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出版者:中国水利水电出版社

作者:全国计算机等级考试试题研究组编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-3

价格:12.0

装帧:平装

isbn号码:9787508414225

丛书系列:

图书标签:

• QBASIC
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《数据结构与算法解析》 本书深入探讨了计算机科学的核心基石——数据结构与算法。不同于侧重特定编程语言语法的教学书籍，《数据结构与算法解析》将重点放在概念的理解、逻辑的构建以及效率的分析上。本书旨在培养读者从底层原理出发解决复杂计算问题的能力，为构建高性能、可扩展的软件系统打下坚实的基础。 全书结构严谨，内容覆盖面广，从最基础的线性结构到复杂的高级结构，再到各种经典排序与查找算法，无不进行了详尽的阐述和严谨的数学分析。 --- 第一部分：基础与抽象数据类型 本部分首先建立起读者对计算思维的整体认识，强调抽象数据类型（ADT）的设计思想，即关注“做什么”而非“如何做”。 第1章：计算思维与复杂度理论基础 本章首先介绍了算法的定义、特性以及在软件工程中的重要性。随后，重点讲解了算法分析的数学工具。我们引入了渐近分析法，详细阐述了大O表示法 ($ ext{O}$)、Ω表示法 ($Omega$)和$Theta$表示法 ($Theta$)的精确含义及其在不同输入规模下衡量算法性能的意义。通过对常数时间、对数时间、线性时间、线性对数时间和平方时间等常见时间复杂度的实例分析，帮助读者建立起对性能的直观感受。此外，还初步探讨了最坏情况、最好情况和平均情况复杂度的区别。 第2章：线性数据结构的实现与应用 本章系统地介绍了数组和链表两大基础线性结构。 数组（Array）： 讨论其静态分配与动态伸缩的优缺点，特别关注随机访问的效率。 链表（Linked List）： 深入分析单链表、双向链表和循环链表的结构差异及其在插入、删除操作上的优势。重点分析了链表在内存分配和缓存友好性方面的表现。 栈（Stack）： 以“后进先出”（LIFO）原则为核心，详细介绍了栈在函数调用、表达式求值（如中缀转后缀/前缀）和递归深度管理中的应用。 队列（Queue）： 阐述“先进先出”（FIFO）原则，涵盖普通队列、循环队列和优先队列（作为后续章节的铺垫）的实现细节，并探讨其在任务调度和缓冲管理中的作用。 --- 第二部分：非线性数据结构的精妙设计 本部分转向处理更复杂的数据关系，重点介绍树形结构和图结构，这些结构是现代数据库、文件系统和网络路由算法的基础。 第3章：树（Tree）结构详解 树结构是层次化数据的理想模型。本章首先从二叉树的基本概念入手，包括遍历算法（前序、中序、后序）的递归与非递归实现。 二叉查找树（BST）： 详细剖析了BST的查找、插入和删除操作，并推导出其在极端情况下可能退化为链表的性能问题。 平衡树的引入： 针对BST的性能缺陷，本章引入了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。对红黑树的五条性质进行了严格的数学证明和结构剖析，重点讲解了旋转（左旋、右旋）操作如何保证树的对数高度，从而确保所有基本操作的时间复杂度稳定在 $ ext{O}(log n)$。 B树与B+树： 结合外部存储的特点，深入分析了B树在数据库索引（如MySQL的InnoDB引擎）中的应用，解释了为什么它们是磁盘I/O效率的优化者。 第4章：堆（Heap）与优先队列的实现 堆是一种特殊的完全二叉树，是实现高效优先级的关键。本章讲解了最大堆和最小堆的构建（Build-Heap），以及插入（Insert）和删除最大/最小元素（Extract-Max/Min）的操作过程。