數據與算法/清華大學電子工程係核心課係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳及，陳健生，白鉑 著

圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
• 清華大學
• 電子工程
• 計算機科學
• 核心教材
• 教材
• 數據與算法
• 編程
• 計算機基礎

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302468813

版次：1

商品編碼：12184595

包裝：平裝

叢書名： 清華大學電子工程係核心課係列教材

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：346

字數：565000

正文語種：中文

編輯推薦

　　

為瞭解決膨脹的知識量與有限的學製之間的矛盾，提高教學效率和質量，培養拔尖型創新人纔，清華大學電子工程係進行瞭全麵的教學改革。在梳理齣電子信息科學與技術知識構架的基礎上，構建起瞭全新的課程體係。本書是清華大學電子工程係核心課係列教材之一，由清華大學副校長王希勤教授作序推薦。
　　隨著大數據和數據科學的興起和發展，如何看待、處理和利用數據，已經成為理論和應用價值巨大的科學領域。本書從數據與算法的相互作用齣發，涵蓋數據結構、數學模型、數值分析和算法設計思想等相互關聯的重要內容，有利於從整體上學習和把握這個學科的基礎知識，培養基礎能力。
　　書中，問題和算法兩個視角構成瞭縱橫交織的網絡，幫助讀者更清楚地看到數據和算法的相互關係，更透徹地理解數值和非數值問題的差異和共性，幫助讀者更全麵地提升利用計算機作為工具解決實際問題的能力。
　　
　　

內容簡介

　　

本書從數據與算法的相互關係入手，內容涵蓋瞭傳統的數據結構和數值分析，並增加瞭數學模型和算法設計思想的介紹。
　　全書分四部分，第一部分，介紹數據、數學模型和算法的基本概念，是全書的基礎；數據結構部分從數學模型和問題的角度介紹綫性結構、樹結構、圖結構，以及查找和排序這兩種*常見的非數值問題；數值分析部分從問題的角度介紹誤差分析、實數的錶示和運算、一元非綫性方程、綫性方程組、擬閤與插值、*優化問題；第四部分，從算法設計思想的角度介紹蠻力法、分治法、貪心法、動態規劃、搜索算法和隨機算法，以及求解具體問題時的應用實例。
　　
　　

作者簡介

吳及，清華大學電子工程係副係主任，長聘副教授，博士生導師。1996年和2001年在清華大學電子工程係獲得學士和工學博士學位。2013—2015年在美國佐治亞理工學院擔任訪問學者。主要從事數據與算法方麵的教學工作，以及人工智能和大數據領域的研究工作。2006起擔任清華-訊飛語音技術聯閤實驗室主任。目前是中國語音産業聯盟技術工作組組長。先後獲得2011年度國傢科技進步二等奬和2014年度北京市科學技術奬一等奬。已在國內外刊物和學術會議上發錶論文一百餘篇，現在為IEEE高級會員。

陳健生，博士，齣生於安徽省蕪湖市，畢業於清華大學計算機科學與技術係（學士、碩士）和香港中文大學計算機科學與工程係（博士）。目前在清華大學電子工程係任副教授，博士生導師。教學方麵，擔任電子係本科生核心課“數據與算法”及限選課“視聽信息係統導論”的主講教師；曾獲清華大學第六屆青年教師教學大賽理工科一等奬。主要研究領域為計算機視覺與機器學習。在國際期刊及會議上發錶有多篇論文，曾獲2013年度北京市科學技術奬一等奬。

白鉑，男，1982年生於陝西西安，2004年畢業於西安電子科技大學，獲學士學位，陝西省優秀畢業生。2010畢業於清華大學，獲博士學位，電子係學術新秀。2010—2012年在香港科技大學做博士後研究。隨後，進入清華大學電子係任講師，碩士生導師。曾獲2016年清華大學青年教師教學基本功大賽一等奬（理工組）。2017年加入華為技術有限公司2012實驗室，任未來網絡理論實驗室高級研究員。研究方嚮包括無綫協作資源分配、Cloud/Fog-無綫計算網絡、網絡信息論、網絡大數據分析等。發錶學術論文近80篇，其中SCI檢索論文近30篇，曾獲IEEE ICC 2016*佳論文奬。

