培养与锻鍊程式设计的逻辑脑：程式设计大赛的解题策略基础入门(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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◎作者为「演算法笔记」版主
　　◎精选10个易上手的演算法设计技巧
　　◎内容浅显易懂，快速学习各种解题技巧
　　◎透过实际范例与图示讲解，准确掌握抽象概念
　　◎只需具备基础的程式设计概念，就能轻松上手　　
　　
　　打造出程式设计师的逻辑大脑

　　本书可作为CPE大学程式能力检定最佳参考入门用书。内容共整理了10个基础的演算法设计技巧，以10个章节分别介绍。每个章节借由大量的实际范例，让您直接体会这些技巧的运用方式。这些技巧不单只用来设计演算法，也能当作解决问题的基本原则。而各章节末皆有一连串精心设计的习题，建议您细细品味，尝试手脑并用解决这些习题，相信有意想不到的收获。
　　
　　本书能提供您更多元的思考方式，并提升自我的程式设计概念与逻辑思考的功力。内容抛开复杂的数学理论，以简易的范例进行说明，您可以轻松读完本书，并了解各种演算法背后的基本道理，之后面对新的问题时，即能无往不利。
　　
　　【延伸阅读】

　　近年来，国内大学资讯相关科系，为了确保学生具备程式设计的能力，联合推出了CPE大学程式能力检定，不少学校将之视为毕业必须达到的门槛，同时也被许多研究所当作是推甄的评分标准之一。
　　
　　CPE的考试内容，除了要求基本的程式设计能力之外，尚还包含了资料结构与演算法。说穿了，就是要求学生必须培养逻辑能力。
　　
　　博硕文化早先之前出版的《培养与锻鍊程式设计的逻辑脑：世界级程式设计大赛的知识、心得与解题分享》一书，收集了众多国外常见的考题与作者用心想出的解法，并意外成为CPE的最佳参考书籍。
　　
　　而对于刚学会程式设计，未接受过扎实演算法训练的学生来说，直接看CPE考题，有时会难以记忆解法，追根究柢是因为对于演算法所採用的方法不理解的缘故。因此，我们规划了这本书，针对演算法的部分，分门别类、由浅入深地进行介绍，相信这本书，可以帮助众多想要考好CPE的学生。
　　
　　这本书与早先出版的另一本逻辑脑书籍在定位上有所不同，本书着重在「培养」，而另一本书则是着重在「锻鍊」。这两本书提供了学生对应CPE检定的完整学习路径，尤其CPE的题库超过千题，想要完全靠死记来应付，实在有所困难，而透过本书的学习，相信能让读者在遇到陌生考题时，併发出更多解题思绪的灵感。

