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出版者:清华大学

作者:梁普选 编

出品人:

页数:239

译者:

出版时间:2007-10

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787811231359

丛书系列:

图书标签:

• Java
• Java
• 程序设计
• 网络编程
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• 多线程
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• 并发
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• 客户端

图书简介：《数据结构与算法分析：C++版》 作者： [此处填写原书作者，例如：Mark Allen Weiss] 译者： [此处填写原书译者，如果适用] 出版社： [此处填写原书出版社] 版次/年份： [此处填写原书版次和出版年份] --- 内容概述：驾驭复杂性的基石 本书，《数据结构与算法分析：C++版》，旨在为计算机科学学生和专业开发者提供一个深刻而全面的视角，理解和实现高效的算法与数据结构。它不仅仅是一本理论的汇编，更是一本实践的指南，强调分析方法的严谨性，以及如何将这些理论应用于解决现实世界中的复杂计算问题。 全书紧密围绕算法分析的核心，即如何量化评估一个算法的效率和资源消耗（时间复杂度和空间复杂度），并使用渐近符号（如大O、Ω、Θ）作为精确的语言。这种分析能力是区分优秀程序员与普通程序员的关键。 本书涵盖了从基础到前沿的几乎所有核心数据结构和算法范畴，并坚持使用 C++ 语言进行所有代码示例和实现的讲解，确保读者能够掌握现代、高性能软件开发所需的工具链。 第一部分：基础与分析的艺术 本部分奠定了全书的理论基础，聚焦于算法效率的度量和分析方法。 1. 算法效率分析 (Asymptotic Analysis)： 详细介绍了如何使用最坏情况、最好情况和平均情况分析来描述算法性能。重点剖析了主定理 (Master Theorem) 的应用，这是快速求解递推关系（如分治算法）的强大工具。同时，讨论了常数因子和低阶项在实际应用中的意义，强调理论分析与实际运行时间之间的微妙关系。 2. 线性数据结构 (Linear Structures)： 深入探讨了基础的线性组织方式。 数组 (Arrays) 与 链表 (Linked Lists)： 对静态和动态内存分配下的线性结构进行比较，分析了插入、删除和访问操作的复杂度。 栈 (Stacks) 与 队列 (Queues)： 实现了基于数组和链表的标准ADT（抽象数据类型），并探讨了它们在函数调用管理、表达式求值和广度优先搜索等场景中的应用。 多项式与稀疏矩阵表示： 探讨了如何高效地使用数组和链表结构来存储和操作特定类型的数学对象。 3. 递归与分治策略 (Recursion and Divide and Conquer)： 系统阐述了分治思想，这是高效算法设计的核心范式。详细分析了归并排序 (Merge Sort) 和快速排序 (Quick Sort) 的内部机制、复杂度推导，并对比了它们在不同数据集下的性能差异。同时，介绍了Strassen 矩阵乘法，作为分治思想如何突破传统复杂度的典型案例。 第二部分：非线性结构与高级搜索 本部分将重点转向更复杂的非线性组织结构，它们是实现高效查找和管理大规模数据的关键。 4. 树结构 (Trees)： 树是处理层次关系和动态集合的基石。 树的遍历与基础应用： 涵盖前序、中序和后序遍历，以及树在文件系统、语法分析等领域的应用。 二叉搜索树 (Binary Search Trees, BSTs)： 详细解释了BST的插入、删除和查找操作，并分析了其最坏情况（即形成链表）下的性能瓶颈。 平衡搜索树 (Balanced Search Trees)： 针对BST的退化问题，本书重点介绍了AVL 树和红黑树 (Red-Black Trees)。