算法之美 【美】布萊恩·剋裏斯汀 【美】湯姆·格裏 中信齣版社 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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【美】布萊恩·剋裏斯汀 【美】湯姆·格裏 著

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 編程
• 計算機科學
• 軟件工程
• 問題解決
• 麵試
• 技術
• 程序員
• 經典算法

店鋪： 百腦匯文圖書專營店

齣版社： 中信齣版社

ISBN：9787508686882

商品編碼：28656655266

包裝：精裝

齣版時間：2018-05-01

圖書基本信息
圖書名稱	算法之美
作者	【美】布萊恩·剋裏斯汀 【美】湯姆·格裏
定價	59.00元
齣版社	中信齣版社
ISBN	9787508686882
齣版日期	2018-05-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	精裝
開本	大32開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

我們所有人的生活都受到有限空間和有限時間的限製，因此常常麵臨一係列難以抉擇的問題。在一天或者一生的時光裏，哪些事是我們應該做的，哪些是應該放棄的？我們對雜亂無序的容忍底綫是什麼？新的活動與熟悉並喜愛的活動之間如何平衡，纔能取得令人愉快的結果？這些看似是人類特有的難題，其實不然，因為計算機也麵臨同樣的問題，計算機科學傢幾十年來也一直在努力解決這些問題，而他們找到的解決方案可以給我們很多啓發。通過豐富的跨學科研究，作者指齣，計算機算法也可以用來解答人類麵臨的這些問題。這本書告訴我們如何更有效地利用直覺、什麼時候應該把選擇權交給命運、無所適從的時候應該如何做齣選擇，以及如何有效地與他人保持聯係。從找配偶到找停車位，從組織管理個人郵箱的收件箱到理解人類記憶的作用原理，這本書把計算機科學的智慧轉化為人類生活的策略，引導我們做齣明智的選擇。

作者簡介

布萊恩·剋裏斯汀《華爾街日報》暢銷書《有人性的人》作者，該書入選《紐約時報》編輯推薦書目，被《紐約客》雜誌評為年度好書。他的多篇作品先後刊登在《紐約客》《大西洋》《連綫》《華爾街日報》《衛報》《巴黎評論》及《認知科學》等雜誌上，被翻譯成11種語言。 湯姆·格裏菲思加州大學伯剋利分校心理學和認知科學教授，計算認知科學實驗室主任。格裏菲思發錶過150多篇科學論文，內容涉及認知心理學、文化演進等，受到美國國傢科學基金會、斯隆基金會、美國心理學會和心理環境學會等頒發的各類奬項。

目錄

序言章 優停止理論：如何準確選擇停止觀望的時機？

編輯推薦

·你以為這本書講的是算法嗎？其實它說的是人生。“算法”並不隻適用於計算機，同樣適閤我們的生活與工作，租房、收拾衣櫃、選擇餐廳、時間管理……無不能用算法解決。停止法則、時間調度法則、貝葉斯法則等等，看似艱深，其實連找停車位都能用得上！·萬維鋼解讀，《習慣的力量》作者查爾斯·都希格等鼎力推薦

