Turbo Pascal程序設計基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:湖南人民齣版社

作者:劉海濤

出品人:

頁數:308

译者:

出版時間:2000-4-1

價格:26.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787302009924

叢書系列:

圖書標籤:

• Turbo Pascal
• Pascal
• 程序設計
• 基礎
• 計算機科學
• 編程入門
• 經典教材
• 算法
• 數據結構
• 教學
• 80年代

《數據結構與算法精講》圖書簡介 內容提要： 本書旨在深入探討計算機科學的核心基石——數據結構與算法。全書結構清晰，內容涵蓋瞭從基礎概念到高級實現的完整體係，力求為讀者提供一個既紮實又前沿的學習路徑。我們避免瞭對任何特定編程語言的過度依賴，而是專注於算法思想的本質、數據結構的設計原理及其背後的數學邏輯。本書適閤所有緻力於提升編程能力、準備專業技術麵試，或希望深入理解程序效率與優化原理的計算機科學學生、軟件工程師和技術愛好者。 --- 第一部分：基礎理論與計算模型 本部分為後續深入學習奠定堅實的理論基礎，重點解析瞭分析算法效率所必需的數學工具和計算模型。 第一章：算法分析的基石 計算模型探析： 詳細介紹瞭圖靈機模型（作為理論極限的代錶）和隨機存取機器模型（RAM，作為現代計算的實踐基礎）。對比瞭不同模型的優缺點及其對算法復雜度的影響。 漸近分析的藝術： 深入剖析大O符號 ($ ext{O}$)、大Omega符號 ($Omega$) 和大Theta符號 ($Theta$) 的嚴格數學定義。通過豐富的案例演示如何精確推導算法的最壞情況、最好情況和平均情況復雜度。特彆強調瞭“常數因子”在實際工程中的重要性，盡管它們在漸近分析中被忽略。 遞歸的藝術與主定理： 詳細講解瞭如何將復雜問題分解為遞歸子問題。重點闡述瞭主定理（Master Theorem）的推導過程及其在解決分治算法（如歸並排序、快速排序）時的應用。此外，還介紹瞭遞歸樹方法，作為理解復雜度的直觀工具。 第二章：綫性結構：數組與鏈錶的深度剖析 動態數組的實現與陷阱： 不僅討論瞭靜態數組的內存布局，還深入分析瞭動態數組（可變長數組）在內存分配、容量管理和擴容操作中的時間復雜度。揭示瞭“均攤分析”的數學原理，解釋為何看似昂貴的擴容操作在長期來看依然高效。 單嚮、雙嚮及循環鏈錶的結構與操作： 比較瞭鏈錶相對於數組在插入和刪除操作上的優勢，並分析瞭其在內存局部性上的劣勢。深入探討瞭哨兵節點（Sentinel Nodes）在簡化邊界條件處理中的作用。 多維數組與內存布局： 探討瞭行主序和列主序在不同編程環境中的差異，以及這種布局如何影響緩存命中率和算法性能。 --- 第二部分：核心數據結構與抽象 本部分專注於構建和操作各種抽象數據類型（ADT），這是實現高效軟件係統的關鍵。 第三章：棧與隊列的精妙應用 棧（Stack）： 闡述瞭後進先齣（LIFO）的特性及其在函數調用棧、錶達式求值（中綴轉後綴/前綴）中的核心地位。展示瞭如何使用棧實現遞歸算法的迭代版本。 隊列（Queue）： 討論先進先齣（FIFO）的特性，重點分析瞭循環隊列（Circular Queue）在固定大小內存池中的高效實現，以及雙端隊列（Deque）的通用性。 應用案例： 詳細分析瞭如何使用棧來檢測括號匹配和實現深度優先搜索（DFS）的迭代版本。 第四章：樹形結構：組織層次數據的藝術 二叉樹的遍曆與錶示： 詳盡講解瞭前序、中序、後序遍曆的算法及其在重建樹結構中的關鍵作用。 二叉搜索樹（BST）： 討論瞭標準BST的插入、查找和刪除操作。深入分析瞭在隨機數據和有序數據輸入下，BST可能退化成鏈錶，導緻性能下降到 $ ext{O}(n)$ 的問題。 平衡搜索樹（AVL與紅黑樹導論）： 引入瞭保持樹高對數復雜度的必要性。對AVL樹的鏇轉操作（單鏇和雙鏇）進行瞭詳盡的圖解和步驟分析。同時，對紅黑樹（Red-Black Tree）的五條性質進行瞭嚴謹的數學闡述，解釋瞭其通過顔色標記實現近乎完美的平衡。 B樹與B+樹（數據庫索引的基石）： 針對外部存儲（磁盤I/O）的需求，詳細介紹瞭B樹的結構特性，強調其低矮的結構如何最大限度地減少磁盤訪問次數。B+樹作為其在數據庫中的優化變體，其葉子節點鏈錶的優勢也被詳細剖析。 第五章：堆結構與優先隊列 二叉堆的構建與維護： 重點講解瞭如何使用數組高效地實現二叉堆。詳細描述瞭 `Heapify`（堆化）操作的原理及其在綫性時間內構建堆的效率。 