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编辑推荐

像小说一样有趣的算法入门书。
算法是解决问题的一步步流程，也是计算机科学领域的核心主题。如今程序员经常使用的算法已经经过了前人的探索、检验及证明。如果你想搞明白这些算法，又不想被困在繁琐的证明中，本书正是你的选择。这本图示丰富、引人入胜的实用指南将让你轻松学会如何在自己的程序中高效使用重要的算法。
你一定能看懂的算法基础书
代码示例基于Python
400多个示意图，生动介绍算法执行过程
展示不同算法在性能方面的优缺点
教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题

内容简介

本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；Kzui近邻算法。

作者简介

Aditya Bhargava，软件工程师，兼具计算机科学和美术方面的教育背景，在adit.io撰写编程方面的博客。

目录

前言
致谢
关于本书
第1　章 算法简介　1
1．1　引言　1
1．1．1　性能方面　1
1．1．2　问题解决技巧　2
1．2　二分查找　2
1．2．1　更佳的查找方式　4
1．2．2　运行时间　8
1．3　大O 表示法　8
1．3．1　算法的运行时间以不同的速度增加　9
1．3．2　理解不同的大O运行时间　10
1．3．3　大O 表示法指出了最糟情况下的运行时间　12
1．3．4　一些常见的大O运行时间　12
1．3．5　旅行商　13
1．4　小结　15
第2　章 选择排序　16
2．1　内存的工作原理　16
2．2　数组和链表　18
2．2．1　链表　19
2．2．2　数组　20
2．2．3　术语　21
2．2．4　在中间插入　22
2．2．5　删除　23
2．3　选择排序　25
2．4　小结　28
第3　章 递归　29
3．1　递归　29
3．2　基线条件和递归条件　32
3．3　栈　33
3．3．1　调用栈　34
3．3．2　递归调用栈　36
3．4　小结　40
第4　章 快速排序　41
4．1　分而治之　41
4．2　快速排序　47
4．3　再谈大O表示法　52
4．3．1　比较合并排序和快速排序　53
4．3．2　平均情况和最糟情况　54
4．4　小结　57
第5　章 散列表　58
5．1　散列函数　60
5．2　应用案例　63
5．2．1　将散列表用于查找　63
5．2．2　防止重复　64
5．2．3　将散列表用作缓存　66
5．2．4　小结　68
5．3　冲突　69
5．4　性能　71
5．4．1　填装因子　72
5．4．2　良好的散列函数　74
5．5　小结　75
第6　章 广度优先搜索　76
6．1　图简介　77
6．2　图是什么　79
6．3　广度优先搜索　79
6．3．1　查找最短路径　82
6．3．2　队列　83
6．4　实现图　84
6．5　实现算法　86
6．6　小结　93
第7　章 狄克斯特拉算法　94
7．1　使用狄克斯特拉算法　95
7．2　术语　98
7．3　换钢琴　100
7．4　负权边　105
7．5　实现　108
7．6　小结　116
第8　章 贪婪算法　117
8．1　教室调度问题　117
8．2　背包问题　119
8．3　集合覆盖问题　121
8．4　NP 完全问题　127
8．4．1　旅行商问题详解　127
8．4．2　如何识别NP 完全问题　131
8．5　小结　133
第9　章 动态规划　134
9．1　背包问题　134
9．1．1　简单算法　135
9．1．2　动态规划　136
9．2　背包问题FAQ　143
9．2．1　再增加一件商品将如何呢　143
9．2．2　行的排列顺序发生变化时结果将如何　145
9．2．3　可以逐列而不是逐行填充网格吗　146
9．2．4　增加一件更小的商品将如何呢　146
9．2．5　可以偷商品的一部分吗　146
9．2．6　旅游行程最优化　147
9．2．7　处理相互依赖的情况　148
9．2．8　计算最终的解时会涉及两个以上的子背包吗　148
9．2．9　最优解可能导致背包没装满吗　149
9．3　最长公共子串　149
9．3．1　绘制网格　150
9．3．2　填充网格　151
9．3．3　揭晓答案　152
9．3．4　最长公共子序列　153
9．3．5　最长公共子序列之解决方案　154
9．4　小结　155
第10　章 K 最近邻算法　156
10．1　橙子还是柚子　156
10．2　创建推荐系统　158
10．2．1　特征抽取　159
10．2．2　回归　162
10．2．3　挑选合适的特征　164
10．3　机器学习简介　165
10．3．1　OCR　165
10．3．2　创建垃圾邮件过滤器　166
10．3．3　预测股票市场　167
10．4　小结　167
第11　章 接下来如何做　168
11．1　树　168
11．2　反向索引　171
11．3　傅里叶变换　171
11．4　并行算法　172
11．5　MapReduce　173
11．5．1　分布式算法为何很有用　173
11．5．2　映射函数　173
11．5．3　归并函数　174
11．6　布隆过滤器和HyperLogLog　174
11．6．1　布隆过滤器　175
11．6．2　HyperLogLog　176
11．7　SHA 算法　176
11．7．1　比较文件　177
11．7．2　检查密码　178
11．8　局部敏感的散列算法　178
11．9　Diffie-Hellman 密钥交换　179
11．10　线性规划　180
11．11　结语　180
练习答案　181

