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出版者:

作者:顧景文等

出品人:

頁數:295

译者:

出版時間:2004-7

價格:40.00元

裝幀:

isbn號碼:9787112065486

叢書系列:

圖書標籤:

• ADT
• 數據結構
• 算法
• Java
• 實例教程
• 編程入門
• 代碼示例
• 數據抽象
• 麵嚮對象
• 設計模式

《數據結構與算法：理論與實踐》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個深入理解數據結構與算法理論基礎，並將其高效應用於實際編程問題的全麵指南。我們不將篇幅局限於單一數據結構（如ADT）的實例講解，而是緻力於搭建一個更廣闊、更係統的知識框架，幫助讀者建立紮實的地基，從而能夠自如地應對各種復雜的計算挑戰。 第一部分：數據結構與算法的基石 本部分將從最基礎的概念齣發，為讀者構建堅實的數據結構與算法認知體係。 第一章：計算思維與算法分析 1.1 什麼是計算思維？ 我們將探討計算思維的核心要素，包括抽象、分解、模式識彆和算法設計。理解計算思維不僅是學習數據結構與算法的前提，更是解決現實世界問題的關鍵能力。 1.2 算法的本質與特性 深入剖析算法的定義，包括輸入、輸齣、確定性、可行性、有窮性等關鍵特性。我們將通過生活化的例子，幫助讀者理解算法在解決問題過程中的作用。 1.3 算法效率的度量：時間復雜度和空間復雜度 本章將詳細介紹如何分析算法的時間復雜度和空間復雜度。我們將引入大O符號（O）、大Ω符號（Ω）和漸近符號（Θ）等概念，並通過具體的代碼片段，演示如何計算和評估算法的效率。我們將重點強調，理解並掌握這些度量方法是優化程序性能、避免資源浪費的必備技能。 1.4 常用算法設計技巧概述 簡要介紹幾種重要的算法設計範式，如分治法、動態規劃、貪心算法、迴溯法等。這些技巧將貫穿全書，成為解決各類問題的強大工具。 第二章：綫性數據結構：信息的有序組織 2.1 數組：高效的隨機訪問 探討數組的原理、優缺點，以及在不同編程語言中的實現細節。我們將通過實際場景，展示數組在存儲和檢索數據方麵的強大能力。 2.2 鏈錶：靈活的動態存儲 深入講解單鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的結構和操作。我們將重點分析它們在插入、刪除操作上的優勢，並探討其在內存管理上的靈活性。 2.3 棧：後進先齣（LIFO）的典型代錶 詳細介紹棧的定義、基本操作（push、pop、peek），以及其在函數調用棧、錶達式求值等方麵的應用。 2.4 隊列：先進先齣（FIFO）的通信模式 講解隊列的定義、基本操作（enqueue、dequeue、front），以及其在任務調度、緩衝區管理等場景下的重要作用。 2.5 棧與隊列的實現方式 探討如何使用數組或鏈錶來實現棧和隊列，以及各自的優劣勢。 第二部分：非綫性數據結構：復雜關係的建模 本部分將深入探索各種非綫性數據結構，幫助讀者理解和建模復雜的數據關係。 第三章：樹形結構：層級關係的錶示 3.1 樹的基本概念 定義樹的節點、根節點、父節點、子節點、葉子節點、深度、高度等基本術語。 3.2 二叉樹：結構與遍曆 詳細介紹二叉樹的定義、性質，以及前序、中序、後序遍曆的算法。我們將重點分析不同遍曆方式的應用場景。 3.3 二叉搜索樹（BST）：高效的查找與排序 深入講解二叉搜索樹的定義、插入、刪除、查找操作。我們將探討其平均和最壞情況下的時間復雜度，並為後續的平衡二叉搜索樹打下基礎。 3.4 AVL樹與紅黑樹：平衡二叉搜索樹的原理與實現 本章將重點介紹AVL樹和紅黑樹如何通過鏇轉等操作保持樹的平衡，從而保證查找、插入、刪除操作的最壞情況時間復雜度為O(log n)。我們將詳細講解其平衡條件和調整過程。 3.5 B樹與B+樹：數據庫與文件係統的基石 探討B樹和B+樹在處理大規模數據，特彆是在磁盤I/O效率方麵的優勢，它們在數據庫索引和文件係統中扮演的關鍵角色。 3.6 堆（Heap）：優先隊列的實現 講解最大堆和最小堆的概念，以及堆排序的算法。我們將闡述堆在實現優先隊列中的高效性。 第四章：圖結構：網絡與連接的錶示 4.1 圖的基本概念 定義圖的頂點、邊、鄰接矩陣、鄰接錶等基本術語。 4.2 圖的遍曆：深度優先搜索（DFS）與廣度優先搜索（BFS） 詳細介紹DFS和BFS算法，以及它們在查找路徑、連通分量、拓撲排序等方麵的應用。 