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出版者:高等教育出版社

作者:徐人凤、孙宏伟、王梅

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2008-1

价格:17.90元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040169904

丛书系列:

图书标签:

• 软件编程
• 编程规范
• 软件工程
• 代码质量
• 软件开发
• 代码风格
• 可维护性
• 最佳实践
• 编程指南
• 软件设计
• 代码规范

《数据结构与算法精解：从理论到实践的深度剖析》 前言：信息时代的基石与效率的永恒追求 在当今这个数据爆炸式增长的时代，信息处理的效率和质量直接决定了技术解决方案的成败。《数据结构与算法精解：从理论到实践的深度剖析》并非一本关于编码风格或项目管理流程的指南，它直指计算机科学的内核，聚焦于如何最有效地组织和处理信息。本书旨在为读者，无论是初涉编程领域的学生，还是寻求优化现有系统的资深工程师，提供一套系统、深入且极具操作性的数据结构与算法知识体系。我们相信，理解数据如何在内存中布局，以及如何设计高效的步骤来操作这些数据，是构建任何高性能软件系统的先决条件。 第一部分：基础范式与抽象模型 本书的开篇部分将系统梳理支撑整个计算机科学大厦的理论基础，这些是理解任何复杂系统运行机制的通用语言。 第一章：计算模型与复杂度分析 我们将从计算理论的视角切入，介绍图灵机模型及其对现代计算的指导意义。重点在于渐近分析，深入探讨大O、大Ω和Θ符号的精确含义和应用场景。读者将学习如何对算法的时间复杂度和空间复杂度进行严谨的数学推导，区分最好、最坏和平均情况下的性能表现。本章将辅以大量实例，展示如何识别算法中的瓶颈操作，并对比不同计算模型的效率差异。我们还将探讨摊还分析法，用以评估那些操作成本不均，但长期平均成本较低的动态数据结构。 第二章：线性数据结构的精耕细作 本章聚焦于最基础的线性序列结构，但将深入挖掘其在不同应用场景下的最优实现。 数组的内在奥秘： 不仅仅是连续存储，更深入探讨内存缓存局部性对性能的影响，以及动态数组（如Vector）背后的内存重分配策略和效率权衡。 链表家族的演进： 单向、双向、循环链表的结构差异，以及它们在插入/删除操作上的优势与劣势。特别讨论“哨兵节点”（Sentinel Node）在简化边界条件处理中的应用。 栈与队列的抽象应用： 阐述它们作为抽象数据类型（ADT）的本质，并通过深度解析德默斯（Dijkstra）的结构化编程思想，说明栈在递归、函数调用栈管理中的核心作用。队列部分则会详细分析循环队列的内存效率优化。 第二部分：非线性结构的构建与应用 非线性结构是处理复杂关系和实现高效查找的关键所在。本部分将是本书的重点，它涵盖了从树到图的广阔领域。 第三章：树结构：分层组织的艺术 树结构是层次化数据管理的核心。 二叉树的深度解析： 严格定义满二叉树、完全二叉树，并详细分析中序遍历的递归与非递归实现。 平衡搜索树的平衡之术： 深入剖析AVL树的旋转操作（单旋与双旋）的几何原理，以及红黑树（Red-Black Tree）的五大性质与插入/删除后的颜色调整规则。我们将通过实际案例说明为何红黑树在标准库实现中（如C++ STL的`std::map`）比AVL树更受青睐。 B树与B+树的磁盘优化： 鉴于磁盘I/O的巨大开销，本章将专门讲解B树如何通过增加分支因子来减少树高，实现多路查找。B+树在数据库索引中的优势（如范围查询的高效性）将被透彻阐述。 第四章：高效查找与集合管理：散列表的革命 散列表（哈希表）提供了理论上的$O(1)$平均查找时间，是现代系统中不可或缺的一部分。 哈希函数的设计哲学： 探讨理想哈希函数的特性（均匀性、雪崩效应）。详细比较除法散列法、乘法散列法和斐波那契散列法的适用性。 冲突解决策略的权衡： 深入比较链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）。对于开放寻址法，我们不仅讨论线性探测、二次探测，更会着重分析双重散列（Double Hashing）如何有效缓解主聚集和次聚集问题。 动态伸缩与再哈希： 分析负载因子（Load Factor）的临界值设定，以及何时触发高效的渐增式再哈希（Incremental Rehashing），以平滑性能下降。 第五章：图论：复杂网络的建模与遍历 图结构是描述网络、依赖关系和路径问题的终极工具。 图的表示法： 详述邻接矩阵（适用于稠密图）和邻接表（适用于稀疏图）的优劣，并讨论邻接表在不同场景下的具体实现优化。 核心遍历算法： 区分广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用场景。BFS在求最短路径（无权图）中的必然性，以及DFS在拓扑排序、强连通分量（Tarjan算法）中的关键作用。 路径与连通性算法： 深入讲解Dijkstra算法的松弛操作原理（及其对负权边的限制），以及Bellman-Ford算法如何处理负权边并检测负权环。对于全源最短路径问题，Floyd-Warshall算法的动态规划思想将被详细拆解。 第三部分：高级主题与算法设计范式 本部分将提升读者的算法设计视野，使其能够驾驭更复杂的计算挑战。 第六章：排序算法的深度比较与优化 排序是算法设计的试金石。我们不仅回顾基础的冒泡、插入、选择排序，更专注于高级、高效的比较排序。 快速排序的实现细节： 探讨分区（Partition）策略的选择（如Lomuto与Hoare），以及枢轴选择对最坏情况（$O(n^2)$）的规避。 归并排序的稳定性与并行化： 强调归并排序的稳定性，并分析其在外部排序中的优势。 线性时间排序： 详细介绍计数排序、基数排序和桶排序的原理和适用前提（数据分布特性），展示在特定约束下超越$O(n log n)$的界限。 第七章：算法设计策略：解决问题的思维框架 算法设计并非随机组合，而是一套可习得的思维范式。 贪心算法的有效性证明： 阐述贪心选择性质（Greedy Choice Property）和最优子结构，并通过霍夫曼编码（Huffman Coding）等实例来证明其局部最优选择能导向全局最优解。 动态规划的基石： 强调最优子结构和重叠子问题。通过实例（如背包问题、最长公共子序列），演示如何通过自底向上（Tabulation）和自顶向下带记忆化（Memoization）两种方式来构建状态转移方程，避免重复计算。 回溯法与分支限界： 探讨如何通过剪枝（Pruning）技术优化指数级的搜索空间，特别是在解决如N皇后问题、旅行商问题（TSP）时，分支限界如何有效降低实际运行时间。 第八章：高级主题：处理极限挑战 最大流/最小割： 介绍Ford-Fulkerson方法及其核心的增广路径概念。重点分析Edmonds-Karp算法如何利用BFS保证在多项式时间内找到最大流，并阐述最大流最小割定理的意义。 字符串匹配的效率： 详细解析KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法如何利用失效函数（Failure Function）避免不必要的字符回溯，从而实现线性时间匹配。 结语：持续学习与性能迭代 本书的最终目标是培养读者对算法的直觉和批判性分析能力。数据结构和算法的世界是动态演进的，掌握这些经典理论工具后，读者便能更清晰地评估新技术的优势，并能根据实际需求——无论是在内存受限的嵌入式环境，还是在需要处理PB级数据的分布式系统中——选择或设计出最高效的解决方案。本书提供的是一座坚实的桥梁，通往卓越的软件工程实践。

