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出版者:清华大学出版社

作者:徐敬东

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-03-01

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787302034124

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用技术
• 计算机等级考试
• 因特网
• 网络基础
• 办公软件
• 技能认证
• 教材
• 教程
• 信息技术
• 考研帮

好的，这是一本不包含《全国计算机应用技术证书考试因特网教程》内容的图书简介，内容详尽，力求自然流畅： --- 《数据结构与算法：原理、实现与应用详解》 图书简介 内容概述与核心价值 本书旨在为计算机科学及相关领域的学习者和专业人士提供一套系统、深入且极具实践指导意义的数据结构与算法的知识体系。我们深刻理解，无论是操作系统内核的优化、复杂数据库系统的设计，还是高性能网络协议的实现，抑或是前沿的人工智能模型的构建，其底层逻辑都深深植根于对数据如何组织和有效处理的理解之上。因此，本书摒弃了过于侧重特定考试应试技巧的浅层讲解，转而聚焦于核心原理的剖析、经典实现的严谨论证以及在现代计算环境中的实际应用场景。 全书结构清晰，循序渐进，从最基础的元素组织方式入手，逐步过渡到复杂、抽象的高级结构，最终将理论与业界成熟的工程实践紧密结合。我们相信，掌握数据结构与算法，不仅仅是掌握了一堆代码片段，更是培养一种高效、结构化的解决问题的思维模式。 第一部分：基础构建——线性结构的精雕细琢 (约占全书25%) 本部分奠定了整个算法与数据结构学习的基石。我们从最基础的抽象数据类型（ADT）概念出发，详细阐述了数组的内存布局、缓存局部性原理如何影响其性能，并深入探讨了链表（单向、双向、循环）在动态内存管理中的优势与劣势，特别是其在实现内存池和内存碎片整理中的潜在应用。 随后，我们重点解析了栈（Stack）与队列（Queue）的经典应用，例如表达式求值（中缀转后缀、逆波兰表示法）、函数调用栈的工作机制、递归的非递归化实现，以及在操作系统中的任务调度队列模型。特别地，我们用一整章的篇幅深入剖析了双端队列（Deque）及其在滑动窗口最大值问题中的优化作用，这在实时流数据处理中至关重要。 第二部分：非线性结构的深度挖掘 (约占全书35%) 非线性结构是现代计算系统的核心驱动力之一。本部分对树结构进行了详尽的探讨。从最基础的二叉树遍历算法（前序、中序、后序，递归与非递归实现）开始，我们立即转向平衡性至关重要的二叉搜索树（BST）。我们花了大量篇幅来剖析AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与再平衡机制，解释了为何它们能在O(log N)的时间复杂度内保证插入、删除和查找的效率。书中不仅给出了清晰的图示推导，还附带了C++模板和Java泛型实现的详细源码注释。 此外，对B/B+树的讲解绝不流于表面。我们着重分析了它们如何作为关系型数据库（如MySQL InnoDB）的索引结构，解释了磁盘I/O操作的特性如何决定了B树的阶数设计，并对比了它们在范围查询和精确查找中的性能差异。 图论部分，我们系统梳理了图的存储方式（邻接矩阵、邻接表、邻接链表）的选择依据，并对经典算法进行了深入研究：最小生成树（Prim和Kruskal算法的贪心策略与证明）、最短路径（Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd-Warshall的适用场景与负权边处理），以及拓扑排序在项目依赖管理中的实际部署。 第三部分：高效检索与抽象建模 (约占全书25%) 高效的查找是程序性能的关键。本部分详细介绍了散列表（Hash Table）的设计哲学。我们不仅讲解了常见的冲突解决策略——链地址法（Separate Chaining）和开放定址法（Open Addressing，线性探测、二次探测、双重散列），更重要的是，我们深入探讨了哈希函数的设计艺术，如何选择合适的散列函数以最小化聚集现象（Clustering），以及如何在有限空间内实现高效的布隆过滤器（Bloom Filter）用于快速成员测试。 同时，本书也涵盖了堆（Heap）结构，重点分析了最大堆和最小堆如何支撑优先级队列（Priority Queue）。我们展示了如何利用堆结构在O(N log K)时间内实现高效的Top K元素查找，以及它在堆排序中的优越性。 第四部分：算法设计范式与性能分析 (约占全书15%) 本部分将重点从“结构”转向“方法论”。我们系统地介绍了五种核心的算法设计范式： 1. 分治法（Divide and Conquer）：以快速排序和归并排序为例，强调其递归关系的建立。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：分析其局部最优解是否能导向全局最优解的条件（如活动安排问题）。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）：这部分是难点，我们通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，详述了最优子结构和重叠子问题的识别，并讲解了自底向上（Tabulation）与自顶向下（Memoization）的实现差异。 4. 回溯法（Backtracking）：用于解决组合优化问题，如八皇后问题和数独求解。 5. 复杂度分析：严格使用大O、Ω、Θ表示法对上述所有结构的操作时间复杂度进行量化分析，并简要介绍了P、NP问题的基本概念，为读者理解现代计算的局限性奠定基础。 本书特色与读者定位 本书的编写风格严谨且注重工程实践，不涉及具体的网络协议栈实现细节、操作系统进程间通信机制，不包含任何关于证书考试的特定题型解析或应试技巧。 本书面向的对象是： 计算机专业本科高年级及研究生，需要全面掌握课程体系的学生。 软件工程师，希望夯实基础，提升代码质量和系统性能优化的专业人士。 希望深入理解底层原理，而非仅停留在API调用的开发者。 通过本书的学习，读者将能够独立设计和实现高效、健壮的数据处理方案，并具备对现有复杂算法进行批判性分析和改进的能力。 ---

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