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出版者:清华大学出版社

作者:谭献海

出品人:

页数:430

译者:

出版时间:2006-12

价格:36.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302136767

丛书系列:

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《数据结构与算法精讲》 内容概要与特色 本书全面深入地探讨了计算机科学的基石——数据结构与算法。它不仅系统地介绍了线性表、栈、队列、树、图、哈希表等核心数据结构的设计原理、实现方式与性能分析，还对排序、查找、递归、动态规划、贪心算法等经典算法进行了详尽的剖析与实践指导。本书旨在帮助读者建立坚实的理论基础，并熟练掌握利用高效算法解决实际工程问题的能力。 --- 第一部分：基础理论与抽象数据类型（ADT） 第一章：算法分析与计算模型 本章首先建立严谨的数学分析框架，介绍渐进记号（大O、Ω、Θ记法）在描述算法复杂度中的作用。我们将详细讨论时间复杂度和空间复杂度的度量标准，区分最好、最坏和平均情况下的性能表现。引入RAM模型，探讨如何将实际操作转化为抽象计算步骤。重点分析了基本操作（如赋值、比较、跳转）的成本模型，为后续的算法评估打下坚实基础。 第二章：线性结构深度解析 本章聚焦于最基础的线性数据结构。数组（Array） 作为内存连续存储的典范，其随机访问的效率与插入/删除操作的局限性被深入讨论。随后，链表（Linked List） 的单向、双向及循环结构被一一实现和比较，重点分析了其动态内存分配的优势与指针操作的复杂性。栈（Stack） 和队列（Queue） 作为受限访问的抽象数据类型，不仅展示了后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的应用场景（如函数调用栈、表达式求值），还探讨了如何使用数组和链表灵活地实现它们，并分析了基于循环数组实现高效队列的方法。 第三章：抽象数据类型与应用 本章将理论与实际应用紧密结合。详细讲解了字符串（String） 的内部表示（如字符数组、Unicode编码）及其基本操作。在广义表的介绍中，拓宽了对复杂数据结构的初步认知。此外，本章还引入了稀疏矩阵的压缩存储技术（如三元组表示法和十字链表法），这是对传统二维数组存储效率低下的有力改进。对指针操作的精确控制和内存管理的理解是本章的重点难点。 --- 第二部分：非线性结构的核心原理 第四章：树结构及其遍历 树是层次化数据组织的基石。本章从树的定义、基本术语入手，详细阐述了二叉树（Binary Tree） 的结构特性。重点讲解了三种主要的遍历方法：前序、中序和后序遍历，并通过递归和非递归（利用栈）两种方式实现，确保读者对遍历顺序的内在逻辑有深刻理解。随后，对树的存储结构进行了探讨，包括双亲表示法、孩子表示法和孩子-兄弟表示法，并分析了它们在特定应用场景下的优劣。 第五章：高效树结构：二叉查找树与平衡 本章深入研究了二叉查找树（BST），清晰界定了其核心查找、插入和删除操作的算法步骤，并证明了其平均时间复杂度为$O(log n)$。然而，BST在极端情况下性能会退化至$O(n)$，因此，本章的核心在于介绍平衡树的概念与实现。我们将详细剖析AVL树的旋转操作（LL, RR, LR, RL四种情况），这是实现自平衡机制的关键。接着，对红黑树的基本性质、插入和删除后的颜色调整与旋转操作进行了详尽的步骤分解和代码演示，为理解更高级的数据库索引和高效Map结构打下基础。 第六章：B树与B+树 针对大规模外部存储（如磁盘I/O）的特点，本章专注于B树（B-Tree） 的设计思想。阐述了B树如何通过增加节点的扇出（分支因子）来最小化树高，从而优化磁盘访问次数。随后，重点对比并分析了B+树，解释了其内部节点仅存储键值而叶子节点存储数据的结构优势，以及叶子节点之间通过指针连接带来的范围查询（Range Query）的高效性。 第七章：堆（Heap）与优先队列 堆作为一种特殊的完全二叉树，是实现优先队列（Priority Queue） 的主流方式。本章详细讲解了最大堆和最小堆的构建过程（Heapify），以及插入和删除最大/最小元素的操作。