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出版者:中国水利水电出版社

作者:Simon St.Laurent

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2002-3-1

价格:30.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508410036

丛书系列:

图书标签:

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《数据结构与算法：从入门到精通》 本书亮点： 全面覆盖核心概念： 深入浅出地讲解线性表、栈、队列、树、图等基础数据结构，并系统梳理排序、查找、递归等核心算法思想。 注重实践应用： 结合大量经典案例和实际工程问题，展示数据结构与算法在软件开发中的具体应用场景。 详尽的伪代码与代码实现： 提供清晰的伪代码描述和主流语言（如 C++, Java）的代码实现，方便读者理解和动手实践。 复杂度分析与优化： 强调时间复杂度和空间复杂度的分析方法，指导读者如何评估和优化算法性能。 --- 第一部分：数据结构基础篇 第一章 绪论与数据结构概述 本章旨在为读者构建扎实的理论基础，明确数据结构在计算机科学中的核心地位。我们将探讨信息如何被组织、存储和管理，这是高效程序设计的基石。 1.1 数据、数据结构与算法的关系： 界定数据、数据结构和算法这三个紧密关联的概念。解释为什么选择合适的数据结构是算法效率的先决条件。 1.2 抽象数据类型 (ADT)： 介绍抽象数据类型的概念，强调将数据的逻辑表示与其物理存储分离的设计思想。通过例子说明 ADT 在构建模块化程序中的作用。 1.3 算法分析基础： 引入算法效率评估的标准。重点讲解大 O 记法 ($ ext{O}$)，$Omega$ 记法 ($Omega$) 和 $Theta$ 记法 ($Theta$)，用于描述算法的最坏、最好和平均情况下的性能界限。通过实例（如常数时间、线性时间、对数时间操作）来巩固理解。 第二章 线性表 线性表是最基本的数据结构之一，其特点是元素之间存在“前驱”和“后继”的顺序关系。 2.1 线性表的定义与性质： 明确线性表的逻辑结构特点。 2.2 顺序存储实现（数组）： 讨论线性表在连续内存空间中的存储方式。详细分析插入、删除、查找操作的时间复杂度，揭示其在随机访问上的优势与在修改操作上的局限性。 2.3 链式存储实现（链表）： 介绍单链表、双向链表和循环链表。重点分析链式存储结构如何克服顺序存储在动态增删操作上的劣势。深入探讨指针操作的技巧和潜在的错误（如内存泄漏）。 2.4 应用实例：有序表的合并与管理。 第三章 栈与队列 栈和队列是受限的线性表，它们的特殊操作规则使其在过程控制和缓冲区管理中发挥关键作用。 3.1 栈 (Stack)： 定义“后进先出 (LIFO)”的特性。 3.1.1 栈的实现： 分别使用顺序存储（数组）和链式存储进行实现，并比较两者的优缺点。 3.1.2 经典应用： 详细解析表达式求值（中缀转后缀/前缀）和函数调用栈的原理。 3.2 队列 (Queue)： 定义“先进先出 (FIFO)”的特性。 3.2.1 队列的实现： 重点介绍循环队列的实现技巧，以提高数组空间的利用率，避免“假溢出”。 3.2.2 优先队列概念引入： 初步介绍优先级的概念，为后续堆结构做铺垫。 第四章 串与数组 本章聚焦于特殊的一维结构：字符串（串）和多维数组。 4.1 串的基本操作与存储结构： 讨论串的逻辑表示和在内存中的存储方式（如 C 风格字符串）。 4.2 串的模式匹配算法： 深入分析经典的查找算法。 4.2.1 朴素（暴力）匹配法。 4.2.2 重要的优化算法： 详细讲解 KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）的原理，包括如何构建“部分匹配表”（Next 数组），这是高效字符串处理的核心。 4.3 稀疏矩阵的压缩存储： 介绍如何使用行优先或列优先的顺序存储来优化存储空间。 --- 第二部分：非线性结构与高级应用篇 第五章 树 (Tree) 树是数据结构中应用最广泛的结构之一，它能有效模拟层次关系。 5.1 树的基本概念： 术语定义（根、度、深度、高度、森林）。 5.2 二叉树 (Binary Tree)： 5.2.1 性质与存储： 介绍满二叉树、完全二叉树的性质。重点讲解顺序存储（完全二叉树的优势）和链式存储。 