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出版者:中国水利水电出版社

作者:骆仕安 方陆明

出品人:

页数:263

译者:

出版时间:2002-8

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787508411811

丛书系列:

图书标签:

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《高级数据结构与算法实践》 —— 深入探索计算思维的基石 导言：超越基础，迈向高效计算 在信息技术飞速发展的今天，软件系统的性能瓶颈往往不再是硬件的限制，而是算法和数据结构的效率问题。本书《高级数据结构与算法实践》旨在为读者提供一套系统、深入且具有高度实践指导意义的知识体系，它不再关注基础编程语言的语法细节，而是将焦点完全置于如何组织信息、如何设计高效的计算流程之上。本书尤其适合那些已经掌握了至少一门主流编程语言（如C++、Java或Python）基础，并渴望将自己的工程能力提升到下一层次的软件工程师、计算机科学专业学生以及算法研究爱好者。 第一部分：基础重构与抽象思维的深化 本部分致力于巩固和深化读者对核心数据结构的理解，但视角将从“如何实现”转变为“为何选择”以及“在何种约束下最优”。 第1章：内存层级结构与缓存优化 我们首先探讨现代计算机体系结构中内存的层次划分（寄存器、L1/L2/L3缓存、主存、磁盘）。这不是纯粹的硬件描述，而是直接与算法设计挂钩。我们将详细分析“局部性原理”（时间局部性和空间局部性）如何影响数组访问、链表遍历以及树的遍历效率。核心内容包括：如何通过改变数据布局（如“节点间距”优化）来最大化缓存命中率，以及理解“假共享”现象对并发算法的影响。本章将使用性能分析工具，展示理论上的$O(N)$操作在不同内存模型下的实际耗时差异。 第2章：动态数组与向量的底层机制 虽然动态数组看似简单，但其底层实现（如C++ `std::vector`或Java `ArrayList`的扩容策略）是高效性设计的经典案例。本章将深入剖析“摊还分析法”，精确计算扩容操作的平均成本。我们将对比固定增量、双倍增长、以及基于对数因子增长策略的优劣，并探讨在需要频繁在头部插入/删除元素时，标准动态数组的局限性，从而自然过渡到下一章介绍的更复杂结构。 第3章：链表的高级应用与变体 本章超越了单向和双向链表的教科书定义。我们将重点研究“跳跃表”（Skip List）作为一种概率性数据结构，如何在保持平均对数时间复杂度的同时，简化了插入和删除操作的实现复杂度，尤其适用于高并发环境。此外，还会讨论环形缓冲区（Circular Buffer）在流数据处理中的应用及其线程安全实现模式。 第二部分：高效组织：树形与图结构 图和树是处理关系数据和分层数据的核心工具。本部分将从理论的深度和应用的广度两个维度进行拓展。 第4章：平衡搜索树的精妙设计 本书将对经典的AVL树和红黑树进行详尽的剖析，重点不在于代码实现（读者应已掌握），而在于证明其平衡机制的稳健性。更重要的是，我们将引入B树及其变体（B+树）。B树是数据库和文件系统的核心，本章将详细解释其“多路搜索树”的特性如何优化磁盘I/O操作，并提供构建具有特定扇区大小适应性的B树的实践指导。 第5章：图算法的深度挖掘 除了标准的Dijkstra和Floyd-Warshall算法，本章将聚焦于需要更复杂预处理和数据结构的图算法。 最小生成树（MST）： 对比Kruskal算法（使用并查集优化）和Prim算法（使用斐波那契堆优化）在不同稀疏度图上的性能表现。 流网络算法： 深度讲解Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的实现，并引入更高效的Edmonds-Karp和Dinic算法，分析它们在最大流/最小割问题中的实际效率提升。 拓扑排序与关键路径分析： 在项目管理和任务依赖调度中的应用。 第6章：高级图遍历与空间划分 本章讨论如何高效地在空间数据中进行查询。我们将介绍K-D树和八叉树（Octree），它们是计算机图形学、地理信息系统（GIS）和碰撞检测的基础。重点分析这些结构如何将$O(N)$的近邻搜索优化为$O(log N)$的平均时间复杂度，并讨论其在数据维度增加时的“维度灾难”问题。 第三部分：算法范式与问题解决策略 本部分侧重于提升读者的算法设计思维，掌握解决复杂问题的通用范式。 第7章：动态规划（DP）的建模艺术 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本书将通过非经典的案例来训练读者的建模能力，例如：背包问题的多维扩展、编辑距离（Levenshtein Distance）的变种（如Needleman-Wunsch用于生物信息学比对），以及状态压缩DP在处理网格或集合覆盖问题时的技巧。重点在于如何精确定义状态转移方程，并利用滚动数组等技术进行空间优化。 第8章：贪心算法的正确使用与反例分析 贪心算法因其简洁性而诱人，但其正确性依赖于“贪心选择性质”和“最优子结构性质”。本章将通过经典案例（如区间调度、霍夫曼编码）来展示其应用，同时提供大量反例，帮助读者识别何时贪心策略会失败，从而避免设计出看似高效但结果错误的算法。 第9章：回溯法、分支限界与NP完备性概述 对于NP问题，精确求解往往需要指数级时间。本章将深入探讨系统搜索算法： 回溯法（Backtracking）： 结合剪枝技术解决八皇后、数独求解等约束满足问题。 分支限界法（Branch and Bound）： 介绍如何使用界限函数来修剪搜索树，有效求解旅行商问题（TSP）或0/1背包问题的精确解。 P vs NP 概述： 对可归约性（Reducibility）和NP完备性问题进行概念性介绍，帮助读者在面对新问题时，能够判断其计算复杂度的理论界限。 第四部分：性能工程与特定领域优化 本部分将算法知识与现代软件工程实践相结合。 第10章：高级排序与并行化潜力 除了快速排序、归并排序和堆排序，本章将讨论基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort），重点分析它们在特定数据分布下（如整数排序）的线性时间优势。更重要的是，我们将探讨如何将这些排序算法的并行化潜力，例如使用并行归并策略。 第11章：字符串匹配与文本处理 研究高效的字符串搜索算法，包括KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的有限自动机视角，以及Rabin-Karp算法的滚动哈希技术。此外，将简要介绍后缀树（Suffix Tree）和Aho-Corasick算法在多模式匹配中的强大能力。 第12章：哈希表的理论极限与实践调优 哈希表的平均$O(1)$性能是其流行的原因，但我们必须理解其最坏情况下的性能退化。本章将对比链式法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）。重点是完美哈希（Perfect Hashing）的构建原理，以及如何设计抗碰撞的哈希函数，特别是在处理非均匀输入时，确保性能的稳定性。 结语：迈向高效架构师 本书的目标是培养读者将“算法思维”内化为解决实际工程问题的核心能力。掌握这些高级结构与算法，意味着您将能够设计出对I/O敏感、内存效率高、并在大规模数据集中仍能保持可预测性能的软件系统。这不仅是学术上的精进，更是成为优秀系统架构师的必经之路。

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