程序语言的奥妙：算法解读 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[日] 杉浦贤 著，李克秋 译

图书标签:

• 算法
• 程序设计
• 数据结构
• 编程入门
• 计算机科学
• 代码解读
• 逻辑思维
• 问题解决
• 学习笔记
• 理论基础

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030346377

版次：1

商品编码：11615983

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：162

字数：175000

正文语种：中文

内容简介

在我们生活的世界中，各种各样形形色色的事物和现象，其中都必定包含着科学的成分。在这些成分中，有些是你所熟知的，有些是你未知的，有些是你还一知半解的。面对未知的世界，好奇的你是不是有很多疑惑、不解和期待呢？！“形形色色的科学”趣味科普丛书，把我们身边方方面面的科学知识活灵活现、生动有趣地展示给你，让你在畅快阅读中收获这些鲜活的科学知识！
　　21世纪，飞速发展的计算机技术深入到手机、电视、数码相机、游戏机等的生活必备产品中。计算机都是依靠程序来运行的。为了编写出能够在计算机上运行良好的程序就必须学习计算机算法的知识。《程序语言的奥妙：算法解读》用流程图、程序语言等日常生活中经常出现的事物为工具，以图解的形式讲解了算法的相关知识，即使是不具备计算机知识的初学者，也能够轻松理解。

作者简介

　　杉浦贤，在系统负载有限公司担任过微机控制相关的程序编制工作。现主要利用C、C++、C#、VB、.NET等语言从事在Windows上可用的软件开发工作。此外，在软件公司做新人培训工作，同时也是计算机专业学校的兼职讲师。著作有《简明图解算法的基础与体系》等书。