重点介绍了堆排序（Heap Sort）的完整流程及其线性对数时间复杂度，并将其与快速排序和归并排序进行性能对比。 第5章：图（Graph）的表示与遍历 图论是离散数学与计算机科学交叉的核心。本章首先定义了图的各种类型（有向图、无向图、带权图等）。 图的表示法： 详细对比了邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在空间占用和操作效率上的权衡。 图的遍历算法： 深入分析了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理、递归/迭代实现，并讨论它们在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 --- 第三部分：高级图算法与搜索优化 本部分专注于利用图结构解决路径寻找、网络流等复杂优化问题。 第6章：最短路径问题 本章聚焦于寻找图中两点间或所有点间的最短路径。 单源最短路径： 详细讲解了迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）的贪心策略和使用优先队列的优化实现。随后，针对存在负权边的场景，分析了贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）的工作原理及其检测负权环的能力。 所有对最短路径： 讲解Floyd-Warshall算法，利用动态规划的思想解决任意两点间的最短路径问题，并分析其 $ ext{O}(n^3)$ 的时间复杂度。 第7章：最小生成树（MST） 本章解决构建连通图的最小代价边集问题。深入分析了两种经典的贪心算法： Prim算法： 从单个顶点出发逐步扩展最小代价的树。 Kruskal算法： 采用边的贪心策略，重点介绍了并查集（Disjoint Set Union, DSU）这一高效数据结构，讲解了路径压缩和按秩合并技术如何使操作趋近于常数时间。 第8章：高级主题：流、匹配与NP问题 本章作为高级算法的引子，对前沿领域进行简要介绍。 最大流与最小割： 阐述了Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的迭代思想，并简要介绍Edmonds-Karp算法。 NP完备性导论： 首次引入计算复杂度的概念，解释了P类、NP类问题以及归约（Reduction）的概念，为读者理解计算的本质限制提供了理论框架。 --- 第四部分：经典搜索、递归与动态规划 本部分强调算法设计范式的运用，特别是如何通过系统化的方法设计出高效的解决方案。 第9章：搜索与回溯法 本章系统化了在状态空间中进行搜索的方法。 回溯法（Backtracking）： 讲解其系统性地搜索所有可能解的框架，通过剪枝（Pruning）优化效率。详细分析了八皇后问题和迷宫路径求解等经典案例。 分支限界法（Branch and Bound）： 作为回溯法的优化形式，讲解了如何使用界限函数来提前放弃次优子树的搜索，常见于旅行商问题（TSP）的近似求解。 第10章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 本章是算法设计艺术的集中体现。动态规划强调“最优子结构”和“重叠子问题”。 基本思想： 详细区分记忆化搜索（自顶向下）和表格填充（自底向上）两种实现方式。 经典DP问题解析： 详细剖析了斐波那契数列、背包问题（0/1背包与完全背包）、最长公共子序列（LCS）以及矩阵链乘法的DP状态定义、转移方程推导与空间优化技术。 --- 总结与展望 本书不依赖于任何特定语言的语法特性来解释算法，而是采用伪代码和清晰的数学描述来确保概念的普适性。每一章的结尾都附有针对性的思考题和编程挑战，鼓励读者将理论知识转化为实际的编程实现能力。通过阅读本书，读者将掌握一套强大的工具箱，能够分析和设计出在时间与空间复杂度上都具有竞争力的解决方案。

