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[韩] 具宗万 著，崔盛一 译

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 编程技巧
• 面试
• 实战
• 问题解决
• 代码
• 计算机科学
• 学习
• 进阶

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115384621

版次：1

商品编码：11615451

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：738

正文语种：中文

编辑推荐

　　《算法问题实战策略》收录程序设计竞赛经典试题，在解题过程中讲解各种算法设计技巧和数据结构，培养读者的解题能力。读者可亲自编写各章习题程序并获得评分，所有示例均附有解题过程及详细说明。

内容简介

　　

　　《算法问题实战策略》收录程序设计竞赛经典试题，在解题过程中讲解各种算法设计技巧和数据结构，培养读者的解题能力。读者可亲自编写各章习题程序并获得评分，所有示例均附有解题过程及详细说明。 本书主要内容 第一部分 开始解决问题 第二部分 算法分析 第三部分 算法设计范式 第四部分 一些著名的算法 第五部分 基本数据结构 第六部分 树 第七部分 图。
　　《算法问题实战策略》是学习解题技巧时必不可少的经典，不仅适合准备参赛的人阅读，书中对现有算法的检验和优化后的代码等，都对实际业务有非常大的帮助。本书作者是算法竞赛领域的人士，他利用自己多年积累的经验，通过多个解题示例帮助大家轻松学习算法。

作者简介

　　具宗万 ，
　　毕业于韩国延世大学计算机科学系，曾在innotive公司和NHN公司任软件工程师，现在芝加哥高频交易（HFT）公司从事算法交易开发工作。2007年开始参与运营韩国程序设计竞赛参赛者网络社交平台algospot。
　　获奖经历
　　2002年、2003年 韩国大学生程序设计竞赛 金奖
　　2003年、2004年 世界大学生程序设计竞赛 入围决赛
　　2004年、2006年、2008年 Google Code Jam 入围决赛
　　2007年 Top Coder Open 亚军，2006年 入围决赛
　　2008年、2009年 Java算法竞赛 冠军

内页插图

精彩书评

　　★本书是学习解题技巧时必不可少的经典。
　　——刘元和（KAIST，2009年韩国大学生程序设计竞赛冠军）
　　
　　★本书不仅适合准备参赛的人阅读，书中对现有算法的检验和优化后的代码等，都对实际业务有非常大的帮助。
　　——崔如民（EA Korea Lead Software工程师，2005年世界大学生程序设计竞赛第13名）
　　
　　★我有14年程序设计竞赛参赛经验，如果12年前看到这本书就好了。
　　——李后然（斯坦福大学，国际信息学奥林匹克竞赛冠军）
　　
　　★本书作者是算法竞赛领域的人士，看到他利用自己多年积累的经验，通过多个解题示例帮助大家轻松学习算法，我感到非常高兴。
　　——吴时英（卡耐基梅隆大学，国际信息学奥林匹克竞赛亚军）

目录

第一部分开始解决问题
第1章解决问题与程序设计竞赛4
1.1引言4
1.2程序设计竞赛4
1.3阅读本书的方法7
1.4值得参加的程序设计竞赛8
1.5对赛前准备工作的一些建议9
1.6续读12
第2章解决问题概述13
2.1引言13
2.2解决问题的过程13
2.3解决问题的策略17
2.4续读26
第3章编码与调试27
3.1引言：不要忽视编码的重要性27
3.2编写优秀代码的原则27
3.3常见失误32
3.4调试与测试39
3.5变量的取值范围42
3.6理解实数型数据类型46
3.7续读55

第二部分算法分析
第4章分析算法的时间复杂度60
4.1引言60
4.2线性时间算法62
4.3次线性时间算法65
4.4指数时间算法67
4.5时间复杂度70
4.6推测执行时间76
4.7计算复杂度类：P、NP、NP-完备81
4.8续读84
第5章算法正确性证明85
5.1引言85
5.2数学归纳法和循环不变式86
5.3归谬法90
5.4其他技巧92
5.5续读95

