算法设计与分析 第3版 /21世纪高等学校计算机专业核心课程规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吕国英，李茹，王文剑，任瑞征，钱宇华 著

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 算法设计
• 算法分析
• 计算机科学
• 高等教育
• 教材
• 21世纪高等学校
• 核心课程
• 计算机专业

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302391753

版次：3

商品编码：11721274

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 21世纪高等学校计算机专业核心课程规划教材

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：301

编辑推荐

备注：两种书封内容一样，随机发放。

内容简介

《算法设计与分析 第3版 21世纪高等学校计算机专业核心课程规划教材》的内容遵循《高等学校计算机科学与技术专业公共核心知识体系与课程》（教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会，2008）的知识体系，介绍算法及其设计、分析的基础知识，并通过大量例题，讲解枚举法、递推法、分治法、贪婪算法、动态规划及与图搜索有关的算法策略。除此之外，还对算法设计基本工具的使用和算法设计中的技巧做了讲解。最后通过案例的一题多解进行算法设计的实践。算法采用了接近自然语言（英语）的符号，可读性强，适合于不同程序设计语言背景的读者学习。《算法设计与分析 第3版 21世纪高等学校计算机专业核心课程规划教材》可以作为高等院校计算机及其相关专业高年级本科生和研究生算法设计课程的教材，也可作为计算机工作者、广大程序设计爱好者和信息学爱好者的参考书。

