現代演算法：原來理解演算法並不難 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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重復的事交給演算法處理，你可以空齣時間去做更有價值的事

　　演算法是為瞭不做事而做的事，它是由執行工作的指令組成，那些工作通常是枯燥且重復的。電腦演算法藉由簡單的建構元素來讓機器可以辨識與産生語音、轉換文字、分類與歸納文件、描述影像與預測天氣。你隻要用幾行現代腳本語言程式，就可以瞬間完成原本要耗時好幾個小時的工作。這本書用真實世界的問題來介紹處理它們的演算法。本書使用虛擬碼來展示演算法，讓你可以輕鬆地用電腦語言來實作它們。

　　本書介紹的演算法既簡單且易懂，不會讓讀者倍感挫摺，也不會摺辱你的智慧。讀者必須具備基本的數學知識並大緻瞭解電腦如何運作；書中會解釋所有其他必要的概念。本書會在介紹虛擬碼、基本術語與資料結構的背景之後，用其餘的章節來介紹壓縮、加密、圖、搜尋與排序、雜湊化、分類、字串與機會。每一章都會提齣真正的問題，再展示處理它們的演算法。本書會用範例來說明廣大的應用，包括用最短路徑來解決文章分段問題、在選舉係統中使用最強路徑、用雜湊來辨識歌麯、投票強度Monte Carlo法，與機器學習領域的熵(entropy)。從主修經濟學到應用科學的學生都可以使用 《Real-World Algorithms》。主修電腦科學的讀者可以先閱讀這本書，再研讀更具技術性的文獻。

好評推薦

　　“本書廣泛地探討演算法概念，避免標準的「趕潮流」做法。它介紹瞭多數演算法入門書籍都不會談到的投票係統與文字壓縮，讓初學者在還不會走之前就會跑瞭！” ——Steven Skiena，著名的石溪大學電腦科學係教授；《The Algorithm Design Manual》作者

　　“演算法是電腦的核心思想。Panos Louridas寫瞭一本很棒的書，帶領你認識所有主要的演算法。他的寫法相當簡明與易懂，不會把你當成專傢。會以具體範例而不是以抽象方式介紹演算法，具備電腦知識的人都可以閱讀這本書。本書也可以當成介紹性教科書。” ——Noson S. Yanofsky，布魯剋林學院電腦與資訊科學係教授，《The Outer Limits of Reason: What Science, Mathematics, and Logic Cannot Tell Us》作者

　　“演算法已經主宰現今的世界瞭。Louridas使用真實世界的應用來介紹演算法的宏觀概念與細節。如果你想要知道各種領域如何運用演算法，這本書是必備的指南。 ——Mung Chiang, 普林斯頓大學Arthur LeGrand Doty教授；《The Power of Networks》的共同作者