目錄

第 1章數據、數學模型和算法 ................................................................................ 1
1.1數據時代 ................................................................................................... 1
1.1.1什麼是數據 ..................................................................................... 1
1.1.2大數據時代 ..................................................................................... 2
1.1.3數據的重要性 .................................................................................. 4
1.2數據的錶示 ................................................................................................ 5
1.2.1二元關係及其性質 ........................................................................... 5
1.2.2數據的邏輯結構 .............................................................................. 9
1.2.3數據的存儲結構 .............................................................................12
1.2.4抽象數據類型 .................................................................................12
1.3數學模型 ..................................................................................................13
1.3.1什麼是數學模型 .............................................................................13
1.3.2數學模型的種類 .............................................................................14
1.3.3數學模型與計算機 ..........................................................................15
1.3.4數據結構 .......................................................................................16
1.4算法及復雜度分析 .....................................................................................16
1.4.1什麼是算法 ....................................................................................16
1.4.2問題與解 .......................................................................................17
1.4.3算法的分析與評價 ..........................................................................18
1.5本章小結 ..................................................................................................22
第 2章綫性結構...................................................................................................24
2.1綫性錶 .....................................................................................................24
2.1.1綫性錶的概念及其抽象數據類型 ......................................................24
2.1.2綫性錶的順序存儲——順序錶 .........................................................27
2.1.3綫性錶的鏈式存儲——鏈錶 .............................................................30
2.1.4綫性錶小結 ....................................................................................35
2.2棧 ............................................................................................................35
2.2.1棧的概念與實現 .............................................................................35
2.2.2棧的應用 .......................................................................................38
2.2.3遞歸 ..............................................................................................41
2.3隊列 .........................................................................................................48
2.3.1隊列的概念與實現 ..........................................................................48
2.3.2優先級隊列 ....................................................................................51
2.4字符串 .....................................................................................................55
2.4.1字符串的概念和 ADT ......................................................................55
2.4.2字符串的存儲錶示 ..........................................................................56
2.4.3字符串的模式匹配和簡單匹配算法 ...................................................57
2.4.4 KMP算法 .....................................................................................58
2.5本章小結 ..................................................................................................61
第 3章樹與二叉樹 ...............................................................................................62
3.1樹的基本概念 ...........................................................................................62
3.1.1普遍存在的樹結構 ..........................................................................62
3.1.2樹的定義和性質 .............................................................................65
3.2二叉樹 .....................................................................................................67
3.2.1二叉樹的定義和性質 .......................................................................68
3.2.2二叉樹的錶示和實現 .......................................................................70
3.2.3二叉樹的遍曆 .................................................................................76
3.2.4二叉樹運算 ....................................................................................81
3.2.5二叉樹的建立 .................................................................................83
3.3二叉樹的應用 ...........................................................................................84
3.3.1錶達式求值 ....................................................................................84
3.3.2二叉搜索樹 ....................................................................................85
3.3.3 Hu.man樹與編碼 ..........................................................................89
3.3.4堆 .................................................................................................95
3.4並查集 ................................................................................................... 102
3.5本章小結 ................................................................................................ 103
第 4章圖........................................................................................................... 105
4.1圖的基本概念 ......................................................................................... 105
4.1.1圖的定義和概念 ........................................................................... 105
4.1.2圖的抽象數據類型 ........................................................................ 110
4.1.3歐拉路徑 ..................................................................................... 110
4.2圖的存儲結構 ......................................................................................... 112
4.2.1圖的鄰接矩陣錶示 ........................................................................ 112
4.2.2圖的鄰接錶錶示 ........................................................................... 115
4.2.3圖的其他錶示方法 ........................................................................ 119
4.3圖的遍曆 ................................................................................................ 122
4.3.1圖的深度優先遍曆 ........................................................................ 123
目錄 IX
4.3.2圖的廣度優先遍曆 ........................................................................ 124
4.3.3圖遍曆的應用 ............................................................................... 125
4.3.4圖的連通性 .................................................................................. 128
4.4有嚮圖與有嚮無環圖 ............................................................................... 129
4.4.1有嚮圖的連通性和傳遞閉包 ........................................................... 129
4.4.2有嚮無環圖和拓撲排序 ................................................................. 132
4.4.3關鍵路徑 ..................................................................................... 135
4.5最小生成樹 ............................................................................................. 137
4.5.1圖的生成樹與最小生成樹 .............................................................. 137
4.5.2普裏姆 (Prim)算法 ...................................................................... 139
4.5.3剋魯斯卡爾 (Kruskal)算法 ............................................................ 142
4.6最短路徑問題 ......................................................................................... 144
4.6.1單源最短路徑 ............................................................................... 145
4.6.2全源最短路徑 ............................................................................... 147
4.7最大流 ................................................................................................... 149
4.7.1網絡流的基本概念 ........................................................................ 150
4.7.2 Ford-Fulkerson方法 ..................................................................... 151
4.8匹配 ....................................................................................................... 154
4.8.1二分圖和匹配的基本概念 .............................................................. 154
4.8.2匈牙利算法 .................................................................................. 155
4.8.3最大匹配與最大流 ........................................................................ 157
4.9本章小結 ................................................................................................ 157

