编程珠玑（第2版）读书笔记
编程珠玑（第二版）笔记
目录
第一部分 基础
第1章 开篇 3
1.1 一次友好的对话 3
1.2 准确的问题描述 4
1.3 程序设计 4
1.4 实现概要 5
1.5 原理 6
1.6 习题 7
1.7 深入阅读 9
第2章 啊哈! 算法 11
2.1 三个问题 11
2.2 无处不在的二分搜索 12
2.3 基本操作的威力 13
2.4 排序 15
2.5 原理 16
2.6 习题 17
2.7 深入阅读 18
2.8 变位词程序的实现(边栏) 18
第3章 数据决定程序结构 21
3.1 一个调查程序 21
3.2 格式信函编程 23
3.3 一组示例 25
3.4 结构化数据 26
3.5 用于特殊数据的强大工具 27
3.6 原理 28
3.7 习题 29
3.8 深入阅读 30
第4章 编写正确的程序 33
4.1 二分搜索的挑战 33
4.2 编写程序 34
4.3 理解程序 36
4.4 原理 38
4.5 程序验证的角色 39
4.6 习题 40
4.7 深入阅读 42
第5章 编程小事 43
5.1 从伪代码到C程序 43
5.2 测试工具 44
5.3 断言的艺术 46
5.4 自动测试 48
5.5 计时 49
5.6 完整的程序 50
5.7 原理 51
5.8 习题 51
5.9 深入阅读 52
5.10 调试(边栏) 53
第二部分 性能
第6章 程序性能分析 57
6.1 实例研究 57
6.2 设计层面 59
6.3 原理 60
6.4 习题 61
6.5 深入阅读 61
第7章 粗略估算 63
7.1 基本技巧 64
7.2 性能估计 66
7.3 安全系数 68
7.4 Little定律 69
7.5 原理 70
7.6 习题 70
7.7 深入阅读 71
7.8 日常生活中的速算(边栏) 72
第8章 算法设计技术 73
8.1 问题及简单算法 73
8.2 两个平方算法 74
8.3 分治算法 75
8.4 扫描算法 77
8.5 实际运行时间 77
8.6 原理 79
8.7 习题 80
8.8 深入阅读 81
第9章 代码调优 83
9.1 典型的故事 83
9.2 急救方案集锦 84
9.3 大手术——二分搜索 88
9.4 原理 91
9.5 习题 92
9.6 深入阅读 94
第10章 节省空间 95
10.1 关键在于简单 95
10.2 示例问题 96
10.3 数据空间技术 99
10.4 代码空间技术 101
10.5 原理 103
10.6 习题 104
10.7 深入阅读 105
10.8 巨大的节省(边栏) 105
第三部分 应用
第11章 排序 109
11.1 插入排序 109
11.2 一种简单的快速排序 110
11.3 更好的几种快速排序 113
11.4 原理 115
11.5 习题 116
11.6 深入阅读 117
第12章 取样问题 119
12.1 问题 119
12.2 一种解决方案 120
12.3 设计空间 121
12.4 原理 123
12.5 习题 124
12.6 深入阅读 125
第13章 搜索 127
13.1 接口 127
13.2 线性结构 129
13.3 二分搜索树 132
13.4 用于整数的结构 134
13.5 原理 135
13.6 习题 136
13.7 深入阅读 137
13.8 一个实际搜索问题(边栏) 137
第14章 堆 141
14.1 数据结构 141
14.2 两个关键函数 143
14.3 优先级队列 145
14.4 一种排序算法 148
14.5 原理 150
14.6 习题 150
14.7 深入阅读 152
第15章 字符串 153
15.1 单词 153
15.2 短语 156
15.3 生成文本 158
15.4 原理 163
15.5 习题 163
15.6 深入阅读 164
第1版跋 165
第2版跋 167
附录A 算法分类 169
附录B 估算测试 173
附录C 时空开销模型 175
附录D 代码调优法则 181
附录E 用于搜索的C++类 187
部分习题提示 191
部分习题答案 195
索引 221
两个很牛叉的二分搜索。二分搜索的论文在1946年就提出了，但是真正完全正确的代码在1962年才真正出现。
//返回第一个值为t的下标， x[0...n-1]共n个
bsearch(Type t)
{
l = -1;
u = n;
while l + 1 != u
/*invariant: x[l] < t && x[u] >= t && l < u */
m = ( l + u ) / 2;
if x[m] < t
l = m
else
u = m
/*assert l+1 = u && x[l] < t && x[u] >= t */
p = u
if p >= n || x[p] != t
p = -1
return p
}
版本2：手动控制二分过程。
//1000以内的元素进行二分。
bserarch(Type t)
{
l = -1
if ( x[511] < t ) l = 1000 - 512
/* assert x[l] < t && x[l+512] >= t */
if ( x[l+256] < t ) l += 256
/* assert x[l] < t && x[l+256] >= t */
if ( x[l+128] < t ) l += 128
if ( x[l+64] < t ) l += 64
if ( x[l+32] < t ) l += 32
if ( x[l+16] < t ) l += 16
if ( x[l+8] < t ) l += 8
if ( x[l+4] < t ) l += 4
if ( x[l+2] < t ) l += 2
if ( x[l+1] < t ) l += 1
p = l + 1
if p > 1000 || x[p] != t
p = - 1
return p
}
粗略估计：
pai秒就是一个纳世纪。
任何事都应尽量简单，但不宜过于简单。
72法则可以用于估算指数过程增长，如果r*y=72.那么你的投资差不多会翻番。
Little定律：队列中物体的平均数量为进入速率与平均停留时间的乘积。
安全系数：在无法对全局做出清楚认识的前提下，应该用安全系数来弥补自己知识的局限性。例如比提供比预计好10倍的性能等。