数据与算法/清华大学电子工程系核心课系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

吴及，陈健生，白铂 著

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 清华大学
• 电子工程
• 计算机科学
• 核心教材
• 教材
• 数据与算法
• 编程
• 计算机基础

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302468813

版次：1

商品编码：12184595

包装：平装

丛书名： 清华大学电子工程系核心课系列教材

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：346

字数：565000

正文语种：中文

编辑推荐

　　

为了解决膨胀的知识量与有限的学制之间的矛盾，提高教学效率和质量，培养拔尖型创新人才，清华大学电子工程系进行了全面的教学改革。在梳理出电子信息科学与技术知识构架的基础上，构建起了全新的课程体系。本书是清华大学电子工程系核心课系列教材之一，由清华大学副校长王希勤教授作序推荐。
　　随着大数据和数据科学的兴起和发展，如何看待、处理和利用数据，已经成为理论和应用价值巨大的科学领域。本书从数据与算法的相互作用出发，涵盖数据结构、数学模型、数值分析和算法设计思想等相互关联的重要内容，有利于从整体上学习和把握这个学科的基础知识，培养基础能力。
　　书中，问题和算法两个视角构成了纵横交织的网络，帮助读者更清楚地看到数据和算法的相互关系，更透彻地理解数值和非数值问题的差异和共性，帮助读者更全面地提升利用计算机作为工具解决实际问题的能力。
　　
　　

内容简介

　　

本书从数据与算法的相互关系入手，内容涵盖了传统的数据结构和数值分析，并增加了数学模型和算法设计思想的介绍。
　　全书分四部分，第一部分，介绍数据、数学模型和算法的基本概念，是全书的基础；数据结构部分从数学模型和问题的角度介绍线性结构、树结构、图结构，以及查找和排序这两种*常见的非数值问题；数值分析部分从问题的角度介绍误差分析、实数的表示和运算、一元非线性方程、线性方程组、拟合与插值、*优化问题；第四部分，从算法设计思想的角度介绍蛮力法、分治法、贪心法、动态规划、搜索算法和随机算法，以及求解具体问题时的应用实例。
　　
　　

作者简介

吴及，清华大学电子工程系副系主任，长聘副教授，博士生导师。1996年和2001年在清华大学电子工程系获得学士和工学博士学位。2013—2015年在美国佐治亚理工学院担任访问学者。主要从事数据与算法方面的教学工作，以及人工智能和大数据领域的研究工作。2006起担任清华-讯飞语音技术联合实验室主任。目前是中国语音产业联盟技术工作组组长。先后获得2011年度国家科技进步二等奖和2014年度北京市科学技术奖一等奖。已在国内外刊物和学术会议上发表论文一百余篇，现在为IEEE高级会员。

陈健生，博士，出生于安徽省芜湖市，毕业于清华大学计算机科学与技术系（学士、硕士）和香港中文大学计算机科学与工程系（博士）。目前在清华大学电子工程系任副教授，博士生导师。教学方面，担任电子系本科生核心课“数据与算法”及限选课“视听信息系统导论”的主讲教师；曾获清华大学第六届青年教师教学大赛理工科一等奖。主要研究领域为计算机视觉与机器学习。在国际期刊及会议上发表有多篇论文，曾获2013年度北京市科学技术奖一等奖。

白铂，男，1982年生于陕西西安，2004年毕业于西安电子科技大学，获学士学位，陕西省优秀毕业生。2010毕业于清华大学，获博士学位，电子系学术新秀。2010—2012年在香港科技大学做博士后研究。随后，进入清华大学电子系任讲师，硕士生导师。曾获2016年清华大学青年教师教学基本功大赛一等奖（理工组）。2017年加入华为技术有限公司2012实验室，任未来网络理论实验室高级研究员。研究方向包括无线协作资源分配、Cloud/Fog-无线计算网络、网络信息论、网络大数据分析等。发表学术论文近80篇，其中SCI检索论文近30篇，曾获IEEE ICC 2016*佳论文奖。

