演算法之美：隐藏在资料结构背后的原理(C++版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书围绕演算法与资料结构的话题，并且循序渐进、深入浅出地介绍现代电脑技术中常用的40余种经典演算法，包含回溯法、分治法、贪心法和动态规划等演算法设计观念。同时，本书也系统性地讲解连结串列、堆叠、伫列、树、图、集合与字典等常用的资料结构。同时，透过22个经典问题（包括约瑟夫环问题、河内塔问题、八皇后问题和骑士巡逻问题等）的解说，逐步揭开隐藏在资料结构背后的演算法原理，试图协助读者充实知识基础，启动思维技巧，最终冲破阻碍提升程式设计能力的重重藩篱。

深入数据世界的结构与力量：一部探索无形框架的指南 图书名称： 演算法之美：隐藏在资料结构背后的原理 (C++ 版) --- 内容简介 在信息爆炸的时代，我们对速度和效率的要求达到了前所未有的高度。无论是搜索引擎的瞬时响应，复杂金融模型的实时运算，还是人工智能对海量数据的深度学习，其底层都依赖于一套精心设计的、看不见的骨架——资料结构与演算法。本书旨在揭示这些看似抽象的计算机科学基石如何化身为解决现实世界复杂问题的强大工具。 本书并非仅仅关注程式语言的语法或特定库函数的调用，而是致力于剖析隐藏在代码背后的设计哲学、数学原理与性能权衡。我们专注于理解“为什么”某种结构比另一种更适合特定场景，以及“如何”通过精巧的演算法优化，将指数级复杂度转化为多项式级，从而掌控时间与空间。 第一部分：基石的构建——核心资料结构的精妙设计 本部分从最基础的元素出发，系统性地重构我们对资料组织的理解。我们不满足于简单地介绍数组和链表，而是深入探讨其在内存层面的具体布局、缓存一致性对性能的影响，以及如何利用这些底层知识来规避常见的性能陷阱。 动态数组与向量的内部机制： 深入探究自动扩容策略背后的摊还分析（Amortized Analysis）。了解何时预分配内存能带来显著收益，以及在极端写入负载下，如何优化边界条件，减少不必要的内存拷贝操作。 链式结构的多样性： 从单向链表到双向链表，再到循环链表，我们不仅描述它们的连接方式，更聚焦于它们在插入、删除操作上的时间复杂度优势与空间开销。特别地，我们将讨论跳跃表（Skip Lists）的构造，这种概率性数据结构如何在保持对数时间复杂度的同时，提供比传统平衡树更简洁的实现和更高的并发友好性。 栈、队列与双端队列的抽象层级： 阐释这些线性结构如何通过 LIFO/FIFO 原则管理程式执行流程与任务调度。重点分析环形缓冲区（Circular Buffer）在实时数据流处理中的应用，及其在固定大小限制下实现高效读写的技巧。 第二部分：树形世界的逻辑与平衡 树结构是处理层次关系和快速查找的利器。本部分将带领读者穿越静态树的森林，进入动态、自适应的平衡世界。 二叉查找树（BST）的性能瓶颈与进化： 详细分析标准 BST 在最坏情况（有序数据）下退化为链表的风险。在此基础上，我们引入平衡树的概念，而非仅仅停留在理论描述。 AVL 树与红黑树（Red-Black Trees）的深度解析： 我们将以 C++ 语言为载体，实现这些复杂结构的旋转（Rotation）操作。重点比较 AVL 树的严格平衡性与红黑树的宽松、操作效率优先的特性。理解颜色属性和黑高（Black Height）的维护，是掌握红黑树能够保证 $mathcal{O}(log n)$ 性能的关键。 B 树与 B+ 树的磁盘优化哲学： 将视角从内存扩展到外部存储。探讨 B 树如何通过增加分支因子（Fan-out）来最小化磁盘 I/O 次数，这对于理解数据库索引的运作原理至关重要。我们将对比 B 树和 B+ 树在范围查询（Range Query）上的性能差异。 第三部分：高效映射与集合的奥秘 哈希表（Hash Table）是现代应用中实现近乎 $mathcal{O}(1)$ 查找的核心。