内页插图

目录

目录
第1章 什么是算法？
001 烹饪用的食谱就是算法 002
002 算法是古老的智慧 004
003 懂得了算法游戏水平会更高 006
004 算法必须满足“有效性”和“终止性” 008
005 算法有很多种类 010
COLUMN 算法的基础—结构化程序设计的思想 012
第2章 变量和数组
006 数据是各种各样的信息 014
007 所有的数据都有类型 016
008 值是数值、文字等的具体表现 018
009 变量是放入值的箱子 020
010 变量通过“变量名”区别 022
011 赋值语句有给变量赋值的能力 024
012 变量到变量的代入，是一个变量中的值被存储在另一个变量中 026
013 变量也有数据类型 028
014 连续排列的相同数据类型的元素集合称为数组 030
015 数组用“数组名”区分 032
016 数组的各元素用元素编号辨别 034
017 数组是有效存储相关联数据的储物柜 036
018 二维数组类似宾馆的房间 038
019 数组的各元素通过两个下标标识 040
020 字符串是字符数据的数组 042
021 字符串的字符长度由字符长度变量或“哨兵”管理 044
COLUMN 常用的变量名 046
第3章 数据结构
022 实现对大量数据进行高效管理—数据构造 048
023 数据结构有很多种 050
024 如同向上堆书一样的数据结构是栈 052
025 在收银台排队一样的数据结构是等待队列 054
026 用绳子把数据连起来的数据管理方式—链表 056
027 单向链表：从一端开始可以遍历所有数据 058
028 双向链表：从双向开始都可以遍历所有数据 060
029 查找第N 个元素时数组比较快，链表比较慢 062
030 插入和删除数据时链表比较快，数组比较慢 064
031 环形缓冲：一旦到达末尾即返回到开头 066
032 二叉树：一个父结点两个子结点组成的结构 068
033 堆：父结点的值不得比子结点的值大的二叉树 070
034 哈希表：数组和链表组合的一种数据结构 072
035 图：结点和边连接的形式 074
COLUMN 从0开始还是从1开始？ 076
第4章 基本的算法 077
036 执行循环操作求1~N的和 078
037 使用数组保存数列的值 080
038 用变量求数组元素值的和 082
039 用计数器求数组的有效元素数 084
040 根据数组的各元素和以及元素个数求数组的平均值 086
041 求数组元素的最大值要使用保存最大值的变量 088
042 使用变量保存最小值求数组的最小值 090
043 使用其他的数组存放数组元素的顺序 092
044 以秒为单位的时间大小的比较 094
045 求时间差时，将差再表示成时间形式 096
046 利用临时变量交换两个变量的值 098
047 用欧几里得相除法求2个数的最大公约数 100
COLUMN 代码和数据存在哪里？ 102
第5章 排序和搜索 103
048 排序是指按照一定规则对元素对象进行排列摆放 104
049 多种多样的排序算法 106
050 把数据放于其他数组（桶）来进行排序的“桶排序” 108
051 从数值的低位开始依次重复桶排序的“基数排序” 110
052 选择最小值（最大值）与排好序的末位交换的“简单选择法” 112
053 相邻数据交换的“简单交换法”（冒泡排序） 114
054 在已排序数据的正确位置插入数据的“简单插入法” 116
055 把数据列按照一定间隔分组而进行排序的“希尔排序” 118
056 把多个排序结果的数列合在一起的“合并”（归并） 120
057 利用归并的算法进行排序的归并排序 122
058 通过与基准数据比较大小并把数列进行二分的“快速排序” 124
059 利用堆的构造进行排序的“堆排序” 126
060 搜索是从多个数据中找出目标数据 128
061 从首位元素开始逐个进行比较处理的“线性查找” 130
062 能够从排好序的数列中快速找出数据的“二分查找” 132
063 在给定字符串中查找指定字符串位置的“字符串查找” 134
064 从不一致字符的位置和局部字符串的结构提高查找效率的KMP法 136
065 从局部字符串的末尾到开头比较字符的BM法 138
COLUMN 利用关系数据库进行排序和查找 140
第6章 其他算法 141
066 通过活用微分来求高次方程式解的牛顿法 142
067 联合方程组的求解方法是高斯消元法 144
068 根据梯形面积的计算求定积分值的梯形法 146
069 用于求最短时间、最短距离之类的最优路径的方法：基于图的迪杰斯特拉法 148
070 判断自然数n是否是素数的“埃拉托色尼筛法” 150
071 利用递归调用求n的阶乘 152
COLUMN 算法和流程图 154
第7章 算法的复杂度 155
072 算法的复杂度中有时间复杂度和空间复杂度 156
073 时间复杂度通过“运算”、“条件比较”、“代入处理”等操作次数来测量 158
074 算法的复杂度用“O记法”来表示 160
COLUMN 提高编程能力的方法 162
参考文献 163

