培養與鍛鍊程式設計的邏輯腦：程式設計大賽的128個進階技巧(使用Python) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Python
• 程式設計
• 邏輯思維
• 算法
• 數據結構
• 程式設計大賽
• 進階技巧
• 練習題
• 教學
• 計算機科學

　　本書介紹多種解決經典問題的演算法技術，描述瞭問題齣現的場景，並用Python提齣簡單的解決方案。要正確實作演算法往往不是一件簡單的事情，總需要避開陷阱，也需要應用一些技巧來確保演算法能夠在規定時間內實現。本書在說明演算法實作時也附帶瞭重要的細節，以幫助讀者能夠詳加理解。

　　最近幾十年，不同等級的程式設計競賽在世界各地展開，推廣瞭演算法文化。競賽中所考究的問題一般都是經典問題的變形，使解答隱藏在難以破解的謎麵背後，而讓參賽者一籌莫展，因此本書是這方麵的絕佳參考書目。書中所使用的是目前最多人使用的程式語言Python，在應用與理解上更加便利！

本書特色：

　　✤詳細解說如何增進演算法效率並加以實作
　　✤內容由淺入深，幫助讀者快速掌握技巧
　　✤以主題導嚮收錄128種演算法，應試更有效率
　　✤使用可讀性及易用性皆優秀的程式語言Python
　　✤參加程式設計比賽或考試的最佳參考書目

　　本書相關資源：tryalgo.org/code/
 

好的，這是為您撰寫的圖書簡介，聚焦於編程思維、算法實踐與編程競賽的深度技巧，完全不涉及您提到的具體書名及其內容： --- 洞察代碼的底層邏輯：算法思維與高效編程的精進之路 探索未知邊界：從基礎語法到高級算法的蛻變 在信息技術飛速發展的今天，編程已不再僅僅是實現功能的工具，更是一種解決復雜問題的核心思維方式。本書旨在為那些渴望超越基礎語法層麵，真正掌握計算機科學精髓的開發者、學生以及編程競賽愛好者提供一套係統化、高強度的思維訓練與實踐指南。我們相信，卓越的代碼源於嚴謹的邏輯構建，而非簡單的函數調用。 本書的定位是作為一座連接“會編程”與“精通編程”之間的橋梁。我們不會糾纏於初學者常犯的語法錯誤，也不會羅列堆砌那些人人皆知的標準庫函數。相反，我們將深入挖掘編程背後的思維模型、問題分解策略以及應對極端復雜場景的優化手段。 核心聚焦：邏輯構建與抽象思維的深度訓練 本書的核心章節圍繞算法設計的核心範式展開，旨在培養讀者構建高效、魯棒係統的能力。 第一部分：思維的基石——問題抽象與結構化建模 高效編程的第一步是準確地將現實世界的問題映射到計算機科學的抽象模型上。本部分將詳細拆解如何識彆問題的本質特徵，並選擇最閤適的數學或邏輯結構進行封裝。 我們將探討狀態空間搜索的復雜性評估，例如，如何快速判斷一個問題是否適閤使用迴溯法、動態規劃或是貪心策略，以及在何種情況下應當放棄直覺判斷，轉而尋求更深層次的數學歸納。內容包括： 約束滿足問題（CSP）的建模技巧： 如何在有限資源下構建有效的搜索剪枝策略，以加速求解過程。 圖論的深度應用： 不僅限於基礎的DFS/BFS，我們將深入探討如何利用最小割最大流、復雜網絡流、以及高級的生成樹算法解決實際中的資源分配和路徑優化問題。如何將看似無關的調度問題轉化為圖論模型，是本節的重點。 數據結構的精妙選擇： 剖析高級數據結構（如Fibonacci堆、平衡樹的變種、Trie樹的高效構建與維護）在特定場景下的性能優勢，以及它們如何重塑算法的時間復雜度。 第二部分：性能的極限——算法優化與復雜度控製 在麵對海量數據或嚴格時間限製時，一個“正確”的算法往往不夠，“足夠快”纔是關鍵。本部分緻力於將讀者的算法性能推嚮極限。 我們將剖析漸進時間復雜度的微觀優化，從 $O(N^2)$ 降至 $O(N log N)$ 乃至更優的技巧。重點內容包括： 分治策略的進階運用： 深入研究快速傅裏葉變換（FFT）在多項式乘法中的應用，及其如何被巧妙地引入到其他看似無關的序列處理問題中。 動態規劃（DP）的藝術與技巧： 不僅僅是狀態轉移方程的定義。我們將探討如何利用凸包優化（CHT）、四邊形不等式優化來處理包含二次項或更復雜轉移函數的DP問題，將原本不可接受的復雜度轉化為高效的多項式時間。 隨機化算法的可靠性： 探討如何在保證高概率正確性的前提下，利用隨機性來設計齣比確定性算法更簡潔、更快速的解決方案，例如濛特卡洛方法在積分估計和近似求解中的應用。 第三部分：實戰的磨礪——係統化解題流程與心智模型 編程競賽或高難度項目對解題者的要求是係統性的。本書的最後一部分將側重於培養一種解題的心智模型，幫助讀者在壓力下快速定位問題、驗證假設並構造解決方案。 錯誤分析與調試哲學： 探討在麵對“為什麼這段代碼在本地通過，但在測試環境中失敗”這類問題時，應采取的係統性排除方法，重點在於內存訪問、並發衝突和邊界條件的深層調試技巧。 構建“組件庫”思維： 強調將常見的高難度算法模塊化、抽象化，形成自己的“工具箱”。當遇到新問題時，能夠迅速識彆齣可復用的算法核心，而非從零開始。 復雜度與可行性的權衡： 訓練讀者在時間允許的範圍內，設計“最優解”與“足夠好”的解決方案之間的切換策略。何時應接受一個 $O(N^3)$ 的暴力解法，何時必須投入時間尋找 $O(N log N)$ 的精確解法，這是一種實戰經驗的積纍。 讀者畫像與學習預期 本書不適閤初學者作為第一本編程教材。我們的目標讀者是那些已經熟練掌握至少一門主流編程語言的基礎語法，具備一定的算法入門知識（如排序、基礎數據結構），並渴望在算法競賽、係統設計麵試或高性能計算領域取得突破的進階學習者。 閱讀本書後，您將不再滿足於僅僅知道某個算法的名字，而是能夠深刻理解其背後的數學原理、推導過程，並能根據實際問題的特性，靈活地組閤、修改甚至創造齣全新的、高效的解決方案。這是一場思維的深度探險，是對“如何思考”而非“如何編碼”的係統性重塑。 ---

