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AdityaBhargava 著

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店铺： 人民邮电出版社官方旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115447630

商品编码：11394260743

出版时间：2017-03-01

页数：196

内容介绍

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。

作者介绍

Aditya Bhargava

软件工程师，兼具计算机科学和美术方面的教育背景，在adit.io撰写编程方面的博客。

目录

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ZUI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ZUI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ZUI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　旅游行程优化　　147

9.2.7　处理相互依赖的情况　　148

9.2.8　计算ZUI终的解时会涉及两

个以上的子背包吗　　148

9.2.9　优解可能导致背包没装满吗　　149

9.3　ZUI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　ZUI长公共子序列　　153

9.3.5　ZUI长公共子序列之解决方案　　154

9.4　小结　　155

第10章　KZUI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

算法的世界：从概念到实践的探索之旅 本书并非一本循规蹈矩的算法教材。我们不会从枯燥的理论定义和复杂的数学公式入手，而是力求以一种更加直观、生动的方式，带领你走进算法的奇妙世界。我们将挑战那些看似高深莫测的概念，用一个个鲜活的例子、一段段精炼的代码，以及一系列富有启发性的图示，将算法的本质展现在你的面前。 为何要理解算法？ 在信息爆炸的时代，算法无处不在，它们是驱动我们数字生活的核心引擎。从搜索引擎精准的搜索结果，到社交媒体的个性化推荐，从导航软件的最优路径规划，到金融市场的风险评估，再到人工智能的深度学习，背后都离不开高效、精妙的算法。理解算法，不仅仅是为了解决特定的编程难题，更是为了培养一种逻辑思维能力，一种解决问题的系统性方法，一种对复杂系统进行分析和优化的能力。它能让你在面对各种技术挑战时，更加自信、从容，甚至能够创造出更具创新性的解决方案。 本书的独特视角 市面上关于算法的书籍琳琅满目，但很多书籍往往侧重于理论的深度，对于初学者来说可能显得晦涩难懂。而本书则另辟蹊径，我们将重点放在“理解”上。我们相信，只有真正理解了算法背后的逻辑和思想，才能灵活运用，并在此基础上进行创新。 可视化与直观理解： 我们将大量运用图示，将抽象的算法过程具象化，让你在脑海中勾勒出算法的运行轨迹，如同观看一场精心编排的舞蹈，每一个步骤都清晰可见，每一个动作都充满意义。 从问题出发，回归解决： 我们不会孤立地讲解算法，而是会从实际遇到的问题出发，引出解决问题的算法。例如，在讲解排序算法时，我们会先讨论“如何快速找到一组数据中的最大值或最小值”，或是“如何将一堆文件按照日期顺序排列”，然后才引入相应的排序算法。 代码即语言： 我们将使用 Python 这种易于学习且功能强大的编程语言，将算法的实现呈现在代码中。这些代码不仅是算法的载体，更是算法逻辑的直接体现。我们会细致地讲解每一行代码的作用，以及它如何服务于整个算法的设计。 循序渐进，夯实基础： 本书将按照一定的逻辑顺序，从最基础的算法概念开始，逐步深入到更复杂的算法。我们会确保你在掌握一个概念后，再进入下一个，避免知识断层。 强调“为什么”： 对于每一种算法，我们都会深入探讨其设计思想、工作原理，以及它为何能够解决特定问题。我们会分析算法的优缺点，比较不同算法之间的差异，让你理解何时选择何种算法。 我们将探索哪些核心算法？ 本书将涵盖一系列基础且至关重要的算法，它们构成了现代计算科学的基石： 1. 搜索算法：在信息的海洋中精准导航 线性搜索（Linear Search）： 最直观的搜索方式，就像在杂乱的书架上逐一寻找你想要的书。我们会探讨它的局限性，以及在什么情况下它是最合适的选择。 二分搜索（Binary Search）： 当数据有序时，二分搜索的速度将远超线性搜索，如同你在字典中查找单词，总是先翻到中间，再根据字母顺序判断往前半还是往后半。我们将详细解析其“分而治之”的思想。 广度优先搜索（BFS）与深度优先搜索（DFS）： 这两种强大的图遍历算法，是解决迷宫、社交网络分析、路径查找等问题的关键。我们将用生动的例子，让你理解它们在探索未知领域的强大能力。 2. 排序算法：让混乱的数据井然有序 冒泡排序（Bubble Sort）： 最简单的排序算法之一，通过不断地“冒泡”将最大的元素移到最后。我们将借助这个例子，理解“原地排序”和“比较排序”的概念。 