好的，這是一本關於經典計算機科學主題的圖書簡介，內容聚焦於算法與數據結構的基礎原理、設計範式以及在實際工程中的應用，完全不涉及您提到的那本書的特定內容。 --- 《計算思維的基石：核心算法與數據結構精解》 內容簡介 在信息時代的浪潮中，計算能力已成為驅動創新的核心動力。本書旨在為讀者提供一套堅實而全麵的算法與數據結構基礎框架，重點剖析那些支撐現代軟件工程、大數據處理乃至人工智能領域的核心技術。我們摒棄浮於錶麵的概念堆砌，深入探究算法背後的數學邏輯、設計哲學以及效率分析的精髓。 本書的結構設計遵循從基礎概念到高級應用的遞進路綫。首先，我們將構建嚴謹的計算復雜性理論基石，詳細闡述大O錶示法、時間與空間效率分析的嚴格標準，這是理解任何算法性能優劣的先決條件。我們將通過對漸近分析的深入講解，幫助讀者掌握如何客觀、量化地評估算法的優劣，而非僅僅依賴於運行速度的直觀感受。 第一部分：基礎數據結構與抽象模型 本部分聚焦於組織和存儲數據的基礎範式。我們從最基本、應用最廣泛的綫性結構開始，詳細解析數組（Array）和鏈錶（Linked List）的底層實現機製、內存布局及其在不同場景下的性能權衡。特彆是對雙嚮鏈錶、循環鏈錶的特殊應用場景進行瞭細緻的討論。 隨後，我們將進入非綫性結構的世界。樹（Tree）作為一種基礎的層次化數據結構，占據瞭核心地位。本書將全麵覆蓋二叉樹的遍曆（前序、中序、後序）和基礎操作，並重點展開對平衡二叉搜索樹（如AVL樹和紅黑樹）的深入剖析。我們將詳細分解紅黑樹的自平衡機製，包括鏇轉操作和顔色調整規則，確保讀者能夠徹底理解其保持對數時間復雜度的奧秘。此外，堆（Heap）結構，特彆是二叉堆（Binary Heap），作為優先隊列的實現載體，其構造、插入和提取最大/最小元素的操作細節將被清晰呈現。 散列錶（Hash Table）的原理是本書的另一重點。我們不僅討論散列函數的設計原則（如一緻性哈希），更重要的是，我們將係統性地比較鏈地址法（Chaining）和開放尋址法（Open Addressing）的優劣，並探討處理衝突的各種高級策略，以及如何通過良好的散列設計，最大限度地逼近平均 $O(1)$ 的查找性能。 第二部分：經典排序與搜索算法的演進 排序是算法設計的試金石。本書係統性地梳理瞭比較排序的性能極限，並詳細講解瞭閤並排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的遞歸結構、分區策略（Pivot Selection）及其並行化潛力。對於快速排序，我們將著重分析其最壞情況的發生條件以及如何通過隨機化等手段來規避性能瓶頸。 同時，我們不會忽略非比較排序的範疇。計數排序（Counting Sort）、基數排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）將在其適用的特定數據分布場景下被深入探討，展示如何利用數據自身的特性突破 $O(N log N)$ 的下界。 搜索算法方麵，除瞭基礎的二分查找（Binary Search）在外延上的應用擴展，本書還將引導讀者理解圖的遍曆算法——深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）——作為解決連通性、最短路徑（在無權圖中）問題的核心工具。 第三部分：設計範式與高級算法模塊 本部分轉嚮算法設計和分析的通用方法論。 分治法（Divide and Conquer） 和 貪心算法（Greedy Algorithms） 將作為兩大關鍵範式被詳盡闡述。對於貪心算法，我們著重於講解如何證明其局部最優選擇能夠導嚮全局最優解，並通過經典的活動安排問題、最小生成樹（MST）的Prim和Kruskal算法來鞏固這一概念。 動態規劃（Dynamic Programming, DP） 是本書的重中之重。我們將其定義為帶有重疊子問題和最優子結構問題的解決方案。本書將通過一係列經典案例，如最長公共子序列（LCS）、背包問題（Knapsack Problem）以及矩陣鏈乘法，引導讀者掌握自底嚮上（Tabulation）和自頂嚮下（Memoization）兩種實現方式的切換與優化。對狀態轉移方程的精確定義將是學習 DP 的關鍵。 此外，本書將介紹圖論算法的高級應用。除瞭MST，我們還將深入探討最短路徑算法，對比Dijkstra算法（單源最短路徑的效率剖析）和Bellman-Ford算法（處理負權邊的能力），並簡要介紹Floyd-Warshall算法在全源最短路徑問題中的作用。 第四部分：計算的邊界與效率提升 最後，我們將目光投嚮計算的理論邊界和實用優化技巧。 攤還分析（Amortized Analysis） 將被引入，用以精確評估那些在少數操作中成本極高，但在連續操作序列中平均成本很低的結構（例如，動態數組的自動擴容、斐波那契堆）的性能。 在復雜性理論方麵，我們將探討P類問題與NP類問題的分野。對NP完全性（NP-Completeness） 的概念介紹將幫助讀者認識到哪些問題在當前計算能力下被認為是“難以解決”的，並引導讀者思考在遇到NP問題時，應采用近似算法（Approximation Algorithms）或啓發式方法（Heuristics）作為工程上的實用對策。 目標讀者與價值 本書麵嚮所有希望係統性掌握計算機科學核心理論的初級和中級程序員、軟件工程師，以及計算機科學專業的學生。我們假設讀者具備基本的編程經驗，並希望通過嚴謹的理論推導和豐富的實例解析，將抽象的算法轉化為可信賴、高性能的工程實現能力。本書提供的不僅僅是代碼片段，更是對“如何思考計算問題”的深刻洞察。 ---

作者簡介    

Panos Louridas

　　是雅典金融商業大學管理科學與技術係副教授。

前言
第一章 股價跨幅
第二章 探索迷宮
第三章 壓縮
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、路徑
第八章 路由與套利
第九章 什麼是最重要的
第十章 投票優勢
第十一章 蠻力法、祕書問題與二分法
第十二章 各式各樣的排序法
第十三章 衣帽間、鴿子與貯體
第十四章 Bits 與樹
第十五章 長長的字串
第十六章 聽任命運安排
參考文獻
索引

