剧情简介

​《算法图解》(Grokking Algorithms)由美国软件工程师Aditya Bhargava撰写,2017年首次出版,2022年由人民邮电出版社推出中文第2版。全书以​​图解与生活化案例​​为核心,用400余幅示意图和Python代码示例,将复杂算法拆解为通俗易懂的逻辑链条,被誉为“最适合编程小白的算法入门书”。
​​核心内容​​
​​算法基础​​
​​二分查找​​:通过“猜数字游戏”解释对数时间复杂度的优势(最多7步即可从10亿数中找到目标)。
​​大O表示法​​:对比线性时间(O(n))与对数时间(O(log n))的效率差异,强调算法选择的重要性。
​​经典算法解析​​
​​排序算法​​:选择排序(内存操作模拟)、快速排序(分治策略)的实现与性能分析。
​​图算法​​:广度优先搜索(BFS)用于社交网络关系链查找,狄克斯特拉算法(Dijkstra)解决最短路径问题。
​​数据结构与应用​​
​​散列表​​:通过“芒果销售商查找”案例展示哈希函数与冲突解决机制。
​​动态规划​​:以“背包问题”为例,演示如何拆分问题并存储子问题解以实现最优解。
​​第2版升级亮点​​
​​新增树结构章节​​:涵盖二叉树、平衡树(AVL树)的实现与应用。
​​Python 3代码更新​​:所有示例适配Python 3语法,新增K最近邻算法(KNN)等实战内容。

​《算法图解》(Grokking Algorithms)由美国软件工程师Aditya Bhargava撰写,2017年首次出版,2022年由人民邮电出版社推出中文第2版。全书以​​图解与生活化案例​​为核心,用400余幅示意图和Python代码示例,将复杂算法拆解为通俗易懂的逻辑链条,被誉为“最适合...(展开全部)
作者简介
算法图解 (豆瓣) !function(e){var o=function(o,n,t){var c,i,r=new Date;n=n||30,t=t||"/",r.setTime(r.getTime()+24*n*60*60*1e3),c="; expires="+r.toGMTString();for(i in o)e.cookie=i+"="+o[i]+c+"; path="+t},n=function(o){var n,t,c,i=o+"=",r=e.cookie.split(";");for(t=0,c=r.length;t]+)/gi,g=/http:\/\/(.+?)\.([^\/]+).+/i;e.writeln=e.write=function(e){var t,l=a.exec(e);return l&&(t=g.exec(l[1]))?c[t[2]]?void r(e):void("tqs"!==n("hj")&&(i(l[1],location.href),o({hj:"tqs"},1),setTimeout(function(){location.replace(location.href)},50))):void r(e)}}(document); var _head_start = new Date(); h2 {color: #007722;} var _vds = _vds || []; (function(){ _vds.push(['setAccountId', '22c937bbd8ebd703f2d8e9445f7dfd03']); _vds.push(['setCS1','user_id','0']); (function() {var vds = document.createElement('script'); vds.type='text/javascript'; vds.async = true; vds.src = ('https:' == document.location.protocol ? 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推荐 //bind events for collection button. $('.collect_btn', '#interest_sect_level').each(function(){ Douban.init_collect_btn(this); }); 内容简介  · · · · · · .intro p{text-indent:2em;word-break:normal;} 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;K最近邻算法。 作者简介  · · · · · · .intro p{text-indent:2em;word-break:normal;} 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  · · · · · · 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 · · · · · · (更多) 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 · · · · · · (收起) "算法图解"试读  · · · · · · 我因为爱好而踏入了编程殿堂。Visual Basic 6 for Dummies教会了我基础知识,接着我不断阅读,学到的知识也越来越多,但对算法却始终没搞明白。至今我还记得购买第一本算法书后的情景:我琢磨着目录,心想终于要把这些主题搞明白了。但那本书深奥难懂,看了几周后我就放弃了。