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出版者:清华大学出版社

作者:瓮正科

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-3

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787302042532

丛书系列:

图书标签:

• 计算机维护
• 电脑维修
• 硬件维护
• 软件维护
• 故障排除
• 电脑保养
• IT技术
• 计算机基础
• 网络维护
• 系统维护

好的，以下是关于一本名为《数据结构与算法设计》的图书的详细简介，该书内容与《计算机维护技术》无关： --- 《数据结构与算法设计：理论、实践与前沿探索》 图书简介 本书是一部全面深入探讨数据结构与算法设计核心理论、实用技术以及前沿应用的高级教材与参考手册。它旨在为计算机科学、软件工程、人工智能以及相关领域的学生、工程师和研究人员提供坚实的理论基础和丰富的实践指导，助力读者构建高效、可靠且可扩展的计算系统。 在当今信息爆炸的时代，数据处理能力已成为衡量软件系统性能的关键指标。高效的数据结构是组织和存储信息的蓝图，而精妙的算法则是实现计算逻辑的步骤。本书精心构建了一个从基础概念到复杂应用的全景图，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 第一部分：理论基石与抽象数据类型（ADT） 本书的开篇部分聚焦于构建坚实的理论基础。我们从最基本的计算模型和复杂性分析入手，详细阐述了时间复杂度和空间复杂度（大O、Ω、Θ符号）的严谨定义与计算方法。这不是简单的数学公式堆砌，而是通过大量的实例，教会读者如何对算法的性能进行渐进分析和精确预测。 随后，我们将深入剖析抽象数据类型（ADT）的概念，这是连接数学模型与具体实现的桥梁。核心内容包括： 线性结构精讲： 数组（Array）、链表（Linked List，包括单向、双向和循环链表）。我们不仅讨论基本的插入、删除操作，还深入分析了在不同内存模型下链表的缓存友好性问题。 栈（Stack）与队列（Queue）： 强调其后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的约束特性，并展示它们在表达式求值、递归模拟、任务调度中的经典应用。 特殊线性结构： 如双端队列（Deque）和优先队列（Priority Queue），特别是基于堆（Heap）实现的优先队列，详细剖析了二叉堆的构建、调整过程及其在Dijkstra算法中的关键作用。 第二部分：非线性结构的深度剖析 非线性结构是处理复杂关系和实现高效查找的关键。本书将花费大量篇幅，系统地介绍和比较各类非线性数据结构： 1. 树（Trees） 树结构是本书的重点之一。我们从基础的多叉树和二叉树概念出发，逐步深入到二叉搜索树（BST）的平衡性挑战。 平衡搜索树详解： 我们详尽地介绍了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转、着色与再平衡机制。对于红黑树，本书提供了其维护性质的详细算法步骤，并从概率论角度解释了其保证$O(log n)$查找效率的内在机理。 B树与B+树： 专门章节讲解了这些结构在磁盘I/O效率优化中的重要性，是理解数据库索引实现机制的必经之路。 堆与堆排序： 再次聚焦堆结构，并展示如何利用堆的特性实现高效的堆排序算法，并与快速排序、归并排序进行性能和稳定性的对比。 2. 图论基础与应用 图结构是刻画网络和关系的最有力工具。本书采用邻接矩阵和邻接表两种主要表示法，并系统地探讨了图的遍历算法： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）： 不仅是遍历，更深层次地探讨它们在连通分量识别、拓扑排序（Topological Sort）中的应用。 最短路径算法： 全面覆盖Dijkstra算法（单源最短路）、Bellman-Ford算法（处理负权边）以及Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路），并分析其适用场景和性能瓶颈。 最小生成树（MST）： 详述Prim算法和Kruskal算法的实现细节，并强调它们在网络设计和资源分配问题中的价值。 第三部分：算法设计范式与技巧 数据结构提供了“容器”，而算法设计范式则提供了“操作方法”。本部分是本书的实践核心，旨在培养读者的算法思维。 1. 分治法（Divide and Conquer） 深入剖析快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的实现细节，尤其关注快速排序中的枢轴选择策略（Pivot Selection）及其对最坏情况的影响。我们还将分治法应用于经典问题，如“最大子数组和”问题。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms） 讲解贪心选择性质的判断标准，并通过霍夫曼编码（Huffman Coding）、活动安排问题等经典案例，展示如何通过局部最优选择达到全局最优。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP） DP是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本书采用自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种方法，系统地解析了背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等核心DP模型，强调状态定义与转移方程的建立过程。 4. 搜索与回溯（Backtracking） 重点讲解回溯法在组合优化问题中的应用，如八皇后问题、数独求解等，并阐述如何通过剪枝（Pruning）技术优化搜索空间。 第四部分：高级主题与前沿探索 为满足专业读者的需求，本书的最后部分触及了更尖端和专业的领域： 哈希技术与冲突解决： 详细介绍开放寻址法和链地址法，并探讨一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统中的应用。 字符串匹配算法： 涵盖朴素算法、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法以及Rabin-Karp算法，对比它们在文本处理中的效率差异。 摊还分析（Amortized Analysis）： 引入该分析方法，用于评估那些在某些操作上开销极大，但在序列操作上平均成本很低的动态数据结构（如动态数组的扩容）。 计算几何基础： 简要介绍凸包（Convex Hull）等基础算法，为理解更复杂的空间数据结构做铺垫。 读者对象与特色 本书的结构严谨，内容详实，既可作为高等院校计算机专业本科生和研究生的核心教材，也可作为软件架构师、算法工程师和系统开发者提升内功、解决性能瓶颈的权威参考书。每章后附有大量的编程练习和算法设计挑战，鼓励读者动手实现，并将理论知识转化为实际的编码能力。书中所有算法均以伪代码和主流编程语言（如Java或Python）的代码片段进行辅助说明，力求理论与实践的完美结合。 通过系统学习本书内容，读者将能熟练运用合适的数据结构来组织信息，设计出具有最优渐近性能的算法，从而在构建高性能、高可维护性的软件系统中占据主导地位。 ---

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