培养与锻鍊程式设计的逻辑脑：从零开始掌握高效解题思维 本书专为渴望提升程式设计竞赛能力，或希望系统性强化逻辑思维与演算法应用的新手与进阶学习者设计。我们不再侧重于特定语言的语法细节，而是将核心聚焦于程式设计竞赛（Competitive Programming, CP）中至关重要的解题心法、思维模型构建以及基础演算法的实用化整合。 --- 第一部：建立核心思维基石——程式设计竞赛的底层逻辑 本篇将彻底解构程式设计竞赛的本质，带领读者跳脱出“学习语法”的初级阶段，迈入“解决问题”的核心领域。我们深信，高效的解题能力源于清晰的思维框架，而非死记硬背的程式码片段。 章节一：解题的全局观——竞赛环境与心态的调整 本章首先描绘程式设计竞赛（如 ACM-ICPC, OI, LeetCode 挑战赛等）的真实场景、评分机制与时间压力。重点讨论如何建立“限时压力下的冷静分析”的心态，并区分“程式实现”与“问题建模”在竞赛中的权重。 竞赛生态速览： 理解不同类型比赛的侧重点与难度梯度。 时间复杂度初探： 并非深究复杂数学证明，而是建立对 $O(N^2)$、$O(N log N)$ 等常见复杂度的直观感受，明确何时需要优化。 “试错”的艺术： 如何在限定时间内进行高效的假设检验，避免陷入无效的调试循环。 章节二：从描述到模型——问题抽象化的艺术 程式设计问题的核心在于将自然语言描述的复杂情境，精准地转化为数学或逻辑模型。本章提供一套实用的“信息提取”流程。 关键要素识别（K-E-R 框架）： 快速识别输入（Input）、约束（Constraint）、期望输出（Requirement）的技巧。 结构化思维训练： 如何将非结构化数据转化为图论、集合、矩阵或序列等基本数学结构。 状态的定义与边界处理： 成功建模的第一步是清晰界定问题的“初始状态”、“目标状态”以及所有可能的“中间状态”。详细讲解如何处理边界条件（如空集、零值、最大/最小值）。 章节三：解题思维的导航图——三大基本策略 本章介绍所有进阶技巧的根基：三种最基础、应用最广泛的解题策略。 1. 暴力穷举的合理性评估： 并非所有问题都需要高效解法。学习判断“何时暴力是可接受的”，以及如何优化一个基础的暴力解法。 2. 贪心算法的直觉培养： 探讨贪心选择的“局部最优推导出全局最优”的潜在陷阱与适用条件。通过具体案例（如区间调度、霍夫曼编码的原理类比）建立贪心直觉。 3. 递推与动态规划的萌芽： 介绍“最优子结构”和“重叠子问题”的概念，为后续更深入的 DP 学习打下基础。重点在于如何识别并定义 $DP[i]$ 或 $DP[i][j]$ 的准确含义。 --- 第二部：核心演算法模块的“思维植入” 本部分专注于将抽象的演算法转化为解题工具箱中的具体操作，强调理解其背后的设计哲学而非仅是记忆代码。 章节四：搜索的深度与广度——遍历的精妙运用 搜索是解决有限状态空间问题的基石。我们深入探讨如何在复杂的约束条件下，设计出有效率的搜索策略。 深度优先搜索 (DFS) 的应用场景： 重点讲解如何利用递归回溯（Backtracking）来系统性地探索所有合法解（如排列组合、迷宫路径寻找）。 广度优先搜索 (BFS) 的最短路径思维： BFS 与“最少步骤”的强关联性。讲解如何使用 BFS 寻找非加权图中的最短路径，并将其概念推广至最小操作次数问题。 迭代加深与双向搜索（概念介绍）： 介绍在特定限制下，如何结合 DFS 与 BFS 的优点来优化搜索效率。 章节五：图论基础——连接世界的逻辑骨架 图论是程式设计竞赛中出现频率最高的模型之一。本章侧重于图的表示方法和几种核心遍历应用。 图的表示法对比： 邻接矩阵与邻接表的优劣势分析及应用场景选择。 图的遍历实战： 深入应用 DFS/BFS 解决连通性、二分图的初步判断等基础问题。 拓扑排序的依赖关系管理： 理解拓扑排序在任务调度、课程先修等依赖问题中的核心地位。 章节六：数据结构——高效存取信息的实用工具 数据结构的选择直接决定了解题效率。本章关注那些在竞赛中能带来显著性能提升的关键结构。 栈与队列的 LIFO/FIFO 原则： 结合实际案例（如括号匹配、任务排队）巩固基本操作。 堆（Priority Queue）的维护机制： 理解堆如何在 $O(log N)$ 时间内高效地维护最大/最小元素，及其在求 $K$ 小/大元素中的应用。 集合与映射（Set & Map）的底层原理与性能考量： 讨论哈希冲突、平衡二叉树的查找效率，强调它们在去重和快速查找中的价值。 --- 第三部：进阶思维模型的初步构建 本部分开始引入更复杂的解题范式，引导学习者从线性思维转向多维度的分析。 章节七：动态规划（DP）的深入探索——如何拆解问题？ 针对初学者常感困难的 DP 领域，本章提供一套系统化的“DP 建模五步法”。 1. 明确目标： 最终要求解的是什么？ 2. 定义状态： 确定 DP 数组的维度（一维、二维、多维）及每个索引的准确含义。 3. 找出状态转移方程： 建立当前状态与前一个或多个已求解状态之间的精确关系。 4. 确定初始条件（Base Case）： 确保递推的起点是正确的。 5. 空间优化（初探）： 讨论如何通过滚动数组等方法，在保证正确性的前提下，减小内存占用。 章节八：实用数学与数论的入口 程式设计竞赛中的数学往往不是纯粹的理论推导，而是用于优化运算效率的工具。 模运算的特性： 掌握模加、模乘的性质，理解防止溢出的重要性。 整除性与互质性： 快速识别问题中是否存在因子分解、最大公约数（GCD）或最小公倍数（LCM）的需求。 基础计数原理： 组合与排列在解决涉及选择和顺序问题的初步应用。 章节九：解题策略的综合运用与调试艺术 本章将所有学到的知识进行整合，并着重强调在实际竞赛中如何调试和验证解法。 “小数据测试”的威力： 学习如何构造极小、有代表性的测试用例来验证自己的逻辑（例如，只输入两个元素、零、负数等）。 反向工程思维： 当解法失败时，如何从输出的错误结果反推，定位是模型建立错误、状态转移错误，还是边界条件遗漏。 代码健壮性： 培养编写清晰、易于调试的辅助函数和变量命名的习惯，这在时间紧张时是巨大的优势。 --- 本书的最终目标是训练你的“解题肌肉”，让你在面对全新问题时，能够迅速调动起正确的思维工具箱，高效地从“一团乱麻”中提取出清晰的逻辑路径，并将其转化为正确且高效的程式实现。

Chapter 1 递增法 Incremental Method
Chapter 2 记忆法 Memoization
Chapter 3 枚举法 Enumerative Method
Chapter 4 递推法 Iterative Method
Chapter 5 递归法 Recursive Method
Chapter 6 分治法 Divide and Conquer
Chapter 7 动态规划 Dynamic Programming
Chapter 8 贪心法 Greedy Method
Chapter 9 缩放法 Scaling Method
Chapter 10 套用模型 Modeling
Appendix 解答篇