《算法解析：代码背后的智慧》 一、 编织数字世界的底层逻辑 在浩瀚如烟的数字信息洪流中，我们每天都与无数的算法擦肩而过，却鲜少深入探究其运作的奥秘。从搜索引擎精准的推荐，到社交媒体上信息流的排序，再到物流系统高效的路径规划，算法无声无息地塑造着我们的数字生活，是现代科技和社会运转不可或缺的基石。然而，理解这些算法并非易事，它们往往以抽象的数学模型和复杂的代码呈现，令许多人望而却步。《算法解析：代码背后的智慧》正是为了弥合这一鸿沟而生，它旨在以一种清晰、直观且引人入胜的方式，揭示算法的核心思想、设计原理和实际应用，带领读者穿越抽象的数学概念，深入代码的脉络，最终领略算法作为一种强大思维工具的魅力。 本书的独特之处在于，它并非仅仅罗列算法的定义和公式，而是致力于构建一种“理解”的桥梁。我们相信，真正的掌握源于深刻的洞察，而非机械的记忆。因此，本书将大量运用生动的比喻、形象的图示以及易于理解的编程示例，将那些看似枯燥的算法概念具象化，让读者能够直观地感受算法的运作过程，理解其内在的逻辑和优化之道。我们希望，通过本书的学习，读者不再仅仅满足于“知道”某个算法的存在，而是能够“理解”它为何如此工作，又为何能够解决特定的问题，甚至能够根据实际需求，对现有算法进行调整和优化。 二、 探索算法的广阔疆域：从基础到前沿 《算法解析：代码背后的智慧》的体例设计，力求循序渐进，覆盖算法知识体系的各个重要层面。 基础篇：构建坚实的算法基石 在开始探索复杂的算法之前，我们首先需要夯实基础。本篇将从算法最核心的概念入手，深入剖析算法的定义、特性以及其在计算机科学中的地位。我们将学习如何分析算法的效率，理解时间复杂度和空间复杂度的含义，以及它们为何是评价算法优劣的重要指标。掌握这些基本工具，是后续深入学习算法的必要前提。 算法的本质与分类： 什么是算法？它是如何被定义和描述的？我们将探讨不同的算法表示法，并对常见的算法类型进行初步分类，为后续的深入学习打下基础。 效率的度量：时间与空间复杂度： 我们将深入解析大O表示法，学习如何计算和分析算法的时间和空间复杂度，理解它们对算法性能的影响，并掌握如何选择更高效的算法。 递归与分治：强大的问题解决范式： 递归和分治是两种非常重要的算法设计思想。我们将通过生动的例子，讲解递归的原理，以及如何将其应用于解决分治问题，例如快速排序和归并排序。 线性结构：数组、链表与栈、队列： 掌握对基本数据结构的深刻理解，是应用算法的前提。本节将详细讲解数组、链表、栈和队列的特性、操作以及它们在算法设计中的应用。 核心篇：掌握经典算法的智慧 本篇是本书的核心内容，我们将重点讲解一系列经典且广泛应用的算法，深入剖析其设计思想、实现细节和应用场景。 搜索算法：大海捞针的艺术： 从简单的线性搜索到高效的二分搜索，我们将探讨不同搜索算法的原理和适用范围，学习如何快速地在大量数据中找到所需信息。 排序算法：数据排列的艺术： 排序是计算机科学中最基本且最重要的问题之一。本书将深入讲解冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等经典排序算法，分析它们的优缺点，并指导读者如何选择最适合特定场景的排序方法。 图算法：连接世界的脉络： 图作为描述复杂关系的最强大工具，其算法应用无处不在。我们将学习图的表示方法，然后深入探讨深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等图遍历算法，以及最短路径算法（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）和最小生成树算法（如Prim算法和Kruskal算法）等，理解它们如何在网络、地图、社交关系等领域发挥关键作用。 