FrontPage 2000教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:17.0

装帧:

isbn号码:9787801442888

丛书系列:

图书标签:

• FrontPage 2000
• 网页设计
• HTML
• 教程
• 软件操作
• 电脑软件
• 网络技术
• 办公软件
• 入门
• 技术
• 电脑

《深入理解现代数据结构与算法实践》 导言 在信息技术飞速发展的今天，数据结构与算法作为计算机科学的基石，其重要性不言而喻。它们不仅是软件效率和性能的决定性因素，更是解决复杂工程问题的核心工具。本书《深入理解现代数据结构与算法实践》旨在超越基础概念的罗列，将理论深度与前沿实践紧密结合，为读者提供一套系统、深入且极具实战价值的学习路径。我们聚焦于那些在高性能计算、大规模数据处理、人工智能及系统优化中发挥关键作用的现代数据组织方式和高效求解策略。 第一部分：基础范式的巩固与拓展 本部分将首先对经典数据结构进行一次彻底的重构和深化，重点关注其在并发环境和内存层面的优化考量。 第一章：线性结构的动态优化 本章深入探讨了数组与链表的现代应用场景与性能瓶颈。我们不仅会回顾经典的顺序表和链表，更会详细分析动态数组（如`std::vector`的内部实现机制）在高频插入/删除操作下的摊还分析。重点将放在跳表（Skip Lists）的设计思想和在分布式缓存系统中的实际应用，对比其在平均时间复杂度上与平衡树的异同，并详细讲解如何利用随机化技术保证其性能的稳定性。此外，还将介绍双向链表在内存池管理中的高效应用，以及如何通过前向/后向指针的合理布局优化缓存局部性。 第二章：树结构的非平衡态革命 平衡二叉搜索树（BST）是核心，但本章的重点在于突破静态平衡的限制。我们将详尽剖析红黑树（Red-Black Trees）的旋转操作和颜色维护的数学原理，并将其与AVL树进行细致的性能对比（侧重于实际代码中的常数因子）。更进一步，本章将引入B-Tree及其变种B+Tree，重点阐述它们如何针对磁盘I/O进行优化，并分析B+Tree在关系型数据库索引（如MySQL InnoDB）中的核心地位和结构优势。同时，我们会讨论Trie（前缀树）在字符串匹配和IP路由表中的高效实现，以及如何通过Radix Tree进一步压缩稀疏的Trie结构。 第二章的拓展：图论在复杂系统中的建模 图结构是描述关系网络的基石。本章涵盖了从邻接矩阵到邻接表的结构选择，并重点讲解高效的图遍历算法（DFS/BFS）在内存受限环境下的迭代实现。算法部分，我们将深入解析Dijkstra、A寻路算法的优化路径，特别是A算法中启发式函数（Heuristic Function）的设计哲学及其对性能的巨大影响。对于大规模图，最小生成树（MST）的Prim与Kruskal算法的并行化思路将是讨论的重点，同时也会介绍连通分量的Disjoint Set Union (DSU)结构及其路径压缩和按秩合并的精妙之处。 第二部分：高级抽象与性能优化 本部分着眼于处理海量数据和对时间复杂度有极致要求的场景，引入更抽象、更依赖底层硬件特性的数据结构和算法。 第三章：哈希技术的演进与冲突解决 哈希是实现近乎O(1)查找的关键，但本书将深入探讨哈希世界的复杂性。除了经典的链地址法和开放寻址法，我们将重点剖析Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）的工作原理，它如何通过多重哈希函数来保证查找的绝对常数时间复杂度，并讨论其在内存回收和再哈希时的挑战。对于需要范围查询的场景，一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统（如负载均衡和分布式缓存）中的应用将被详细阐述，分析其如何最小化节点增减带来的数据迁移量。 第四章：堆、队列与优先级调度的深度解析 传统的二叉堆（Binary Heap）是优先级队列的标准实现。本章将着重于更适合特定场景的变体：斐波那契堆（Fibonacci Heap）的惰性删除机制如何实现理论上的最优渐进时间复杂度（特别是`decrease-key`操作），并分析其在实际应用中常数因子过大导致的不常用性。此外，二项堆（Binomial Heap）的结构特性及其在Prim算法中的实际性能优势将被对比分析。双端队列（Deque）在滑动窗口最大值问题中的应用，将作为队列结构优化的一个典型案例。 第五章：组合结构与内存友好性 现代CPU性能的瓶颈往往在于内存延迟而非原始计算速度。本章聚焦于如何设计“内存友好”的数据结构。我们将深入研究缓存感知（Cache-aware）的数据布局，例如栈组织结构（Stack Layout）的优势。重点剖析B+Tree家族的LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）结构，这是现代NoSQL数据库（如Cassandra、RocksDB）的核心，它如何通过将所有写入转化为顺序追加（写入放大最小化）来优化SSD性能。同时，讲解跳跃指针（Jump Pointers）在快速跳过冗余路径中的作用。 第三部分：算法范式的实践与前沿趋势 算法不再是孤立存在的，它们与硬件、数据分布紧密相关。本部分探讨现代计算环境下的算法设计哲学。 第六章：动态规划的优化与状态压缩 动态规划（DP）的威力在于消除重复计算。本章将超越简单的斐波那契数列，深入探讨背包问题的多维优化、区间DP的通用模板，以及状态压缩DP在处理具有小规模约束（如旅行商问题TSP的子集表示）时的精妙位运算技巧。我们将详述斜率优化和凸包优化如何将DP的时间复杂度从$O(N^2)$降至$O(N log N)$，这是解决许多优化问题中的“核武器”。 第七章：递归的回归：分治法与并行计算 分治法（Divide and Conquer）是并行化的天然温床。本章将重点分析快速排序（Quick Sort）的随机化选择枢轴策略如何规避最坏情况，以及归并排序（Merge Sort）在并行环境下的优越性。更重要的是，我们将探讨Strassen矩阵乘法的递归思想如何挑战$O(N^3)$的传统复杂度，并分析其在超大矩阵计算中的实际收益。本章也将介绍分治并行化的设计模式，适用于需要处理大范围数据集（如大规模图像处理或信号分析）的场景。 第八章：近似算法与大规模数据的取舍 面对无法在合理时间内求解的问题（NP-Hard），近似算法成为现实世界的选择。本章将探讨贪心算法的设计原则（如霍夫曼编码）及其何时能保证最优解。对于更难的问题，我们将介绍集合覆盖问题的Greedy近似算法，以及旅行商问题（TSP）中Christofides算法的性能保证。最后，会简要介绍概率数据结构（Probabilistic Data Structures）如Bloom Filter和HyperLogLog，它们如何在牺牲极小精度的情况下，实现极高的时间和空间效率，这在网络监控和去重任务中至关重要。 结论 《深入理解现代数据结构与算法实践》期望读者在完成本书后，能够摆脱“套用模板”的思维定式，能够根据具体的硬件约束、数据规模和性能目标，设计和推导出最合适的解决方案。本书强调的不是记住特定代码实现，而是掌握设计原理、渐进分析和底层优化的思维闭环。掌握这些知识，方能在面对未来不断演进的计算挑战时，立于不败之地。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