学习算法对很多人来说既向往又畏惧,毕竟公式、符号、复杂的理论常常让人退缩。《算法图解(第2版)》完全颠覆了我对算法学习的印象,这本书没有一上来就讲枯燥的概念,而是通过一个个生动的比喻、配合图解和代码示例,让我真的一步步爱上算法。

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生活化的例子详解算法

《算法图解(第2版)》以一种“循序渐进”的方式带领读者探索算法,从最基础的算法讲解逐步深入,囊括了二分查找、递归、大 O 表示法、贪婪算法、动态规划等各种经典算法。

在学习二分查找时,作者通过一个“猜数字游戏”轻松带入,让我们理解如何在不断“折半”的过程中缩小范围,从而快速找到答案。

比如,假设有个 1 到 100 的数字让你来猜,如果用最简单的顺序查找,可能要猜 100 次才能找到,而用二分查找只需 7 次以内就能确定正确答案。这不仅让人明白了算法效率的提升,也加深了对二分查找在日常应用中速度优势的理解。

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另一个我印象深刻的例子是广度优先搜索(BFS),书里用“寻找芒果分销商”的例子生动形象地讲解了它。比如,假如你经营着一个芒果农场,需要寻找芒果销售商,以便将芒果卖给他。在微信上,你可能与芒果经销商建立过联系,为此,你可在朋友中查找。首先列出朋友的名单,再逐一排查。

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假设你没有朋友是芒果销售商,那么你就必须在朋友的朋友中查找。BFS 算法就能帮你顺藤摸瓜地找到。通过建立一个简单的朋友关系图,你可以从自己出发,逐层查找朋友的朋友,很快找到最短路径。

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看到这里时,我不仅理解了 BFS 的核心原理,还意识到这种算法在社交网络、路径优化等方面的重要性。

此外,有关动态规划算法,这本书也讲解得十分通俗易懂。书中以经典的“背包问题”来说明动态规划的应用:假设你有一只容量有限的背包,要从不同重量和价值的物品中选择搭配,目标是装入价值最大的物品组合。

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最简单的方法是尝试各种可能的商品组合,并找出价值最大的组合。不过这样的方法很浪费时间。

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作者使用了动态规划,将这个问题拆解成小步骤,通过每一步的分析,让人轻松理解动态规划如何一步步优化问题。具体操作步骤,就留给大家去揭秘啦!

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看完这里的例子之后,我突然对动态规划不再害怕了,反而对它在资源分配、数据分析中的潜力产生了浓厚的兴趣。

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新版基于 Python 3 全面升级

这本书最吸引人的一点就是它的讲解方式。许多算法书要么语言深奥难懂,要么直接塞给你一堆代码,但《算法图解(第2版)》不同,作者总是先给出一个生活中的例子,引出算法的应用场景,再逐步拆解每一步骤。

比如讲递归时,书中用了一个箱子里找钥匙的例子来讲述。箱子的叠套就好像“俄罗斯套娃”般,打开一个套娃,还会有更小的套娃,直到最里面没有新的套娃才算“到底”,这个过程让人一眼就明白了递归的层层调用及其结束条件。这样的比喻极大降低了理解门槛,即便之前对递归一头雾水,看完这个例子也能轻松理解。

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书中的代码示例也是一个亮点,简洁易懂,适合任何有基础编程知识的读者。所有代码都是用 Python 3 编写,而且每个代码示例都紧扣算法核心逻辑,帮助读者在动手实践中掌握算法的实际效果。

我发现,通过这种方式学习,原本复杂的算法也能变得一步步清晰起来,而在练习过程中,我也不知不觉地掌握了代码优化的思维。可以说,这本书让我真正体会到算法应用的实际乐趣,摆脱了过去“理解但无法实际运用”的困惑。

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专家评价 VS 个人感受

《算法图解(第2版)》还得到了许多专家的高分评价。Netflix 工程师 Sankar Ramanathan 说:“这本书让算法学习像读小说一样轻松。”而资深教育专家 Christopher Haupt 也说过:“《算法图解(第2版)》用趣味生动的例子让算法学习不再是苦差事。”如今看过整本书之后,觉得这些评价也确实名副其实。

对于我来说,这本书的魅力在于它并没有将算法当作高深的学术内容,而是尽量用亲和的方式让读者理解,甚至是享受学习算法的过程。如果你是编程入门者,或者是希望提升算法能力的程序员,我真心推荐你读读这本书。它会带你从生活化的小故事中理解算法,感受解决问题的成就感。最重要的是成体系的思维训练,让你的知识体系逐步完整。

总之,《算法图解(第2版)》不仅能教会你“算法怎么用”,更让你掌握“算法该怎么活用”,无论是作为工作中解决问题的工具,还是编程技能进阶的阶梯,这本书都能让你学有所成!

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《算法图解(第2版)》

[美] 阿迪蒂亚 · Y. 巴尔加瓦 | 著

袁国忠 | 译

全书共分为 13 章,前 3 章内容助你打好算法基础,包括二分查找、大 O 表示法、数组、链表和递归等。余下的篇幅介绍了有广泛应用的算法,以及面对具体问题时的解决技巧,比如何时使用贪婪算法或动态规划,哈希表的应用,图和树算法,K 最近邻算法等。

第 2 版保留原有的轻松风格。400+图示,图解算法复杂理论,让算法概念一目了然,学习不再枯燥!另外,作者紧跟读者需求将书中代码基于 Python 3 全面更新,并新增了两章专门讨论树,加之诸多修订,内容更加完善。

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