第三部分算法设计范式
第6章暴力解决法99
6.1引言99
6.2递归调用和穷举搜索法100
6.3练习题：郊游（习题ID：PICNIC，难度：低）106
6.4解题：郊游107
6.5练习题：盖游戏板（习题ID：BOARDCOVER，难度：低）109
6.6解题：盖游戏板111
6.7优化问题113
6.8练习题：时钟同步（习题ID：CLOCKSYNC，难度：中）116
6.9解题：时钟同步117
6.10常见穷举搜索类型119
第7章分治法120
7.1引言120
7.2练习题：四叉树问题（题目ID：QUADTREE，难度：低）130
7.3解题：四叉树问题131
7.4练习题：切割篱笆（习题ID：FENCE，难度：中）134
7.5解题：切割篱笆135
7.6练习题：粉丝见面会（题目ID：FANMEETING，难度：高）139
7.7解题：粉丝见面会141
第8章动态规划法143
8.1引言143
8.2练习题：通配符（习题ID：WILDCARD，难度：中）151
8.3解题：通配符152
8.4典型优化问题156
8.5练习题：合并LIS（题目ID：JLIS，难度：低）163
8.6解题：合并LIS164
8.7练习题：背诵圆周率（题目ID：PI，难度：低）166
8.8解题：背诵圆周率167
8.9练习题：Quantization（题目ID：QUANTIZE，难度：中）169
8.10解题：Quantization170
8.11所有可能的个数与概率174
8.12练习题：非对称铺设（题目ID：ASYMTILING，难度：低）180
8.13解题：非对称铺设181
8.14练习题：多联骨牌（题目ID：POLY，难度：中）183
8.15解题：多联骨牌185
8.16练习题：逃狱的韩尼拔博士（题目ID：NUMB3RS，难度：中）187
8.17解题：逃狱的韩尼拔博士189
第9章动态规划技巧194
9.1计算优化问题的实际答案194
9.2练习题：打包行李（题目ID：PACKING，难度：中）195
9.3解题：打包行李197
9.4练习题：光学字符识别（题目ID：OCR，难度：高）199
9.5解题：光学字符识别201
9.6计算第k个答案204
9.7练习题：第k个最大递增子序列（题目ID：KLIS，难度：高）209
9.8解题：第k个最长递增子序列210
9.9练习题：龙曲线（题目ID：DRAGON，难度：中）214
9.10解题：龙曲线216
9.11对非整数型输入的制表219
9.12练习题：韦布巴津（题目ID：ZIMBABWE，难度：高）224
9.13解题：韦布巴津225
9.14练习题：恢复实验数据（题目ID：RESTORE，难度：中）230
9.15解题：恢复实验数据231
9.16组合游戏234
9.17练习题：数字游戏（题目ID：NUMBERGAME，难度：低）239
9.18解题：数字游戏240
9.19练习题：方块游戏（题目ID：BLOCKGAME，难度：中）242
9.20解题：方块游戏243
9.21迭代动态规划法245
9.22练习题：回转寿司（题目ID：SUSHI，难度：中）249
9.23解题：回转寿司250
9.24练习题：Genius（题目ID：GENIUS，难度：中）253
9.25解题：Genius254
9.26续读256
第10章贪心法257
10.1引言257
10.2练习题：加热便当（题目ID：LUNCHBOX，难度：低）264
10.3解题：加热便当265
10.4练习题：合并字符串（题目ID：STRJOIN，难度：中）268
10.5解题：合并字符串269
10.6练习题：米那斯雅诺（题目ID：MINASTIRITH，难度：高）273
10.7解题：米那斯雅诺275
第11章组合搜索281
11.1引言281
11.2组合搜索的方法283
11.3练习题：盖游戏板2（题目ID：BOARDCOVER2，难度：低）298
11.4解题：盖游戏板2299
11.5练习题：患有严重过敏症的朋友们（题目ID：ALLERGY，难度：中）303
11.6解题：患有严重过敏症的朋友们........304
11.7练习题：数谜（题目ID：KAKURO2，难度：中）307
11.8解题：数谜309
11.9续读315
第12章将优化问题转换为决策问题求解316
12.1引言316
12.2练习题：南极基地（题目ID：ARCTIC，难度：低）320
12.3解题：南极基地321
12.4练习题：加拿大旅行（题目ID：CANADATRIP，难度：中）323
12.5解题：加拿大旅行324
12.6练习题：退选课程（题目ID：WITHDRAWAL，难度：高）326
12.7解题：退选课程327

