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出版者:

作者:刘海军 编

出品人:

页数:153

译者:

出版时间:2004-1

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787030138835

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 基础教程
• 算法
• 数据结构
• 软件开发
• 经典教材

图书简介：深度探索现代数据结构与算法实战 书名： 深度探索现代数据结构与算法实战 作者： [此处留空，或填写作者笔名/团队名] 页数： 约850页（包含丰富图例、源码解析与习题解答） 目标读者： 计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统提升算法与数据结构能力的初中级软件工程师。 --- 导言：构建高效能软件的基石 在当今快速迭代的软件开发领域，性能与效率是决定产品成败的关键因素。算法和数据结构作为计算机科学的核心，是实现高性能、可扩展应用系统的理论基础与实践工具。本书并非对基础概念的简单复述，而是旨在提供一个深度、前沿且极具实战导向的指南，带领读者跨越理论的门槛，直抵复杂问题的解决方案核心。 我们深知，仅仅了解排序和搜索是远远不够的。现代软件，无论是大型分布式系统、人工智能模型，还是高性能计算平台，都需要对数据组织和信息处理的底层机制有透彻的理解。本书将重点聚焦于那些在工业界被广泛采用、并在学术研究中占据重要地位的先进结构与算法范式。 第一部分：基础巩固与范式转换（Chapters 1-4） 本部分将迅速回顾必要的离散数学和基础计算复杂度理论（如$O$记法、平均/最坏情况分析），但重心将立刻转移到对模型和抽象的深入理解上。 第1章：计算思维与抽象模型 我们将探讨如何将现实世界的问题转化为可计算的模型。重点分析经典模型（如图灵机、随机存取机）的局限性与适用场景，并引入“模型选择”的决策过程，而非仅仅是“模型实现”。 第2章：递归、动态规划与记忆化搜索的精妙平衡 深入剖析动态规划（DP）的四个关键要素：最优子结构、重叠子问题、状态定义与转移方程。我们将通过大量实例（如矩阵链乘法、背包问题变体）来训练读者的“DP思维”。同时，会详细对比自顶向下（记忆化）与自底向上（表格填充）的优缺点，并讨论它们在内存访问模式和递归深度限制下的实际性能差异。 第3章：树结构的高级应用 超越基本的二叉搜索树（BST）。本章详述自平衡树（AVL、红黑树）的旋转操作及其维护平衡的严格数学证明。更进一步，我们将介绍B/B+树在磁盘I/O优化中的核心地位，并模拟其在数据库索引中的行为，强调外部存储结构对内存结构设计的影响。 第4章：图论的实践驱动解析 图结构是描述复杂关联网络的终极工具。除了标准的Dijkstra、Floyd-Warshall算法外，本书将着重讲解最大流/最小割定理（如Edmonds-Karp、Dinic算法）在资源分配、网络拥塞控制中的应用。此外，对连通性、双连通分量的识别算法也将进行详细推导。 第二部分：面向性能的进阶数据结构（Chapters 5-8） 此部分是本书的核心，专注于那些直接影响大规模系统性能的数据结构。 第5章：散列技术的深度优化与冲突解决 标准散列表（Hash Table）的性能高度依赖于高质量的散列函数。本章将对比一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统负载均衡中的作用，解释它如何最小化节点增减带来的数据迁移。同时，我们将详细分析Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）的查找优势与实现复杂性，并讨论如何设计抗冲突的散列函数。 第6章：堆、优先队列的变种与应用 在标准二叉堆的基础上，本书将介绍斐波那契堆（Fibonacci Heap），重点分析其摊还分析的理论基础，并探讨其在优化Prim和Dijkstra算法到更优渐进时间复杂度时的理论价值，尽管其实际常数开销较大。此外，还会探讨Pairing Heap在某些场景下的实用性。 第7章：空间效率与压缩结构 介绍如何用更少的空间存储海量数据。重点研究Trie（前缀树）及其压缩变体Radix Tree/Patricia Tree，应用于路由查找和字符串处理。随后，深入探讨Bloom Filter（布隆过滤器）的误报率控制、元素添加与查询机制，并展示其在缓存一致性检查中的实际部署案例。 第8章：区间查询与几何数据结构 处理大规模空间数据的关键技术。我们将详述Segment Tree（区间树）的多维扩展（K-D Tree），以及它们在解决点查询、范围查询和最近邻搜索问题中的性能权衡。对于动态更新的区间问题，将引入Lazy Propagation（延迟更新）机制的实现细节。 第三部分：算法设计范式与现代挑战（Chapters 9-12） 本部分聚焦于解决复杂问题的通用策略和应对现代计算环境（如多核、大数据）的算法设计。 第9章：贪心算法的适用性边界与反例分析 贪心算法以其简洁和高效著称，但其正确性并非普适。本章将通过严格的交换论证法（Exchange Argument）来证明贪心选择的局部最优能导向全局最优。同时，会分析大量的反例，帮助读者清晰界定贪心策略的适用边界。 第10章：计算几何与拓扑排序的实战 计算几何部分将涉及凸包算法（Graham Scan, Jarvis March）的几何直觉与代码实现。在拓扑排序方面，除了Kahn算法和DFS实现，还将探讨依赖关系图在软件编译、任务调度中的实际建模方法。 第11章：高级搜索与回溯优化 当问题空间过于庞大时，我们需要智能地剪枝。本章将详细分析A搜索算法中启发式函数（Heuristic Function）的设计原则，如何确保其一致性与完备性。同时，将对比束搜索（Beam Search）在资源受限环境下的表现。 第12章：并行化与内存层级结构 算法的效率不再仅仅是时间复杂度，还必须考虑内存访问延迟和并行执行能力。本章将探讨Cache-Oblivious 算法的设计思想，即算法设计者无需显式关心Cache大小。同时，简要介绍并行排序（如Bitonic Sort）的基本思想，为理解大规模并行计算打下基础。 结语：从实现到优化 本书的宗旨是提供一套完整的工具箱，让读者不仅能“写出”算法，更能“设计出”针对特定约束条件的“最优”数据结构和算法组合。我们相信，对这些底层机制的深刻理解，是通往卓越软件架构师的必经之路。书中大量的伪代码和C++（或Java/Python，取决于具体实现侧重）示例，旨在帮助读者立即将理论转化为可运行、可优化的代码。 --- (本书旨在提供一个坚实的理论框架和丰富的实战案例，帮助读者精通数据结构和算法的设计与分析，从而应对复杂的工程挑战。)

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