5.2.2 遍历算法： 详细阐述前序、中序、后序遍历的递归和非递归（使用栈）实现方法。强调中序遍历在二叉搜索树中的特殊意义。 5.2.3 构建二叉树： 练习如何根据两种遍历序列重建二叉树。 5.3 树的应用：赫夫曼树（Huffman Tree）：介绍其在数据压缩中的实际应用，理解带权路径长度的概念。 第六章 树表的深入：二叉查找树 (BST) 与平衡树 本章关注如何使树结构能支持高效的查找、插入和删除操作。 6.1 二叉查找树 (BST)： 定义 BST 的核心特性。分析其平均和最坏情况下的性能。 6.2 平衡二叉树：AVL 树： 引入“平衡因子”的概念，学习 AVL 树如何通过旋转操作（LL, RR, LR, RL）来维持树的高度平衡，确保查找效率稳定在 $O(log n)$。 6.3 B 树与 B+ 树概述： 重点讲解 B 树在外部存储（如磁盘 I/O）中的重要性，这是数据库索引的基础。 第七章 堆与优先队列 堆是实现高效优先队列的理想结构，其本质是一种特殊的完全二叉树。 7.1 堆的定义与性质： 大顶堆与小顶堆的结构特性。 7.2 堆的实现： 采用顺序存储（数组）实现，分析其 $O(1)$ 访问父节点和子节点的特性。 7.3 核心操作： 详细讲解插入 (Insert) 和删除最大/最小元素 (Extract) 的过程，即“上滤 (Heapify Up)”和“下滤 (Heapify Down)”操作的实现。 7.4 堆排序： 介绍如何利用堆结构实现高效的原地排序算法，时间复杂度稳定在线性对数级别 $O(n log n)$。 第八章 图 (Graph) 图结构用于描述复杂的关系网络，是建模现实世界问题的强大工具。 8.1 图的基本概念： 术语（顶点、边、权重、有向/无向、连通性）。 8.2 图的存储结构： 邻接矩阵 (Adjacency Matrix)： 适用于稠密图，分析其空间占用和查找边的效率。 邻接表 (Adjacency List)： 适用于稀疏图，是实际应用中最常用的结构。 8.3 图的遍历算法： 广度优先搜索 (BFS)： 重点讲解其在寻找最短路径（无权图）中的应用。 深度优先搜索 (DFS)： 及其在拓扑排序和连通分量查找中的应用。 第九章 图的经典算法 本章聚焦于解决图中最核心的路径和连通性问题。 9.1 最小生成树 (MST)： 针对带权连通图，目标是找到连接所有顶点且边权之和最小的子图。 普里姆 (Prim) 算法： 贪心策略实现。 克鲁斯卡尔 (Kruskal) 算法： 结合并查集（Union-Find）结构，实现高效的边选择。 9.2 最短路径算法： Dijkstra 算法： 解决单源最短路径问题（非负权重）。详细分析其与优先队列结合后的效率提升。 Floyd 算法： 解决所有顶点对之间的最短路径问题。 9.3 拓扑排序： 仅适用于有向无环图 (DAG)，用于确定任务的执行顺序。 --- 第三部分：查找与排序算法精讲 第十章 查找技术 高效地定位数据是程序性能的关键瓶颈之一。 10.1 静态查找结构： 顺序查找和二分查找（必须先排序）。分析二分查找的适用条件和递归/迭代实现。 10.2 动态查找结构： 再次回顾 BST 和平衡树在动态查找中的优势。 10.3 散列表（哈希表）： 10.3.1 散列函数的设计： 讨论除法、乘法等常见散列函数的构造方法。 10.3.2 冲突处理： 详细讲解链地址法（Chaining）和开放定址法（线性探测、二次探测、双散列）。 10.3.3 性能分析： 引入装填因子，分析哈希表在不同冲突策略下的平均查找时间。 第十一章 排序算法 排序是衡量算法设计能力的重要标尺。本书将系统地分析所有主流排序方法的内部机制和性能边界。 11.1 基础内排序方法： 插入排序、选择排序、冒泡排序： 分析其简单实现，并确定它们在数据量小时的适用性。 11.2 高效排序方法： 快速排序 (Quick Sort)： 深入讲解枢轴 (Pivot) 选择策略（如三数取中法）对性能的影响。分析其平均 $O(n log n)$ 性能和原地操作特性。 归并排序 (Merge Sort)： 分析其稳定的 $O(n log n)$ 性能，以及需要额外空间的代价。 11.3 非比较排序： 计数排序、桶排序、基数排序： 介绍在特定数据约束下，能实现线性时间 $O(n+k)$ 的排序方法。 --- 附录 附录 A：常用数据结构在 C++ STL/Java Collections 中的对应关系。 附录 B：递归与分治思想的更多练习题。 附录 C：算法设计中的 NP 难题简介。

