关于本书

本书易于理解，没有大跨度的思维跳跃，每次引入新概念时，都立即进行诠释，或者指出将在什么地方进行诠释。核心概念都通过练习和反复诠释进行强化，以便你检验假设，跟上步伐。

书中使用示例来帮助理解。我的目标是让你轻松地理解这些概念，而不是让正文充斥各种符号。我还认为，如果能够回忆起熟悉的情形，学习效果将达到最佳，而示例有助于唤醒记忆。因此，如果你要记住数组和链表（第2章）之间的差别，只要想想在电影院找座位就坐的情形。另外，不怕你说我啰嗦，我是视觉型学习者，因此本书包含大量的图示。

本书内容是精挑细选的。没必要在一本书中介绍所有的排序算法，不然还要维基百科和可汗学院做什么。书中介绍的所有算法都非常实用，对我从事的软件工程师的工作大有帮助，还可为阅读更复杂的主题打下坚实的基础。祝你阅读愉快！

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本书前三章将帮助你打好基础。

  • 第1章：你将学习第一种实用算法——二分查找；还将学习使用大O表示法分析算法的速度。本书从始至终都将使用大O表示法来分析算法的速度。

  • 第2章：你将学习两种基本的数据结构——数组和链表。这两种数据结构贯穿本书，它们还被用来创建更高级的数据结构，如第5章介绍的散列表。

  • 第3章：你将学习递归，一种被众多算法（如第4章介绍的快速排序）采用的实用技巧。

根据我的经验，大O表示法和递归对初学者来说颇具挑战性，因此介绍这些内容时我放慢了脚步，花费的篇幅也较长。

余下的篇幅将介绍应用广泛的算法。

  • 问题解决技巧：将在第4、8和9章介绍。遇到问题时，如果不确定该如何高效地解决，可尝试分而治之（第4章）或动态规划（第9章）；如果认识到根本就没有高效的解决方案，可转而使用贪婪算法（第8章）来得到近似答案。

  • 散列表：将在第5章介绍。散列表是一种很有用的数据结构，由键值对组成，如人名和电子邮件地址或者用户名和密码。散列表的用途之大，再怎么强调都不过分。每当我需要解决问题时，首先想到的两种方法是：可以使用散列表吗？可以使用图来建立模型吗？

  • 图算法：将在第6、7章介绍。图是一种模拟网络的方法，这种网络包括人际关系网、公路网、神经元网络或者任何一组连接。广度优先搜索（第6章）和狄克斯特拉算法（第7章）计算网络中两点之间的最短距离，可用来计算两人之间的分隔度或前往目的地的最短路径。

  • K最近邻算法（KNN）：将在第10章介绍。这是一种简单的机器学习算法，可用于创建推荐系统、OCR引擎、预测股价或其他值（如“我们认为Adit会给这部电影打4星”）的系统，以及对物件进行分类（如“这个字母是Q”）。

  • 接下来如何做：第11章概述了适合你进一步学习的10种算法。

本书的内容和排列顺序都经过了细心编排。如果你对某个主题感兴趣，直接跳到那里阅读即可；否则就按顺序逐章阅读吧，因为它们都以之前介绍的内容为基础。

强烈建议你动手执行示例代码，这部分的重要性再怎么强调都不过分。可以原封不动地输入代码，也可从www.manning.com/books/grokking-algorithms 或https://github.com/egonschiele/grokking_algorithms 下载，再执行它们。这样，你记住的内容将多得多。

另外，建议你完成书中的练习。这些练习都很短，通常只需一两分钟就能完成，但有些可能需要5~10分钟。这些练习有助于检查你的思路，以免偏离正道太远。

本书适合任何具备编程基础并想理解算法的人阅读。你可能面临一个编程问题，需要找一种算法来实现解决方案，抑或你想知道哪些算法比较有用。下面列出了可能从本书获得很多帮助的部分读者。

  • 业余程序员

  • 编程培训班学员

  • 需要重温算法的计算机专业毕业生

  • 对编程感兴趣的物理或数学等专业毕业生

本书所有的示例代码都是使用Python 2.7编写的。书中在列出代码时使用了等宽字体。有些代码还进行了标注，旨在突出重要的概念。

本书的示例代码可从出版社网站下载，也可从https://github.com/egonschiele/grokking_algorithms 下载。

我认为，如果能享受学习过程，就能获得最好的学习效果。请尽情地享受学习过程，动手运行示例代码吧！

购买英文版的读者可免费访问Manning出版社管理的专用网络论坛，并可以评论本书、提出技术性问题以及获得作者和其他读者的帮助。若要访问并订阅该论坛，可在浏览器的地址栏中输入www.manning.com/books/grokking-algorithms 。这个网页会告诉你注册后如何进入论坛、可获得哪些帮助以及讨论时应遵守的规则。

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