Data Structures, Algorithms, and Applications in C++ with Microsoft Compiler pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Mcgraw-Hill College

作者:Sartaj Sahni

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-07-29

价格:USD 115.85

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072362268

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 编程
• C++
• 数据结构
• 算法
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• 计算机科学
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• 代码实现
• 学习资源

《C++ 数据结构与算法应用指南》 本书是一本面向C++开发者的权威指南，深入浅出地阐述了数据结构和算法的核心概念，并重点探讨了它们在实际C++项目中的高效应用。无论您是初学者渴望夯实基础，还是经验丰富的开发者希望提升代码性能和解决复杂问题的能力，本书都将为您提供宝贵的知识和实践指导。 核心内容概览： 本书结构严谨，循序渐进，涵盖了计算机科学中最基本也是最重要的数据结构和算法。我们从基础出发，确保读者能够建立起扎实的理论基础，并在此基础上深入理解各类结构的特性、优缺点以及适用场景。 第一部分：数据结构的基础与精髓 数组与链表： 深入分析静态数组和动态数组（vector）的内存模型、时间复杂度，以及它们在数据存储和访问上的不同表现。链表部分将详细介绍单向链表、双向链表和循环链表，重点讲解插入、删除、查找等操作的实现和性能分析，以及它们在动态内存管理中的优势。 栈与队列： 探索后进先出（LIFO）的栈以及先进先出（FIFO）的队列。我们将展示如何利用数组或链表实现这两种基本数据结构，并深入讨论它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索（BFS）等实际应用中的作用。 树结构： 本部分将涵盖二叉树、二叉搜索树（BST）、平衡二叉搜索树（如AVL树和红黑树）以及多路查找树（如B树）。读者将学习如何构建、遍历（前序、中序、后序、层序）和搜索这些树，并理解平衡树如何保证查找效率。 图结构： 图作为表示对象之间关系的强大工具，我们将深入讲解图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），以及图的遍历算法（深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS）。此外，还将介绍最短路径算法（Dijkstra和Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim和Kruskal）等。 哈希表： 探索哈希函数的设计原则、冲突解决方法（链地址法、开放地址法）以及哈希表在快速查找、插入和删除数据方面的巨大潜力。 第二部分：算法的智慧与实现 排序算法： 本部分将详细介绍多种经典的排序算法，包括但不限于冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序和计数排序。我们将分析它们的时空复杂度，并探讨在不同数据规模和特性下的最优选择。 查找算法： 除了数据结构自带的查找功能，我们还将专注于独立的查找算法，如顺序查找、二分查找（及其对有序数据的依赖）以及哈希查找。 递归与分治： 深入理解递归的思想，以及如何将其应用于解决问题（如斐波那契数列、阶乘）。分治策略将通过实际例子（如归并排序、快速排序）展示如何将复杂问题分解为更小的子问题进行解决。 动态规划： 学习如何识别具有重叠子问题和最优子结构的问题，并使用动态规划自底向上或自顶向下地构建最优解。我们将通过背包问题、最长公共子序列等经典问题来阐释其精髓。 贪心算法： 探索贪心算法的基本思想，即在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子来展示其应用。 第三部分：C++ 语言特性与实践应用 STL（Standard Template Library）： 本书将充分利用C++ STL提供的强大功能。我们将详细讲解STL中各种容器（如vector, list, set, map, unordered_map）和算法（如sort, find, transform）的使用方法，并指导读者如何巧妙地将它们集成到自己的代码中，以提高开发效率和程序性能。 面向对象设计与数据结构： 探讨如何将面向对象的思想应用于数据结构的设计和实现，例如使用类来封装抽象数据类型，利用继承和多态来构建灵活的算法框架。 性能优化与内存管理： 介绍在C++中进行性能分析和优化的常用技术，包括算法复杂度分析、代码剖析（profiling）以及高效的内存管理策略。我们将讨论智能指针、内存池等概念，帮助读者写出更健壮、高效的代码。 实际案例分析： 本书将通过一系列精心挑选的实际应用场景，展示如何将所学的数据结构和算法知识应用于解决现实世界的问题，例如： 高效搜索与索引： 如何利用二叉搜索树或哈希表构建高效的数据库索引。 路径规划： 如何使用图算法解决导航系统中的寻路问题。 编译器设计： 如何利用栈和树结构解析和处理编程语言。 网络通信： 如何利用队列实现高效的消息传递。 数据压缩： 如何运用贪心算法和霍夫曼编码实现数据压缩。 本书的特色： 理论与实践的完美结合： 每一章都以清晰的理论阐述为基础，辅以大量C++代码示例，让读者能够直观地理解概念并快速上手实践。 循序渐进的教学方法： 从最基本的数据结构和算法开始，逐步引入更复杂的主题，确保读者能够建立坚实的知识体系。 注重效率与性能： 强调算法的时间和空间复杂度分析，并提供优化代码性能的实用技巧。 丰富的练习与挑战： 每章末尾都提供了具有启发性的练习题，帮助读者巩固所学知识，并鼓励独立思考和解决问题。 掌握数据结构和算法是成为一名优秀软件工程师的关键。通过阅读《C++ 数据结构与算法应用指南》，您将不仅能够深入理解计算机科学的核心原理，更能将这些知识转化为编写高效、健壮、可维护的C++程序的强大能力。本书是您在算法和数据结构领域探索的理想伙伴，助您在软件开发之路上更进一步。

