Implementing Useful Algorithms in C++ (PDF+Src+书评)

介绍 《Implementing Useful Algorithms in C++》是由Dmytro Kedyk撰写的一本专注于算法实现的编程书籍。本书以C++语言为载体，深入探讨了算法在实际编程中的应用，旨在帮助读者掌握核心的算法概念和编程技巧。 书中内容涵盖了从基础到高级的多种算法，包括排序、搜索、图论、动态规划等，每个算法都配有详细的解释、分析和C++代码实现。Kedyk通过清晰的语言和逐步引导的方式，使读者能够理解算法背后的逻辑，并学会如何将这些算法应用到实际问题中。 程序员经常使用算法和数据结构，通常是通过大量可用的应用程序接口。理想情况下，算法是正确的、易于理解的、适用于许多问题的、高效的，并且没有知识产权要求。本书涵盖了在算法课上学到的算法和数据结构，以及许多没有在算法课上学到的算法和数据结构，包括统计算法、外存算法、数值方法、优化、字符串算法和数据压缩。 全书约四分之一的篇幅用于介绍机器学习。书中的理论比其他部分要多得多，因为在机器学习中，相关理论比算法更实用。新的学习算法经常被提出，如果不了解学习的实际运作方式，很容易迷失方向。特别是，掌握了估计误差的概念，就能大大提高推理统计算法的能力。 另外四分之一是关于数值算法。单独的章节涵盖了矩阵算法（如用于频谱聚类的特征值计算）、函数处理（积分、求根等）和优化（连续和凸性）。 每一章都有新内容。许多主题只出现在专业书籍和论文中，包括适用于各种用例的随机数生成器和哈希函数集、允许随机访问应用（如 Djikstra 的最短路径算法）的优先队列、线性规划的单纯形法、用于变长密钥的高效字典、用于统计计算的蒙特卡罗和引导方法、性能最佳的学习算法（如随机森林）等。本书的目标之一是回答您在学习算法课程后可能遇到的所有问题。 算法说明包含经过测试的 C++ 代码、插图、性能分析以及优化和扩展建议。不过，这本书还是比较高级的，需要一定的算法成熟度。通读本书后，即使你已经是专家，也会比以前更加了解算法和机器学习。作者希望自己在开始学习算法时能有这本书。 书评 J. Lord： 大多数算法书籍都分为两类，一类是工作准备类书籍，你会在书中找到无数针对最常见面试问题的练习；另一类是纯学术类书籍，你至少需要具备研究生水平的理解能力才能读完前几页。我还没见过既有就业准备，又有实际应用的、易于理解的学术实施的好地方，但这正是这本书的特点。这本书更像是一本参考书，但我发现自己在阅读这本书时就像读小说一样，准备好了荧光笔和编译器。书中算法的代码都在作者的 GitHub 页面上，因此可以很方便地跟读和编辑你认为合适的代码。 如果我必须在购买前提出任何警告的话，那就是要了解这本书是用 8.25 x 11.5 英寸的纸张印刷的，因此你可能需要在书架上为它安排一个特殊的位置，但这很可能是为了将这本书的页数控制在 1000 页以内，而且说实话，这本书不应该离开你的书桌。 deatheagle： 在读过几十本算法教科书之后，我不得不说大多数教科书都非常平庸：只是肤浅地讨论和分析算法。这本书深入浅出，质量上乘--不只是向你抛出一些高级优化方法，而是告诉你哪些优化方法真正值得实施，何时实施。事实证明，这些优化方法非常少，而且并不常见。但这很好，因为知道不应该做什么和知道应该做什么同样重要。如果你只是想通过大学课程，你并不需要这本书。但如果你真的对算法感到好奇，那就一定要买下并准备好这本书。你会学到很多东西。正如其他评论者所指出的，这不是你应该拥有的第一本或唯一一本算法书籍。事实上，本书的主要经验之一是，你需要使用不同作者的许多不同书籍，才能真正接近对算法的真正理解。从我自己的学习历程来看，这是一条重要的真理。因此，让本书成为其中之一吧。