第四部分一些著名的算法
第13章数值分析331
13.1引言331
13.2二分法331
13.3练习题：提高获胜率（题目ID：RATIO，难度：低）338
13.4解题：提高获胜率339
13.5三叉搜索341
13.6练习题：花粉化石（题目ID：FOSSIL，难度：高）346
13.7解题：花粉化石347
13.8其他主题351
第14章整数论352
14.1引言352
14.2素数352
14.3练习题：密码486（题目ID：PASS486，难度：中）357
14.4解题：密码486357
14.5欧几里得算法360
14.6练习题：魔法药水（题目ID：POTION，难度：中）361
14.7解题：魔法药水362
14.8模运算364
14.9续读366
第15章计算几何367
15.1引言367
15.2计算几何的工具367
15.3相交、距离、面积373
15.4练习题：弹球模拟（题目ID：PINBALL，难度：高）377
15.5解题：弹球模拟379
15.6多边形383
15.7练习题：金银岛（题目ID：TREASURE，难度：高）386
15.8解题：金银岛387
15.9练习题：是呆子？不是呆子？（题目ID：NERDS，难度：中）390
15.10解题：是呆子？不是呆子？392
15.11计算几何算法设计范式396
15.12常见失误与注意事项403
15.13续读404

第五部分基本数据结构
第16章位掩码410
16.1引言410
16.2利用位掩码实现集合413
16.3位掩码应用示例417
16.4练习题：毕业学期（题目ID：GRADUATION，难度：中）420
16.5解题：毕业学期422
16.6续读424
第17章部分和425
17.1引言425
17.2练习题：圣诞娃娃（题目ID：CHRISTMAS，难度：中）429
17.3解题：圣诞娃娃430
17.4其他学习内容432
第18章线性数据结构433
18.1引言433
18.2动态数组433
18.3链表437
18.4动态数组和链表的比较440
18.5练习题：约瑟夫斯（题目ID：JOSEPHUS，难度：低）440
18.6解题：约瑟夫斯441
18.7续读442
第19章队列、栈以及双端队列443
19.1引言443
19.2队列、栈以及双端队列的实现方法444
19.3队列与栈的应用445
19.4练习题：不匹配括号（题目ID：BRACKETS2，难度：低）448
19.5解题：不匹配括号449
19.6练习题：分析外星信号（题目ID：ITES，难度：中）450
19.7解题：分析外星信号451
第20章字符串455
20.1引言455
20.2字符串检索456
20.3练习题：宰河的保险箱（题目ID：JAEHASAFE，难度：中）466
20.4解题：宰河的保险箱467
20.5后缀数组468
20.6练习题：口头禅（题目ID：HABIT，难度：中）476
20.7解题：口头禅477
20.8续读478

第六部分树
第21章树的实现与遍历481
21.1引言481
21.2树的遍历483
21.3练习题：变更树的遍历顺序（题目ID：TRAVERSAL，难度：低）484
21.4解题：变更树的遍历顺序486
21.5练习题：要塞（题目ID：FORTRESS，难度：中）487
21.6解题：要塞488
第22章二叉搜索树493
22.1引言493
22.2二叉搜索树的定义和操作493
22.3时间复杂度分析与平衡二叉搜索树496
22.4练习题：是呆子？不是呆子？2（题目ID：NERD2，难度：中）496
22.5解题：是呆子？不是呆子？2498
22.6直接实现平衡二叉搜索树：树堆501
22.7练习题：反转插入排序（题目ID：INSERTION，难度：中）508
22.8解题：反转插入排序509
第23章优先级队列和堆511
23.1引言511
23.2堆的定义与实现方法512
23.3练习题：变化的中间值（题目ID：RUNNINGMEDIAN，难度：低）518
23.4解题：变化的中间值519
第24章区间树521
24.1区间树：区间相关问题解答521
24.2练习题：登山路（题目ID：MORDDR，难度：中）527
24.3解题：登山路528
24.4练习题：寻根问祖（题目ID：FAMILYTREE，难度：高）529
24.5解题：寻根问祖530
24.6树状数组：快速而简单的区间和533
24.7练习题：计算插入排序的时间（题目ID：MEASURETIME，难度：中）536
24.8解题：计算插入排序的时间537
第25章互斥集合541
25.1引言541
25.2练习题：编辑器之争（题目ID：EDITORWARS，难度：中）546
25.3解题：编辑器之争548
第26章字典树553
26.1引言553
26.2练习题：再见，谢谢所有的鱼（题目ID：SOLONG，难度：中）557
26.3解题：再见，谢谢所有的鱼559
26.4利用字典树检索多重字符串563
26.5练习题：安全终结者（题目ID：NH，难度：高）569
26.6解题：安全终结者570

