具体描述
本书针对全国计算机等级考试的三级科目中数据库技术、网络技术和信息管理技术的上机考试（C语言）。主要内容有：上机考试的题型和分值、考试环境、上机考试的操作步骤；C语言基础；C语言编译环境Turbo C的使用方法、上机操作步骤以及程序调试技术；上机题典型题解；习题和参考答案。本书配套光盘中包括三级C语言的上机模拟系统。
《高级数据结构与算法实践》 内容简介 本书是面向计算机科学、软件工程及相关专业高年级本科生和研究生的专业教材，旨在系统深入地探讨现代计算机科学领域最为核心且富有挑战性的——高级数据结构与算法。不同于入门级课程的侧重于基本概念的介绍，本书将聚焦于那些在高性能计算、大规模数据处理、复杂系统设计中发挥关键作用的复杂结构与高效算法。 本书共分为六大部分，二十章内容，力求理论深度与工程实践紧密结合，帮助读者构建扎实的理论基础，同时掌握将这些抽象概念转化为高效、可维护代码的能力。 第一部分：高级抽象数据类型的再审视与深化（第1-3章） 本部分首先对线性、树形、集合等基础抽象数据类型（ADT）进行回顾与提升。重点不再是实现细节，而是其在特定约束下的渐近性能分析和高级变体。 第1章：高性能散列表与冲突解决策略 深入探讨基于链表的散列表的局限性，重点剖析开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）的性能退化机制。详细介绍Cuckoo Hashing（布谷鸟散列表）的概率保证和实际应用，以及如何使用一致性哈希（Consistent Hashing）技术优化分布式系统中的数据分布和负载均衡。讨论Perfect Hashing（完美哈希）在静态数据集中的构建方法与应用场景。 第2章：平衡搜索树的演进与应用 超越标准的AVL和红黑树，本章着重介绍2-3树、2-3-4树在理解多路平衡搜索树中的作用。核心内容是B-Tree及其变体B+ Tree，详尽分析其在磁盘I/O优化中的核心地位，以及在数据库索引和文件系统中的实际结构设计。同时，探讨Weight-Balanced Trees（WBT）和Scapegoat Trees，以应对动态数据集中权重变化的需求。 第3章：集合与映射的泛化：跳跃表 详细阐述Skip List（跳跃表）的数学原理、概率分析和高效实现。讨论如何通过调整概率参数来优化查询、插入和删除操作的常数因子，并将其与平衡二叉搜索树进行性能对比。重点展示跳跃表在并发环境下的无锁或弱锁实现潜力。 第二部分：图论算法的高级应用（第4-7章） 本部分将图论的应用提升到解决更复杂、更具挑战性的优化问题的层面。 第4章：最短路径与网络流的扩展 在Dijkstra和Floyd-Warshall的基础上，深入研究差分约束系统中最短路径的应用。重点解析最大流/最小割定理，并详细实现Edmonds-Karp、Dinic算法，以及针对特定图结构的预流推进算法。探讨多商品流问题的近似解法。 第5章：匹配理论与优化 集中讨论二分图和一般图中的匹配问题。详述Hopcroft-Karp算法在最大二分匹配中的效率优势。引入Tutte矩阵和完美匹配的充要条件。对于加权匹配，深入讲解匈牙利算法（Kuhn-Munkres）的原理和实现细节。 第6章：连通性与网络可靠性 分析图的割点、桥、双连通分量的高效查找算法（基于DFS的Tarjan算法）。讨论最小割在网络可靠性分析中的应用，包括Karger的随机化算法及其性能保证。 第7章：图的结构分解与特定图类 探讨平面图的性质、遍历与嵌入问题。引入树分解（Tree Decomposition）的概念，及其在解决具有小树宽（Treewidth）问题的NP-难问题时的参数化复杂度（FPT）方法。 第三部分：几何算法与空间数据结构（第8-10章） 本部分关注如何高效地处理和查询空间数据。 第8章：计算几何基础与平面扫描 回顾凸包、线段交点判定等基础。核心在于平面扫描算法的设计范式，例如用于求解平面内点对最近距离或计算矩形并集的面积。详细讲解计算几何中数值稳定性的处理方法。 