Programming Sudoku (Technology in Action) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Apress

作者:Wei-Meng Lee

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2006-03-16

价格:USD 24.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781590596623

丛书系列:

图书标签:

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深入探索现代计算的基石：数据结构与算法的精妙设计 本书致力于为读者构建一个坚实而全面的数据结构与算法的知识体系，旨在揭示计算机科学领域最为核心的概念、设计范式以及实现技巧。我们不局限于理论的罗列，而是将重点放在这些基础构建块如何在实际的、高效率的软件系统中发挥关键作用。 第一部分：基础与核心概念的奠基 本部分将读者带回计算机科学的起点，确保对基本计算模型和分析方法的深刻理解。 第一章：计算思维的引入与分析基础 我们首先探讨什么是“高效”的计算。计算的效率不仅仅是速度，更关乎资源的合理利用。本章详细介绍了算法分析的数学工具，特别是大O记法、Omega记法和Theta记法，并深入分析了不同增长率的含义。我们不仅仅停留在渐近分析，还会讨论最坏情况、最好情况和平均情况分析的区别。此外，本书引入了摊还分析（Amortized Analysis）的概念，用以剖析那些操作成本波动较大但长期来看表现优异的动态数据结构（如动态数组和Fibonacci堆）。本章通过一系列经典的排序问题（如插入排序、选择排序）的初步分析，为后续更复杂结构的分析打下基础。 第二章：线性结构的精细化管理 线性数据结构是程序设计中最常见的基础元素。本章深入研究了数组的底层实现、内存布局及其对缓存性能的影响。随后，我们详细剖析了链表的变体，包括单向、双向和循环链表，重点讨论了在内存碎片化环境中，链表的内存分配与释放策略。栈（Stack）和队列（Queue）作为操作受限的线性结构，其基于数组和链表的实现对比被细致地检验，特别关注了如何利用栈实现递归的迭代化（如使用显式栈来模拟深度优先搜索）。此外，双端队列（Deque）在需要高效地在两端插入和删除的场景中的应用也被详细阐述。 第二部分：树形结构的层次化组织 树形结构是处理层次关系和实现快速查找的核心工具。本部分系统地介绍了各类树结构及其优化策略。 第三章：基础搜索树与平衡机制 本章从最基本的二叉树（Binary Tree）概念出发，引入了遍历算法（前序、中序、后序、层序）的递归和非递归实现。随后，我们进入到具有查找特性的二叉搜索树（BST）。我们分析了BST在最坏情况下的性能退化（可能退化为链表），并以此为动机，引出了平衡搜索树的概念。 第四章：自平衡树的艺术 实现高效的动态查找和维护是现代数据库和索引系统的基石。本章的重点是两种主要的自平衡机制： 1. AVL 树 (Adelson-Velsky and Landis Tree)： 详细剖析了旋转操作（单旋与双旋）的数学原理及其如何保持树的高度平衡。 2. 红黑树 (Red-Black Tree)： 作为C++ STL和许多标准库的首选，我们深入探讨了五个维护性质（根节点、红色节点、空节点、红边限制、黑高一致性）的复杂插入和删除操作中，如何通过颜色翻转和旋转组合来恢复平衡。 第五章：B 树族与外部存储优化 当数据量超越主存容量，进入磁盘存储时，我们必须采用专门为I/O效率设计的结构。本章聚焦于B 树（B-Tree）及其变体： 1. B 树： 重点分析其扇出因子（order）对磁盘寻道次数的影响，以及如何通过增加节点宽度来最小化磁盘访问。 2. B+ 树： 深入探讨B+树为何成为关系型数据库索引（如MySQL InnoDB）的首选结构，特别是所有数据指针都集中在叶子节点上带来的范围查询效率优势。 第三部分：高效映射与哈希的威力 哈希技术提供了近乎O(1)的平均查找时间，是构建符号表、缓存和唯一性检查的关键技术。 