目录

第 1章数据、数学模型和算法 ................................................................................ 1
1.1数据时代 ................................................................................................... 1
1.1.1什么是数据 ..................................................................................... 1
1.1.2大数据时代 ..................................................................................... 2
1.1.3数据的重要性 .................................................................................. 4
1.2数据的表示 ................................................................................................ 5
1.2.1二元关系及其性质 ........................................................................... 5
1.2.2数据的逻辑结构 .............................................................................. 9
1.2.3数据的存储结构 .............................................................................12
1.2.4抽象数据类型 .................................................................................12
1.3数学模型 ..................................................................................................13
1.3.1什么是数学模型 .............................................................................13
1.3.2数学模型的种类 .............................................................................14
1.3.3数学模型与计算机 ..........................................................................15
1.3.4数据结构 .......................................................................................16
1.4算法及复杂度分析 .....................................................................................16
1.4.1什么是算法 ....................................................................................16
1.4.2问题与解 .......................................................................................17
1.4.3算法的分析与评价 ..........................................................................18
1.5本章小结 ..................................................................................................22
第 2章线性结构...................................................................................................24
2.1线性表 .....................................................................................................24
2.1.1线性表的概念及其抽象数据类型 ......................................................24
2.1.2线性表的顺序存储——顺序表 .........................................................27
2.1.3线性表的链式存储——链表 .............................................................30
2.1.4线性表小结 ....................................................................................35
2.2栈 ............................................................................................................35
2.2.1栈的概念与实现 .............................................................................35
2.2.2栈的应用 .......................................................................................38
2.2.3递归 ..............................................................................................41
2.3队列 .........................................................................................................48
2.3.1队列的概念与实现 ..........................................................................48
2.3.2优先级队列 ....................................................................................51
2.4字符串 .....................................................................................................55
2.4.1字符串的概念和 ADT ......................................................................55
2.4.2字符串的存储表示 ..........................................................................56
2.4.3字符串的模式匹配和简单匹配算法 ...................................................57
2.4.4 KMP算法 .....................................................................................58
2.5本章小结 ..................................................................................................61
第 3章树与二叉树 ...............................................................................................62
3.1树的基本概念 ...........................................................................................62
3.1.1普遍存在的树结构 ..........................................................................62
3.1.2树的定义和性质 .............................................................................65
3.2二叉树 .....................................................................................................67
3.2.1二叉树的定义和性质 .......................................................................68
3.2.2二叉树的表示和实现 .......................................................................70
3.2.3二叉树的遍历 .................................................................................76
3.2.4二叉树运算 ....................................................................................81
3.2.5二叉树的建立 .................................................................................83
3.3二叉树的应用 ...........................................................................................84
3.3.1表达式求值 ....................................................................................84
3.3.2二叉搜索树 ....................................................................................85
3.3.3 Hu.man树与编码 ..........................................................................89
3.3.4堆 .................................................................................................95
3.4并查集 ................................................................................................... 102
3.5本章小结 ................................................................................................ 103
第 4章图........................................................................................................... 105
4.1图的基本概念 ......................................................................................... 105
4.1.1图的定义和概念 ........................................................................... 105
4.1.2图的抽象数据类型 ........................................................................ 110
4.1.3欧拉路径 ..................................................................................... 110
4.2图的存储结构 ......................................................................................... 112
4.2.1图的邻接矩阵表示 ........................................................................ 112
4.2.2图的邻接表表示 ........................................................................... 115
4.2.3图的其他表示方法 ........................................................................ 119
4.3图的遍历 ................................................................................................ 122
4.3.1图的深度优先遍历 ........................................................................ 123
目录 IX
4.3.2图的广度优先遍历 ........................................................................ 124
4.3.3图遍历的应用 ............................................................................... 125
4.3.4图的连通性 .................................................................................. 128
4.4有向图与有向无环图 ............................................................................... 129
4.4.1有向图的连通性和传递闭包 ........................................................... 129
4.4.2有向无环图和拓扑排序 ................................................................. 132
4.4.3关键路径 ..................................................................................... 135
4.5最小生成树 ............................................................................................. 137
4.5.1图的生成树与最小生成树 .............................................................. 137
4.5.2普里姆 (Prim)算法 ...................................................................... 139
4.5.3克鲁斯卡尔 (Kruskal)算法 ............................................................ 142
4.6最短路径问题 ......................................................................................... 144
4.6.1单源最短路径 ............................................................................... 145
4.6.2全源最短路径 ............................................................................... 147
4.7最大流 ................................................................................................... 149
4.7.1网络流的基本概念 ........................................................................ 150
4.7.2 Ford-Fulkerson方法 ..................................................................... 151
4.8匹配 ....................................................................................................... 154
4.8.1二分图和匹配的基本概念 .............................................................. 154
4.8.2匈牙利算法 .................................................................................. 155
4.8.3最大匹配与最大流 ........................................................................ 157
4.9本章小结 ................................................................................................ 157

