数据结构与算法入门 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版

作者:王庆瑞

出品人:

页数:138

译者:

出版时间:2000-8

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787030082770

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 入门
• 计算机科学
• 编程
• 学习
• 基础
• 教材
• C++
• Python

算法的精妙与数据组织的艺术：一部面向实践的深度指南 （图书名称：算法精粹与高效数据组织：从理论基石到工程实践） 面向对象： 计算机科学专业的学生、软件工程师、希望系统提升编程能力的自学者，以及对底层系统优化有浓厚兴趣的开发者。 核心定位： 本书旨在提供一个全面、深入且高度实用的视角，探讨现代计算中算法设计、分析以及数据结构的高效组织与应用。我们专注于那些在实际工程中占据核心地位的理论框架和实现技巧，着重于如何将抽象的数学模型转化为高性能、可维护的软件代码。 --- 第一部分：算法的基石与复杂度分析的艺术 本部分是理解任何计算问题的出发点。我们不仅介绍基础的算法范式，更重要的是培养读者对“效率”的深刻洞察力。 第一章：计算模型的再审视与问题抽象 本章将从冯·诺依曼架构出发，重新审视现代计算机的运行机制。我们深入探讨图灵机模型在现代编程中的哲学意义，并重点讨论RAM模型下的时间与空间复杂度的精确定义。 操作的量化： 如何精确计算基本运算（如内存访问、逻辑判断）的成本。 渐进分析的严谨性： 详细剖析$O, Omega, Theta$符号的严格数学定义及其在不同输入规模下的局限性与适用性。 最坏、最好与平均情况分析： 对不同场景下的性能表现进行细致的区分，探讨概率分析在算法评估中的角色。 第二章：排序的深度演进：从简单到最优 排序问题是检验算法功力的试金石。本书不满足于仅描述快速排序或归并排序，而是深入探究其背后的决策树模型和信息论下界。 比较排序的理论极限： 证明基于比较的排序算法的$Omega(N log N)$下界。 线性时间排序的突破： 详细解析计数排序、基数排序和桶排序的工作原理，阐述它们如何通过利用输入数据的特定性质（如整数分布或均匀性）打破对数下界。 原地排序的艺术： 聚焦堆排序（Heapsort）的实现细节，特别是在内存受限环境下的优化技巧。 并行排序的初步探讨： 简要介绍如何在多核架构下设计和分析并行排序算法的初步思想。 第三章：搜索、递归与分治策略的精妙 本章侧重于如何通过结构化的分解来解决复杂问题。 二分搜索的边界条件： 强调在各种边缘情况下（如重复元素、循环数组）如何精确地实现边界查找。 分治法的通用模式： 通过矩阵乘法、最大子数组问题等经典案例，展示分治法如何优雅地将问题规模减半。 主定理的实际应用： 详尽讲解如何使用主定理（Master Theorem）快速求解递归关系式，避免繁琐的迭代展开。 --- 第二部分：核心数据结构的精细化构建与应用 数据结构的选择直接决定了算法的效率。本部分专注于构建那些在工程实践中性能稳定、应用广泛的复杂数据结构。 第四章：线性与非线性集合的优化存储 我们超越数组和链表的表层理解，探讨它们的内存布局和缓存友好性。 动态数组的内存再分配策略： 分析摊还分析（Amortized Analysis）如何证明动态数组操作的平均效率，并对比不同的增长因子（如2倍增长、1.5倍增长）对内存碎片化的影响。 多重链表结构： 介绍如何利用层级链表（如Skip List）实现接近平衡二叉树的查找性能，同时保持更简单的插入和删除操作，特别适用于并发环境。 第五章：树形结构的高级形态：平衡、遍历与映射 树是组织层次性数据的核心。本章聚焦于如何通过自平衡机制确保操作效率。 AVL树与红黑树的深入剖析： 不仅展示旋转操作，更侧重于红黑树如何在实际操作系统和标准库中通过颜色规则保证$O(log N)$的性能保证。详细分析插入和删除过程中的“修复”步骤。 B树与B+树：从磁盘I/O到数据库索引： 强调这些结构是为了优化随机存取存储设备（如硬盘）的访问延迟而设计的。详细解释它们如何通过增加分支因子来减少树高，从而最小化磁盘寻道次数。 堆的构建与优先队列的实现： 探讨二项式堆和斐波那契堆（作为理论上的优化）在特定场景下的应用，并强调标准二叉堆在工程中的实用性。 第六章：图论算法的实用化实现 图结构是建模网络、依赖关系和路径问题的基础。本部分强调算法的可执行性和资源效率。 图的表示：邻接矩阵 vs. 邻接表： 对比两种表示方法在稀疏图和稠密图上的空间和时间复杂度差异，并讨论在不同内存访问模式下的实际性能。 最短路径算法的演变： Dijkstra算法：详细解析其在优先队列（通常使用Fibonacci Heap或标准二叉堆）上的具体实现，以及它对负权边的限制。 Bellman-Ford算法：阐述如何利用其在检测负权环方面的能力，并分析其与Dijkstra算法的效率权衡。 Floyd-Warshall算法：展示动态规划思想在计算所有顶点对之间最短路径中的强大威力。 最小生成树（MST）： 深入比较Prim算法和Kruskal算法的实现细节，并探讨它们在不同图结构上的性能表现。 --- 第三部分：高级算法范式与工程优化 本部分关注那些需要更深层次数学洞察力或特定优化技巧的算法领域。 第七章：动态规划：状态转移的优化艺术 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构的关键。本书强调如何正确地定义状态空间。 背包问题的变体： 详细分析0/1背包、无限制背包和多重背包问题的状态定义和空间优化（滚动数组等技术）。 序列对齐与编辑距离： 使用Levenshtein距离的DP解法，展示其在生物信息学和文本处理中的核心地位。 DP的状态压缩与记忆化搜索： 探讨当状态空间过大时，如何利用位掩码（Bitmask DP）等技术压缩状态维度。 第八章：贪心算法的有效性证明与反例 贪心算法直观且快速，但其正确性并非总能保证。 局部的最优性与全局的最优性： 介绍证明贪心算法有效性的关键方法——交换论证和保持最优子结构的论证。 经典贪心问题： 活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程及其信息论基础。 第九章：散列函数的科学与冲突解决机制 散列是实现近乎$O(1)$查找的关键，但其性能完全依赖于散列函数的质量。 理想散列函数的特性： 探讨均匀性、雪崩效应和计算效率的要求。 冲突解决策略的深度对比： 详细分析链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，如线性探查、二次探查、双重散列）的优缺点，特别是在缓存局部性和集群效应上的表现。 完美散列与最小完美散列： 介绍在静态数据集下如何构造保证无冲突的散列函数。 --- 结语：算法分析的工程视角 本书的终极目标是让读者能够准确判断何时应该选择哪种数据结构和算法，并能高效地实现它们。我们强调的不是算法的炫技，而是其在资源（时间、空间、内存带宽）受限的真实世界中的适用性和优化潜力。每一章的案例分析都将严格遵循从理论推导到代码实现的完整路径，确保读者获得的知识是坚实且可立即应用于生产环境的。

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