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《算法》第4版 导读

發(fā)布時間:2023/12/20 编程问答 55 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 《算法》第4版 导读 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

《算法》第4版

之前在微博 @算法時空 做了一次電臺,花了一個多小時談了一下Sedgewick和Wayne所著的暢銷書《算法》第4版(影印版和中譯版均由人民郵電出版社出版),特別是按照這本書的目錄給出了導(dǎo)讀。覺得有必要把文字整理出來,希望對閱讀此書的朋友有所幫助。

歷史

《算法》第4版這本書其實不太像傳統(tǒng)的算法書,但是它很暢銷!實際上,這不僅因為它有接近四十年的傳承,多次修訂不斷進化方才如此,而是作者的最新教學(xué)理念的展現(xiàn)。

算法分析大師Sedgewick一開始寫這個系列的書,心中就有宏偉的念頭,要傳承Knuth的衣缽,因為Sedgewick作為Knuth的學(xué)生,他覺得當(dāng)仁不讓,所以雄心勃勃。其實Sedgewick剛開始開始寫《算法》的時候,也就是《算法》第1版,內(nèi)容相對比較簡單。隨著時間流逝,第2版和第3版不斷進化,而此時這套書的難度到達了巔峰。

實際上《算法》第3版出過很多語言版本,比如C++, C, Java版(國內(nèi)高教出版社影印過)。最開始是C, C++然后是Java,其實Sedgewick想把Knuth難度極高的《計算機程序設(shè)計藝術(shù)》三卷書濃縮成《算法》的上卷(或稱Part 1-4),并用不同語言來實現(xiàn),從而形成更適合教學(xué)的優(yōu)秀教科書。這本上卷名為《算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)、排序和查找》,其內(nèi)容非常接近《計算機程序設(shè)計藝術(shù)》的第1卷(基本算法)和第3卷(排序與查找),去掉了第2卷(因為一般大家都不看第2卷,里面講的是隨機數(shù)生成等內(nèi)容)。《算法》的下卷(或稱Part 5),從《計算機程序設(shè)計藝術(shù)》往下開始寫,專講圖算法,雖然比上卷薄,但內(nèi)容依然很豐富。

變革

Sedgewick花了這么多年將這套《算法》做到了很高的層次,為什么寫到第4版的時候,思路有了一個如此大的轉(zhuǎn)變呢?實際上他在前言里說到,第4版的難度相當(dāng)于第1版或者第2版的樣子,回復(fù)到一個基礎(chǔ)簡單的水平,也是Addison-Wesley出版社的Peter Gordon建議他要back to the basics。

《算法》第4版的核心寫作思想就是降低算法學(xué)習(xí)的難度,這是一種大勢所趨,實際上寫到了巔峰沒幾個人能看懂。就拿Knuth的三卷《計算機程序設(shè)計藝術(shù)》來說吧,很多人看到數(shù)學(xué)知識太繁雜,算法分析長篇大論,而且Knuth有點強迫癥(不過他創(chuàng)造的TeX排版確實太好了),書里用MMIX,讀者還得學(xué)這個。實際上,《計算機程序設(shè)計藝術(shù)》這樣一個高大上的體系讓Knuth奉獻了一生,特別是里面的算法分析,數(shù)學(xué)推導(dǎo)特別多。但是,Knuth的得意門生Sedgewick在這樣的時代卻寫了一本難度比較低的算法書,實際上是有很多無奈的。

Google的Peter Norvig說Knuth的三卷《計算機程序設(shè)計藝術(shù)》可以墊高顯示器,由于盒裝可以從里面抽出一本隨時翻閱。但更多的人拿這個墊顯示器估計不會拿出來看了。

前幾年的Sedgewick的個人網(wǎng)站還有《算法》第3版后續(xù)部分也就是組合算法部分的寫作計劃,和老師Knuth的思路完全一樣。這兩年這部分寫作計劃似乎取消了,可能寫出來太耗時,曲高和寡沒人看。最終Sedgewick決定讓算法成為新時代大家都能接受的東西,切實能夠提高程序員水平,而不是高深的理論和繁難的技術(shù)。老實說,很多人根本用不到那么多算法,所以《算法》第4版看似思路清奇但合情合理。

