财政与金融基础知识 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京邮电大学出版社

作者:田蕊,黄庆柳

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787563514922

丛书系列:

图书标签:

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揭秘数字时代的底层逻辑：数据结构与算法实战指南 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，无论是构建复杂的企业级应用、设计高效的搜索引擎，还是开发尖端的机器学习模型，其核心的效率与性能都深深根植于数据如何被组织和处理的方式。《揭秘数字时代的底层逻辑：数据结构与算法实战指南》 正是一本旨在为读者提供坚实基础，并引导其实战应用的深度技术著作。本书并非仅仅停留在理论概念的罗列，而是力求将抽象的数学原理转化为可操作的工程实践，帮助工程师和技术爱好者真正掌握驱动现代计算的“内功心法”。 本书的结构设计经过精心策划，旨在实现从基础概念到高级应用的平滑过渡。我们深知，脱离了具体场景的知识是空泛的，因此，全书的讲解紧密围绕真实世界的工程挑战展开。 第一部分：计算思维的基石——基础与抽象 本部分是构建后续高级知识体系的坚实地基。我们首先从计算机科学的视角，深入剖析了时间复杂度与空间复杂度分析的严格方法。这不是简单地提及 $O(n)$ 符号，而是详细阐述了主定理（Master Theorem）的应用、摊还分析（Amortized Analysis）的精妙之处，以及在不同硬件架构下，这些理论复杂度如何转化为实际运行时间的差异。 紧接着，我们详细介绍了线性数据结构。除了对数组（Array）和链表（Linked List，包括单向、双向及循环链表）的经典实现进行详尽解析外，本书的特色在于对动态数组（Vector/ArrayList） 内部机制的深度挖掘——何时触发扩容、扩容策略（如双倍增长）的效率考量，以及其在内存分配上的优化技巧。栈（Stack）与队列（Queue） 的介绍不仅限于LIFO/FIFO原则，更探讨了它们在函数调用栈管理、表达式求值（如后缀表达式计算）以及操作系统中的任务调度中的实际应用。 第二部分：效率的飞跃——非线性结构的精妙设计 非线性数据结构是处理复杂关系和实现快速查找的关键。本部分是全书的重点之一。 树（Trees）的深度探索 本书对树结构的讲解层次分明。从基础的二叉树遍历（前序、中序、后序的迭代与递归实现）开始，逐步深入到二叉搜索树（BST） 的平衡性问题。我们花费大量篇幅讲解平衡树的实现逻辑：AVL 树的旋转机制（单旋与双旋）如何保证 $O(log n)$ 的高度，以及红黑树（Red-Black Tree） 复杂的颜色调整与再平衡过程。通过大量的伪代码和实际案例，读者将清晰理解为什么红黑树被广泛应用于标准库的实现中。 此外，对于特定场景的树，如B 树和 B+ 树，本书不作浅尝辄止的介绍，而是聚焦于它们在数据库索引（如 MySQL 的 InnoDB 存储引擎）中的核心作用，解释多路查找如何有效减少磁盘 I/O 操作。对于堆（Heap），我们不仅实现最大堆和最小堆，更重点展示了堆排序的稳定性和性能，以及优先队列（Priority Queue） 在 Dijkstra 算法和 Prim 算法中的不可或缺性。 图（Graphs）的建模与遍历 图论部分是连接抽象结构与复杂网络问题的桥梁。本书详述了图的两种主要表示方法：邻接矩阵和邻接表，并对比了它们在稀疏图和稠密图中的适用性。在图的遍历算法上，我们不仅实现了经典的 广度优先搜索 (BFS) 和 深度优先搜索 (DFS)，还探讨了它们在迷宫求解、拓扑排序（针对有向无环图 DAG）中的实际应用。 图算法是本书的另一大亮点。我们深入解析了最短路径算法：Dijkstra 算法（及其对负权边的局限性）、Bellman-Ford 算法（处理负权边并检测负环），以及适用于所有节点对之间最短路径的 Floyd-Warshall 算法。对于最小生成树 (MST)，本书详细比较了 Prim 算法 和 Kruskal 算法 的实现细节和性能差异，并强调了 Kruskal 算法中并查集（Disjoint Set Union, DSU） 路径压缩与按秩合并的优化技巧。 第三部分：算法的精粹——设计范式与优化策略 掌握数据结构是基础，而熟练运用算法设计范式才是高效编程的核心。 核心设计范式 1. 递归与分治法 (Divide and Conquer): 以快速排序 (Quick Sort) 和归并排序 (Merge Sort) 为核心案例，深入分析如何通过“分治”思想在递归的深度与广度中找到性能最优解。 2. 贪心算法 (Greedy Algorithms): 探讨贪心选择性质与最优子结构，并通过活动安排问题、霍夫曼编码等经典案例，阐明贪心策略何时有效，以及如何证明其解的正确性。 3. 动态规划 (Dynamic Programming - DP): DP 是最需要理解“状态转移”的部分。本书通过背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列 (LCS) 和矩阵链乘法等例子，系统地讲解了“自底向上”的迭代实现和“自顶向下”的记忆化搜索方法，强调如何准确定义状态和找出状态转移方程。 高级主题与工程应用 为了满足现代软件开发的需要，本书还引入了高级主题： 字符串匹配算法： 不仅介绍朴素算法，更详细剖析 KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法 中前缀函数（next 数组）的构建过程，以及 Rabin-Karp 算法 中滚动哈希的应用。 哈希表 (Hash Table) 的优化： 深入探讨了哈希冲突的解决方法，包括链式法和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）。特别关注了如何设计高质量的哈希函数，以及在内存受限环境中如何使用布隆过滤器 (Bloom Filter) 进行快速成员测试。 复杂度之外的考量： 讨论了缓存友好性（Cache-Oblivious Algorithms）的概念，解释了为什么在实际系统中，数据访问的局部性比单纯的理论 $O(n)$ 复杂度更为重要。 《揭秘数字时代的底层逻辑：数据结构与算法实战指南》 旨在成为读者手中一本既可作为教科书进行系统学习，又可作为工具书在面对实际编程挑战时随时查阅的宝典。通过对每种结构和算法实现细节的严格推敲和多场景的实战演练，读者将能够自信地构建出性能卓越、逻辑严谨的计算系统。

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