图说演算法：使用Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　当「写程式」纳入必修课程的趋势下，程式设计或设计APP已是大部分学生或社会人士必须具备的基础能力。而演算法更是用来培养程式设计逻辑的基础理论，也是有志从事资讯工作人员不得不重视的基础课程。

　　为了让读者能以容易理解的方式吸收演算法与基础资料结构的相关知识，全书使用简明的图例介绍最常用演算法的概念，包括：分治法、递回法、贪心法、动态规划法、叠代法、枚举法、回溯法…等，并应用不同演算法延伸出重要资料结构，例如：阵列、链结串列、堆叠、伫列、树状结构、图形、排序、搜寻、杂凑…等。同时搭配Python程式语言举例实作，是您入门演算法的最佳首选。

探秘数据结构与算法的奥秘：从基础理论到高效实现 卷首语：代码背后的智慧之光 在计算机科学的广袤领域中，数据结构与算法构成了理解和解决复杂问题的基石。它们如同建筑的蓝图与工程学的原理，决定了软件系统的性能、效率与可靠性。本书并非市面上常见的“算法速查手册”或仅关注特定语言实现的教程，而是致力于提供一个系统化、深入且富有洞察力的视角，带领读者穿越算法设计与数据组织的核心领域。 我们相信，真正的掌握源于对“为什么”的深刻理解，而非仅仅对“怎么做”的模仿。因此，本书将着重剖析各种经典数据结构和算法背后的设计哲学、数学基础以及它们在实际工程中的权衡取舍。 --- 第一部分：基础的夯实——数据组织的基石 (The Bedrock of Organization) 本部分旨在为读者构建一个坚实的数据结构理论基础，这是后续复杂算法得以实现的前提。我们将摒弃浮光掠影的介绍，深入探讨每种结构如何从根本上优化数据的存储和访问效率。 第一章：线性结构的精妙 我们从最基础的线性结构开始，但绝不满足于简单的定义。 数组 (Arrays) 与动态数组 (Dynamic Arrays): 深入探讨内存连续性带来的高速随机访问优势，以及在底层实现中，动态数组是如何通过“复制与扩容”策略巧妙地维持了渐进的 $O(1)$ 摊还时间复杂度。我们会分析不同扩容因子对内存占用和性能的影响模型。 链表 (Linked Lists): 详细剖析单向、双向及循环链表的结构。重点分析其在节点插入与删除操作中的本质优势，并讨论在并发环境中，如何通过原子操作或更复杂的锁机制来保证链表操作的线程安全，这是现代系统编程中不可或缺的一环。 栈 (Stacks) 与队列 (Queues): 不仅描述先进先出（LIFO）和后进先出（FIFO）的特性，更重要的是，我们考察它们在系统调用栈（Call Stack）管理、表达式求值（如逆波兰表示法）以及缓冲区管理中的具体应用场景和数学模型。 第二章：树形结构的层次之美 树是表达层级关系最自然的方式。本章将深入剖析各类树结构，它们如何平衡查找、插入和删除的效率。 二叉树与二叉搜索树 (BST): 详述 BST 的基本操作。着重分析在最坏情况下（数据完全有序）性能急剧下降的问题，为引出自平衡树做铺垫。 平衡搜索树的革命：AVL 树与红黑树 (Red-Black Trees): 这两类树是高性能数据库和文件系统中广泛采用的核心结构。我们将详细推导旋转操作的几何意义和代数不变性，确保读者理解每一次旋转是如何在局部维持树的平衡性，并严格证明其高度始终保持在 $O(log N)$。 多路搜索树：B 树与 B+ 树 (B-Trees and B+ Trees): 重点聚焦于这些结构如何为外部存储（磁盘I/O）而优化。分析其阶数（Order）的选择如何直接影响磁盘块的读取次数，这是理解数据库索引底层机制的关键。 堆 (Heaps) 与优先队列 (Priority Queues): 探讨二叉堆的结构性质，以及如何利用堆的特性高效地实现最小/最大元素提取。我们将分析堆化（Heapify）过程的时间复杂度证明，并展示堆在图算法（如Dijkstra）中的关键作用。 第三章：高级组织结构与集合操作 本部分涵盖那些用于高效管理集合关系和查找问题的复杂数据结构。 散列表（哈希表/Hash Tables）的性能艺术: 深入探究散列函数的设计原则（如一致性、均匀性、雪崩效应）。详细对比链地址法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）的优劣，并讨论如何量化和管理冲突率，以维持近乎 $O(1)$ 的平均性能。 并查集 (Disjoint Set Union, DSU): 介绍其在连通性问题中的强大能力。我们会用严谨的数学语言来解释路径压缩 (Path Compression) 和按秩合并 (Union by Rank) 策略是如何将复杂度降低到接近常数时间的 $alpha(N)$（阿克曼函数的反函数）。 --- 第二部分：算法的逻辑——设计与分析 (The Logic of Computation) 数据结构是骨架，算法则是驱动骨架运作的肌肉群。本部分将系统地介绍主要的算法设计范式，并强调严格的复杂度分析。 第四章：搜索与排序的经典范式 搜索算法的深度与广度: 详细对比广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用场景，分析它们在图结构中寻找最短路径或遍历所有可能状态时的适用性。 排序算法的效率阶梯: 不仅介绍冒泡、插入、选择排序，更重要的是深入理解快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）的内在机制。我们将剖析快速排序的平均 $O(Nlog N)$ 性能是如何依赖于优秀的枢轴选择，并探讨如何使用三点中值法等技术来规避最坏情况。归并排序的稳定性及其在并行计算中的潜力也将被充分讨论。 第五章：算法设计的核心范式 本章是理解现代算法设计的核心。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 分析何时贪心选择能够保证全局最优解。我们会通过活动安排问题、最小生成树（MST）的 Prim 算法和 Kruskal 算法作为经典案例，探讨贪心选择的最优子结构和贪心选择性质的证明方法。 分治策略 (Divide and Conquer): 深入解析如何将问题分解、递归解决，再合并结果。除了排序外，我们将考察 Karatsuba 乘法和 Strassen 矩阵乘法等非平凡的应用，展示分治如何显著降低多项式复杂度。 动态规划 (Dynamic Programming, DP): DP 被誉为算法设计中最强大的工具之一。我们将通过斐波那契数列、最长公共子序列、背包问题（0/1 和有界）等案例，系统讲解“最优子结构”和“重叠子问题”的识别，并严格区分自顶向下（带备忘录）与自底向上（表格填充）的实现差异及性能考量。 第六章：图论的深度探索 图算法是网络分析、路径规划和资源调度的核心。 最短路径的探究: 详尽分析单源最短路径算法（Dijkstra 算法）的运行机制，并讨论其在处理带负权边的图时为何失效。随后，深入讲解 Bellman-Ford 算法及其检测负权环的能力。对于所有顶点对的最短路径问题，我们将介绍 Floyd-Warshall 算法的矩阵乘法视角。 最小生成树 (MST) 的构建: 再次回顾 Kruskal 算法（基于边的排序和并查集）和 Prim 算法（基于顶点的扩展和优先队列），比较它们在不同图密度下的性能表现。 网络流基础: 介绍最大流/最小割定理的基本概念。我们将侧重于 Ford-Fulkerson 方法及其增强算法（如 Edmonds-Karp 算法），理解如何通过增广路径的概念来求解复杂的匹配和分配问题。 --- 第三部分：效率的极限——高级主题与计算理论 (Pushing the Boundaries) 本部分将视野扩展到更抽象的计算复杂性理论，以及处理无法在合理时间内解决的难题的策略。 第七章：复杂度的界限与不可解性 P, NP 与 NP-完全性: 这一章将是理论性的核心。我们清晰定义多项式时间可解类（P）和非确定性多项式时间可验证类（NP）。重点在于理解归约（Reduction）的概念，并分析诸如可满足性问题（SAT）和旅行商问题（TSP）如何被证明是 NP-完全的，这意味着在当前理论框架下，找到它们的高效通用解是不可能的。 近似算法与启发式方法: 既然精确解不可行，我们转向次优解。介绍如何为 NP-Hard 问题设计可接受的近似比算法，以及在实际工程中使用的局部搜索、元启发式算法（如模拟退火、遗传算法）的基本思想和应用场景。 第八章：现代计算中的算法优化 近似与随机化算法: 探讨算法中引入随机性带来的效率提升，例如 Rabin-Karp 字符串匹配中的概率性判断，以及 Karger 算法在最小割问题中的应用。 并行化与分布式计算考量: 介绍算法在多核处理器和分布式系统中的设计原则，如何将算法分解为可独立执行的子任务，并讨论同步、通信开销对整体性能的影响。 --- 结语：理论指导实践的循环 本书的设计哲学是：深入理解每一个算法背后的数学原理和设计权衡，而非仅仅停留在 API 的调用层面。我们希望读者在合上书本后，面对任何新的计算挑战时，都能从这些经典的设计范式中找到灵感和解决方案，并能准确地评估不同方案在特定资源约束下的实际表现。算法与数据结构不是孤立的知识点，它们是构建高效、可靠软件系统的永恒智慧。

