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出版者:清华大学出版社

作者:李文龙

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:21.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302076728

丛书系列:

图书标签:

• Delphi
• 编程
• 开发
• 软件开发
• Windows
• Pascal
• GUI
• 数据库
• 组件
• 教程

深入解析：现代数据结构与算法的实践应用 书籍主题： 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的现代数据结构与算法的知识体系，重点关注这些核心概念在当代软件工程实践中的具体实现、性能优化及应用场景的剖析。 目标读者： 本书面向具有一定编程基础（如熟悉 C++、Java 或 Python 任意一门语言），希望系统提升算法设计能力、准备高阶技术面试、或从事高性能计算、系统底层开发、大规模数据处理等领域工作的软件工程师、计算机科学专业学生及技术研究人员。 --- 第一部分：基础重塑与性能基石 本部分着重于巩固读者对计算机科学基础原理的理解，为后续高级主题的探讨打下坚实的基础。我们不会停留在理论的罗列，而是强调其在实际代码中的效率体现。 第一章：时间与空间复杂度的高级分析 超越 O 记法： 深入探讨平均情况、最坏情况、最好情况下的复杂度分析，引入 Amortized Analysis（摊还分析）的概念，尤其适用于动态数组、哈希表等结构。 常数因子与实际性能： 讨论在实际工程中，为何低阶常数（如缓存局部性、指令集优化）有时比渐进复杂度更重要，并提供衡量工具。 内存层次结构与算法设计： 分析 CPU 缓存（L1, L2, L3）对算法性能的决定性影响，介绍如何设计具有良好缓存局部性的算法，例如外存算法的思想前置。 第二章：线性结构与内存对齐 数组与链表的深度对比： 不仅比较寻址时间和插入删除操作，更深入探讨内存碎片化、预取（Prefetching）机制对连续内存块（数组）和分散内存块（链表）的影响。 栈与队列的高级应用： 探讨单调栈（Monotonic Stack）在求解最大矩形面积、下一个更大元素等问题中的巧妙应用；使用双端队列（Deque）高效实现滑动窗口最大值问题（Sliding Window Maximum）。 双向链表与内存布局优化： 探讨如何通过优化节点结构体布局，减少指针跳转带来的性能损耗。 --- 第二部分：非线性结构与决策制定 本部分聚焦于非线性数据结构的构建、遍历与高效查找，它们是构建复杂系统决策逻辑的核心。 第三章：树结构：从平衡到B树族 AVL 与红黑树的工程实践： 详细对比 AVL 树的严格平衡与红黑树的宽松平衡策略，分析它们在不同场景下的插入/删除操作的实际耗时差异。 B 树、B+ 树与数据库索引： 专门辟章深入解析 B 树家族，重点阐述其如何成为现代关系型数据库和文件系统的基石。讨论节点大小的选择对 I/O 性能的决定性影响。 Trie（前缀树）的压缩与优化： 介绍如何使用 Radix Tree 或 Compressed Trie 来减少内存占用，并应用于 IP 路由表查找、字符串匹配等场景。 第四章：堆结构与优先级管理 二项堆与斐波那契堆： 理论上探究这两种高级堆结构在延迟删除和合并操作上的优势，并分析其在特定图算法（如优化后的 Dijkstra 算法）中的实际价值和实现复杂度。 