现代演算法：原来理解演算法并不难 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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重复的事交给演算法处理，你可以空出时间去做更有价值的事

　　演算法是为了不做事而做的事，它是由执行工作的指令组成，那些工作通常是枯燥且重复的。电脑演算法借由简单的建构元素来让机器可以辨识与产生语音、转换文字、分类与归纳文件、描述影像与预测天气。你只要用几行现代脚本语言程式，就可以瞬间完成原本要耗时好几个小时的工作。这本书用真实世界的问题来介绍处理它们的演算法。本书使用虚拟码来展示演算法，让你可以轻松地用电脑语言来实作它们。

　　本书介绍的演算法既简单且易懂，不会让读者倍感挫折，也不会折辱你的智慧。读者必须具备基本的数学知识并大致了解电脑如何运作；书中会解释所有其他必要的概念。本书会在介绍虚拟码、基本术语与资料结构的背景之后，用其余的章节来介绍压缩、加密、图、搜寻与排序、杂凑化、分类、字串与机会。每一章都会提出真正的问题，再展示处理它们的演算法。本书会用范例来说明广大的应用，包括用最短路径来解决文章分段问题、在选举系统中使用最强路径、用杂凑来辨识歌曲、投票强度Monte Carlo法，与机器学习领域的熵(entropy)。从主修经济学到应用科学的学生都可以使用 《Real-World Algorithms》。主修电脑科学的读者可以先阅读这本书，再研读更具技术性的文献。

好评推荐

　　“本书广泛地探讨演算法概念，避免标准的「赶潮流」做法。它介绍了多数演算法入门书籍都不会谈到的投票系统与文字压缩，让初学者在还不会走之前就会跑了！” ——Steven Skiena，着名的石溪大学电脑科学系教授；《The Algorithm Design Manual》作者

　　“演算法是电脑的核心思想。Panos Louridas写了一本很棒的书，带领你认识所有主要的演算法。他的写法相当简明与易懂，不会把你当成专家。会以具体范例而不是以抽象方式介绍演算法，具备电脑知识的人都可以阅读这本书。本书也可以当成介绍性教科书。” ——Noson S. Yanofsky，布鲁克林学院电脑与资讯科学系教授，《The Outer Limits of Reason: What Science, Mathematics, and Logic Cannot Tell Us》作者

　　“演算法已经主宰现今的世界了。Louridas使用真实世界的应用来介绍演算法的宏观概念与细节。如果你想要知道各种领域如何运用演算法，这本书是必备的指南。 ——Mung Chiang, 普林斯顿大学Arthur LeGrand Doty教授；《The Power of Networks》的共同作者