第9章：空间划分与索引结构 深入研究Kd-Tree和R-Tree的构建、点查询和范围查询。重点分析R-Tree在处理动态地理空间数据时的性能瓶颈（如树的倾斜），并介绍其变体如R-Tree的优化策略。 第10章：最近邻搜索（NNS） 讨论高维空间中精确最近邻搜索的挑战（维度灾难）。重点介绍Ball Trees和LSH（Locality-Sensitive Hashing，局部敏感哈希）在近似最近邻搜索（ANNS）中的应用和性能权衡。 第四部分：高级动态规划与优化（第11-13章） 本部分侧重于经典动态规划（DP）的优化技术，使其能够处理更庞大的状态空间。 第11章：DP的加速技术 系统介绍如何使用凸壳优化（Convex Hull Trick, CHT）来加速具有线性决策函数的DP转移。讨论Knuth优化（四边形不等式）在区间DP问题中的应用，以及Divide and Conquer Optimization在某些序列DP问题中的加速。 第12章：字符串匹配与文本处理 超越KMP，深入研究Aho-Corasick自动机在多模式串匹配中的高效性。讲解后缀树（Suffix Tree）和后缀自动机（Suffix Automaton）的结构、构建算法（Ukkonen's Algorithm），及其在子串查询、最长公共子串等问题中的应用。 第13章：概率与随机化算法 本章侧重于算法分析中的概率工具。详述马尔可夫链在算法分析中的应用，以及随机增益法在优化求解上的价值。介绍如Las Vegas算法和Monte Carlo算法的精确设计与错误界限分析。 第五部分：NP-难问题的逼近与参数化（第14-16章） 面对不可解问题，本部分探讨如何获取有保证的优秀解。 第14章：近似算法的设计与分析 详细介绍贪心选择、局部搜索等方法在构建近似算法中的应用。重点分析旅行商问题（TSP）的2-近似算法（Christofides算法），以及集合覆盖问题的对数因子近似。 第15章：线性规划松弛与割平面法 介绍整数线性规划（ILP）的基本模型。通过求解LP松弛来指导组合优化问题的求解。探讨割平面法的基本思想，用于逐步精确化LP松弛的解空间。 第16章：参数化复杂性导论 引入参数化复杂性理论的核心概念，如核（Kernelization）和反馈弧集。重点分析如何将一个NP-难问题转化为一个参数化问题，并寻找基于参数$k$的固定参数可处理（FPT）算法。 第六部分：高级算法设计范式与系统级考量（第17-20章） 本部分将理论与现代计算环境相结合。 第17章：并发与并行算法设计 探讨在多核架构下设计数据结构和算法的挑战。介绍Lock-Free/Wait-Free数据结构的实现原理（如基于CAS操作的栈和队列）。分析并行计算模型下的算法效率（如PRAM模型）。 第18章：外部记忆算法与缓存效率 讨论当数据无法完全装入主存时（如处理TB级数据）的算法设计。侧重于I/O复杂度的分析，介绍适合磁盘访问模式的B-Tree变体和外部排序算法。 第19章：矩阵运算的加速 深入研究Strassen算法的原理及其在现代高精度计算中的限制。讨论快速傅里叶变换（FFT）在多项式乘法和信号处理中的加速作用，以及其在字符串匹配中的替代应用。 第20章：算法的正式验证与正确性证明 介绍使用形式化方法（如Hoare逻辑、归约系统）来严格证明复杂算法（如分布式协议或复杂数据结构操作）正确性的基本工具和案例分析，强调算法鲁棒性的重要性。 本书特色： 强调分析： 每种高级结构和算法的介绍都伴随着严格的渐近性能分析和常数因子优化讨论。 跨学科视野： 内容覆盖了数据库、图形学、网络、并行计算等多个前沿领域对算法的需求。 实践导向： 虽然是理论深入，但每章末尾均包含“工程实现挑战”部分，引导读者思考如何在实际编程环境中高效部署这些复杂算法，并考虑内存布局和编译器优化对性能的实际影响。 本书要求读者具备扎实的离散数学基础和熟练的C++（或类似系统级语言）编程能力，是通往算法研究和高性能系统开发领域的必备参考书。
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