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出版者:化学工业出版社

作者:刘玉梅

出品人:

页数:189

译者:

出版时间:2002-7-1

价格:20.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502538187

丛书系列:

图书标签:

• 过程控制
• 自动化
• 化工
• 仪表
• 控制系统
• 工业控制
• PID控制
• MATLAB
• Simulink
• 控制工程

《数据结构与算法精解：从理论到实践》 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数据结构与算法学习路径。它不仅涵盖了计算机科学领域最基础和最重要的理论知识，更侧重于将这些理论应用于实际编程问题和工程实践中的方法。本书适合于计算机科学专业的学生、软件工程师、数据科学家以及任何希望系统性提升编程能力和解决复杂问题能力的专业人士。 第一部分：基础数据结构的构建与分析 本部分从最基本的概念入手，为后续复杂结构奠定坚实的基础。 第一章：线性结构的核心要素 本章深入探讨了数组和链表这两种最基本的线性数据结构。我们不仅会分析其内存布局、时间复杂度和空间复杂度，还会详细剖述动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）的底层实现机制，包括扩容策略和性能权衡。对于链表，我们将区分单向链表、双向链表和循环链表，并重点讲解它们在内存分配和插入/删除操作上的效率差异。此外，本章还将引入稀疏矩阵的存储优化技术，如使用三元组表和十字链表。 第二章：栈与队列的抽象与应用 栈和队列是LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）原则的完美体现。我们将详细介绍如何使用数组和链表来实现这两种抽象数据类型（ADT）。核心内容包括：栈在表达式求值（中缀转后缀/前缀）、函数调用栈（递归与迭代的转换）中的应用；队列在广度优先搜索（BFS）、任务调度和缓冲区管理中的实践案例。本章还将探讨双端队列（Deque）及其在滑动窗口最大值问题中的高效解决方案。 第三章：树结构：层次与高效检索 树是处理非线性数据的关键。本章从基础的树的遍历（前序、中序、后序、层序）开始，逐步深入到二叉搜索树（BST）的构建、查找、插入和删除操作，并详细分析在数据不均匀分布时BST可能退化为链表的问题。随后，本书将重点讲解如何通过平衡树来保证对数时间复杂度的性能保证。这包括AVL树的旋转机制（单旋与双旋）和红黑树（Red-Black Tree）的插入与删除后的颜色调整与重新平衡操作，红黑树作为许多标准库实现（如`std::map`）的基础，其细节值得深入研究。此外，我们还会介绍B树和B+树在磁盘存储系统和数据库索引中的重要地位和结构特性。 第四章：图论基础与遍历算法 图结构是建模现实世界复杂关系的核心工具。本章首先定义了图的表示方法：邻接矩阵和邻接表，并对比它们在不同图密度下的优劣。随后，我们将详尽阐述深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图上的应用，包括连通性检测、拓扑排序（针对有向无环图DAG）等。 第二部分：高级算法与优化策略 本部分聚焦于解决复杂计算问题的核心算法思想，强调效率和优化。 第五章：排序算法的深度剖析 排序是算法的基石。本书将对比分析多种排序算法：冒泡、选择、插入排序的O(n²)特性；快速排序（Quick Sort）的分治策略、枢轴选择对性能的影响，以及其最坏情况的规避；归并排序（Merge Sort）的稳定性与O(n log n)保证；以及堆排序（Heap Sort）利用最大堆或最小堆的原理。最后，将介绍适用于特定场景的排序，如基数排序（Radix Sort）和计数排序（Counting Sort），并讨论稳定性和时间复杂度的严格证明。 第六章：查找、散列与冲突解决 本章探讨如何高效地定位数据。除了二分查找在有序数组中的应用外，核心在于散列表（Hash Table）的设计。我们将详细讲解散列函数的构造原则、不同冲突解决方法（链地址法、开放寻址法：线性探测、二次探测、双重散列）的优缺点和性能影响。同时，本书也会覆盖一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统中的关键作用。 第七章：最短路径与网络流算法 图算法的高级应用。我们将系统性地介绍解决单源最短路径问题的迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm），并分析其在存在负权边时的局限性。随后深入探讨贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford）如何处理负权边，以及弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall）用于计算所有顶点对之间的最短路径。对于网络流问题，本书将侧重讲解最大流/最小割定理，并实现Ford-Fulkerson方法及更高效的Edmonds-Karp算法。 第八章：动态规划与贪心策略 动态规划（DP）和贪心算法是解决最优化问题的两大核心范式。 动态规划： 强调如何识别最优子结构和重叠子问题。通过经典的案例，如斐波那契数列、背包问题（0/1、完全背包）、最长公共子序列（LCS），展示自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的实现技巧，并分析状态转移方程的构建过程。 贪心算法： 讲解其局部最优选择如何导向全局最优解的条件。案例包括霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树（MST）的Prim算法和Kruskal算法，以及区间调度问题。 第三部分：高级主题与实践案例 本部分将算法思想与现代计算的挑战相结合。 第九章：回溯法、分支限界与NP难问题 本章处理需要系统性搜索解空间的复杂问题。详细解析回溯法在八皇后问题、数独求解中的应用。对于分支限界法，我们将展示它如何通过界限函数来剪枝，从而提高搜索效率，尤其适用于旅行商问题（TSP）的近似求解。最后，本书将对P类问题和NP难问题进行清晰的界定，介绍NP完全性概念及其在实际工程中的启示。 第十章：高级主题：字符串匹配与数据压缩 字符串算法的效率至关重要。我们将深入研究KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Rabin-Karp算法，分析它们如何通过预处理或散列技术实现线性时间的字符串查找。此外，本章还将引入Trie（前缀树）在字典实现中的高效性，以及基于游程编码（RLE）和哈希查找的数据压缩基础概念，为理解更复杂的压缩算法（如LZW）打下基础。 附录：复杂度分析与数学基础 附录将回顾必要的数学知识，包括大O、Ω、Θ记号的精确定义、递归关系的求解（主定理 Master Theorem）以及概率分析在平均情况复杂度评估中的作用，确保读者能严格地量化和比较不同算法的性能。 本书结构严谨，理论阐述详尽，配有大量的C++和Python伪代码示例，旨在培养读者不仅“知道”算法，更能“设计”和“实现”高效解决方案的能力。