精彩書摘

　　第 1章數據、數學模型和算法
　　1.1數據時代
　　大數據 (big data)是當今學術界和産業界最炙手可熱的名詞之一，其重要性和價值已經得到廣泛的認同。數據科學，也繼實驗科學、理論科學、計算機仿真之後，被稱為科學研究的第四範式。為什麼數據處理技術會得到如此普遍的重視？為什麼人類會對數據中的價值寄予如此巨大的期望？又為什麼人類社會發展到今天，數據的重要性會特彆地凸顯齣來呢？我們從什麼是數據談起。
　　1.1.1什麼是數據
　　“數”是人們用來錶示事物的量的基本數學概念。在人類發展的曆史上，這種抽象的“數”的概念是從具體事物中逐步獲得和建立起來的。例如“一個蘋果”“二個橘子”“三個香蕉”描述的是具體的事物，而“一”“二”“三”則是與具體事物無關的抽象的“數”。另一個相關的概念是“數字”，數字是人們用來計數的符號，如現在人們常用的阿拉伯數字“1”“2”“3”，又如中文的數字“一”“二”“三”和羅馬數字“Ⅰ”“Ⅱ”“Ⅲ”。而我們在這裏要討論的“數據”，則是一個範圍大得多的概念。
　　數據是客觀事物的符號錶示，往往是通過對客觀事物的觀察得到的未經加工的原始素材，是包含知識和信息的原始材料。在今天的信息社會中，數據可以說無處不在，其錶現形式也是多種多樣，例如：
　　文字和符號 :不僅普遍存在於書籍、報紙等傳統的紙質媒介上，也廣泛存在於計算機、手機、平闆電腦等電子設備上；既包括今天人們使用的各種文字符號，也包括從遠古時代遺存下來的象形文字和甲骨文等。
　　多媒體數據：計算機的圖形界麵、廣播電視電影、數碼相機 (DC)和數碼攝像機 (DV)，使得我們身處於豐富多彩的多媒體時代。多媒體數據的采集、保存和播放已經非常方便；圖像、音頻、視頻等各種媒體數據在我們的日常生活中隨處可見。
　　通信信號：電信號和電磁波已經成為人類社會信息最方便快捷的傳輸方式，這些用於通信和控製的電話信號、導航信號、手機信號、廣播信號，無論是在發送端還是在接收端都是數據。
　　傳感器采集的數據：通過各種各樣的溫度傳感器、壓力傳感器，以及 CT、B超、聲呐等，人們可以采集到各種各樣能夠描述客觀事物的數據。
　　社會性數據：人類社會生活的方方麵麵同樣需要大量數據來描述，如社會普查數據、人口統計數據和民意調查數據等，著名的如美國總統大選期間蓋洛普所做的候選人支持率的民意測驗；也包括緊密聯係我們日常生活的經濟運行數據，如物價、收入等。隨著社交網絡的發展和普及，人們之間通過互聯網和移動互聯網的交互行為也成為重要的海量數據來源。
　　可以很清楚地看到對數據的掌握和處理是當今社會的一個基本問題，在科研活動、經濟活動、文化活動和政治活動中，我們隨時都會麵對各種各樣的數據。數據和對數據的處理與我們每個人都息息相關。
　　我們在這裏討論的數據，進一步被特指為能夠輸入到計算機並被計算機處理的。
　　1.1.2大數據時代
　　數據處理技術包括瞭數據的獲取、數據的存儲、數據的傳輸，以及針對數據的計算等。
　　數據是客觀事物的錶示和描述，人具有很強的獲取數據的能力，如人對客觀事物的觀察，社會普查等；數據獲取也可以通過多種多樣的設備，如溫度和壓力等各種傳感器，萬用錶和光譜儀等各種測量儀器，照相機和攝像機等圖像視頻采集設備，麥剋風和錄音機等聲音采集設備，雷達接收機和衛星接收機等信號接收設備等。
　　傳統的數據存儲主要依靠紙質媒介，如書籍、報錶和紙質文件等，典型的模擬存儲介質有膠片和磁帶。隨著數字技術的發展，數字存儲介質已經成為主流。從大型的磁盤存儲係統，到容量越來越大的計算機硬盤，再到便攜的移動硬盤、 U盤、光盤和閃存卡，存儲容量不斷增大，而且價格越來越便宜。
　　語言交流和書信曾是人類曆史上數據傳輸和信息交互的主要手段。電磁波和電信號的發現和利用，造就瞭電話、電報等快捷的數據傳輸方式。互聯網、移動通信，以及 USB和 IEEE 1394等高速率數據傳輸技術的發展，使數據傳輸的快速、高效和方便達到瞭前所未有的程度。
　　麵嚮數據的計算涵蓋瞭對數據的分析、管理和利用。其中既包括瞭以處理器性能為代錶的計算能力，又包括瞭對數據進行處理以實現信息抽取和知識發現的技術方法。
　　隨著信息技術的飛速發展，人類在數據采集、數據存儲和數據傳輸方麵的能力得到瞭長足的發展。我們都知道，二進製是數字計算機的基礎，計算機存儲容量的基本單位是字節 (Byte)，每個字節包含 8個二進製位。為瞭描述不同規模的數據，人們定義瞭一係列的數據計量單位：
　　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)
　　其中我們比較熟悉的有韆字節 (KB)、兆字節 (MB)和吉字節 (GB)。我們甚至難以想象更大的數據量單位意味著什麼？美國國會圖書館所有藏書的數據約為 10TB。按照 2001年的數據估算，美國國傢航空航天局地球觀測係統 (Earth Observing System)三年的數據總和約為 1PB[1]。據稱 1個 ZB大概相當於全世界所有海灘上的沙子總和，而 1個 YB大概相當於 7000人體內的原子數總和 [2]。如果以每分鍾 1MB的速度不間斷播放 MP3格式的歌麯，1ZB存儲的歌麯可以讓人聽上 19億年。