4.3 最短路徑算法：Dijkstra與Floyd 講解Dijkstra算法在單源最短路徑問題上的應用，以及Floyd算法在所有頂點對最短路徑問題上的解決方案。 4.4 最小生成樹算法：Prim與Kruskal 介紹Prim算法和Kruskal算法如何構建包含所有頂點的最小權重生成樹，它們在網絡連接優化等場景下的重要性。 第五章：哈希錶：快速查找的秘密武器 5.1 哈希函數的設計與選擇 探討設計良好哈希函數的重要性，包括均勻分布、計算效率等原則。 5.2 衝突解決方法：鏈地址法與開放地址法 詳細講解如何處理哈希衝突，包括鏈地址法（拉鏈法）和開放地址法（綫性探測、二次探測、雙哈希法）。 5.3 哈希錶的性能分析 分析哈希錶的平均和最壞情況下的查找、插入、刪除時間復雜度，以及裝載因子對性能的影響。 5.4 實際應用：字典、集閤與緩存 演示哈希錶在實現編程語言中的字典（map）、集閤（set）以及分布式緩存等方麵的強大能力。 第三部分：經典算法與進階主題 本部分將深入探討一些經典的算法，並介紹更高級的算法設計思想。 第六章：排序算法：數據的有序化之旅 6.1 插入排序、選擇排序、冒泡排序：基礎排序算法 分析這些簡單排序算法的原理、時間復雜度，以及它們的局限性。 6.2 快速排序與歸並排序：高效的分治策略 深入講解快速排序和歸並排序的核心思想，以及它們在實踐中的高效性。 6.3 堆排序：基於堆結構的排序 復習堆排序算法，並分析其時間復雜度。 6.4 計數排序、桶排序、基數排序：非比較排序算法 介紹這些適用於特定數據分布的非比較排序算法，以及它們的適用條件。 6.5 排序算法的穩定性與應用選擇 討論排序算法的穩定性概念，並指導讀者如何根據實際需求選擇最閤適的排序算法。 第七章：搜索算法：信息的定位與檢索 7.1 綫性查找與二分查找 迴顧綫性查找，並重點講解二分查找在有序數組中的高效性。 7.2 深度優先搜索（DFS）與廣度優先搜索（BFS）的應用 結閤圖和樹的章節，進一步拓展DFS和BFS在路徑查找、連通性分析等問題中的應用。 7.3 插值查找與斐波那契查找 介紹這兩種改進的查找算法，以及它們在特定情況下的性能提升。 第八章：算法設計範式：解決復雜問題的通用方法 8.1 分治法（Divide and Conquer） 以經典的排序算法（如歸並排序、快速排序）和漢諾塔問題為例，深入講解分治法的思想和應用。 8.2 動態規劃（Dynamic Programming） 詳細講解動態規劃的基本思想，包括最優子結構、重疊子問題，並通過背包問題、最長公共子序列等經典問題進行演示。 8.3 貪心算法（Greedy Algorithm） 講解貪心算法的策略，以及在活動選擇問題、霍夫曼編碼等場景下的應用。 8.4 迴溯法（Backtracking） 介紹迴溯法的搜索與剪枝策略，並以八皇後問題、數獨求解為例進行說明。 8.5 分支限界法（Branch and Bound） 講解分支限界法如何結閤剪枝策略來優化搜索空間，並以旅行商問題為例進行說明。 第四部分：實踐與優化 本部分將引導讀者將理論知識轉化為實際的編程能力，並關注程序的性能優化。 第九章：實際編程問題中的數據結構與算法應用 本章將通過一係列精心設計的編程挑戰，引導讀者將之前學到的數據結構和算法知識融會貫通。我們將涵蓋但不限於以下類型的問題： 字符串處理與匹配： 例如，實現字符串查找算法、文本編輯器的撤銷/重做功能。 模擬與仿真： 例如，構建交通流量模擬係統、排隊係統。 遊戲開發： 例如，實現遊戲地圖的尋路算法、棋盤遊戲的AI。 數據分析與挖掘： 例如，實現簡單的推薦係統、異常檢測。 網絡編程： 例如，設計高效的網絡通信協議。 我們將提供清晰的問題描述，分析不同數據結構和算法的適用性，並給齣詳細的解題思路和代碼實現。 第十章：性能優化與調試技巧 10.1 代碼優化策略 介紹常見的代碼優化技巧，如減少冗餘計算、使用更高效的數據結構、內存管理等。 10.2 算法復雜度進階分析 深入探討一些更復雜的算法復雜度分析方法，以及如何識彆和避免性能瓶頸。 10.3 調試工具與方法 講解如何使用調試器來定位和修復程序中的錯誤，以及常見的調試策略。 10.4 性能測試與基準測試 介紹如何通過性能測試來評估程序的效率，並使用基準測試來比較不同實現方案的優劣。 結語 《數據結構與算法：理論與實踐》不僅僅是一本數據結構的教材，更是一本引導讀者構建強大編程思維和解決復雜問題能力的訓練手冊。通過理論與實踐的結閤，我們希望幫助讀者掌握駕馭數據、優化代碼、解決實際挑戰的硬實力。無論您是計算機科學的學生、軟件工程師，還是對編程充滿熱情的初學者，本書都將是您通往卓越編程之路的寶貴財富。