应用：调度算法的实现： 使用堆实现多任务操作系统的进程调度器原型，模拟优先级抢占和时间片分配。 第五章：图论：建模、遍历与连通性 图的表示法优化： 对比邻接矩阵、邻接表（标准与链表优化）以及基于块的紧凑表示法，讨论在稀疏图和稠密图中的内存与时间效率权衡。 最短路径算法的演进： 深入解析 Bellman-Ford 与 SPFA（Shortest Path Faster Algorithm）的优劣，并讲解 A 算法中启发式函数的选取原则与设计技巧。 连通性与网络流： 详细讲解最大流-最小割定理，重点实现 Edmonds-Karp 算法，并引导读者了解 Dinic 算法在工程实践中的性能优势。 --- 第三部分：高级主题与工程实现 本部分将视角提升至分布式系统、大规模数据处理和现代并发环境下的数据结构应用。 第六章：哈希技术与冲突解决的艺术 完美的哈希（Perfect Hashing）： 介绍如何构造静态数据集上的完美哈希函数，实现 O(1) 的无冲突查找。 更先进的冲突解决策略： 详细分析 Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）的工作原理、性能保证及其在内存受限环境中的应用。 布隆过滤器（Bloom Filter）的误报率控制： 探讨如何根据预期的空间限制和可接受的误报率来优化哈希函数的数量和位数组的大小，并在分布式缓存（如 Memcached）中使用实例。 第七章：集合与映射的高效实现 Skip List（跳表）的并行化： 将跳表作为一种替代平衡树的结构，重点分析其在并发环境下的优势，并介绍 Lock-Free Skip List 的基本设计思路。 自适应数据结构： 探讨如何设计能够根据数据访问模式动态调整内部结构（例如，调整树的平衡因子或哈希表的负载因子）的数据结构，以适应不断变化的系统负载。 第八章：排序算法的实战调优 内/外排序的界限： 深入分析归并排序的缓存友好性，以及快速排序的枢轴选择策略（如中位数的中位数）。 大规模数据排序： 介绍外部排序的 k 路归并策略，并结合分布式框架（如 MapReduce 模型的排序阶段）的实际操作流程。 --- 第四部分：算法设计范式与求解技巧 本部分从方法论层面总结解决复杂问题的通用框架。 第九章：动态规划的精确与近似 状态转移方程的构建： 强调如何通过识别重叠子问题和最优子结构来正确定义 DP 状态。 空间优化技巧： 重点展示如何通过滚动数组等技术，将二维 DP 状态压缩为一维甚至更低的空间复杂度，而不牺牲时间复杂度。 背包问题的变体与应用： 详细解决 0/1 背包、完全背包、多重背包等经典问题，并扩展到资源分配问题。 第十章：贪心策略与回溯搜索的权衡 贪心算法的正确性证明： 讲解如何通过“剪切与粘贴”或“交换论证”来严格证明一个贪心选择序列的最优性。 回溯法与分支限界： 深入讲解如何使用 DFS 框架结合剪枝函数（Pruning）来高效地解决 NP-hard 问题的实例，例如旅行商问题（TSP）的精确解法。 --- 本书特色： 1. 代码驱动： 所有核心算法均提供跨语言（以伪代码为主，辅以 C++ 或 Python 关键实现片段）的清晰实现，强调工程实现细节。 2. 性能量化： 大量引用实际测试数据，对比不同结构和算法在真实硬件上的性能差异，指导读者做出“最快”而非“理论最优”的选择。 3. 问题导向： 章节内容围绕解决实际工程难题组织，如高并发下的数据一致性、内存泄漏的定位、I/O 瓶颈分析等。 结语： 数据结构与算法是软件的骨架与血液。本书旨在帮助读者从“会写代码”进阶到“写出高效、可扩展的系统”，掌握应对未来技术挑战的底层能力。