　　根據 IDC的統計和預測， 2007年全球數據量約為 161EB；2008年激增到 487EB；金融危機的 2009年，全球數據量達到 0.8ZB，增長 62％； 2010年進一步增長到 1.2ZB，約為 2007年的 8倍；而到 2020年，這一數字將達到 35ZB。人類所擁有的數據量還在以更快的速度增長， 2010年 3月，視頻網站 YouTube宣布每分鍾就會有 24小時的視頻被上傳，而到瞭 2010年 11月，每分鍾上傳至 YouTube的視頻長度已達 35小時。根據 YouTube産品管理負責人的計算：“如果美國三大電視網每天播放 24小時，一周 7天，一年 365天不間斷播放 60年，那麼這些視頻內容纔與 YouTube每 30天增加的內容一樣多。 ”而到瞭 2012年 5月，每分鍾上傳的視頻長度已經超過 72小時，YouTube上已經有超過一萬億個視頻。
　　2012年初，Royal Pingdom網站給齣 2011年與互聯網相關的一些統計數據：
　　.全世界有 31.46億個電子郵件賬戶；
　　.全世界有 5.55億個網站，其中有 3億個是在 2011年創建的；
　　.全世界有 21億互聯網用戶；
　　. 3.5億用戶使用移動設備登錄互聯網；
　　.全世界有超過 24億個社交媒體賬戶；
　　.全球有 26億個即時通信賬戶；
　　.截至 2011年 10月，互聯網用戶每月在綫瀏覽視頻量達到 2014億個；
　　.截至 2011年中期，Facebook上有 1000億張照片；
　　. Flickr上有 5100萬注冊用戶，這些用戶每天上傳 450萬張照片。 Flickr上一共有 60億張照片。
　　很顯然，人類獲取和生産數據的能力已經十分驚人，當今的時代已經是一個“數據爆炸”的時代。為瞭應對數據爆炸性的增長，最近二十年以來，人類在數據存儲能力上的進步極為迅速。二十年前，我們使用的個人計算機往往隻有 40MB的硬盤，數據交換依靠 720KB的 5英寸軟盤和 1.44MB的 3.5英寸軟盤。對於今天的個人計算機而言， 500GB硬盤幾乎成瞭標準配置，用於數據交換的移動存儲設備多為 250GB以上移動硬盤和 2GB以上的 U盤。個人數據存儲産品的容量在二十年間增大瞭成韆上萬倍。在二十年間，數據中心更是從萌芽走嚮成熟，當今的數據中心的存儲規模往往能達到 PB量級，並且在能效、安全、接入和管理等方麵有瞭越來越完善的考慮和設計。
　　數據傳輸技術的發展同樣迅猛。一方麵是依賴於移動存儲介質的數據交換，除瞭存儲量的增大以外，傳輸速率也飛速增長。傳統的 1.44MB軟盤的傳輸速率為 62.5KB/s，計算機串口的傳輸速率為 14.4KB/s。CD光盤的讀取速度為 7.5MB/s，DVD光盤的讀取速度為 16.6MB/s。現在得到廣泛應用的 USB 2.0理論傳輸速率為 60MB/s，實際傳輸速率能達到 20～30MB/s；2008年底發布的 USB 3.0標準理論傳輸速率已經達到瞭 600MB/s。因此基於移動存儲介質的傳輸速率在十多年間也得到數百倍乃至數韆倍的提升。互聯網的發展使得數據傳輸不再受到地理位置的約束。早期的 Modem撥號上網的速率為 7KB/s；現在 ADSL上網的下行速率可以達到 1MB/s，目前傢庭常用的速率為 512KB/s～2MB/s。而局域網的傳輸速率可以達到 10MB/s甚至 100MB/s。而基於無綫傳輸的移動互聯網也可以提供 50～150KB/s的下行速率。隨著互聯網，特彆是移動互聯網的發展，人們將繼續嚮隨時隨地快速傳輸數據的目標前進。
　　數據的計算需要強大的處理能力，其中處理器和隨機存儲器起著至關重要的作用。二十年前的個人計算機，Intel 80386的典型配置是 33MHz主頻和 1MB內存；而今天的 Intel Core2的典型配置是主頻 3GHz、64KB的一級緩存 (L1 cache)和 6MB的二級緩存 (L2 cache)；而 Intel Core-i係列進一步引入瞭三級緩存，並實現瞭 CPU與圖形處理單元 GPU的整閤封裝。因此今天的處理器，其計算能力已經不可同日而語。然而單處理器計算能力的提高仍然遠遠不能滿足數據處理的需要，因此各種並行計算技術風起雲湧，從多核處理器、圖形加速器 GPU，並行程序設計技術如 OpenMP、MPI，到分布式計算、網格計算和今天聲名顯赫的雲計算，給數據計算提供瞭前所未有的強大能力。
　　然而數據的計算除瞭計算能力之外，同樣甚至更為重要的是計算方法，因此近年來以機器學習、數據挖掘為代錶的海量數據處理技術都得到瞭普遍的重視和迅速的發展。
　　……

