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出版者:宇航出版社

作者:宇航出版社

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-08-01

价格:18.0

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isbn号码:9787801442369

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图书简介：《数据结构与算法分析——C++语言描述（第3版）》 作者： [请在此处填写原书作者姓名，例如：Mark Allen Weiss] 译者： [请在此处填写原书译者姓名，例如：张三、李四] 出版社： [请在此处填写原书出版社信息，例如：机械工业出版社] ISBN： [请在此处填写原书的ISBN号] --- 内容提要 《数据结构与算法分析——C++语言描述（第3版）》是一本深入探讨计算机科学核心概念——数据结构与算法——的权威教材。本书旨在为读者提供坚实的理论基础，并结合当前主流的C++编程语言，展示如何高效地设计、实现和分析解决复杂计算问题的策略。 本书的编排逻辑清晰，从基础概念逐步深入到高级主题，确保读者能够循序渐进地掌握知识体系。它不仅仅是一本编程参考手册，更是一本着重于“分析”的工具书，强调对算法效率的量化评估和选择，这是构建高性能软件系统的关键能力。 核心章节与深度解析 第一部分：基础回顾与算法效率评估 本书首先为读者建立必要的数学和编程基础。它没有停留在简单的代码实现层面，而是迅速过渡到算法效率分析的殿堂。 1. 基础回顾： 简要回顾了C++语言中的基本数据类型、面向对象编程（OOP）的核心思想，特别是类、继承、多态等概念，为后续使用C++实现复杂数据结构奠定语言基础。 2. 算法效率分析（渐进复杂度）： 这是本书的基石之一。详细讲解了大O表示法（$O$）、大Omega表示法（$Omega$） 和 Theta表示法（$Theta$）。通过大量的实例，读者将学会如何对循环、递归等结构进行精确的运行时间分析，理解时间复杂度与空间复杂度的差异和权衡。重点区分了最坏情况（Worst Case）、最好情况（Best Case） 和 平均情况（Average Case） 分析的重要性。 第二部分：线性结构的高效实现与应用 本部分专注于最常见且应用最广泛的线性数据结构，并深入探究其在C++中的精确实现细节。 3. 数组与链表： 讨论了静态数组和动态数组（如C++ `std::vector` 的底层原理）的优势与局限。重点对比了单向链表、双向链表和循环链表的插入、删除和访问操作的效率，并解释了链表如何解决数组的固定大小限制问题。 4. 栈（Stack）与队列（Queue）： 详细阐述了LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）的抽象数据类型（ADT）的定义。书中提供了如何使用数组或链表高效实现这两种结构的方法，并展示了它们在表达式求值（如中缀转后缀）和广度优先搜索（BFS）中的经典应用。 第三部分：非线性结构——树与堆 本部分是本书的精华所在，处理具有层次结构的数据组织方式，这是现代数据库、文件系统和高效搜索算法的基础。 5. 树（Trees）： 深入剖析了树的遍历方法（前序、中序、后序）以及它们的递归与迭代实现。 6. 二叉搜索树（BST）： 详细讲解了二叉搜索树的插入、删除和查找操作。然而，书中并未止步于此，而是指出了未平衡BST在极端情况下可能退化为链表的性能缺陷。 7. 平衡树的艺术——AVL树与红黑树： 这是本书对性能保证的关键投入。详细讲解了AVL树的单旋和双旋操作，以及红黑树（Red-Black Trees） 如何通过颜色属性和旋转操作来确保树的高度始终保持在$O(log N)$级别。对于理解高性能库（如C++ STL中的`std::map`和`std::set`）的内部机制至关重要。 8. 堆（Heaps）与优先队列（Priority Queues）： 讲解了二叉堆（Binary Heap） 的结构特性，特别是如何利用上滤（Bubble-Up） 和 下滤（Heapify-Down） 操作在 $O(log N)$ 时间内完成插入和提取最大/最小元素。书中还涵盖了如何利用堆实现高效的排序算法——堆排序（Heapsort）。 第四部分：散列表（Hash Tables）与冲突解决 散列表是实现接近$O(1)$平均时间复杂度查找的关键技术。 9. 散列函数设计： 探讨了良好散列函数的特性，如均匀分布性，并介绍了模运算、乘法方法等常用技术。 10. 冲突处理策略： 详细对比了两种主要的冲突解决机制： 链地址法（Separate Chaining）： 使用链表存储冲突的元素。 开放寻址法（Open Addressing）： 包括线性探测、二次探测和双重散列，分析了这些方法可能导致的聚集问题。 11. 性能分析： 深入分析了负载因子（Load Factor） 对散列表性能的决定性影响，并讨论了何时需要再散列（Rehashing）。 第五部分：排序与搜索的高级算法 本部分聚焦于提高数据处理效率的经典算法。 12. 比较排序的下界： 从理论上证明了基于比较的排序算法的最坏时间复杂度不可能优于 $O(N log N)$。 13. 高级排序方法： 全面讲解了归并排序（Merge Sort） 的分治策略，快速排序（Quick Sort） 的枢轴选择与性能优化（包括随机化快速排序），以及希尔排序（Shell Sort） 等插排的改进版本。 14. 非比较排序： 介绍了在线性时间内完成排序的特殊算法，如计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort） 和 桶排序（Bucket Sort），并明确指出它们适用的数据范围限制。 第六部分：图算法——复杂网络的处理 图（Graph）是建模关系型数据的强大工具，本书对其核心算法进行了详尽的讲解。 15. 图的表示： 探讨了邻接矩阵和邻接表两种主要的图存储方式，并分析了它们在空间占用和遍历效率上的差异。 16. 图的遍历： 详述了深度优先搜索（DFS） 和 广度优先搜索（BFS） 的实现，及其在拓扑排序、连通分量识别中的应用。 17. 最短路径算法： Dijkstra算法： 用于寻找单源最短路径，重点讲解了如何使用优先队列（基于堆） 来优化其性能。 Bellman-Ford算法： 能够处理带有负权边的图，并能检测负权环。 Floyd-Warshall算法： 用于解决所有对（All-Pairs） 最短路径问题。 18. 最小生成树（MST）： 详细介绍了构建具有最小总权重的连通子图的两种经典贪心算法：Prim算法和Kruskal算法。 学习价值与目标读者 本书的特点在于其严格的理论推导与实用的C++代码实现紧密结合。它不仅教导读者“如何做”（How to Implement），更重要的是教导读者“为何如此做”（Why This Way），以及“做得有多好”（How Well It Performs）。 目标读者包括： 计算机科学与工程专业本科生和研究生。 希望系统性梳理和深化数据结构与算法知识的软件开发人员。 准备参加技术面试，需要掌握核心算法原理的求职者。 任何致力于构建高效、可扩展软件系统的专业人士。 通过学习本书，读者将具备分析和设计高效算法的批判性思维，能够自信地选择最适合特定计算问题的最佳数据结构，从而显著提升代码的运行效率和质量。

