[每月好书] 写给大家看的算法书（来自漫画帝国的图解算法书：轻

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【日】杉浦 贤 著?? ?
绝云 译
ISBN 978-7-121-28744-2
2016年6月出版
定价：59.00元
192页
16开

编辑推荐

本书的主旨是从基础开始详尽地讲解算法，将复杂的算法知识点与轻松有趣的漫画故事结合。对初学者来说，还有什么比生动有趣的比方，更能记住新概念的呢！

内容提要

算法这个词对于非计算机从业人士而言，似乎就是晦涩、神秘的代名词。其实，算法在日常生活中随处可见。做饭用的菜谱是一种算法、查字典的方法是一种算法、给期中考试分数排名也用到了算法。事实上，算法可以说是这个信息爆炸的时代所依存的重要基石之一。

《写给大家看的算法书》对于理解信息处理的基础——算法而言，是一本非常优秀的入门读物。作者采用大量生动的类比，配合简洁易懂的配图，深入浅出地讲解算法，极大地拉近了读者与算法的距离。通读全书，读者可以了解到计算机编程与算法的基本理念，也能对简单常用的算法有一个大概的理解。

目录

第1 章　什么是算法? 1
1.1　算法其实就在身边 2
1.2　算法是人类智慧的结晶 4
1.3　了解算法对玩游戏有帮助吗 6
1.4　算法有两个必要条件 8
1.5　要特别了解的重要算法 10
专题1　算法基础之结构化编程思想 12
第2 章　变量和数组? 13
2.1　所谓“数据”，就是各种各样的信息 14
2.2　数据有不同的类型 16
2.3　最基础的数据是“值” 18
2.4　装着“值”的盒子叫作“变量” 20
2.5　要描述算法，变量是不可或缺的 22
2.6　所谓“代入”，指的是把数据赋予变量 24
2.7　不同的变量有不同的名称 26
2.8　变量命名要能解释变量装载的数据 28
2.9　把数据代入变量的赋值语句 30
2.10　把变量中存储的值代入其他变量 32
2.11　变量也有数据类型 34
2.12　保存大量同一数据类型值的“数组” 36
2.13　数组用“数组名”标记 38
2.14　数组的元素用“下标”管理 40
2.15　什么时候需要用到“数组”呢 42
2.16　“数组”就像储物柜一样 44
2.17　“二维数组”就像是旅馆里的房间 46
2.18　二维数组的各个元素用两个下标来管理 48
2.19　字符串就是字符的连续拼合（数组） 50
2.20　获取字符串长度的两个方法 52
专题2　常用变量命名 54
第３章　数据结构? 55
3.1　为了高效处理大量数据 56
3.2　有哪些常用的数据结构 58
3.3　“堆栈”类似于桌面上堆积的书 60
3.4　“队列”就像是超市收银台前排着的队列 62
3.5　“链表”就像用绳子串起来的长串 64
3.6　只能检索下一个数据的单向链表 66
3.7　能检索上一个或者下一个数据的双向链表 68
3.8　能快速定位第N 个数据的是“数组” 70
3.9　能快速插入、删除数据的是“链表” 72
3.10　像钟表一样数据首尾相连的是“环形缓冲区” 74
3.11　管理有树干、树枝、树叶一样关系的数据的是“树” 76
3.12　一个父节点对应两个子节点的是“二叉树” 78
3.13　像笔画的节点和连线组成的数据结构是“图” 80
专题3　为什么数组的起始下标有时是0，有时是1 ？ 82
第４章　学习算法基础? 83
4.1　循环处理是算法的基础 84
4.2　计算1 ～N 的整数的总和 86
4.3　使用数组可以高效地处理大量数据 88
4.4　计算一年的营业额 90
4.5　求班级考试的总分和平均分 92
4.6　求最高分 94
4.7　求最低分 96
4.8　为考试成绩排名 98
4.9　求全班学生不同科目考试合计的总分 100
4.10　求“时分秒”形式的时间差 102
4.11　交换两个变量值的技巧 104
4.12　求两个数值的最大公约数 106
专题4　2038 年的时候要留心？ 108
第5 章　排序算法? 109
5.1　排序是指对多个数据排列顺序 110
5.2　关于排序算法 112
5.3　使用“木桶”辅助的“桶排序” 114
5.4　每次找出一个最小（最大）值的“选择排序” 116
5.5　像冒泡一样进行相邻数据的交换的“冒泡排序” 118
5.6　向有序数据里正确位置插入数据的“插入排序” 120
5.7　把几个有序数据合并叫作“归并” 122
5.8　利用归并进行排序的算法叫作“归并排序” 124
5.9　改进了排序效率的“希尔排序” 126
5.10　最快的排序算法“快速排序” 128
专题5　把2 的n 阶乘的值记下来吧 130
第6 章　搜索算法? 131
6.1　所谓“搜索”，就是从数据集合中找到目标数据 132
6.2　从头开始按顺序排除的搜索叫作“线性搜索” 134
6.3　可以进行高速搜索的“二分搜索” 136
6.4　利用哈希表实现高效搜索 138
6.5　在字符串中搜索部分字符串的“字符串搜索” 140
6.6　高效搜索字符串的KMP 算法 142
6.7　逆向比较的BM 字符串搜索算法 144
专题6　在关系型数据库中使用到的排序和搜索 146
第7 章　其他算法? 147
7.1　用牛顿法求解高次方程 148
7.2　用高斯消元法求解方程组 150
7.3　用梯形面积和来求解定积分的梯形法 152
7.4　计算质数的埃拉托斯特尼筛法 154
7.5　执行时调用自身的递归函数 156
专题7　算法和流程图 158
第8 章　算法和计算机? 159
8.1　计算机的数据是用二进制来表示的 160
8.2　让二进制数更易于阅读（八进制、十六进制） 162
8.3　二进制转换成十进制 164
8.4　十进制转换成二进制 166
8.5　用二进制表示负整数 168
8.6　逻辑或：任意一个为“1”则结果为“1”? 170
8.7　逻辑并：同时为“1”则结果为“1” 172
8.8　“或非”：“1”和“0”得到的结果为“1” 174
8.9　“否定”：“1”变为“0”，“0”变为“1” 176
8.10　使用德摩根定律可以管理否定范式 178

