程序设计的模式语言·卷3 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:Frank Buschmann

出品人:

页数:516

译者:朱志博

出版时间:2005-1-1

价格:64.8

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302099352

丛书系列:

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图书名称：数据结构与算法设计——高效编程的基石 图书简介 本书深入探讨了数据结构与算法设计领域的核心概念、经典实现与前沿应用，旨在为读者构建坚实的计算机科学基础，并培养其解决复杂计算问题的能力。全书内容覆盖面广，理论深度与实践应用并重，力求使读者不仅理解“如何做”，更能洞悉“为何如此做”。 第一部分：基础构建与核心概念 本书伊始，首先对计算机科学中的基础结构和操作进行了严谨的界定与分析。 第一章 抽象数据类型（ADT）与数据表示 本章从理论层面定义了抽象数据类型（ADT）的概念，强调其与底层实现的解耦性。我们详细讨论了ADT的设计原则，包括封装性、稳定性和明确性。随后，本书转向基础数据结构的具体实现： 线性结构回顾： 对数组和链表进行了细致的比较分析，重点阐述了单向链表、双向链表和循环链表的内存布局、插入与删除操作的时间复杂度。特别分析了动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）在自动扩容机制下平均时间复杂度的推导过程。 栈（Stack）与队列（Queue）： 深入探讨了这两种后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）结构的应用场景，如函数调用栈的实现原理、中缀表达式到后缀表达式的转换、迷宫求解中的广度优先搜索（BFS）的队列管理机制。书中提供了基于链表和数组的两种实现方式的完整代码示例，并对比了它们的性能差异。 第二章 复杂度分析与性能评估 本章是理解算法效率的关键。我们详尽地介绍了渐近分析的数学基础： 大O、大Ω和Θ表示法： 严格定义了这些符号的数学含义，并通过实例说明了如何分析递归和迭代算法的最坏情况、最好情况和平均情况时间复杂度。 空间复杂度与最坏情况分析： 除了时间复杂度，本书也重视内存消耗的分析。我们通过实例演示了如何精确计算算法执行过程中的辅助空间需求。 摊还分析（Amortized Analysis）： 针对那些单次操作可能昂贵但序列操作总体高效的算法（如动态数组的扩容），我们引入了势能法等摊还分析技术，以获得更准确的性能评估。 第二部分：非线性数据结构精讲 本书花费大量篇幅系统讲解了非线性结构，这是构建复杂系统和高效检索的基础。 第三章 树结构（Trees）的深度探索 树结构是分层数据组织的典型代表。本章从基础的二叉树概念开始： 遍历方法： 详细讲解前序、中序、后序以及层次遍历的递归和迭代实现，并分析它们在树结构分解中的作用。 二叉搜索树（BST）： 阐述了BST的查找、插入和删除操作的机制。书中重点分析了BST在极端情况下可能退化为链表的性能瓶颈。 平衡树的引入： 为解决BST的性能退化问题，本书深入介绍了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。对于红黑树，我们详细解释了五条性质、旋转操作（左旋、右旋）以及插入和删除后保持平衡的颜色调整规则，提供了详尽的案例推演。 B树与B+树： 侧重于它们在外部存储（如磁盘存储系统和数据库索引）中的应用，解释了多路平衡搜索树的设计思想和节点结构，强调其减少I/O次数的优势。 第四章 堆（Heaps）与优先队列（Priority Queues） 堆被视为实现高效优先级的结构。 二叉堆的实现： 讲解了如何使用数组高效地表示完全二叉树，并重点分析了`heapify`（堆化）过程的时间复杂度。 堆的应用： 深入探讨了如何利用堆实现优先队列，以及如何在$O(N log N)$时间内实现高效的堆排序（Heapsort）算法，并与快速排序和归并排序进行横向比较。 第五章 图结构（Graphs）及其算法 图论是离散数学与计算机科学的交汇点，本书提供了全面的图表示和遍历方法。 