精彩书摘

　　第 1章数据、数学模型和算法
　　1.1数据时代
　　大数据 (big data)是当今学术界和产业界最炙手可热的名词之一，其重要性和价值已经得到广泛的认同。数据科学，也继实验科学、理论科学、计算机仿真之后，被称为科学研究的第四范式。为什么数据处理技术会得到如此普遍的重视？为什么人类会对数据中的价值寄予如此巨大的期望？又为什么人类社会发展到今天，数据的重要性会特别地凸显出来呢？我们从什么是数据谈起。
　　1.1.1什么是数据
　　“数”是人们用来表示事物的量的基本数学概念。在人类发展的历史上，这种抽象的“数”的概念是从具体事物中逐步获得和建立起来的。例如“一个苹果”“二个橘子”“三个香蕉”描述的是具体的事物，而“一”“二”“三”则是与具体事物无关的抽象的“数”。另一个相关的概念是“数字”，数字是人们用来计数的符号，如现在人们常用的阿拉伯数字“1”“2”“3”，又如中文的数字“一”“二”“三”和罗马数字“Ⅰ”“Ⅱ”“Ⅲ”。而我们在这里要讨论的“数据”，则是一个范围大得多的概念。
　　数据是客观事物的符号表示，往往是通过对客观事物的观察得到的未经加工的原始素材，是包含知识和信息的原始材料。在今天的信息社会中，数据可以说无处不在，其表现形式也是多种多样，例如：
　　文字和符号 :不仅普遍存在于书籍、报纸等传统的纸质媒介上，也广泛存在于计算机、手机、平板电脑等电子设备上；既包括今天人们使用的各种文字符号，也包括从远古时代遗存下来的象形文字和甲骨文等。
　　多媒体数据：计算机的图形界面、广播电视电影、数码相机 (DC)和数码摄像机 (DV)，使得我们身处于丰富多彩的多媒体时代。多媒体数据的采集、保存和播放已经非常方便；图像、音频、视频等各种媒体数据在我们的日常生活中随处可见。
　　通信信号：电信号和电磁波已经成为人类社会信息最方便快捷的传输方式，这些用于通信和控制的电话信号、导航信号、手机信号、广播信号，无论是在发送端还是在接收端都是数据。
　　传感器采集的数据：通过各种各样的温度传感器、压力传感器，以及 CT、B超、声呐等，人们可以采集到各种各样能够描述客观事物的数据。
　　社会性数据：人类社会生活的方方面面同样需要大量数据来描述，如社会普查数据、人口统计数据和民意调查数据等，著名的如美国总统大选期间盖洛普所做的候选人支持率的民意测验；也包括紧密联系我们日常生活的经济运行数据，如物价、收入等。随着社交网络的发展和普及，人们之间通过互联网和移动互联网的交互行为也成为重要的海量数据来源。
　　可以很清楚地看到对数据的掌握和处理是当今社会的一个基本问题，在科研活动、经济活动、文化活动和政治活动中，我们随时都会面对各种各样的数据。数据和对数据的处理与我们每个人都息息相关。
　　我们在这里讨论的数据，进一步被特指为能够输入到计算机并被计算机处理的。
　　1.1.2大数据时代
　　数据处理技术包括了数据的获取、数据的存储、数据的传输，以及针对数据的计算等。
　　数据是客观事物的表示和描述，人具有很强的获取数据的能力，如人对客观事物的观察，社会普查等；数据获取也可以通过多种多样的设备，如温度和压力等各种传感器，万用表和光谱仪等各种测量仪器，照相机和摄像机等图像视频采集设备，麦克风和录音机等声音采集设备，雷达接收机和卫星接收机等信号接收设备等。
　　传统的数据存储主要依靠纸质媒介，如书籍、报表和纸质文件等，典型的模拟存储介质有胶片和磁带。随着数字技术的发展，数字存储介质已经成为主流。从大型的磁盘存储系统，到容量越来越大的计算机硬盘，再到便携的移动硬盘、 U盘、光盘和闪存卡，存储容量不断增大，而且价格越来越便宜。
　　语言交流和书信曾是人类历史上数据传输和信息交互的主要手段。电磁波和电信号的发现和利用，造就了电话、电报等快捷的数据传输方式。互联网、移动通信，以及 USB和 IEEE 1394等高速率数据传输技术的发展，使数据传输的快速、高效和方便达到了前所未有的程度。
　　面向数据的计算涵盖了对数据的分析、管理和利用。其中既包括了以处理器性能为代表的计算能力，又包括了对数据进行处理以实现信息抽取和知识发现的技术方法。
　　随着信息技术的飞速发展，人类在数据采集、数据存储和数据传输方面的能力得到了长足的发展。我们都知道，二进制是数字计算机的基础，计算机存储容量的基本单位是字节 (Byte)，每个字节包含 8个二进制位。为了描述不同规模的数据，人们定义了一系列的数据计量单位：
　　Bytes → Kilobyte(210 Bytes) → Megabyte(220 Bytes) → Gigabyte(230 Bytes) → Terabyte(240 Bytes) →Petabyte(250 Bytes)→Exabyte(260 Bytes)→Zettabyte(270 Bytes)→ Yottabyte(280 Bytes)