作者簡介

Christoph Dürr

　　法國國傢科學研究院研究員，巴黎皮埃爾－瑪麗．居裏大學研究院研究員，巴黎皮埃爾－瑪麗．居裏大學博士生導師，Operation Research科研組研究主任。

Jill-Jênn Vie

　　法國高等電力學院博士、演算法講師、擔任法國高等師範學院Paris-Saclay團隊在ACM競賽中的演算法導師。曾任法國國際程式設計大賽Prologin主席，並於2014年獲得Google RISE Award。

譯者簡介

史世強

　　網名jetwaves。畢業於華中科技大學，法國特魯瓦技術大學碩士，全端工程師。曾在法國Aerow SAS擔任技術負責人，花果山水果品牌聯閤創始人。從國中起開始參加資訊學奧林匹剋競賽，熱衷於軟體架構、軟體工程和傳統行業資訊化建設。目前著重於人工智慧領域。白雲黃鶴幽默版版主，平時活躍於知乎，同時也是野戰遊戲和健身運動愛好者。
 

Chapter1 引言
1-1 程式設計競賽
1-2 我們的選擇：Python
1-3 輸入輸齣
1-4 復雜度
1-5 抽象類彆和基本資料結構
1-6 技術
1-7 建議
1-8 走得更遠

Chapter2 字串
2-1 易位構詞
2-2 T9： 9 個按鍵上的文字
2-3 使用字典樹進行拼寫糾正
2-4 KMP（Knuth-Morris-Pratt）模式匹配演算法
2-5 最大邊的KMP 演算法
2-6 字串的冪次
2-7 模式匹配演算法：Rabin-Karp 演算法
2-8 字串的最長迴文子串：Manacher 演算法

Chapter3 序列
3-1 網格中的最短路徑
3-2 編輯距離（列文斯登距離）
3-3 最長公共子序列
3-4 升序最長子序列
3-5 兩位玩傢遊戲中的必勝策略

Chapter4 陣列
4-1 閤併已排序串列
4-2 區間的總和
4-3 區間內的重復內容
4-4 區間的最大總和
4-5 查詢區間中的最小值：綫段樹
4-6 計算區間的總和：樹狀陣列（Fenwick 樹）
4-7 有k 個獨立元素的窗口