《算法》居然沒有講動態(tài)規(guī)劃,你說這叫算法書嗎?當(dāng)然可以叫算法書,它其實就不太注重動態(tài)規(guī)劃這些內(nèi)容,其實普通人也用不太上。

另外,復(fù)雜的數(shù)學(xué)語言《算法》第4版里都沒有,而Sedgewick本人算法分析功底相當(dāng)深厚。我相信他這樣的大師,肯定能了解普通人接受起來有困難,所以就放下了自己擅長的理論分析。所以,經(jīng)過四十年風(fēng)風(fēng)雨雨,最后變成了《算法》第4版,精選了普通程序員確實能用的內(nèi)容,確實不易。

這本書對我的教學(xué)觀有很大的影響,也激發(fā)了我開設(shè)“算法時空”知識星球。以前我講算法的時候,沒事喜歡推導(dǎo)一下大O記號之類,動不動寫個公式求個極限,給出比較高深的證明,可能是受到《算法導(dǎo)論》這種書的影響。但我現(xiàn)在好像越講越簡單了,力圖讓大家多少有點收獲吧。

Sedgewick在寫這本書的時候,得到了第二作者Wayne的大力協(xié)助。Wayne是個藝術(shù)天賦很高的人,不太醉心于科研而特別喜歡講課,他博士師從康奈爾大學(xué)的Tardos,畢業(yè)之后就一直積極開展教學(xué)工作,另外還給Kleinberg和Tardos的《算法設(shè)計》做了課件(官方指定版),可能Wayne的課件做得太好了吧。所以《算法》第4版排版特別清新,而且是雙色印刷,Wayne絕對功不可沒。另外,國內(nèi)影印版印刷質(zhì)量很不錯,我感覺紙張比原版還要厚實,可能原版有點薄還有反光,不知道紙張到底如何選取的。

Kevin Wayne is the Phillip Y. Goldman Senior Lecturer in Computer Science at Princeton University, where he has taught since 1998, earning several teaching awards.

下面來看看《算法》第4版的構(gòu)成,從目錄講起。

第1章 基礎(chǔ)知識

1.1 編程模型,主要討論Java基礎(chǔ)知識和二分查找。因為這本書前期有Java程序設(shè)計的課程,所以1.1篇幅很短。主要是Java程序員太多了,所以Sedgewick沒有在《算法》第4版用C++這樣的語言。順便提一下,現(xiàn)代C++如果只用簡單的語法部分也不是特別難,而且性能非常優(yōu)秀。

1.2 數(shù)據(jù)抽象,也就是所謂抽象數(shù)據(jù)類型(ADT)。其實抽象數(shù)據(jù)類型在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程里都學(xué)過,但很多人對它的理解不深刻,處理算法問題應(yīng)該在抽象數(shù)據(jù)類型的層次上來做。比如你拿到了集合這樣的抽象數(shù)據(jù)類型,所有數(shù)據(jù)在里面,而集合是個黑盒我們不用操心,只需要調(diào)用集合的接口來使用即可。其實數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教學(xué)的趨勢早已如此,不過國內(nèi)的教學(xué)還沒有完全與之一致。有了抽象數(shù)據(jù)類型之后,所有的處理都在抽象數(shù)據(jù)類型上展開,我們不需要會實現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),只要能用抽象數(shù)據(jù)類型并且知道其原理和性能即可,也就是接口與實現(xiàn)分離。

1.3 這節(jié)是與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)講解完全不一樣的地方,以前大家都會講很多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而實際中真正有用的卻不是那么多。《算法》第4版就精選了包、隊列和棧。包就是不用操心其中元素次序的抽象數(shù)據(jù)類型,放進去當(dāng)儲藏室就可以了,內(nèi)部實現(xiàn)其實是鏈表但不提供刪除。隊列和棧很常用,我們就不多說了,另外如何高效實現(xiàn)隊列我們其實也不用操心。所以,《算法》第4版一開始就抽象和提煉了三個抽象數(shù)據(jù)類型(注意不是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)),有了抽象數(shù)據(jù)類型的基礎(chǔ)就可以無腦使用,但是要知道隊列是FIFO而棧是LIFO的特性。這一節(jié)相當(dāng)贊,一開始學(xué)習(xí)不會讓讀者涉獵太多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),學(xué)習(xí)難度大大降低。

說實話《算法》第4版的寫作思路和當(dāng)前的現(xiàn)實有關(guān),很多人不愿意去學(xué)習(xí)那些復(fù)雜繁瑣的東西,這是大趨勢。怎么辦呢?可以簡化內(nèi)容去講一些最有用的東西,把精力投入其它事情上去,初學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要掌握的從原來的復(fù)雜多樣到現(xiàn)在的簡單明了,就講三個!