　　其中我们比较熟悉的有千字节 (KB)、兆字节 (MB)和吉字节 (GB)。我们甚至难以想象更大的数据量单位意味着什么？美国国会图书馆所有藏书的数据约为 10TB。按照 2001年的数据估算，美国国家航空航天局地球观测系统 (Earth Observing System)三年的数据总和约为 1PB[1]。据称 1个 ZB大概相当于全世界所有海滩上的沙子总和，而 1个 YB大概相当于 7000人体内的原子数总和 [2]。如果以每分钟 1MB的速度不间断播放 MP3格式的歌曲，1ZB存储的歌曲可以让人听上 19亿年。
　　根据 IDC的统计和预测， 2007年全球数据量约为 161EB；2008年激增到 487EB；金融危机的 2009年，全球数据量达到 0.8ZB，增长 62％； 2010年进一步增长到 1.2ZB，约为 2007年的 8倍；而到 2020年，这一数字将达到 35ZB。人类所拥有的数据量还在以更快的速度增长， 2010年 3月，视频网站 YouTube宣布每分钟就会有 24小时的视频被上传，而到了 2010年 11月，每分钟上传至 YouTube的视频长度已达 35小时。根据 YouTube产品管理负责人的计算：“如果美国三大电视网每天播放 24小时，一周 7天，一年 365天不间断播放 60年，那么这些视频内容才与 YouTube每 30天增加的内容一样多。 ”而到了 2012年 5月，每分钟上传的视频长度已经超过 72小时，YouTube上已经有超过一万亿个视频。
　　2012年初，Royal Pingdom网站给出 2011年与互联网相关的一些统计数据：
　　.全世界有 31.46亿个电子邮件账户；
　　.全世界有 5.55亿个网站，其中有 3亿个是在 2011年创建的；
　　.全世界有 21亿互联网用户；
　　. 3.5亿用户使用移动设备登录互联网；
　　.全世界有超过 24亿个社交媒体账户；
　　.全球有 26亿个即时通信账户；
　　.截至 2011年 10月，互联网用户每月在线浏览视频量达到 2014亿个；
　　.截至 2011年中期，Facebook上有 1000亿张照片；
　　. Flickr上有 5100万注册用户，这些用户每天上传 450万张照片。 Flickr上一共有 60亿张照片。
　　很显然，人类获取和生产数据的能力已经十分惊人，当今的时代已经是一个“数据爆炸”的时代。为了应对数据爆炸性的增长，最近二十年以来，人类在数据存储能力上的进步极为迅速。二十年前，我们使用的个人计算机往往只有 40MB的硬盘，数据交换依靠 720KB的 5英寸软盘和 1.44MB的 3.5英寸软盘。对于今天的个人计算机而言， 500GB硬盘几乎成了标准配置，用于数据交换的移动存储设备多为 250GB以上移动硬盘和 2GB以上的 U盘。个人数据存储产品的容量在二十年间增大了成千上万倍。在二十年间，数据中心更是从萌芽走向成熟，当今的数据中心的存储规模往往能达到 PB量级，并且在能效、安全、接入和管理等方面有了越来越完善的考虑和设计。
　　数据传输技术的发展同样迅猛。一方面是依赖于移动存储介质的数据交换，除了存储量的增大以外，传输速率也飞速增长。传统的 1.44MB软盘的传输速率为 62.5KB/s，计算机串口的传输速率为 14.4KB/s。CD光盘的读取速度为 7.5MB/s，DVD光盘的读取速度为 16.6MB/s。现在得到广泛应用的 USB 2.0理论传输速率为 60MB/s，实际传输速率能达到 20～30MB/s；2008年底发布的 USB 3.0标准理论传输速率已经达到了 600MB/s。因此基于移动存储介质的传输速率在十多年间也得到数百倍乃至数千倍的提升。互联网的发展使得数据传输不再受到地理位置的约束。早期的 Modem拨号上网的速率为 7KB/s；现在 ADSL上网的下行速率可以达到 1MB/s，目前家庭常用的速率为 512KB/s～2MB/s。而局域网的传输速率可以达到 10MB/s甚至 100MB/s。而基于无线传输的移动互联网也可以提供 50～150KB/s的下行速率。随着互联网，特别是移动互联网的发展，人们将继续向随时随地快速传输数据的目标前进。
　　数据的计算需要强大的处理能力，其中处理器和随机存储器起着至关重要的作用。二十年前的个人计算机，Intel 80386的典型配置是 33MHz主频和 1MB内存；而今天的 Intel Core2的典型配置是主频 3GHz、64KB的一级缓存 (L1 cache)和 6MB的二级缓存 (L2 cache)；而 Intel Core-i系列进一步引入了三级缓存，并实现了 CPU与图形处理单元 GPU的整合封装。因此今天的处理器，其计算能力已经不可同日而语。然而单处理器计算能力的提高仍然远远不能满足数据处理的需要，因此各种并行计算技术风起云涌，从多核处理器、图形加速器 GPU，并行程序设计技术如 OpenMP、MPI，到分布式计算、网格计算和今天声名显赫的云计算，给数据计算提供了前所未有的强大能力。
　　然而数据的计算除了计算能力之外，同样甚至更为重要的是计算方法，因此近年来以机器学习、数据挖掘为代表的海量数据处理技术都得到了普遍的重视和迅速的发展。
　　……