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不得不说，这本书的编写质量确实令人赞赏。作者在内容组织上非常有条理，逻辑清晰，每一章节都围绕着一个主题展开，并且层层递进。在介绍新的概念时，总是会先回顾之前学过的相关知识，或者给出一些生活化的类比，这极大地降低了学习的门槛。我特别喜欢书中对“函数”这一核心概念的讲解，它并没有直接给出数学定义，而是通过一系列实际的应用场景，例如重复性的计算任务、封装复杂的操作等，来阐述函数的作用和重要性。随后，作者才逐步引导读者理解函数的定义、参数传递、返回值等概念，并提供了很多自定义函数的编写示例，让我能够快速上手，编写自己的小程序来解决实际问题。 此外，书中对于MATLAB中的常用工具箱也进行了较为全面的介绍，例如信号处理工具箱、图像处理工具箱等。虽然我还没有深入研究这些工具箱，但通过阅读相关的章节，我对它们的功能和应用领域有了一个初步的了解，为我日后的深入学习指明了方向。书中给出的例子也都非常贴合实际应用，例如如何利用信号处理工具箱分析音频信号，或者如何用图像处理工具箱进行图像滤波和增强。这些生动的案例，让我看到了MATLAB在科研和工程领域的强大应用潜力，也激发了我进一步探索和学习的动力。

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这本书的语言风格非常亲切，没有那种高高在上的学术腔调。作者更像是我的一个同行，用我能够理解的语言，分享他的经验和技巧。在介绍每一个功能或者语法点时，他总是会先说明这个功能/语法的“为什么”以及“有什么用”，而不是直接给出“怎么用”。这种“以用户为中心”的讲解方式，让我能够更好地理解MATLAB的逻辑，而不是死记硬背。我特别喜欢书中关于“M文件”的讲解，它清晰地解释了M文件的创建、编辑、保存和运行过程，并提供了许多将复杂算法封装到M文件中的示例，这让我深刻体会到模块化编程的重要性。 书中对于一些常见错误的排查和解决方法的介绍，更是让我感到如释重负。作为新手，犯错是不可避免的，但如果能及时找到原因并解决，就能极大地提高学习效率。这本书就像一位经验丰富的 debugger，在我遇到问题时，能够及时地给我提示和指引。例如，在处理数组索引错误时，它会详细地分析可能的原因，并给出相应的检查方法。这些实用性的建议，让我在面对程序中的bug时，不再感到无从下手，而是能够更有条理地进行排查。总而言之，这本书是一本不可多得的MATLAB入门读物，它在实用性、易懂性和系统性方面都做得非常出色。

