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isbn号码:9787121037351

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《深入理解数据结构与算法：从理论到实践》 图书简介 在这个信息爆炸的时代，软件的性能和效率日益成为衡量其质量的关键指标。本书《深入理解数据结构与算法：从理论到实践》旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的数据结构与算法学习路线图。我们不仅关注“是什么”，更着重于“为什么”和“如何做”，确保读者能够真正掌握这些计算机科学的基石，并将理论知识无缝转化为解决实际问题的能力。 本书的编写基于对现代软件开发需求的深刻洞察，目标读者包括有一定编程基础的初级开发者、希望夯实理论基础的中级工程师，以及需要在算法竞赛或系统设计中寻求突破的高级专业人士。我们摒弃了枯燥的纯理论堆砌，转而采用一种“以问题驱动，以应用为导向”的教学方法。 第一部分：基础构建与思维重塑 本书的开篇部分将从最核心的计算思维入手，为后续复杂主题打下坚实的基础。 第1章：计算复杂性分析的艺术 我们首先探讨算法效率的量化标准——时间复杂度和空间复杂度。重点讲解大O、大Ω、Θ记法，并深入分析递归、分治策略下的复杂性求解，如主定理的应用。这一章强调的不是死记公式，而是培养读者快速评估任何给定算法性能的能力。 第2章：数组与链表的精妙平衡 数组是所有数据结构的基础，但其局限性也十分明显。本章详细对比了静态数组与动态数组的内存管理机制。随后，深入讲解单向链表、双向链表和循环链表的构造、插入、删除操作，并特别关注指针操作的细节与陷阱。我们将通过实际案例说明何时选用链表而非数组，以及链表在内存碎片化环境下的优势。 第3章：栈与队列：流程控制的利器 栈（LIFO）和队列（FIFO）虽然结构简单，却是实现函数调用栈、表达式求值、任务调度等核心机制的关键。本章不仅覆盖了基于数组和链表的实现，更深入探讨了双端队列（Deque）的应用，以及在广度优先搜索（BFS）中的核心作用。 第二部分：核心数据结构的深度剖析 本部分聚焦于那些在现代计算机系统中扮演着不可或缺角色的复杂数据结构。 第4章：树形结构：组织信息的层次之美 树结构是组织层级数据的标准范式。本章从二叉树的遍历（前序、中序、后序）开始，逐步过渡到平衡二叉搜索树（BST）。重点将放在AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转、插入和删除机制上。我们将详细解析红黑树如何通过颜色属性保证对数时间的查找性能，这是许多标准库实现（如Java的`TreeMap`）的核心技术。 第5章：堆：高效的优先级管理 堆（Heap）是实现优先队列的最佳选择。本章详述了最大堆和最小堆的构建过程，重点分析了Floyd算法在构建初始堆时的优化点，以及堆如何在K个最大元素查找、Top-K问题中发挥作用。同时，我们将介绍如何利用堆实现高效的堆排序。 第6章：散列表：追求极致的查找速度 散列表（Hash Table）因其接近常数时间的查找性能而广受欢迎。本章将详尽讨论散列函数的优劣、冲突处理策略（链地址法、开放寻址法，包括线性探测、二次探测和双重散列）。我们将分析如何选择合适的装载因子，以及在高并发场景下，如何设计线程安全的高性能散列表。 第7章：图论基础：网络与关系建模 图是表示复杂关系（如社交网络、地图路径）的终极工具。本章首先区分有向图与无向图、有权图与无权图。介绍两种主要的存储结构：邻接矩阵和邻接表，并讨论它们在内存占用和遍历效率上的权衡。 第三部分：经典算法与应用 本部分将算法的实现与实际应用场景紧密结合。 第8章：高效搜索与路径发现 深入探讨图算法的两大支柱：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。重点解析DFS在拓扑排序、查找强连通分量中的应用，以及BFS在无权图中最短路径问题上的完美解决。 第9章：最短路径算法的权衡 对于带权图，本书详细讲解Dijkstra算法的原理及其局限性（不能处理负权边）。随后，引入Bellman-Ford算法，展示其如何检测负权环。对于全源最短路径问题，将分析Floyd-Warshall算法的动态规划思想。 第10章：贪心算法与动态规划：决策的艺术 贪心算法（如霍夫曼编码、最小生成树的Prim/Kruskal算法）侧重于局部最优的选择。而动态规划（DP）则通过拆解子问题、存储中间结果（备忘录或表格）来避免重复计算，本书将用背包问题、最长公共子序列等经典案例，系统梳理DP的“定义状态、找到转移方程”的核心流程。 第11章：排序算法的性能矩阵 本书对排序算法进行全面回顾，但侧重点在于理解其背后的思想和适用场景： 基础比较排序：冒泡、选择、插入排序的性能分析。 高效比较排序：快速排序（QuickSort）的分治思想与枢轴选择策略，以及归并排序（MergeSort）的稳定性保证。 非比较排序：计数排序、桶排序和基数排序，它们在特定数据范围内能打破O(N log N)的界限。 第四部分：进阶主题与高性能实践 第12章：高级搜索：回溯法与分支限界 讲解如何使用回溯法（Backtracking）系统性地搜索解空间，例如八皇后问题和数独求解。同时，引入分支限界法，说明它如何通过剪枝优化，在搜索过程中有效裁剪不必要的探索路径。 第13章：字符串匹配的高效之道 文本处理是软件开发中常见的需求。本章不满足于简单的暴力匹配，而是深入解析KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的“部分匹配表”构建，以及Boyer-Moore算法的“坏字符”和“好后缀”启发式规则，展示如何实现超线性的查找效率。 附录：算法实现与性能优化建议 附录中将提供一份基于现代编程语言的参考实现代码，并提供一套通用的性能分析工具和调试技巧，帮助读者在实际项目中快速定位并优化算法瓶颈。 全书贯穿始终的是对抽象思维的培养。读者将学会如何识别问题本质，将其映射到最合适的数据结构和算法模型上，最终构建出既健壮又高效的软件系统。掌握本书内容，意味着掌握了构建下一代高性能应用的核心内功。