前言/序言

　　近年来，信息科学技术呈现快速发展的态势，云计算、移动互联网、大数据、人工智能，给我们所处的时代和社会带来了一波又一波的冲击。人们日常生活中的信息获取方式、社会交往方式、生产工作方式都已经发生了很大的变化，而且更为巨大的变化似乎就在并不遥远的未来。我们的教学和人才培养模式如何能够适应这样的变化，对于高等教育的从业者来说是一个严峻的挑战。
　　为了解决膨胀的知识量与有限的学制之间的矛盾，提高教学效率和质量，培养拔尖型创新人才，清华大学电子工程系进行了全面的教学改革。在梳理出电子信息科学知识构架的基础上，构建起了全新的课程体系，数据与算法就是其中的一门核心课程。数据是客观世界的描述，是信息的载体，也是算法的处理对象；算法是解决问题的方法和步骤，是处理数据的系统。因此数据与算法的关系，本质上是信息载体与系统的相互作用。同时，数据的特性是算法设计中不可忽视的关键性因素，对数据特性利用得越充分，算法的性能和效率就越高，但与此同时，算法的针对性越强，适用面也就越窄。
　　传统上数据结构和数值分析是两门课程，前者主要研究非数值问题，后者主要研究数值问题。但是，当我们上升到更宏观的视角，也就是数据与算法相互关系的视角，我们就能够更清楚地认识到两者之间的共性和差异。从共性上来讲，它们都把现实世界的问题简化成为数学模型上的问题，并利用计算机作为工具加以求解，因此有很多算法思想不仅能用于处理非数值问题，也能有效地处理数值问题。例如，二分法既可以用于实现有序线性表的高效查找，又可以用于求解非线性方程；寻找图的最小生成树的Prim算法、Kruskal算法和求解多维函数极值的最速下降法都是基于贪心算法的思想。数值和非数值问题的差异也很显著，数值问题中变量取值是连续的，符合一定精度要求的近似解可能有无穷多个，只需要得到符合精度要求的近似解就足够了，因此误差分析在数值分析中处于基础性的地位；而非数值问题的解空间是离散的，不需要考虑误差。在实际应用中，数值问题和非数值问题还经常交织在一起，例如搜索引擎已经成为人们获取信息的主要方式，在其实现过程中就既有非数值问题，也有数值问题。
　　数据和算法的覆盖范围包括了传统上的数据结构、数值分析两门课程，同时还特别加入了数学模型和算法设计思想的部分，并从总体上对内容上进行了取舍。我们希望这门新设计的课程，能够让同学在学习过程中更清楚地看到数据和算法的相互关系，更透彻地理解数值和非数值问题的差异和共性，更全面地提升利用计算机作为工具解决实际问题的能力，为今后的学习和未来的发展打下扎实的基础。
　　全书共有9章，分为四个部分。第一部分是第1章，介绍了数据，算法和数学模型的基本概念，是全书的基础。第二部分是第2～5章，包括线性结构、树结构和图结构，以及查找、排序两种最常用的非数值问题及其求解，是传统数据结构的内容。第三部分是第6、7章，包括数值问题和最优化的初步介绍，讨论的是数值问题。第四部分是第8、9章，介绍了随机算法和算法设计思想。
　　本书第1、2、4、5章由吴及负责撰写；第6、7、8章由陈健生负责撰写；白铂撰写了第3和第9章，并参与了第4和第7章的部分工作。
　　由于编者水平有限，疏误之处在所难免，敬请同行及各界读者批评指正。作为突破传统教学模式和内容组织方式的一次尝试，我们也希望这样的努力能够成为电子信息学科教学改革的有益探索。
　　编者
　　2017年8月

