣局部最優的選擇。 貪心算法的適用性分析：如何證明貪心策略的正確性。 經典貪心算法： 活動選擇問題：如何最大化安排互不相容的活動。 霍夫曼編碼：數據壓縮的經典應用。 最小生成樹（Prim 算法、Kruskal 算法）：圖論中的貪心應用。 分數背包問題：與 0/1 背包的區彆與貪心解法。 找零問題：在特定貨幣體係下的貪心解法。 迴溯與分支限界：探索與剪枝 迴溯法的思想：深度優先搜索，嘗試所有可能的解，並在不滿足條件時迴溯。 迴溯法的應用場景：組閤問題、排列問題、路徑尋找。 經典迴溯算法： N 皇後問題：在棋盤上放置皇後。 全排列/組閤問題：生成所有可能的排列或組閤。 數獨求解：邏輯推理與搜索。 分支限界法的思想：在搜索過程中記錄已找到的最優解，並剪枝掉不可能産生更優解的搜索分支。 分支限界法與迴溯法的比較。 第三部分：專題算法與進階 圖論基礎與核心算法 圖的錶示：鄰接矩陣、鄰接錶。 圖的遍曆：深度優先搜索 (DFS)、廣度優先搜索 (BFS)。 最短路徑算法：Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法。 拓撲排序：有嚮無環圖的排序。 連通分量：強連通分量、雙連通分量。 字符串匹配算法 樸素字符串匹配。 KMP 算法：利用前綴函數優化匹配效率。 Boyer-Moore 算法：更高效的字符串匹配。 查找與排序的高級主題 二叉搜索樹 (BST) 及其變種（AVL 樹、紅黑樹）。 B 樹與 B+ 樹：數據庫索引的基石。 堆排序：基於堆的排序方法。 桶排序、計數排序、基數排序：非比較排序。 數學與概率算法（部分介紹） 隨機化算法：濛特卡洛方法。 數論基礎：模運算、素數判定。 第四部分：實戰應用與思考 如何選擇閤適的算法？ 根據問題特性分析。 時間和空間復雜度的權衡。 算法的可實現性與穩定性。 算法在實際工程中的應用案例分析 大數據處理。 人工智能與機器學習。 圖形學與遊戲開發。 網絡通信。 算法優化技巧與策略 緩存機製。 並行計算。 位運算技巧。 走嚮更遠：算法的未來發展趨勢 量子計算對算法的影響。 AI 驅動的算法設計。 算法與理論計算機科學的交叉。 三、 學習方法：掌握核心，融會貫通 掌握算法並非易事，需要係統的學習方法和持續的實踐。本書倡導以下學習方式： 1. 理解而非記憶： 重點在於理解算法的設計思想和工作原理，而非死記硬背代碼。嘗試用自己的語言解釋算法的邏輯。 2. 動手實踐： 理論學習的同時，務必通過編程實現算法。從簡單的例子開始，逐步挑戰更復雜的算法。 3. 分析復雜度： 養成分析代碼時間復雜度和空間復雜度的習慣，這是衡量算法優劣的關鍵。 4. 調試與排錯： 編程實現過程中難免遇到錯誤，學會通過調試來理解代碼的執行流程，找齣問題所在。 5. 舉一反三： 學習一個算法時，思考它能解決哪些類似的問題，或者是否有其他算法可以解決同一問題，並進行比較。 6. 參與討論與交流： 與同學、社區成員交流學習心得，討論算法難題，可以開闊思路，加速進步。 7. 解決實際問題： 嘗試將學到的算法應用於解決自己感興趣的實際問題，這是最好的檢驗和鞏固方式。 四、 目標讀者：渴望精進的你 《深入理解計算機算法》適閤以下讀者： 計算機科學與技術專業的學生： 作為專業課程的補充和深化，幫助您建立紮實的算法基礎。 軟件工程師： 提升代碼質量，優化程序性能，解決復雜技術難題。 數據科學傢與機器學習工程師： 理解算法在數據分析和模型構建中的核心作用。 對算法和計算機科學充滿好奇的愛好者： 想要係統性地瞭解算法，探索計算機的內在邏輯。 備考信息學競賽、ACM-ICPC 等各類編程競賽的選手： 提供係統性的算法知識和訓練思路。 五、 結語：算法，賦能未來 算法是計算機科學的靈魂，是解決問題的強大武器。掌握瞭算法，您將擁有理解和構建高效、智能係統的關鍵能力。本書將陪伴您在這段充滿挑戰但也極具價值的算法探索之旅中，不斷突破自我，成為一名更齣色的技術創造者。讓我們一起，用算法賦能未來！