1.4 算法分析。這節(jié)篇幅非常短,不到30頁。你可以想象這樣一位算法分析大師在寫本節(jié)的時候,是什么樣的心情。明明有很多想寫出來的公式,很多想告訴學(xué)生的高深內(nèi)容,但Sedgewick一個都不寫。他完全沒有寫從理論到理論的模型,也就是《算法導(dǎo)論》還有Aho等人的《算法設(shè)計與分析》那種體系,這些書首先考慮三種情況(最壞、最好和平均),以大O記號描述,并主要以最壞情況來討論,Sedgewick在《算法》第4版里特別隱忍,這是不太容易的。大部分在算法分析上有所造詣的人可能都忍不住想講解這些內(nèi)容,但是Sedgewick就忍住了。他怎么做的呢?偏重于科普,讓讀者了解物理直覺。只要知道大概什么樣的算法更快、什么更慢,這就可以了。Sedgewick用了一種做實驗的方法,觀察算法的運行快慢并建立模型。可以看到《算法》第4版里只提到量級(實際上接近于Theta記號),連大O記號都不用,只用簡單語言簡化描述,并用圖示刻畫函數(shù)的增長,另外用加倍實驗直觀展示了增長量級。一言以蔽之,讓讀者知道只需要了解這么多就可以了。這種想法看起來很奇怪,但其實很有道理,因為平時能用到的大O記號就那么幾種,知道它們就可以了,不用太過于深入理論知識,頂多再了解一些極限的求解即可。我覺得,對于算法分析大師來說寫這節(jié)真的很痛苦。不過Sedgewick把基本思想寫進去了,而且用簡單語言描述。《算法》第3版還是寫了很多算法分析的基礎(chǔ)知識,還有遞推式的內(nèi)容,但《算法》第4版全都去掉了。盡量用通俗的語言讓更多人了解算法分析。

一般算法書上都會對各種不同量級的實測時間給出直觀的例子。對于較大的問題規(guī)模:線性算法比較快,線性對數(shù)算法也不錯,平方算法慢多了,指數(shù)算法永遠沒法完成。

1.5 有了前面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的內(nèi)容和算法分析的基礎(chǔ),接下來馬上講實際案例可以讓人體會理論的力量。這節(jié)討論了合并—查找算法,也就是如何快速實現(xiàn)等價類,所用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)看起來是樹,但實際只需要父親結(jié)點數(shù)組就可以描述。可以看出,用了優(yōu)秀的算法可以極大地提升性能。其實合并—查找的思路和想法都很樸素簡單,但算法分析特別困難,也就是那種看似很簡單其實不然的典型實例。Sedgewick用這個很好的實例來說明,好的算法是怎樣能提升性能的。實際上, 《算法》第3版就是如此安排, 而《算法設(shè)計》這本書也仿效這個在一開始講合并—查找的設(shè)計,說明這個案例確實特別經(jīng)典,而且適合初學(xué)者入門。

第2章 排序

第2章和第3章著重討論排序和查找,一眼就能看出來用的是Knuth《計算機程序設(shè)計藝術(shù)》第3卷的體系,而這也是Sedgewick精心研究的內(nèi)容。

一開始講了幾個簡單的排序算法,也就是插入排序和選擇排序這些平方時間的排序,我覺得這幾種算法練練手就可以了。另外《算法》第4版給出了排序算法的可視化,現(xiàn)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的可視化也是相當(dāng)重要的(推薦VisuAlgo:visualgo.net/),數(shù)據(jù)到底如何變化用直觀方式就可以學(xué)明白。

前一段時間有人在微博上問我Shell排序的一個細節(jié)問題。說實話,這些排序算法現(xiàn)在看得很少,能不講就不講,這些東西平時也不用,性能也一般。其實也失去了講解的意義,沒事看看就好了。