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这本书我刚翻了两章，感觉内容有点太过于理论化了，虽然作者在开篇就强调了XML作为一种数据标记语言的重要性，并且用了一些宏大的图景来描绘它在信息时代的应用前景，但具体到实际操作层面，总觉得少了点什么。比如，在讲解XML文档结构的时候，提到了元素、属性、文本节点等概念，理论上讲得很透彻，每个概念都给出了详细的定义和举例。但是，当我想知道如何去构建一个符合这些规则的XML文档时，感觉就有些吃力了。书里给出的例子虽然严谨，但感觉不够贴近实际应用场景，更像是教科书式的范例，没有体现出XML在解决真实世界问题时的灵活性和强大之处。

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这本书关于XML的性能优化章节，感觉像是点到为止，没有深入挖掘。作者可能简要提及了一些基本的性能原则，比如如何减少不必要的节点，或者如何优化XPath查询的效率。但是，在实际的生产环境中，XML处理的性能瓶颈可能出现在很多方面，例如大型XML文件的解析速度、内存占用、以及数据传输的效率。书中并没有提供关于如何通过缓存、流式处理、或者采用更高效的序列化格式（如Protocol Buffers或Avro）来显著提升XML处理性能的深入指导。

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我花了点时间认真看了看这本书关于XML命名空间的章节，作者花了大篇幅来解释命名空间的目的和重要性，强调了它如何解决不同XML文档之间标签冲突的问题。举的例子也比较典型，比如在一个文档中同时引入了两个不同来源的XML词汇表，并且这两个词汇表恰好使用了相同的标签名，这时就需要命名空间来区分它们。理论上说得通，也很有道理。但问题在于，实际操作过程中，如何有效地管理和应用这些命名空间，书里提供的指导似乎有些模糊。尤其是当命名空间层层嵌套，或者需要跨多个XML文件进行解析的时候，读者可能需要更具操作性的指导，比如一些具体的代码片段或者实用的技巧，而不仅仅是理论上的阐述。

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在讲解XML与其他技术（例如Web Services）结合的应用时，这本书给出的例子似乎过于基础，未能展现出XML在现代分布式系统中的真正威力。作者可能简单提及了SOAP协议，或者展示了一个简单的XML请求和响应的结构。然而，在实际构建一个健壮的、可扩展的Web服务时，还需要考虑诸如XML的签名与加密、WS-Security等更高级的安全机制，以及如何处理复杂的事务管理、版本控制和错误报告。这些更具挑战性的议题，书中并没有涉及。

