Data Structures and Algorithm Analysis (2nd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:[美] Mark Allen Weiss

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-10-07

价格:USD 136.60

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805390575

丛书系列:

图书标签:

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《数据结构与算法分析（第二版）》 核心内容概要 本书深入探讨了现代计算机科学两大基石——数据结构与算法。其核心目标在于为读者构建扎实的理论基础，使之能够理解、设计并分析各种高效的数据组织方式和处理流程。全书内容围绕核心算法的效率评估展开，强调理论分析在实际软件开发中的指导意义。 数据结构部分 在数据结构方面，本书系统性地介绍了各类基本和高级数据结构的原理、实现及其在不同应用场景下的适用性。 数组与链表： 从最基础的数组和链表开始，详细阐述了它们的内存表示、插入、删除、查找等基本操作的时间复杂度和空间复杂度。重点分析了单向链表、双向链表、循环链表在不同操作上的性能差异。 栈与队列： 深入讲解了栈（LIFO）和队列（FIFO）的抽象数据类型（ADT）概念，以及如何利用数组或链表高效实现这些结构。通过实际案例展示了栈在函数调用、表达式求值中的应用，以及队列在任务调度、广度优先搜索（BFS）中的重要作用。 树结构： 详尽介绍了二叉树、二叉搜索树（BST）、平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）以及多路搜索树（如B树）的构造、遍历（前序、中序、后序、层序）以及各种操作（插入、删除、查找）的算法。特别强调了平衡二叉搜索树如何通过自平衡机制保证查找效率的对数级，是高效数据管理的关键。 图结构： 覆盖了图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及重要的图遍历算法（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）。在此基础上，深入讲解了最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）以及拓扑排序等关键图算法，并分析了它们的时间复杂度。 散列表（哈希表）： 详细阐述了哈希函数的设计原则，以及处理冲突的方法（开放寻址法、链地址法）。通过对不同哈希函数和冲突解决策略的分析，揭示了哈希表实现平均接近常数时间复杂度的插入、删除和查找操作的强大能力，是现代软件中不可或缺的高效查找结构。 算法分析部分 算法分析是本书的另一核心，它教授读者如何科学地评估和比较算法的效率，从而选择最优的解决方案。 渐进分析（Asymptotic Analysis）： 重点介绍了大O记法（O）、大Ω记法（Ω）和大Θ记法（Θ），用于描述算法在输入规模趋于无穷大时的增长率。通过对递归关系求解（如主定理）的深入剖析，读者可以准确判断算法的渐进性能。 算法效率度量： 详细讲解了时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的两个关键指标。通过对各种基本操作（如赋值、比较、算术运算）的计数，以及对循环、递归结构的分析，读者能掌握如何计算出精确或近似的时间/空间复杂度。 常用算法设计范式： 探讨了几种重要的算法设计技术，包括： 分治法（Divide and Conquer）： 阐述了如何将问题分解为子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解。经典案例包括归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）和矩阵乘法。 动态规划（Dynamic Programming）： 讲解了如何通过存储子问题的解来避免重复计算，从而高效地解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。例如，最长公共子序列、背包问题等。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍了一种局部最优选择最终导致全局最优解的策略。适用于一些特定类型的优化问题，如霍夫曼编码、活动选择问题。 回溯法（Backtracking）： 探讨了一种通过系统搜索所有可能解决方案来找到目标解的方法，常用于解决组合搜索问题，如N皇后问题。 排序与搜索算法： 系统性地回顾和分析了各种排序算法，包括简单排序（插入排序、选择排序、冒泡排序）、高效排序（归并排序、快速排序、堆排序）以及非比较排序（计数排序、基数排序）。同时，也详细介绍了线性搜索和二分搜索算法的效率。 字符串匹配算法： 介绍了朴素字符串匹配算法，并深入探讨了更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，分析了它们在减少不必要比较方面的优势。 本书特色与价值 本书最大的价值在于将抽象的理论与具体的编程实现相结合。每一章都通过详细的伪代码和清晰的数学分析，引导读者理解算法的内部工作机制及其性能表现。大量的示例和练习题，旨在帮助读者巩固所学知识，并培养独立解决实际问题的能力。通过对不同数据结构和算法的深入分析，读者将能够做出明智的技术选型，编写出更加高效、健壮和可扩展的软件。本书为希望在软件开发、算法竞赛、人工智能等领域取得成功的计算机科学专业人士和学生提供了不可或缺的指导。

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我是一名刚刚步入学术界的研究助理，正在为我的研究项目寻找一些理论支持和方法论指导。数据结构与算法是我的研究领域的核心组成部分，所以我对相关书籍的要求非常高。这本书，《Data Structures and Algorithm Analysis (2nd Edition)》，超出了我的预期。它提供了一种非常严谨和全面的视角来审视数据结构和算法。作者的语言风格非常学术化，但又不失精准和清晰。尤其是在对图论算法的论述上，这本书给我留下了深刻的印象。它不仅介绍了各种经典的图算法，比如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法，还深入探讨了它们的实现细节和理论边界。对于我这种需要进行理论推导和证明的研究者来说，书中大量的数学分析和证明过程非常有价值。它帮助我更深入地理解了算法的内在机制，并且能够为我的研究提供坚实的理论基础。此外，这本书对一些较新的数据结构和算法也进行了介绍，这对于跟进学术前沿非常有帮助。我还会经常翻阅这本书，来回顾和巩固我的知识体系。