第1章 进入演算法的世界 
1-1 生活中到处都是演算法
1-2 常见演算法简介 

第2章 常用的资料结构 
2-1 认识资料结构 
2-2 资料结构的种类 
2-3 树状结构 
2-4 图形简介 
2-5 杂凑表 

第3章 排序演算法 
3-1 认识排序 
3-2 气泡排序法 
3-3 选择排序法 
3-4 插入排序法 
3-5 谢耳排序法 
3-6 合併排序法 
3-7 快速排序法 
3-8 基数排序法 

第4章 搜寻与杂凑演算法 
4-1 常见搜寻法介绍 
4-2 常见的杂凑法简介 
4-3 碰撞与溢位处理 

第5章 阵列与链结串列演算法 
5-1 矩阵 
5-2 建立单向链结串列 

第6章 堆叠与伫列演算法 
6-1 阵列实作堆叠 
6-2 链结串列实作堆叠 
6-3 河内塔演算法 
6-4 八皇后演算法 
6-5 阵列实作伫列 
6-6 链结串列实作伫列 
6-7 双向伫列 
6-8 优先伫列 

第7章 树状演算法 
7-1 阵列实作二元树 
7-2 链结串列实作二元树 
7-3 二元树走访 
7-4 二元树节点搜寻 
7-5 二元树节点插入 
7-6 二元树节点的删除 
7-7 堆积树排序法 4 

第8章 图形演算法 
8-1 图形的走访 
8-2 最小花费扩张树（MST） 
8-3 图形最短路径法

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这本书名《图说演算法：使用Python》光是听起来就让人眼睛一亮！我一直觉得演算法是计算机科学的灵魂，但很多书都写得太抽象，看到公式就头大。这本《图说演算法》如果能用图来解释，那绝对是福音！尤其是我平时也喜欢用Python来写点小工具，所以这本书的“使用Python”这一点就戳中我了。我想象中的这本書，應該會把複雜的演算法，像是排序、搜尋、圖形演算法等等，用清晰易懂的圖形和流程圖來呈現，而不是一味地堆砌數學符號。而且，結合Python的實例，更能讓讀者實際動手去感受演算法的魅力，理解它的運作原理。例如，像背包問題、最短路徑這種經典問題，如果能搭配Python程式碼和圖解，那麽初學者也能輕松入門，老手也能溫故知新。我非常期待看到書中對時間複雜度和空間複雜度的解釋，是不是也能透過圖形化的方式，讓這個概念更加直觀，而不是僅僅是Big O的符號。總之，我認為這是一本非常有潛力的入門書，對於想要紮實學習演算法，又不想被理論嚇到的台灣讀者來說，絕對是值得入手的第一本書！

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對於演算法的學習一直都有點卻步，總覺得它很學術、很理論，對我這個主要從事網頁開發的讀者來說，好像離我的日常工作有點遠。《图说演算法：使用Python》這個書名，卻意外地吸引了我。我對“圖說”的解讀是，它會用很多圖來輔助說明，這正是我這種視覺化學習者最需要的！我希望這本書能用圖像化的方式，把那些我一直搞不懂的演算法，例如像是遞迴、動態規劃、或是複雜的搜尋演算法，變得容易理解。如果它能用簡單的圖示，一步一步拆解演算法的執行過程，就像在看一個動畫一樣，那將會非常棒！而“使用Python”這一點，對我來說就是最大的誘惑了。我平時主要使用的程式語言就是Python，所以如果書中能直接提供Python的程式碼範例，並且這些範例是與圖示相互呼應的，那麼我就可以馬上動手嘗試，親身體驗演算法的運作。我非常期待書中能包含一些像是資料結構的演算法（例如列表、樹、圖的相關演算法）的圖解和Python實作，讓我可以將這些知識融會貫通，應用到實際的專案中。

