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出版者:清华大学出版社

作者:东方人华

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:2005-1

价格:39.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302100867

丛书系列:

图书标签:

• 软件开发
• 编程
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好的，这是一本名为《深入理解数据结构与算法：C++实现与实战应用》的图书简介，旨在详细阐述其内容，而不涉及您提及的《Visual C.NET Web应用程序设计入门与提高》中的任何主题。 --- 《深入理解数据结构与算法：C++实现与实战应用》 内容详述：构建高效能软件的基石 本书是面向计算机科学、软件工程专业学生以及希望系统提升编程技能的初级至中级开发人员的权威指南。它摒弃了对单一编程语言特性的过度依赖，而是将焦点集中于计算机科学的两个核心支柱：数据结构和算法。通过结合严谨的理论阐述与前沿的C++实现细节，本书旨在帮助读者建立起扎实的底层思维，从而能够设计、分析和实现高性能的计算解决方案。 第一部分：基础夯实与效率分析 (Fundamentals and Efficiency Analysis) 本部分是理解后续复杂结构和算法的前提。我们首先从计算机内存模型和程序执行效率的量化开始。 1. 计算复杂度的数学基础： 深入讲解大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号的精确含义，它们如何描述时间复杂度和空间复杂度。我们将探讨最好情况、最坏情况和平均情况分析的差异，并详细剖析递归算法的Master定理及其应用。 2. C++特性回顾与高效内存管理： 快速回顾C++中的引用、指针、内存栈与堆的机制。重点讲解RAII（Resource Acquisition Is Initialization）原则，智能指针（`std::unique_ptr`, `std::shared_ptr`, `std::weak_ptr`）在避免内存泄漏中的作用，以及如何利用构造函数和析构函数来控制对象的生命周期，为后续自定义数据结构的实现打下坚实的基础。 3. 数组与动态序列： 详述静态数组和动态数组（如`std::vector`）的底层实现原理，包括动态扩容时的内存分配策略和时间代价。对比分析不同情况下使用固定大小数组和动态序列的优劣。 第二部分：核心线性结构与抽象 (Core Linear Structures) 本部分专注于处理有序或顺序数据的基本抽象，这是构建更复杂结构的第一步。 1. 链表家族的精细化设计： 详细对比单向链表、双向链表和循环链表的内部结构。重点剖析它们在插入、删除操作中相对于数组的优势，以及为什么它们在随机访问上性能较差。实现一个健壮的、支持迭代器操作的通用链表类。 2. 栈（Stack）：后进先出（LIFO）： 探讨栈在函数调用机制（调用栈）中的核心作用。通过C++ STL的`std::stack`适配器，深入分析其底层如何封装队列或双端队列。实战应用包括表达式求值、括号匹配和深度优先搜索（DFS）的辅助结构。 3. 队列（Queue）：先进先出（FIFO）： 介绍标准队列、循环队列（Ring Buffer）的实现，以及双端队列（Deque）的灵活性。重点讲解队列在模拟系统调度、广度优先搜索（BFS）中的不可替代性。 第三部分：非线性结构：树与图的深度探索 (Non-linear Structures: Trees and Graphs) 这是全书的技术高潮部分，涵盖了现代计算中最常用和最强大的数据组织方式。 1. 树结构（Trees）： 二叉树与二叉搜索树（BST）： 详细讲解BST的插入、查找、删除操作的递归与迭代实现。深入分析其最坏情况（斜树）导致线性时间复杂度的缺陷。 平衡树的艺术： 重点剖析AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转和重新着色机制。我们将从零开始，详细图解单旋、双旋（左旋/右旋）的每一步操作，确保读者理解它们如何保证操作时间复杂度稳定在 $O(log n)$。 堆（Heap）与优先队列： 阐释二叉堆的结构特性，掌握如何通过“上滤”（Heapify-Up）和“下滤”（Heapify-Down）操作来维持堆属性。介绍堆在实现优先队列以及堆排序算法中的应用。 B树与B+树： 针对数据库和文件系统应用，讲解多路平衡搜索树的结构特性，理解它们如何优化磁盘I/O操作。 2. 图论算法与数据表示 (Graph Algorithms and Representation)： 图的表示法： 详细对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在不同图密度下的优缺点。 图的遍历： 区分并实现广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并分析它们在连通性检测中的应用。 最短路径问题： 深入讲解Dijkstra算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边，检测负环）。对于全源最短路径问题，提供Floyd-Warshall算法的实现与分析。 最小生成树（MST）： 详细演示如何利用Prim算法和Kruskal算法来寻找图的最小代价边集，并对比其在不同图结构下的性能表现。 第四部分：高效查找与集合管理 (Efficient Searching and Set Management) 本部分关注如何快速定位信息和管理集合。 1. 哈希技术（Hashing）： 深入讲解哈希函数的设计原则（如冲突解决、均匀分布）。详细分析开放寻址法（线性探测、二次探测）和链地址法（Separate Chaining）的内部工作机制，并讨论负载因子对性能的影响。 2. 搜索算法进阶： 除了基础的二分查找，我们将探讨插值查找和斐波那契查找。对于有序数组和链表，分析迭代与递归查找的性能差异。 3. 集合与映射（Sets and Maps）： 在STL的背景下，对比基于红黑树实现的`std::map`/`std::set`和基于哈希表实现的`std::unordered_map`/`std::unordered_set`在实际应用中的性能权衡。 第五部分：高级排序与应用实践 (Advanced Sorting and Practical Implementation) 收尾部分将排序算法进行系统化总结，并探讨算法在真实世界中的优化。 1. 高级排序算法： 详尽剖析快速排序（Quick Sort），包括枢轴元（Pivot）选择策略（如随机选择、三数取中法）对最坏情况的规避。实现并分析归并排序（Merge Sort）的稳定性。 2. 线性时间排序： 介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）的原理，重点阐述它们在特定数据约束下如何突破 $O(n log n)$ 的界限。 3. 算法在性能优化中的角色： 最后，本书将通过案例研究（如路由查找、内存块分配模拟、基因序列比对的简化模型），展示如何根据具体问题的约束条件，选择最合适的数据结构和算法组合，从而实现真正的“高性能”软件。 通过本书的学习，读者将不再满足于仅仅调用标准库函数，而是能够深刻理解这些函数背后的计算逻辑，从而在面对复杂工程挑战时，能够从算法层面进行精确、高效的设计与优化。本书的每一章都配有完整的C++源代码实现，所有代码均遵循现代C++标准，并经过严格的性能测试。

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