前言/序言

程序语言的奥妙：算法解读 洞察编程世界的底层逻辑，解锁计算思维的无限潜能。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是对程序设计背后深邃思想的探索之旅。我们将一起揭开程序语言神秘的面纱，深入理解那些构成现代数字世界的基石——算法。本书旨在通过清晰的阐释和生动的案例，帮助读者构建起对算法强大的认知体系，从而更自如、更有效地驾驭各种编程语言，解决现实世界中的复杂问题。 为何理解算法至关重要？ 在当今这个数据爆炸、技术飞速发展的时代，程序语言已成为我们表达思想、解决问题的有力工具。然而，仅仅掌握语法和API的应用，如同只学会了写字，却不理解文章的结构与深意。真正的编程大师，能够将问题转化为高效、优雅的解决方案，而这正是算法的魅力所在。算法是解决问题的步骤和方法，是计算思维的核心。理解算法，意味着理解程序是如何思考、如何决策、如何优化的。这不仅能让你成为一个更出色的程序员，更能让你在分析问题、设计系统时拥有更宏观、更具洞察力的视角。 想象一下，当我们在解决一个复杂的排序问题时，是选择简单直接但效率低下的冒泡排序，还是选择更精妙但需要深入理解的快速排序或归并排序？当我们在处理海量数据时，如何设计才能避免性能瓶颈？这些问题的答案，都蕴藏在算法的智慧之中。本书将带领你穿越不同类型的算法世界，理解它们的设计原理、适用场景以及性能特点，让你在面对实际编程挑战时，能够做出最明智的选择。 本书将带你走进一个怎样的知识殿堂？ 本书将系统性地为你剖析算法的方方面面，从基础概念的建立，到经典算法的深度解析，再到实际应用中的优化技巧，层层递进，循序渐进。 第一部分：算法的基石——概念与思维 什么是算法？ 我们将从最根本的层面定义算法，理解它作为一套明确、有限、可执行指令集合的本质。我们将探讨算法的几个关键特性：输入、输出、确定性、有限性以及有效性。通过生活中的类比，如食谱、导航路线等，让你直观地理解算法的概念，消除对它的神秘感。 计算思维的养成。 算法是计算思维的载体。本书将引导你如何将现实世界的问题抽象成计算机可以理解的模型，如何进行分解、模式识别、抽象和算法设计。你将学会用一种系统化、逻辑化的方式去思考问题，并将其转化为可执行的步骤。 程序语言与算法的桥梁。 我们将探讨不同程序语言在表达和实现算法上的异同。理解如何将抽象的算法思路，转化为具体可执行的代码。我们会强调，语言是工具，而算法是思维，掌握了算法，才能更好地驾驭工具。 第二部分：经典算法的深度解析 我们将深入剖析一系列在计算机科学领域具有里程碑意义的经典算法，让你领略它们的精妙与强大。 排序算法的演进。 从基础的插入排序、选择排序、冒泡排序，到更高效的快速排序、归并排序、堆排序，再到适用于特定场景的计数排序、桶排序、基数排序。我们将详细讲解每种算法的工作原理，分析它们的时空复杂度，并通过图示和伪代码，帮助你彻底理解它们的运作机制。你将明白，为什么在不同的数据规模和分布下，选择不同的排序算法会对程序性能产生巨大影响。 查找算法的智慧。 线性查找的简单，二分查找的高效，哈希查找的闪电速度，以及各种树形查找（如二叉搜索树、平衡二叉树）的灵活。我们将探讨它们的实现方式，分析它们的搜索效率，并讨论在不同数据结构下查找算法的适用性。 图算法的探索。 图是描述关系数据最自然的方式。我们将从图的表示（邻接矩阵、邻接表）开始，深入讲解一系列核心图算法，包括： 图的遍历： 广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），理解它们如何系统地访问图中的所有节点，以及它们在路径查找、连通性判断等方面的应用。 最短路径算法： Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法，解决在带权图中寻找两点间最短路径的问题，这些算法在导航系统、网络路由等领域有着广泛应用。 最小生成树算法： Prim算法、Kruskal算法，在解决网络连接、成本优化等问题中发挥着重要作用。 递归与分治策略。 递归是解决许多复杂问题的强大武器，如斐波那契数列、阶乘计算、汉诺塔问题等。我们将深入理解递归的原理，掌握如何设计递归函数，并学习分治策略，即“分而治之”的思想，如何将大问题分解成若干个小问题，逐个解决后再合并。 动态规划的精髓。 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构的问题的利器。我们将从最简单的例子出发，逐步揭示动态规划的核心思想：记忆化和自底向上。通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，让你掌握如何识别动态规划问题，并设计出高效的解法。 第三部分：算法的应用与优化 理解了算法的原理，更重要的是将其应用于实际问题，并进行优化。 算法的时空复杂度分析。 这是评估算法效率的关键。我们将详细讲解大O表示法，让你能够准确地分析算法的时间复杂度和空间复杂度，从而在众多算法中选择出最优解。 常见数据结构的巧妙运用。 数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等数据结构，与算法是密不可分的。我们将探讨不同的数据结构如何影响算法的效率，以及如何根据问题特点选择最合适的数据结构。 算法的工程实践。 除了理论知识，我们还将讨论在实际编程中如何编写清晰、可维护、高效的算法代码。包括代码风格、调试技巧、以及如何避免常见的陷阱。 算法在不同领域的应用。 从搜索引擎的 PageRank 算法，到推荐系统的协同过滤算法，再到人工智能中的机器学习算法，本书将穿插介绍这些算法在现实世界中的惊艳应用，激发你对算法更浓厚的兴趣。 面试中的算法考察。 本书也将为你准备技术面试中的算法题提供坚实的基础。通过对常见算法题型的分析和解题思路的讲解，帮助你从容应对各类面试挑战。 本书的独特价值： 深入浅出，易于理解。 我们将避免过多的学术术语，通过清晰的语言、生动的类比和形象的图示，将复杂的算法概念变得直观易懂。 理论与实践相结合。 本书不仅讲解算法原理，更注重算法的实际应用和优化。通过丰富的代码示例和思考题，帮助你将所学知识融会贯通。 构建计算思维。 本书的核心目标是帮助你建立起一套强大的计算思维模式，让你能够以更系统、更高效的方式解决各种问题，而不仅仅局限于编程。 激发学习兴趣。 通过展现算法的奥妙和在各个领域的广泛应用，本书旨在激发读者对编程和计算机科学的持久学习热情。 适合读者： 初学者： 希望系统学习算法，为后续的编程学习打下坚实基础的初学者。 在校学生： 计算机科学、软件工程等相关专业的学生，需要深入理解算法理论和实践。 开发者： 希望提升编程能力，优化程序性能，解决复杂技术问题的程序员。 技术爱好者： 对计算机科学和算法充满好奇，希望了解数字世界底层逻辑的读者。 在阅读本书的过程中，你将不仅仅是学习代码，更是学习一种思维方式，一种解决问题的能力。 准备好踏上这段精彩的旅程，解锁程序语言的奥妙，掌握算法的精髓，让你的编程之路更加宽广！