特别强调了如何利用“堆排序”算法，在$O(n log n)$的时间复杂度内完成数组的排序，对比了堆排序在原地操作上的优势与稳定性上的不足。 --- 第三部分：图论算法与高级应用 第八章：图的表示与基础遍历 本章将焦点转向非线性、非层次化的复杂结构——图（Graph）。首先，系统介绍了图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix） 和邻接表（Adjacency List），并对比了它们在稀疏图和稠密图中的空间效率与操作时间。接着，详细阐述了图的两种基本遍历算法：广度优先搜索（BFS），适用于寻找最短路径（无权图）；和深度优先搜索（DFS），适用于拓扑排序、连通分量查找等。 第九章：图的连通性与拓扑排序 本章专注于图的结构分析。讲解了如何利用DFS判断图的强连通分量（SCC），并重点实现了Kosaraju算法和Tarjan算法，深入剖析了它们基于两次DFS的巧妙设计。对于有向无环图（DAG），本章详细介绍了拓扑排序的实现，包括基于Kahn算法（入度法）和基于DFS的方法，并阐述了其在任务调度和依赖关系解析中的重要地位。 第十章：最短路径算法 图论在路径规划中的核心应用。本章首先讲解了Dijkstra算法，用于在非负权重的图中寻找单源最短路径，并分析了其使用优先队列优化后的时间复杂度。随后，针对包含负权边的图，引入了Bellman-Ford算法，并着重分析了它如何有效地检测图中的负权环路。最后，对全源最短路径问题，详细阐述了Floyd-Warshall算法的动态规划思想，及其如何通过矩阵乘法来求解。 第十一章：最小生成树（MST） 本章探讨了如何用最少的代价连接图中的所有顶点。详细对比和实现了两种经典的MST构建算法：Prim算法（从单个顶点扩展）和Kruskal算法（基于边的贪心选择）。Kruskal算法的实现中，对并查集（Disjoint Set Union, DSU） 结构及其路径压缩、按秩合并的优化技术进行了深入讲解，以实现高效的边集的动态维护。 --- 第四部分：算法设计范式与高级主题 第十二章：排序算法的全面比较 本章对排序算法进行归纳总结和深入比较。除了基础的插入排序、选择排序、冒泡排序外，重点分析了高效的比较排序算法：快速排序（Quick Sort） 的枢轴选择策略与性能分析（包括最坏情况的规避），以及堆排序（已在堆章节提及）。此外，还介绍了基于分治策略的归并排序，并分析了其稳定性和最优的$O(n log n)$最坏情况复杂度。对于需要特定性能要求的场景，本章还引入了计数排序、桶排序和基数排序等非比较型排序算法的原理和适用条件。 第十三章：搜索与回溯法 本章重点讨论了系统搜索问题。二分查找（Binary Search） 的迭代与递归实现及其变体（如查找第一个/最后一个匹配项）被详细展示。随后，深入讲解了回溯法（Backtracking） 的通用框架，这是解决组合优化问题的强大工具。通过八皇后问题、迷宫寻路等经典案例，清晰展示了如何剪枝以优化搜索空间，避免不必要的计算。 第十四章：动态规划（DP） 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章从斐波那契数列、背包问题（0/1背包、完全背包） 入手，引导读者理解“状态定义”、“状态转移方程”和“边界条件”这DP设计的三个核心要素。随后，对最长公共子序列（LCS） 和编辑距离（Levenshtein Distance） 等复杂序列对齐问题进行了二维DP的详细推导和实现，强调自底向上的迭代计算方式。 第十五章：贪心算法的适用性与局限 本章阐述了贪心算法的设计思想，即每一步都做出当前看起来最好的选择，期望能达到全局最优。通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例，展示了贪心算法的简洁与高效。同时，本章也审慎地讨论了贪心选择性质的证明难度，并明确指出其不适用于所有优化问题（例如，旅行商问题），避免读者误用。 --- 附录 附录部分提供了 C++ 和 Java 两种主流语言中，标准库（如 STL 和 Java Collections Framework）中相关数据结构和算法的接口使用指南，旨在桥接理论知识与工程实践的鸿沟。最后，对计算复杂性理论的初步概念（如P类、NP类）进行了简要介绍，为读者未来深入学习奠定理论视野。