前言/序言

　　近年來，信息科學技術呈現快速發展的態勢，雲計算、移動互聯網、大數據、人工智能，給我們所處的時代和社會帶來瞭一波又一波的衝擊。人們日常生活中的信息獲取方式、社會交往方式、生産工作方式都已經發生瞭很大的變化，而且更為巨大的變化似乎就在並不遙遠的未來。我們的教學和人纔培養模式如何能夠適應這樣的變化，對於高等教育的從業者來說是一個嚴峻的挑戰。
　　為瞭解決膨脹的知識量與有限的學製之間的矛盾，提高教學效率和質量，培養拔尖型創新人纔，清華大學電子工程係進行瞭全麵的教學改革。在梳理齣電子信息科學知識構架的基礎上，構建起瞭全新的課程體係，數據與算法就是其中的一門核心課程。數據是客觀世界的描述，是信息的載體，也是算法的處理對象；算法是解決問題的方法和步驟，是處理數據的係統。因此數據與算法的關係，本質上是信息載體與係統的相互作用。同時，數據的特性是算法設計中不可忽視的關鍵性因素，對數據特性利用得越充分，算法的性能和效率就越高，但與此同時，算法的針對性越強，適用麵也就越窄。
　　傳統上數據結構和數值分析是兩門課程，前者主要研究非數值問題，後者主要研究數值問題。但是，當我們上升到更宏觀的視角，也就是數據與算法相互關係的視角，我們就能夠更清楚地認識到兩者之間的共性和差異。從共性上來講，它們都把現實世界的問題簡化成為數學模型上的問題，並利用計算機作為工具加以求解，因此有很多算法思想不僅能用於處理非數值問題，也能有效地處理數值問題。例如，二分法既可以用於實現有序綫性錶的高效查找，又可以用於求解非綫性方程；尋找圖的最小生成樹的Prim算法、Kruskal算法和求解多維函數極值的最速下降法都是基於貪心算法的思想。數值和非數值問題的差異也很顯著，數值問題中變量取值是連續的，符閤一定精度要求的近似解可能有無窮多個，隻需要得到符閤精度要求的近似解就足夠瞭，因此誤差分析在數值分析中處於基礎性的地位；而非數值問題的解空間是離散的，不需要考慮誤差。在實際應用中，數值問題和非數值問題還經常交織在一起，例如搜索引擎已經成為人們獲取信息的主要方式，在其實現過程中就既有非數值問題，也有數值問題。
　　數據和算法的覆蓋範圍包括瞭傳統上的數據結構、數值分析兩門課程，同時還特彆加入瞭數學模型和算法設計思想的部分，並從總體上對內容上進行瞭取捨。我們希望這門新設計的課程，能夠讓同學在學習過程中更清楚地看到數據和算法的相互關係，更透徹地理解數值和非數值問題的差異和共性，更全麵地提升利用計算機作為工具解決實際問題的能力，為今後的學習和未來的發展打下紮實的基礎。
　　全書共有9章，分為四個部分。第一部分是第1章，介紹瞭數據，算法和數學模型的基本概念，是全書的基礎。第二部分是第2～5章，包括綫性結構、樹結構和圖結構，以及查找、排序兩種最常用的非數值問題及其求解，是傳統數據結構的內容。第三部分是第6、7章，包括數值問題和最優化的初步介紹，討論的是數值問題。第四部分是第8、9章，介紹瞭隨機算法和算法設計思想。
　　本書第1、2、4、5章由吳及負責撰寫；第6、7、8章由陳健生負責撰寫；白鉑撰寫瞭第3和第9章，並參與瞭第4和第7章的部分工作。
　　由於編者水平有限，疏誤之處在所難免，敬請同行及各界讀者批評指正。作為突破傳統教學模式和內容組織方式的一次嘗試，我們也希望這樣的努力能夠成為電子信息學科教學改革的有益探索。
　　編者
　　2017年8月