选择排序（Selection Sort）： 每次从未排序的部分选择最小（或最大）的元素放到已排序部分的末尾。我们将分析其“选择”和“放置”的逻辑。 插入排序（Insertion Sort）： 类似于我们整理扑克牌，将手中的牌一张一张地插入到已经排好序的牌列中的正确位置。 快速排序（Quick Sort）： 一种高效且广泛应用的排序算法，其核心思想是“分而治之”和“枢轴选择”。我们将深入理解其递归的魅力和分区的策略。 归并排序（Merge Sort）： 也是一种“分而治之”的算法，它将数组分成两半，分别排序，然后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。我们将解析其“分而治之”与“合并”的协同工作。 堆排序（Heap Sort）： 利用堆（Heap）这种数据结构进行排序，效率高且稳定性好。我们将介绍堆的概念，以及如何利用堆的特性实现排序。 3. 递归：函数自身的优雅递归 递归是一种强大的编程技巧，它允许函数调用自身来解决问题。我们将从经典的“汉诺塔”问题、“斐波那契数列”开始，带领你理解递归的“基线条件”和“递归步骤”，以及如何避免无限递归。 4. 链表：灵活的数据连接 链表是一种动态的数据结构，它的元素不像数组那样连续存储，而是通过指针相互连接。我们将介绍单向链表、双向链表，以及它们在插入、删除、遍历等操作上的优势和劣势。 5. 栈与队列：有序的存取之道 栈（Stack）： “后进先出”（LIFO）的数据结构，如同堆叠的盘子，最后放上去的盘子最先被取走。我们将探讨其在函数调用栈、表达式求值等方面的应用。 队列（Queue）： “先进先出”（FIFO）的数据结构，如同排队买票，先来的人先买到。我们将了解其在任务调度、广度优先搜索等方面的作用。 6. 树：层层递进的信息结构 树是一种非线性的数据结构，具有层次关系。我们将重点关注： 二叉树（Binary Tree）： 每个节点最多有两个子节点的树。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 一种特殊的二叉树，其左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点，极大地提高了搜索效率。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 如 AVL 树和红黑树，它们通过保持树的平衡，来保证查找、插入、删除操作的最坏时间复杂度为 O(log n)。 7. 图：复杂关系的建模 图是一种用来表示对象之间关系的强大数据结构。我们将学习： 图的表示法： 邻接矩阵和邻接表。 图的遍历： 广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），再次强调它们在图中的重要性。 最短路径算法： 如 Dijkstra 算法，用于找到图中两个节点之间的最短路径。 8. 贪心算法：局部最优的智慧 贪心算法是一种常见的算法设计策略，它在每一步选择当前看起来最优的选项，以期达到全局最优。我们将通过“活动选择问题”、“背包问题”等经典例子，理解贪心算法的设计思路和适用场景。 9. 动态规划：解决复杂问题的分治之道 动态规划是一种通过将复杂问题分解为更小的重叠子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的算法设计方法。我们将通过“斐波那契数列”、“背包问题”、“最长公共子序列”等例子，逐步揭示动态规划的强大威力。 10. 散列表（哈希表）：快速存取的秘密 散列表是一种通过散列函数将键映射到存储位置的数据结构，能够实现近乎常数时间的查找、插入和删除操作。我们将深入理解散列函数的原理、冲突解决方法以及其广泛的应用。 学习本书，你将获得： 对算法核心思想的深刻理解： 不仅仅是记住算法的实现，而是理解它为何这样做，以及它的优劣势。 扎实的编程实践能力： 通过 Python 代码，将理论知识转化为实际的编程技能。 强大的逻辑思维和问题解决能力： 学习如何将复杂问题分解，并找到最优的解决方案。 为更高级算法打下坚实基础： 本书涵盖的算法是许多更复杂算法的基础，掌握它们将为你深入学习机器学习、数据科学等领域做好准备。 如何开始你的探索？ 请放松心情，将本书作为你探索算法世界的伙伴。我们鼓励你亲手尝试书中的代码，动手修改，甚至尝试解决一些小问题。遇到不理解的地方，不要害怕，多看几遍，多思考，结合图示和代码，你会逐渐拨开迷雾。我们相信，通过本书的引导，你将不再畏惧算法，而是爱上它，并从中获得无尽的乐趣和成就感。 让我们一起踏上这段精彩的算法探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的惊喜，完全超出了我的预期。我原本以为它会是一本偏重理论、或者纯粹是代码实现的教材，但实际阅读下来，我发现它更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步走进算法的世界。作者在讲解每一个算法时，都非常注重逻辑的连贯性和知识点的递进，从最基础的概念讲起，然后逐步引入更复杂的变种和优化。我特别欣赏它在解释复杂算法时，会拆解成一个个小的、易于理解的步骤，并且配以清晰的流程图和伪代码。这比直接看一堆代码要直观得多。举个例子，在讲解图算法时，书中并没有直接跳到Dijkstra或者Floyd-Warshall，而是先从图的表示方法、遍历方式讲起，然后才慢慢引出最短路径算法，并详细解释了每一步的含义和作用。