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出版者:清华大学出版社

作者:石峰

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2003-11

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302073970

丛书系列:

图书标签:

• 程序设计
• 编程入门
• 计算机基础
• 算法
• 数据结构
• C语言
• Python
• Java
• 编程思想
• 逻辑思维

探索计算思维的奥秘：《算法与数据结构精粹》 面向对象： 计算机科学专业学生、软件工程师、对底层计算原理有浓厚兴趣的自学者。 图书定位： 本书旨在填补理论与实践之间的鸿沟，深入剖析现代计算科学的基石——算法与数据结构。它不仅关注“是什么”，更致力于阐释“为什么”和“如何实现”，引导读者从根本上理解程序的效率与性能。 --- 第一部分：计算思维的基石——离散数学与复杂度分析 本部分奠定坚实的理论基础，为后续高级算法的学习铺平道路。 第一章：数学基础的重构 本章从计算的视角重新审视离散数学。我们探讨集合论在数据抽象中的应用，重点解析图论的基础概念——节点、边、路径、连通性。不同于纯数学的证明导向，本书将图论直接与网络路由、数据库关系模型联系起来，展示其在实际系统设计中的不可或缺性。此外，我们深入研究组合数学中的排列组合与递归关系，这些是分析算法运行次数的关键工具。 第二章：性能的量化——复杂度理论 性能不再是模糊的概念，而是可以通过数学精确衡量的指标。本章详尽介绍大O、Omega ($Omega$)、Theta ($Theta$) 符号的精确定义与应用。我们不满足于识别 $O(n^2)$ 或 $O(n log n)$，而是深入剖析最好情况、最坏情况和平均情况的时间复杂度和空间复杂度。重点章节将解析 主定理 (Master Theorem) 的推导过程，以及如何利用 摊还分析 (Amortized Analysis) 来评估那些操作耗时波动较大的数据结构（如动态数组和斐波那契堆）的实际性能。通过大量具体案例，读者将学会如何对自己的代码进行严谨的性能预测和瓶颈分析。 --- 第二部分：核心数据结构的构建与应用 数据结构是组织和管理信息的方式，直接决定了操作的效率。本部分聚焦于最基本、最关键的抽象数据类型。 第三章：线性结构的深层优化 本章从数组和链表开始，探讨其内存布局的差异及其对缓存局部性的影响。重点解析 栈 (Stack) 和 队列 (Queue) 的经典实现，并拓展至 双端队列 (Deque)。针对链表，本书详细比较了单向、双向和循环链表的适用场景，特别是双向链表在实现某些高级结构时的优势与潜在的指针操作风险。 第四章：树形结构：从分层到高效查找 树是处理层次关系和实现快速检索的核心工具。 二叉树与遍历： 详述前序、中序、后序遍历的实现，并将其与表达式求值、树的序列化与反序列化联系起来。 二叉搜索树 (BST)： 深入剖析 BST 的插入、删除和查找过程，并分析其最坏情况下的性能退化问题（即退化为链表）。 自平衡树的艺术： 本章的核心在于 AVL 树 和 红黑树 (Red-Black Tree) 的详细构造与旋转机制。我们将逐个步骤演示如何通过左旋、右旋和颜色调整来维护树的高度平衡，确保所有基本操作都维持在 $O(log n)$ 的性能。红黑树的讲解会特别关注其在 C++ STL `std::map` 和 Java `TreeMap` 中的实际应用。 第五章：散列技术：速度的极致追求 散列（哈希）是实现 $O(1)$ 平均时间复杂度操作的关键。 散列表的原理： 深入探讨散列函数的设计原则（均匀性、雪崩效应）。 冲突解决策略： 详尽对比 链式地址法 (Separate Chaining) 和 开放定址法 (Open Addressing)。对于开放定址法，我们会对比线性探测、二次探测和双重散列的优缺点及其对聚集现象（Clustering）的影响。 