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这本书的排版和字体选择，给我的感觉是相当“朴实无华”，没有任何花哨的颜色或图表来分散注意力，通篇都是黑白文字和固定宽度的代码块。这种极简主义的风格，反而让我的注意力能完全集中在代码逻辑本身。我发现它在处理错误和调试（Debugging）的部分讲解得尤为到位，它不是简单地列出常见的错误代码，而是深入探讨了不同类型的逻辑错误是如何在程序执行过程中埋下伏笔的，并提供了一套系统性的排查思路。例如，作者反复强调在编写大型程序时，必须养成“即时验证”的习惯，即使是小功能的实现也要立刻编译运行，观察其行为。我尝试用书中的方法去解决我目前遇到的一个复杂判断逻辑错误，果然，通过作者指导的“单步跟踪法”，我很快定位到了问题所在，这比我以往那种盲目修改代码的效率高了不止一个数量级。尽管这本书没有提供任何在线资源链接或配套软件，但它对编程思维的训练，远胜过任何提供即时解决方案的在线教程。它教你的是如何成为一个“自给自足”的程序员。

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这本书最让我印象深刻的是它对程序效率的执着探讨。在讲解数据结构时，它几乎是强迫读者去思考不同实现方式在运行时间上的差异，即便是对一个简单的列表查找操作，作者也要对比线性搜索和二分查找在不同数据集规模下的性能表现，并辅以详细的数学模型推导。这种对“计算复杂性”的早期启蒙教育，对我的影响是深远的。我发现，这本书虽然没有直接提及现代的算法分析工具，但它所建立的思维模式，让我能自动地对任何新接触的程序片段进行效率评估。此外，书中对“代码可读性”的论述也颇具前瞻性，它强调即便是机器能理解的代码，也必须为未来维护的人类编写，这在当时可能还是一个相对新的概念。总而言之，它更像是一本关于“如何思考计算问题”的底层哲学书籍，而不是一本关于“如何快速编写特定程序”的实用手册。阅读它，需要放下对快速产出的期望，转而拥抱对底层原理的深刻理解，这是一种“慢工出细活”的收获。

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这本书的装帧设计相当复古，拿到手里很有那种老式计算机编程书籍的质感，封面设计简约，印着一些似乎是早期计算机代码的片段，让我这个刚接触编程的新手感到既神秘又亲切。我本来是想找一本能快速上手、现代感强一点的教程，但翻开目录后，发现它似乎更侧重于对编程基础概念的深度挖掘，而不是追逐最新的编程语言特性。里面对变量类型、流程控制的讲解非常细致，几乎是手把手地带着你理解“为什么”要这么写，而不是简单地告诉你“怎么”写。举个例子，它花了好大篇幅来解释循环结构中迭代器变化对内存占用的微小影响，这种对底层逻辑的关注，在我看来是非常宝贵的。虽然书中的例子大多基于那个年代的计算环境，缺乏图形化界面或网络编程的内容，但那种扎实的理论基础，让我对后来的学习，无论是转向Python还是Java，都建立起了一个非常坚固的框架。我个人觉得，如果学习者是想真正理解计算机是如何一步一步执行指令的，这本书提供的视角是无可替代的，它更像是一本编程思想的入门指南，而不是速成手册。只是对于追求效率的读者来说，阅读起来可能需要极大的耐心，因为它不提供快捷方式。

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我抱着一种怀旧的心态翻阅了这本书的内部结构，发现它在逻辑组织上有着教科书般的严谨性。每一章的过渡都衔接得天衣无缝，从最基础的输入输出操作，到数组和子程序的构建，其难度爬升曲线非常平稳，基本没有出现让人措手不及的陡峭弯道。我特别欣赏作者在讲解函数调用栈和内存地址概念时所采用的比喻，那些比喻虽然朴实，但极其有效地帮助我这个文科背景的读者，将抽象的计算机运作过程具象化了。不过，必须指出，全书的案例都显得有些“古典”，比如计算斐波那契数列、简单的文本处理等，这使得读者很难立即将其应用到实际的现代项目开发中去，多少需要一些二次思考和转化。对于急于构建网站或开发APP的读者来说，这本书可能显得过于“慢热”。我花了大量时间研究其中关于字符串处理的章节，它展示了如何通过指针和内存偏移（尽管是用高级语言的伪装形式）来操作字符序列，这种对细节的打磨，在现在很多高级语言封装得很好的环境下，已经很难找到了。这本书迫使你回到最基本的操作层面去思考问题，这是一种挑战，也是一种馈赠。

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老实说，我最初是被这本书封面上那种历史感吸引的，但阅读体验上，我感觉它更像是一份严谨的学术资料而非轻松的编程读物。它的语言风格非常正式、学术化，很少使用口语化的表达，这使得初学者在理解某些术语时可能会感到吃力。例如，书中对“过程抽象”的定义，引用了数个不同年代的计算机科学家的观点进行比对和阐释，这种深度无疑是令人敬佩的，但也无疑增加了阅读的门槛。我个人是通过反复阅读和对照其他资料才勉强吃透了其中几段关于面向过程编程思想的精髓。这本书的优点在于其百科全书式的完备性，它几乎涵盖了那个时代所有核心的结构化编程概念，结构组织如同金字塔般稳固。然而，对于那些习惯了互联网时代碎片化学习的读者来说，长时间阅读如此密集的文字和代码，对专注力的要求极高，我几次差点因为信息密度过大而产生阅读疲劳。它更适合作为案头工具书，需要时查阅，而不是一口气读完。

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