这种“慢下来”的教学方式，让我能够更好地吸收和消化知识，而不是囫囵吞枣。此外，书中还穿插了一些实际应用场景的案例，让我能够看到算法在现实世界中的价值，这对于激发学习动力非常有帮助。我常常会把书中的例子和我在工作中遇到的问题联系起来，思考如何用学到的算法来解决。总的来说，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一次思维的启蒙，它教会我如何用更严谨、更优化的方式去思考问题。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直觉得算法是程序员的“高阶技能”，需要很高的门槛才能入门，所以一直不敢深入学习。但是，这本书彻底改变了我的看法。它以一种极其友好的方式，打破了我对算法的刻板印象。这本书的语言非常生动有趣，不像很多技术书籍那样生硬枯燥。作者仿佛是一位耐心的老师，在课堂上循循善诱，用一个个鲜活的比喻和生动的故事，把复杂的算法讲得活灵活现。我特别喜欢它在讲解时间复杂度和空间复杂度的时候，并没有直接给出公式，而是通过计算“需要走多少步”、“需要多少内存”来形象地说明，让我这个数学不太好的读者也能轻松理解。书中对每个算法的讲解，都包含原理、伪代码和Python实现，而且代码注释也非常详细，很容易跟着代码一步步理解算法的执行过程。我尤其喜欢它在讲解一些经典算法时，会对比不同算法之间的优劣，分析它们在不同场景下的适用性。这让我能够更全面地理解算法的精髓，而不是仅仅停留在“知道有这个算法”的层面。这本书最大的价值在于，它不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，以及如何从根本上去理解和设计算法。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受就是“润物细无声”。它不像那种讲究“干货满满”、“一学就会”的书，而是以一种非常温和、循序渐进的方式，将算法的精髓一点点渗透到你的脑海里。我之前尝试过一些算法书籍，但往往因为概念太抽象或者例子太难懂而放弃。这本书在这方面做得非常好，它选择的例子都非常贴近生活，而且讲解方式极具启发性。比如，在讲到递归时，它用了一个剥洋葱的比喻，层层递进，一下子就把递归的精髓点破了。又比如，在讲到动态规划时，它用了一个爬楼梯的问题，通过分析子问题和最优子结构，很自然地引出了动态规划的解法。我最喜欢的一点是，它鼓励读者去思考“为什么”，而不是仅仅接受“是什么”。在讲解完一个算法后，作者常常会提出一些引导性的问题，让你去思考算法的局限性，以及如何进行改进。这种主动思考的过程，比被动接受信息要深刻得多。我发现，读完这本书后，我再看其他算法资料，理解起来就容易多了，因为这本书为我打下了坚实的理论基础和思维模型。而且，它的Python代码实现也非常规范，可以直接拿来参考和学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，我一眼就被吸引住了，那个机器人形象充满了科技感，又带着一丝童趣。拿到手后，纸张的质感也非常好，印刷清晰，排版舒适，读起来心情也会跟着愉悦起来。我尤其喜欢它在讲解概念时，会用一些生动的比喻和形象的插图，比如讲解链表的时候，就画了一个接龙的游戏，瞬间就把抽象的概念变得通俗易懂。我一直觉得算法是计算机科学的基石，但市面上很多书讲得都比较枯燥，要么就是纯理论推导，要么就是直接上代码，缺乏一个循序渐进、深入浅出的过程。这本书的优点就在于它恰好填补了这个空白，它不是那种看完就能立刻上手写出复杂算法的书，而是让你真正理解算法的“为什么”和“怎么做”，从根本上提升你对算法的认知。书中对于一些经典算法的讲解，比如排序算法，不仅仅是罗列它们的原理，还会深入分析它们的优缺点，在什么场景下更适用，以及它们的时间复杂度和空间复杂度。这种深度和广度的结合，对于想要系统学习算法的读者来说，非常有价值。我个人觉得，对于初学者来说，这本书简直是救星，它不会让你望而却步，反而会让你产生继续探索的兴趣。即使你已经有了一些算法基础，也能从中找到新的视角和更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大改变，不仅仅是知识层面的提升，更是思维方式的转变。我一直以来都觉得算法是一个很枯燥、很抽象的学科，需要大量的数学基础才能掌握。然而，这本书用它独特的视角和生动的讲解方式，彻底颠覆了我的认知。作者在讲解算法时，非常注重将抽象的概念与实际生活中的场景联系起来，用通俗易懂的比喻和形象的比划，将那些看似高深的理论变得触手可及。比如，在介绍排序算法时，作者并没有直接上各种排序的原理，而是先从“如何给杂乱的书籍排序”这样的生活场景入手，然后引申出不同的排序思想，最后再给出具体的算法实现。这种“由浅入深”、“由表及里”的教学方式，让我能够更好地理解算法的本质。而且，书中对于每一个算法的讲解，都非常细致，从最基本的概念到具体的实现，再到性能分析，都面面俱到。我尤其欣赏它在讲解复杂度时，不仅仅是给出抽象的T(n)和O(n)的符号，而是通过计算“需要多少步才能完成任务”来直观地展示算法的效率。这对于初学者来说，是一个非常友好的切入点。我发现，自从读了这本书，我对代码的理解更加深入了，也开始尝试用更优化的思路去解决问题，这对于我日后的学习和工作都将产生深远的影响。