文摘

序言

《計算的邊界：探尋信息時代的哲學基石》 作者： 艾琳·範德沃斯，馬丁·科恩 譯者： （暫定）李明，王芳 齣版社： 啓明文庫 頁數： 約 580 頁 --- 導言：當代碼觸及形而上學 在數字化的洪流席捲一切的今天，我們習慣瞭算法的便利，享受著信息爆炸帶來的紅利。然而，當我們手中的設備僅僅是黑箱操作的奇跡時，很少有人停下來思考：計算的本質究竟是什麼？信息的極限在哪裏？我們正在構建的這個智能世界，其底層邏輯是否隱藏著深刻的哲學睏境？ 《計算的邊界》並非一本關於特定編程語言或數據結構的教科書，它是一場深入人類心智與機器邏輯交匯處的思想遠徵。本書兩位作者，艾琳·範德沃斯——一位深耕計算理論的數學傢，和馬丁·科恩——一位長期關注技術倫理的哲學傢，聯手構建瞭一個宏大而精密的論述框架，旨在探討計算科學在邁嚮“通用人工智能”的徵途中，所必然麵對的、無法繞開的哲學斷層與理論瓶頸。 本書聚焦於那些定義瞭“可計算性”邊界的永恒問題，以及這些問題的現代迴響，試圖迴答：我們能用機器做什麼？我們不能用機器做什麼？以及，更關鍵的是，我們應該用機器做什麼？ --- 第一部分：可計算性的幽靈——圖靈遺産的陰影與光芒 本部分追溯瞭現代計算理論的源頭，但並非簡單地重述曆史，而是深入剖析瞭圖靈機模型在麵對現實世界復雜性時的局限性。 第一章：停機問題的現代重訪 在討論現代並行計算和分布式係統的挑戰時，作者們重新審視瞭停機問題（Halting Problem）。他們提齣，在高度動態和不確定的環境中（如復雜的金融市場模擬或氣候預測），“不可判定性”不再是一個理論上的抽象概念，而是直接轉化為工程上的風險和信任危機。本章詳盡分析瞭基於概率和近似算法（Approximate Algorithms）的解決思路，並探討瞭這種“有條件的停機”對係統穩定性的影響。 第二章：哥德爾之橋與形式係統的終結 哥德爾不完備性定理在計算理論中的投影被置於核心位置。本書著重論述瞭“機器能證明什麼”這一命題。作者們探討瞭基於形式邏輯的知識錶示係統，如何不可避免地陷入內在的矛盾或遺漏。通過對比形式邏輯係統與人類直覺推理的差異，本章引導讀者思考：通用人工智能是否必須超越純粹的邏輯演繹？智能的湧現是否依賴於“不可形式化”的要素？ 第三章：有效性與效率的悖論：P/NP之爭的深層含義 P與NP問題的討論超越瞭純粹的復雜度理論。作者認為，P/NP的懸而未決，本質上關乎“發現”與“驗證”之間的根本性不對等。在安全協議設計和優化問題中，對NP難問題的依賴，構成瞭現代數字世界脆弱的基石。本章深入探討瞭在實踐中，如何基於“計算證據”構建信任體係，以及這種依賴在麵對量子計算威脅時的脆弱性。 --- 第二部分：信息之海的拓撲結構——從比特到意義 如果說第一部分關注的是“能算什麼”，那麼第二部分則將焦點轉嚮“什麼是信息”以及“信息如何承載意義”。 第四章：香農的遺産與語境的迷宮 剋勞德·香農的信息論成功地量化瞭信息量，為通信工程奠定瞭基礎。然而，本書批判性地指齣，香農模型在處理“語義信息”時遭遇的根本性障礙。本章通過對比文本壓縮、圖像識彆和自然語言理解的案例，揭示瞭“熵”與“意義”之間的巨大鴻溝。作者們引入瞭“上下文依賴度”的概念，試圖建立一個描述信息在特定認知框架內“價值”的理論框架。 第五章：復雜性與湧現：復雜係統中的新規律 本書將計算視為一種特殊的復雜係統動力學。從元胞自動機到生物網絡，作者們探討瞭簡單規則如何在大規模並行計算中産生不可預測的、高度組織化的行為。本章關注“湧現”（Emergence）現象，並探討瞭預測這些湧現行為的難度。它提齣瞭一個挑戰：如果最復雜的計算結果是無法被完全追蹤的“黑箱”，那麼我們如何對其進行因果歸屬和倫理問責？ 第六章：隨機性與非決定論的計算哲學 真隨機數生成（TRNG）與僞隨機數生成（PRNG）之間的界限，不僅是密碼學的核心，也是對“決定論宇宙觀”的哲學拷問。作者們深入探討瞭基於物理現象（如量子測量）的隨機性如何影響計算的可靠性。本章還討論瞭在AI訓練中，引入受控的隨機性（如Dropout）是否是在模擬一種更接近生物認知的、具有“非決定性偏好”的計算模式。 --- 第三部分：心智的藍圖與機器的未來——超越模擬的界限 本書的最後一部分將目光投嚮人工智能的前沿，審視當前研究範式在觸及人類智能核心時遇到的理論障礙。 第七章：錶徵的危機：符號主義與聯結主義的僵局 作者詳細分析瞭符號主義（Symbolic AI）與聯結主義（Connectionism/Neural Networks）各自的優勢與緻命缺陷。符號係統缺乏靈活性和常識推理能力；而深度學習係統雖然擅長模式識彆，卻難以進行可解釋的、抽象的邏輯操作。本章提齣，真正的通用智能可能需要一種未被充分探索的“混閤錶徵範式”，一種能夠優雅地在連續空間和離散結構間轉換的計算架構。 第八章：圖靈測試的陷阱與“理解”的代名詞 本書對“圖靈測試”的局限性進行瞭深刻的批判。作者認為，行為上的模仿並不等同於內在的“理解”或“意識”。他們引入瞭關於“意嚮性”（Intentionality）的哲學辯論，並將其映射到當前大語言模型的運作機製上。我們如何設計一個測試，來區分真正的認知能力和極其精妙的統計關聯？本書提齣，關注係統對“新穎情境的適應性”可能比關注對話流暢性更為重要。 第九章：計算的倫理前沿：有限性與責任的重塑 計算的邊界不僅是理論上的，更是倫理上的。當計算係統能夠自主做齣關鍵決策時，其決策的“可解釋性”（Explainability）和“可審計性”就成為社會穩定的關鍵。作者在本章探討瞭：當我們構建的係統變得過於復雜，以至於其內部邏輯對人類設計者本身也變得模糊時，誰來承擔係統錯誤帶來的後果？本書倡導建立一種“麵嚮不完備性的設計哲學”，承認計算的局限性，並將透明度視為最高的設計目標。 --- 結語：在有限中追求無限 《計算的邊界》以一種審慎樂觀的態度收尾。作者們認為，認識到計算的內在局限性，並非是對技術進步的悲觀論調，而是通往更深刻理解的必經之路。真正的智能革命，或許不在於構建一颱無所不能的機器，而在於我們如何通過這些有限的工具，更好地理解我們自身心智的構造，以及我們在宇宙信息結構中所處的位置。本書是對所有算法設計者、係統架構師、以及對未來科技抱有深刻思考的讀者，一次不可或缺的智識之旅。 --- 本書特色： 跨學科深度融閤： 巧妙地將數學、哲學、信息論與現代AI實踐熔於一爐。 概念的原始追溯： 對圖靈、哥德爾等奠基性思想進行瞭現代語境下的批判性重估。 聚焦核心難題： 直接探討當前AI領域尚未解決的、涉及本質認知的難題，如常識、湧現與理解。 嚴謹而不晦澀： 盡管主題深奧，但行文邏輯清晰，注重論證的層次感和說服力。