评分☆☆☆☆☆

身為一個長年與程式碼打交道的工程師，雖然對演算法有一定的認識，但有時候面對一些複雜的演算法，依然會感到吃力，尤其是那些缺乏直觀解釋的教科書。《图说演算法：使用Python》這個書名，瞬間就擊中了我的痛點。我非常看好它能用“圖說”的方式來解構演算法，這意味著它可能不再是冷冰冰的公式和文字堆砌，而是透過視覺化的語言，將演算法的邏輯、流程和核心思想呈現出來。我期望這本書能夠在傳統演算法書籍的基礎上，注入一股清流，讓讀者能夠更容易地建立起對演算法的直觀理解。而“使用Python”這個部分，更是錦上添花。我認為，將理論與實踐結合，用Python的程式碼來實作演算法，並輔以圖示，能讓讀者不僅理解“是什麼”，更能理解“怎麼做”。例如，像是圖論中的DFS（深度優先搜尋）和BFS（廣度優先搜尋），如果能用Python來實作，並在旁邊配上清晰的圖形展示其遍歷過程，我相信任何讀者都能輕鬆掌握。我希望書中能包含對各種資料結構的演算法分析，並以圖形化的方式來輔助理解其效率。

评分☆☆☆☆☆

這本《图说演算法：使用Python》光從書名來看，就給人一種親切且實用的感覺。我過去曾嘗試閱讀一些演算法的書籍，但常常因為過於理論化、缺乏具體範例而感到挫敗。《图说演算法》中的“图说”兩字，讓我對這本書抱有極大的期待，我相信它能夠透過視覺化的方式，將抽象的演算法概念變得更易於理解。我希望這本書能像是一位耐心且優秀的老師，用生動的圖解來解釋複雜的演算法，例如像是排序演算法中的各種比較和交換，或是圖形演算法中的路徑尋找過程，都能透過圖像化的方式清晰呈現。而“使用Python”這個部分，更是讓我眼睛一亮。對於許多台灣的程式學習者而言，Python無疑是最受歡迎的程式語言之一。如果這本書能將演算法與Python實作緊密結合，提供範例程式碼，並讓讀者能夠親手操作，驗證圖解的內容，那麼學習效果將會大大提升。我特別期望書中能涵蓋一些像是搜尋、排序、圖論、甚至是動態規劃等核心演算法，並用Python的程式碼和圖解，循序漸進地引導讀者掌握這些知識，這絕對會是一本讓台灣讀者愛不釋手的演算法入門佳作。

评分☆☆☆☆☆

對於《图说演算法：使用Python》這本書名，我個人感到相當興奮，畢竟“圖說”兩字就暗示著一種視覺化的學習方式，這對於我這種學習演算法時常常感到抽象、難以理解的讀者來說，絕對是一大福音。我最期待的是，作者能夠將那些原本枯燥乏味的演算法概念，透過精美的插圖、流程圖，甚至是動畫概念（如果能有QR Code連結到補充資源就更棒了），轉化成生動易懂的圖像。想像一下，學習快速排序時，不再只是看著一堆交換的程式碼，而是能看著圖示一步步展示元素如何被分割、如何被重排；或者在理解圖演算法時，能看到一張清晰的圖，上面標示著節點和邊，然後演算法是如何一步步探索或尋找路徑。Python的結合也讓我非常期待，我平日就有在使用Python，所以若書中能提供實際可執行的Python程式碼範例，並且透過程式碼的執行來驗證圖解的演算法，那學習效果肯定會事半功倍。我尤其希望書中能涵蓋一些常見且重要的演算法，例如動態規劃、分治法，甚至是圖形學中常用的演算法，並能用圖文並茂的方式解釋其遞歸或迭代的過程，以及如何用Python實現。這將會是一本兼具深度與廣度，且極易於入門的演算法學習指南。