Chapter5 區間
5-1 區間樹（綫段樹）
5-2 區間的聯集
5-3 區間的覆蓋

Chapter6 圖
6-1 使用 Python 對圖編碼
6-2 使用 C++ 或 Java 對圖編碼
6-3 隱式圖
6-4 深度優先巡訪：深度優先演算法
6-5 廣度優先巡訪：廣度優先演算法
6-6 連通分量
6-7 雙連通分量
6-8 拓撲排序
6-9 強連通分量
6-10 可滿足性

Chapter7 圖中的環
7-1 歐拉路徑
7-2 中國郵差問題
7-3 最小長度上的比率權重環：Karp 演算法
7-4 單位時間成本最小比率環
7-5 旅行推銷員問題

Chapter8 最短路徑
8-1 組閤的屬性
8-2 權重為 0 或 1 的圖
8-3 權重為正值或空值的圖：Dijkstra 演算法
8-4 隨機權重的圖：Bellman-Ford 演算法
8-5 所有源點─目標頂點對：Floyd-Warshall 演算法
8-6 網格
8-7 變形問題

Chapter9 耦閤性與流
9-1 二分圖最大匹配
9-2 最大權重的完美匹配：Kuhn-Munkres 演算法
9-3 無交叉平麵匹配
9-4 穩定的婚姻：Gale-Shapley 演算法
9-5 Ford-Fulkerson 最大流演算法
9-6 Edmonds-Karp 演算法的最大流
9-7 Dinic 最大流算法
9-8 s-t 最小割
9-9 平麵圖的 s-t 最小割
9-10 運輸問題
9-11 在流和匹配之間化簡
9-12 偏序的寬度：Dilworth 演算法

Chapter10 樹
10-1 霍夫曼編碼
10-2 最近的共同祖先
10-3 樹中的最長路徑
10-4 最小權重生成樹：Kruskal 演算法

Chapter11 集閤
11-1 背包問題
11-2 找零問題
11-3 給定總和值的子集
11-4 k 個整數之和

Chapter12 點和多邊形
12-1 凸包問題
12-2 多邊形的測量
12-3 最近點對
12-4 簡單直綫多邊形

Chapter13 長方形
13-1 組成長方形
13-2 網格中的最大正方形
13-3 長條圖中的最大長方形
13-4 網格中的最大長方形
13-5 閤併長方形
13-6 不相交長方形的閤併

Chapter14 計算
14-1 最大公因數
14-2 貝祖等式
14-3 二項式係數
14-4 快速求冪
14-5 質數
14-6 計算算術運算式
14-7 綫性方程組
14-8 矩陣序列相乘

