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出版者:鼎茂

作者:洪逸

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040101

价格:NT$ 500

装帧:

isbn号码:9789861221298

丛书系列:

图书标签:

• 資料結構
• 演算法
• 程式設計
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• 練習
• 學習
• 電腦科學
• 資訊工程
• 數據結構

《算法的基石：解构数据世界的组织艺术》 这是一本献给所有渴望深入理解计算机科学核心的探索者们的指南。它不仅是一份知识的梳理，更是一场思维的训练，旨在带领读者穿越错综复杂的数据迷宫，掌握高效组织与处理信息的关键技能。 在信息爆炸的时代，数据的价值日益凸显，而数据的价值实现，离不开高效的组织与处理。本书将带您领略算法世界中那些永恒的基石——数据结构——的魅力。您将了解到，如何根据不同的应用场景，选择最适合的数据组织方式，从而优化程序的性能，提升解决问题的效率。 本书内容涵盖了数据结构领域的经典与前沿，从最基础的线性结构，如数组（Array）、链表（Linked List）、栈（Stack）和队列（Queue），到非线性结构，如树（Tree）及其变种（如二叉树、平衡二叉搜索树、B树、堆等），再到更复杂但功能强大的图（Graph）结构，以及哈希表（Hash Table）等高效查找结构。 深入理解数据组织的哲学： 数组（Array）与链表（Linked List）： 您将探究固定大小与动态伸缩的内存分配机制，理解随机访问的便捷与顺序访问的限制。学习如何通过指针巧妙地串联数据，实现高效的插入与删除操作。 栈（Stack）与队列（Queue）： 洞悉“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的本质，理解它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等场景中的关键作用。 树（Tree）： 开启探索层级化数据组织的旅程。我们将详细剖析二叉树的各种遍历方式（前序、中序、后序），以及如何在二叉搜索树（BST）中实现高效查找、插入和删除。随后，您将深入学习如何通过平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）来解决BST可能出现的退化问题，保证操作的对数复杂度。同时，也会探讨B树及其变种（如B+树）在数据库索引等领域的广泛应用，以及堆（Heap）在优先队列和堆排序中的威力。 图（Graph）： 挑战更高维度的数据关系。您将学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），掌握深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等核心图遍历算法，以及解决最短路径问题（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）和最小生成树问题（如Prim算法、Kruskal算法）的经典策略。 哈希表（Hash Table）： 体验极速查找的畅快。本书将深入讲解哈希函数的设计原则、冲突解决策略（如链地址法、开放地址法），帮助您构建高效的键值对存储系统。 不仅是理论，更是实践的指导： 本书不仅仅停留于概念的介绍，更强调理论与实践的结合。每一类数据结构都将通过清晰的图示和精炼的伪代码进行解析，并辅以多种编程语言（如C++, Java, Python）的实际应用示例，让您在动手中加深理解。您将学会如何分析不同数据结构在时间复杂度和空间复杂度上的表现，并根据实际需求做出最优选择。 培养解决问题的通用思维： 掌握数据结构，是培养严谨算法思维的必经之路。本书的编写逻辑，旨在引导读者从理解数据特性出发，逐步推导出最适合的数据组织方式，再结合相应的算法实现，最终解决实际问题。这种由表及里、循序渐进的学习过程，将极大地提升您分析问题、设计解决方案的能力。 谁适合阅读本书？ 计算机科学初学者： 为您打下坚实的基础，理解程序运行的底层逻辑。 软件工程师： 巩固和深化对数据结构的理解，优化代码性能，解决复杂技术难题。 算法竞赛爱好者： 掌握必备的工具，提升解题的速度和准确性。 对信息技术充满好奇的任何人： 开启探索数据世界奥秘的旅程。 《算法的基石：解构数据世界的组织艺术》是一份邀请，邀请您一同走进数据结构的世界，解锁更高效、更优雅的编程之道。这是一次思维的升级，一次技能的飞跃，一次对技术本质的深入探索。让我们一起，用结构化的思维，构建高效的数字未来。

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我对这本书的排版和印刷质量是比较挑剔的，毕竟是技术类书籍，清晰度直接决定了阅读体验。坦白讲，排版上存在一些设计上的疏忽，让人在阅读过程中时常感到不适。字体选择上，虽然是标准的宋体或黑体，但在处理公式和代码块时，等宽字体的使用显得有些拥挤，特别是涉及到嵌套括号或者复杂的递归调用栈时，很容易看错级别。更令人头疼的是，图表的质量非常一般。很多关于树的结构图和图的邻接矩阵示意图，线条模糊，节点标注不清，很多时候我需要对照着网上的高清图才能确认书中的示意图到底想表达什么。这对于理解那些依赖视觉信息的抽象概念来说，是致命的缺陷。一本好的题库，图示应该是辅助理解的利器，而不是额外的干扰源。此外，书中似乎缺乏对主流编程语言（比如Python 3.x 或 C++17 标准）特性的兼容性说明，很多示例代码显得有些老旧，在使用现代编译器时甚至需要小幅修改才能运行，这在一定程度上削弱了其作为“实战”工具书的价值。