对红黑树的五条性质、旋转操作（左旋、右旋）及其维护平衡的机制进行了详尽的C++实现和复杂度论证，确保所有操作的对数时间复杂度 $O(log N)$。 5. 堆结构与优先队列 (Heaps and Priority Queues)： 堆是实现优先队列的标准数据结构。 二叉堆 (Binary Heaps)： 重点讲解了如何使用数组高效地实现最大堆和最小堆，以及 `Heapify` 操作的原理。 堆排序 (Heap Sort)： 作为一个稳定的 $O(N log N)$ 排序算法，其实现过程被细致分析。 进阶堆结构： 简要介绍了二项堆 (Binomial Heaps) 和斐波那契堆 (Fibonacci Heaps)，分析了它们在提升特定操作（如合并、减少键值）渐近复杂度上的优势，虽然这通常以增加常数因子为代价。 6. 散列表 (Hashing)： 散列技术提供了近乎常数时间的平均查找性能。 散列函数设计： 讨论了理想散列函数的特性，以及如何处理整数、字符串等不同类型数据的散列。 冲突解决策略： 全面覆盖了链式法 (Separate Chaining) 和开放地址法 (Open Addressing)（包括线性探测、二次探测和双重散列），并分析了负载因子 ($alpha$) 对性能的影响。 完美散列 (Perfect Hashing)： 探讨了在已知数据集上构建无冲突散列表的方法。 第三部分：高级算法设计与应用 本部分深入探索更复杂的算法范式，包括图论、动态规划和贪心算法。 7. 图算法 (Graph Algorithms)： 图是建模网络、关系和流程的强大工具。本书强调了图的两种主要表示方法：邻接矩阵和邻接表，并分析了在不同稀疏度下的优劣。 图的遍历： 深入对比了深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)，并探讨了它们在连通性检测、拓扑排序（针对有向无环图 DAG）中的应用。 最短路径问题： 详细分析了Dijkstra 算法（处理非负权边）和Bellman-Ford 算法（处理负权边，并能检测负环）的实现和复杂度。 最小生成树 (Minimum Spanning Trees, MST)： 详细讲解了Prim 算法和Kruskal 算法，对比了它们基于优先队列或并查集实现时的效率差异。 8. 动态规划与贪心算法 (Dynamic Programming and Greedy Algorithms)： 这两种范式是解决优化问题的核心。 动态规划 (DP)： 阐述了最优子结构和重叠子问题的前提，并通过经典的背包问题 (Knapsack)、最长公共子序列 (LCS) 和矩阵链乘法等案例，展示了如何使用自底向上（表格法）和自顶向下（带备忘录）的方法来避免重复计算，从而将指数级问题转化为多项式时间解。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 讨论了贪心选择性质和最优子结构如何结合，并用霍夫曼编码 (Huffman Coding) 和活动选择问题来演示何时贪心选择能保证全局最优。 9. 算法进阶主题： 本书最后还引入了对更高级主题的初步探索，为读者后续深入研究打下基础。这包括但不限于： 并查集 (Disjoint Set Union, DSU)： 探讨了路径压缩和按秩合并（或按大小合并）优化如何使平均操作时间趋近于反阿克曼函数 $alpha(N)$，极大地提高了图算法的效率。 摊还分析 (Amortized Analysis)： 讲解了如何评估一系列操作的总成本，而不是孤立地评估单个最坏操作的成本，这对动态数组、Fibonacci 堆等数据结构至关重要。 结语 《数据结构与算法分析：C++版》提供了一个严谨的框架，使读者能够从根本上理解计算的效率极限。通过结合深入的数学分析和现代 C++ 语言的精确实现，本书确保了读者不仅“知道”算法是什么，更能“理解”它们为何高效，以及如何在实际工程中构建高性能、可扩展的软件系统。掌握本书内容，即是掌握了计算机科学领域的硬核内功。