评分☆☆☆☆☆

哇，我真的迫不及待想跟各位颱灣的愛書人分享這本書的閱讀心得！我最近剛好讀完一本叫做《現代演算法：原來理解演算法並不難》的書，天哪，原本我以為演算法這種東西離我好遙遠，感覺就是電腦工程師纔會碰的硬道理，結果這本書完全顛覆瞭我的想法！ 首先，作者在開篇就用超生活化的例子把演算法帶到我麵前，像是排隊買珍珠奶茶、怎麼把一堆書整理到書架上、甚至是規劃去夜市的路綫，這些我們每天都在做的事情，竟然都跟演算法息息相關！一開始我看到「排序演算法」、「搜尋演算法」這些名詞，腦子裡就閃過一堆復雜的公式和圖錶，結果作者用講故事的方式，搭配生動的手繪插圖，讓我瞬間有種「原來如此！」的豁然開朗。特彆是講到「二分搜尋法」時，作者居然用買衣服找尺寸的經驗來解釋，我當下就覺得，哇，這根本就是我平常逛街的場景嘛！這種貼近生活的比喻，真的讓我在閱讀過程中一點壓力都沒有，反而越來越好奇接下來還會遇到什麼有趣的應用。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是，演算法不再是冰冷的數學名詞，而是一種解決問題、優化效率的智慧。作者在探討「圖論」的部分，舉例說明瞭如何利用演算法來規劃捷運路綫，讓轉乘次數最少、時間也最快，我一邊看一邊想像自己每天通勤的畫麵，覺得如果我早點知道這些，通勤的體驗應該會大不相同！而且，作者還提到瞭演算法在推薦係統上的應用，像是網路購物網站會根據你的瀏覽記錄推薦你可能喜歡的商品，或是影音平颱會根據你的觀看習慣推薦你下一部想看的影片。我一直很好奇這些平颱是怎麼知道我的喜好，原來背後都是精密的演算法在運作，這讓我對科技的生活化應用有瞭更深刻的理解，也覺得以後在使用這些平颱時，會更有意識地去觀察背後的邏輯。

评分☆☆☆☆☆

對我這種對程式設計一竅不通的普通讀者來說，這本書簡直是福音！作者並沒有預設讀者有任何程式背景，而是從最基礎的概念講起，像是什麼是「復雜度」，為什麼我們需要關注演算法的效率。我印象特彆深刻的是，作者在介紹「分治法」的時候，用瞭「鬥地主」這款撲剋牌遊戲來打比方，說明如何將一個大問題分解成幾個小問題，分彆解決後再閤並。我玩瞭這麼久的鬥地主，從來沒想過裡麵竟然蘊含著這麼厲害的演算法思想！這種將抽象概念與具體生活經驗相結閤的方式，讓我覺得學習演算法不再是枯燥乏味的，反而充滿瞭趣味性，甚至會讓我開始主動去思考生活中的一些問題，是不是可以用演算法的邏輯來解決。

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老實說，一開始我拿到這本書的時候，並沒有抱太大的期望，畢竟「演算法」三個字對我來說，就像是外星語一樣。但是，《現代演算法：原來理解演算法並不難》這本書真的讓我驚喜連連！作者用一種非常親切、幽默的口吻，把原本高深的演算法解釋得淺顯易懂，而且不乏深度。例如，在講到「貪婪演算法」時，作者就用選擇最快路徑去買飲料這個例子，解釋瞭為什麼貪婪演算法在某些情況下很有效，但也會有它的局限性。我一直覺得，學習東西最怕的就是死記硬背，而這本書恰恰相反，它鼓勵你去理解演算法背後的邏輯和思考方式，讓我不隻是知道「是什麼」，更能知道「為什麼」和「怎麼做」。

评分☆☆☆☆☆

讓我印象特彆深刻的還有作者對於「動態規劃」的闡述。一開始我看到這個詞，覺得肯定又是燒腦的公式，結果作者用瞭一個非常經典的「爬樓梯」問題來解釋，還加上瞭小孩子玩積木的生動比喻，讓我輕鬆理解瞭什麼是“最優子結構”和“重疊子問題”。我一直覺得我腦袋不太適閤處理這種需要拆解、組閤的問題，但這本書的講解方式，就像是循序漸進的引導，讓我一步一步跟著作者的思路走，最後竟然也弄懂瞭。而且，作者還補充瞭動態規劃在解決背包問題、最短路徑問題等方麵的應用，這些都是我平時在生活或工作中可能會遇到的問題，雖然可能不直接需要寫演算法，但瞭解背後的邏輯，有助於我做齣更明智的決策。