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这本《软件编程规范》的装帧设计着实让人眼前一亮，封面的深蓝色调沉稳大气，配上简洁有力的白色字体，透露出一种专业和严谨的气息。初次翻开，我立刻被它清晰的章节划分和详尽的目录所吸引。作者似乎非常懂得读者的需求，没有堆砌那些华而不实的理论，而是直奔主题，将复杂的规范条文用易于理解的方式呈现出来。比如在变量命名这一章节，书中不仅列举了“应该”怎么做，还配上了大量“反面教材”，那些写得一塌糊涂的代码示例，对比着规范后的清晰版本，那种直观的冲击力，比单纯的文字描述有效得多。我尤其欣赏它在代码风格一致性上的强调，书中对于缩进、空格、大小时态的每一个细微之处都做了明确的界定，这对于一个初入职场，或者正在努力提升自己代码“品相”的开发者来说，简直就是一本“救命稻草”。它不仅仅是告诉你“应该这样做”，更是在潜移默化中培养你对代码质量的敬畏之心。我甚至想象到，如果整个团队都能遵循这本书的指导，那未来的代码审查会议一定会变得高效而愉快，争论点会大大减少，因为标准已经摆在那里了。这本书的价值，就在于它将那些模糊的、靠“感觉”来判断的编程习惯，固化成了清晰可执行的规则集。