图的表示： 详细比较了邻接矩阵、邻接表和关联列表等不同表示方法在稀疏图和稠密图中的优劣。 图的遍历： 区分并详细讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图上的应用，包括连通性判断、拓扑排序等。 最短路径算法： 这是图论应用的核心。本书系统讲解了Dijkstra算法（单源最短路径，非负权），Bellman-Ford算法（可处理负权边），以及Floyd-Warshall算法（多源最短路径）。每种算法都伴有详细的执行步骤和时间复杂度分析。 最小生成树（MST）： 重点介绍Prim算法和Kruskal算法的贪婪策略、实现细节以及它们在网络设计中的实际意义。 第三部分：高效算法设计范式 本部分聚焦于解决问题的通用方法论，即算法设计范式。 第六章 排序算法的综合比较 排序是算法效率的试金石。我们不仅仅是介绍算法，更是比较它们的适用场景。 基础排序： 冒泡、选择、插入排序的实现与复杂度分析。 分治策略： 深入剖析快速排序（Quicksort）的枢轴选择（Pivot Selection）策略对性能的决定性影响，以及归并排序（Mergesort）的稳定性保证。 线性时间排序： 介绍计数排序、基数排序和桶排序，解释了它们在特定数据约束下实现$O(N)$性能的条件。 第七章 递归与分治法（Divide and Conquer） 本章将递归的思想与实际问题相结合。 汉诺塔问题的递归解法演示。 主定理（Master Theorem）： 作为求解分治算法递归关系式的强大工具，本书对其原理和应用进行了详细推导和练习。 Strassen矩阵乘法： 通过一个经典实例，展示了如何通过分治思想突破传统复杂度的限制。 第八章 贪心算法（Greedy Algorithms） 贪心策略的有效性依赖于“贪心选择性质”和“最优子结构”。 经典应用： 霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程、活动选择问题、区间调度问题等，用以阐释何时贪心是正确的选择。 局限性分析： 通过反例说明贪心算法并非万能，并引导读者识别出不适用贪心策略的问题。 第九章 动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。 核心思想： 强调备忘录法（自顶向下）与表格法（自底向上）的对比。 经典问题求解： 详细讲解最长公共子序列（LCS）、背包问题（0/1 Knapsack）以及矩阵链乘法的DP解法。重点在于如何正确定义状态转移方程。 第四部分：高级主题与进阶应用 第十章 查找结构的高级优化 本书探讨了超越基础BST的查找方案。 散列表（Hash Tables）： 详述散列函数的构造原则（如乘法法、除法法），以及解决冲突的四大技术：链地址法（Separate Chaining）、开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。对负载因子和性能衰减进行了量化分析。 平衡搜索树的维护： 除了红黑树，还对2-3树、2-3-4树的结构和维护机制进行了介绍。 第十一章 摊还分析与高级结构 本章聚焦于那些在特定操作序列中表现出卓越性能的结构。 斐波那契堆（Fibonacci Heap）： 介绍其复杂的结构和懒惰评估策略，重点说明其在实现Prim算法和Dijkstra算法的更优渐近时间复杂度（如$O(E + V log V)$）中的关键作用。 第十二章 NP完备性导论 作为对算法理论边界的探索，本章引入了计算复杂性理论的基础。 可判定性与不可判定性： 介绍P类、NP类问题的基本概念。 归约（Reduction）： 解释了如何证明一个问题是NP-Complete，重点分析了著名的可满足性问题（SAT）和图着色问题的NP-Completeness证明思路。 总结 《数据结构与算法设计——高效编程的基石》通过对经典与前沿理论的系统梳理，结合大量的算法剖析和实际代码实现指导，旨在培养读者对计算效率的敏感度。学习本书，读者将掌握从底层数据组织到顶层设计范式的完整工具箱，从而能够设计出更健壮、更高效的软件系统。本书的结构逻辑严密，确保了读者在掌握实用技能的同时，也获得了坚实的计算理论背景。

