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出版者:科学出版社

作者:陈博

出品人:

页数:372

译者:陈博

出版时间:2005-2-1

价格:38.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030145727

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 数据结构
• 面向对象
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 学习
• 教学
• 代码
• 实践
• STL

《算法设计与分析：理论、实践与前沿》 图书简介 本书深入探讨了算法设计的核心原理、分析方法以及在现代计算领域中的前沿应用。它旨在为读者提供一个全面而严谨的知识体系，涵盖从经典算法到最新研究成果的广阔领域。本书的结构清晰，理论阐述深入浅出，并辅以大量的实际案例和代码实现，力求使读者不仅理解算法的“是什么”，更能掌握其“为什么”和“如何做”。 第一部分：算法基础与分析的基石 本书伊始，我们将奠定扎实的理论基础。首先，对算法的定义、特性以及数据结构与算法之间的内在联系进行详尽的阐述。我们将重点介绍渐近分析的数学工具，包括大O、大Ω和Θ符号的精确使用，并通过实例展示如何量化算法的性能。 随后，我们将系统地回顾和深入分析几类关键的搜索与排序算法。对于排序算法，我们将不仅涵盖冒泡排序、插入排序、选择排序等基础方法，更会深入剖析快速排序（Quicksort）的平均与最坏情况分析，归并排序（Mergesort）的稳定性与并行性，以及堆排序（Heapsort）的底层机制。在搜索领域，除了线性搜索和二分搜索，还会讨论基于树和图的搜索策略。 第二部分：高级数据结构与空间优化 算法的效率往往受限于所使用的数据结构。本部分将超越基础数组和链表，聚焦于更复杂、更高效的结构。 树结构的高级应用： 我们将详细研究二叉搜索树（BST）的性能瓶颈，并引出平衡树的概念。红黑树（Red-Black Trees）和AVL树的维护机制、旋转操作和时间复杂度保证将被细致讲解。此外，B树和B+树在外部存储和数据库索引中的核心作用也将被完整揭示。 散列技术（Hashing）： 本章将全面覆盖散列表的设计、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法），以及完美散列和最小完美散列的前沿探索。对散列函数的设计原则和性能影响进行深入探讨。 堆与优先队列： 除了标准的二叉堆，我们还将引入斐波那契堆（Fibonacci Heaps）及其在Dijkstra算法优化中的关键作用，探讨其摊还分析的复杂性。 图结构深度剖析： 图论是算法的中心舞台。本书将细致讲解邻接矩阵与邻接表的构建与权衡。在图的遍历方面，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用场景和递归/迭代实现将得到充分阐述。 第三部分：经典算法范式与优化策略 算法设计并非一蹴而就，而是依赖于几种成熟的设计范式。本书将用大量篇幅来剖析这些范式，并展示它们如何解决现实世界中的复杂问题。 分治法（Divide and Conquer）： 除了排序，我们还将分析Strassen矩阵乘法等经典案例，并讲解如何使用主定理（Master Theorem）来求解分治算法的递推关系。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 本章将聚焦于局部最优选择如何导向全局最优解的证明技巧，涵盖霍夫曼编码、最小生成树（Prim's 和 Kruskal's 算法）等。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是本书的重点之一。我们将系统梳理DP的核心要素：最优子结构和重叠子问题。从背包问题、最长公共子序列到复杂的编辑距离计算，我们将详细演示自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的实现差异与适用场景。 回溯法与分支限界法： 针对NP难问题（如旅行商问题TSP、N皇后问题），我们将介绍如何使用这些方法进行系统搜索和剪枝优化，以在可接受的时间内找到近似或精确解。 第四部分：高级主题与计算复杂性理论 为了理解算法的极限，我们必须进入计算复杂性理论的核心领域。 图算法的深度扩展： 最短路径问题： 深入分析Dijkstra算法的正确性、Bellman-Ford算法处理负权边的能力，以及Floyd-Warshall算法实现所有点对最短路径的动态规划思想。 网络流： 本章将详细介绍最大流/最小割定理，Ford-Fulkerson方法及其改进（如Edmonds-Karp算法），以及它们在匹配问题中的转化应用。 计算复杂性理论： 我们将清晰界定P类、NP类问题，并深入探讨NP完全性（NP-Completeness）的概念和证明方法（归约）。本书将探讨P $stackrel{?}{=}$ NP问题的研究现状及其对算法设计实践的深远影响。 近似算法与启发式算法： 针对无法在多项式时间内解决的问题，本书将介绍如何设计保证质量的近似算法（如用于集合覆盖问题的贪心近似）以及实用的启发式算法（如遗传算法、模拟退火等）来获得高质量的解。 第五部分：并行化与现代计算中的算法挑战 在多核和分布式计算时代，算法的效率不仅体现在时间复杂度上，更体现在其并行化潜力上。 并行算法设计： 介绍并行RAM模型（PRAM），分析如何重构串行算法以利用并行性，讨论同步与负载均衡的挑战。 在线算法： 针对数据流不断到达、无法预知未来的场景，如缓存替换算法（LRU, LFU）和竞争分析（Competitive Analysis）方法将被详细讲解。 字符串匹配与文本处理： 深入剖析KMP算法、Rabin-Karp算法以及后缀树/后缀数组在高级文本索引和生物信息学中的应用。 目标读者 本书面向计算机科学、软件工程、数据科学及相关专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性提升算法设计和分析能力的软件工程师和研究人员。阅读本书需要具备离散数学和初步的编程基础。通过对本书的学习，读者将能够熟练地分析现有算法的效率，并独立设计出针对复杂问题的、高效且可证明的解决方案。