然而，其效率的稳定依赖于精妙的“冲突解决”艺术。 散列函数的设计艺术： 探讨优秀散列函数应具备的特性（如均匀分布、雪崩效应）。我们不使用现成的库函数，而是实现经典的乘法散列法和除法散列法，并分析它们在不同输入特性下的表现。 冲突处理策略的权衡： 详细对比链式法（Separate Chaining）与开放定址法（Open Addressing）的优劣。对于开放定址法，深入剖析线性探测（Linear Probing）、二次探测（Quadratic Probing）以及双重散列（Double Hashing）如何缓解聚集（Clustering）问题，并讨论负载因子（Load Factor）对性能的决定性影响。 统一化集合： 在 C++ STL 的背景下，探讨 `std::set` 和 `std::map` 底层如何依赖于平衡二叉搜索树（通常是红黑树）来实现有序存储，并与无序容器 `std::unordered_set` 和 `std::unordered_map`（基于哈希表）进行细致的性能画像对比。 第四部分：图论的广袤世界与实际应用 图结构是表示网络、关系和路径问题的终极抽象工具。本书将图论的理论应用与 C++ 的实现相结合。 图的表示方法： 详尽比较邻接矩阵（Adjacency Matrix）与邻接表（Adjacency List）在处理稀疏图和稠密图时的空间和时间效率差异。我们强调在实际工程中，邻接表因其空间效率通常是首选。 遍历的艺术：深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）： 不仅展示递归与迭代的实现，更侧重于它们在解决实际问题（如连通分量识别、拓扑排序）中的应用场景区分。 最短路径的里程碑： 深入讲解 Dijkstra 算法（处理非负权边）的松弛（Relaxation）过程，以及 Bellman-Ford 算法如何应对负权边并检测负权环。对于全源最短路径，我们将探讨 Floyd-Warshall 算法的动态规划思想。 最小生成树（MST）： 对比 Prim 算法和 Kruskal 算法的贪婪策略，并分析它们在不同图结构下（稠密或稀疏）的性能表现，强调了优先队列（Priority Queue）在实现中的关键作用。 第五部分：演算法的效率分析与优化技巧 演算法的“美”最终体现在其效率上。本部分是全书的理论核心，旨在教授读者如何像计算机科学家一样思考效率。 渐近分析的精确性： 掌握大 O（$mathcal{O}$）、大 Ω（$Omega$）和大 Theta（$Theta$）符号的严格定义。我们通过具体的 C++ 代码片段（例如嵌套循环）来计算和推导它们的上界、下界和紧确界。 分治法与递归的艺术： 深入理解主定理（Master Theorem）在求解分治法递归关系式时的应用，这是高效分析如归并排序、快速排序等算法复杂度的利器。 排序算法的性能全景图： 不仅仅实现经典的快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort），我们更关注如何在 C++ 中优化它们：例如，快速排序中三路划分或中位数选择策略对平均性能的提升；归并排序在内存受限场景下的应用与局限。我们还会简要探讨如何利用计数排序、基数排序在特定约束下实现 $mathcal{O}(n)$ 的线性时间排序。 动态规划的无后效性与最优子结构： 介绍动态规划（DP）的核心思想，它如何通过避免重复计算来优化指数级问题。通过记忆化搜索（Memoization）与自底向上（Tabulation）两种实现路径，解析背包问题、最长公共子序列等经典 DP 问题的结构。 通过 C++ 语言的严谨性和表达力，本书为读者提供了一个坚实的实践平台。它不仅仅是一本参考手册，更是一扇通往理解现代计算世界核心驱动力的窗户。掌握了这些隐藏在数据结构背后的原理，读者将能够自信地构建出高效、可维护、且具备卓越性能的软件系统。