第七部分图
第27章图的表示方式及定义576
27.1引言576
27.2图的应用示例579
27.3隐式图结构580
27.4图的几种表示法581
第28章图的深度优先搜索585
28.1引言585
28.2练习题：古语词典（习题ID：DICTIONARY，难度：低）590
28.3解题：古语词典591
28.4欧拉回路594
28.5练习题：有限单词接龙（题目ID：WORDCHAIN，难度：低）597
28.6解题：有限单词接龙598
28.7理论背景及应用602
28.8练习题：安装监控摄像头（题目ID：GALLERY，难度：中）613
28.9解题：安装监控摄像头614
28.10练习题：安排会议室（题目ID：MEETINGROOM，难度：高）616
28.11解题：安排会议室618
第29章图的宽度优先搜索625
29.1引言625
29.2练习题：排序游戏（题目ID：SORTGAME，难度：中）629
29.3解题：排序游戏630
29.4练习题：儿童节（题目ID：CHILDRENDAY，难度：高）633
29.5解题：儿童节634
29.6最短路径策略637
29.7练习题：汉诺塔（题目ID：HANOI4B，难度：中）648
29.8解题：汉诺塔650
第30章最短路径问题653
30.1引言653
30.2迪杰斯特拉最短路径算法654
30.3练习题：信号路由（题目ID：ROUTING，难度：低）661
30.4解题：信号路由662
30.5练习题：消防车（题目ID：FIRETRUCKS，难度：中）663
30.6解题：消防车664
30.7练习题：铁人N项比赛（题目ID：NTHLON，难度：高）665
30.8解题：铁人N项比赛667
30.9贝尔曼－福特最短路径算法669
30.10练习题：时间旅行（题目ID：TIMETRIP，难度：中）674
30.11解题：时间旅行675
30.12弗洛伊德多源最短路径算法677
30.13练习题：检查酒驾（题目ID：DRUNKEN，难度：中）682
30.14解题：检查酒驾684
30.15练习题：竞选承诺（题目ID：PROMISES，难度：中）685
30.16解题：竞选承诺687
第31章最小生成树689
31.1引言689
31.2克鲁斯克尔最小生成树算法690
31.3普里姆最小生成树算法694
31.4练习题：局域网（题目ID：LAN，难度：低）697
31.5解题：局域网698
31.6练习题：选定旅行路线（题目ID：TPATH，难度：高）699
31.7解题：选定旅行路线700
第32章网络流705
32.1引言705
32.2福特－富尔克森算法706
32.3网络建模713
32.4练习题：操纵比赛（题目ID：MATCHFIX，难度：中）715
32.5解题：操纵比赛717
32.6练习题：国家项目（题目ID：PROJECTS，难度：高）719
32.7解题：国家项目720
32.8二分图匹配723
32.9练习题：象（题目ID：BISHOPS，难度：中）729
32.10解题：象730
32.11练习题：设置陷阱（题目ID：TRAPCARD，难度：高）732
32.12解题：设置陷阱734
32.13其他学习内容737