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这本书的内容排版和细节处理上，体现了一种近乎偏执的匠人精神。我注意到，在处理那些涉及跨语言或特定框架的规范时，作者并没有采取一概而论的方式，而是很巧妙地划分了通用原则和特定场景指导。例如，在错误处理部分，它区分了编译时错误、运行时异常和业务逻辑错误的处理流程，并针对每一种情况给出了不同的日志记录和用户反馈建议。这在我过去阅读的许多“通用规范”书籍中是很少见的。它们往往停留在“捕获异常”这种浅层面上，而《软件编程规范》则深入到了“如何优雅地失败”。此外，书中关于注释的章节也颇有见地，它不仅要求写清晰的文档注释，还强调了“为什么”要这么写，而不是仅仅“写了什么”。这种强调意图（Intent）的做法，极大地提高了代码的可维护性。每次阅读到一个新的知识点，我都会习惯性地在脑海中复盘自己最近写的代码，然后发现自己总是有意无意地遗漏了书中的某个关键点。这本书就像一面镜子，毫不留情地照出了我代码中的“陋习”，迫使我必须去正视并改正它们。它不只是提供了一个标准，它是在重塑你对“好代码”的认知框架。

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关于《软件编程规范》的整体观感，我必须提及它所蕴含的“团队协作”哲学。很多规范书籍只关注单个开发者的产出质量，但这本书显然将目光投向了更宏大的视角——如何让一个团队高效地、长期地维护一套代码库。书中关于代码审查（Code Review）的建议部分非常深刻，它提供了一套结构化的审查清单，不仅关注代码的正确性，更关注其是否符合团队的整体风格和架构意图。它甚至细致到了如何给出建设性的反馈，避免在Review过程中产生不必要的摩擦。这种对人机交互（代码与代码）和人与人交互（开发者与开发者）的双重关注，是本书的一大亮点。它让我明白，编程规范的终极目的，是降低沟通成本，提高集体智商。全书的语言风格在保持专业度的同时，又充满了适度的幽默感和人性化考量，使得阅读过程轻松愉快，没有那种被高压政策管束的压抑感。我强烈推荐给任何希望从“能跑就行”的初级阶段，迈向“健壮、优雅、易维护”专业阶段的开发者团队。

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坦白说，我拿到这书的时候，内心是有些抗拒的，总觉得“规范”这东西，不就是一堆枯燥的教条，读起来会昏昏欲睡吗？然而，实际的阅读体验完全颠覆了我的预设。作者似乎深谙如何将枯燥的技术内容变得引人入胜。他们大量运用了对比分析和情景模拟的手法。比如，在讨论模块依赖管理时，书中构建了一个小型的软件项目场景，展示了遵循规范和不遵循规范的两种代码演进路径，前者是清晰的分层和低耦合，后者则是“意大利面条式”的灾难现场。这种叙事方式，让抽象的架构原则具象化了。更让我惊喜的是，书中对于“非功能性需求”在编码层面的体现也有深入探讨。如何通过编码实践来保证代码的扩展性、可测试性，这些往往被忽略的话题，都在这里得到了细致的阐述。它让你意识到，规范不是为了限制你的创造力，而是为了构建一个坚固的地基，让你在高处可以更自由、更安全地飞翔。我甚至觉得，这本书与其叫“规范”，不如叫“优秀软件工程师的工具箱”更为贴切，因为它提供的工具，都是经过实战检验的。

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这本书在细节的打磨上，达到了令人发指的程度。我留意到，每当涉及到性能敏感的代码块时，作者都会附带一句“请注意，过度优化是魔鬼，务必以实际测量数据为准”的提醒。这种对“教条主义”的警惕性，让整本书的论调显得非常平衡和成熟。它既有“铁律”，也有“灵活变通”的空间。特别是关于代码重构的章节，它没有给出僵硬的重构时机判断标准，而是提供了一套基于“坏味道”（Code Smells）的侦测清单，并指导读者如何系统性地应用这些清单进行定期的代码“体检”。这套流程化的方法论，对我这种习惯于在压力下快速交付项目的工程师来说，帮助太大了。它让重构不再是一件可有可无的“美化工作”，而是一种定期的、必要的工程维护。读完这一部分，我立刻回去审视了我手上正在进行的项目，发现了几处本可以更早发现的“坏味道”点，着实为未来的返工节省了大量时间。这本书，与其说是提供了一份规则手册，不如说是在传授一种持续优化的思维习惯。

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