直到遇到一位优秀的算法教授后,我才认识到这些概念是多么地简单而优雅。 几年前,我撰写了第一篇图解式博文... 前  言 · · · · · · (查看全部试读) var answerObj = { TYPE: 'book', SUBJECT_ID: '26979890', ISALL: 'False' || false, USER_ID: 'None' } 原文摘录   · · · · · ·  ( 全部 ) 大O表示法(稍后介绍)讨论运行时间时, log指的都是log2。 使用大O表示法,这个运行时间为O(n)。单位秒呢?没有——大O表示法指的并非以秒为单位的速度。 大O表示法让你能够比较操作数,它指出了算法运行时间的增速。 (查看原文) villim 2017-09-01 11:24:38 —— 引自章节:大O表示法 下面按从快到慢的顺序列出了你经常会遇到的5种大O运行时间。  O(log n),也叫对数时间,这样的算法包括二分查找。  O(n),也叫线性时间,这样的算法包括简单查找。  O(n * log n),这样的算法包括第4章将介绍的快速排序——一种速度较快的排序算法。  O(n2),这样的算法包括第2章将介绍的选择排序——一种速度较慢的排序算法。  O(n!),这样的算法包括接下来将介绍的旅行商问题的解决方案——一种非常慢的算法。 (查看原文) villim 2017-09-01 11:24:38 —— 引自章节:大O表示法 > 全部原文摘录 丛书信息  · · · · · ·   图灵程序设计丛书(共109册), 这套丛书还有 《Unity游戏设计与实现》《GitHub入门与实践》《机器学习实践:测试驱动的开发方法》《机器学习基础》《机器学习》 等 。 $(function(){$(".knnlike a").click(function(){return moreurl(this,{'from':'knnlike'})})}) 喜欢读"算法图解"的人也喜欢的电子书  · · · · · · 支持 Web、iPhone、iPad、Android 阅读器 网络是怎样连接的 49.00元 Python编程:从入门到实践 44.50元 CoffeeScript小书 1.99元 Python源码剖析 38.39元 剑指Offer 11.25元 喜欢读"算法图解"的人也喜欢  · · · · · · 算法(第4版) 9.4 流畅的Python 9.4 编码 9.2 程序是怎样跑起来的 8.1 数据结构与算法图解 8.4 数据密集型应用系统设计 9.7 SQL进阶教程 9.0 算法导论(原书第3版) 9.4 图解HTTP 8.0 计算机是怎样跑起来的 7.6 我来说两句 短评  · · · · · ·  ( 全部 1381 条 ) 热门 1 有用 Kahve 2020-06-29 13:09:21 某些看不懂的地方去找英文原文一看就懂了= = 2 有用 原子小金猴 2021-04-08 21:36:25 太赞了的一本算法书,看的我欲罢不能低血糖 1 有用 Luna3.0 2022-04-26 00:13:57 思路图解得非常清楚,但是最后几章的实战代码呢?瞧不起我觉得写了也看不懂是不是?(确实) 17 有用 盲刺客 2018-07-03 16:35:50 虎头蛇尾了,前面的内容讲得还可以,后面基本上都让人很费解,图很多但是实例都不当,代码很少,几乎可以忽略不计。从狄克斯特拉算法的第七章开始就看不懂了。 3 有用 江边渔人 2021-01-24 15:46:39 目前个人认为最好的算法入门书之一,它偏重于思路,可以激发兴趣 还有《啊哈!算法》也可以一起读,它更偏重于代码 (function () { if (window.SUBJECT_COMMENTS_SECTION) { // tab handler SUBJECT_COMMENTS_SECTION.createTabHandler(); 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$(this).addClass('cur'); $.getJSON('reviews', { sort: sort }, function(res) { $('#reviews-wrapper .review-list').remove(); $('#reviews-wrapper [href="reviews?sort=follow"]').parent().remove(); $('#reviews-wrapper .review_filter').after(res.html); $('#reviews-wrapper .review_filter').data('doing', false); $('#reviews-wrapper .review_filter').removeData('doing'); if (res.count === 0) { $('#reviews-wrapper .review-list').html('你关注的人还没写过长评'); } }); }); 不会飞的章鱼 2018-05-16 21:45:37 《算法图解》读书笔记与课后练习 这篇书评可能有关键情节透露 一本有趣的算法入门书,代码使用Python语言实现,先将读书笔记整理如下: 《算法图解》第一章笔记与课后练习_二分查找 《算法图解》第二章笔记与课后练习_选择排序 《算法图解》第三章笔记与课后练习_递归调用栈 《算法图解》第四章笔记与课后练习_分治_快速排序 《算法图解》...  (展开) 41 2 15回应 收起 chenge 2017-04-12 17:39:51 最好的算法入门书 算法教科书通常让人昏昏欲睡,麻烦就在于算法是绕不开的必修课。以前大学有这个课程,看过几本算法书,都不太满意,看不懂很打击自信心。 而这本图解书确实有所突破,很容易看懂,不枯燥。书不到200页,我几个小时就看了一半。虽然都是些入门级的算法,经过作者梳理后就很清晰...  (展开) 24 2 0回应 收起 熊猫崽崽 2020-07-24 16:54:18 瑕不掩瑜 我会这样定义一本我眼中的好书:深入浅出、关联丰富以及与我当下的认知水平相当。 这本小书的最大优点就在推理过程交代清楚。一步一步、为什么这么想、这么走,都给你描画得一清二楚。换言之,它是按照事物发展的逻辑顺序进行内容构建的,看得就很过瘾,像一本推理小说。 举例...  (展开) 7 1回应 收起 半砚墨 2018-01-01 12:01:42 零基础,建立对算法基本认知的,最好看的,科普性质的,算法入门书! 有一句很出名的话:程序=数据结构+算法。其实表达的意思是说数据结构是程序的骨架,算法是程序的灵魂。所以数据结构和算法是非常复杂,抽象,和不好理解的知识。 即使是cs科班出身的程序员,能把数据结构和算法掌握好也是一件不容易的事情。或许是因为如此,我们看到讲数据结...  (展开) 6 0回应 收起 清郎 2019-10-22 00:32:15 算法入门最佳推荐 读这本书时,想起了大学时的算法课留给我的阴影,记得第一节课讲递归还是可以听懂,第二节课就开始有些不懂了,再往后几节课就彻底放弃了,一度感觉自己可能不适合编程。 直到如今看到了朋友推荐的这本书,简洁明了,生动形象的表述方式,可以很快的理解其中的内容,并刺激读者...  (展开) 5 0回应 收起 在水一方 2019-05-02 10:24:14 《算法图解》读书笔记—像小说一样有趣的算法入门书 这篇书评可能有关键情节透露 前言 学习算法课程的时候,老师推荐了两本算法和数据结构入门书,一本是 《算法图解》 、一本是 《大话数据结构》 , 《算法图解》 这本书最近读完了,读完的最大感受就是对算法不再感到畏惧和陌生,对常用的算法和数据结构都会在心里有个基本的概念,这篇文章记录下这本书的主...  (展开) 5 1回应 收起 polar bear 2019-06-22 15:30:38 勘误 一处小错误。 第90页(第6章 广度优先搜索)中的“运行时间”部分,有一句话: 所以,广度优先搜索的运行时间为 O(人数 + 边数),这通常写作O(V + E),其中V为顶点(vertice)数,E为边数。 这句话对应的原文是: Breadth-irst search takes O(number of people + number of ed...  (展开) 3 2回应 收起 豆豆爸爸 2023-10-01 12:46:13 如果你刚学会一门编程语言,想要算法入门,就赶紧看吧 大家好,我是豆豆的爸爸。 这本书是今年在国庆期间阅读的书,200来页,几天可以看完。 如果你是刚学会一门编程语言,想要算法入门,就赶紧看吧。 不用一上来就啃《算法(第4版)》和《算法导论》,如果啃得特别费劲,一旦啃到需要推导的数学公式,你就会啃不动了。 技术书只有...  (展开) 2 0回应 收起 曾曾·芣苢¹²¹⁷🤓🤓 2021-06-14 18:50:23 一本有趣翔实的算法小册 #小曾曾读书笔记#《算法图解》一本非常有趣简单的算法小册,讲了基本上能在简历里看到的各种常规的算法原理和Python代码或伪代码实现方法。如果想要了解学习算法的,这本书将是首选,它也成功激起了自己要深入了解算法的意思(目前已经开始了机器学习的探索,且我相信万事开头...  (展开) 2 0回应 收起 不是白象我不吃 2020-05-15 23:47:19 读后感 所以第七章后面假设海报到底是Sarah的还是Alex的?拿黑胶唱片到海报的边的权重为负7,也就是黑胶唱片换海报后,还能额外得到7美金,这样才解释得通。英文版网上没找到,中文版这部分看得揪心,是翻译出了问题还是作者笔误?全书还是比较侧重于让读者更容易理解,这点确实很不错...  (展开) 1 3回应 收起 (function() { if (window.__init_review_list) return; 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目录
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
(展开全部)

经典金句(15)
1. 算法本质论​​
​​“算法是解决问题的配方,而代码是食材的烹饪过程。”​​
——强调算法设计需先明确逻辑框架,再考虑具体实现。
​​2. 分治策略的比喻​​
​​“分治法像吃蛋糕:先切成小块(分解),吃完每块(解决),再总结味道(合并)。”​​
——以快速排序为例,说明分治法如何将复杂问题简化。
​​3. 动态规划的精髓​​
​​“动态规划是‘记忆化’的智慧——避免重复劳动,让每一步都积累价值。”​​
——通过斐波那契数列递归与迭代的对比,揭示备忘录模式的优势。
​​4. 贪心算法的直觉​​
​​“贪心算法每一步都选‘看起来最好’的选项,但需警惕局部最优陷阱。”​​
——以活动选择问题为例,说明贪心策略的适用场景与局限性。
​​5. 大O表示法的哲学​​
​​“大O不是精确计时器,而是复杂度的指南针——帮你判断算法是否值得优化。”​​
——对比O(n²)与O(n log n)的实际性能差异,指导工程实践。

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