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說實話，我最初拿到這本書時，是衝著它“詳盡”的名頭來的，但沒想到它的**實戰導嚮**如此明顯。這本書並不是那種隻停留在理論層麵空談的學術著作。它在每一個數據結構講解完畢後，都會緊接著提供一個**完整的、可編譯運行的小項目**，比如用堆實現的優先隊列在任務調度中的應用，或者用圖論解決的迷宮最短路徑問題。這些案例的選擇非常巧妙，既貼閤瞭我們日常開發中會遇到的場景，又沒有涉及過於復雜的業務邏輯，讓人可以完全專注於數據結構本身。我特彆喜歡它在代碼注釋中的處理方式，很多關鍵的邏輯分支都有**“作者提示”**，像是經驗豐富的前輩在旁邊手把手地指導，極大地減少瞭我調試和理解復雜邏輯的時間。這本書真正做到瞭將理論與實踐無縫銜接。

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這本書的排版和圖示是我見過中文技術書籍中質量頂尖的之一。我以前看過的很多教程，圖錶往往是低分辨率的，而且邏輯綫條經常混淆不清，導緻我看圖的時間比看文字還多。然而，這本書的**插圖清晰度極高**，色彩運用剋製而有效，比如在解釋**平衡二叉樹的鏇轉操作**時，用不同顔色的節點和清晰的箭頭指示鏇轉方嚮，簡直是教科書級彆的視覺化呈現。此外，它對於一些**復雜度分析**的描述也特彆嚴謹，不再是簡單地寫個 O(n) 瞭事，而是會用**漸近分析的嚴謹定義**來鋪墊，確保讀者理解時間復雜度和空間復雜度的真正含義，這對於培養嚴謹的科學思維至關重要。

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這本書的封麵設計得很有質感，那種深邃的藍色調配上簡潔的字體，一下子就抓住瞭我的眼球。我一直對數據結構和算法的基礎概念感到有些模糊，尤其是涉及到一些比較抽象的實現細節時，總是感覺隔著一層紗。讀完這本書的**前幾章**，我最大的感受是作者的講解方式非常貼近實際應用場景，它沒有堆砌那些晦澀難懂的數學公式，而是通過大量的、**生動的代碼示例**和**流程圖**，將抽象的概念具象化瞭。特彆是關於**樹和圖的遍曆**那部分，作者竟然用瞭一個非常日常的“尋寶遊戲”的比喻，讓我立刻就理解瞭深度優先搜索和廣度優先搜索的根本區彆，這一點我之前看其他教材時從未體會到。而且，書中還穿插瞭一些**曆史背景**和**算法思想的演變過程**，這讓學習過程不再枯燥，反而像是在追溯一場知識的演進之旅。我感覺這本書不僅僅是在教我“怎麼做”，更是在引導我思考“為什麼這麼做”，對於建立紮實的理論基礎非常有幫助。

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我是一個偏嚮於函數式編程範式（Functional Programming）的開發者，通常覺得傳統的數據結構教程會過度偏嚮於命令式語言的實現細節，對我來說閱讀體驗一般。然而，這本書的作者顯然預見到瞭這種需求，他在講解**列錶和棧**等基礎結構時，巧妙地融入瞭對**不可變數據結構**的討論。書中專門用瞭一個章節對比瞭命令式實現和函數式實現下，某些操作的性能和心智模型差異，這讓我非常耳目一新。它沒有強迫我放棄自己的編程偏好，而是將各種範式下的優缺點都擺齣來供讀者權衡。這種**開放而包容的講解思路**，使得這本書不僅適閤C/C++或Java的初學者，對於使用Scala、Haskell或現代JavaScript的開發者來說，也具有極高的參考價值，真正做到瞭“一本通吃”的廣度與深度兼備。

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我作為一個工作瞭幾年，但基礎知識有些鬆動的工程師來說，這本書簡直是一劑強心針。我過去常常在麵試中被問到一些關於**動態內存管理**和**哈希衝突解決策略**的底層細節，每次都隻能給齣模棱兩可的答案。這本書在講解**數組和鏈錶**的章節時，深入剖析瞭它們在不同內存布局下的性能差異，甚至詳細對比瞭現代CPU緩存對訪問速度的影響，這絕對是超齣瞭普通入門教材的範疇。更讓我驚喜的是，書中對於**C++模闆元編程**在實現泛型數據結構時的應用進行瞭深入探討，雖然這部分內容對初學者可能略顯吃力，但對於想要提升代碼質量和工程實踐水平的讀者來說，簡直是寶藏。我甚至開始重新審視我項目中某些性能瓶頸的根源，準備著手優化那些被我長期忽略的底層結構。

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