作者简介

左飞

　　C++专家，擅长撰写具原创性质的IT着作，其着作《程式揭秘－从C/C++程式码探索电脑系统的运作原理》与《演算法之美：隐藏在资料结构背后的原理(C++版)》皆被列为博硕文化[中文原创经典]之一。

前言
目录
44 种演算法
22 个经典问题

第 1 章 从资料到演算法
1.1 资料与资料结构
1.1.1 资料及其类型
1.1.2 资料结构简介
1.2 演算法
1.2.1 演算法的概念
1.2.2 演算法的分析
1.2.3 演算法的设计
1.3 C++中的STL
1.3.1 STL 简介
1.3.2 STL 的组成
1.3.3 STL 的不同版本
参考文献

第 2 章 指标与阵列——也谈中国古代兵制
2.1 指标
2.1.1 记忆体与位址
2.1.2 指标的语法
2.1.3 使用指标变数
2.1.4 函数与参数传递
2.2 阵列
2.2.1 结构型资料类型
2.2.2 定义与初始化阵列
2.2.3 阵列与指标
2.2.4 阵列的抽象资料类型
2.3 阵列应用举例
2.3.1 Z 字形编排问题
2.3.2 大整数乘法问题
2.3.3 九宫格问题
2.4 动态记忆体管理
2.4.1 关键字new 和delete
2.4.2 避免记忆体错误
参考文献

第 3 章 字串与模式比对——梦里寻她千百度
3.1 基本概念与定义
3.1.1 C++中的字串
3.1.2 字串抽象资料类型
3.2 文字的精确比对
3.2.1 BF 演算法
3.2.2 MP 演算法
3.2.3 KMP 演算法
3.2.4 BM 演算法
3.2.5 BMH 演算法
3.3 文字的模煳比对
3.3.1 全域编辑距离
3.3.2 局部最佳对准
3.3.3 N 元距离模型
3.3.4 语音编码模型
参考文献

第 4 章 连结串列——老鹰捉小鸡
4.1 连结串列的概念
4.2 单向连结串列
4.2.1 单向连结串列的结构
4.2.2 单向连结串列的操作演算法
4.2.3 有序连结串列的合併演算法
4.3 单向回圈连结串列
4.3.1 单向回圈连结串列的结构
4.3.2 单向回圈连结串列的实现
4.3.3 约瑟夫环的问题
4.3.4 魔术师发牌问题
4.3.5 拉丁方阵问题
4.4 双向回圈连结串列
4.4.1 双向回圈连结串列的结构
4.4.2 双向回圈连结串列的实现
4.4.3 维吉尼亚加密法问题
4.5 游标类别的设计与实现
4.5.1 游标类别的结构
4.5.2 游标类别的实现
4.6 STL 与连结串列
4.6.1 STL 中连结串列类别的介面
4.6.2 巡访
4.6.3 元素的插入与删除
参考文献

第 5 章 先进先出与后进先出——简单而深刻
5.1 堆盘子的策略
5.1.1 堆叠的结构
5.1.2 堆叠的操作及实现
5.1.3 括弧比对问题
5.1.4 停车场模拟问题
5.2 排队的智慧
5.2.1 伫列的结构
5.2.2 伫列的操作及实现
5.2.3 舞伴问题
5.2.4 杨辉三角问题
5.2.5 游程编码问题
5.3 优先伫列——兼谈页面置换演算法
5.3.1 优先伫列的结构
5.3.2 优先伫列的实现
5.4 STL 的堆叠与伫列
5.4.1 STL 的stack
5.4.2 STL 的queue
5.4.3 STL 的priority_queue
参考文献

第 6 章 递回——老和尚讲故事
6.1 递回的概念
6.1.1 定义
6.1.2 应用递回的原则
6.1.3 递回和非递回的转换
6.2 分治法
6.2.1 分治法简述
6.2.2 河内塔问题
6.2.3 传染病问题
6.3 回溯法
6.3.1 回溯法简述
6.3.2 迷宫问题
6.3.3 八皇后问题
参考文献