基礎(chǔ)的排序我們就不談太多,接下來我們就看看線性對數(shù)時間量級的排序算法。

2.2 歸并排序,實現(xiàn)方式有兩種:自頂向下的遞歸實現(xiàn)和自底向上的實現(xiàn)。歸并排序看起來沒什么太大的用處(因為它不是特別快),但在外存排序里非常有用,而且它基本上是少數(shù)幾個外存排序里最主流和最實用的一種了,其他排序算法基本都用不上。我所翻譯的《算法設(shè)計指南》里面有個War Story講了一點外存排序的思想。最后談了一下排序問題的復(fù)雜度,也就是排序算法的線性對數(shù)下界,講到這里相信大家會有一點對排序問題的本質(zhì)理解了。

2.3 快速排序,快速排序大家都要講,而《算法》第4版講了改進。有時間的話,建議大家可以看看不同版本的標(biāo)準(zhǔn)庫實現(xiàn)(特別是clang),看看這些庫究竟是怎么實現(xiàn)的。實際上,自己實現(xiàn)的快速排序算法性能一般不太好,特別是在處理遞歸調(diào)用比較多的時候(可以試試10億個浮點數(shù)),尾遞歸太多容易棧溢出。

看了標(biāo)準(zhǔn)庫的實現(xiàn)之后,就會明白什么是理論與工程的完美結(jié)合,而快速排序是一個特別好的例子。例如這個qsort的實現(xiàn):opensource.apple.com//source/xnu…

2.4 優(yōu)先級隊列和堆排序。實際上優(yōu)先級隊列是非常有用的抽象數(shù)據(jù)類型,有一篇小論文說到荒島上你會帶什么唯一的抽象數(shù)據(jù)類型,答案就是優(yōu)先級隊列。

論文名:If you were lost on a desert island, what one ADT would you like to have with you? 優(yōu)先級隊列可以實現(xiàn)棧,也可以實現(xiàn)隊列,只需要用時間為優(yōu)先級即可。

優(yōu)先級隊列的變化還是相當(dāng)多的,可以深入了解這方面的知識,例如可以參考Handbook of Data Structures and Applications。有了優(yōu)先級隊列之后,接著講堆排序,這里不再多說,給一個堆排序的實現(xiàn)(opensource.apple.com/source/Libc…)。

2.5 這節(jié)的關(guān)鍵是該使用哪種排序算法,什么時候用什么排序,這個問題很重要。

排序講到這里就結(jié)束了,最有用的就是三種:歸并排序、快速排序和堆排序,講得很簡化。其實我覺得可以更極端一點,基礎(chǔ)的排序只需要知道這兩點即可:插入排序在小數(shù)據(jù)情況很快;選擇排序可以過渡到堆排序。其他平方時間的排序都可以不講了,反正用處也不是很大。

實際上,學(xué)堆排序更大的用處是為了讓你了解和掌握優(yōu)先級隊列這種抽象數(shù)據(jù)類型。快速排序是為了讓你了解隨機化算法。歸并排序是外存算法,盡可能少做內(nèi)外存交換(但不可能完全用內(nèi)存處理)。

也就是說,我們從排序這章要學(xué)一些算法思維和工程思想。

第3章 查找

排序和查找為何如此重要,Knuth在《計算機程序設(shè)計藝術(shù)》第3卷提到大多數(shù)主機的時間都在進行排序和查找,而查找對于我們來說更為常見。查找部分的內(nèi)容首先從符號表開始,所謂符號表就是一個"鍵—值"的集合,而查找就是用鍵去查值。

3.23.3 第一種思路是最壞時間所有操作都能在對數(shù)時間內(nèi)完成的樹查找結(jié)構(gòu),一般要完成插入、刪除和查找,它們都在可以對數(shù)時間內(nèi)完成。先用二叉查找樹,但是它在最壞情況下達不到對數(shù)時間而退化成鏈表,基本原因是不平衡也就是樹太高了。為了平衡用了兩種方法就是2-3樹和紅黑樹,有的書上會講AVL樹但《算法》第4版放在習(xí)題里了。

我個人認為,紅黑樹其實也不用掌握,一般人知道有這么一種結(jié)構(gòu)可以高效實現(xiàn)集合就可以了,效率就是對數(shù)時間,而且是最壞情況的保證。