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这本书的排版和图示给我留下了极其深刻的印象，可以说是教科书级别的典范。很多技术书籍的图表往往显得拥挤或者抽象到让人费解，但这本书的插图设计明显经过了深思熟虑。它们大多采用清晰的线条和合理的色彩对比，用来解释复杂的数据结构操作，比如二叉树的平衡过程或者图的遍历算法，都能做到一目了然。特别是涉及到C++模板元编程或者复杂内存管理概念时，作者没有采用大段晦涩的文字堆砌，而是通过图形化的流程和代码片段的巧妙穿插，将原本头疼的概念变得相对易懂。这种“少即是多”的设计哲学贯穿始终，让我在阅读过程中几乎没有产生“跳过这段，后面再说”的冲动。它不像是那种冷冰冰的技术手册，更像是一位经验丰富的导师，耐心地为你拆解每一个技术难点，确保你真正理解其背后的逻辑，而不是简单地记住语法。对于自学编程的读者来说，这种视觉上的友好度至关重要，它极大地降低了初次接触这些深层概念时的心理门槛。

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这本书在习题和案例设计上的水准，是衡量一本技术书籍是否真正实用的试金石。如果只是理论讲解而缺乏实践驱动，那么知识很容易流于空泛。我期望看到的是那些既能检验对数据结构底层理解，又能考察C++面向对象编程能力的综合性题目。理想情况下，书中会提供一些真实的、贴近工业界的场景，比如构建一个高效的内存池管理器，或者实现一个支持序列化和反序列化的复杂树结构。这些案例不应该是那种简单的“计算斐波那契数列”之类的玩具问题，而应该是需要读者深入思考如何平衡性能、健壮性和代码优雅性的挑战。更重要的是，我希望配套的解答或提示不是直接给出最终代码，而是引导读者思考不同的实现路径及其优缺点。如果这本书在这方面做得足够出色，它将不仅仅是一本学习资料，更会成为一本可以反复研磨的工具书，伴随我的整个职业生涯。

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从语言风格和行文的严谨性来看，作者似乎对C++标准有着非常精深的理解，这使得全书的论述都建立在扎实的语言规范基础之上，避免了依赖于特定编译器或版本的“黑魔法”。例如，在讨论容器适配器或迭代器设计时，它可能严格区分了值语义和引用语义，并在关键点强调了C++11/14/17引入的新特性如何改进了传统的数据结构实现。这种对细节的把握，使得读者在学习过程中能够建立起正确的编程习惯，避免了在实际项目中遇到难以调试的“陷阱”。通篇阅读下来，我能感受到一种行文上的张力——既有学术上的精确性，又不失工程实践中的灵活性。这种平衡，对于掌握一门复杂语言（如C++）的核心技术是至关重要的。总而言之，这本书似乎是为那些不满足于停留在表面调用标准库，而渴望深入理解其背后机制的硬核学习者量身定制的精品之作。

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我特别关注了书中关于设计模式如何应用于数据结构实现的部分，这部分内容无疑是本书的亮点之一。很多教材在讲完链表和栈之后就戛然而止，留给读者自己去思考如何将这些基础模块集成到一个健壮的系统中。而这本书似乎更进一步，它将面向对象的核心——设计模式——无缝地融入到数据结构的实现细节中。我猜想，它可能探讨了如何使用策略模式来统一处理不同类型的容器访问，或者如何运用工厂模式来创建不同粒度的数据节点。这种深度的融合，意味着读者学到的不仅仅是数据结构的“是什么”，更是“如何构建”一个可扩展、可维护的C++库。如果这本书真如我所想的那样，详细阐述了如何用C++的特性（比如虚函数、纯虚函数）来定义规范化的接口，从而实现不同数据结构之间的解耦，那么它对于想要从事大型软件开发和底层系统构建的工程师来说，价值是无可估量的。这已经超越了一般入门或进阶教程的范畴，更像是一部工程实践指南。

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这本书拿到手的时候，光是“面向对象C++数据结构”这个标题就让我眼前一亮。我一直在寻找一本既能深入讲解C++的精髓，又能扎实覆盖经典数据结构的书籍，市面上很多教材要么过于侧重语言特性，对算法和结构讲解浮于表面，要么就是老一套的C风格叙述，完全没有体现出面向对象思想在现代软件工程中的重要性。这本书的封面设计简洁、专业，没有花哨的图表，给人一种务实、严谨的感觉。我特别留意了目录结构，发现它非常清晰地将C++的面向对象范式（如封装、继承、多态）与具体的数据结构（如链表、树、图）有机结合起来。比如，它似乎不是简单地罗列结构定义，而是强调如何用类和抽象数据类型（ADT）的思想来建模现实世界的问题，这正是我所期待的。光是从章节安排来看，就能感受到作者在结构设计上的匠心独运，它似乎在引导读者如何从面向对象的视角去思考和实现高效的数据组织方式，而不是仅仅停留在“会用”的层面，而是要达到“设计”的高度。我迫不及待地翻开了第一章，希望它能带给我全新的学习体验。

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