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作为一名有多年经验的开发者，我通常对市面上大多数教材持保留态度，因为它们往往跟不上行业最新动态，或者只是对旧有知识的重复阐述。但是，这本书在内容的前沿性上做得非常出色。它不仅涵盖了经典的算法和设计范式，还融入了对现代Web服务和分布式系统的一些关键技术点的探讨，尽管不是深入的源码分析，但提供了很好的概念引导。书中的内容组织有一种“由表及里”的韵味，先让你看到表面的现象（如何实现某个功能），然后再带你挖掘背后的机制（为什么这样实现更高效或更健壮）。我发现自己通过这本书，重新审视了过去一些自认为已经掌握的知识点，从中发现了许多过去忽略的细节和优化空间。这本书对于希望巩固基础并拓展技术视野的资深人士，也是一份很好的参考资料。

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这本书的语言风格非常亲切自然，读起来完全没有那种枯燥的教材感。作者仿佛就是一个和你坐在同一张桌子旁的朋友，用最生活化的比喻来解释那些高深的计算机科学概念。我特别喜欢它在引入新概念时，会先从一个日常遇到的编程困境说起，然后引出解决方案，这种“问题导向”的教学方式非常符合我的学习习惯。虽然内容非常扎实，但作者在遣词造句上显得非常克制和精准，避免了不必要的术语堆砌，使得即便是初次接触编程的人也能快速进入状态。这本书的后半部分关于网络协议栈的讲解，更是堪称典范，它没有简单地罗列RFC文档的内容，而是通过生动的对话和场景模拟，将数据包如何在网络中穿梭的过程展现得淋漓尽致。读完之后，我对网络通信的理解上升到了一个新的高度，感觉自己对互联网的运作机制有了更清晰的认知。

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这本书的封面设计得非常吸引人，色彩搭配和字体选择都显得专业而有深度。我原本是抱着学习新技术的心态来翻阅的，但很快发现这本书的内容组织逻辑非常严谨。它从基础概念入手，层层递进，将复杂的编程思想用清晰易懂的方式阐述出来。特别是作者在讲解设计模式和面向对象编程部分时，不仅提供了理论知识，还穿插了大量的实际案例，这对于我这样的初学者来说简直是雪中送炭。书中的代码示例非常规范，不仅贴合实际应用场景，而且注释详尽，很容易理解每一行代码背后的意图。读完第一部分后，我对整个编程框架的理解有了质的飞跃，感觉自己不再是零散地学习知识点，而是构建起了一个完整的知识体系。这本书的排版也很舒服，阅读起来一点都不费力，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。总的来说，这是一本值得推荐的入门级宝典。

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说实话，我之前买过几本号称是“全能”的编程书，但大多都是蜻蜓点水，真正有价值的内容少之又少。然而，这本让我感到物超所值。它的结构安排很有匠心，将看似不相关的知识点巧妙地串联起来，形成了一个有机的整体。比如，它在介绍完某种数据结构后，马上会紧接着讲解如何在网络通信中高效地利用这种结构进行数据传输，这种关联性使得知识点不再是孤立的，而是相互支撑的。书中的配图和流程图质量极高，很多抽象的概念通过图形化的方式得到了很好的解释，这极大地帮助了我这种视觉型学习者。我尤其喜欢它在章节末尾设置的“思考题”，这些题目往往能引导我跳出书本的既定框架，去探索更深层次的可能性。这本书更像是一位经验丰富的老前辈在手把手地教你编程的精髓。

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这本书的深度和广度都让我感到惊喜。它不仅仅停留在基础语法的层面，更是深入到了底层原理和性能优化的探讨。我特别欣赏作者在讲解网络编程那一块的细致程度，从TCP/IP协议栈的基础知识，到Socket编程的各种高级用法，讲解得非常透彻。很多其他书籍一笔带过的地方，这本书却用了好几页篇幅进行深入剖析，这一点对于想要成为高级开发者的我来说至关重要。书中的实践项目设计得也非常巧妙，每一个项目都能够让你在实战中巩固所学的知识，而不是空泛地背诵理论。我尝试跟着书中的一个项目进行开发，发现即使遇到了一些难题，通过参考书中的详尽说明，也很快就能找到解决方案。这本书的语言风格偏向于严谨的技术讨论，阅读时需要集中注意力，但回报是非常丰厚的。

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