探索數據驅動的智慧世界：洞悉萬物運行的底層邏輯 在信息爆炸的時代，我們每天都在與海量的數據進行交互，從社交媒體上的點贊到復雜的科學研究，數據無處不在，構成瞭我們理解世界、驅動決策的基石。然而，原始的數據本身是冰冷的、雜亂的，它們需要被轉化為有價值的洞察，纔能發揮其真正的力量。這正是數據與算法學科的魅力所在。 本書並非一本簡單的數據集錦，也非淺嘗輒止的工具介紹，而是緻力於為您構建一個堅實的理論基礎和實踐框架，幫助您深入理解數據從采集、處理、分析到應用的全過程。我們將從最根本的視角齣發，揭示數據背後蘊含的規律，以及如何運用巧妙的算法來挖掘、提煉、甚至創造這些規律。 第一部分：數據的基石——理解數據的本質與形態 在踏上數據科學之旅前，我們首先需要對“數據”本身有一個清晰而深刻的認識。數據並非單一的概念，它擁有豐富多樣的形態和屬性。 數據的類型與結構： 我們將詳細探討數據的基本類型，包括數值型（離散型、連續型）、非數值型（布爾型、字符型、枚舉型）等。更重要的是，我們將深入研究數據的結構化、半結構化和非結構化形態，例如關係型數據庫中的錶格數據、JSON和XML文件中的層次化數據，以及文本、圖像、音頻、視頻等非結構化數據。理解不同數據類型和結構對於後續的數據處理和分析至關重要，因為不同的數據形態需要采用截然不同的技術和方法。 數據采集與預處理： 真實世界的數據往往是“髒”的，充滿著缺失值、異常值、重復值和格式不一緻等問題。本書將係統介紹數據采集的常見渠道和方法，如數據庫查詢、API接口、網頁爬蟲等。同時，我們會花費大量篇幅講解數據預處理的關鍵技術，包括數據清洗（缺失值填補、異常值檢測與處理）、數據轉換（歸一化、標準化、離散化）、數據集成（解決異構數據源的問題）以及數據降維（主成分分析PCA、綫性判彆分析LDA等），這些步驟是確保後續分析結果準確性和可靠性的“淨水劑”。 數據錶示與特徵工程： 如何將原始數據轉化為機器學習算法能夠理解和處理的形式，是數據分析的另一個核心環節。我們將介紹各種數據錶示方法，例如獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）、詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等。更具挑戰性但也是價值所在的是特徵工程——從原始數據中創造齣新的、更具信息量的特徵，以提升模型性能。您將學習如何結閤領域知識和數據洞察，構建有效的特徵，例如交互特徵、多項式特徵、時間序列特徵等。 第二部分：算法的智慧——構建高效智能的解決方案 掌握瞭數據的處理之道，接下來的核心便是賦予數據以“智慧”，這正是算法的使命。本書將以嚴謹的數學理論為基礎，並輔以直觀的圖示和豐富的案例，引領您探索各類經典與前沿的算法。 基礎數據結構與排序算法： 在深入復雜的算法之前，我們必須牢固掌握構成一切算法基礎的數據結構。本書將係統講解綫性結構（數組、鏈錶、棧、隊列）、非綫性結構（樹、圖、哈希錶）的原理、操作及應用場景。在此基礎上，我們將深入剖析各種排序算法，如冒泡排序、插入排序、選擇排序、希爾排序、快速排序、歸並排序、堆排序等，不僅會講解其實現原理，還會分析它們的時間復雜度和空間復雜度，讓您理解不同算法的優劣與適用條件。 查找與圖算法： 高效的查找是信息檢索和數據訪問的基礎。我們將講解順序查找、二分查找等基礎查找算法，並進一步探索二叉搜索樹、B樹等高級查找結構。圖作為描述實體之間關係的重要模型，在網絡分析、路徑規劃、社交網絡分析等領域有著廣泛應用。本書將詳細介紹圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），以及經典的圖遍曆算法（深度優先搜索DFS、廣度優先搜索BFS），並在此基礎上講解最短路徑算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成樹算法（Prim、Kruskal）等。 經典機器學習算法： 機器學習是當前數據科學最激動人心的領域之一，它使得計算機能夠從數據中學習規律並做齣預測。我們將從監督學習開始，詳細講解迴歸算法（綫性迴歸、多項式迴歸），分類算法（邏輯迴歸、K近鄰KNN、支持嚮量機SVM、決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯）。對於無監督學習，我們將深入理解聚類算法（K-Means、層次聚類、DBSCAN）和降維算法（PCA）。每一類算法的講解都將包含其核心思想、數學原理、優缺點分析以及典型的應用場景。 模型評估與優化： 算法的性能並非一成不變，如何準確評估模型的優劣並對其進行優化，是實現高效解決方案的關鍵。我們將介紹各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並討論過擬閤與欠擬閤問題。針對這些問題，我們將講解交叉驗證、正則化、集成學習（Bagging、Boosting）等模型優化技術，幫助您構建更加魯棒和泛化的模型。 深度學習基礎（選講）： 隨著計算能力的提升和大數據量的積纍，深度學習已成為解決許多復雜問題（如圖像識彆、自然語言處理）的強大工具。本書將為有興趣的讀者提供深度學習的入門介紹，包括神經網絡的基本結構（感知機、多層感知機）、激活函數、反嚮傳播算法，以及捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的初步概念，為進一步深入學習打下基礎。 第三部分：實踐的橋梁——從理論到應用的轉化 理論的學習固然重要，但將理論知識轉化為解決實際問題的能力，纔是本書的最終目標。 算法在實際問題中的應用： 本書將通過大量的實際案例，展示數據與算法如何賦能各個領域。例如，在金融領域，如何利用算法進行信用評分、欺詐檢測、量化交易；在醫療健康領域，如何通過算法輔助疾病診斷、藥物研發、個性化治療；在互聯網領域，如何實現推薦係統、搜索引擎優化、用戶行為分析。這些案例將幫助您理解理論知識的落地場景，激發解決實際問題的靈感。 編程實現與工具介紹： 理論與實踐之間需要編程語言作為橋梁。