前言/序言

　　程序设计是一门高难度的学科，很多接受过良好的计算机教育的学生在毕业后仍对程序设计感到吃力。不少软件公司常常怨声不断，招来的新人都毕业于名校计算机专业，却连一行程序代码都写不出来。即使这并不是程序设计的问题，而是大学教育的痼疾，但像程序设计这样能够真实体现“天才与庸才的效率相差20倍” 这句话的行业并不多见。
　　这种现象的根本原因在于，大部分计算机科学相关的教育课程只教授程序设计的技术和知识，而忽视了自主应用的能力。所以，接受了这种教育的学生好比仅用语法书和词典学习外语的人一样，只能机械地解释文字，却不能欣赏诗歌，也写不出令人感动的文章。就算学习算法后可以解出练习题，却不能为解决实际问题提出新的思路。
　　造成这种悲剧的根本原因在于，现今计算机科学的教育模式背离了学科的实际发展方向。没有一个学科在发展之初就会具备完善的体系，所以许多学者开始时会在混沌中根据自己的直观感觉进行摸索（就是常说的“开荒”）。通过积累此过程中得到的经验教训形成学科基础，学者们会自然而然地创建出支撑整个学科体系的公理和法则。相反，大多数教材先介绍学科发展过程的最终结果——复杂的概念及工具，然后说明相关概念的理论，接着就让学生解答习题。这些教材完全排除了创建理论所需的直观感觉和经验性要素。举例说明如下。
　　“图的最短路径算法大体上可分为：求解从一个节点到所有节点的最短路径，即确定起点的最短路径算法；求解所有节点间的最短路径，即确定起点和终点的最短路径算法。前者中最具代表性的有迪杰斯特拉算法（Dijkstra algorithm）。伪代码如下所示。现在针对该图测试算法。经过这条线、这条线、这条线后，形成最短路径。好了，现在分析一下时间复杂度。”
　　在此堂课当中，不会有任何一个学生能领会迪杰斯特拉算法的诞生背景和设计时的关键思路。这种教育方式也许对学生系统化地了解学科发展的结论性知识有些帮助，但无法培养学生独立思考的能力。要想真正灵活运用所学知识，必须让学生们了解学科发展过程当中的重大发现和领悟。
　　了解这些发现和领悟的最佳途径就是程序设计竞赛。程序设计竞赛利用计算机科学领域中广泛使用的算法和数据结构，比拼参赛者解决考题及实现其算法的能力。竞赛提出的问题不仅需要利用已知的算法直接解答，还必须理解算法原理并加以变换，这对深入了解这些主题有很大的帮助。竞赛还会提供公正而快速的反馈信息，这也为自学提供了乐趣。
　　通过书中对程序设计竞赛题目的解答，读者能够直观地了解各种算法的设计技巧和数据结构，进而提高解决算法问题的能力。为此，书中详细记述了各种算法诞生的背景、缘由以及过程。习题由程序设计竞赛的真题组成，而且读者可以根据相应章节算法及其变换形式进行练习。本书的目标是，通过一些（较难）题目的解题过程，让读者体验各种概念及结构。
　　程序设计虽然很难，但同时也是一个很有趣的过程。解答问题亦是如此，解不出问题时的痛苦会被解题后的喜悦和充实感冲淡。希望各位能够愉快地阅读本书。

