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出版者:高等教育出版社

作者:王移芝

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:18.0

装帧:平装

isbn号码:9787040146028

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 实验教程
• 高等教育
• 计算机科学
• 信息技术
• 实践教学
• 编程入门
• 数据结构
• 算法基础

《数据结构与算法：理论与实践》 在信息技术飞速发展的今天，理解和掌握高效的数据组织与处理方法，是构建复杂软件系统、解决实际问题的基石。本书旨在为读者系统性地介绍数据结构和算法的核心概念、原理及应用，帮助读者构建坚实的计算机科学基础，提升解决问题的能力，为后续更深入的专业学习和职业发展奠定坚实基础。 内容概览： 本书内容涵盖了计算机科学中最基础也最重要的数据结构与算法主题，从概念的引入到理论的深入剖析，再到实际编程的技巧与应用，力求做到条理清晰、循序渐进。 第一部分：基础概念与预备知识 在深入探讨具体的数据结构和算法之前，我们将首先回顾一些必要的数学和逻辑基础，为后续的学习铺平道路。这包括： 基本数学概念： 如集合论、函数、数列、求和与求积等，这些是理解算法复杂度和性能分析的关键。 逻辑与证明方法： 介绍数学归纳法、反证法等，为严谨地证明算法的正确性和效率提供工具。 程序设计基础回顾： 简要梳理变量、数据类型、控制结构（顺序、分支、循环）、函数等基本编程概念，确保读者具备进行后续编程实践的必要技能。 第二部分：核心数据结构 本部分将详细介绍几种最常用、最基本的数据结构，以及它们在不同场景下的优缺点和适用性。 线性结构： 数组 (Arrays)： 探讨数组的静态与动态分配，访问方式，以及其在存储同类型数据时的优势。 链表 (Linked Lists)： 详细介绍单向链表、双向链表和循环链表，重点分析链表在插入、删除操作上的灵活性，以及与数组在内存分配和访问效率上的对比。 栈 (Stacks)： 讲解栈的“后进先出”（LIFO）特性，以及其在函数调用、表达式求值等方面的应用。 队列 (Queues)： 介绍队列的“先进先出”（FIFO）特性，以及在任务调度、广度优先搜索等场景的应用。 树形结构： 树的基本概念： 定义、术语（根节点、父节点、子节点、叶节点、度、高度、深度等）。 二叉树 (Binary Trees)： 介绍二叉树的定义、性质，以及各种遍历方法（前序、中序、后序、层序）。 二叉搜索树 (Binary Search Trees, BST)： 深入讲解 BST 的定义、查找、插入、删除操作，以及平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）的基本思想，以解决 BST 在极端情况下退化成链表的问题。 堆 (Heaps)： 介绍最大堆和最小堆的概念，以及其在优先队列和堆排序中的应用。 图结构 (Graphs)： 图的基本概念： 定义、术语（顶点、边、无向图、有向图、带权图、邻接矩阵、邻接表）。 图的遍历： 深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 的原理、实现及应用。 哈希表 (Hash Tables)： 哈希函数的设计： 讨论设计一个良好哈希函数的重要性，以及常见的哈希函数构造方法。 冲突解决方法： 详细介绍链地址法（拉链法）和开放地址法（线性探测、二次探测、双重哈希）等处理哈希冲突的技术。 哈希表的性能分析： 分析平均情况和最坏情况下的查找、插入、删除时间复杂度。 第三部分：核心算法 本部分将聚焦于解决问题的常见算法，包括算法的设计思想、实现方法和性能分析。 排序算法 (Sorting Algorithms)： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序的原理、实现与性能分析。 高效排序： 快速排序、归并排序的递归思想、实现与性能分析。 