前言/序言

《算法设计与分析 第3版 / 21世纪高等学校计算机专业核心课程规划教材》的详细内容在此无法呈现，因为该教材本身就是关于算法设计与分析的深度探讨。但是，我们可以围绕算法设计与分析这一核心主题，构建一本与之相关，但又不完全重复其内容的书籍简介。这本书将着眼于算法的“为什么”和“如何在实践中应用”，而非“如何从零开始推导”。 书名暂定：《算法之道：从原理到高效实践》 图书简介： 在信息爆炸的时代，数据如同奔腾的河流，算法则是驾驭这股洪流的关键技术。从搜索引擎的智能推荐，到自动驾驶的精准导航，再到金融市场的瞬息万变，无一不彰显着算法的强大力量。《算法之道：从原理到高效实践》并非一本枯燥的算法理论堆砌，而是一次深入探索算法设计精髓、剖析高效实现路径的旅程。本书旨在为读者提供一个更广阔的视角，理解算法在现代计算科学中的核心地位，并指导读者如何在实际问题中灵活运用和优化算法，从而构建更具竞争力的软件系统。 本书的起点并非从零开始介绍各种基本数据结构和排序算法的推导，而是假定读者已具备一定的计算机科学基础，了解基本的编程概念和数据结构。我们将直接切入算法设计的核心挑战，探讨“为什么”某种算法会比另一种更优，以及“如何”根据实际场景选择、调整甚至创造出更适合特定需求的算法。 第一部分：算法的灵魂——理解设计的哲学 我们首先将深入探讨算法设计的“哲学”。这部分不是简单的罗列算法，而是聚焦于理解算法设计的指导思想和核心原则。 问题的本质与抽象： 学习如何将现实世界中的复杂问题转化为计算机可以理解和处理的模型。我们会通过一系列引人入胜的案例，例如图论问题在社交网络分析中的应用、组合优化问题在物流调度中的挑战，来阐述问题抽象的重要性。读者将学会如何识别问题的关键约束和目标，为后续的算法设计打下坚实的基础。 效率的量化与评估： 告别“大概快”的模糊概念，本书将详细介绍时间复杂度和空间复杂度之外的更深层次的效率考量。我们将探讨平均情况、最坏情况以及概率性分析在评估算法性能中的作用。通过对经典算法（如快速排序、堆排序）在不同场景下的性能对比，读者将直观感受到理论分析与实际运行之间的联系和差异。还会引入一些现代性能评估的指标，如缓存效率、指令流水线的影响等，为读者打开更全面的性能视野。 设计的思维模式： 引导读者掌握几种经典的算法设计范式，并非机械地记忆，而是理解其背后的思想。例如，我们将以“分治法”为例，分析其在图像处理、数值计算等领域的应用，强调递归和子问题独立性的重要性；“动态规划”将通过背包问题、最长公共子序列等案例，揭示最优子结构和重叠子问题的关键特征，以及如何构建递推关系；“贪心算法”将关注局部最优选择如何导向全局最优解，并探讨其适用条件和局限性；“回溯法”和“分支限界法”将深入讲解如何系统地搜索解空间，尤其在解决约束满足问题和组合优化问题中的强大威力。本书强调的不是死记硬背，而是理解每种范式解决问题的逻辑，从而能够在面对新问题时，灵活地选择或组合这些范式。 第二部分：算法的血肉——高效实现的艺术 理论的算法需要转化为高效的代码才能发挥价值。本部分将聚焦于算法的实现细节，以及如何在不同的技术栈中实现最优性能。 数据结构的深度融合： 算法的效率与所使用的数据结构息息相关。我们将超越基础的数据结构介绍，深入探讨如何根据算法的需求选择最合适的数据结构。例如，在图算法中，邻接矩阵与邻接表各有优劣，何时选择哪种，如何优化其空间和时间复杂度；在字符串匹配中，Trie树、Suffix Tree、Suffix Array等高级数据结构如何显著提升匹配效率。我们还将介绍一些现代数据结构，如Bloom Filter、Skip List等，以及它们在大数据处理和分布式系统中的应用。 编码优化的实战技巧： 理论上的最优算法在实际编码中可能因为各种原因表现不佳。本书将提供一系列实用的编码优化技巧。这包括： 内存访问模式优化： 讲解如何通过改进数据布局、避免缓存颠簸来提升缓存命中率，以及如何利用SIMD指令等硬件特性。 函数调用与循环优化： 探讨内联函数、循环展开、循环迁移等技术，以及编译器优化选项的合理使用。 避免不必要的计算： 学习如何通过预计算、记忆化（Memoization）等技术，减少重复计算。 并发与并行设计： 针对多核处理器和分布式环境，介绍如何设计并发算法，如线程安全的数据结构、锁机制的选择与优化，以及并行计算框架（如OpenMP、MPI）的基本使用。 特定场景下的算法选择与调优： 不同的应用场景对算法的要求千差万别。本书将聚焦于一些典型的应用场景，指导读者如何进行算法选择和调优。 大数据处理： 在海量数据面前，传统的内存算法可能束手无策。我们将探讨MapReduce、Spark等分布式计算框架如何支持算法的并行化，以及一些专门为大数据设计的算法，如近似算法、流式算法。 实时系统： 在对响应时间有严苛要求的实时系统中，算法的延迟和确定性至关重要。我们将讨论如何设计满足实时性要求的算法，以及如何进行时序分析。 机器学习与深度学习： 算法是机器学习的核心。我们将从算法的角度，解析一些经典的机器学习模型（如SVM、决策树）背后的算法原理，以及深度学习中反向传播算法、优化算法（如SGD、Adam）的关键实现细节和调优策略。 第三部分：算法的未来——前沿探索与应用展望 技术日新月异，算法的边界也在不断拓展。本书的最后一部分将带领读者窥探算法领域的未来趋势。 量子计算与算法： 简要介绍量子计算的基本原理，以及像Shor算法、Grover算法等颠覆性量子算法的潜在影响，为读者打开认识下一代计算的窗口。 AI驱动的算法发现： 探讨人工智能技术如何被用于辅助甚至自动化算法的发现过程，以及机器学习在算法性能预测和选择中的作用。 算法伦理与可解释性： 随着算法在社会决策中的作用越来越大，算法的公平性、透明性和可解释性成为重要的议题。我们将探讨如何设计更公平、更易于理解的算法，以及相关的挑战和研究方向。 算法在交叉学科的应用： 展望算法在生物信息学、金融工程、社会科学等领域的最新应用，展现算法的普适性和跨学科的巨大潜力。 《算法之道：从原理到高效实践》将通过大量的图示、伪代码、以及与主流编程语言（如Python、Java、C++）相关的代码片段，帮助读者将理论知识转化为实践能力。本书适合计算机科学、软件工程、人工智能等专业的学生，以及所有希望在算法领域深入发展，构建更高效、更智能软件系统的开发者和研究人员。我们相信，掌握了算法的设计哲学和高效实现之道，你将能更好地驾驭数据，创造出更多改变世界的产品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，书名“算法设计与分析”本身就充满了挑战与吸引力，而“21世纪高等学校计算机专业核心课程规划教材”的副标题则预示着其在学术界的地位和价值。翻开书页，一股浓郁的知识气息扑面而来，让我瞬间对接下来的学习旅程充满了期待。 第一眼吸引我的，是书中对基础算法的讲解。作者并没有直接抛出复杂的概念，而是从最简单、最直观的排序算法入手，比如冒泡排序、选择排序等。通过清晰的图示和逐步的代码解析，即使是对算法初学者来说，也能轻松理解其核心思想和运作流程。特别是对时间复杂度和空间复杂度的引入，用形象的比喻让原本抽象的概念变得触手可及，比如用“搬一箱书”来类比不同算法的效率差异，这种贴近生活化的讲解方式，极大地降低了学习门槛，也让我对后续更深入的算法学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书在算法的表示和描述方式上也展现了其专业性和易读性。作者并没有局限于某一种单一的伪代码风格，而是根据算法的特点，灵活运用了多种表达方式，使得算法的逻辑更加清晰。 例如，在讲解递归算法时，他会非常清晰地标明递归的基准情况和递归步骤。而在描述迭代算法时，则会精确地界定循环的边界条件和更新规则。此外，书中还大量运用了流程图和状态转移图等可视化工具，来辅助说明算法的执行过程，这对于理解一些复杂的算法流程非常有帮助。 我尤其注意到书中对算法正确性的证明部分。它不仅仅是简单地给出结论，而是通过严谨的数学推导和逻辑论证，一步步地证明算法在各种情况下都能得出正确的结果。这对于培养读者的严谨数学思维和证明能力，起到了非常重要的作用。书中对数学归纳法、反证法等证明技巧的运用，也让我受益匪浅，学会了如何用更科学的方法来验证算法的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容编排上，给我留下深刻印象的是其循序渐进的难度递进。它从易到难，从基础到进阶，有条不紊地引导读者深入理解算法的精髓。 刚开始接触时，书中关于基础数据结构如数组、链表、栈、队列等的讲解，都非常扎实，并且清晰地阐述了它们在算法设计中的重要作用。随着内容的推进，自然而然地过渡到更复杂的概念，比如树、图、堆等。 我特别喜欢书中对图算法的讲解部分。它不仅介绍了图的各种遍历方法（如DFS和BFS），还详细讲解了诸如最短路径算法（Dijkstra、Floyd）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）等。作者在阐述这些算法时，通常会先给出直观的几何解释，然后逐步引出相应的数学模型和算法描述，最后再进行复杂度分析。这种多角度的讲解方式，让我能够从不同的层面去理解和掌握这些复杂的算法。