评分☆☆☆☆☆

刚看到这本书的书名，脑海里立刻浮现出之前参加编程练习时的那种“卡壳”感，那种明明知道一些算法，但就是不知道怎么用，或者不知道如何组合它们来解决一个具体问题的挫败感。这本书的“解题策略”几个字，让我觉得它很可能就是我一直寻找的“武功秘籍”。我一直认为，编程的本质是解决问题，而算法只是解决问题的工具。如果不能掌握一套有效的策略，即使掌握了再多的算法，也难以应对复杂的挑战。我非常期待这本书能够教会我如何将问题分解，如何思考边界条件，如何进行优化，以及如何验证自己的解决方案。我希望它能给我一些“思维导图”式的指导，让我看到解题的整体流程，而不是仅仅关注局部细节。而且，“基础入门”这几个字让我感到安心，我可以从头学起，慢慢 build up 我的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就挺吸引人的，"培养与锻炼编程的逻辑脑"，这简直戳中了我的痛点！我一直觉得自己在编程方面，尤其是解决算法问题上，脑袋不够灵光，常常卡壳。市面上很多书都是直接讲算法，但很少有从根源上教你如何“思考”的。这本书的副标题“编程大赛的解题策略基础入门”，更是让我眼前一亮，毕竟参加编程比赛也是我一直以来的目标，但一直苦于没有好的方法论指导。我希望这本书能帮助我建立起一套解决问题的框架，而不是零散的知识点堆砌。尤其是我对“逻辑脑”这个说法很感兴趣，不知道这本书会从哪些角度去阐述，是关于数学思维、还是图论、或者是其他方面的逻辑推理能力？我期待它能提供一些循序渐进的练习，让我能够逐步提升，而不是一开始就给我一堆难题。总的来说，这本书的名字给我一种“对症下药”的感觉，希望能真正帮助我突破瓶颈，在编程的世界里走得更远。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《培养与锻炼编程的逻辑脑：编程大赛的解题策略基础入门（第二版）》听起来非常务实，也正是我一直以来非常需要的。我一直对那些在ACM、ICPC等编程大赛中表现出色的选手感到非常钦佩，他们的解题思路清晰、效率极高。我参加过一些编程比赛，但往往是知其然不知其所以然，很多时候是靠“猜”或者“背”一些套路来解决问题，一旦遇到稍微偏离常规的题目，就束手无策了。这本书强调“逻辑脑”的培养，这一点对我来说非常重要。我希望它能够教会我如何分析问题的本质，如何从纷繁复杂的信息中提炼出关键要素，以及如何构建高效的解决方案。我特别希望它能深入讲解一些常见的解题模式，例如分治、贪心、搜索等，并提供一些如何识别这些模式的技巧。另外，作为第二版，我希望能看到一些更新的内容，也许是针对最新的编程竞赛趋势，或者是对原有内容的优化和补充，让我觉得这本书是与时俱进的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称，《培养与锻炼编程的逻辑脑：编程大赛的解题策略基础入门（第二版）》，让我觉得它不像是一本单纯的算法书，更像是一本“思维训练手册”。我参加过一些编程比赛，也看过很多算法的书籍，但总感觉自己离那些顶尖选手还有很大的差距，尤其是在面对一些“一眼看上去”很难的题目时，我的大脑就像是宕机了一样。这本书的“逻辑脑”和“解题策略”这些关键词，让我觉得它可能能够帮助我建立起一种更系统、更高效的解题思维模式。我希望它能从一些基础的逻辑推理能力开始讲起，然后逐步过渡到如何将这些逻辑应用到编程问题中。我特别想知道，它会不会提供一些“套路”或者“模型”，让我能够识别出不同类型的题目，并快速地应用相应的策略。而且，作为第二版，我期待它能包含一些更贴近当前编程竞赛发展趋势的内容，让我在学习的过程中，能够掌握一些更前沿的解题方法。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的标题，我首先想到的是那些我曾经在算法竞赛中遇到的“拦路虎”。很多时候，不是我不知道某个算法，而是我根本不知道如何将问题映射到某个算法上，或者即使知道了，也无法有效地进行优化。这本书的“解题策略”这个词，让我觉得它可能不仅仅是介绍算法本身，更重要的是教我一种思考问题的方式。我希望它能提供一些通用的解题模板，或者是一些启发性的思考路径，让我能够面对一个新问题时，不再感到无从下手。例如，对于动态规划问题，我常常困惑于如何定义状态转移方程，这本书是否能给出一些指导性的方法？又或者，对于图论问题，我如何才能快速地识别出问题的类型并选择合适的算法？我期待这本书能够提供一些具体的案例分析，让我看到这些策略是如何在实践中应用的。而且，“基础入门”的定位也让我放心，我不用担心内容过于晦涩难懂，可以从最基本的地方学起。