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读完一部分习题后，我发现这本书在难度梯度控制上做得不够精妙，给人一种“要么太简单，要么突兀地难”的感受。基础题目的讲解往往过于详细，甚至连变量的初始化都解释得清清楚楚，让人感觉在浪费时间。然而，一旦进入中等偏上难度，解析质量便断崖式下跌。那些需要结合位运算或者巧妙利用数据结构特性才能解决的题目，其标准答案往往直接给出了一个高度优化的代码块，中间的推理过程几乎是缺失的。这对于正在努力提升代码“优雅度”的学习者来说，是非常不友好的。我们需要的不仅仅是“能跑通”的代码，更需要理解代码背后的设计哲学和优化思路。这本书似乎默认读者已经具备了相当高的内功，可以直接接受最优解的灌输。如果它能像一些优秀的教材那样，先给出“朴素解法”，再逐步引导读者思考“如何避免重复计算”或“如何优化空间复杂度”，最终过渡到标准解法，学习曲线会平滑得多。当前的体验是，基础部分拖沓冗余，进阶部分又过于跳跃，中间的学习断层感比较明显。

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翻开这本书，最直观的感受是，它像是一个知识的巨大数据库，但缺乏清晰的导览图。目录结构确实很详尽，涵盖了链表、栈、队列、哈希、堆、图、树等所有经典模块，但问题在于内容的组织方式。它采用了一种近乎流水账式的罗列，把各种知识点和对应的题目堆砌在一起，读起来缺乏内在的逻辑连贯性。举个例子，在讲解动态规划时，它给出了经典的矩阵链乘法和最长公共子序列，但这些例题之间的过渡非常生硬，读者很难从一个模型跳跃到另一个模型时捕捉到其中的思想共性。我个人更偏爱那种能将同一类问题（比如贪心策略或分治法）下的所有变体进行横向对比和总结的编排方式，这样能帮助读者建立起解决问题的“模板”。而这本书更像是“遇到什么问题，就看哪一页”的字典式结构，对于构建知识体系的帮助有限。而且，题目的难度跨度也比较大，一些基础题的解释过于啰嗦，而真正有难度的压轴题的解析又过于简略，常常在最关键的一步戛然而止，留给读者的“思考空间”其实更像是“自行摸索的泥潭”。这对于时间宝贵的学习者来说，效率确实不高，感觉大部分时间都花在了甄别哪些题目是值得深究的。

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这本所谓的“资料结构分类题库”，老实说，我拿到手的时候心情是有点复杂的。封面设计得中规中矩，配色偏向传统的学术风格，蓝白灰的组合，没有太多花哨的东西，让人一看就知道这玩意儿是用来啃硬骨头的。我主要关注的是它在算法实现细节上的覆盖面。毕竟，数据结构这东西，光是理论懂了远远不够，关键还得看你在实际编程时能不能灵活运用。我特别翻了翻树和图的部分，想看看它对复杂遍历算法（比如DFS和BFS在非标准图结构上的应用）的处理深度如何。很遗憾，感觉它更侧重于概念的罗列和基础题目的变体，对于那些需要结合操作系统或者编译原理进行深度优化的题目，讨论得比较浅显。比如关于B树在磁盘I/O优化中的具体结构调整，书里只是一带而过，没有给出足够的实战案例来指导读者如何在高并发或大数据量场景下进行优化。这种“点到为止”的处理方式，对于想冲击高阶面试或者学术研究的同学来说，可能远远不够解渴。它更像是一份为应付期末考试准备的复习资料，而不是一本能帮你构建扎实工程思维的工具书。我期待看到更多关于内存局部性、缓存友好性等现代计算机体系结构知识与数据结构结合的深入探讨，但这本书在这方面明显有所欠缺，整体感觉偏向传统的CS教育模式，缺乏与时俱进的视野。

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这本书带给我的最大困惑在于其“分类”的哲学。它声称是“分类题库”，但这个分类标准在我看来显得有些武断和不一致。有些章节按照数据结构本身的类型来分（比如堆排序、优先队列），这很合理。但有些章节却按照问题类型来分（比如查找优化、路径问题），这使得同一个算法思想可能分散在不同的章节中，导致知识点被打散。例如，涉及平衡二叉树的自我调整问题，它被放在了“树”的章节里，而与其原理相近的哈希冲突的“开放寻址法”，却又单独成了一个小节，两者的思想内核——如何在特定约束下维持查找效率——并没有得到很好的横向对比。我更希望看到一种基于“解决问题范式”的分类，而不是单纯基于“数据结构名称”的堆砌。如果能有一个清晰的章节说明“当你需要解决动态集合维护问题时，应该考虑哪几种结构及其优劣”，而不是仅仅罗列结构本身，这本书的实用价值会提升一个量级。目前的组织方式，更像是一个知识点的清单，而非一套系统的学习路径图。

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