第 7 章 树——从红楼梦说起
7.1 认识树状结构
7.1.1 基本定义
7.1.2 术语解释
7.1.3 树的抽象
7.2 花开二枝分外香——二元树及相关演算法
7.2.1 二元树的定义
7.2.2 二元树的性质
7.2.3 二元树的实现
7.2.4 二元树的巡访演算法
7.2.5 二元树线索化演算法
7.3 合抱之木，生于毫末——从树到森林
7.3.1 树的储存表示
7.3.2 树的实现
7.3.3 树与森林的巡访演算法
7.3.4 森林与二元树的转换
7.4 霍夫曼树——最佳二元树编码演算法
7.4.1 霍夫曼编码
7.4.2 建构霍夫曼树
7.4.3 霍夫曼编码的实现
7.5 堆积
7.5.1 堆积的概念
7.5.2 堆积的建立
7.5.3 堆积的操作
7.6 基于STL 实现树结构
7.6.1 STL 中的vector
7.6.2 STL 的map
参考文献

第 8 章 图——始于柯尼斯堡的七桥问题
8.1 图的基本概念
8.1.1 图的定义
8.1.2 图的术语
8.1.3 图的运算
8.1.4 图的抽象资料类型
8.2 图的储存与表示
8.2.1 图的邻接矩阵
8.2.2 图的邻接表
8.2.3 两种标记法的比较
8.3 图的巡访
8.3.1 欧拉路径与欧拉回路
8.3.2 哈密顿路径与哈密顿回路
8.3.3 广度优先巡访演算法
8.3.4 深度优先巡访演算法
8.4 最短路径问题
8.4.1 固定起点最短路径问题
8.4.2 非固定起点最短路径问题
8.5 最小生成树
8.5.1 最小生成树的定义
8.5.2 克鲁斯克尔演算法
8.5.3 普林演算法
参考文献

第 9 章 树状搜索结构——做一名出色的园艺师
9.1 二元搜寻树
9.1.1 二元搜寻树的概念
9.1.2 二元搜寻树的操作
9.1.3 二元搜寻树的实现
9.1.4 二元搜寻树的分析
9.2 自平衡的二元搜寻树——AVL 树
9.2.1 AVL 树的概念
9.2.2 AVL 树的旋转
9.2.3 AVL 树的实现
9.3 树中亦有「红与黑」
9.3.1 红黑树的概念
9.3.2 红黑树的操作
9.3.3 红黑树的实现
9.4 基于Trie 树的单字检索
9.4.1 Trie 树的概念
9.4.2 Trie 树的表示
9.4.3 Trie 树的实现
参考文献

第 10 章 集合与字典——再论搜索之话题
10.1 集合论基础
10.1.1 集合的概念
10.1.2 集合的运算
10.2 集合的实现
10.2.1 位置向量集合
10.2.2 单向连结串列集合
10.3 字典
10.3.1 字典的概念
10.3.2 搜索运算
10.4 杂凑
10.4.1 杂凑的概念
10.4.2 杂凑函数
10.4.3 字串杂凑
10.4.4 处理杂凑冲突
10.5 拼写检查问题
10.6 不交集
10.6.1 不交集的概念
10.6.2 不交集的实现
10.6.3 犯罪团伙的问题
10.6.4 路径压缩的实现
10.7 STL 中的set
参考文献

第 11 章 排序——有序让世界更美好
11.1 排序问题概述
11.1.1 基本概念和定义
11.1.2 排序演算法的分类
11.1.3 排序演算法的分析
11.2 插入排序
11.2.1 直接插入排序
11.2.2 二分插入排序
11.2.3 希尔排序
11.3 选择排序
11.3.1 直接选择排序
11.3.2 堆排序
11.4 交换排序
11.4.1 气泡排序
11.4.2 鸡尾酒排序
11.4.3 快速排序
11.5 合併排序
11.6 计数排序
参考文献