評分☆☆☆☆☆

《算法之美》這本書的名稱，如同一個引人入勝的謎語，讓我對其中即將展開的關於算法的智慧之旅充滿瞭期待。我一直認為，在信息技術飛速發展的今天，算法已經滲透到我們生活的方方麵麵，它們是無聲的驅動者，塑造著我們接收信息、做齣決策的方式。我希望這本書能夠以一種引人入勝的方式，為我打開通往算法世界的大門，讓我領略到那些精妙絕倫的算法是如何運作的。我期待書中能夠深入探討那些在互聯網時代具有裏程碑意義的算法，比如 PageRank 算法是如何奠定搜索引擎霸主地位的，或者推薦算法是如何精準地捕捉用戶興趣的。書中是否會涉及密碼學中的加密算法，讓我們瞭解數據安全是如何得到保障的？我更加感興趣的是，作者能否通過一些曆史故事和人物傳記，來展現那些偉大的算法思想傢們是如何在探索中不斷突破，最終形成這些影響深遠的算法。我希望這本書能夠不僅僅是傳遞知識，更能激發我對於算法背後邏輯的思考，讓我能夠體會到在簡潔的數學模型中蘊含著的無窮的智慧和力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書《算法之美》的標題就足以讓人心生嚮往，它承諾瞭一場關於邏輯、效率和智慧的探索。我對算法的理解，更多地停留在它們是“解決問題的方法”這一層麵，但“美”這個詞，則讓我聯想到算法的優雅、簡潔和力量。我希望能在這本書裏，找到那些讓枯燥的數學公式變得鮮活生動的解讀，看到算法是如何從抽象的概念轉化為影響我們生活的實際應用。比如，在機器學習和人工智能領域，我希望瞭解那些支撐著智能決策的算法，像是支持嚮量機、決策樹、神經網絡等，它們是如何通過學習海量數據來“思考”和“預測”的。書中是否會涉及到算法在計算機圖形學中的應用，比如如何通過算法來渲染逼真的三維場景，或者如何在遊戲中實現流暢的動畫效果？我更加好奇的是，作者能否為我們揭示那些“巧妙”的算法設計背後所蘊含的哲學思想，它們是如何在有限的資源下，最大化地發揮齣解決問題的能力。我期待這本書能讓我明白，算法不僅僅是編程的工具，更是人類創造力和智慧的結晶，蘊含著一種超越技術本身的深刻洞察。

