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页数:274

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出版时间:2004-1

价格:27.00元

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isbn号码:9787308038324

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• 计算机网络
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深入理解现代信息社会的基石：数据结构与算法（精修版） 本书特色： 本书旨在为计算机科学、软件工程、信息技术及相关专业的学生和从业人员提供一个全面、深入且实践性强的“数据结构与算法”学习指南。我们摒弃了传统教材的枯燥说教，采用案例驱动、理论与实践紧密结合的教学模式，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 第一部分：数据结构——组织信息的艺术 本部分聚焦于如何高效地组织和管理数据，这是构建任何复杂软件系统的基础。 第一章：绪论与抽象数据类型（ADT） 本章首先厘清数据结构在计算机科学中的核心地位，解释为什么高效的数据组织是性能优化的关键。我们将详细介绍抽象数据类型（ADT）的概念，这是设计数据结构的理论基石。通过对比不同层次的抽象，如逻辑结构与物理结构，帮助读者建立清晰的思维框架。着重分析栈（Stack）和队列（Queue）的ADT规范及其在实际应用中的初步体现，例如函数调用栈的实现原理。 第二章：线性表——基础的组织形式 线性表是所有数据结构中最基础的形式。本章将深入探讨线性表的两种主要实现方式： 顺序存储实现（数组）： 分析静态数组和动态数组的优缺点，重点讲解插入、删除操作的时间复杂度分析，以及内存分配的细节。 链式存储实现（链表）： 全面覆盖单链表、双向链表和循环链表的结构、操作及内存效率。特别对比了链式存储在处理频繁增删操作时的优势，并给出不同场景下的选择策略。 第三章：树结构——层级与分层管理 树是处理层次化数据的核心工具。本章将从基础的二叉树概念入手，系统地讲解： 二叉树的遍历算法： 深入剖析前序、中序、后序的递归与非递归实现，并展示中序遍历在表达式求值中的应用。 树的存储与操作： 介绍双亲表示法、孩子兄弟表示法等，并重点讲解二叉查找树（BST）的插入、删除及查找操作的原理和性能瓶颈。 第四章：平衡树与高级搜索结构 针对BST在极端情况下的性能退化问题，本章将引入平衡二叉查找树的概念： AVL 树： 详细解析旋转操作（LL, RR, LR, RL）的原理和必要性，确保读者能手动实现平衡维护机制。 红黑树（Red-Black Tree）： 作为工业界广泛使用的结构，我们将重点讲解其五条性质、插入与删除后的颜色调整和再平衡过程，对比AVL树的空间开销与旋转复杂性。 第五章：堆与优先队列 堆是实现高效优先级的关键数据结构。本章讲解如何利用数组实现最大堆和最小堆，并详细阐述堆化（Heapify）过程。重点在于如何使用堆来构建优先队列（Priority Queue），并分析其在任务调度等场景下的高效性。 第六章：图结构——复杂关系的建模 图是最能体现现实世界复杂连接性的数据结构。本章将： 图的表示法： 详述邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优缺点及适用场景。 图的遍历： 深入解析广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的算法流程、实现细节及其在连通性判断中的作用。 第二部分：算法设计与分析——计算的效率哲学 本部分侧重于如何设计高效的求解步骤，并科学地评估其性能。 第七章：算法分析基础 这是理解后续所有算法效率的基石。本章系统讲解： 渐进分析法： 详细解释大O、大Ω、Θ记号的数学定义与实际意义，重点在于分析最坏、最好和平均情况下的时间复杂度。 空间复杂度分析： 讨论算法执行过程中对内存资源的需求。 常用算法复杂度速查表： 帮助读者建立对常见操作复杂度的直觉认知。 第八章：经典排序算法的深度剖析 排序是检验数据结构与算法掌握程度的试金石。本章不仅介绍基础的插入排序、冒泡排序、选择排序，更将重点放在高效算法上： 快速排序（Quick Sort）： 深入分析“划分”（Partition）操作的实现，讨论枢轴选择对性能的影响，并讲解如何优化尾递归。 归并排序（Merge Sort）： 强调分治思想的应用，分析其稳定性，并探讨在外部排序中的应用潜力。 堆排序（Heap Sort）： 结合第五章的堆知识，实现基于堆的选择排序优化版，分析其原地排序的特性。 第九章：高级算法设计范式 本章介绍解决复杂问题的核心思想方法论。 分治法（Divide and Conquer）： 通过经典的二分查找和Strassen矩阵乘法案例，展示如何将大问题分解为可并行求解的子问题。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 阐述贪心选择性质和最优子结构，通过活动安排问题、霍夫曼编码等案例说明贪心策略的适用边界。 动态规划（Dynamic Programming）： 这是本章节的重点。我们将用带备忘录的递归和自底向上的迭代两种方式，全面解析最长公共子序列、背包问题（0/1和完全）等经典DP问题，强调状态转移方程的建立过程。 第十章：搜索与图算法的效率飞跃 本章将图的遍历知识提升至解决实际路径问题的层面。 最短路径算法： 详述Dijkstra算法（处理非负权边）的原理，并对比Bellman-Ford算法（处理含负权边）的松弛操作，以及两者在时间复杂度上的权衡。 最小生成树（MST）： 深入解析Prim算法和Kruskal算法的实现细节，特别是Kruskal算法中如何高效运用并查集（Disjoint Set Union）来维护边的连通性。 拓扑排序： 讲解如何使用DFS或Kahn算法对有向无环图（DAG）进行排序，并说明其在项目依赖管理中的应用。 附录：C++/Java实现参考与复杂度工具箱 附录提供关键数据结构（如链表、树节点、图的邻接表）的规范代码模板，帮助读者快速将理论转化为可执行的代码。同时，提供一个复杂度速查矩阵，总结了不同数据结构在插入、删除、查找等操作上的理论最佳、最坏和平均性能。 本书的编写风格力求清晰、严谨，每一步推导都有据可依，代码示例注释详尽，旨在成为读者在数据结构与算法学习道路上不可或缺的参考书。

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