附录A 经典求职面试题目
 

评分☆☆☆☆☆

最近拿到這本《演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)》，我個人覺得，這本書的內容，真的能稱得上是「寶藏」。作為一個在軟體開發領域摸爬滾打多年的老兵，我一直覺得，要寫出真正優質的軟體，對底層的演算法和資料結構有深刻的理解是不可或缺的。但往往市面上的書籍，要么太過理論化，要嘛太過實戰化，很難找到一本能夠兩者兼顧，並且寫得引人入勝的。 這本書的作者，我覺得他有一種獨特的「化繁為簡」的功力。他擅長將複雜的演算法和資料結構，用非常直觀、易懂的方式呈現出來。我特別喜歡他對於「二元樹」的闡述，他從最初的「有序排列」的概念出發，逐步引導讀者理解二元搜尋樹的優勢，然後再深入到平衡二元樹（如 AVL 樹、紅黑樹）的原理。作者在解釋旋轉操作時，用了大量的圖示，讓我能夠清晰地看到樹結構是如何在插入和刪除節點的過程中，進行自我調整以維持平衡。這對於我理解 `std::map` 和 `std::set` 的高效能有了根本性的認識。 書中對於「雜湊」的講解，我更是覺得精妙絕倫。作者用「函數」和「值」的關係，來比喻雜湊的過程，並深入探討了各種雜湊衝突解決方法的優劣。他詳細分析了鏈式探測和開放尋址法，並提供了相應的 C++ 程式碼範例，讓我可以實際驗證這些原理。透過作者的講解，我終於明白為何 `std::unordered_map` 能夠提供近乎常數時間複雜度的插入和查找，以及在某些極端情況下效能為何會下降。 這本書的 C++ 範例程式碼，寫得非常乾淨、整潔，並且具有代表性。作者並沒有使用一些過於炫技的寫法，而是選擇了最能體現演算法核心思想的實現方式。這讓我可以很容易地將書中的概念與實際的程式碼結合起來，並且能夠觸類旁通，將學到的知識應用到我自己的專案中。 總之，《演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)》是一本我強烈推薦給所有 C++ 開發者的書籍。它不僅能夠幫助你建立扎實的演算法和資料結構基礎，更能引導你從更深層次去理解軟體設計的「美感」與「智慧」。

评分☆☆☆☆☆

這本《演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)》，我只能說，絕對是近期讓我眼睛為之一亮的程式設計書籍。我個人在軟體業打滾也有些年頭了，接觸過不少演算法和資料結構的教材，但總覺得少了一點什麼，可能是那種能夠觸動心靈、讓你覺得「原來是這樣！」的豁然開朗。這本書恰恰填補了這個空缺。 作者在書中對於「演算法」這個詞彙的詮釋，我認為非常獨到。他並沒有將其僅僅視為一堆複雜的數學公式或程式碼片段，而是將其提升到一種「解決問題的智慧」的層面。閱讀過程，我時常會因為作者對於某些概念的譬喻而會心一笑，例如他將「分治法」比喻成「將大象切塊」，這種貼切的比喻，瞬間讓抽象的概念變得具體可行，也讓原本可能枯燥的理論，變得生動有趣。 我特別欣賞作者在介紹「排序演算法」時的鋪陳。他不僅僅是列出各種排序演算法的實作，更是在每個演算法介紹前，先點出它最核心的思想，像是「插入排序」的「逐一插入」，「選擇排序」的「逐一選擇」，以及「快速排序」的「分而治之」。這種由核心思想導向實作的結構，讓我更容易理解為何會有這樣的演算法存在，以及它背後的邏輯是如何運作的。C++ 的範例程式碼也寫得相當精煉，清楚地展現了演算法的精髓。 當我看到「雜湊表」的章節時，我才真正體會到「美感」所在。作者沒有用艱澀的術語，而是用「抽屜」和「鑰匙」的比喻，生動地描繪了雜湊表的原理。他詳細解釋了如何透過雜湊函數將資料映射到不同的「抽屜」，以及在發生「碰撞」時，如何透過「鏈式探測」或「開放尋址」等方法來解決。這個部分讓我對查閱資料的高效率有了更深刻的理解，也讓我對 `std::unordered_map` 的底層機制有了更清晰的認識。 總之，《演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)》是一本能夠激發讀者思考，並且在潛移默化中提升程式設計能力的書籍。它不僅適合初學者建立扎實的基礎，對於有經驗的開發者來說，也能從中獲得新的啟發和對細節的更深層次的理解。這本書的價值，遠不止於一份程式碼的範例集，而是一種對演算法和資料結構的全新視角。