評分☆☆☆☆☆

拿到這套《算法競賽入門經典》加上《訓練指南》的組閤，感覺像挖到瞭寶藏！我是一名計算機專業的學生，雖然接觸過一些基礎算法，但在實際的算法競賽中總是感覺力不從心，總是在一些基礎的套路和優化上卡殼。這本書的結構設計得非常閤理，首先，《入門經典》部分循序漸進地介紹瞭各種經典算法，從基礎的數據結構（鏈錶、棧、隊列）到排序、查找，再到圖論、動態規劃，每一章都配有豐富的例題，而且例題的選擇非常貼閤實際競賽場景，不是那種脫離實際的理論講解。最讓我驚喜的是，作者在講解每個算法時，都會深入剖析其思想、實現細節以及時間復雜度，並且會給齣多種解法，讓你從不同角度理解問題。我特彆喜歡他講解圖論的部分，把復雜的概念拆解得很清晰，甚至是一些初學者容易混淆的深度優先搜索和廣度優先搜索，都用非常形象的比喻和代碼演示來解釋，讓我茅塞頓開。而且，這本書的排版也很舒服，代碼清晰易讀，不像有些書那樣密密麻麻的，閱讀體驗極佳。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《算法競賽入門經典+算法競賽入門經典.訓練指南》的時候，我抱著試試看的心態。我是一名已經參加過幾次大型算法競賽的學生，雖然有一些基礎，但在一些細節處理和思維拓展上總覺得有所欠缺。《入門經典》這本書，我必須說，它在算法的“入門”層麵做得非常齣色，但同時又兼顧瞭“經典”二字的分量。它沒有把問題搞得過於復雜，但也沒有為瞭追求簡單而犧牲掉重要的細節。作者的講解方式很直接，直擊算法的核心，讓我能快速地把握住每個算法的精髓。更重要的是，它並沒有止步於理論，而是用大量的實例來鞏固和加深理解。當我開始翻閱《訓練指南》時，我纔真正體會到這套書的價值所在。《訓練指南》裏麵的題目，可以說是我見過最接近實際競賽難度的題目瞭，而且題目設計得非常巧妙，很多題目都需要你將《入門經典》中學到的知識融會貫通，纔能找到最優解。它不僅僅是題目和答案的堆砌，更重要的是提供瞭一種思考問題、解決問題的思路，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

作為一個多年參與算法競賽的老手，我一直在尋找一本能夠真正提升我實戰能力的教材。《算法競賽入門經典》和《訓練指南》這兩本書加在一起，絕對是我近年來看過最係統、最實用的算法書籍。雖然我之前也看過不少算法書，但很多都過於側重理論，或者題目質量不高。《入門經典》的講解深入淺齣，對於很多經典算法的原理和復雜度分析都做得非常到位，讓我重新審視瞭很多我以為已經掌握的算法。尤其是書中對數據結構和搜索算法的講解，我覺得是點睛之筆，很多題目看似復雜，但歸根到底都是在考察這些基礎。而《訓練指南》則完全是將我拉入瞭實戰的洪流。裏麵的題目覆蓋麵廣，難度跨度大，而且很多題目都是精心設計的，能夠有效地考察讀者對算法的理解和應用能力。我尤其喜歡書中關於一些高級主題的題目，例如網絡流、強連通分量、最小生成樹等，這些都是競賽中經常遇到的難點，而《訓練指南》提供瞭大量高質量的練習機會，讓我能夠充分地鍛煉自己的解題技巧。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這套書確實是算法競賽愛好者的“聖經”。《算法競賽入門經典》打下瞭堅實的基礎，而《訓練指南》則是實戰的利器。《入門經典》的理論講解嚴謹而不枯燥，作者用通俗易懂的語言解釋瞭許多看似高深的算法概念，比如動態規劃，我以前一直覺得它很難，但看瞭這本書之後，理解瞭“狀態轉移方程”和“備忘錄/遞推”的思想，感覺豁然開朗。大量的例題不僅幫助我鞏固瞭知識點，更重要的是教會瞭我如何分析問題、如何選擇閤適的算法。然後，《訓練指南》的齣現，直接將我從理論推嚮瞭實踐。裏麵的題目難度梯度設計得非常好，從入門級的簡單題，到能讓你絞盡腦汁的中等題，再到需要深度思考和巧妙構造的難題，應有盡有。每一道題都提供瞭詳細的題解，而且題解的質量非常高，不僅給齣瞭標準答案，還會分析多種解法，指齣其中的優缺點，甚至還會拓展相關的知識點。這對於我這種喜歡刨根問底的人來說，簡直太有幫助瞭！

評分☆☆☆☆☆

之前在網上看到很多關於這套書的推薦，一直沒下定決心入手。直到最近參加瞭一場區域賽，發現自己在很多基礎題型上花費瞭太多時間，纔意識到是時候係統地學習一下瞭。《算法競賽入門經典》這本書，我個人覺得它最突齣的優點就是“經典”。它並沒有追求新穎的算法，而是把最常用、最核心的算法都梳理得井井有條，讓你能夠紮實地掌握基礎。它的講解風格非常注重邏輯性和清晰度，每一部分都像是把一個復雜的知識點層層剝開，直到你完全理解為止。我特彆欣賞作者在講解過程中，經常會用一些類比或者生活中的例子來解釋抽象的概念，這對於我這種腦海裏沒有太多數學模型的人來說，簡直是救星。而《訓練指南》就更不用說瞭，它的題目難度適中，而且題目類型非常豐富，幾乎涵蓋瞭競賽中會遇到的所有常見題型。我每天都會花一定時間來做幾道題，然後在做完之後認真研讀題解，這讓我進步神速。

評分☆☆☆☆☆

不建議初學者看，有一定基礎的適閤

評分☆☆☆☆☆

兒子用的，說不錯，物流快

評分☆☆☆☆☆

快遞很給力的，下單後沒幾天就到瞭。

評分☆☆☆☆☆

快遞員真的好好好好好好。書，說實話寶寶愛的是小說啦

評分☆☆☆☆☆

書收到瞭，先刷為敬

評分☆☆☆☆☆

書收到瞭，先刷為敬

評分☆☆☆☆☆

兒子用的，說不錯，物流快

評分☆☆☆☆☆

質量挺好的，也比較優惠

評分☆☆☆☆☆

不建議初學者看，有一定基礎的適閤