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演算法學習手冊|寫出更有效率的程式

演算法學習手冊|寫出更有效率的程式

Learning Algorithms

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內容簡介

  論及撰寫有效率的程式時,每位軟體專業人士都需要具備有效率的演算法運作知識。在這本實務書籍中,《Algorithms in a Nutshell》作者George Heineman對於多種語言編寫程式時所用的效能改進關鍵演算法,有簡潔而詳實的介紹。軟體開發人員、測試人員、維護人員將理解演算法如何創造性地解決運算問題。 
 
  每章都會以前面章節內容為基礎,藉由清晰的圖示和不斷提供的新基本概念,包括演算法分析,對書中介紹的每個演算法做效能分級。你可以將每章所學到的內容,應用到該章最後的挑戰題中,如同模擬在程式術科面試場上的體驗。 
 
  閱讀本書,你將可以: 
  ‧探索電腦科學和軟體工程核心的基本演算法 
  ‧學習有效率解決問題的常見策略,例如:分治法、動態規劃、貪婪方法 
  ‧使用Big-O分析與評估程式的時間複雜度 
  ‧使用現有的Python函式庫和資料結構來解決演算法問題 
  ‧了解重要演算法的主要步驟
 
好評推薦
 
  「一本平易近人的著作,可讓你立即應用進而提升程式的執行效率。書中將教你電腦科學中會用到的基本演算法和資料型別。如果你正在找一份程式設計相關的技術工作,這本書可能會在下次的程式面試中幫助你取得好成績。」 — Zvi Galil ,喬治亞理工學院,計算學院Frederick G. Storey主任暨名譽院長 
 

作者介紹

作者簡介
 
George Heineman
 
  George Heineman 是電腦科學教授,在軟體工程和演算法方面具有20年以上的經驗。他是《Algorithms in a Nutshell》(第2版)作者以及O'Reilly多門直播訓練課程講師(包括Exploring Algorithms in Python、Working with Algorithms in Python)。George是Sujiken謎題(數獨的變化版)與Trexagon謎題發明者。
 

目錄

第一章 解決問題 
何謂演算法? 
找出任一串列的最大值 
計數關鍵作業 
能夠預測演算法效能的模型 
找出任一串列的前兩大值 
錦標賽演算法 
時間複雜度與空間複雜度 
本章總結 
挑戰題 

第二章 演算法分析
以實證模型預測效能 
更快的乘法 
效能等級 
漸近分析 
計數所有作業 
計數所有位元組 
命運之門 
二元陣列搜尋 
跟π一樣簡單 
一舉兩得 
整體而言 
曲線配適與上限下限 
本章總結 
挑戰題 

第三章 用好雜湊過好生活 
值與鍵的關聯 
雜湊函式與雜湊值 
(鍵, 值)組的雜湊表結構 
以線性探測察覺與解決衝突 
分別鏈結的鏈結串列 
移除鏈結串列的項目 
評估 
擴充雜湊表 
動態雜湊表的效能分析 
完美雜湊 
疊代處理(鍵, 值)組 
本章總結 
挑戰題 

第四章 堆積向上 
最大二元堆積 
插入(值, 優先序) 
移除優先序最高的值 
以陣列表示二元堆積 
swim與sink的實作 
本章總結 
挑戰題 

第五章 無魔法的奇妙排序 
用交換做排序 
選擇排序 
二次等級排序演算法的剖析 
插入排序與選擇排序的效能分析 
遞迴與分治法 
合併排序 
快速排序 
堆積排序 
O(N log N)等級演算法的效能比較 
Tim 排序 
本章總結 
挑戰題 

第六章 二元樹∼掌握無限 
開場 
二元搜尋樹 
搜尋二元搜尋樹內容值 
移除二元搜尋樹內容值 
遍歷二元搜尋樹 
二元搜尋樹的效能分析 
自平衡二元搜尋樹 
自平衡二元樹的效能分析 
以二元樹實作(鍵, 值)符號表 
以二元樹實作優先佇列 
本章總結 
挑戰題 

第七章 圖∼盡在連結 
有效率的以圖儲存有用資訊 
以深度優先搜尋解開迷宮 
採取不同策略的廣度優先搜尋 
有向圖 
具邊權重的圖 
Dijkstra演算法 
全點對最短路徑 
Floyd-Warshall演算法 
本章總結 
挑戰題 

第八章 本書總結 
Python內建資料結構 
以Python實作堆疊 
以Python實作佇列 
堆積與優先佇列的實作 
後續的探索
 

詳細資料

  • ISBN:9786263241749
  • 規格:平裝 / 264頁 / 18.5 x 23 x 1.48 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

會員評鑑

3
1人評分
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1則書評
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立即評分
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Lv.1
3.0
|
2023/07/05

我目前只看完前三章,但已經足夠評論本書,以下為意見:
1.定位不明:本書目標讀者不明確,既無紮實的理論基礎,但也沒有深入的實作。挑戰題非常煩(不難,但花時間),不像探究算法原理,卻有很多枝節,做完很空虛。
2.行文不嚴謹:第二章講授複雜度的衡量(Big-O),可謂重中之重,但作者的行文邏輯屢見缺失。
3.第三章講hashmap,難得在演算法書籍的前幾章就涉及這個主題,也是我當初購入的主因。但是,寫法仍然不上不下,作者花了二十多頁的准實作,卻只提供一些非演算法層面的知識(平凡但不深刻),讀者還是很難清楚體會為何hashmap搜尋時的時間複雜度只有O(1)。作者沒寫出hashmap是「藉由存儲空間提升時間效能」的精神,而且若能用數學推導幾行的事情,反而要用大量的圖表交待,我不認為這樣在教學上會更有效果。
4.這本書讓我體會,演算法書還是乖乖學標準教科書的數學陳述吧,不然都是隔靴搔癢。這本書學起來也沒比較省時,但知識面交待也不夠清晰。我這樣的看法在原作者另一本書的英文書評也有提到。
5.一如近年的電腦類書,本書配有github可以產生所有範例圖表和大部分的習題,此為優點。(厭煩實作的讀者可以直接看作者的code。)
6.原版明顯筆誤之處,譯者沒有修正;原作者寫不清楚或行文輕率之處,譯者也僅僅照字翻譯,沒有多做澄清;而中文版多了一些筆誤。
學習演算法沒有捷徑,建議直接從評價很好的原文書選自己喜歡的吧。
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