本書將以一種或多種主流編程語言（例如Python）為例，演示如何實現上述數據處理和算法模型。我們將介紹常用的數據科學庫（如NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn）和深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用方法，幫助您快速上手實踐。 數據科學的工作流程： 建立一個完整的數據科學項目的工作流程，是提升效率和産齣質量的關鍵。我們將引導您理解從問題定義、數據收集、數據探索、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估到模型部署的整個流程，幫助您掌握解決復雜數據問題的係統方法。 本書的特色： 理論與實踐並重： 深入淺齣的理論講解與豐富的實戰案例相結閤，確保您既能理解“為什麼”，又能掌握“怎麼做”。 係統性與前沿性兼顧： 涵蓋數據與算法領域的經典知識，並適當介紹前沿技術動態，為您構建紮實的學科知識體係。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到復雜模型，設計瞭清晰的學習脈絡，適閤不同背景的讀者。 強調思維的培養： 不僅教授技術，更注重培養您分析問題、解決問題的邏輯思維和創新能力。 掌握瞭數據與算法的精髓，您將能夠駕馭海量信息，洞察事物運行的底層邏輯，構建更智能、更高效、更具前瞻性的解決方案。無論您是渴望進入數據科學領域的學生，還是希望提升專業技能的從業者，本書都將是您探索數據驅動智慧世界的得力助手。讓我們一起踏上這段激動人心的旅程，用數據和算法，重塑我們認識和改造世界的方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計有一種低調的奢華感，深邃的色彩搭配簡潔的字體，讓人一眼就能感受到其學術的厚重。書頁的紙張很細膩，印刷清晰，閱讀起來非常舒適，即使長時間沉浸其中也不會感到疲憊。作為一名對計算機科學理論基礎充滿求知欲的學習者，我一直認為“數據結構與算法”是通往更高級技術領域的必經之路。因此，我懷揣著極大的期待，希望通過這本書能夠係統地掌握這些核心知識。 我尤其希望書中能夠詳細講解各種查找算法，例如二分查找、哈希查找等，並解釋它們在不同數據規模和分布下的性能差異。我曾遇到過很多需要快速檢索大量信息的情況，而我對如何選擇最閤適的查找算法總是有些猶豫。同時，對於像堆、優先隊列這樣的抽象數據結構，我希望能夠看到它們在實際應用中的生動演示，比如如何在操作係統中實現任務調度，或者如何在網絡路由中找到最優路徑。 “清華大學電子工程係核心課係列教材”的背景，讓我堅信這本書在內容的深度和廣度上都達到瞭相當的高度。我期待它能夠提供一些在實際工程項目中已被廣泛驗證的算法優化技巧，以及一些關於如何設計高效、可擴展的數據結構的原則。例如，書中是否會討論如何利用緩存、並行計算等技術來進一步提升算法的性能。 在我看來，學習算法的過程，也是一個提升邏輯思維和抽象能力的過程。我希望這本書能夠提供一些富有啓發性的例子，引導我去理解算法設計中的權衡與取捨，並教會我如何將現實世界中的問題轉化為算法能夠理解的模型。我期望通過閱讀這本書，能夠養成一種嚴謹的分析問題的習慣，並能夠找到最簡潔、最有效的解決方案。 總而言之，我期待這本書能夠成為我學習道路上的一盞明燈，為我指引方嚮，幫助我建立起對數據結構和算法的深刻理解，並最終能夠運用這些知識去創造更美好的技術未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計有一種沉靜的力量，帶著一種學術的嚴謹感，但又不失現代感。我剛拿到它的時候，就被那種厚重和書脊上的金色字體吸引瞭，感覺它承載瞭許多知識和智慧。翻開第一頁，扉頁上“清華大學電子工程係核心課係列教材”的字樣，立刻讓我對這本書的內容充滿瞭期待。我一直對信息科學的底層原理很感興趣，而算法和數據結構無疑是構建一切的基礎。我猜想，這本書會像一位經驗豐富的老師，循序漸進地引導我理解那些抽象的概念，用清晰的邏輯和嚴謹的推導，將復雜的理論化為我能夠掌握的知識。 我尤其好奇書中對不同算法的分析，比如那些經典的排序算法，我希望能看到它們在效率、空間復雜度以及適用場景上的詳細對比，而不隻是簡單的實現。我期待書中能用圖示或者流程圖來輔助解釋，這樣對於初學者來說會更容易理解。而且，作為一個經常需要處理大量數據的學習者，我對如何高效地組織和管理數據充滿瞭興趣。這本書是否會深入探討各種數據結構，比如鏈錶、棧、隊列、樹、圖等等，並且在實際應用中展示它們的優劣勢？我設想，書中可能會提供一些實際問題的解決方案，讓我們能夠將理論知識與實踐相結閤，例如如何用最優的數據結構來解決一個特定的工程問題。 我瞭解到，清華大學的電子工程係在學術研究和人纔培養方麵一直享有盛譽，所以我對這本教材的內容質量有著很高的期望。我希望它不僅僅是知識的堆砌，更能體現齣作者們對於學科的深刻理解和獨到見解。比如，在講解動態規劃或者圖論的算法時，我希望能夠看到一些在實際工程中已經被驗證過的應用案例，而不是停留在純理論的層麵。這樣，我纔能更清晰地認識到這些算法的價值和重要性。 讀這本書的過程，我期望是一種思維的鍛煉。算法的優化往往需要跳齣固有的思維模式，尋找更巧妙的解決方案。我希望這本書能夠激發我的思考，讓我學會如何分析問題的本質，並將問題轉化為算法能夠處理的形式。而且，我認為學習數據結構和算法，也是學習如何構建一個健壯、高效的係統。這本書是否會提供一些關於係統設計原則的思考，讓我們不僅僅是理解算法本身，更能將其融入到更大的工程體係中去？ 最後，我希望這本書能夠成為我學習道路上的一塊堅實的基石。無論未來從事哪個方嚮的IT相關工作，紮實的數據結構和算法功底都將是不可或缺的。我期待通過閱讀這本書，能夠建立起對這些核心概念的深刻理解，並且能夠自信地運用它們去解決更復雜的問題。我希望它不僅僅是一本教科書，更能成為一本能夠啓發我持續學習和探索的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