3.4 不過對數(shù)時間雖然比較快,而且最壞情況有保證,但真去查找起來有時候不如散列。如何調(diào)整散列是一個比較技術(shù)性的內(nèi)容。很多人有這樣的誤解,散列的查找在期望時間是常數(shù)時間,那全部都用散列就好了。很多語言比如Python都提供了字典,而且是常數(shù)時間,用起來很方便,好像很厲害。但最壞情況下會退化成線性時間,但是一定要有所選擇,特別是最壞情況有要求。當(dāng)然,還有更多高級技術(shù),可以改進散列。

一定不能一提到散列就馬上認為是常數(shù)時間特別好,要有選擇地使用。而且《算法》第4版也講了如何選擇散列還是樹結(jié)構(gòu)。沒有免費午餐(No Free Lunch)!

看起來查找部分內(nèi)容不多,其實我們大家平時用的也就是這些抽象數(shù)據(jù)類型,比如C++里也就是set(紅黑樹實現(xiàn))和unorder_set(散列實現(xiàn))而已,其他語言也都有類似這樣的抽象數(shù)據(jù)類型,所以用其他語言也可以看《算法》第4版,不影響對算法實質(zhì)的掌握。

第4章 圖

前面講完直接跳到圖算法,圖算法在《算法》第4版的篇幅也不是很多,其實很多人在實際工作中也用不到特別深入的圖算法,真正要用的時候又可能一籌莫展。于是就有這樣的難題:到底圖算法要學(xué)到什么層次,教材又該如何選擇教學(xué)內(nèi)容呢?

4.1 無向圖,這里講道了深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索,里面講的最多是迷宮。迷宮到底用DFS還是BFS呢?讀者不妨考慮一下。下來是連通分量。這些都是圖論里的簡單內(nèi)容,但是能提升讀者的圖算法思想。隨后講了有向圖、可達性和強連通分量,特別重要的就是強連通分量(SCC)算法,而這是《算法》第4版里比較難的內(nèi)容了(其實一般人也不要學(xué)網(wǎng)絡(luò)流了,學(xué)一些基本圖算法就夠了)。

物理學(xué)家黃昆說道:學(xué)習(xí)知識不是越多越好、越深越好,而是應(yīng)當(dāng)和自己駕馭知識的能力相匹配。這句話放在算法學(xué)習(xí)特別是圖算法的學(xué)習(xí)是相當(dāng)合適的。

4.3 最小生成樹,主要是Prim算法和Kruskal算法。特別是Kruskal算法又用到了合并—查找,這里可以看到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化在圖算法中能起到很重要的作用,提速特別明顯。要注意,有些算法思想不一定今天能用到,但你的思路改進了,思想開闊了,將來就有可能用到,最差也可以感受一下算法之美。

選擇一本算法書的基準(zhǔn)是看看圖的表示方法,如果不能正確使用鄰接表描述圖算法,那么說明作者的圖算法沒有入門。很多教材用鄰接矩陣描述,而主流的算法設(shè)計以及分析都應(yīng)該建立在鄰接表上。

4.4 最短路徑。這里不多說最短路徑的內(nèi)容了,舉個例子,平時我們叫車用最短路徑,如果是時長的話可以考慮最短時長路徑的求解。

第5章 字符串

對很多程序員更有用的其實是字符串的處理,一般算法書講得少,覺得似乎不是特別高端,不如動態(tài)規(guī)劃炫酷,但《算法》第4版著重講解了這部分內(nèi)容。

5.1 一開始講的可以認為是針對多鍵(multiple keys)或者多個數(shù)據(jù)域的排序。對于字符串來說,低位優(yōu)先(LSD)可以更快地對等長的字符串來排序,而不會去用快速排序這些普適算法,這樣處理字符串更快,而字符串的取值空間有限特性很重要。而不等長的可以采用高位優(yōu)先(MSD),后面進一步改進成字符串的三路快速排序,深入探討了字符串排序。

Bentley和Sedgewick的論文Fast Algorithms for Sorting and Searching Strings可以深入研究(www.cs.princeton.edu/~rs/strings…),闡述了Multikey Quicksort的原理并分析了性能。另外,Sedgewick的講義Advanced Topics in Sorting(www.cs.princeton.edu/~rs/AlgsDS0…)有關(guān)于排序的一些高級主題。

