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出版者:电子工业出版社

作者:欧阳星明 编

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2004-4

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787505394421

丛书系列:

图书标签:

• 电子
• 数字系统
• 逻辑设计
• 计算机组成原理
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计算机科学基础：数据结构与算法解析 本书简介 《计算机科学基础：数据结构与算法解析》旨在为读者提供一个全面且深入的视角，剖析计算机科学领域中最核心的两个基石——数据结构与算法。本书以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，系统地介绍了各类基本和高级数据结构的设计原理、实现方式及其在实际问题中的应用，并深入探讨了核心算法的理论基础、效率分析（时间与空间复杂度）以及优化策略。 第一部分：数据结构基础与抽象 本部分着重于数据在计算机中的组织和表示方式。我们首先从抽象数据类型（ADT）的概念入手，强调数据与操作的分离，为后续具体结构的讨论奠定理论基础。 1. 线性结构：数组、链表与栈 我们详细阐述了数组在内存中的连续存储特性，以及其带来的随机访问优势与动态调整的局限性。接着，本书转向链式存储，对比分析了单向链表、双向链表和循环链表的结构差异、插入删除操作的效率，以及它们在内存碎片化环境下的优势。 栈（Stack）作为一种后进先出（LIFO）的受限线性结构，其在函数调用栈、表达式求值（如中缀转后缀）和递归的迭代化过程中的关键作用被详尽剖析。队列（Queue）作为先进先出（FIFO）的结构，其在任务调度、缓冲区管理以及广度优先搜索（BFS）中的应用被深入探讨。我们不仅关注其ADT定义，更提供了基于数组和链表的具体实现。 2. 非线性结构：树与图的广泛应用 非线性结构是处理复杂关系和层级数据的关键。本书对树结构进行了详尽的论述。 树（Tree）： 从基本的树的术语（根、节点、叶子、深度、高度）开始，我们聚焦于二叉树（Binary Tree），并重点分析了二叉搜索树（BST）的构造与查找过程。鉴于BST在极端情况下的性能退化（退化为链表），本书随后引入了平衡树的概念。我们深入讲解了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转（左旋、右旋）和再平衡机制，解释了它们如何保证在任何操作下，最坏情况的时间复杂度仍能维持在 $O(log n)$。此外，堆（Heap）作为一种特殊的完全二叉树，作为优先队列的底层实现，其构建和堆操作（Heapify）的线性时间复杂度被详细推导。 图（Graph）： 图论是建模现实世界复杂网络的基础。本书涵盖了图的表示方法——邻接矩阵与邻接表，并分析了它们在空间占用和遍历效率上的权衡。我们探讨了图的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），它们不仅是搜索技术，也是许多更高级算法的基础模块。 第二部分：高效算法的设计与分析 本部分的核心目标是教授读者如何设计出高效、可靠的算法，并量化其性能。 1. 算法效率的度量 我们首先建立严格的理论框架，介绍大 $O$ 符号、 $Omega$ 符号和 $Theta$ 符号，用于描述算法运行时间与输入规模 $n$ 之间的渐进关系。通过实例分析，读者将掌握如何通过计算基本操作的次数来精确推导算法的渐近复杂度。 2. 经典搜索与排序算法 搜索方面，除了对线性搜索和二分搜索（Binary Search）的分析外，我们还重点讨论了二分搜索树、B树和B+树在外部存储环境下的优化策略。 排序部分是算法分析的经典案例。本书系统地比较了以下算法： 简单比较排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序，分析其 $O(n^2)$ 的特性及其在小规模数据集上的实际表现。 高效排序： 归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。我们深入剖析了快速排序的“枢轴选择”（Pivot Selection）策略对平均性能的影响，并给出了随机化快速排序的实现。 非比较排序： 计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort），阐明了在特定数据约束下，它们如何实现线性的 $O(n)$ 时间复杂度。 3. 算法设计范式 本书重点介绍了几种核心的算法设计思想： 分治法（Divide and Conquer）： 以合并排序和快速排序为例，展示如何将大问题分解为可独立求解的子问题。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 阐释贪心选择的局部最优性如何导向全局最优解，典型案例包括霍夫曼编码（Huffman Coding）和最小生成树的构建。 动态规划（Dynamic Programming）： 这是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。我们通过最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem）和矩阵链乘法等经典问题，详细演示了自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down，带备忘录）的实现方法，强调状态转移方程的建立过程。 第三部分：高级主题与应用 最后一部分将视野扩展到解决更复杂、更贴近工业应用的问题。 1. 图算法的深度探索 基于前面对图结构的基础掌握，我们专注于路径寻找和网络流问题。 最短路径： 迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）处理非负权重的单源最短路径问题；贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）则扩展到能处理含有负权边的图，并能检测负权环。 最小生成树（MST）： 详细讲解普里姆算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm），并分析它们在不同图稀疏度下的效率差异。 拓扑排序（Topological Sorting）： 针对有向无环图（DAG），讲解如何使用Kahn算法或基于DFS的方法进行依赖关系排序，其在编译和项目调度中的重要性。 2. 复杂度理论与NP问题 为了理解计算的极限，本书简要介绍了计算复杂性理论的基本概念。我们区分了P类问题（可以在多项式时间内解决的问题）和NP类问题（可以在多项式时间内验证解的问题）。重点讨论了NP完全性（NP-Completeness）的概念，并通过著名的可满足性问题（SAT）的归约思想，让读者对不可解性问题有一个初步的认识，理解为什么某些优化问题在理论上难以找到高效精确解。 总结 《计算机科学基础：数据结构与算法解析》不仅是一本教材，更是一本指导读者构建健壮、高效计算思维的实践指南。通过严谨的数学推导、丰富的实例和对性能的量化分析，本书致力于培养读者独立分析和解决复杂计算难题的能力。掌握这些基础，是迈向软件架构、系统优化和前沿计算科学的必经之路。