好的，这是一本关于经典计算机科学主题的图书简介，内容聚焦于算法与数据结构的基础原理、设计范式以及在实际工程中的应用，完全不涉及您提到的那本书的特定内容。 --- 《计算思维的基石：核心算法与数据结构精解》 内容简介 在信息时代的浪潮中，计算能力已成为驱动创新的核心动力。本书旨在为读者提供一套坚实而全面的算法与数据结构基础框架，重点剖析那些支撑现代软件工程、大数据处理乃至人工智能领域的核心技术。我们摒弃浮于表面的概念堆砌，深入探究算法背后的数学逻辑、设计哲学以及效率分析的精髓。 本书的结构设计遵循从基础概念到高级应用的递进路线。首先，我们将构建严谨的计算复杂性理论基石，详细阐述大O表示法、时间与空间效率分析的严格标准，这是理解任何算法性能优劣的先决条件。我们将通过对渐近分析的深入讲解，帮助读者掌握如何客观、量化地评估算法的优劣，而非仅仅依赖于运行速度的直观感受。 第一部分：基础数据结构与抽象模型 本部分聚焦于组织和存储数据的基础范式。我们从最基本、应用最广泛的线性结构开始，详细解析数组（Array）和链表（Linked List）的底层实现机制、内存布局及其在不同场景下的性能权衡。特别是对双向链表、循环链表的特殊应用场景进行了细致的讨论。 随后，我们将进入非线性结构的世界。树（Tree）作为一种基础的层次化数据结构，占据了核心地位。本书将全面覆盖二叉树的遍历（前序、中序、后序）和基础操作，并重点展开对平衡二叉搜索树（如AVL树和红黑树）的深入剖析。我们将详细分解红黑树的自平衡机制，包括旋转操作和颜色调整规则，确保读者能够彻底理解其保持对数时间复杂度的奥秘。此外，堆（Heap）结构，特别是二叉堆（Binary Heap），作为优先队列的实现载体，其构造、插入和提取最大/最小元素的操作细节将被清晰呈现。 散列表（Hash Table）的原理是本书的另一重点。我们不仅讨论散列函数的设计原则（如一致性哈希），更重要的是，我们将系统性地比较链地址法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）的优劣，并探讨处理冲突的各种高级策略，以及如何通过良好的散列设计，最大限度地逼近平均 $O(1)$ 的查找性能。 第二部分：经典排序与搜索算法的演进 排序是算法设计的试金石。本书系统性地梳理了比较排序的性能极限，并详细讲解了合并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的递归结构、分区策略（Pivot Selection）及其并行化潜力。对于快速排序，我们将着重分析其最坏情况的发生条件以及如何通过随机化等手段来规避性能瓶颈。 同时，我们不会忽略非比较排序的范畴。计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）将在其适用的特定数据分布场景下被深入探讨，展示如何利用数据自身的特性突破 $O(N log N)$ 的下界。 搜索算法方面，除了基础的二分查找（Binary Search）在外延上的应用扩展，本书还将引导读者理解图的遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）——作为解决连通性、最短路径（在无权图中）问题的核心工具。 第三部分：设计范式与高级算法模块 本部分转向算法设计和分析的通用方法论。 分治法（Divide and Conquer） 和 贪心算法（Greedy Algorithms） 将作为两大关键范式被详尽阐述。对于贪心算法，我们着重于讲解如何证明其局部最优选择能够导向全局最优解，并通过经典的活动安排问题、最小生成树（MST）的Prim和Kruskal算法来巩固这一概念。 动态规划（Dynamic Programming, DP） 是本书的重中之重。我们将其定义为带有重叠子问题和最优子结构问题的解决方案。本书将通过一系列经典案例，如最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem）以及矩阵链乘法，引导读者掌握自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现方式的切换与优化。对状态转移方程的精确定义将是学习 DP 的关键。 此外，本书将介绍图论算法的高级应用。除了MST，我们还将深入探讨最短路径算法，对比Dijkstra算法（单源最短路径的效率剖析）和Bellman-Ford算法（处理负权边的能力），并简要介绍Floyd-Warshall算法在全源最短路径问题中的作用。 第四部分：计算的边界与效率提升 最后，我们将目光投向计算的理论边界和实用优化技巧。 摊还分析（Amortized Analysis） 将被引入，用以精确评估那些在少数操作中成本极高，但在连续操作序列中平均成本很低的结构（例如，动态数组的自动扩容、斐波那契堆）的性能。 在复杂性理论方面，我们将探讨P类问题与NP类问题的分野。对NP完全性（NP-Completeness） 的概念介绍将帮助读者认识到哪些问题在当前计算能力下被认为是“难以解决”的，并引导读者思考在遇到NP问题时，应采用近似算法（Approximation Algorithms）或启发式方法（Heuristics）作为工程上的实用对策。 目标读者与价值 本书面向所有希望系统性掌握计算机科学核心理论的初级和中级程序员、软件工程师，以及计算机科学专业的学生。我们假设读者具备基本的编程经验，并希望通过严谨的理论推导和丰富的实例解析，将抽象的算法转化为可信赖、高性能的工程实现能力。本书提供的不仅仅是代码片段，更是对“如何思考计算问题”的深刻洞察。 ---

作者简介    

Panos Louridas

　　是雅典金融商业大学管理科学与技术系副教授。

前言
第一章 股价跨幅
第二章 探索迷宫
第三章 压缩
第四章 秘密
第五章 拆分秘密
第六章 依序工作
第七章 行、段落、路径
第八章 路由与套利
第九章 什么是最重要的
第十章 投票优势
第十一章 蛮力法、祕书问题与二分法
第十二章 各式各样的排序法
第十三章 衣帽间、鸽子与贮体
第十四章 Bits 与树
第十五章 长长的字串
第十六章 听任命运安排
参考文献
索引

