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出版者:人民邮电出版社

作者:孟庆昌

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2002-8-1

价格:31.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115098733

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

好的，这是一本名为《数据结构与算法精解》的图书的详细简介： --- 《数据结构与算法精解：从理论到实践的深度探索》 图书概述 《数据结构与算法精解》是一本全面而深入探讨计算机科学核心基石——数据结构与算法的专业著作。本书旨在为计算机专业的学生、软件工程师以及对底层系统原理有浓厚兴趣的读者，提供一个清晰、严谨且富有实践指导意义的学习路径。我们摒弃了对单一编程语言的过度依赖，转而专注于算法思想、数学分析以及不同抽象数据类型（ADT）的内在逻辑。本书不仅涵盖了经典教材中的所有基础知识点，更通过大量精心挑选的实例和前沿应用场景，将理论知识熔铸于实际工程问题之中。 本书的哲学是“理解是优化的前提”。我们相信，只有深刻理解数据在内存中的组织方式以及算法的复杂度特性，才能写出高效、健壮且可维护的软件。因此，本书在介绍每种结构或算法时，都着重分析其背后的数学原理、时间与空间复杂度（包括最好、最坏和平均情况），并探讨其在实际应用中的权衡取舍。 目标读者 在校学生： 计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生，作为核心课程的教材或参考书。 软件开发人员： 希望夯实基础、提升代码性能，特别是在处理大规模数据、系统优化、面试准备方面有需求的工程师。 算法研究者： 需要系统回顾和深入理解经典算法变体及优化策略的专业人士。 本书结构与核心内容 本书共分为五大部分，层层递进，构建了一个完整的知识体系： 第一部分：基础理论与复杂度分析 (The Foundations) 本部分为后续内容的基石，重点在于建立严谨的分析思维。 1. 计算模型与抽象： 深入讨论图灵机模型、RAM模型以及计算的本质限制。 2. 渐近分析方法论： 详细介绍大O、Omega ($Omega$)、Theta ($Theta$) 记号的严格定义与应用。侧重于数学归纳法、主定理（Master Theorem）在求解递归关系中的应用，确保读者能准确评估算法的效率。 3. 数学预备知识： 回顾组合数学、概率论中与算法分析紧密相关的部分，如期望值计算和随机算法分析的基础。 第二部分：线性与非线性数据结构的深度解析 (Linear and Non-linear Structures) 这一部分专注于数据的组织形式及其操作的实现细节。 1. 数组与链表的高级应用： 不仅介绍基础的单链表、双向链表，还深入探讨了循环链表、内存分配策略（如内存池）以及数组在动态扩展、稀疏矩阵存储中的优化技巧。 2. 栈与队列的范式扩展： 讨论基于数组和链表的实现，并重点介绍双端队列（Deque）、优先队列（Priority Queue）的接口设计与基于堆的实现。 3. 树结构 (Trees)： 这是本书的核心章节之一。 二叉树与遍历策略： 前、中、后序遍历的递归与非递归实现，以及层序遍历。 二叉搜索树 (BST)： 深入分析其平均和最坏情况下的性能瓶颈。 平衡树家族： 详尽讲解AVL树的旋转机制和红黑树（Red-Black Tree）的五大性质、插入与删除的重新着色与旋转操作，这是理解工程中高性能Map实现的关键。 B/B+ 树： 侧重于它们在磁盘I/O和数据库索引中的关键作用，分析多路搜索树的结构特性。 第三部分：高级抽象与散列技术 (Hashing and Advanced Structures) 本部分探讨如何通过特定的数据组织方式来提升平均性能。 1. 散列表 (Hash Tables)： 详细剖析散列函数的构造原则（均匀性、雪崩效应），处理冲突的五种主要方法：开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法。同时，分析负载因子、重哈希（Rehashing）的时机与成本。 2. 堆结构 (Heaps)： 侧重于二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）的结构与操作，特别是它们在实现高效的Prim和Dijkstra算法中的优势。 3. 并查集 (Disjoint Set Union - DSU)： 重点介绍路径压缩和按秩合并（Union by Rank/Size）带来的近乎常数时间的性能飞跃，及其在图论问题中的应用。 第四部分：核心排序与搜索算法的精妙 (Sorting and Searching Mastery) 本部分对最基础的计算任务进行最深入的探讨。 1. 经典排序算法的实现与比较： 冒泡、选择、插入排序的原理及何时选用。 2. 高效排序： 深入剖析快速排序（Pivot选择的策略）、归并排序（稳定性与并行性）的内部工作机制。 3. 线性时间排序： 计数排序、基数排序、桶排序的原理、适用场景及数据分布要求。 4. 搜索技术： 线性搜索、二分搜索的边界条件处理，以及插值查找的性能分析。 第五部分：图论算法的实战应用 (Graph Theory Algorithms in Depth) 图结构是建模复杂系统的核心工具，本部分聚焦于高效的图遍历和路径查找。 1. 图的表示法： 邻接矩阵、邻接表（带权与不带权）的优劣对比与内存效率分析。 2. 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在拓扑排序、连通分量查找中的应用。 3. 最短路径问题： 单源最短路径： Dijkstra算法的详细实现，Bellman-Ford算法处理负权边的机制，以及SPFA算法的实际性能考量。 多源最短路径： Floyd-Warshall算法的动态规划思想。 4. 最小生成树 (MST)： Prim算法和Kruskal算法的机制对比，以及它们与堆和并查集的协同工作。 5. 网络流基础： 初探最大流最小割定理，介绍Ford-Fulkerson方法及其增强路径思想。 本书特色 强调性能分析的严谨性： 每一种结构和算法的介绍都伴随着详尽的数学证明和复杂度分析，避免仅停留在“能用”的层面。 多角度的剖析： 对于关键算法（如红黑树、快速排序），本书会展示不同的实现思路和优化技巧，培养读者批判性思考的能力。 工程实践的桥梁： 包含了大量“为什么这样设计”的工程考量，例如为什么标准库中通常使用红黑树而不是AVL树，以及缓存一致性对算法选择的影响。 清晰的图示系统： 大量原创的流程图、结构图和操作示意图，将抽象的概念具象化，辅助理解复杂的动态过程（如树的旋转、图的松弛操作）。 通过阅读《数据结构与算法精解》，读者将不仅掌握如何实现这些工具，更重要的是，将领悟如何根据实际场景，设计出既优雅又高效的计算解决方案。