评分☆☆☆☆☆

拿到《演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)》這本書，我第一時間就被它簡潔有力的書名所吸引。在軟體開發領域，演算法和資料結構絕對是基石中的基石，但市面上真正能夠將這些枯燥的學科講得生動有趣，且又能與 C++ 實務緊密結合的書籍，實在是少之又少。幸運的是，這本書做到了。 作者在撰寫這本書時，顯然花了大量的時間去思考如何讓讀者能夠「感同身受」。在介紹「陣列」和「鏈結串列」時，他從最基礎的記憶體模型出發，探討了兩者在存取速度、插入刪除效能上的根本差異。我特別喜歡他對於「陣列」的描述，那種連續的記憶體空間，讓他形容得像是「一排整齊排列的房屋」，而「鏈結串列」則像是由「紙條串聯起來的線索」。這種生動的類比，讓我對這兩種基本結構的運作原理有了非常直觀的理解。 在「搜尋演算法」的部分，作者並沒有僅僅列出線性搜尋和二分搜尋。他進一步探討了二分搜尋的適用條件（必須是已排序的資料），並分析了它為何能達到對數時間複雜度。作者還利用 C++ 的 STL 演算法，例如 `std::binary_search`，來展示標準函式庫是如何封裝了這些高效的搜尋機制。這對於我理解如何在實際專案中，選擇最適合的搜尋方法，非常有啟發。 書中關於「堆疊」和「佇列」的講解，我也覺得十分精采。作者從「後進先出」和「先進先出」的基本規則出發，引導讀者理解這些結構在程式設計中的廣泛應用，例如函數呼叫堆疊、事件處理佇列等。他還深入講解了如何利用陣列或鏈結串列來實現這些抽象資料型別，並詳細闡述了各種實現方式的效能分析。這讓我更清楚地意識到，雖然我們經常使用 STL 中的 `std::stack` 和 `std::queue`，但了解其底層實現原理，對於優化程式效能至關重要。 總而言之，《演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)》是一本將理論與實踐完美結合的優秀教材。它不僅能幫助你建立堅實的演算法和資料結構基礎，更能讓你體會到程式設計的「美感」與「智慧」。我強烈推薦這本書給所有希望提升 C++ 程式設計能力的開發者。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)》，說實話，我一開始抱持著一種既期待又有點擔憂的心情。期待的是，許多時候坊間的演算法書籍，雖然內容紮實，但讀起來總像是在啃一本厚重的參考書，缺乏了那份「美感」；而擔憂的是，C++版本的實作，對於我這種非科班出身，只是在工作中偶爾需要接觸演算法和資料結構的開發者來說，會不會門檻太高，或是過於學術，難以消化。 然而，當我翻開第一頁，這種擔憂便被一頁頁精美的圖解和清晰的邏輯逐步化解。作者在開頭就闡述了演算法和資料結構並非只是冰冷的程式碼堆疊，而是蘊含著解決問題的智慧與藝術。我特別喜歡其中關於「遞迴」的闡述，作者沒有直接丟出數學公式，而是透過一個非常生活化的例子，像是瑞士刀的多層結構，巧妙地引導讀者理解遞迴的精妙之處，那種「看似複雜，實則簡潔」的感覺，真的讓我醍醐灌頂。 接著，在「陣列」和「鏈結串列」的章節，我看到了作者對於原理的深入剖析。他並沒有止步於告訴你怎麼使用，而是探討了它們在不同情境下的優劣勢，例如陣列的快速存取與插入刪除的低效率，以及鏈結串列的靈活變換與隨機存取的問題。作者更進一步地連結到 C++ 的 STL 容器，像是 `vector` 和 `list`，說明了標準函式庫是如何封裝了這些底層原理，讓開發者能更專注於業務邏輯。這讓我覺得，這本書不僅僅是在講演算法，更是在傳授一種「如何思考」的模式，一種如何將抽象概念具體化的能力。 在「樹」的章節，我更是被深深吸引。二元搜尋樹、AVL 樹、紅黑樹，這些名詞在我腦中曾經是令人卻步的符號。但作者透過生動的圖示，將這些樹的結構演變過程清晰地呈現出來。看著 AVL 樹如何透過旋轉來維持平衡，紅黑樹又是如何利用顏色規則來保證效率，讓我感覺像是觀看一場精密的建築工程。尤其作者還特別提及了 C++ 中 `std::set` 和 `std::map` 底層的實現，這對於我理解 STL 的效能特性非常有幫助。 總體而言，《演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)》是一本難得的佳作。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位循循善誘的良師，引導讀者進入演算法和資料結構的奇妙世界。對於正在學習或希望加深對這些基礎知識理解的 C++ 開發者來說，這本書絕對是值得你細細品味，並且在日後的工作中不斷回顧的寶貴資產。它讓我從「為什麼要這樣做」的角度，更深入地理解了程式碼背後的邏輯，也讓我在面對問題時，能有更清晰、更高效的思考方向。

