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出版者:清華大學

作者:孫燮華

出品人:

頁數:296

译者:

出版時間:2008-1

價格:28.00元

裝幀:

isbn號碼:9787302161042

叢書系列:

圖書標籤:

• Java
• 程序設計
• 教程
• 入門
• 基礎
• 編程
• 計算機
• 軟件開發
• 算法
• 數據結構
• 麵嚮對象

《數據結構與算法實戰解析》圖書簡介 書名：《數據結構與算法實戰解析》 作者：[此處可填寫真實作者姓名或筆名，以增加可信度] --- 導言：編程的基石與思維的利器 在飛速迭代的軟件工程領域，編程語言的語法和框架固然重要，但真正區分優秀工程師與普通開發者的，是對計算科學核心概念的深刻理解——即數據結構與算法。它們是構建高效、可擴展、健壯係統的底層邏輯支撐。 《數據結構與算法實戰解析》並非一本枯燥的理論教科書，它是一本麵嚮實踐的指南，旨在幫助讀者從“會寫代碼”邁嚮“寫齣好代碼”的層次。本書的核心理念是：理解原理，聚焦應用，追求性能優化。 我們將數據結構與算法的理論知識，緊密地嵌入到實際的工程問題場景中，通過大量精心設計的實例和代碼示例，揭示不同抽象數據類型（ADT）的內部機製及其在真實世界中的適用性。 本書內容覆蓋瞭從基礎數組和鏈錶，到復雜圖論和動態規劃的完整體係，特彆強調瞭算法的時間復雜度和空間復雜度分析，確保讀者能夠準確評估代碼的性能瓶頸。 --- 第一部分：數據結構的構建與駕馭 本部分專注於理解和實現支撐復雜應用的數據組織方式，這是高效算法得以施展的基礎舞颱。 第一章：基礎結構與內存模型 我們從最基本的單元——數組（Array）和動態數組（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）入手。本章深入探討底層內存布局，解釋連續存儲帶來的緩存命中優勢和隨機訪問的效率。隨後，我們將介紹鏈錶（Linked List）——單嚮、雙嚮及循環鏈錶——並對比它們在插入和刪除操作中相對於數組的靈活性與代價。重點分析瞭鏈錶在實現高級數據結構（如內存管理池）中的獨特作用。 第二章：棧、隊列與遞歸的藝術 棧（Stack）和隊列（Queue）是LIFO和FIFO原則的體現，它們是過程控製和任務調度的核心。我們不僅會實現標準的棧和隊列，還會探討它們的變體，例如雙端隊列（Deque）以及如何用它們來解決括號匹配、錶達式求值（逆波蘭錶示法）等經典問題。此外，本章會詳細剖析遞歸的本質，包括尾遞歸優化，並將其與迭代實現進行性能對比，為後續的樹和圖遍曆打下基礎。 第三章：樹形結構的深度探索 樹結構是處理層級和關係數據的利器。我們將從基礎的二叉樹（Binary Tree）開始，深入講解二叉搜索樹（BST）的增刪查改操作及不平衡帶來的性能風險。 隨後，本書的核心篇章之一——平衡二叉搜索樹（AVL樹與紅黑樹）的實現與原理會被詳細拆解。我們不僅會描述鏇轉操作的邏輯，更會從工程角度解釋為什麼主流語言的`TreeMap`或`std::map`會選用紅黑樹作為底層實現。我們還會覆蓋B樹和B+樹，解析它們在數據庫索引（如MySQL InnoDB）中的關鍵作用，連接抽象理論與持久化存儲。 第四章：哈希錶的魔力與陷阱 哈希錶（Hash Table）是實現平均$O(1)$查找的“魔法”工具。本章詳述哈希函數的構造原則（均勻性、雪崩效應），並係統性地解決哈希衝突問題。我們將對比鏈地址法（Separate Chaining）和開放尋址法（Open Addressing，包括綫性探測、二次探測和雙重散列），並探討負載因子（Load Factor）對性能的影響及何時觸發擴容（Resizing）。最後，本書會討論哈希在數據去重、緩存設計中的實際應用案例。 第五章：堆與優先級的管理 堆（Heap）是實現高效優先級的關鍵。本章專注於二叉堆（Binary Heap）的構建、上濾（Heapify-up）和下濾（Heapify-down）操作，並展示如何用它高效地實現優先級隊列（Priority Queue）。我們將重點講解堆排序（Heap Sort）的穩定性分析，並擴展到斐波那契堆（Fibonacci Heap）在更復雜算法（如Dijkstra算法的優化）中的理論優勢。 --- 第二部分：算法的精妙與優化實踐 本部分聚焦於解決問題的邏輯流程，強調算法設計範式和性能評估。 第六章：排序與搜索的性能之爭 排序是算法的“試金石”。本書對比分析瞭非比較排序（如計數排序、基數排序）與基於比較的排序（如歸並排序、快速排序）。我們對快速排序的樞軸選擇策略（Pivot Selection）進行瞭深入討論，並展示瞭如何通過隨機化樞軸來避免最壞情況$O(n^2)$的發生。同時，高效的二分查找（Binary Search）及其在變種問題（如查找鏇轉數組中的目標值）中的應用將被詳細闡述。 第七章：圖論：連接世界的算法 圖（Graph）是描述復雜關係網絡的基礎模型。本章從圖的錶示方法（鄰接矩陣與鄰接錶）入手，係統梳理瞭圖的遍曆算法：深度優先搜索（DFS）與廣度優先搜索（BFS），並用代碼實例展示它們在迷宮求解和拓撲排序中的應用。 第八章：最短路徑與最小生成樹 這是圖算法的高級應用。我們將深入解析Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，重點在於它們處理負權邊和負權環的機製差異。對於無權圖的最短路徑，BFS的效率優勢將被再次強調。在最小生成樹（MST）部分，本書將詳盡對比Prim算法和Kruskal算法的實現細節、時間復雜度以及它們在網絡規劃中的應用場景。 第九章：動態規劃：狀態轉移的數學美學 動態規劃（DP）是解決重疊子問題和最優子結構問題的利器。本書采取自底嚮上的方法，通過一係列經典案例——如背包問題（0/1、完全背包）、最長公共子序列（LCS）、矩陣鏈乘法——引導讀者掌握“定義狀態”、“找到狀態轉移方程”和“確定初始條件”這三大核心步驟。我們還會引入記憶化搜索（Memoization）作為DP的一種實現視角。 第十章：貪心算法與迴溯法 貪心算法（Greedy Algorithm）追求局部最優解，期望達到全局最優。本章分析瞭貪心算法適用的前提條件（貪心選擇性質和最優子結構），並通過活動安排問題、霍夫曼編碼等實例進行驗證。 迴溯法（Backtracking）則被視為一種係統性的暴力搜索優化。本書將通過八皇後問題、數獨求解等問題，展示如何通過剪枝（Pruning）技術有效地排除搜索空間中無效的分支，從而找到所有或第一個解。 --- 結語：邁嚮工程實踐的性能飛躍 《數據結構與算法實戰解析》的價值不僅在於傳授知識，更在於培養一種嚴謹的、性能導嚮的工程思維。本書中的所有代碼示例均采用現代、清晰的編程風格編寫，並附帶瞭詳細的性能分析報告。我們堅信，掌握瞭這些核心概念，讀者將能夠更自信地應對高並發、大數據量場景下的軟件設計挑戰，真正實現代碼性能上的質的飛躍。閱讀本書，就是為您的軟件生涯打下最堅實、最不可動搖的計算科學地基。

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