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如果非要用一个词来形容这本书，我会选择“严谨的工程哲学”。它给我的感觉是，作者不仅精通算法本身，更深谙如何将这些算法“固化”到健壮、可维护的软件系统中去。书中的很多设计模式和代码范例，都体现了一种对“工程健壮性”的极致追求，远超出了普通算法教程的范畴。例如，在处理字符串匹配算法（如KMP或Boyer-Moore）时，作者细致地讨论了在内存受限或输入数据存在恶意构造的情况下，如何修改标准算法以防止缓冲区溢出或拒绝服务攻击，这一点在安全日益重要的今天，价值无可估量。此外，书中对如何使用C++的特定编译特性来获取额外的性能提升进行了深入的探讨，这部分内容是市场上许多同类书籍所缺失的，因为它要求作者对编译器的工作原理有深刻的理解。总而言之，这不是一本可以轻松翻阅的入门读物，而是一份需要沉下心来，结合实际项目反复对照研究的“武功秘籍”。

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这本厚厚的书，光是捧在手里就能感受到分量，显然作者在数据结构和算法的深度挖掘上是下足了功夫的。我本来以为这会是一本枯燥的理论堆砌，但翻开目录后才发现，它对实际应用的关注度极高。特别是那些关于如何利用C++的现代特性（比如模板元编程或者智能指针）来优化传统算法实现的部分，简直是为我这种热衷于性能调优的工程师量身定做的。书中对每种数据结构，无论是链表、树还是图，都不仅仅是给出代码实现，更重要的是深入剖析了它们在不同场景下的时间复杂度和空间复杂度的权衡，这一点非常关键。比如，它在讲解B树和B+树时，不仅清晰地画出了结构图，还详细模拟了磁盘I/O操作对查询效率的影响，这比教科书上那些抽象的例子要实用得多。而且，书中对调试和性能分析的讨论也相当到位，它似乎假设读者已经具备一定的C++基础，但还需要知道如何在这种严谨的工程环境下将理论转化为高效的实际代码。对于那些想从“会写代码”跃升到“写出优雅且高效代码”的读者来说，这本书提供了一条非常清晰的路径，尽管阅读过程需要高度集中精力，但每攻克一个章节，都会有一种茅塞顿开的成就感。

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这本书的排版和内容组织，透露出一种对细节的偏执。我注意到，很多关于标准库（STL）算法的讨论，都不是简单地引用标准文档，而是逆向工程地分析了它是如何在底层实现以达到最优性能的。例如，对于`std::sort`的讲解，它详细对比了快速排序、堆排序以及内省排序（Introsort）的混合策略，并解释了为什么在特定编译器和特定数据集下，这种混合模式能提供最好的平均表现。这种深度挖掘，使得读者不再满足于仅仅调用一个函数，而是真正理解了其背后的“引擎原理”。更令人赞叹的是，它似乎专门为那些需要在跨平台或特定硬件架构下部署高性能计算的读者准备了额外的“秘籍”。关于内存对齐、缓存局部性和原子操作的章节，写得尤其精彩，虽然篇幅不算长，但信息密度极高，每一句话都值得反复咀嚼。这本书的价值在于，它提供的知识深度，足以让一个中级程序员经过消化吸收后，能够自信地参与到系统核心模块的设计讨论中去。

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我不得不说，这本书的叙事风格非常独特，它更像是一位经验丰富、脾气略显古怪的资深架构师在给你“传道授业”。它很少使用那种温和的引导式教学，而是直接抛出问题，然后用极其精炼的语言给出解决方案，中间穿插着大量的代码片段和逻辑推导。初次接触时，可能会感到有些吃力，特别是当你还在为C++的指针运算感到头疼时，作者就已经在讨论如何用位操作来实现高效的哈希函数了。这种“高起点”的写作方式，反而逼迫读者必须快速跟上节奏，去主动查阅和理解那些支撑算法实现的基础知识。我特别欣赏它对“异常安全”的重视，在讨论容器操作时，几乎每一步都在提醒我们考虑内存泄漏和未捕获的异常。对于我们这些在大型项目中工作的开发者来说，稳定性比单纯的速度提升更为重要，这本书似乎深谙此道。它没有回避复杂性，反而拥抱复杂性，并展示了如何用C++的强大工具箱去驾驭它，让原本高深莫测的算法变得有迹可循，可操作。

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说实话，这本书的语言风格比较学术化，但它并非那种脱离实际的纯理论书籍。它的强大之处在于，它搭建了一个坚实的理论基石，然后在这个基石上，用大量的工程实践案例来浇筑结构。比如，在讲解图算法时，它不仅仅讲解了Dijkstra或Floyd-Warshall，而是紧接着用一个篇幅分析了在处理大规模社交网络数据时，如何利用并行计算框架来加速这些算法的收敛速度，并讨论了并行化带来的同步开销问题。这种从“静态算法”到“动态系统”的过渡非常自然流畅。我特别喜欢它在解决实际问题时展示的“迭代优化”思路，作者展示的不是最终的完美代码，而是从一个可以运行的版本，逐步通过引入更精妙的数据结构和更底层的语言特性，最终达到近乎极致的效率。这对于培养正确的工程思维至关重要——即“没有银弹，只有持续的权衡和优化”。这本书更像是一份高级进修的蓝图，需要读者有足够的毅力和预备知识才能充分领会。

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