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初读这本书的章节布局，我立刻感觉到作者在内容编排上花费了极大的心思，它不是简单地堆砌理论，而是以一种“问题导向”的方式展开叙述。比如，在讲解经典 PID 控制器参数整定时，它没有直接抛出Ziegler-Nichols方法，而是先通过一个生动的、虚拟的工业流程（似乎是某种反应釜的温度控制），详细剖析了欠阻尼和超调现象给实际生产带来的困扰，这才引出优化算法的必要性。这种叙事手法极大地增强了阅读的代入感，让枯燥的数学模型变得“有血有肉”。此外，书中对各种经典控制器的局限性分析得非常透彻，坦诚地指出了它们在处理非线性或强耦合系统时的不足，这对于我们这些经常需要处理复杂实际工况的研究人员来说，是极其宝贵的警示。它不仅仅是告诉我们“怎么做”，更重要的是告诉我们“为什么这样做”，以及“什么时候不应该这样做”。

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我发现这本书的参考资料和附录部分做得异常详尽和考究，这通常是衡量一本专业书籍深度的重要标准。它提供的参考文献列表并非简单的文献堆砌，而是清晰地标注了每篇引文对书中某个特定理论或方法的贡献，引导读者进行有针对性的延伸阅读。更值得一提的是，书中关于现代控制理论中“鲁棒性”和“自适应控制”的章节，似乎引用了大量近十年来的顶级期刊论文，这表明作者对该领域的最新进展保持着高度的关注和整合能力。特别是关于H-无穷范数设计方法的阐述，其逻辑链条的完整性让人印象深刻，它不仅展示了如何构建性能指标，更深入剖析了在存在不确定性时如何保证控制系统的稳定性边界。对于需要撰写高水平研究报告或学位论文的人来说，这本书提供的理论框架和前沿视野，无疑是一笔宝贵的精神财富。

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这本书的语言风格非常独特，它不像某些教科书那样板着一副面孔，而是夹杂着一种作者独有的、略带幽默的批判性思维。在讨论到某些历史悠久的控制方法时，作者的措辞显得既尊重历史又保持清醒的审视，比如在评价某些过于简化的线性化模型时，他会用一句形象的比喻来点出其弊端，这种处理方式使得阅读过程轻松不少，也更容易激发读者去质疑和思考既有的规范。更重要的是，书中穿插了大量的历史背景介绍，解释了某个控制算法诞生的时代需求和技术限制，这对于理解其设计哲学至关重要。读起来的感觉更像是一位经验丰富的工程师在旁边耐心为你讲解心得，而不是一份冰冷的说明书，这极大地提升了知识的吸收效率和趣味性。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳的深蓝色调，配上烫金的书名，拿在手里就有一种厚重感和专业感，一看就知道这不是一本泛泛而谈的入门读物。我个人特别喜欢这种注重细节的排版，字体选择清晰易读，行距和字间距的把握恰到好处，即便是长时间阅读那些密集的公式和图表，眼睛也不会感到过分疲劳。从目录上看，它似乎涵盖了控制理论的方方面面，从基础的拉普拉斯变换、传递函数建立，一直到复杂的先进控制策略，内容组织逻辑性极强，仿佛是为那些志在深入研究控制系统设计和优化的人量身定做的工具书。我尤其期待看到其中关于系统辨识和模型预测控制（MPC）部分的深度解析，希望它能提供不同于传统教材的、更贴近工业实际应用的案例分析和算法实现思路。总而言之，仅从外在和初步的目录结构来看，它展现出一种严谨而系统的学术风范，让人对即将展开的阅读之旅充满期待。

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这本书在数学推导的严谨性上达到了很高的水准，但最让我欣赏的是作者处理“理论与实践鸿沟”的方式。很多控制理论的书籍在深入推导后就戛然而止，留给读者一大堆公式却不知如何将其转化为实际可运行的代码或硬件参数。然而，这本书的后半部分似乎专门开辟了一块区域，着重讨论了离散化处理、量化误差、以及实时计算资源的约束对算法性能的影响。我特别关注了其中关于数字信号处理在控制回路中应用的一节，它没有回避采样周期选择、滤波器设计这类“脏活累活”，反而给出了清晰的工程经验法则。对于我正在进行的一个嵌入式系统控制项目而言，这种直接对接工程实际的指导性内容，比纯粹的抽象证明更有价值，它让理论不再是象牙塔里的知识，而是能切实解决问题的工具。

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