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出版者:科学出版社

作者:涂金德 编

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2003-8

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787030120731

丛书系列:

图书标签:

• Delphi
• 编程
• 开发
• 软件开发
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• 程序设计

《数据结构与算法基础》 作者：[此处可填写真实作者姓名] 出版社：[此处可填写真实出版社名称] --- 内容简介 在信息技术飞速发展的今天，无论是软件开发、系统设计还是数据分析，对高效、可靠的计算基础的掌握都至关重要。《数据结构与算法基础》是一本全面而深入地探讨计算机科学核心理论——数据结构和算法的权威教材。本书旨在为读者，无论是计算机科学专业的学生、软件工程师还是希望提升编程技能的技术人员，打下坚实而系统的理论基础和实践能力。 本书严格遵循从抽象概念到具体实现的递进逻辑，力求清晰阐述每种数据结构的设计思想、内在逻辑、优缺点以及适用场景，并辅以详尽的算法分析和实现细节。我们认为，理解“为什么”比单纯记住“怎么做”更为重要，因此，在讲解每项内容时，都会强调其背后的数学原理和计算复杂度分析。 第一部分：基础奠基与线性结构 本书开篇首先回顾了程序设计中的一些基本概念，如时间复杂度和空间复杂度的度量标准——大O表示法，这是后续所有算法效率分析的基石。随后，我们聚焦于最基础且应用最广泛的线性数据结构。 数组（Array）： 我们不仅讨论静态数组的内存布局和随机访问的优势，更深入剖析了动态数组（如可变长度数组）的内部机制，包括其元素的增删操作是如何通过内存重分配和元素平移来实现的，以及这种操作带来的性能开销。 链表（Linked List）： 本部分详细对比了单向链表、双向链表和循环链表的实现方式。重点分析了链表的优势——高效的插入和删除操作，并结合实际应用场景，如内存管理中的空闲块列表，展示其强大的灵活性。 栈（Stack）与队列（Queue）： 作为受限操作的抽象数据类型（ADT），本书从LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）的原则出发，展示了如何使用数组和链表高效地实现这两种结构。栈的应用案例将涵盖表达式的求值（中缀转后缀）、函数调用栈的原理；队列的应用则会深入到操作系统中的进程调度队列和缓冲区管理。 第二部分：非线性结构的深度探索 本部分将视野扩展到更为复杂的非线性数据结构，这些结构是处理复杂关系和层次化数据的关键工具。 树（Tree）： 树结构是本书的重点之一。我们从基础的树的术语（根、节点、度、深度、高度）开始，随后详细讲解了二叉树的遍历方法（前序、中序、后序）及其递归与迭代的实现。重点突出了二叉搜索树（BST）的查找、插入与删除操作，并严谨地分析了其在最坏情况下的性能退化问题。 平衡树的精要： 为了解决BST的性能瓶颈，本书系统地介绍了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的维护机制。AVL树通过旋转操作保持高度平衡的严格性将被详细剖析；而红黑树作为实际应用中更为常见的结构，其五个插入和删除的着色及旋转规则将被配以清晰的图示和步骤推导，确保读者能完全掌握其自平衡的精妙设计。 堆（Heap）： 堆作为一种特殊的完全二叉树，是实现优先级的核心结构。本书讲解了最大堆和最小堆的构造（Build-Heap）过程，以及堆插入（Insert）和堆删除（Extract-Max/Min）的操作，为后续的堆排序和优先队列的实现奠定了基础。 散列表（Hash Table）： 散列表代表了平均时间复杂度趋近于O(1)的查找效率。本书详述了哈希函数的设计原则，包括除法、乘法和平方等常见方法。更重要的是，本书对冲突解决策略进行了详尽的比较和分析，包括链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，如线性探测、二次探测和双重散列），并探讨了负载因子对性能的影响。 图（Graph）： 作为描述对象间复杂关系的终极结构，本书对图进行了全面覆盖。我们阐述了图的两种主要表示方式：邻接矩阵和邻接表，并分析了它们在空间和时间上的权衡。随后，重点讲解了基于图的经典算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理与应用。 第三部分：核心算法与实践应用 理论结构必须通过有效的算法才能发挥威力。本部分聚焦于解决实际问题的核心算法思想。 排序算法的性能对比： 本书对各种主流排序算法进行了深入的比较和实现讲解。包括： 1. 基础排序： 冒泡排序、选择排序和插入排序，用于理解基础操作的复杂度。 2. 分治思想： 快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略和分区操作的优化；归并排序（Merge Sort）的稳定性分析。 3. 堆的应用： 利用堆实现的堆排序（Heap Sort），实现O(N log N)的就地排序。 4. 线性时间排序的探讨： 计数排序、基数排序和桶排序的适用条件和原理。 图算法的专题深入： 图算法是算法设计中最具挑战性也最富成就感的领域之一。 1. 最短路径： 详细讲解了迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）解决单源最短路径问题（无负权边），以及贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）处理包含负权边的图，并能检测负权环。 2. 最小生成树（MST）： 对Prim算法和Kruskal算法的贪心策略进行了严谨的证明和实现分析。 3. 拓扑排序： 在有向无环图（DAG）中的应用，如任务调度和依赖关系处理。 算法设计范式： 本书最后总结了解决复杂问题的核心设计思想： 1. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 证明其局部最优解能导向全局最优解的条件。 2. 动态规划（Dynamic Programming）： 讲解“最优子结构”和“重叠子问题”两大特性，并通过经典的斐波那契数列、背包问题（0/1和完全背包）和最长公共子序列等案例，展示如何构建状态转移方程和自底向上的求解路径。 3. 回溯法与分支限界法： 针对组合优化问题的搜索策略，如八皇后问题和旅行商问题（TSP）的近似求解。 本书特色： 理论与实践并重： 每种数据结构和算法都配有伪代码和至少一种主流编程语言（如C++或Java）的实现示例，帮助读者将理论转化为实际代码。 深入的复杂度分析： 对所有关键操作的时间和空间复杂度进行了严格的数学分析，培养读者对算法效率的敏感度。 丰富案例驱动： 穿插了大量现实世界的应用案例，如数据库索引、网络路由、编译器设计等，使抽象的概念具象化。 清晰的结构和语言： 采用逻辑清晰的章节划分和精确的专业术语，确保即便是初学者也能循序渐进地掌握复杂概念。 掌握《数据结构与算法基础》，即是掌握了构建高效、可扩展软件系统的核心能力。本书将成为您技术学习道路上不可或缺的参考工具书。

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