這本書的紙張觸感非常細膩，印刷也相當清晰，即使長時間閱讀眼睛也不會感到疲勞。封麵上的字體選擇簡潔有力，傳遞齣一種專業而又不失親和力的氣息。作為一名對編程充滿熱情的學生，我一直都在尋找能夠係統性地講解“數據結構與算法”這門核心課程的優質教材。我的朋友們推薦過不少書籍，但我總覺得有些內容過於晦澀，或者講解不夠深入。當我看到這本書的介紹時，我立刻被它所吸引，因為它強調瞭“核心課係列教材”的定位，這讓我相信它一定能夠提供紮實且實用的知識。 我尤其希望書中能夠詳細闡述不同算法的時間復雜度和空間復雜度分析，並且能夠提供清晰的圖錶來輔助理解。我曾遇到過一些算法問題，但對其效率的優化總是感覺無從下手。我期待這本書能夠教會我如何準確地評估算法的性能，並指導我如何針對性地進行優化。此外，對於數據結構的講解，我希望能看到更豐富的實例，例如如何在實際項目中選擇閤適的數據結構來存儲和檢索信息，以達到最佳的性能。 我曾聽聞清華大學的教學風格嚴謹而富有深度，所以我對這本書的內容質量寄予瞭厚望。我希望它不僅僅是簡單地羅列算法和數據結構，更能夠引導讀者理解它們背後的設計思想和哲學。比如，在講解遞歸和分治策略時，我希望能夠看到一些啓發性的思考，讓我們能夠舉一反三，掌握解決同類問題的通用方法。 學習算法的過程，我理解也是一個培養邏輯思維和問題解決能力的過程。我希望這本書能夠提供一些有趣的挑戰性問題，鼓勵我主動去思考和探索。我相信，通過解決這些問題，我能夠更好地理解算法的精髓，並提升我獨立分析和解決問題的能力。 總而言之，我期待這本書能夠成為我通往計算機科學殿堂的引路人，為我打下堅實的基礎，讓我在未來的學習和工作中能夠遊刃有餘地應對各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀風格讓我眼前一亮，它沒有那些浮誇的裝飾，卻透著一股沉穩和力量感，書頁的質感也非常棒，翻閱起來有一種愉悅的觸感。作為一名在信息技術領域摸索多年的學習者，我深知“數據結構與算法”的重要性，它們是所有復雜應用的基石，也是衡量一個程序員功力的重要標準。一直以來，我都在尋找一本能夠真正把我領進算法殿堂的“聖經”，一本能夠解釋清楚那些看似玄妙概念的書。 我特彆期待書中能夠對圖論算法進行深入的剖析，例如最短路徑算法、最小生成樹算法，希望能看到它們在實際場景中的應用，例如物流配送、社交網絡分析等。我希望書中能用清晰的圖示來展示算法的執行過程，並詳細講解它們的時間復雜度和空間復雜度，讓我能夠理解不同算法在效率上的權衡。此外，對於動態規劃，我希望能夠看到一些經典問題的解法，並理解其“最優子結構”和“重疊子問題”這兩個核心概念是如何被應用到實際問題中的。 “清華大學電子工程係核心課係列教材”的標簽，讓我對這本書的權威性和前沿性充滿信心。我希望它不僅僅是停留在理論層麵，更能反映齣當前學術界和工業界對於數據結構與算法的最新理解和應用。例如，書中是否會介紹一些麵嚮大規模數據處理的算法，或者是在並行計算環境下如何設計和實現高效的算法。 在我看來，學習算法的過程，也是一個不斷磨礪思維邏輯的過程。我希望這本書能夠提供一些具有挑戰性的思考題，引導我去探究算法背後的設計思想，培養我獨立分析和解決復雜問題的能力。我期望通過閱讀這本書，能夠建立起一種“用算法解決問題”的思維模式，能夠將生活中的一些實際問題轉化為算法可以解決的模式。 總而言之，我期望這本書能夠成為我知識體係中一塊堅實而重要的組成部分，幫助我打下深厚的數據結構和算法基礎，為我未來的學習和職業發展提供強大的支撐。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，首先映入眼簾的是它那種沉甸甸的分量，似乎預示著它承載著不一般的知識。書的封麵設計簡潔大氣，沒有過多的花哨，隻有書名和齣版信息，透露齣一種返璞歸真的學術氣質。作為一名長期以來對計算機科學的底層技術抱有濃厚興趣的學習者，我深知數據結構和算法的重要性，它們是構建一切復雜軟件係統的基石。我一直期待能有一本書，能夠以一種清晰、係統的方式，把我從入門到精通的道路指引清楚。 我對於書中對各種排序和查找算法的講解方式尤為好奇。我希望看到它們不僅被詳細地介紹，更能夠結閤圖示，生動地展示其工作原理，並且提供詳盡的性能分析，讓我明白在不同的場景下，應該選擇哪種算法纔能達到最佳效率。同時，對於復雜的數據結構，如樹、圖、堆等，我希望能夠看到它們在實際應用中的具體體現，例如如何利用它們來優化數據庫查詢、構建高效的網絡通信協議，或者解決復雜的路徑規劃問題。 從“清華大學電子工程係核心課係列教材”的定位來看，我堅信這本書在內容的深度和廣度上一定有著過人的之處。我期待它不僅僅是知識點的簡單堆砌，更能體現齣作者對於學科的深刻洞察和前沿理解。例如，在講解一些高級算法時，我希望能夠看到它們是如何與現代計算機體係結構相結閤，從而發揮齣最大的性能潛力。 學習數據結構與算法，在我看來，是一個不斷挑戰思維極限的過程。我希望能在這本書中找到能夠激發我深度思考的例子和習題，讓我學會如何將抽象的數學模型轉化為實際的工程解決方案。我期望通過閱讀這本書，能夠培養齣一種敏銳的洞察力，能夠迅速識彆問題的關鍵，並找到最高效、最優雅的算法來解決它。 最終，我希望這本書能夠成為我學術生涯中的一枚重要勛章，為我奠定堅實的理論基礎，並點燃我對計算機科學探索的熱情。我期待它能幫助我建立起對“高效”和“最優”的深刻認知，為我未來在更廣闊的領域內進行創新打下堅實的基礎。