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作为一名正在准备计算机科学相关研究生入学考试的学生，我对考试大纲中的数据结构和算法部分非常重视。我试过很多不同的教材，但感觉要么过于简单，要么过于晦涩。直到我发现了《Data Structures and Algorithm Analysis (2nd Edition)》，我的备考之路才变得更加清晰和有方向。这本书的讲解非常全面，覆盖了考试所需的所有核心知识点，而且讲解的深度和广度都恰到好处。我尤其喜欢书中对算法设计技巧的讲解，比如分治法、回溯法等，都提供了非常详细的解释和例题，让我能够更好地理解这些方法的应用。在练习题方面，这本书也提供了大量高质量的题目，这些题目不仅能够帮助我巩固知识，更能帮助我熟悉考试的题型和难度。我通过反复练习书中的题目，不仅提高了我的解题能力，更重要的是，我对数据结构和算法的理解上升到了一个新的高度。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，它教会了我如何思考，如何分析，如何解决问题，而不仅仅是记忆知识点。对于所有和我一样在备考的学生来说，这本书绝对是必备的备考神器。

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我是一名资深软件工程师，工作多年，接触过各种各样的技术栈。在我的职业生涯中，我一直深信，无论技术如何发展，基础知识的重要性都不会减弱，尤其是数据结构和算法。这本书，绝对是我近年来读过的最令人印象深刻的技术书籍之一。它以一种非常深刻但又不枯燥的方式，重新审视了数据结构和算法的本质。作者对每一个概念的讲解都力求做到深入骨髓，不仅仅是告诉你“是什么”，更是告诉你“为什么”。例如，在讲解平衡二叉搜索树时，他不仅仅是介绍了AVL树和红黑树，更重要的是分析了它们为何需要平衡，以及平衡机制是如何保证查询效率的。书中对高级数据结构，比如B-树和堆栈的深入剖析，让我受益匪浅。它让我理解了这些数据结构在实际应用中的强大之处，比如在数据库索引和操作系统调度中的作用。这本书的写作风格非常流畅，而且充满了智慧，阅读起来就像是在和一位经验丰富的导师交流。它帮助我重新审视了我过去的一些编程习惯，并且让我认识到，在处理复杂问题时，选择正确的数据结构和算法，往往能够起到事半功倍的效果。

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这本书真是让我大开眼界！我是一名正在学习计算机科学的学生，一直以来都觉得数据结构和算法是我的软肋，看了很多书，但总觉得理解得不够透彻。直到我翻开了这本《Data Structures and Algorithm Analysis (2nd Edition)》，才真正找到了“感觉”。作者的讲解方式非常清晰，他不是那种只罗列概念和公式的书呆子式叙述，而是循序渐进地引导读者理解。例如，在讲解链表的时候，他不仅仅是告诉你节点如何连接，而是从实际应用场景出发，让你明白为什么需要链表，以及它相较于数组的优势和劣势。他还会通过大量的伪代码和图示来辅助说明，这对于我这种视觉型学习者来说简直是福音。更让我惊喜的是，这本书在算法分析的部分也做得非常出色。我之前对时间复杂度和空间复杂度这些概念总是模模糊糊，但通过这本书的详细讲解，我能清晰地理解不同算法的效率差异，并且学会如何进行量化分析。尤其是书中对递归算法的剖析，让我茅塞顿开。总而言之，如果你也像我一样，在数据结构和算法的学习上感到吃力，并且希望找到一本既有深度又不失趣味性的教材，那么这本书绝对是你的不二之选。我强烈推荐给所有想要打牢计算机科学基础的同学。

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作为一名有着几年编程经验的开发者，我在工作中经常会遇到性能瓶颈的问题，这让我意识到扎实的数据结构和算法知识是多么重要。之前我虽然了解一些基础概念，但总觉得不够系统，难以灵活运用。这本书的出现，可以说是我职业生涯中的一次“及时雨”。它以一种非常务实和深入的视角来探讨数据结构和算法。作者并没有停留在理论层面，而是紧密结合实际的应用场景，比如在讲解哈希表时，他会深入分析不同冲突解决策略的优缺点，以及在实际数据库或缓存系统中的应用。对我而言，最宝贵的是书中关于算法分析的部分。我学会了如何系统地评估算法的效率，不仅仅是big O符号的理解，更重要的是理解其背后的逻辑和影响因素。书中对于动态规划、贪心算法等复杂算法的讲解，条理清晰，逻辑严谨，让我能够真正掌握这些强大的工具。我发现，读完这本书，我解决实际问题的思路变得更加开阔，能够更有效地选择和设计适合的算法来优化我的代码。它不仅提升了我的理论知识，更直接地提高了我的编程实践能力。

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