![算法图解 - [美] Aditya Bhargava](https://static.book345.com/covers/s/9787115447630.jpg)
书籍介绍
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。
AI导读
核心看点
- 图文并茂，用通俗语言拆解复杂算法
- 涵盖二分查找、递归、排序及图算法
- Python代码示例直观，降低学习门槛
适合谁读
- 编程零基础或初学者，建立算法信心
- 需快速回顾算法概念的在职程序员
- 对计算机科学感兴趣的非专业读者
读前提醒
- 适合入门热身，深入细节需读进阶书
- 后半部分部分章节讲解略显简略
- 建议配合《啊哈！算法》对比阅读
读者共识
- 公认最好的算法入门书之一，易读
- 前几章精彩，后几章评价褒贬不一
- 能消除对算法的恐惧，激发学习兴趣
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
精彩摘录
- "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。"
- "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。"
- "当前，我们获得的主要启示如下 算法的速度指的并非时间，而是操作数的增速。 谈论算法的速度时，我们说的是随着输入的增加，其运行时间将以什么样的速度增加。 算法的运行时间用大O表示法表示。 O(log n)比O(n)快，当需要搜索的元素越多时，前者比后者快得越多。"
- "'use strict'; function binary_search(list, item) { let low = 0; let high = list.length - 1; while (low <= high) { let mid = Math.floor((low + high) / 2); let guess = list[mid]; if (guess === item) { return mid; } if (guess > item) { high = mid - 1; } else { low = mid + 1; } } return null;} const my_"
- "'use strict';// Selection Sort - O(n^2)// Parameter:// 1. random array // 1. Finds the smallest value in an arrayfunction findSmallestIndex(array) { var smallestElement = array[0]; // Stores the smallest value var smallestIndex = 0; // Stores the index of the smallest value for (var i = 0; i < array"
- "我很喜欢Leigh Caldwell在Stack Overflow上说的一句 话： “如果使用循环， 程序的性能可能更高； 如果使用递归， 程序可能 更容易理解。 如何选择要看什么对你来说更重要。 ”"
- "编写递归函数时， 必须告诉它何时停止递归。 正因为如此， 每个递归 函数都有两部分： 基线条件 （ base case） 和递归条件 （ recursive case） 。 递归条件指的是函数调用自己， 而基线条件则指的是函数不再 调用自己， 从而避免形成无限循环。"
- "使用栈虽然很方便， 但是也要付出代价： 存储详尽的信息可能占用大量 的内存。 每个函数调用都要占用一定的内存， 如果栈很高， 就意味着计 算机存储了大量函数调用的信息。 在这种情况下， 你有两种选择。 重新编写代码， 转而使用循环。 使用尾递归 。 这是一个高级递归主题， 不在本书的讨论范围内。 另外， 并非所有的语言都支持尾递归 递归指的是调用自己的函数。 每个递归函数都有两个条件： 基线条件和递归条件。 栈有两种操作： 压入和弹出。 所有函数调用都进入调用栈。 调用栈可能很长， 这将占用大量的内存。"
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。
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用户评论
文科小白看图说话系列。感觉到了作者的苦心，已经尽可能讲的基础又简略了，即便如此，遇到代码部分还是愉快地跳过了。
很有意思也很好读的一本小书，作者实现了自己的承诺，写得非常简单易懂。Python真是一门简洁优雅的语言，以及，学习算法，真能开拓思路呀！
适合零基础当做入门科普读物吧，书中的python代码不多，还算直观。买这本书是冲着python代码去的。有点小失落，理论部分还行。
写的很好，但是太基础了。
非常好的入门算法书, 和<我的第一本算法书>一起看, 很快就重新回忆起各种数据结构和算法. 实现方法是python这一点也很好.
算法讲得非常清晰，尤其是动态规划
启蒙优秀著作
后面篇幅有限，结合例子的阐述变少了。
总体来说还是很不错的，特别是散列表。
之前看我的第一本算法书里说的散列值是哈希值，这下算是对应起来了。
非常好的算法入门书籍，图解可以帮助自己更好地理解
两年前，去上班的路上读过。
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