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这本书的排版和细节处理，体现出编者对读者的极大尊重。内嵌的代码块格式清晰，缩进和关键字的颜色区分处理得恰到好处，即便是面对大段的代码进行阅读和比对时，眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是，全书的术语一致性做得非常到位，很少出现同一个概念在不同章节出现不同叫法的情况，这在很多技术文档中是常见的“雷区”，但在这本书里几乎没有遇到。我尤其喜欢作者在章节末尾设置的那种“挑战性思考题”环节。这些题目往往不是简单的知识点复述，而是需要你综合运用前面所学知识进行设计或分析的开放式问题。这强迫读者从被动的接受信息转变为主动的构建知识，极大地锻炼了解决实际问题的能力。我常常在做完一章的学习后，会对着这些思考题沉思许久，而不是草草跳过。正是这种对学习深度的引导，让这本书从一本普通的参考手册，升华为一本真正的学习伴侣。它不仅告诉你“怎么做”，更引导你思考“为什么不这样做”。这种互动式的学习体验，是任何在线教程或视频课程都难以比拟的深度和沉浸感。

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这本书的叙事风格非常独特，它没有采用那种冷冰冰的官方文档式的陈述，而是带有一种独特的、略显幽默和富有洞察力的笔触。阅读起来，仿佛是在与一位饱经沧桑的工程师进行一场深入的技术交流。作者在讲解复杂算法或API实现细节时，偶尔会穿插一些行业内的“内幕”或自己早年踩过的“大坑”，这些小插曲极大地拉近了与读者的距离，让那些原本枯燥的技术点变得生动有趣起来。比如，在谈到异常处理的优雅之道时，作者用了一个非常生动的比喻来形容“过度捕获”的危害，让我一下子就记住了这个重要的编程规范。这种将专业知识与个人经验巧妙融合的写作手法，使得知识的传递效率倍增。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种经验的传承。我感觉自己不仅在学习一种工具的使用方法，更是在学习一种严谨的、追求卓越的软件工程思维。这种思维上的熏陶，对于初学者来说是无价之宝，它能帮助他们从一开始就建立起正确的技术价值观，避免走上追求“速度”而牺牲“质量”的歧途。

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这本书的封面设计非常朴实，那种略带复古感的深蓝色调，让我想起了大学时代那些厚重的技术书籍。拿到手里的时候，分量感十足，这通常是一个好兆头，意味着内容绝对是干货满满，没有太多花哨的排版和无关的插图来凑篇幅。我一开始是抱着学习基础的心态翻开的，毕竟编程语言的学习没有捷径，扎实的地基才能盖起摩天大楼。前几章对于编程范式和语言特性的介绍，可以说是行云流水，作者似乎非常懂得如何将复杂的概念用最直观的方式呈现出来。特别是对于面向对象编程中继承与多态的阐述，简直是教科书级别的清晰，我过去在其他资料上理解得模模糊糊的部分，读完这里豁然开朗。那种感觉就像是迷雾中突然出现了一盏明灯，指引着正确的方向。我特别欣赏作者在介绍每一个新组件或新功能时，都会附带一个极其贴近实际工作场景的微小案例，而不是那种脱离实际的空洞示例。这种处理方式极大地提高了学习的效率和兴趣，让人忍不住一页接一页地读下去，想要看看接下来的技术难点又是如何被巧妙地化解的。这本书的文字本身就带着一种沉稳的力量，阅读体验非常顺畅，没有生硬的术语堆砌，而是像一位经验丰富的前辈在耳边耐心指导，让人感到踏实而可靠。

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说实话，我本来对这类“老牌”技术栈的书籍抱持着一种谨慎的态度，总担心内容会有些陈旧，跟不上如今快速迭代的技术潮流。然而，这本书给我带来了不小的惊喜。它虽然根植于经典，但讲解的深度和广度却展现出了极高的前瞻性。比如，在讨论到系统性能优化和内存管理的部分时，作者并没有仅仅停留在语言层面的介绍，而是深入到了操作系统层面的交互机制，这一点非常难得。很多现代教程往往会为了追求快速上手而牺牲掉对底层原理的剖析，结果学出来的代码只能跑，却不知道为什么跑得快或者慢。这本书则完全不同，它强迫你思考“为什么”，这种对底层逻辑的深挖，对于想要成为真正架构师级别的开发者来说，是不可或缺的基石。我注意到，即便是对于一些看起来已经过时的技术点，作者也会提及它们在现代应用中的潜在价值或者被替代的原因，这种历史的纵深感让知识体系更加完整和立体。阅读过程中，我甚至产生了一种“相见恨晚”的冲动，如果早些年接触到这样一套结构严谨、逻辑清晰的教材，我的技术成长曲线可能会更加陡峭和高效。这本书的价值，远超出了单纯的“如何编程”的范畴，它更像是一部关于“如何构建健壮软件”的哲学指南。

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总的来说，这本书给我的感觉是厚重、扎实且充满智慧的结晶。它更像是一部关于构建稳定、高性能软件的“内功心法”，而非仅仅是一本快速上手的“招式速查手册”。我曾尝试对比阅读市面上其他几本声称涵盖全面的技术书籍，但它们大多要么过于侧重于某个特定框架的最新版本，导致知识体系不够稳固，要么就是过于偏重于理论的抽象化，让人抓不住实际落地的抓手。这本书却奇迹般地找到了一个完美的平衡点。它既有对基础原理的坚实把握，也有对实际工程实践的深刻洞察。每一次当我需要查阅或深入理解某个特定功能背后的设计哲学时，我都会毫不犹豫地翻开它。它从未让我失望，总能在最需要的地方提供精确而富有深度的解答。这本书的价值在于其长久的生命力，我相信即便未来技术有更新换代，书中关于软件设计、系统思维的核心理念，依旧会是指导我们前行的灯塔。这是一部值得反复研读、并在不同人生阶段都能读出新意的经典之作。

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