评分☆☆☆☆☆

我最近剛讀完《演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)》，這本書給我的感受，就像是走進了一座精心設計的藝廊，每個角落都充滿了巧思和智慧。身為一名長年與 C++ 打交道的工程師，我曾覺得演算法和資料結構是純粹的學術領域，離實際的開發工作總是有點距離。但這本書徹底改變了我的看法。 作者非常巧妙地將「美」這個概念融入演算法的講解中。他認為，好的演算法和資料結構，不僅僅是能跑就好，更應該是優雅、高效、且充滿智慧的。在介紹「堆疊」和「佇列」時，他沒有直接給出程式碼，而是從生活中的例子出發，例如收銀機的結帳隊伍（佇列）和疊盤子的動作（堆疊），引導讀者自然而然地理解這些結構的特性與應用場景。這種從生活化到理論化的過程，讓我覺得學習過程非常順暢。 我特別驚豔於作者對「圖」這個資料結構的講解。從最基礎的節點和邊，到 DFS (深度優先搜尋) 和 BFS (廣度優先搜尋) 的應用，作者透過生動的圖示，將複雜的搜尋路徑清晰地呈現在讀者眼前。他更是深入探討了在 C++ 中如何實現這些圖的結構，以及如何利用這些演算法來解決實際問題，例如尋找最短路徑或判斷連通性。這部分內容對於我處理一些需要圖論思維的專案時，提供了極大的幫助。 在「動態規劃」的章節，作者展現了他對於演算法設計的深刻洞察。他沒有一次性丟出複雜的遞迴關係，而是透過一個一個小例子，像是背包問題，引導讀者一步步思考如何將大問題分解成更小的子問題，並利用重複計算的結果來避免效率低下。作者強調了「狀態轉移」的概念，並對比了不同的動態規劃解法的優劣，讓我對這個看似高深的領域有了更清晰的認識。 總結來說，《演算法之美：隱藏在資料結構背後的原理(C++版)》是一本能夠讓你真正「理解」演算法和資料結構的書籍。它不僅提供了 C++ 的實作範例，更重要的是，它教授了一種思考問題、解決問題的方法論。這本書的出版，對於想要在 C++ 領域有所突破的開發者來說，無疑是一份厚禮。