其他排序： 堆排序、计数排序、基数排序等，介绍它们的适用场景和特点。 查找算法 (Searching Algorithms)： 线性查找： 顺序查找的原理与性能。 二分查找 (Binary Search)： 详细讲解二分查找的原理、前提条件（有序性）以及在数组和有序链表中的应用。 图算法 (Graph Algorithms)： 最短路径算法： 迪杰斯特拉算法 (Dijkstra's Algorithm) 用于计算单源最短路径，弗洛伊德算法 (Floyd-Warshall Algorithm) 用于计算所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法： 普里姆算法 (Prim's Algorithm) 和克鲁斯卡尔算法 (Kruskal's Algorithm) 用于构建加权无向图的最小生成树。 拓扑排序 (Topological Sorting)： 介绍用于有向无环图（DAG）的拓扑排序，及其在任务调度等方面的应用。 递归与分治 (Recursion and Divide and Conquer)： 递归思想： 深入理解递归的定义、基线条件和递归步骤，并通过实例（如斐波那契数列、阶乘）讲解其应用。 分治策略： 介绍如何将问题分解为规模更小的子问题，分别解决后再合并子问题的解，例如归并排序、快速排序。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 贪心策略： 讲解贪心算法的基本思想，即在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。通过实例（如活动选择问题、霍夫曼编码）分析其适用性。 动态规划 (Dynamic Programming)： 动态规划思想： 介绍如何通过存储子问题的解来避免重复计算，从而解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。 经典问题： 分析背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列等经典动态规划问题的解法。 第四部分：算法分析与性能 本部分将重点关注如何评估算法的效率和性能。 算法复杂度分析： 时间复杂度： 引入大 O 记法 (Big O Notation)，分析算法执行时间的增长趋势，包括常数时间 O(1)、对数时间 O(log n)、线性时间 O(n)、线性对数时间 O(n log n)、平方时间 O(n^2) 等。 空间复杂度： 分析算法运行所需的额外内存空间。 效率比较： 针对同一问题，比较不同数据结构和算法的性能差异，引导读者选择最优解决方案。 第五部分：实践应用与进阶 在掌握了理论知识后，本书还将提供实践指导。 编程实现技巧： 提供使用主流编程语言（如 C++、Java 或 Python）实现各种数据结构和算法的示例代码，并附有详细注释，帮助读者理解代码逻辑。 实际问题导向： 结合一些实际的计算机科学问题，讲解如何选择合适的数据结构和算法来解决它们，例如： 搜索引擎中的倒排索引实现。 社交网络中的好友关系分析。 地图导航中的最短路径查找。 编译器中的语法分析。 进阶方向的展望： 简要介绍更高级的数据结构（如 B 树、Trie 树）和算法（如 NP 完全问题、近似算法）等，为读者未来的学习提供方向。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 1. 理解 各种基本数据结构的内在原理、优缺点及适用场景。 2. 掌握 常用算法的设计思想、实现方法及复杂度分析。 3. 运用 所学知识，独立思考和解决具有一定复杂度的计算问题。 4. 提升 代码编写能力和算法优化能力。 5. 为 进一步学习操作系统、编译原理、数据库系统、人工智能等计算机专业课程打下坚实的基础。 本书适合计算机科学与技术、软件工程、信息技术等相关专业的本科生、研究生，以及对数据结构与算法感兴趣的广大程序开发者和技术爱好者。我们相信，通过系统学习本书内容，并加以实践，您将能够显著提升自身的计算思维能力，为在信息化浪潮中乘风破浪做好充分的准备。