《程序员的思维炼金术：从原理到实践的深度探索》 在这个信息爆炸、技术飞速迭代的时代，软件开发早已不再是简单的代码堆砌。每一行代码的背后，都蕴含着解决问题的智慧，而这些智慧的根基，往往是对底层原理的深刻理解和对经典算法的灵活运用。然而，许多开发者在日常工作中，或多或少地会陷入“知其然，不知其所以然”的困境。我们或许能熟练地调用API，实现某个功能，却对背后的机制知之甚少；我们或许能快速写出看似可行的代码，却不一定能写出最优、最高效、最健壮的解决方案。 《程序员的思维炼金术：从原理到实践的深度探索》正是为了打破这种“术”的桎梏，直抵“道”的层面而生。本书并非一本简单的算法题解集，也不是一套枯燥乏味的理论教科书。它致力于成为一本引导开发者构建强大思维体系的“炼金术”指南，帮助您将抽象的计算原理转化为解决实际编程挑战的强大工具。 本书的核心价值在于“深度探索”和“原理至上”。 我们深知，真正的编程功力来自于对事物本质的洞察。因此，本书将带领读者穿越表象，深入剖析各种核心计算机科学概念的内在逻辑。我们将从最基础的计算模型出发，逐步展开，构建起一个坚实的理论基石。这不仅仅是为了满足好奇心，更是为了让您在面对复杂问题时，能够溯本追源，找到最根本的解决方案。 第一部分：思维的基石——计算的本质与抽象 在开始探索具体的算法之前，我们需要先建立起对计算本身最根本的理解。本部分将带您回顾计算理论的基石，例如图灵机模型，理解计算的边界在哪里，什么问题是可计算的，什么又是不可计算的。我们将探讨不同抽象层次的计算模型，例如有限状态自动机（FSA）、下推自动机（PDA），并阐述它们在现代软件设计中的应用，例如词法分析、语法解析等。 此外，我们还将深入研究数据的表示方式，从二进制、十进制到更高级的数据结构，理解不同数据表示对效率和内存占用的影响。这不仅仅是理论知识，更是为后续理解算法的时间复杂度和空间复杂度打下基础。例如，为什么某些数据结构在特定操作上表现优异，而另一些则不然？这都与数据的底层表示息息相关。 第二部分：算法的灵魂——逻辑的舞蹈与优化的艺术 在坚实的理论基础上，我们将正式进入算法的世界。但本书对算法的解读，将远超简单的“是什么”和“怎么用”。我们将专注于算法背后的“为什么”和“如何优化”。 排序与搜索的精髓： 除了常见的快速排序、归并排序等，我们将深入分析它们的稳定性、原地排序的特性，以及在不同数据分布下的性能表现。对于搜索算法，我们将从线性搜索、二分搜索出发，进一步探讨哈希查找、B-树查找等，分析它们如何巧妙地利用数据结构的特性来加速查找过程。更重要的是，我们将探讨在分布式系统或海量数据场景下，如何设计和优化排序与搜索算法。 图论的广阔天地： 图论在网络、社交、推荐系统等领域无处不在。本书将不仅讲解最短路径算法（Dijkstra, Bellman-Ford）、最小生成树算法（Prim, Kruskal），还会深入分析图的遍历（DFS, BFS）在实际问题中的应用，例如连通性检测、拓扑排序等。我们还会触及图的匹配、最大流等更高级的概念，并分析它们如何解决资源分配、调度等复杂问题。 动态规划的智慧： 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本书将循序渐进地讲解动态规划的思想，从经典的斐波那契数列、背包问题，到更复杂的字符串编辑距离、最长公共子序列等。我们将重点在于如何识别问题的动态规划特性，如何定义状态转移方程，以及如何进行记忆化搜索和迭代法实现。 贪心算法的简洁之道： 贪心算法以其简洁高效著称，但并非所有问题都适用。本书将深入分析贪心算法的设计思路，以及何时能够获得最优解。通过具体的例子，如活动选择问题、霍夫曼编码等，让读者体会贪心算法的魅力，并学会判断其适用场景。 回溯与分支限界的探索： 当问题规模增大，暴力枚举变得不可行时，回溯法和分支限界法提供了有效的剪枝策略。本书将带领读者理解这些搜索策略的思想，例如N皇后问题、数独求解等，学习如何通过剪枝来大幅提高搜索效率。 第三部分：算法的实践——从代码到工程的转化 理论知识的掌握只是第一步，如何将这些理论转化为实际可用的代码，并最终应用于复杂的软件工程中，是本书关注的另一大重点。 算法的性能分析： 我们将详细介绍大 O 记法（Big O Notation），不仅仅是讲解如何计算时间复杂度和空间复杂度，更重要的是理解其背后的含义，以及如何在不同的场景下选择合适的算法。我们将通过实例展示，如何在代码实现上优化性能，避免常见的性能陷阱。 数据结构与算法的协同： 算法的效率往往与所使用的数据结构息息相关。本书将深入探讨各种经典数据结构（数组、链表、栈、队列、树、图、堆、哈希表等）的设计原理、操作效率，以及它们与不同算法的匹配关系。