探索数据驱动的智慧世界：洞悉万物运行的底层逻辑 在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量的数据进行交互，从社交媒体上的点赞到复杂的科学研究，数据无处不在，构成了我们理解世界、驱动决策的基石。然而，原始的数据本身是冰冷的、杂乱的，它们需要被转化为有价值的洞察，才能发挥其真正的力量。这正是数据与算法学科的魅力所在。 本书并非一本简单的数据集锦，也非浅尝辄止的工具介绍，而是致力于为您构建一个坚实的理论基础和实践框架，帮助您深入理解数据从采集、处理、分析到应用的全过程。我们将从最根本的视角出发，揭示数据背后蕴含的规律，以及如何运用巧妙的算法来挖掘、提炼、甚至创造这些规律。 第一部分：数据的基石——理解数据的本质与形态 在踏上数据科学之旅前，我们首先需要对“数据”本身有一个清晰而深刻的认识。数据并非单一的概念，它拥有丰富多样的形态和属性。 数据的类型与结构： 我们将详细探讨数据的基本类型，包括数值型（离散型、连续型）、非数值型（布尔型、字符型、枚举型）等。更重要的是，我们将深入研究数据的结构化、半结构化和非结构化形态，例如关系型数据库中的表格数据、JSON和XML文件中的层次化数据，以及文本、图像、音频、视频等非结构化数据。理解不同数据类型和结构对于后续的数据处理和分析至关重要，因为不同的数据形态需要采用截然不同的技术和方法。 数据采集与预处理： 真实世界的数据往往是“脏”的，充满着缺失值、异常值、重复值和格式不一致等问题。本书将系统介绍数据采集的常见渠道和方法，如数据库查询、API接口、网页爬虫等。同时，我们会花费大量篇幅讲解数据预处理的关键技术，包括数据清洗（缺失值填补、异常值检测与处理）、数据转换（归一化、标准化、离散化）、数据集成（解决异构数据源的问题）以及数据降维（主成分分析PCA、线性判别分析LDA等），这些步骤是确保后续分析结果准确性和可靠性的“净水剂”。 数据表示与特征工程： 如何将原始数据转化为机器学习算法能够理解和处理的形式，是数据分析的另一个核心环节。我们将介绍各种数据表示方法，例如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等。更具挑战性但也是价值所在的是特征工程——从原始数据中创造出新的、更具信息量的特征，以提升模型性能。您将学习如何结合领域知识和数据洞察，构建有效的特征，例如交互特征、多项式特征、时间序列特征等。 第二部分：算法的智慧——构建高效智能的解决方案 掌握了数据的处理之道，接下来的核心便是赋予数据以“智慧”，这正是算法的使命。本书将以严谨的数学理论为基础，并辅以直观的图示和丰富的案例，引领您探索各类经典与前沿的算法。 基础数据结构与排序算法： 在深入复杂的算法之前，我们必须牢固掌握构成一切算法基础的数据结构。本书将系统讲解线性结构（数组、链表、栈、队列）、非线性结构（树、图、哈希表）的原理、操作及应用场景。在此基础上，我们将深入剖析各种排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、希尔排序、快速排序、归并排序、堆排序等，不仅会讲解其实现原理，还会分析它们的时间复杂度和空间复杂度，让您理解不同算法的优劣与适用条件。 查找与图算法： 高效的查找是信息检索和数据访问的基础。我们将讲解顺序查找、二分查找等基础查找算法，并进一步探索二叉搜索树、B树等高级查找结构。图作为描述实体之间关系的重要模型，在网络分析、路径规划、社交网络分析等领域有着广泛应用。本书将详细介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及经典的图遍历算法（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS），并在此基础上讲解最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）等。 经典机器学习算法： 机器学习是当前数据科学最激动人心的领域之一，它使得计算机能够从数据中学习规律并做出预测。我们将从监督学习开始，详细讲解回归算法（线性回归、多项式回归），分类算法（逻辑回归、K近邻KNN、支持向量机SVM、决策树、随机森林、朴素贝叶斯）。对于无监督学习，我们将深入理解聚类算法（K-Means、层次聚类、DBSCAN）和降维算法（PCA）。每一类算法的讲解都将包含其核心思想、数学原理、优缺点分析以及典型的应用场景。 模型评估与优化： 算法的性能并非一成不变，如何准确评估模型的优劣并对其进行优化，是实现高效解决方案的关键。我们将介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并讨论过拟合与欠拟合问题。针对这些问题，我们将讲解交叉验证、正则化、集成学习（Bagging、Boosting）等模型优化技术，帮助您构建更加鲁棒和泛化的模型。 深度学习基础（选讲）： 随着计算能力的提升和大数据量的积累，深度学习已成为解决许多复杂问题（如图像识别、自然语言处理）的强大工具。本书将为有兴趣的读者提供深度学习的入门介绍，包括神经网络的基本结构（感知机、多层感知机）、激活函数、反向传播算法，以及卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的初步概念，为进一步深入学习打下基础。 第三部分：实践的桥梁——从理论到应用的转化 理论的学习固然重要，但将理论知识转化为解决实际问题的能力，才是本书的最终目标。 算法在实际问题中的应用： 本书将通过大量的实际案例，展示数据与算法如何赋能各个领域。例如，在金融领域，如何利用算法进行信用评分、欺诈检测、量化交易；在医疗健康领域，如何通过算法辅助疾病诊断、药物研发、个性化治疗；在互联网领域，如何实现推荐系统、搜索引擎优化、用户行为分析。