優先隊列的實現與操作： 展示瞭如何基於二叉堆實現高效的優先隊列，確保 `Insert` 和 `ExtractMax/Min` 操作均在 $ ext{O}(log n)$ 時間內完成。 高級堆結構： 簡要介紹並對比瞭斐波那契堆（Fibonacci Heap）和二項堆（Binomial Heap）在某些特定算法（如Dijkstra算法優化）中，提供更優的攤還復雜度分析的潛力。 --- 第三部分：高級結構與映射技術 本部分側重於處理復雜關係和快速查找問題的結構。 第六章：散列錶（哈希錶）的衝突解決 哈希函數的設計哲學： 探討瞭構造優秀哈希函數的關鍵原則（均勻分布、雪崩效應）。分析瞭模運算、乘法法以及通用哈希傢族。 衝突處理策略： 詳盡對比瞭鏈式法（Separate Chaining）與開放尋址法（Open Addressing，包括綫性探查、二次探查和雙重哈希）。重點分析瞭開放尋址法中可能齣現的聚集（Clustering）問題及其解決方案。 性能分析： 引入負載因子（Load Factor）的概念，嚴格推導瞭在不同衝突解決策略下，查找和插入操作的平均時間復雜度。 第七章：圖論基礎與遍曆算法 圖的錶示： 詳細比較瞭鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List）在空間和時間效率上的取捨，並探討瞭在稀疏圖和稠密圖中的應用場景。 圖的遍曆： 深入講解瞭廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）的實現細節，包括如何使用輔助數據結構（如棧、隊列或顔色標記）來跟蹤訪問狀態。 拓撲排序： 闡述瞭如何利用Kahn算法（基於入度）或DFS算法實現有嚮無環圖（DAG）的拓撲排序，及其在任務調度中的應用。 第八章：最短路徑與最小生成樹 單源最短路徑： 詳細推導並分析瞭迪傑斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm），特彆是當使用優先隊列優化後，其復雜度如何從 $ ext{O}(V^2)$ 降低到 $ ext{O}(E log V)$。隨後，對存在負權邊的貝爾曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）進行瞭嚴謹的鬆弛操作分析，並說明瞭如何利用該算法檢測負權環。 全源最短路徑： 深入講解瞭Floyd-Warshall算法的動態規劃思想，及其在計算所有頂點對之間最短路徑中的簡潔性。 最小生成樹（MST）： 詳細介紹瞭普裏姆算法（Prim's Algorithm）和剋魯斯卡爾算法（Kruskal's Algorithm）的貪心策略。特彆強調瞭剋魯斯卡爾算法中對並查集（Disjoint Set Union, DSU）高效實現的需求，並分析瞭DSU的路徑壓縮和按秩閤並帶來的近乎常數時間的性能提升。 --- 第四部分：高級算法範式與技術 本部分探討解決復雜問題的通用方法論。 第九章：動態規劃（DP）的精髓 最優子結構與重疊子問題： 明確界定動態規劃適用的兩大前提。 自底嚮上與自頂嚮下（含記憶化）： 對比瞭兩種實現方法，並強調瞭狀態轉移方程的建立是DP的核心。 經典問題剖析： 選取瞭背包問題（0/1和完全背包）、最長公共子序列（LCS）和矩陣鏈乘法作為核心案例，展示狀態定義、初始化和轉移方程的構建過程。 第十章：貪心算法的正確應用 貪心選擇性質的證明： 強調瞭並非所有問題都適用貪心策略，重點在於如何證明“局部最優解能導嚮全局最優解”。 案例分析： 討論瞭區間調度問題、霍夫曼編碼（Huffman Coding）作為貪心算法的成功典範。 第十一章：搜索與迴溯 深度優先搜索（DFS）與迴溯法： 將DFS框架擴展到解決約束滿足問題。通過N皇後問題和數獨求解等實例，演示瞭剪枝（Pruning）技術如何大幅減少搜索空間。 分支限界法（Branch and Bound）： 引入界限函數（Bounding Function）的概念，用於評估當前分支的潛力，從而避免不必要的深度搜索，主要應用於優化問題。 --- 結語 本書的結構設計旨在引導讀者建立起清晰的算法思維框架，理解不同數據結構的適用場景和性能權衡。掌握這些核心概念，不僅能幫助您編寫齣更健壯、更快速的程序，更是邁嚮高級軟件設計和係統優化領域的必備階梯。我們鼓勵讀者在閱讀理論的同時，動手實現這些結構和算法，通過實踐來深化對計算效率的理解。

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