完美的散列： 介绍如何构建在特定数据集上无冲突的完美散列函数，以及其在编译原理等领域的应用。 第六章：堆与优先队列：动态极值管理 堆是一种特殊的树形数据结构，专为快速获取最大或最小值而设计。本书专注于 二项堆 (Binomial Heap) 和 斐波那契堆 (Fibonacci Heap) 的复杂操作（如合并、减少键值），并结合 Dijkstra 算法 和 Prim 算法 展示优先队列在图论中的核心作用。 --- 第三部分：关系与连接——图算法的深度解析 图结构是建模复杂系统（如社交网络、地图导航、依赖关系）的终极工具。 第七章：图的表示与遍历 图的两种主要表示方法——邻接矩阵 和 邻接表 的内存占用与时间复杂度对比。重点讲解 广度优先搜索 (BFS) 和 深度优先搜索 (DFS) 的实现，并展示它们如何用于拓扑排序、查找连通分量以及检测环路。 第八章：最短路径的发现 这是图算法中最为经典的部分。 单源最短路径： 详细推导 Dijkstra 算法 在非负权重图上的正确性，并分析其性能瓶颈。接着，解析 Bellman-Ford 算法，重点说明它如何处理包含负权边的图，以及如何利用其原理检测负权环。 全源最短路径： 深入研究 Floyd-Warshall 算法 的动态规划思想，并探讨其在交通网络优化中的应用。 第九章：最小生成树与网络流 最小生成树 (MST)： 完整阐述 Prim 算法 和 Kruskal 算法 的贪心策略。我们会对比两者在不同图结构（稀疏图与稠密图）下的性能表现。 网络流基础： 引入最大流-最小割定理。重点讲解 Ford-Fulkerson 方法 的基本框架，并过渡到使用 Edmonds-Karp 算法（基于 BFS 寻找增广路径）的实际实现，为理解更复杂的匹配问题打下基础。 --- 第四部分：效率的飞跃——高级算法范式 本部分探讨解决复杂问题的通用策略和技巧。 第十章：分治策略的典范 分治法是优化递归性能的强大武器。我们将通过 Merge Sort (归并排序) 和 Quick Sort (快速排序) 的精确实现，展示分治法的威力。对于快速排序，本书将深入分析枢轴选择（Pivot Selection）对性能的极端影响，并介绍如“三数取中法”等优化策略，以规避最坏情况。 第十一章：动态规划：消除冗余计算 动态规划（DP）的核心在于最优子结构和重叠子问题。本书将 DP 分解为三个关键步骤：识别状态、确定状态转移方程、寻找边界条件。我们将通过经典的 背包问题 (Knapsack Problem)、最长公共子序列 (LCS) 和 矩阵链乘法 等案例，引导读者掌握自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录的递归）两种实现范式。 第十二章：贪心算法的正确性证明 贪心算法以其简洁性著称，但其正确性往往不易证明。本章将聚焦于 活动选择问题 和 霍夫曼编码 (Huffman Coding)，并通过反证法和裁剪论证，清晰展示何时可以安全地应用贪心选择，以及其局限性所在。 第十三章：搜索与回溯 在解空间巨大的问题中，高效的搜索至关重要。我们不仅复习了 DFS/BFS 在图上的应用，更进一步探讨 回溯法 (Backtracking) 在解决 N 皇后问题、数独求解 等组合优化问题时的精确流程。本书将详细讲解剪枝 (Pruning) 技巧，如何在搜索树的早期阶段排除无效分支，以极大地提高搜索效率。 --- 附录：工程实践与实现细节 本附录将理论与实际编码环境相结合。 内存对齐与缓存友好性： 简要介绍现代 CPU 缓存的工作原理，解释为什么在算法实现中局部性（Locality）如此重要。 通用编程接口： 提供 C++ 和 Python 两种语言环境下，对核心数据结构（如红黑树节点、图的边列表）的通用、高效的接口设计范例，强调抽象数据类型（ADT）的封装性。 本书的承诺： 通过对理论的深入挖掘和对复杂算法结构的细致解构，读者将不仅能够使用现成的库函数，更能理解这些函数背后的工程智慧，从而构建出真正高效、可扩展的软件系统。