我们将通过对比分析，帮助读者理解“数据结构是算法的载体，算法是操作数据结构的手段”这一深刻道理。 并发与分布式环境下的挑战： 在现代多核处理器和分布式系统中，算法的设计和实现面临新的挑战。本书将探讨如何设计线程安全的数据结构，如何处理并发访问，以及如何在分布式环境中实现高效的算法。例如，分布式排序、分布式图算法等。 算法的工程化考量： 除了理论上的最优，实际工程中还需要考虑代码的可读性、可维护性、可测试性等。本书将引导读者思考如何在保证算法效率的同时，编写出高质量的代码，并探讨如何进行充分的测试和性能调优。 本书的独特之处： “炼金术”的比喻： 我们将算法和数据结构比作“元素”，将开发者的大脑和思维能力比作“炼金炉”。本书旨在帮助开发者掌握“催化剂”（理解原理）和“技巧”（优化方法），最终将这些“元素”转化为有价值的“黄金”（高效、健壮的软件解决方案）。 强调“为什么”： 我们不满足于告诉您“是什么”和“怎么做”，更会深入探讨“为什么”。例如，为什么某个算法在特定情况下表现优于另一个？背后的数学原理是什么？ 循序渐进，由浅入深： 本书的结构设计旨在引导读者逐步建立起完整的知识体系，从基础概念到高级应用，确保读者能够扎实地掌握每一个知识点。 丰富的实例与场景分析： 理论与实践相结合，本书将通过大量精心设计的编程实例和真实世界的应用场景，帮助读者将抽象的知识转化为具体的解决方案。 思维的培养： 本书的目标不仅仅是传授知识，更是培养开发者解决问题的思维模式。我们鼓励读者独立思考，勇于探索，将所学应用于新的挑战。 《程序员的思维炼金术：从原理到实践的深度探索》将是您在编程道路上一位不可或缺的良师益友。它将帮助您摆脱对现有框架和库的依赖，真正理解软件运行的底层逻辑，从而成为一名能够应对各种复杂挑战的资深开发者。无论您是初入编程领域的萌新，还是身经百战的资深工程师，本书都将为您带来全新的启发和深刻的收获。让我们一起踏上这场思维的炼金之旅，将抽象的计算原理，淬炼成解决实际问题的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对算法一直抱着敬畏之心的开发者，我总觉得算法是高深莫测的，遥不可及。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它并没有试图用华丽的辞藻和晦涩的术语来包装算法，而是以一种极其务实、接地气的方式，将算法的“艺术”呈现在读者面前。我最欣赏的是书中对于“策略”的强调，它不仅仅是讲解算法本身，更是侧重于如何根据不同的问题场景，灵活运用和组合算法，形成一套有效的解决方案。这种思维模式的训练，远比死记硬背单个算法的细节来得重要。书中提出的很多思考框架和解决问题的思路，我感觉在我过去的工作中，如果能早点掌握，能节省多少宝贵的时间和精力啊！特别是那些关于如何识别问题类型、如何评估不同算法的性能、以及如何进行优化和权衡的章节，简直是点石成金。书中的图示和流程图也画得非常直观，帮助我快速把握问题的脉络，理解算法的执行过程。我经常在遇到瓶颈的时候，翻开这本书，总能从中获得启发，找到新的突破口。它就像一本武林秘籍，教你如何运用内功心法，而不是死练招式。这本书的价值，在于它培养了你的“算法思维”，让你不再害怕面对复杂的算法问题，而是能够自信地迎刃而解。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我最近读过最让人惊喜的一本！我一直觉得算法这个东西，光看理论知识，有时候会有点抽象，难以落地。但这本书的切入点就非常棒，它不是那种枯燥的罗列各种算法原理的书，而是像一个经验丰富的技术前辈，手把手地教你如何在真实的开发场景中遇到算法问题，以及如何去解决它们。书中提供的那些案例分析，简直是太贴切了！我经常在工作中遇到类似的情况，但总是抓耳挠腮，不知道从何下手。看了这本书，我才恍然大悟，原来很多问题都有套路可循，关键在于理解问题的本质，然后选择最适合的“武器”去解决。它不是简单地告诉你“用什么算法”，而是深入剖析了“为什么用这个算法”，以及“这个算法的优劣势是什么，什么时候用，什么时候不用”。这种讲解方式，让我对算法的理解从“知其然”提升到了“知其所以然”，非常有成就感。而且，书中的代码示例也写得非常清晰，注释也很到位，即使你不是一个算法大神，也能跟着思路一步步走下去。我尤其喜欢它在讲解一个复杂问题时，会先从一个简单的模型入手，逐步增加复杂度，就像剥洋葱一样，让你层层深入，最终掌握核心。总而言之，如果你对算法感到困惑，或者想提升自己在实际开发中的算法应用能力，这本书绝对是你的不二之选，强烈推荐！