5.2 trie,也就是單詞查找樹。搜索框就是簡單的trie,比如想輸入abstract,那么依次輸入a-b-s-t,先從樹上走a這個分支,再走b隨后走s繼續(xù)走t分支,最后剩下的以abst為前綴的單詞也沒剩幾個了,很容易找到abstract這個單詞,注意這種實現(xiàn)需要26叉樹(可用ternary search trie改進之)。trie非常有用,還有后綴樹和后綴數(shù)組等內(nèi)容也可以作為選學(xué)材料。

5.3 字符串的查找,所謂模式匹配,Sedgewick強調(diào)的是后面的一系列算法(當(dāng)然不能繞過他老師的KMP算法),例如Boyer-Moore算法和Rabin-Karp算法,這兩種更有用而且更快。KMP強烈依賴于自我的模式,要自身重復(fù),但很多字符串不具備這些特性,而Boyer-Moore或Rabin-Karp更適合于一般的字符串查找。

5.4 講完上述內(nèi)容就開始討論正則表達式。又一次說明了字符串這章對實際程序員更有用,一般算法教材講的圖算法還有動態(tài)規(guī)劃對于普通程序員來說,要想用好其實很難,而字符串卻經(jīng)常能感受到。

5.5 本章結(jié)尾講到了數(shù)據(jù)壓縮,這部分是非常好的算法應(yīng)用場景。像CMU的"真實世界的算法"這門課程里講了很多數(shù)據(jù)壓縮的算法(還有糾錯編碼和線性規(guī)劃),也就是實際算法可以看到很多字符串的處理,又比如Huffman編碼用到了優(yōu)先級隊列,處理數(shù)據(jù)可以用到trie還有散列,形形色色算法的應(yīng)用讓你親身體驗算法之大用。其實,數(shù)據(jù)壓縮不是太難,自己如果可以很快實現(xiàn)壓縮軟件會有一定成就感。我講信息論課程的時候會讓學(xué)生做一般文本文件的數(shù)據(jù)壓縮,看看壓縮和解壓的效率與常用軟件如Winzip或者7zip有什么性能差異,這樣能極大地提升學(xué)習(xí)興趣。此外,文本壓縮還有一些字典系列的編碼(7zip的體系),還會有更多算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用,特別是散列還有滑動窗的設(shè)置,如果能實現(xiàn)基本的LZ77和LZ78,那么算法了解和應(yīng)用又能上一個臺階。我也借鑒《算法》第4版的一些特點,讓學(xué)生實現(xiàn)DNA序列的壓縮,這樣會有趣味性,也更有針對性。

CMU的15-853: Algorithms in the Real World這門課程(www.cs.cmu.edu/~guyb/realw…)非常值得一看,非常適合進階學(xué)習(xí)。

第6章 實境

《算法》第4版前五章的內(nèi)容很精煉,和其他算法書都不一樣,也許稱之為《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》更合適一點,因為講數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的內(nèi)容較多。

第6章就是講真實的問題,并由此引出前面的算法和指導(dǎo)讀者應(yīng)該學(xué)習(xí)什么樣的內(nèi)容。在真實問題的背景下把前面的內(nèi)容拿出來再講,其實效果非常好。

典型例子是離散事件仿真(DES),例如公交車的調(diào)度仿真要考慮某個線路何時發(fā)車。發(fā)車相當(dāng)于一個"事件",有很多車會發(fā)車但時間不同,我們不是按照固定時間間隔(例如分鐘)向前逐個處理和方針,而是處理"事件"并將其放入優(yōu)先級隊列,只需按照事件發(fā)生時間先后取出并處理,最早出現(xiàn)的事件肯定最先出隊,這樣能夠極大提升算法仿真速度。不能按時間間隔去逐個處理,這樣特別慢,比如當(dāng)前時間為6:30而如果下一個事件7:10出現(xiàn),那么時間點直接推進到7:10即可。

語言選用

《算法》這個系列的書最開始用C語言,可能是想讓他老師Knuth的書更簡單容易讀,另外那個年代C還是比較流行的。后來大家用C++,Sedgewick也推出了相關(guān)版本,并且也推進到Java版本。但第4版不標(biāo)注語言版本直接用Java,也說明Java的熱度,實際上沒有提到什么語言也說明不想寫別的語言版本了。