评分☆☆☆☆☆

当我看到《程序语言的奥妙：算法解读》这本书时，脑海中立刻浮现出无数种可能性。我一直觉得，程序语言的设计和算法的研究是相辅相成的，就像硬币的两面。没有好的语言特性，再精妙的算法也难以高效实现；而没有对算法的深刻理解，再强大的语言也可能被滥用。这本书的名字，精准地抓住了这一点。我猜测，它不会仅仅是教你如何使用某个语言来写代码，也不会仅仅是讲解各种算法的理论。而是要通过“解读”的方式，将这两者巧妙地融合在一起。我期待看到的是，作者如何以编程语言为载体，来展示算法的精妙之处。比如，可能通过对比不同语言实现同一算法的效率差异，来引出对算法本身复杂度的分析；或者，通过讲解某种语言特性的设计初衷，来揭示其与某种算法的天然契合度。我非常好奇，书中是否会探讨一些“设计模式”与算法之间的联系，毕竟，很多设计模式本身就是对常见算法的抽象和封装。这种“奥妙”的解读，如果能让我看到代码背后更深层的逻辑和智慧，那将是极大的收获。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本书，我就被它那充满诗意的书名所吸引——《程序语言的奥妙：算法解读》。名字本身就带着一种探索未知的神秘感，仿佛在邀请读者一同潜入那些代码背后的深邃世界。我一直觉得，编程语言不仅仅是枯燥的符号和命令，它们更像是一种表达思想、解决问题的独特语言，而算法，则是这门语言的核心灵魂。这本书，似乎就是要揭示隐藏在各种语言结构之下的，那些精巧的算法设计是如何运作的。我期待它能以一种我从未想象过的方式，阐释那些抽象的逻辑，将看似复杂的概念变得生动易懂。从标题来看，这本书应该不会仅仅停留在语法层面，而是会深入到语言的设计哲学，以及算法如何被巧妙地嵌入其中，形成强大的功能。我个人对不同编程范式（比如命令式、声明式、函数式）在算法实现上的差异很感兴趣，希望这本书能在这方面有所着笔，让我更深刻地理解不同语言的优势与局限。同时，我也好奇作者会如何通过“解读”的方式，将算法的原理与具体的语言特性联系起来，是会从宏观的理论出发，还是会通过大量的代码实例来印证？这种“奥妙”二字，着实勾起了我强烈的求知欲。