精彩节摘

记得有一次，朋友读书时看见了“维恩图”一词，不明白它的意思，于是跑来问我。当时，我大致是这么回答的：“假设有若干个元素，同时还有若干种性质。为了直观地表现出哪些元素具有哪些性质，我们可以在平面上画出若干个封闭曲线，每个封闭曲线内的区域代表某种性质，然后把各个元素填写在正确的区域里。如果某个元素同时具有两个或多个性质，那就必须把它填写在相应的两个或多个区域的公共部分里。所以，我们要求这些封闭区域必须恰当地相交，使得每种可能的公共部分都存在。”

看见朋友一副茫然的表情，我只好找来纸和笔，举了一个实际的例子：“如果这三个圆形区域分别代表‘奇数’、‘质数’、‘平方数’，那么1 就该填到这儿，2 就该填到这儿，3 就该填到这儿……”

朋友忽然兴奋地说：“哦，我好像懂了！维恩图的意思是不是就是，当我想知道眼前的一群人是一群什么样的人时，我就在地上画几个圈，分别表示‘已婚’、‘党员’、‘上班族’，等等，然后每个人属于哪些类就站进哪些圈子里，而且我在地上画的圈需要保证，不管来了什么样的人，他总能找到个地儿站！”

“没错没错，就是这样！”我激动地说道，仿佛恍然大悟的是我一样。

类似的经历我还遇到过一次，只不过我的位置换了一下。你知道吗？在现实生活中可能出现某些商品，它的价格升高时，人们的购买量也随之增加。这样的商品叫作“吉芬商品”。很有趣吧！很想搞明白这背后的原理吧！第一次听说这样的经济学现象后，我也感到非常好奇，我也很想知道这背后的原理。我在网上查到了很多与此相关的文章，它们的标题大多类似于“吉芬商品背后的直观解释”。每篇文章里都出现了同一个生词，“无差异曲线”。不管阅读哪篇文章，我都会卡在这个生词处。什么是无差异曲线？这看起来似乎是经济学中的一个非常基本的东西，因为几乎所有作者在讲解时，都会假设读者已经知道了它的意思。

无奈，我又开始搜寻“无差异曲线”的意思，结果仍然是一头雾水。大多数地方给出的解释是这样的：“一条条从左上方延伸到右下方的曲线，说明消费者的偏好不变时，若其中一种商品的消费增加，另一种商品的消费会如何减少……同一条曲线上面的每一点对应的商品组合是不同的，但是人们从中得到的效用却是相同的。”对于从没接触过经济学的人来说，这样的句子简直如天书一般。

最后，借来一本经济学教材，研究了里面的好几个例子，才让我茅塞顿开：唉，说得这么麻烦干什么，无差异曲线其实就是购买不同数量的A 和B，给人带来的满足感的“等高线”嘛！懂得什么是无差异曲线之后，再看吉芬商品的讲解文章时，就完全没有障碍了。

学习一门新的学科，往往会遇到很多新的概念。不幸的是，专家们对这些概念太过熟悉，很难意识到这会成为初学者理解的障碍；即使意识到了这一点，恐怕一时也很难想到一种真正面向初学者的、简单直白一语中的的解释；即使想到了这样的解释，综合考虑文体、篇幅等原因，或许也不会真的写下来。种种经历让我深知，填补这个空白是很有必要的。但是，谁来填补这个空白呢？

幸运的是，现在，编程初学者有了像《写给大家看的算法书》这样的书。学习编程变得简单多了。数组，其实就是一排印有号码的储物柜；堆栈，其实就是桌面上堆积的书……书中充满了这些生动有趣的比方，它们总能让我由衷地感叹：这比方打得实在是太贴切了。

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