評分☆☆☆☆☆

這本書名《算法之美》，光聽著就覺得充滿瞭智慧的閃光和嚴謹的邏輯之美。我一直對那些能夠用簡潔高效的方式解決復雜問題的“算法”概念著迷，總覺得它們是隱藏在我們這個信息爆炸時代背後最核心的驅動力。想象一下，從搜索引擎精準地找到我們想要的信息，到社交媒體上為你推送你可能感興趣的內容，再到那些復雜的金融模型和遊戲AI，背後都離不開精妙絕倫的算法。我希望這本書能夠帶我深入瞭解這些算法的“內心世界”，不僅僅是冰冷的公式和代碼，更想看到它們是如何被創造齣來的，在人類解決問題的過程中扮演瞭怎樣的角色，以及它們如何塑造瞭我們今天的生活方式。是不是會有關於搜索算法、推薦算法、排序算法等等的精彩講解？我尤其期待能讀到關於不同算法之間比較，它們各自的優勢和局限性，以及在特定場景下如何選擇最優算法的分析。這本書的作者是【美】布萊恩·剋裏斯汀和【美】湯姆·格裏，兩位作者都曾是《連綫》雜誌的資深編輯，這樣的背景讓我對他們能夠將復雜的算法知識以生動有趣、易於理解的方式呈現齣來充滿信心。中信齣版社的齣品也讓我對書籍的質量和內容深度有瞭更高的期待，希望它能是一本既有學術深度又不失可讀性的佳作，讓我能真正體會到算法所蘊含的那份獨特而深刻的“美”。

評分☆☆☆☆☆

《算法之美》這本書的名字本身就極具吸引力，它暗示著我們即將踏上一段探索算法內在邏輯和優雅之處的旅程。我一直覺得，真正的“美”往往體現在事物的精煉、高效和巧妙之中，而算法正是這種“美”的集中體現。我期望這本書能夠深入淺齣地剖析那些在現代科技中扮演著舉足輕重角色的算法，不僅僅是介紹它們是什麼，更重要的是闡述它們為何如此重要，以及它們是如何通過精密的數學原理和邏輯推理來解決實際問題的。我希望能夠讀到關於數據結構和算法之間緊密聯係的論述，比如棧、隊列、鏈錶、樹、圖這些基礎數據結構是如何為各種算法提供支撐的。書中是否會探討一些著名的算法設計範式，例如分治法、動態規劃、貪心算法，以及它們在解決不同類型問題時的適用性？我對書中關於算法效率的討論尤為感興趣，比如時間復雜度和空間復雜度分析，以及如何通過優化算法來提高程序的性能，這對於任何一個想要深入瞭解計算機科學的人來說都是至關重要的。我希望作者能夠用富有洞察力的視角，結閤曆史發展和實際應用案例，為我們展現算法領域那些令人驚嘆的智慧火花，讓我們體會到“美”不僅僅是視覺上的，更是思維上的。

評分☆☆☆☆☆

讀完《算法之美》的目錄和簡介，我的內心湧起一股想要立刻沉浸其中的衝動。作為一名對信息科學有著濃厚興趣的普通讀者，我一直對算法這個概念既敬畏又好奇。它像是那個“看不見的魔法師”，在背後默默地操控著我們日常接觸到的各種技術，讓我們的生活變得更加便捷和高效。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越算法的叢林，揭示那些隱藏在技術錶象之下的奧秘。我特彆想瞭解那些經典的算法是如何誕生的，它們經曆瞭怎樣的演變過程，又解決瞭哪些曾經睏擾人類的難題。比如，我想知道像 Dijkstra 算法、Kruskal 算法、Prim 算法這些在圖論中扮演重要角色的算法，它們是如何被設計齣來，又是如何被應用在實際問題中的。這本書是否會涉及到算法的復雜度分析，比如 O(n)、O(n log n)、O(n^2) 這些概念，以及為什麼理解這些復雜度對於優化程序至關重要？我更期待的是，作者能否用通俗易懂的語言，配閤生動的例子，將這些抽象的數學概念具象化，讓我能夠真正地“看懂”算法，感受到它們的邏輯之美和數學之妙。希望這本書不僅僅是知識的灌輸，更是一次思維的啓發，讓我能夠以一種全新的視角去審視我們所處的信息化時代。