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我是一个偏爱“极简主义”风格的读者，对那些花里胡哨的动画和冗余的插图都感到厌烦。这本教材的风格恰到好处地抓住了我的胃口——内容扎实，毫不拖泥带水。它的文字极其凝练，每一个句子似乎都经过了反复推敲，最大化地传递信息密度。我发现自己阅读的速度可以稍微加快，因为不需要停下来跳过那些无关紧要的叙述。另外，本书的目录结构设计堪称教科书级别的典范，逻辑链条清晰可见，从基础语法到高级特性，层层递进，你总能一眼定位到你需要查找的内容。特别是章节间的过渡非常自然，好像作者预判到了读者在学习完前一个知识点后，脑海中会自然而然地产生下一个疑问，并立即在下一节中给予解答。这种高度的结构化和逻辑性，使得复习和查阅资料时都变得异常高效，极大地提升了我的学习效率。

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我必须得说，这本书在实战性上的考量做得非常到位。很多理论性的书籍读完后，合上书本，面对实际编程任务时依然感到茫然，不知道如何将学到的知识串联起来解决实际问题。但这本教材显然吸取了这一教训，它在每一章的末尾都设计了大量的、由浅入深的练习题，并且很多都是贴近实际工作场景的“小项目”。我个人特别喜欢它引入的模块化编程思想，它不是简单地堆砌知识点，而是引导读者去思考如何将一个大问题分解成若干个小模块来处理，这对于培养良好的编程习惯至关重要。更别提那些深入探讨内存管理和指针操作的章节了，这些往往是 C 语言学习者的“拦路虎”，但作者却用清晰的图示和精妙的论述，把这些复杂的问题剖析得层层分明，让人豁然开朗。我甚至觉得，如果能把书里所有的习题和附带的实验都认真完成一遍，完全可以胜任初级软件开发岗位的工作了。这种理论与实践的完美结合，是这本书最让我推崇的一点。

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这本书的排版实在是太舒服了，封面设计简洁大气，拿到手里就有一种踏实的感觉。内页的纸张质量也挺不错，阅读起来眼睛不容易疲劳，这对于长时间学习编程的人来说简直是福音。更让我惊喜的是，作者在讲解每一个概念时，都尽可能地用最直白易懂的语言来描述，完全没有那种高高在上的学术腔调。我记得我刚开始接触编程时，很多教材动辄就是一大堆晦涩难懂的术语，翻开就想合上。但这本书完全不一样，它仿佛一位耐心又幽默的老师，手把手地带着你走过每一个知识点。特别是那些基础概念的引入，比如变量、数据类型，作者都会结合生活中的例子来做比喻，一下子就抓住了问题的核心。这种循序渐进的讲解方式，让我这个编程新手也能很快跟上节奏，学习的信心倍增。而且，书中的示例代码都经过了精心挑选和优化，简洁而富有代表性，看完代码，再对照着文字的解释，就能立刻明白其背后的逻辑。对于想打下扎实基础的初学者来说，这本书绝对是值得信赖的“敲门砖”。

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这本书的作者在处理 C 语言中的“陷阱”和“陷阱”方面，展现出了令人敬佩的经验和智慧。C 语言的强大伴随着其“危险性”，很多时候，代码编译通过了，运行起来却出现难以察觉的错误，比如缓冲区溢出、野指针等。这本书没有回避这些令人头疼的问题，反而将其视为重要的学习内容，并专门设置了“常见错误解析”或类似的板块。作者用生动的“错误案例重现”方式，展示了问题是如何发生的，然后详细分析了导致错误的代码细节，最后给出预防和调试的有效策略。我过去为了搞明白一个段错误，可能要花上几个小时调试，但阅读了书中关于内存访问错误的章节后，我立刻明白了自己逻辑上的疏忽所在。这种前瞻性的、以解决实际困难为导向的教学方法，让这本书的价值远超那些只教你“如何成功”的教材。它教会了我如何“避免失败”，这在工程实践中更为宝贵。

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说实话，市面上关于这门语言的参考书多如牛毛，但真正能让人沉下心来读完的却凤毛麟角。这本书最独特的地方，在于它对语言历史背景和设计哲学的探讨，虽然篇幅不多，却起到了画龙点睛的作用。作者似乎并不满足于教你“怎么写代码”，更想让你理解“为什么代码要这样写”。这种宏观的视角，让编程不再是枯燥的语法规则记忆，而变成了一种理解计算机底层运作的艺术。举个例子，它在讲解结构体对齐和位域时，不仅给出了标准规定，还解释了这些设计决策背后是为了优化硬件访问效率的考量，这种“知其所以然”的深度，极大地满足了我一个技术探索者的求知欲。此外，书中对于不同编译器和操作系统的兼容性问题也做了适当的提醒，这在实际部署和调试代码时显得尤为重要，避免了许多不必要的“环境配置之痛”。这本书的深度和广度，超越了一本简单的入门教材的范畴。

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