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技术书籍的生命力在于其时效性和与当前行业实践的同步性，而这本教材在这方面表现得非常令人担忧。书中引用的许多软件版本和开发环境信息，明显是几年前甚至更早的残留物。例如，在涉及某个重要编程语言库的使用示例时，它展示的是一个已经被弃用多年的API接口，这使得任何试图跟随教程实践的读者，都会立即遭遇版本不兼容的窘境。这种知识的滞后性不仅浪费了读者的学习时间，更危险的是，它可能在无形中向初学者灌输过时的技术理念和编程习惯，这在飞速迭代的计算机科学领域是致命的。我希望一本“基础”教程能够教授的是跨越时间的基本原理，而不是依赖于特定时间点的工具链。然而，这本书似乎更像是一份历史文献的记录，而不是一本面向未来的学习工具。如果不能及时更新其所依赖的工具和技术背景，这本书的价值将迅速归零，甚至可能产生负面影响。

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这本书的内容组织逻辑简直令人费解，它试图涵盖的范围太广，结果是什么都讲了，但什么都没讲深。对于一个初学者来说，这种浅尝辄止的介绍性文字，非但没有起到引导作用，反而制造了更多的困惑。比如在讲解数据结构的基础概念时，作者似乎默认读者已经具备了扎实的数学和离散结构背景，上来就抛出了一堆专业术语，却没有提供足够的、循序渐进的解释和现实生活中的类比来帮助理解。很多核心算法的描述，仅仅停留在理论层面，缺乏足够的、具有代表性的应用案例来佐证其重要性和实用价值。更糟糕的是，理论和实践的脱节非常严重，当你试图将书本上的知识应用到实际编程项目中时，会发现书里提供的代码片段过于简化或者根本无法直接运行，编译错误多如牛毛，需要耗费大量时间去自行调试和修正。这种“纸上谈兵”式的教学方法，极大地打击了我的学习积极性，感觉自己像是在啃一本过时的参考手册，而不是一本现代化的学习指南。

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这本书的排版和设计简直是一场灾难，我拿到手的时候就感觉像是翻开了一本陈旧的、被忽视的教材。纸张质量差得惊人，印刷的字体模糊不清，很多地方墨迹都有些晕染，尤其是在那些需要仔细辨认代码示例的地方，简直让人抓狂。章节之间的过渡生硬得像硬生生地把几篇独立的文档拼凑起来，完全没有逻辑上的连贯性。更别提插图了，那些流程图和架构图，线条粗糙得像出自一个刚学会用尺子的中学生之手，很多关键节点的说明完全缺失，看得人一头雾水。翻阅过程中，经常会遇到页眉页脚错位，甚至有几页的页码是完全跳跃的，这让人在查找特定内容时效率极低。我花了很长时间才适应这种糟糕的视觉体验，但说实话，每次翻开它，都像是在进行一场与阅读体验的搏斗。如果仅仅从装帧设计和印刷质量来看，这本书完全不符合现代教学用书应有的标准，简直是对读者时间的一种浪费，希望未来的版本能在这方面进行彻底的革新，哪怕只是最基本的清晰度和舒适度。

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我对这本书的习题设计感到极其失望，它们似乎完全脱离了实际教学和考核的需求，更像是作者为了凑够页数而随意添加进去的练习。很多题目要么是过于机械地重复书本上的例子，只是简单地替换了几个数值，做完之后没有任何智力上的提升；要么就是设计得过于偏门和晦涩，考察的往往是那些不常用、甚至在工业界已经淘汰的冷僻知识点，这对于培养学生的实际问题解决能力毫无帮助。我特别关注了那些需要上机操作的实验部分，结果发现，实验指导书上的步骤描述得含糊不清，对于关键命令的参数解释缺失，导致即便是严格按照步骤操作，最终的结果也往往与预期不符。调试和排错的过程成了一场对耐心的终极考验，因为书中根本没有提供任何关于常见错误和排查思路的指导。总而言之，如果一个学习工具的评估标准在于它能否有效促进知识的内化和技能的迁移，那么这本书的习题部分是彻底失败的，它更像是一个知识的“过滤器”，而不是“加速器”。

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这本书的语言风格和专业术语的使用，展现出一种陈旧的、不接地气的学究气。作者似乎沉浸在自己的学术象牙塔里，用词非常书面化，充斥着大量晦涩难懂的从句和复杂的长难句，使得原本简单的概念也变得异常拗口。阅读体验极其沉闷，几乎没有发现任何试图拉近与读者距离的努力，更不用提幽默感或生动的比喻来活跃气氛了。比如，在介绍面向对象编程的思想时，作者使用了大量过时的比喻，让我感觉像是在阅读上世纪八十年代的编程教材。对于依赖直观理解来学习新事物的读者来说，这种刻板的、缺乏人情味的文字表达，无疑增加了巨大的理解门槛。更令人恼火的是，书中的术语定义前后不一致的情况偶有发生，这在一个强调精确性的技术领域是绝对不能容忍的。我常常需要对照其他更现代的资料才能确定某个词汇的准确含义，这完全违背了使用一本专门教材的初衷——即希望它能提供一个统一、权威的解释框架。

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