算法学习指南
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作者(美)乔治·海涅曼
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115592446
出版时间2022-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数244页
字数287千字
定价79.8元
货号SC:9787115592446
上书时间2024-12-03
商品详情
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作者简介:
乔治·海涅曼（George T. Heineman）是一位计算机科学教授，在软件工程和算法领域有超过20 年的教学经验。他是《算法技术手册》（第2版）的作者，也是很多O’Reily视频培训课程的讲师，其中包括“Exploring Algorithms in Python”和“Working with Algorithms in Python”。他终身爱好逻辑题和数学智力题，他是Sujiken智力游戏（数独的一种变型）和Trexagon 智力游戏的发明者。
主编推荐:
（1）对关键算法、数据结构与数据类型进行详实的描述，有效提高用各种语言编写代码的质量。
（2）在解释算法的工作原理时，像讲故事一样娓娓道来，并提供大量的实验数据，对不同算法的运行时间性能进行比较。
（3）所提供的算法实现，采用的是实际代码而不是伪代码，读者可以直接运行这些代码，切身感受算法的行为和性能。
（4）书中描述算法的Python 代码并没有使用任何复杂的语法结构，因此对Python 稍有了解甚至不了解的读者（当然至少要熟悉一种其他编程语言），在阅读本书的代码时应该也不会感到困难。
媒体评论:
【推荐序——Zvi Galil，佐治亚理工学院计算机系荣誉主任，Frederick G. Storey 计算项目负责人】
算法是计算机科学的核心，对于信息时代的发展是至关重要的。它们驱动着搜索引擎，对每天数以十亿计的互联网搜索请求做出响应，并在人们通过互联网进行通信时提供隐私保护。从定制广告到在线价格查询的许多领域中，算法在消费者面前不断展现它们的身影。新媒体中涌现了许多对什么是算法以及算法可以做什么的讨论。
STEM（科学、技术、工程、数学）的快速发展推动了全球经济的可持续增长和革新的新浪潮。但是，还没有足够多的计算机科学家去发现医学、工程学甚至政府部门所需要的算法并对它们进行应用。我们需要让更多的人知道如何把算法应用于自己的领域和解决学科内的各种问题。
读者并不需要完成计算机科学专业4 年的学习才能开始学习算法。遗憾的是，关于算法的大多数在线材料和教科书都是为大学毕业生而设计的，重点介绍数学证明和计算机科学的概念。算法教科书很容易让人心怀畏惧，因为它们讨论了众多不同的算法，其中包含无数的变型和高度特定的案例。读者往往还没有读完这类教科书的第1 章就打起了退堂鼓。
使用这类教科书类似于通过阅读一本完整的字典来提高英语拼写能力。如果有一本专门的参考书，总结了容易拼错的100 个英语单词，并解释了这些单词的组成规则（或特例），显然能够带来更大的帮助。类似地，要在自己的工作中使用算法的不同背景和经验的人们需要这样一本更重视他们需求的参考书。
本书对一些算法进行了通俗易懂的介绍，使读者可以提高自己的代码运行效率。本书所有的算法是用Python 描述的，它是特别流行的也是对用户特别友好的编程语言之一，其运用的范围涵盖了数据科学、生物信息和工程学等。本书对每个算法进行了详细的解释，并用大量的插图帮助读者理解算法本质。本书的代码是开源的，可以免费从所提供的代码库中获取。
本书将会讲述计算机科学中的基本算法和数据结构，帮助读者编写精华代码。如果读者正在寻找一份需要编程技巧的技术型工作，本书有可能帮助其在面试中表现优异。我希望本书能够激发读者进一步学习算法的兴趣。
内容简介:
本书介绍算法领域的一些常见算法，如搜索、排序、散列、查找最短路径和检测环路等；讨论与算法密切相关的一些数据结构与数据类型，如数组、链表、二叉树、散列表、堆栈和图等；重点阐述算法和数据结构之间的选择。除此之外，本书还深入浅出地阐述算法复杂度的原理，并通过大量的实验数据帮助读者理解各种不同时间复杂度的算法的行为。本书在解释算法的工作原理时，就像讲故事一样娓娓道来，并提供大量的实验数据，对不同算法的运行时间性能进行比较。本书所提供的算法实现，采用的是实际代码而不是伪码，读者可以直接在自己的计算机上运行这些代码，切身感受算法的行为和性能。书中描述算法的Python代码并没有使用任何复杂的语法结构，因此对Python稍有了解甚至不了解的读者（当然至少要熟悉一种其他编程语言），在阅读本书的代码时应该也不会感到困难。本书尤其适合计算机相关专业的大学生和其他相关领域的编程爱好者学习算法时使用，可为读者深入学习算法打下坚实基础。
目录:
序
前言
第1章解决问题
1.1什么是算法？
1.2在一个任意的列表中查找优选值
1.3对关键操作进行计数
1.4可以预测算法性能的模型
1.5在一个随机列表中查找两个优选值
1.6锦标赛算法
1.7时间复杂度和空间复杂度
1.8总结
1.9挑战练习
第2章分析算法
2.1使用实验模型预测性能
2.2乘法可以更快
2.3性能分类
2.4渐进性分析
2.5对所有操作进行计数
2.6对所有字节进行计数
2.7关上一扇门，打开另一扇门
2.8二分数组搜索
2.9几乎和元一样简单
2.10一石二鸟
2.11综述
2.12曲线拟合与上下界的比较
2.13总结
2.14挑战练习
第3章更好的散列，更适意的人生
3.1值与键相关联
3.2散列函数和散列码
3.3（key，value）对的可散列结构
3.4使用线性探查法检测和解决冲突
3.5用链表实现分离链表
3.6从链表中删除一个数据项
3.7评估
3.8增长的散列表
3.9分析动态散列表的性能
3.10完美散列
3.11对（key，value）对进行迭代
3.12总结
3.13挑战练习
第4章堆起来！
4.1优选二叉堆
4.2插入（value，priority）对
4.3删除具有优选优先级的值
4.4用数
...
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