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这本书的语言风格有一种独特的、近乎哲学思辨的魅力。它不是那种快餐式的技术手册，而更像是一本探讨人与机器交互的深度论述。书里探讨的不仅仅是如何让程序跑起来，而是更深层次的“程序为什么会出错”以及“如何设计出健壮的程序”。其中有一段关于“程序的优雅性”的论述，作者强调了代码的可读性和可维护性，这在很多只追求功能实现的入门书中是会被忽略的细节。我特别欣赏作者在描述调试（Debugging）过程时采用的叙事方式，他没有把它描述成一个痛苦的寻找错误的过程，而是将其塑造成一个侦探破案的过程，每一步的日志分析、边界条件的测试，都被赋予了逻辑上的趣味性。这极大地提升了我在面对复杂Bug时的心态，让我不再畏惧那些看似无解的错误，而是将其视为进一步理解系统工作原理的机会。这本书的深度，让它注定不是那种能一口气读完的读物，它需要时间去消化和反思。

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坦白说，这本书的印刷质量和装帧设计稍微有点保守，封面设计确实不如市面上那些色彩斑斓的“速成宝典”吸引人，但内容上的扎实程度绝对是无可挑剔的。我最欣赏的是它对面向对象思想的引入，没有采用过于教条的定义，而是通过一个大型软件项目的虚拟构建过程来逐步展现类、对象、继承和多态的实际应用价值。读到这里，我才真正明白，为什么程序设计要从过程式转向对象化，那是一种应对复杂性管理的必然选择。作者在讲解“封装”时，举了一个非常形象的例子：将一个复杂的内部机械结构比作汽车的发动机，用户只需要知道如何踩油门和换挡（接口），而不需要了解内部燃烧的细节。这种将抽象概念与生活经验紧密结合的叙述方式，极大地降低了我的认知负担，也让这些核心概念在我脑海中留下了深刻的烙印，远比单纯记忆定义来得有效得多。

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这本书最让我感到“物超所值”的地方，在于它对算法效率的审慎态度。在很多基础教材中，算法往往是“会用”即可，很少深入探讨时间复杂度和空间复杂度背后的权衡取舍。而《程序设计基础》则非常清晰地划分了不同算法在处理海量数据时的表现差异，并且用图表和实际运行时间的对比来佐证。特别是对于排序算法的分析，作者不仅列举了冒泡排序和快速排序，还详细分析了它们在最佳、最坏和平均情况下的性能表现，这种严谨的态度非常专业。阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在学习一门技术，更是在培养一种对资源消耗的敏感度，明白在代码的世界里，效率就是生命线。这本书的知识体系非常完整，它似乎预设了读者未来会接触到更高级的编译原理和系统编程，因此在基础阶段就打下了极高的标准，让读者在后续的学习中能保持一种高屋建瓴的视角。

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我拿到这本书的时候，说实话是抱着试一试的心态。我之前尝试过几本市面上的“零基础入门”读物，结果都是虎头蛇尾，要么是过分简化导致思维跟不上，要么是突然间就跳到高阶内容，让我完全摸不着头脑。然而，《程序设计基础》给我的感觉是完全不同的，它就像一位耐心的老教授，每走一步都要确保你站稳了。最让我惊喜的是它对数据结构的深入浅出，那些链表、树状结构，在其他书里读起来像是天书，但在这里，作者仿佛用积木搭建出了它们的样子，每块积木的连接、拆分，都清晰可见。特别是关于递归那几个章节，我反复看了好几遍，不同于干巴巴的公式推导，作者引入了一个非常巧妙的“俄罗斯套娃”模型来解释调用栈，让我那种模糊的理解一下子变得立体和动态起来。这本书的编排逻辑非常流畅，知识点之间的过渡自然得像是水流，几乎没有那种生硬的章节跳跃感，读起来非常舒心，完全没有那种在学习中产生的挫败感。

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这本厚厚的书摆在桌上，封皮朴实无华，乍一看像是那种大学里人手一本的教材，但我翻开目录后才发现，它远不止于此。它更像是一部武林秘籍，只不过这里的“内功心法”是关于如何与计算机对话的逻辑思维。作者并没有急于抛出复杂的代码，而是花了大量篇幅在铺陈“编程的本质”这个宏大命题上。我印象最深的是关于“抽象化”的讲解，那种将现实世界的问题层层剥离，最终凝练成计算机可以理解的指令的构建过程，简直是醍醐灌顶。书中大量的类比——将程序结构比作建筑蓝图，将算法比作烹饪流程——非常接地气，让一个编程新手也能迅速抓住核心概念。读到后面，那些晦涩的术语突然间变得清晰起来，仿佛原本蒙着一层雾的屏幕突然被擦亮，我开始真正理解“为什么”要这么写代码，而不仅仅是“怎么”写。这本书的价值在于它构建了一个坚实的底层认知框架，而不是仅仅罗列了一堆语法规则，对于想真正入行的朋友来说，这是个绝佳的起点，它教会你的远超那一门具体语言本身。

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