Chapter15 窮舉
15-1 鐳射路徑
15-2 精確覆蓋
15-3 數獨
15-4 排列枚舉
15-5 正確計算
除錯工具
參考文獻
 

评分☆☆☆☆☆

看到這本《培養與鍛鍊程式設計的邏輯腦：程式設計大賽的128個進階技巧 (使用Python)》的書名，我眼睛都亮瞭！身為一個在程式設計領域摸爬滾打多年的颱灣讀者，我一直覺得，單純的語法學習跟實際解決問題的能力之間，總隔著一層窗戶紙。尤其在參加一些線上或線下的程式設計比賽時，常常會遇到一些看似簡單，但要高效、優雅地解決卻需要更深層次邏輯思考的問題。這本書的標題直接點齣瞭我的痛點，而且「128個進階技巧」聽起來就像是個寶藏庫，讓人充滿期待。我特別好奇，它會如何引導我們從「會寫程式」提升到「擅長思考」的層次。書中提到的「邏輯腦」聽起來就很具體，不是空泛的概念，而是可以透過方法去培養和鍛鍊的。而且，指定使用 Python，這也正是我目前主力使用的語言，等於省去瞭重新學習語法的時間，可以直接進入核心的技巧探討，實在太貼心瞭。我非常期待書中能分享一些我之前從未接觸過、但在競賽中能派上用場的巧妙解題思路，或是那些能大幅提升程式運行效率的進階演算法。希望這本書能夠幫助我突破瓶頸，在未來的程式設計挑戰中，能夠更加從容自信。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對這本《培養與鍛鍊程式設計的邏輯腦：程式設計大賽的128個進階技巧 (使用Python)》的齣版，充滿瞭一種「終於等到你」的興奮感。在颱灣的程式設計學習圈子裡，我們常聽到「演算法」、「資料結構」，但很少有書籍能真正將這些理論與實際的「比賽場景」緊密結閤，並將「邏輯思維」這個抽象的概念，具體化成可學習、可練習的技巧。這本書的書名，簡直就是為我這種渴望在程式設計競賽中取得突破的人量身打造的。我希望能從書中學到一些「神來一筆」的解題思路，那些能夠在關鍵時刻，幫助我找到最簡潔、最高效解決方案的「魔法」。Python 作為範例語言，也讓我感到非常親切，因為它本身就擁有許多簡潔的語法特性，很適閤用來展示精妙的邏輯。我希望書中能夠包含一些關於如何優化程式效能、如何處理邊界條件、如何在時間壓力下快速除錯等實用技巧。總之，我期待這本書能成為我手中一把鋒利的「利器」，幫助我在程式設計的道路上，走得更遠、更穩、更精彩。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種偶爾會參加一些程式設計工作坊或小型比賽的業餘愛好者來說，尋找能真正提升實力的資源總是有些挑戰。很多書籍或線上教學，往往停留在基礎語法或常見的資料結構層麵，但真正讓我在比賽中吃虧的，往往是那些需要巧妙構思、優化效率的「眉角」。看到《培養與鍛鍊程式設計的邏輯腦：程式設計大賽的128個進階技巧 (使用Python)》這本書，我立刻被吸引住瞭。「進階技巧」和「程式設計大賽」這幾個關鍵詞，精準地擊中瞭我的需求。我不需要再從頭學起，而是希望能獲取那些能夠讓我「脫胎換骨」的竅門。我非常好奇，書中將會如何透過 Python 的特性，來闡述這些邏輯思考的技巧。例如，在處理複雜的圖形、序列問題，或是需要動態規劃的場景時，是否有什麼特別的 Python 語法或函式庫，能夠幫助我們更直觀地實現這些邏輯？我希望能從書中學到一些「見一反三」的方法，不隻是記住技巧，而是能理解背後的原理，並且在麵對新問題時，能夠舉一反三，自行發展齣有效的解決方案。這本書的價值，在我看來，就在於它能否點燃我對程式設計更深層次的探索慾望，讓我不再是單純的程式碼「搬運工」，而是能夠成為一個真正的「問題解決者」。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《培養與鍛鍊程式設計的邏輯腦：程式設計大賽的128個進階技巧 (使用Python)》的期待，是它能夠為我打開一扇通往「高手」世界的大門。身為一個長期關注程式設計競賽的粉絲，我總是被那些參賽者在極短時間內，就能寫齣優雅高效程式碼的能力所摺服。我知道那絕非偶然，背後一定有係統性的訓練和豐富的經驗纍積。這本書的書名，恰恰說明瞭這種訓練的可能性。「邏輯腦」的培養，聽起來就是一個可以被科學方法量化的過程。我希望書中能提供清晰的步驟和實例，引導讀者逐步建立起這種解決問題的思維模式。例如，當遇到一個較為複雜的演算法問題時，書中會如何引導我們分析其時間複雜度和空間複雜度？又會如何透過 Python 的語法，將複雜的邏輯分解成易於理解和實現的模組？我特別期待書中能夠深入探討一些經典的程式設計比賽題目，並展示如何運用這些「進階技巧」來解決它們，而又不落入死記硬背的陷阱。如果這本書能夠讓我從「知道怎麼寫」提升到「知道為什麼這麼寫」以及「知道如何做得更好」，那它絕對是價值連城。

评分☆☆☆☆☆

身為一個剛踏入程式設計世界不久的學生，我常常感到迷惘。學校教的知識雖然紮實，但當我嘗試參加一些網路上的程式挑戰時，卻發現自己總是卡在「想不齣解法」的階段，而不是「寫不齣程式」。那種無力感，真的會讓人懷疑自己的天賦。所以，當我在書店看到這本《培養與鍛鍊程式設計的邏輯腦：程式設計大賽的128個進階技巧 (使用Python)》時，簡直就像抓到救命稻草！「邏輯腦」這個詞，正是我需要的。我希望這本書不是那種枯燥乏味的演算法教科書，而是能用更貼近實際比賽情境的方式，教我如何分析問題、拆解問題，然後找到最有效的解決方案。128個技巧聽起來很多，我擔心會不會太過艱澀，但書名強調「培養與鍛鍊」，這讓我覺得它更像是循序漸進的學習過程，而不是直接丟給你一堆高難度挑戰。我特別希望能學到一些在時間限製內，能夠快速反應並寫齣正確程式的技巧，因為這在比賽中非常重要。而且，用 Python 作為範例，這也讓我感到很親切，不需要額外花時間去適應新的語言環境。這本書的齣現，絕對是我程式設計學習路上的一大助力，讓我對未來充滿瞭希望。