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这本书最让我惊喜的是，它并没有止步于对现象的描述，而是深入到对本质的挖掘。作者在关于“学习倦怠”的讨论中，并没有简单地归咎于外部因素，而是深入剖析了学习者自身可能存在的认知误区。他提出的“学习边界理论”，让我认识到，我们往往在熟悉的领域里停滞不前，而不敢跨越未知的边界。正是这种对未知领域的恐惧，导致了学习的停滞和倦怠。书中的“动机激发模型”更是让我耳目一新，它颠覆了我之前对“兴趣是最好的老师”的片面理解，强调了内在动机和外在动机的平衡，以及如何通过设定合理的目标来持续保持学习的热情。我尤其欣赏作者在案例分析中所展现出的独到眼光，他能够从看似零散的现象中，提炼出普遍性的规律，并将其与我们的日常生活紧密联系起来。这种将理论与实践巧妙结合的能力，使得这本书既有学术的严谨，又不失生活的温度。

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这本书封面朴实无华，封底的介绍也言简意赅，然而翻开第一页，我便被其深邃的思想和严谨的逻辑所吸引。作者在开篇就抛出了一个引人深思的问题：在信息爆炸的时代，我们如何才能有效地获取、处理和利用那些海量的数据？这绝非一个简单的技术问题，而是关乎思维方式、学习策略乃至人生态度的根本性命题。书中的第一部分，对于“网络思维”的阐述，简直是醍醐灌顶。它不再是简单地将网络视为工具，而是将其提升到了一种认知框架的层面，让我们理解信息是如何流动、聚合、发酵，以及如何形成新的知识体系。作者通过大量的案例分析，生动地揭示了不同类型的网络信息，从碎片化的社交媒体内容到结构化的学术论文，它们各自的特点、获取途径以及潜在的价值。尤其让我印象深刻的是，关于“信息辨别力”的章节，作者并非提供一套僵化的规则，而是引导读者建立一套动态的、批判性的评估体系，教我们如何在真假难辨的网络洪流中，锚定住属于自己的价值信息。这种对信息本质的深刻洞察，以及由此衍生出的学习方法论，在我过去的学习和工作中是从未接触过的，它彻底改变了我对“学习”这件事的看法，让我从被动接受者转变为主动探索者。

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读完这本书，我最大的感受是，它提供了一种看待世界的新视角。作者在书中并没有直接给出“如何做”的详细操作指南，而是更侧重于“为何如此”的原理阐释。比如，在关于“协同智慧”的章节，我原本以为会看到很多关于团队协作工具的介绍，但出乎意料的是，作者深入探讨了集体智慧产生的机制，以及个体在其中扮演的角色。他用生动的比喻，将网络空间中的信息交互比作一个复杂的生态系统，每个节点（用户、信息源）都在其中扮演着重要的角色，共同孕育着新的可能。这种宏观的视角，让我对“合作”的理解不再局限于表面的分工，而是看到了更深层次的共生关系。书中对“知识内化”的探讨也极具启发性，作者并非简单地罗列各种知识管理技巧，而是强调了将外部信息转化为自身认知体系的过程，强调了主动思考、反刍和重构的重要性。他提出的“知识锚定法”，通过将新知识与已有认知建立联系，来加深理解和记忆，这种方法在我的学习中屡试不爽，大大提高了我的知识吸收效率。总而言之，这本书不仅仅是一本关于“学习”的书，更是一本关于“如何成为一个更有效率的学习者”的书。

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这本书的阅读体验非常独特，它不像一般的教科书那样枯燥乏味，也没有刻意的煽情或空洞的理论堆砌。作者以一种非常平实的语调，娓娓道来，但字里行间却透露出一种深刻的洞察力。在探讨“知识更新速度”的问题时，作者并没有给出简单化的解决方案，而是强调了“学习策略”的重要性。他用“知识的保质期”来比喻知识的时效性，并引导读者思考，如何在快速变化的知识海洋中，保持自己的“竞争力”。让我印象深刻的是，关于“反思性学习”的章节，作者鼓励读者跳出“线性思维”，学会从不同的角度审视问题，从失败中汲取经验，并将其转化为下一次成功的基石。这种对学习过程本身的关注，让我看到了学习的无限可能性。总的来说，这本书是一本值得反复品读的佳作，它能够不断启发我的思考，并为我的学习和成长提供源源不断的动力。

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这本书的章节设计非常精巧，每一部分都环环相扣，共同构建了一个关于“如何成为一个高效信息处理者”的完整体系。作者在“信息管理系统”的构建方面，提供了一种非常实用的方法论。他并没有强调使用某种特定的工具，而是引导读者去思考，如何建立一套适合自己的信息管理流程，包括信息的收集、整理、储存和检索。让我印象深刻的是，关于“知识链接”的探讨，作者鼓励读者将看似不相关的知识点连接起来，形成一个巨大的知识网络。这种“发散性思维”，不仅能够加深对知识的理解，还能够激发新的灵感。这本书的阅读过程，就像是在进行一场思维的探险，每一次翻页，都可能发现新的宝藏。它不仅仅是一本关于学习的书，更是一本关于如何更好地生活、如何更好地工作的书。