树结构算法：层层递进的智慧： 树是一种非常重要的数据结构，广泛应用于文件系统、数据库索引等领域。我们将重点介绍二叉搜索树、平衡二叉搜索树（如AVL树和红黑树）以及堆（Heap）等，学习它们的构造、查找、插入、删除等操作，并理解它们如何实现高效的数据管理。 动态规划：化繁为简的策略： 动态规划是一种强大的算法设计技术，它通过将复杂问题分解为相互重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算。我们将通过经典的背包问题、最长公共子序列等例子，深入讲解动态规划的思想和应用。 贪心算法：局部最优的全局追求： 贪心算法是一种直观的算法设计方法，它在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。我们将学习贪心算法的适用条件，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子，理解其应用。 进阶篇：解锁算法的无限可能 在掌握了核心算法之后，我们将进一步探索一些更高级的算法技术和应用，帮助读者拓展视野，应对更复杂的挑战。 字符串匹配算法：文本搜索的利器： 从朴素的字符串匹配到高效的KMP算法、Boyer-Moore算法，我们将学习如何高效地在文本中查找特定模式。 哈希表与散列：数据查找的捷径： 哈希表是一种能够实现平均O(1)时间复杂度查找的数据结构，我们将深入理解哈希函数的原理、冲突解决方法以及在各种应用中的重要性。 回溯法与分支限界：探索解空间的智慧： 回溯法是一种通过尝试所有可能的解决方案来找到问题的解的算法，而分支限界则是在回溯法的基础上进行剪枝优化。我们将学习它们在解决组合优化问题（如N皇后问题、旅行商问题）中的应用。 概率算法与随机化算法：拥抱不确定性的力量： 在某些情况下，确定性算法可能过于复杂或不存在。我们将探讨概率算法（如蒙特卡洛算法）和随机化算法，理解它们如何利用随机性来解决问题。 NP-完备性理论简介：理解计算的极限： 对于一些难以在多项式时间内解决的问题，NP-完备性理论提供了一个理论框架来理解其难度。我们将对这一领域进行初步介绍，帮助读者建立对计算复杂性的基本认知。 三、 赋能实践：从理解到创造 《算法解析：代码背后的智慧》的最终目标，是赋能读者将所学算法知识转化为解决实际问题的能力。因此，本书在讲解算法原理的同时，也注重： 代码实现： 每一项核心算法都将配以清晰、简洁的伪代码或具体编程语言（如Python）的代码示例，帮助读者将理论转化为实践。 应用场景： 我们将深入分析每种算法在现实世界中的广泛应用，例如在数据分析、机器学习、图像处理、网络安全等领域，让读者看到算法的实际价值。 问题导向： 书中将包含大量的练习题和思考题，涵盖不同难度级别，鼓励读者动手实践，加深对算法的理解，并培养独立解决问题的能力。 思维训练： 本书不仅传授算法知识，更注重培养读者的计算思维和抽象能力，引导读者学会如何分析问题、设计解决方案、评估算法效率，从而成为一名更优秀的开发者和问题解决者。 四、 谁适合阅读本书？ 《算法解析：代码背后的智慧》面向的对象非常广泛，无论您是： 计算机科学初学者： 希望系统学习算法基础，建立扎实的理论功底。 在校学生： 正在学习算法课程，需要一本通俗易懂、辅助理解的参考书。 程序员和开发者： 希望提升算法技能，优化代码性能，解决更复杂的技术难题。 对技术充满好奇的学习者： 想要深入了解数字世界运作的底层逻辑，理解科技背后的智慧。 本书的语言风格力求亲切自然，避免过度专业化的术语，确保即使没有深厚的数学背景，也能轻松阅读。我们相信，通过《算法解析：代码背后的智慧》，您将不仅能够掌握一系列强大的算法工具，更能培养出一种面对复杂问题时，能够抽丝剥茧、寻找最优解的卓越思维能力。这，正是算法所能赋予我们的，最宝贵的财富。