评分☆☆☆☆☆

《程序语言的奥妙：算法解读》这个书名，让我对这本书的期待值瞬间拉满了。我一直在寻找一本能够真正帮我理解“为什么”而不是仅仅“怎么做”的书。很多时候，我们学习编程语言，就像在学习一门新外语，掌握了词汇和语法，却不知道如何组织语言来表达更深邃的思想。而“算法解读”，恰恰点出了这本书可能要做的就是连接这两者。我预感，作者并非要教我们如何写出“看起来很酷”的代码，而是要让我们明白，那些看似简单的语言特性，背后可能蕴含着多么精妙的算法设计。想想看，一个简单的循环，在不同语言里写法可能略有差异，但其底层的算法逻辑是否也存在微妙的区别？又或者，某些语言特性本身就是为了更好地支持特定的算法而诞生的？我希望这本书能带我领略其中的“奥妙”，比如，某些高级语言的特性是如何抽象化了底层的算法复杂度，让开发者能够更专注于业务逻辑。我也很好奇，书里会不会提及一些算法与程序语言设计哲学之间的互动关系，例如，函数式编程对不变性的强调，如何影响了某些算法的实现思路？

评分☆☆☆☆☆

拿到《程序语言的奥妙：算法解读》这本书，我的第一反应就是“这名字可真够劲的！”。我向来对那些能够深入浅出的技术书籍情有独钟，尤其是那种能把复杂概念讲得像聊天一样轻松的书。《程序语言的奥妙：算法解读》给我的感觉就是如此，它没有那种板着脸的学术腔调，反而带着一种邀请你一起探险的语气。我猜测，这本书的重点不在于罗列大量的语法规则，而是要挖掘隐藏在代码背后的思维方式。算法，这个词听起来总是让人有点望而生畏，但这本书的名字暗示了它会将算法的“奥妙”之处展现在我们面前，而且是结合着程序语言来谈。我设想，它可能会通过一些经典算法的实现，来展示不同程序语言在表达上的优雅或高效之处。例如，递归算法在函数式语言中可能显得尤为自然，而迭代算法则在命令式语言中更为常见。作者会不会对比这些不同的实现方式，并深入分析其背后的逻辑和性能考量？我非常期待能看到书中对特定算法（比如排序、搜索、图遍历等）在不同语言环境下的“解读”，理解它们是如何被“翻译”成可执行的代码，以及为什么这样翻译会“奥妙”。

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《程序语言的奥妙：算法解读》这个书名，成功地激发了我探索的欲望。我总觉得，真正高明的程序员，不仅仅是代码的生产者，更是算法的思考者。而程序语言，则是他们表达这些思考的工具。这本书的名字，恰好暗示了它将带领我们走进这“工具”与“思考”之间的桥梁。我期待它能让我明白，为什么某些语言在处理特定类型的算法时会显得如此“自然”或“强大”。这种“奥妙”，或许就隐藏在语言的设计哲学里，又或许就体现在它对某些算法模型的原生支持上。我希望能在这本书中找到答案，比如，为什么函数式语言擅长处理高并发场景，这背后是否与某些特定的算法思想有关？或者，面向对象编程的思想，又是如何影响了算法的组织和复用？我希望这本书不仅仅是知识的灌输，更是一种思维方式的启迪，能让我看到代码背后的逻辑之美，以及算法设计之巧。能够通过“解读”的方式，将程序语言的抽象概念与算法的实用性紧密结合，这对我来说，将是一次非常宝贵的学习体验。

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正版，速度快，物流服务态度好

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好书，慢慢品读

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日本科普值得收藏日本科普值得收藏

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挺好，书也很精良。内容还需要细看。算法的书不好讲。

评分☆☆☆☆☆

买回来就看两天，都不知道把书丢哪了，内容还是不错的。

评分☆☆☆☆☆

这套书都非常棒，中国应该有人在教材上下功夫。

评分☆☆☆☆☆

书不错，好评，真的是入门!浅显易懂!比较实用。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

到货好快，看了之后再评。