评分☆☆☆☆☆

在学习过程中，我发现这本书在对算法进行分析时，有着非常严谨和深入的探讨。它不仅仅是列举出算法的步骤，更重要的是深入剖析了算法的内在逻辑和性能瓶颈。例如，在讲解分治策略时，作者详细阐述了如何将一个大问题分解成若干个子问题，以及如何递归地解决这些子问题，最后再将子问题的解合并起来。这种分析方法在诸如快速排序、归并排序等经典算法中得到了淋漓尽致的体现。书中对递归关系的建立和求解，以及数学归纳法的应用，都进行了非常详尽的推导，让读者不仅知其然，更知其所以然。 我尤其欣赏书中在证明算法正确性和分析复杂度时所使用的数学工具。它系统地介绍了如何运用大O表示法、Θ表示法等来刻画算法的渐进性能，并对各种常见情况下的时间复杂度进行了详细的分析。这对于我理解算法的效率边界，以及在实际应用中选择最优算法至关重要。书中通过大量的实例，将理论与实践紧密结合，让我能够将学到的知识灵活运用到解决实际问题中，培养了严谨的逻辑思维能力和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我阅读这本书的过程中，有一个方面给我留下了极其深刻的印象，那就是其对算法效率的精细化分析。书中反复强调，仅仅理解算法的工作原理是不够的，更关键的是要能够量化其性能。 作者在介绍每一类算法时，都会花费大量篇幅来分析其时间复杂度和空间复杂度。并且，他并不满足于最坏情况下的复杂度分析，还会进一步讨论平均情况和最好情况下的复杂度。这种细致入微的分析，让我认识到，在实际的软件开发中，微小的性能差异可能导致巨大的资源浪费或者效率低下。 书中对动态规划的讲解尤为精彩。通过一系列精心设计的例子，如背包问题、最长公共子序列问题等，作者逐步引导读者理解如何找出问题的最优子结构和重叠子问题，并如何构建递推关系式来求解。他详细展示了如何通过填表的方式，将原本指数级的递归解转化为多项式时间的动态规划解。这让我深刻体会到，巧妙的算法设计能够极大地提升问题的求解效率。

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内容简介

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哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

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全书既注重原理又注重实践，配有大量图表、上机实验题和练习题，内容丰富，概念讲解清楚，表达严谨，逻辑性强，语言精练，可读性好。

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内容全面、知识点详实：在内容讲授上力求详实和全面，细致解析每个知识点和各知识点的联系。

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内容简介

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嗯嗯，这本书上课做助教用的很简单实用

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教学资源包完整：提供PPT、源程序代码和部分练习题的参考答案，方便教师教学和学生学习。

评分☆☆☆☆☆

《算法设计与分析》系统地介绍了各种常用的算法设计策略，包括穷举法、分治法、贪心法、动态规划法、回溯法、分枝限界法等，并详细讨论了各种图搜索算法和计算几何设计算法。