不過,現(xiàn)在用Python也很多而且也更接近于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理,這個其實很合理,一門語言學(xué)好了能做很多事情,所以都去學(xué)Python。而Sedgewick緊跟時代,又出了專門講Python的教材,我本來覺得第5版很可能就是Python版(假設(shè)有第5版)。因為前期的Python基礎(chǔ)的書已經(jīng)有了,程序設(shè)計的知識講過了,后面直接用Python講算法課而且還可以做機器學(xué)習(xí),這也是MIT多年講《算法導(dǎo)論》的首選語言,大勢所趨嘛,而且實現(xiàn)起來方便。最關(guān)鍵的是,很多人不愿意用復(fù)雜的語言解決問題,現(xiàn)在的人越來越懶:-)而且重度依賴于機器,沒事不用C和C++寫程序。

為了求證這個Python版本的猜測,我郵件求證了Wayne,他說暫無Python版本的寫作計劃,其原因是用Python寫的代碼遠遠慢于Python自身提供的庫函數(shù),這樣起不到展示算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)效率的目的。

排版

實際上排版是《算法》第4版的一大特色,第3版用LaTeX排版,而第4版居然用InDesign排版,但是雙色印刷相當(dāng)精美細致。主要是公式很少,所以用了InDesign。

我郵件咨詢過Wayne,這么復(fù)雜的圖能用LaTeX排出來么?他的回復(fù)讓我很詫異,居然是用InDesign排版,另外這些精美的插圖矢量圖是拿AI畫的,所以融合起來用Adobe一家的產(chǎn)品更好,保持一致。實際上從成書效果來看,排版確實美輪美奐,非常滿意。

當(dāng)然也是因為《算法》第4版的公式少,實際上這本書基本不講公式,能不用就不用,這點節(jié)約了大家的腦力。因為數(shù)學(xué)確實會給很多人帶來困擾,實際上數(shù)學(xué)讓人會有特別深的恐懼感。算法再加數(shù)學(xué)更讓人害怕了,所以《算法》第4版用到了算法運行實況(到底如何運行,一步步告訴大家)和可視化的方法。

《算法》第4版和前3版有將近40年的傳承,而第二作者Wayne為這一版本付出了相當(dāng)大的心血,這點很難得(絕大多數(shù)高校教師因為要做科研所以做不到這點,而且也沒有這么多精力來精心編撰教材),而Wayne投入了很多精力放在這本書上。不過,從繪圖和排版軟件的選擇上來說,還是比較符合這本書的目的,主要能更好服務(wù)于普通讀者,一看就不是特別難,而且又是彩色印刷,所以很能吸引眼球。

Q & A

  • 先修課程是什么?有一點離散數(shù)學(xué)知識就可以了,《算法導(dǎo)論》后面的附錄基本也就夠了,可以放心學(xué)《算法》第4版。
  • 要學(xué)什么數(shù)學(xué)?學(xué)別的算法書,離散數(shù)學(xué)是要學(xué)的,高等數(shù)學(xué)也是要學(xué)的,概率論也是不能丟的,線性代數(shù)也得非常好才行,矩陣如果不會好多東西用不成。但《算法》第4版里基本沒有什么矩陣,哈哈。當(dāng)然,多學(xué)一點離散數(shù)學(xué)更好,但是要看個人能力而定。既然不能學(xué)復(fù)雜的內(nèi)容,那就吸收點有用的東西讓程序提升吧,一定要養(yǎng)成很好的品味,有好壞的算法之分,這點很重要。
  • 多久能看完?不要指望很快看完。
  • 應(yīng)該買中文版還是英文版?英文教材和課程其實學(xué)起來還是有點難度,所以大家根據(jù)自己需要和能力范圍選擇購買中文版或英文版。
  • 寫程序的態(tài)度應(yīng)該如何?盡量少寫低效的算法,甚至于低效的程序,要盡量提高程序的性能。

《算法》第4版,幫助你在平常而又不平凡的程序設(shè)計里找到更多樂趣!

我看了一個電影說小女孩學(xué)數(shù)學(xué)壓力過大,她母親為了解開世界難題自殺了,

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《算法》第4版 导读的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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