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这本书的特色之一在于其对“为什么”的深入探讨，而非仅仅停留在“是什么”的层面。很多教材只是告诉你某种电路是如何工作的，但这本书却花了不少篇幅去解释背后的设计哲学和权衡取舍。例如，在讨论不同存储单元的选择时，作者会详细分析速度、功耗、成本之间的相互制约关系，这让读者明白了设计并非完美的艺术，而是充满妥协的科学。这种批判性思维的引导，对我后续在进行项目设计时产生了深远的影响。我不再满足于直接套用现成的模块，而是开始思考：为什么这个模块比那个模块更适合当前场景？这种追根究底的习惯，无疑是提升工程素养的关键所在。

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这本书的封面设计真是引人注目，色彩搭配和谐，字体选择也很有品味，一眼看上去就给人一种专业、严谨的感觉。我刚拿到手的时候，就被它精美的装帧吸引住了。内页的纸张质量也相当不错，触感细腻，印刷清晰，即使长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。从排版上看，作者非常注重阅读体验，图文并茂，逻辑清晰，让人在学习过程中感到非常顺畅。特别是那些复杂的电路图和时序图，都绘制得非常规范，线条流畅，标注明确，这对于理解晦涩难懂的概念起到了极大的帮助。整体而言，这本书在视觉呈现和物理质量上都达到了一个很高的水准，光是捧在手里翻阅，就觉得物超所值，很适合作为案头工具书长期保存。作者在细节上的用心，让这本书在众多教材中脱颖而出，成功地构建了一个既美观又实用的学习载体。

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这本书的附录和扩展阅读材料的质量，简直是意外的惊喜。通常教材的附录只是草草了事，但这里的补充内容却异常丰富和实用。它不仅提供了关键公式的详细推导过程，还纳入了一些行业内常用的设计规范和最佳实践案例。更重要的是，作者似乎还贴心地加入了一些关于未来发展趋势的展望，虽然并非核心内容，但能激发我们对领域前沿保持关注的热情。这使得这本书不仅是一本学习手册，更像是一扇通往专业领域的窗户。它为那些希望深入研究的读者提供了清晰的下一步路径，体现了作者对读者学习生涯的深切关怀，使得这本书的价值得到了几何级的提升。

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初次接触这类技术性内容时，我常常感到无从下手，复杂的术语和概念堆砌在一起，让人望而生畏。然而，这本书却展现出了一种令人惊讶的结构化能力。它似乎对读者的认知过程有着深刻的洞察力，每一步的知识铺陈都经过了精心设计。从最基础的逻辑门原理，到中级的组合逻辑、时序逻辑电路的构建，再到后期的复杂系统分析，每部分的过渡都如行云流水般自然。作者没有急于引入高难度内容，而是确保读者对前置知识点完全掌握后，才循序渐进地推进。这种由浅入深、步步为营的编排策略，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让初学者也能建立起完整的知识框架，避免了“只见树木，不见森林”的困境。

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这本书的行文风格我个人非常欣赏，它没有那种传统教材的刻板和枯燥，而是像一位经验丰富、知识渊博的老师在娓娓道来，充满了启发性和引导性。作者在讲解每一个核心概念时，总是能巧妙地穿插一些实际的应用案例或者历史背景，这极大地激发了读者的好奇心。我特别喜欢它在处理理论深度与实践应用之间的平衡感。它既没有为了追求高深而故作玄虚，也没有为了追求易懂而流于表面。很多地方的论述，表面上是简单的几句话，但细细品味，却能从中挖掘出深刻的底层原理。这种“润物细无声”的教学方式，让我在不自觉中就吸收了大量的专业知识，而不是被动地死记硬背公式和定义。这种潜移默化的教育效果，远胜于那些干巴巴的教科书。

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华工出的数字逻辑的书，感觉写的还不错

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