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出版者:Prentice Hall PTR

作者:Pradeep Tapadiya

出品人:

页数:560

译者:

出版时间:2000-09-25

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780130886743

丛书系列:

图书标签:

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《高级数据结构与算法设计》 内容简介 本书深入探讨了计算机科学领域中最为核心且富有挑战性的两大基石：高级数据结构与复杂算法的设计、实现及性能分析。它旨在为有志于从事高性能计算、系统软件开发、大规模数据处理以及前沿人工智能研究的读者提供一套系统、全面且极具深度的理论框架与实践指导。 第一部分：基础回顾与理论深化 本书首先对经典数据结构（如数组、链表、栈、队列）进行了快速而精确的梳理，但重点迅速转向了更高级别的抽象和性能优化。 1. 内存层次结构与缓存优化： 详细剖析了现代处理器中的多级缓存（L1, L2, L3）的工作原理、缓存一致性协议（如MESI）以及程序局部性原理。这部分内容强调了如何根据硬件特性来设计数据结构，以最大化数据访问效率，而非仅仅停留在渐近复杂度的讨论上。我们引入了“实际运行时间模型”（Runtimes based on real hardware characteristics）的概念，超越了传统的$O(n)$分析。 2. 抽象数据类型的严格定义与实现： 深入探究了如何利用面向对象范式和泛型编程来构建健壮、可重用的数据结构库。重点讲解了C++模板元编程（Template Metaprogramming）在编译期优化和类型安全校验中的应用。 第二部分：高效组织数据的艺术——高级数据结构 本部分是本书的核心，涵盖了在处理大规模、动态或特殊需求数据时，必须掌握的复杂结构。 3. 平衡搜索树的极限： 不仅覆盖了AVL树和红黑树，更着重介绍了 B/B+树族 在外部存储和数据库索引中的关键作用。详细解析了2-3树、2-3-4树的演化路径，并引入了左倾树（Leftist Heaps）和配对堆（Pairing Heaps）在实现高效斐波那契堆（Fibonacci Heaps）中的角色，特别是它们在实现高效的Dijkstra算法和Prim算法时的优势与劣势权衡。 4. 散列技术的精深： 传统的开放定址法和链地址法被置于次要位置。本书的重点在于 一致性哈希（Consistent Hashing） 及其在分布式系统（如负载均衡和缓存集群）中的应用。此外，还详细探讨了 Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希） 的查找效率，以及如何利用完美哈希（Perfect Hashing）在静态集合上实现$O(1)$的确定性查找。 5. 图结构的高级抽象： 涵盖了稀疏图和稠密图的存储优化（邻接表与邻接矩阵的混合使用）。重点在于 跳跃表（Skip Lists） 作为一种概率性数据结构，在替代平衡树实现有序集合时的优雅性与实现复杂度对比。对于几何问题，本书深入讲解了 K-D 树（K-Dimensional Trees） 和 R-树（R-Trees） 在多维空间索引中的构建算法、范围查询优化以及动态更新的挑战。 6. 压缩与集合表示： 介绍了位数组（Bit Arrays）和位向量（Bit Vectors）的高效操作，以及它们在布尔代数运算和集合交并中的速度优势。此外，Trie树（前缀树）的变体，如Radix Tree（基数树），在字符串匹配和IP路由表查找中的应用被详细剖析。 第三部分：解决问题的策略——复杂算法设计 本部分专注于设计范式、性能保证与高级算法实现。 7. 动态规划的深度剖析： 重点讲解了如何识别最优子结构和重叠子问题，并利用记忆化搜索（Memoization）和自底向上（Tabulation）方法进行优化。我们通过实例展示了如何应用斜率优化（Knuth Optimization）和四边形不等式来将$O(n^3)$的DP问题降至$O(n^2)$。 8. 贪心算法的正确应用边界： 探讨了贪心选择的充分必要条件，并用霍夫曼编码和最小生成树（Prim/Kruskal的贪心本质）作为经典案例。同时，警示了在哪些情况下贪心选择会导致全局最优解的失败。 9. 图算法的进阶： 经典的BFS/DFS被快速提及。核心内容集中在 流网络（Flow Networks），包括Ford-Fulkerson方法、Edmonds-Karp算法及其基于增广路径的优化。最大流最小割定理的实际意义和应用（如二分图匹配）进行了深入论证。最短路径方面，Bellman-Ford算法在检测负权环的应用，以及Dijkstra算法在分层图上的提速被详细分析。 10. 字符串处理与模式匹配： 彻底解析了 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法中前缀函数（Failure Function）的构建逻辑，以及 Boyer-Moore 算法中坏字符规则和好后缀规则的协同工作机制，这些都是实现高效文本编辑和搜索工具的关键。 第四部分：计算复杂性与高级分析 本书的最后一部分将读者带入理论的前沿，理解算法的固有难度界限。 11. NP完全性理论的直观理解： 介绍判定问题（Decision Problems）的概念，并从Cook-Levin定理的哲学意义入手，阐述3-SAT问题为何是NP-完全性的奠基石。重点演示如何通过多项式时间归约（Reduction）来证明一个新问题属于NP或NP-完全。这部分内容旨在培养读者对“不可解性”的直觉。 12. 近似算法与启发式方法： 鉴于许多实际问题（如旅行商问题TSP）的NP-Hard性质，本书探讨了在无法获得精确最优解时，如何设计具有性能保证的 近似算法（Approximation Algorithms）。例如，对于顶点覆盖问题，我们分析了其2-近似算法的原理。此外，遗传算法、模拟退火等启发式搜索方法也被纳入讨论范围，侧重于参数调优和收敛性分析。 目标读者 本书适合具备扎实的离散数学和数据结构基础（如大学本科阶段学习的C/C++或Java编程能力），并希望深入理解算法实现细节、追求极致系统性能的软件工程师、计算机科学研究生以及算法竞赛爱好者。阅读本书，你将不再满足于API的调用，而是能够亲手构建出运行在硬件极限上的高效计算核心。

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