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出版者:西安电子科技大学出版

作者:李培金

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2003-7

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787560612706

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 案例教程
• 入门
• 教学
• 编程
• 计算机
• 教材
• 算法
• 实践

好的，以下是一本不包含“C语言程序设计案例教程”内容的图书简介，旨在为读者提供一个全面且深入的编程学习体验。 --- 《深入理解数据结构与算法：从基础到实践》 图书简介 内容概览： 本书旨在为计算机科学的初学者和希望提升自身算法能力的开发者提供一本全面、深入且极其实用的指南。我们深知，数据结构与算法是构建高效、可靠软件系统的基石。不同于侧重于特定编程语言语法的教程，本书将焦点完全集中于核心概念、逻辑思维和问题解决策略上，为读者打下坚实的理论基础，并辅以丰富的、跨越多种编程范式的实例解析。 本书结构严谨，逻辑清晰，从最基础的抽象数据类型（ADT）讲起，逐步过渡到复杂的图论算法和高级搜索技术。我们不仅教授“如何实现”这些结构和算法，更强调“为什么这样实现”、“它的时间与空间复杂度是多少”以及“在实际工程场景中应如何取舍和优化”。 第一部分：基础构建——抽象与效率的初步认识 本部分着重于为读者建立严谨的计算思维模型。 1. 算法分析基础： 我们将详细剖析大O、Ω、Θ表示法，这是理解程序性能的语言。通过对常见操作（如查找、插入、删除）的复杂度分析，读者将学会量化代码的效率，而非仅仅依靠直觉判断。我们将深入探讨最好、最坏和平均情况下的性能分析方法。 2. 线性数据结构精讲： 数组（Arrays）与动态数组： 深入探讨内存连续性对性能的影响，以及动态数组在内存重分配（Resizing）过程中的隐藏成本。 链表（Linked Lists）： 详细比较单向、双向和循环链表的实现机制、优缺点及其在特定场景（如内存碎片化环境）下的适用性。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 不仅停留在LIFO/FIFO的基本定义，还将展示它们如何作为更复杂算法的底层支撑，例如使用栈实现递归的迭代化。 3. 递归与分治策略： 递归是理解许多高级算法的关键。本章将通过详尽的追踪图解，剖析递归的工作原理、栈帧的维护，并引入“尾递归优化”的概念。随后，我们将奠定分治法（Divide and Conquer）的思想基础，为后续的排序算法做铺垫。 第二部分：核心排序与搜索技术 本部分是算法学习的重中之重，涵盖了排序和搜索中经典且必学的范式。 1. 经典排序算法的深度解析： 我们将逐一实现和分析冒泡、选择、插入排序，强调它们在小规模数据集中的优势。随后，重点攻克效率更高的算法： 快速排序（Quick Sort）： 详细讨论枢轴（Pivot）选择策略（如随机选择、三数取中法）对最坏情况的影响，以及如何有效避免性能退化。 归并排序（Merge Sort）： 剖析其稳定的特性，并讨论其在外部排序中的应用潜力。 堆排序（Heap Sort）： 讲解二叉堆（Binary Heap）的构建过程（Heapify）和维护机制，以及它作为优先队列的底层实现。 2. 搜索艺术： 线性搜索和二分搜索的原理不再赘述，我们将重点放在二分搜索的变体——例如查找有序数组中的第一个/最后一个匹配项，以及在旋转数组中进行搜索的技巧。 第三部分：非线性数据结构的魅力 本部分探索了树形结构和哈希技术，它们是处理层次化数据和快速存取的关键。 1. 树（Trees）： 二叉树与遍历： 深入讲解前序、中序、后序遍历的逻辑差异，并辅以迭代实现（避免深度递归）。 二叉搜索树（BST）： 分析其平均性能，并着重说明其在最坏情况下的退化问题。 平衡树（Self-Balancing Trees）： 这是本书的亮点之一。 我们将详尽介绍AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转操作（左旋、右旋、双旋）和着色规则，确保读者理解它们如何保证$O(log n)$的最坏情况性能。 B树与B+树： 针对数据库和文件系统的应用场景，阐述这些结构如何优化磁盘I/O操作。 2. 哈希（Hashing）： 不仅仅是`HashMap`的使用。我们将深入探讨哈希函数的构造原则（如模运算、乘积法），以及处理冲突的各种技术：分离链接法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。 第四部分：图论——复杂系统的建模 图结构是建模现实世界连接关系的核心工具。 1. 图的表示法： 详细对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在空间占用和算法适用性上的权衡。 2. 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理、实现及其在路径查找、连通分量识别中的应用。 3. 最短路径算法： Dijkstra 算法： 重点讲解其在非负权重图中的应用，以及使用优先队列（通常是二叉堆）进行优化的必要性。 Bellman-Ford 算法： 如何处理包含负权边的图，并用于检测负权环。 Floyd-Warshall 算法： 用于计算所有顶点对之间的最短路径，并引入动态规划的思想。 4. 最小生成树（MST）： 详述 Kruskal 算法（基于边和并查集）和 Prim 算法（基于顶点和优先队列）的实现细节与复杂度分析。 第五部分：高级主题与算法范式 本部分将拓宽读者的视野，介绍解决复杂问题的通用方法论。 1. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 核心思想是“最优子结构”和“重叠子问题”。我们将通过经典的斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列等案例，演示如何自底向上（Bottom-Up）构建状态转移方程。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讲解贪心选择的正确性证明，并对比其与动态规划在问题适用范围上的区别。 3. 回溯法与分支限界法： 用于解决组合优化问题，如八皇后问题、数独求解等，强调剪枝（Pruning）在提升效率中的作用。 本书的特色与价值： 语言无关性强调： 本书的示例代码主要采用伪代码和清晰的逻辑描述，辅以现代编程语言（如Python或Java）的清晰实现，确保读者理解的是算法本身，而非特定语言的语法陷阱。 工程化思维： 每一章的末尾都设有“性能调优与工程考量”专栏，讨论算法在真实世界环境（如大数据、内存限制、并行计算）下的局限性与改进方向。 详尽的图解： 复杂结构（如红黑树的平衡操作、图的遍历过程）均配有大量的步骤分解图，帮助读者直观掌握抽象概念。 自测与挑战： 每章提供多层次的练习题，从基础验证到开放性设计挑战，帮助巩固学习效果。 目标读者： 本书适合所有希望系统掌握数据结构和算法的计算机专业学生、软件工程师，特别是那些准备技术面试或需要设计高性能系统的开发人员。无论您之前使用何种编程语言，只要具备基本的编程概念，就能通过本书建立起坚不可摧的算法内功。学习本书，您将掌握的不是工具的使用，而是高效解决问题的思维框架。 --- 总字数：约1580字

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