这些案例将帮助您理解理论知识的落地场景，激发解决实际问题的灵感。 编程实现与工具介绍： 理论与实践之间需要编程语言作为桥梁。本书将以一种或多种主流编程语言（例如Python）为例，演示如何实现上述数据处理和算法模型。我们将介绍常用的数据科学库（如NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn）和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用方法，帮助您快速上手实践。 数据科学的工作流程： 建立一个完整的数据科学项目的工作流程，是提升效率和产出质量的关键。我们将引导您理解从问题定义、数据收集、数据探索、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估到模型部署的整个流程，帮助您掌握解决复杂数据问题的系统方法。 本书的特色： 理论与实践并重： 深入浅出的理论讲解与丰富的实战案例相结合，确保您既能理解“为什么”，又能掌握“怎么做”。 系统性与前沿性兼顾： 涵盖数据与算法领域的经典知识，并适当介绍前沿技术动态，为您构建扎实的学科知识体系。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到复杂模型，设计了清晰的学习脉络，适合不同背景的读者。 强调思维的培养： 不仅教授技术，更注重培养您分析问题、解决问题的逻辑思维和创新能力。 掌握了数据与算法的精髓，您将能够驾驭海量信息，洞察事物运行的底层逻辑，构建更智能、更高效、更具前瞻性的解决方案。无论您是渴望进入数据科学领域的学生，还是希望提升专业技能的从业者，本书都将是您探索数据驱动智慧世界的得力助手。让我们一起踏上这段激动人心的旅程，用数据和算法，重塑我们认识和改造世界的方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计有一种低调的奢华感，深邃的色彩搭配简洁的字体，让人一眼就能感受到其学术的厚重。书页的纸张很细腻，印刷清晰，阅读起来非常舒适，即使长时间沉浸其中也不会感到疲惫。作为一名对计算机科学理论基础充满求知欲的学习者，我一直认为“数据结构与算法”是通往更高级技术领域的必经之路。因此，我怀揣着极大的期待，希望通过这本书能够系统地掌握这些核心知识。 我尤其希望书中能够详细讲解各种查找算法，例如二分查找、哈希查找等，并解释它们在不同数据规模和分布下的性能差异。我曾遇到过很多需要快速检索大量信息的情况，而我对如何选择最合适的查找算法总是有些犹豫。同时，对于像堆、优先队列这样的抽象数据结构，我希望能够看到它们在实际应用中的生动演示，比如如何在操作系统中实现任务调度，或者如何在网络路由中找到最优路径。 “清华大学电子工程系核心课系列教材”的背景，让我坚信这本书在内容的深度和广度上都达到了相当的高度。我期待它能够提供一些在实际工程项目中已被广泛验证的算法优化技巧，以及一些关于如何设计高效、可扩展的数据结构的原则。例如，书中是否会讨论如何利用缓存、并行计算等技术来进一步提升算法的性能。 在我看来，学习算法的过程，也是一个提升逻辑思维和抽象能力的过程。我希望这本书能够提供一些富有启发性的例子，引导我去理解算法设计中的权衡与取舍，并教会我如何将现实世界中的问题转化为算法能够理解的模型。我期望通过阅读这本书，能够养成一种严谨的分析问题的习惯，并能够找到最简洁、最有效的解决方案。 总而言之，我期待这本书能够成为我学习道路上的一盏明灯，为我指引方向，帮助我建立起对数据结构和算法的深刻理解，并最终能够运用这些知识去创造更美好的技术未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计有一种沉静的力量，带着一种学术的严谨感，但又不失现代感。我刚拿到它的时候，就被那种厚重和书脊上的金色字体吸引了，感觉它承载了许多知识和智慧。翻开第一页，扉页上“清华大学电子工程系核心课系列教材”的字样，立刻让我对这本书的内容充满了期待。我一直对信息科学的底层原理很感兴趣，而算法和数据结构无疑是构建一切的基础。我猜想，这本书会像一位经验丰富的老师，循序渐进地引导我理解那些抽象的概念，用清晰的逻辑和严谨的推导，将复杂的理论化为我能够掌握的知识。 我尤其好奇书中对不同算法的分析，比如那些经典的排序算法，我希望能看到它们在效率、空间复杂度以及适用场景上的详细对比，而不只是简单的实现。我期待书中能用图示或者流程图来辅助解释，这样对于初学者来说会更容易理解。而且，作为一个经常需要处理大量数据的学习者，我对如何高效地组织和管理数据充满了兴趣。这本书是否会深入探讨各种数据结构，比如链表、栈、队列、树、图等等，并且在实际应用中展示它们的优劣势？我设想，书中可能会提供一些实际问题的解决方案，让我们能够将理论知识与实践相结合，例如如何用最优的数据结构来解决一个特定的工程问题。 我了解到，清华大学的电子工程系在学术研究和人才培养方面一直享有盛誉，所以我对这本教材的内容质量有着很高的期望。我希望它不仅仅是知识的堆砌，更能体现出作者们对于学科的深刻理解和独到见解。比如，在讲解动态规划或者图论的算法时，我希望能够看到一些在实际工程中已经被验证过的应用案例，而不是停留在纯理论的层面。这样，我才能更清晰地认识到这些算法的价值和重要性。 读这本书的过程，我期望是一种思维的锻炼。算法的优化往往需要跳出固有的思维模式，寻找更巧妙的解决方案。我希望这本书能够激发我的思考，让我学会如何分析问题的本质，并将问题转化为算法能够处理的形式。而且，我认为学习数据结构和算法，也是学习如何构建一个健壮、高效的系统。这本书是否会提供一些关于系统设计原则的思考，让我们不仅仅是理解算法本身，更能将其融入到更大的工程体系中去？ 最后，我希望这本书能够成为我学习道路上的一块坚实的基石。无论未来从事哪个方向的IT相关工作，扎实的数据结构和算法功底都将是不可或缺的。