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这本书的深度和广度实在令人惊叹，仿佛走进了编程思想的迷宫，又像是在阅读一本哲学著作。作者的笔触细腻而又充满了力量，将那些抽象、晦涩的“模式”概念，通过生动的案例和严谨的逻辑，层层剥开，直至其本质。我尤其欣赏作者在讨论不同设计哲学时的那种平衡感，既不偏废任何一种流派，又能清晰地指出它们各自适用的场景和潜在的陷阱。阅读过程中，我时常会停下来，不是因为晦涩难懂，而是因为某个观点突然点亮了我过去在实践中遇到的模糊困惑。例如，关于状态管理的讨论，书中并没有给出“标准答案”，而是引导读者去思考不同模式在特定约束条件下的权衡取舍，这种开放性的引导，远比僵硬的教条更有价值。它迫使读者跳出自己舒适区，去审视自己的代码结构和设计决策，从而提升到更高的抽象层次去理解软件构建的艺术。这本书绝非快餐式的技术手册，它需要你投入时间去消化、去反思，但所获得的回报，是能让你未来十年编程视野都为之一新的思维框架。

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这本书的阅读体验是极具挑战性的，但这种挑战并非源于晦涩的术语堆砌，而是源自其对思维模式的彻底颠覆。我过去遵循的很多“最佳实践”，在这本书的审视下，显得有些刻板和僵化。作者似乎在不断地提醒我们：模式并非一成不变的定律，它们是解决特定历史遗留问题或约束条件的“经验药方”。真正的高手，是懂得何时该使用药方，何时该自己研制新药的。书中对“演化性设计”的论述，尤其让我印象深刻，它承认了软件世界的不确定性，并提供了一整套如何在不牺牲当前稳定性的前提下，为未来变更预留空间的策略。这种前瞻性，是很多强调短期交付的指南中常常缺失的。读完之后，我感觉自己不再是简单地复制粘贴已有的解决方案，而是开始主动地去“设计”那些能优雅应对变化的结构，这无疑是编程技能的一次质的飞跃。

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说实话，初翻这本书时，我差点以为自己拿错了书，这完全不像我预想中那种充斥着代码片段和UML图的传统“模式”书籍。它的叙事方式更像是一场精心编排的剧本，每一个章节的引入都像是一个悬念的铺垫，将读者自然而然地引入到核心概念的探讨之中。作者对语言本身的理解达到了一个近乎诗意的境界，他谈论“结构”时，字里行间流淌出一种对秩序美学的追求。这种美学，体现在对模块间依赖关系的精妙控制，以及对信息流向的优雅重构上。我特别喜欢其中关于“局部性”的章节，它不仅仅是技术上的概念复述，更融入了一种对人类认知负荷的深刻洞察——如何设计出让人脑子能轻松处理的信息块。这本书的排版和语言风格也极具特色，用词考究，逻辑缜密，读起来有一种在品鉴一件手工打磨的精密仪器般的感觉。它教你如何写出“正确的”代码，但更重要的是，它教你如何思考“为什么”要这么写。

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从一个实际操作者的角度来看，这本书对我日常工作的帮助是间接但深远的。它不会告诉你如何快速解决一个NullPointerException，但它会告诉你如何设计出从根本上杜绝这类运行时错误的架构哲学。我发现，自从开始用这本书中提到的视角去审视我的Pull Request后，我不再仅仅关注代码的表面逻辑是否正确，而是开始追问：“这个模块的边界在哪里？它的输入和输出的契约是否足够清晰？如果未来需要替换这个模块，成本有多高？” 这种思维方式的转变，极大地提高了代码的可维护性和团队协作的效率。这本书的语言是严谨的，几乎没有一句废话，每一个句子都承载着沉甸甸的思考。它更像是一份严肃的学术专著，要求读者拿出对待经典文学作品的态度去细细品味，才能真正领悟其中关于构建可持续、可信赖的复杂系统的全部奥义。

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我向来对那些自诩为“圣经”的技术书籍抱持着一种审慎的态度，但这本书却以一种低调而坚实的方式，赢得了我的尊重。它最可贵之处在于，它没有将自己定位为某种特定技术栈的救世主，而是深入到软件构建的底层共性规律之中。书中探讨的许多原则，即便在未来十几年后技术栈发生了翻天覆地的变化，其核心逻辑依然会保持强大的生命力。这就像是学习物理学的基本定律，而不是去记忆某个实验的特定参数。作者在论证过程中大量引用了历史上的设计思想，从早期的系统架构到现代的微服务理念，做了一次跨时代的梳理。这种历史的厚重感，让这本书读起来不仅是知识的积累，更像是一场与编程先驱们的精神对话。它让你明白，我们今天遇到的很多“新问题”，其实不过是旧问题的不同变体，而解决之道，往往隐藏在那些被时间考验过的智慧之中。

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