第六章：哈希函数的设计与冲突解决 本章首先探讨了理想哈希函数的特性，并介绍了从简单取模法到复杂通用哈希函数的演变。重点分析了密码学哈希函数（如SHA系列）与非密码学哈希函数（如MurmurHash, FNV-1a）在不同应用场景中的适用性。 解决冲突的策略是本章的核心： 1. 开放寻址法 (Open Addressing)： 详尽对比了线性探测、二次探测和双重哈希的性能差异，特别是二次探测中出现的聚集问题。 2. 链式法 (Separate Chaining)： 讨论了当链表过长时，如何将其优化为自平衡树（即“链表-树混合结构”）以保证最坏情况下的性能。 第七章：高级哈希结构与空间效率 本章超越了基础的哈希表，探索了在特定约束下提高效率或空间利用率的结构： 1. 一致性哈希 (Consistent Hashing)： 重点分析其在分布式系统（如缓存集群）中，如何最小化节点增减对已有映射的影响。 2. 布隆过滤器 (Bloom Filter)： 探讨这种概率性数据结构如何在保证极小误报率的前提下，以极低的内存开销来判断元素是否存在，并分析其在网络路由和数据库查询优化中的应用。 第四部分：图论：连接世界的模型 图结构是建模网络、依赖关系和路径问题的通用语言。本部分侧重于图的表示、遍历和关键路径算法。 第八章：图的表示与遍历 本章首先区分了有向图与无向图、带权图与非带权图。在表示方法上，详尽对比了邻接矩阵与邻接表的优劣，特别是针对稀疏图和稠密图的选择标准。图的遍历是本章的另一重点： 1. 广度优先搜索 (BFS)： 阐述其在未加权图上寻找最短路径中的应用。 2. 深度优先搜索 (DFS)： 探讨其在拓扑排序、连通分量查找和寻找基本回路中的核心作用。 第九章：最短路径与网络流 本章聚焦于图算法中最具挑战性也最实用的部分：寻找最优路径。 1. 单源最短路径： 深入讲解Dijkstra 算法（及其对负权边的限制）和Bellman-Ford 算法（及其利用松弛操作检测负权环的机制）。 2. 多源最短路径： 详细分析 Floyd-Warshall 算法的动态规划思想，以及它在计算所有节点对之间最短路径时的简洁性。 3. 最小生成树 (MST)： 阐述 Prim 算法和 Kruskal 算法的贪心策略，并分析两者在不同图表示下的性能差异。 4. 最大流/最小割： 介绍 Ford-Fulkerson 方法及其通过增广路径寻找最大流的原理，并探讨 Edmonds-Karp 等具体实现。 第五部分：高级算法设计范式 最后一部分将视角从特定结构转向解决问题的通用策略。 第十章：分治、贪心与动态规划 本章系统梳理了三种强大的算法设计范式： 1. 分治法 (Divide and Conquer)： 经典案例如快速排序 (QuickSort) 和合并排序 (MergeSort)，重点在于递归关系的建立和归约步骤的优化。 2. 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 分析其应用场景（如霍夫曼编码、区间调度问题），并强调证明贪心选择性质的困难性与重要性。 3. 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： 本章的难点与重点。通过矩阵链乘法、最长公共子序列、背包问题等经典案例，讲解最优子结构和重叠子问题的识别，并详细对比自顶向下（带备忘录）和自底向上（表格填充）的实现方式。 第十一章：回溯法与NP问题初探 本章介绍了用于解决组合优化问题的搜索策略。回溯法 (Backtracking) 被用于系统性地搜索解空间，常用于解决八皇后问题、数独求解（在此不涉及具体数独实现细节）和哈密顿路径问题。最后，本章对P类问题和NP类问题进行了哲学和计算层面的探讨，介绍NP完全性概念，为读者理解计算复杂度的前沿打下基础。 全书通过大量的伪代码、复杂度分析和实际案例，旨在培养读者设计、分析和实现高性能算法的能力，使之能够自信地驾驭任何复杂的计算挑战。

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