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对市面上很多算法书籍都持保留态度，因为它们往往侧重于理论推导和数学证明，对于实际应用场景的描述相对较少，读起来比较枯燥。而《算法问题实战策略》这本书，则完全走了一条不同的道路，它以问题为导向，以实战为出发点，为读者提供了一套系统性的解决方案。我尤其喜欢书中对于“场景化”的讲解。它不会孤立地介绍某个算法，而是会结合具体的应用场景，比如数据检索、路径规划、资源分配等等，来解释这个算法是如何被设计出来的，又在实际中发挥着怎样的作用。这种讲解方式，让算法不再是冰冷的公式，而是鲜活的、有生命力的工具。我经常在读完一个章节后，会立刻联想到自己过去遇到的类似问题，然后尝试用书中介绍的策略去分析，发现很多原本棘手的问题，在新的视角下变得豁然开朗。书中提到的很多“小技巧”和“优化思路”，虽然看似简单，但却能在实际应用中带来显著的性能提升，这让我深感受益。而且，作者在讲解过程中，并没有回避算法的复杂性，而是以一种循序渐进的方式，带领读者逐步攻克难关，这种“陪跑”式的写作风格，让我感到非常安心和有动力。这本书真的不仅仅是一本算法书，更像是一本“算法问题解决指南”，非常值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，可以用“豁然开朗”来形容。我一直觉得自己对算法的掌握停留在“知其然，不知其所以然”的阶段，即知道有这么一个算法，也能照着写出来，但遇到实际问题时，却不知道如何灵活运用，或者无法判断哪种算法更适合。而《算法问题实战策略》恰恰解决了我的这个痛点。它并没有罗列大量的算法，而是专注于如何“策略性地”解决算法问题。我最喜欢的是书中对“问题分解”和“抽象建模”的强调。它会教你如何将一个看似复杂的算法问题，拆解成若干个更小的、更容易处理的部分，然后为每个部分建立合适的模型，最后再将这些模型组合起来，形成完整的解决方案。这种思维方式，对于我来说，是颠覆性的。书中提供的大量实战案例，让我能够清晰地看到这些策略是如何在实际中应用的。例如，书中在讲解XX（这里可以根据实际内容虚构一个例子，比如“动态规划在路径选择中的应用”）时，那种层层递进的分析过程，让我对如何构建状态转移方程有了更深刻的理解。而且，书中的图示和伪代码都非常清晰，即使是复杂的算法，也能通过它们来辅助理解。这本书让我意识到，算法的应用，更像是一种“艺术”，需要策略、经验和灵活的思维，而不仅仅是死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书的时候，我并没有抱太高的期望，毕竟算法书籍市面上太多了，很难有让人眼前一亮的作品。然而，《算法问题实战策略》给了我一个巨大的惊喜。它不像其他书籍那样，上来就抛出一堆公式和定理，而是从一个个贴近实际开发需求的“问题”出发，引导读者去思考，去探索。我最欣赏的是它对于“策略”二字的解读，它不仅仅是在教你算法，更是在教你如何“想”算法，如何“用”算法。书中提出的那些思考模型和分析框架，真的让我受益匪浅。我发现，很多时候，我们之所以在算法问题上卡壳，并不是因为我们不懂某个算法，而是因为我们没有找到正确的分析问题的角度，没有形成有效的解决问题的策略。这本书就恰恰弥补了这一块的空白。它会教你如何将复杂问题分解，如何抽象出模型，如何选择最适合的算法，以及如何对算法进行调整和优化。我记得书中有一个关于XX（这里可以根据实际内容虚构一个例子，比如“缓存淘汰策略”或者“图遍历优化”）的案例，让我茅塞顿开，原来之前我一直走在弯路，这本书直接点醒了我。而且，书中的语言风格也十分易懂，没有过多的专业术语堆砌，读起来感觉像是在和一位经验丰富的工程师聊天，娓娓道来，却又句句珠玑。

评分☆☆☆☆☆

书是特别经典的一本书，但是书都给弄坏了，差评

评分☆☆☆☆☆

质量看着还可以质量看着还可以

评分☆☆☆☆☆

太给力了，很适合对算法有执着追求的人

评分☆☆☆☆☆

不过没有感觉和成体系

评分☆☆☆☆☆

看上去，书还不错，慢慢看吧

评分☆☆☆☆☆

希望能学到实战策略，还没看

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错。

评分☆☆☆☆☆

挺不错，讲的也比较细