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始我拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望，毕竟「演算法」三个字对我来说，就像是外星语一样。但是，《现代演算法：原来理解演算法并不难》这本书真的让我惊喜连连！作者用一种非常亲切、幽默的口吻，把原本高深的演算法解释得浅显易懂，而且不乏深度。例如，在讲到「贪婪演算法」时，作者就用选择最快路径去买饮料这个例子，解释了为什么贪婪演算法在某些情况下很有效，但也会有它的局限性。我一直觉得，学习东西最怕的就是死记硬背，而这本书恰恰相反，它鼓励你去理解演算法背后的逻辑和思考方式，让我不只是知道「是什么」，更能知道「为什么」和「怎么做」。

评分☆☆☆☆☆

对我这种对程式设计一窍不通的普通读者来说，这本书简直是福音！作者并没有预设读者有任何程式背景，而是从最基础的概念讲起，像是什么是「复杂度」，为什么我们需要关注演算法的效率。我印象特别深刻的是，作者在介绍「分治法」的时候，用了「斗地主」这款扑克牌游戏来打比方，说明如何将一个大问题分解成几个小问题，分别解决后再合并。我玩了这么久的斗地主，从来没想过裡面竟然蕴含著这么厉害的演算法思想！这种将抽象概念与具体生活经验相结合的方式，让我觉得学习演算法不再是枯燥乏味的，反而充满了趣味性，甚至会让我开始主动去思考生活中的一些问题，是不是可以用演算法的逻辑来解决。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是，演算法不再是冰冷的数学名词，而是一种解决问题、优化效率的智慧。作者在探讨「图论」的部分，举例说明了如何利用演算法来规划捷运路线，让转乘次数最少、时间也最快，我一边看一边想像自己每天通勤的画面，觉得如果我早点知道这些，通勤的体验应该会大不相同！而且，作者还提到了演算法在推荐系统上的应用，像是网路购物网站会根据你的浏览记录推荐你可能喜欢的商品，或是影音平台会根据你的观看习惯推荐你下一部想看的影片。我一直很好奇这些平台是怎么知道我的喜好，原来背后都是精密的演算法在运作，这让我对科技的生活化应用有了更深刻的理解，也觉得以后在使用这些平台时，会更有意识地去观察背后的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

让我印象特别深刻的还有作者对于「动态规划」的阐述。一开始我看到这个词，觉得肯定又是烧脑的公式，结果作者用了一个非常经典的「爬楼梯」问题来解释，还加上了小孩子玩积木的生动比喻，让我轻松理解了什么是“最优子结构”和“重叠子问题”。我一直觉得我脑袋不太适合处理这种需要拆解、组合的问题，但这本书的讲解方式，就像是循序渐进的引导，让我一步一步跟着作者的思路走，最后竟然也弄懂了。而且，作者还补充了动态规划在解决背包问题、最短路径问题等方面的应用，这些都是我平时在生活或工作中可能会遇到的问题，虽然可能不直接需要写演算法，但了解背后的逻辑，有助于我做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

哇，我真的迫不及待想跟各位台湾的爱书人分享这本书的阅读心得！我最近刚好读完一本叫做《现代演算法：原来理解演算法并不难》的书，天哪，原本我以为演算法这种东西离我好遥远，感觉就是电脑工程师才会碰的硬道理，结果这本书完全颠覆了我的想法！ 首先，作者在开篇就用超生活化的例子把演算法带到我面前，像是排队买珍珠奶茶、怎么把一堆书整理到书架上、甚至是规划去夜市的路线，这些我们每天都在做的事情，竟然都跟演算法息息相关！一开始我看到「排序演算法」、「搜寻演算法」这些名词，脑子裡就闪过一堆复杂的公式和图表，结果作者用讲故事的方式，搭配生动的手绘插图，让我瞬间有种「原来如此！」的豁然开朗。特别是讲到「二分搜寻法」时，作者居然用买衣服找尺寸的经验来解释，我当下就觉得，哇，这根本就是我平常逛街的场景嘛！这种贴近生活的比喻，真的让我在阅读过程中一点压力都没有，反而越来越好奇接下来还会遇到什么有趣的应用。