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关于XML解析器的使用，书中虽然提到了几种常见的解析方式，比如DOM和SAX，并且解释了它们的工作原理和优缺点。但是，在实际代码实现上，提供的例子显得有些过于简单，没有充分展现出在不同应用场景下，如何选择和优化解析器。例如，在处理非常大的XML文件时，DOM解析可能会占用大量内存，而SAX解析则需要更精细的状态管理。书中并没有深入探讨这些高级应用，也没有提供一些关于性能优化和错误处理的最佳实践，这对于需要处理大规模数据的开发者来说，可能就显得不够实用。

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我对书中关于XML与数据库集成的内容感到有点失望。虽然作者提到了XML数据在数据库中的存储和查询问题，并且可能简要提及了XML数据库或者在关系型数据库中存储XML字段的概念，但并未深入探讨如何在实际应用中实现高效的集成。比如，当我们需要将大量的XML数据导入到关系型数据库中进行分析时，如何设计合理的数据库表结构，如何编写高效的ETL脚本，以及如何在XML数据和数据库记录之间建立可靠的映射关系，这些实际操作中的难点，书中并未提供详细的指导。

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这本书在讲解XPath和XSLT的部分，总给我一种“只讲了是什么，没讲怎么用”的感觉。作者首先介绍了XPath作为一种在XML文档中导航和选择节点的语言，给出了大量的节点测试、谓词和函数示例，看起来很全面。然后又详细讲解了XSLT，这是一个用于将XML文档转换为其他格式（如HTML、文本或其他XML）的转换语言，书中也列举了不少XSLT的模板规则、条件判断和变量使用。然而，当我尝试将这些知识应用到实际项目中，比如需要根据XPath表达式从一个复杂的XML文件中提取特定的数据，或者用XSLT将一个XML数据源转换为一个漂亮的HTML网页时，就显得力不从心了。很多实际场景下的问题，比如如何高效地进行多条件筛选，或者如何处理嵌套列表的转换，书中并没有提供相应的解决方案。

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这本书在描述XML的序列化和反序列化过程时，给出的代码示例总让我感觉有些过于“教科书化”，缺乏对实际应用中可能遇到的各种陷阱和解决方案的探讨。例如，在将Java对象序列化为XML时，书中可能只展示了最基本的映射关系，但并未深入讲解如何处理复杂的对象图、循环引用、或者如何自定义序列化格式以满足特定的XML规范。反之，在反序列化时，如何优雅地处理XML文档中的异常数据，如何进行类型转换的容错处理，以及如何保证反序列化的效率，这些在实际开发中至关重要的问题，书中似乎没有给予足够的关注。

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我对书中关于XML Schema（XSD）的讲解部分感到有些困惑。作者花了相当大的篇幅来介绍XSD的各种数据类型、约束和结构定义，从最基础的元素和属性的声明，到复杂类型、模型组、以及各种约束规则，都进行了详细的论述。看得出来作者在这方面下了不少功夫，试图为读者构建一个完整的XSD知识体系。然而，当我尝试自己去设计一个简单的XML Schema来验证一个我设想的XML文档时，发现书中的内容好像不足以让我顺利完成。感觉很多细节上的处理，比如如何处理可选元素、如何定义不同模式下的数据类型转换、或者如何实现更精细的验证逻辑，书里就没有深入展开，只是泛泛而谈。

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最后，我对这本书在“XML的未来趋势”这一部分的内容感到有些意犹未尽。作者可能对XML的一些新兴应用方向做了一些简要的介绍，比如在物联网、大数据等领域的潜在作用。然而，对于这些趋势的具体实现路径，以及XML如何与人工智能、区块链等更前沿的技术进行融合，书中并没有提供太多的前瞻性分析和实践指导。作为一本“基础与应用”的书籍，如果能在这方面提供更多具有启发性的思考和前沿的技术探索，相信会更具价值。

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