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这本书最让我印象深刻的是，它并没有提供一套现成的“成功秘籍”，而是引导读者去探索属于自己的学习路径。作者在书中反复强调“个性化学习”的重要性，他认为，每个人都有自己独特的学习方式和节奏，只有找到适合自己的方法，才能取得最佳的学习效果。让我受益匪浅的是，关于“学习风格测试”的章节，虽然它并非科学严谨的心理学测试，但它提供了一个框架，让我开始思考自己的学习偏好。我发现，我更倾向于通过视觉化的方式来理解新知识，而对于纯粹的文字叙述则容易感到疲倦。这种自我认知，让我能够更有针对性地选择学习材料和方法。总而言之，这本书是一本能够激发读者自我探索的优秀读物，它能够帮助我们更好地认识自己，并为我们的学习和成长提供方向。

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这本书让我真正理解了“知识变现”的内在逻辑，它并非简单的信息搬运或复制，而是通过对信息的深度理解和创新应用，创造出新的价值。作者在“知识产品化”的章节中，详细阐述了如何将抽象的知识转化为具体的产品和服务，并从中获得回报。让我印象深刻的是，他对“价值创造链”的分析，他清晰地描绘了从信息获取到价值实现的全过程，并指出了每个环节的关键要素。这种宏观的视野，让我对商业世界的运作有了更清晰的认识。此外，作者对“终身学习”理念的倡导，也让我深受触动。他认为，在快速变化的时代，学习不再是某个阶段的任务，而是贯穿人生的过程。只有不断地学习和进步，才能跟上时代的步伐，保持自身的竞争力。

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读这本书的过程中，我最大的收获之一是对“学习韧性”有了更深刻的理解。作者并没有回避学习过程中的困难和挑战，而是将其视为成长的必经之路。他提出的“试错成本”理论，让我认识到，犯错并非坏事，关键在于我们如何从错误中学习。书中关于“心理定势”的分析，也让我对自己的思维模式有了更深入的了解。我发现，很多时候，我们之所以难以进步，是因为我们被自己固有的思维模式所束缚。通过打破心理定势，拥抱新的可能性，我们才能够实现真正的突破。我尤其欣赏作者在书中对于“成长型思维”的推崇，他鼓励读者相信自己的潜力，并相信通过努力可以不断提升自己。这种积极乐观的态度，让我对未来的学习充满了信心。

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不得不说，这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原以为它会是一本偏向理论的著作，但作者却用极其通俗易懂的语言，将那些复杂抽象的概念具象化。书中的“信息茧房”分析，让我对当下社交媒体算法有了更深刻的认识，原来我们每天看到的信息，并非完全是随机的，而是经过了精心设计的“推送”。作者犀利地指出，“信息茧房”的危害，不仅仅是视野的局限，更是思维的固化，它让我们沉浸在自己熟悉的环境中，丧失了与不同观点碰撞的机会。这种对社会现象的深刻洞察，让我开始反思自己的信息消费习惯，并积极寻求打破“信息茧房”的方法。另外，关于“知识沉淀”的章节，作者提出的“复利效应”，让我认识到持续学习的重要性。并非一蹴而就的速成，而是日积月累的精进，才能最终形成强大的知识壁垒。他鼓励读者，将学习视为一种投资，用时间和精力去积累，最终会收获意想不到的回报。这种长远的视角，让我摆脱了对短期效果的焦虑，更专注于过程本身的价值。

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这本书给我带来的最大改变，是让我重新认识了“碎片化信息”的价值。我之前一直认为，碎片化信息是导致注意力不集中的罪魁祸首，但作者在书中却提出了“碎片化信息聚合”的观点。他认为，看似零散的信息，如果能够被有效地组织和关联，反而能够形成强大的知识网络。书中关于“信息颗粒度”的分析，让我学会了如何去筛选和利用那些看似微不足道的信息，并从中发现潜在的连接点。这种全新的视角，彻底改变了我对信息处理的认知。此外，作者对“元认知能力”的强调，也让我受益匪浅。他认为，元认知能力，即对自身认知过程的认知，是高效学习的关键。通过提升元认知能力，我们可以更好地理解自己的学习模式，发现自身的优势和劣势，并据此调整学习策略。这种自我觉察的能力，对于实现持续的学习和成长至关重要。

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