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这本书的侧重点，在我看来，是完美平衡了理论深度和实际操作的鸿沟。很多技术书籍只停留在理论层面，代码示例也往往是孤立的“Hello World”级别，学完后感觉自己依然无法独立构建应用。然而，这本教程的伟大之处在于，它在讲解完一个模块的理论后，几乎会立刻跟进一个小型综合项目或练习。比如，在讲解完集合和泛型之后，它会立即引导读者动手构建一个简单的库存管理系统雏形。这种“学一点，练一点”的节奏，极大地提高了知识的转化率。更不用说，它在代码风格上的引导也是潜移默化的。它所提供的示例代码，不仅能运行，而且风格规范、注释清晰，无形中培养了我良好的编程习惯。这本书不仅仅是工具书，更像是一个高效的编程习惯塑造师，让我从一开始就避免了写出“能跑但难以维护”的代码。

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我是一位有其他语言背景的开发者，转投C#平台时，最担心的是语言特性的不兼容和思维模式的转换。这本书在处理跨语言学习者的需求上做得非常出色，它的对比分析非常到位。它没有假设读者对C#一无所知，而是巧妙地将C#的新特性（如LINQ、异步编程`async/await`）放在更广阔的编程范式下进行解释。例如，在讲解Lambda表达式时，它会对比函数式编程中的类似概念，这让我能迅速建立起知识迁移的桥梁。对于我们这些需要快速掌握新平台的人来说，效率就是一切。这本书在介绍现代C#特性时显得尤为激进和前沿，紧跟最新的.NET标准，确保你学到的不是过时的知识。它不仅是教你C#语法，更是在传授一种现代.NET生态下的高效开发哲学，让我感觉自己站在了技术前沿。

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说实话，我是一个对排版和视觉呈现非常挑剔的人，这直接影响了我的阅读体验。这本书在装帧和内文设计上，透露着一股专业的匠心。纸张质量上乘，即使长时间翻阅也不会感到刺眼，这一点对于长时间学习编程至关重要。更令人称道的是它的图表和代码块的排版。代码的字体选用和行间距都经过精心设计，高亮区分清晰，即便是复杂的嵌套结构也能一目了然。重要的概念和警告信息使用了不同的边框或颜色区分，保证了信息的层级感，避免了视觉疲劳。这种对阅读舒适度的重视，使得原本可能枯燥的技术学习过程变得享受。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一件设计精美的工艺品，体现了出版方对读者的尊重，让我每次拿起它都充满学习的热情。

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我必须说，这本书的结构安排简直是教科书级别的典范。它没有急于求成地展示复杂的框架或高级特性，而是采取了一种螺旋上升的学习路径。初级章节打好基础后，内容会自然地过渡到更深入的主题，比如文件I/O和异常处理。这种渐进式的难度提升，让我在学习过程中始终保持着一种“我能搞定”的自信感，而不是被突然冒出来的复杂概念吓跑。尤其是它对.NET框架的介绍部分，信息量很大但组织得极其清晰。它没有罗列所有API，而是挑选出最核心、最常用的部分进行精讲，辅以大量的代码片段和运行结果截图，这对于自学者来说太重要了，直观的对比能极大地加深理解。我已经把这本书当成了我的编程词典，遇到新的项目需求时，我总能迅速翻到相关章节，找到最符合规范的实现方式。它的严谨性和实用性，让我对未来的C#开发工作充满信心。

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这本书简直是为我这种对编程半懂不懂的新手量身定做的！我一直想学C#，但市面上很多教程要么太学术化，要么就是代码堆砌，看了让人头大。然而，这本《C#程序设计教程》完全不一样。它的语言风格非常平易近人，就像一位经验丰富的老师在旁边手把手地教你，而不是冷冰冰地扔给你一堆概念。从最基础的数据类型、变量开始讲起，每一步都讲解得非常透彻，甚至连一些初学者容易混淆的细节都会用生动的例子来解释。我特别欣赏它在讲解过程中穿插的那些“陷阱”提醒，让我提前避开了不少可能让我卡住的难关。比如，它在讲到面向对象编程（OOP）时，不是直接抛出类和对象的定义，而是先用一个现实生活中的例子来比喻，让我瞬间就明白了继承和多态的本质。读起来一点也不枯燥，我甚至有时候会为了看到接下来的内容而熬夜。对于想入门C#并且希望打下坚实基础的朋友来说，这本书绝对是首选，它不仅教会你“怎么写”，更重要的是让你理解“为什么这么写”。

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