我期待通过阅读这本书，能够建立起对这些核心概念的深刻理解，并且能够自信地运用它们去解决更复杂的问题。我希望它不仅仅是一本教科书，更能成为一本能够启发我持续学习和探索的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧风格让我眼前一亮，它没有那些浮夸的装饰，却透着一股沉稳和力量感，书页的质感也非常棒，翻阅起来有一种愉悦的触感。作为一名在信息技术领域摸索多年的学习者，我深知“数据结构与算法”的重要性，它们是所有复杂应用的基石，也是衡量一个程序员功力的重要标准。一直以来，我都在寻找一本能够真正把我领进算法殿堂的“圣经”，一本能够解释清楚那些看似玄妙概念的书。 我特别期待书中能够对图论算法进行深入的剖析，例如最短路径算法、最小生成树算法，希望能看到它们在实际场景中的应用，例如物流配送、社交网络分析等。我希望书中能用清晰的图示来展示算法的执行过程，并详细讲解它们的时间复杂度和空间复杂度，让我能够理解不同算法在效率上的权衡。此外，对于动态规划，我希望能够看到一些经典问题的解法，并理解其“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念是如何被应用到实际问题中的。 “清华大学电子工程系核心课系列教材”的标签，让我对这本书的权威性和前沿性充满信心。我希望它不仅仅是停留在理论层面，更能反映出当前学术界和工业界对于数据结构与算法的最新理解和应用。例如，书中是否会介绍一些面向大规模数据处理的算法，或者是在并行计算环境下如何设计和实现高效的算法。 在我看来，学习算法的过程，也是一个不断磨砺思维逻辑的过程。我希望这本书能够提供一些具有挑战性的思考题，引导我去探究算法背后的设计思想，培养我独立分析和解决复杂问题的能力。我期望通过阅读这本书，能够建立起一种“用算法解决问题”的思维模式，能够将生活中的一些实际问题转化为算法可以解决的模式。 总而言之，我期望这本书能够成为我知识体系中一块坚实而重要的组成部分，帮助我打下深厚的数据结构和算法基础，为我未来的学习和职业发展提供强大的支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的纸张触感非常细腻，印刷也相当清晰，即使长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。封面上的字体选择简洁有力，传递出一种专业而又不失亲和力的气息。作为一名对编程充满热情的学生，我一直都在寻找能够系统性地讲解“数据结构与算法”这门核心课程的优质教材。我的朋友们推荐过不少书籍，但我总觉得有些内容过于晦涩，或者讲解不够深入。当我看到这本书的介绍时，我立刻被它所吸引，因为它强调了“核心课系列教材”的定位，这让我相信它一定能够提供扎实且实用的知识。 我尤其希望书中能够详细阐述不同算法的时间复杂度和空间复杂度分析，并且能够提供清晰的图表来辅助理解。我曾遇到过一些算法问题，但对其效率的优化总是感觉无从下手。我期待这本书能够教会我如何准确地评估算法的性能，并指导我如何针对性地进行优化。此外，对于数据结构的讲解，我希望能看到更丰富的实例，例如如何在实际项目中选择合适的数据结构来存储和检索信息，以达到最佳的性能。 我曾听闻清华大学的教学风格严谨而富有深度，所以我对这本书的内容质量寄予了厚望。我希望它不仅仅是简单地罗列算法和数据结构，更能够引导读者理解它们背后的设计思想和哲学。比如，在讲解递归和分治策略时，我希望能够看到一些启发性的思考，让我们能够举一反三，掌握解决同类问题的通用方法。 学习算法的过程，我理解也是一个培养逻辑思维和问题解决能力的过程。我希望这本书能够提供一些有趣的挑战性问题，鼓励我主动去思考和探索。我相信，通过解决这些问题，我能够更好地理解算法的精髓，并提升我独立分析和解决问题的能力。 总而言之，我期待这本书能够成为我通往计算机科学殿堂的引路人，为我打下坚实的基础，让我在未来的学习和工作中能够游刃有余地应对各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先映入眼帘的是它那种沉甸甸的分量，似乎预示着它承载着不一般的知识。书的封面设计简洁大气，没有过多的花哨，只有书名和出版信息，透露出一种返璞归真的学术气质。作为一名长期以来对计算机科学的底层技术抱有浓厚兴趣的学习者，我深知数据结构和算法的重要性，它们是构建一切复杂软件系统的基石。我一直期待能有一本书，能够以一种清晰、系统的方式，把我从入门到精通的道路指引清楚。 我对于书中对各种排序和查找算法的讲解方式尤为好奇。我希望看到它们不仅被详细地介绍，更能够结合图示，生动地展示其工作原理，并且提供详尽的性能分析，让我明白在不同的场景下，应该选择哪种算法才能达到最佳效率。同时，对于复杂的数据结构，如树、图、堆等，我希望能够看到它们在实际应用中的具体体现，例如如何利用它们来优化数据库查询、构建高效的网络通信协议，或者解决复杂的路径规划问题。 从“清华大学电子工程系核心课系列教材”的定位来看，我坚信这本书在内容的深度和广度上一定有着过人的之处。我期待它不仅仅是知识点的简单堆砌，更能体现出作者对于学科的深刻洞察和前沿理解。例如，在讲解一些高级算法时，我希望能够看到它们是如何与现代计算机体系结构相结合，从而发挥出最大的性能潜力。 学习数据结构与算法，在我看来，是一个不断挑战思维极限的过程。我希望能在这本书中找到能够激发我深度思考的例子和习题，让我学会如何将抽象的数学模型转化为实际的工程解决方案。我期望通过阅读这本书，能够培养出一种敏锐的洞察力，能够迅速识别问题的关键，并找到最高效、最优雅的算法来解决它。 最终，我希望这本书能够成为我学术生涯中的一枚重要勋章，为我奠定坚实的理论基础，并点燃我对计算机科学探索的热情。我期待它能帮助我建立起对“高效”和“最优”的深刻认知，为我未来在更广阔的领域内进行创新打下坚实的基础。