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在翻阅这本书的过程中，我仿佛置身于一个经验丰富的导师身边，他耐心地解答我的每一个疑问，引导我一步步走向精通。书中对于MATLAB语法结构的讲解，非常清晰易懂，避免了枯燥的术语堆砌。作者善于运用比喻和类比，将抽象的编程概念形象化，例如将变量比作“容器”，将函数比作“黑箱”，让我能够迅速理解其本质。我特别欣赏书中对于控制流语句（如if-else, for, while）的讲解，它通过大量的实际例子，展示了这些语句在解决实际问题中的应用，让我不再觉得编程是枯燥的逻辑堆砌，而是充满创造力的过程。 更令我惊喜的是，这本书并没有止步于基础语法的讲解，而是触及了一些更为进阶的主题。例如，在介绍MATLAB的GUI（图形用户界面）设计时，它虽然没有深入到最复杂的层面，但已经足够让初学者了解如何利用MATLAB的App Designer等工具，创建简单交互式的应用程序。这对于我来说，是迈向更高级应用的重要一步。此外，书中关于MATLAB与其他软件（如Excel）之间数据交互的介绍，也极大地拓展了我对MATLAB应用范围的认知，让我在未来的工作中能够更加得心应手。

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这本书的出版，恰逢我刚接触MATLAB不久，正愁于不知从何处下手。市面上关于MATLAB的书籍不在少数，但很多都过于理论化，或者偏重于某个特定领域，对于我这种初学者来说，显得晦涩难懂。读了《MATLAB 5.1实用指南》后，我惊喜地发现，它以一种非常友好的方式，将MATLAB的核心概念和常用功能娓娓道来。书中没有一开始就抛出复杂的数学公式和抽象的编程模型，而是从最基础的界面介绍、命令窗口的使用、变量的定义和赋值等讲起，循序渐进，让我在不知不觉中就建立了对MATLAB操作的基本认知。 其中，关于数据可视化部分的讲解，更是让我受益匪浅。我一直对将数据以直观的图形呈现出来充满兴趣，但苦于技术和理论的不足。这本书并没有回避这一难题，而是提供了大量的实例，从简单的二维折线图、散点图，到更复杂的曲面图、三维立体图，都配有清晰的代码和详细的解释。我跟着书中的例子，亲自敲打代码，看着屏幕上跳出我期望的图形，那种成就感是无与伦比的。更重要的是，它让我理解了如何根据不同的数据类型和分析目的，选择最合适的绘图函数，以及如何对图形进行个性化的美化，例如添加标题、坐标轴标签、图例，调整线条颜色和样式等等。这些细节的处理，让我的报告和演示文稿增色不少，也让我对数据分析产生了更浓厚的兴趣。

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这本书最打动我的地方在于，它始终秉持着“实用”的原则。很多教程往往侧重于理论的深度，而忽略了实际操作的便捷性。但《MATLAB 5.1实用指南》则不同，它更多地关注用户在实际使用过程中可能遇到的问题，并提供了行之有效的解决方案。例如，在介绍文件I/O操作时，作者不仅讲解了如何读写各种格式的文件，还细致地说明了在处理大型文件或存在错误时，如何进行异常处理，如何优化读写效率。这对于我这种需要处理大量实验数据的初学者来说，无疑是雪中送炭。 书中还有一些关于调试技巧和代码优化的小窍门，这些看似不起眼的内容，却能极大地提升编程效率和代码质量。作者在讲解过程中，总会适时地提醒读者注意一些容易出错的地方，或者提出一些更简洁、更高效的实现方式。我印象特别深刻的是，书中关于矩阵运算的优化技巧，通过向量化操作，能够显著提高程序的运行速度。这让我意识到，仅仅掌握语法是不够的，还需要深入理解MATLAB的特性，才能写出高效、优雅的代码。总之，这本书的每一个细节都充满了作者的用心，真正做到了“实用”二字。

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