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出版者:

作者:孟宪福

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2008-8

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787302177104

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 程序设计
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• 计算机
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• 算法
• 数据结构

《数据结构与算法分析（第三版）》 作者： [请在此处自行填写著名作者姓名，例如：马克·艾伦·韦斯 (Mark Allen Weiss)] 出版社： [请在此处自行填写知名技术出版社，例如：中国电力出版社 / 机械工业出版社] --- 图书简介：深入理解计算机科学的基石 本书是全球范围内计算机科学和软件工程领域公认的经典教材之一，专注于系统地介绍和分析数据结构与核心算法。它不仅仅是一本关于“如何实现”的工具书，更是一本旨在培养读者“为何如此设计”的思维深度和分析能力的理论基石。 本书的第三版在继承前两版严谨性、清晰度和广泛适用性的基础上，进行了全面的更新和优化，以适应现代计算环境的飞速发展，尤其关注了更现代的算法分析技术和对抽象数据类型的深刻理解。本书的目标读者群涵盖了大学本科高年级学生、研究生，以及所有希望系统性巩固或提升其算法功底的软件工程师、系统架构师和技术研究人员。 第一部分：奠定基础——工具、分析与基本结构 本书伊始，并未急于深入复杂的结构，而是首先为读者构建了一个坚实的分析框架。 计算复杂度的严谨探讨： 详细阐述了渐近分析（大O、Omega、Theta符号）的数学基础，确保读者能够精确量化算法的效率。不同于仅停留在理论层面的描述，本书结合大量的实际案例，展示了如何根据输入规模的变化来预测和比较不同算法的性能优劣。时间复杂度和空间复杂度的分析方法贯穿全书，是理解后续所有章节的基础。 抽象数据类型（ADT）的视角： 书中强调了“接口先行”的设计理念。在实现任何数据结构之前，必须清晰定义其抽象行为和操作集。这不仅有助于分离设计与实现，更是培养良好软件工程实践的关键一步。 核心基础结构： 对线性数据结构进行了详尽的讲解。 数组（Arrays）： 探讨了静态与动态数组的内存布局、访问效率，以及在实现其他结构时的作用。 链表（Linked Lists）： 深入分析了单向、双向和循环链表的实现细节、插入和删除操作的性能，以及它们在解决动态存储需求时的优势。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 重点分析了它们在过程调用、表达式求值（如中缀转后缀）以及广度优先搜索（BFS）中的关键作用。 第二部分：树形结构与分治策略 树是计算机科学中最强大且最常用的非线性数据结构之一。本书对树结构进行了极为细致的剖析。 树的基本概念与遍历： 详细定义了树的术语，并系统讲解了前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现。 二叉搜索树（BST）： 探讨了基本的插入、删除和查找操作。更重要的是，本书引入了平衡的概念，指出标准BST在最坏情况下的性能退化问题。 高度平衡树的精髓： 这是本书的一大亮点。详细介绍了AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的结构维护机制，包括单旋和双旋操作。对于红黑树，作者清晰地解释了其五个插入/删除属性和相应的旋转与颜色调整规则，确保读者不仅能实现，更能理解其保证$O(log n)$查找效率的内在逻辑。 堆（Heaps）与优先队列： 深入讲解了二叉堆的结构（完全二叉树特性）和基础操作（插入、删除最大/最小元素）。在此基础上，本书引申出了优先队列（Priority Queue）这一重要抽象，并展示了堆在实现堆排序（Heapsort）中的高效性。 分治算法的威力： 通过经典的快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort）的对比分析，阐释了分治思想的强大。对于快速排序，本书深入分析了枢轴（Pivot）选择对性能的影响，并提供了避免最坏情况的策略。 第三部分：高级主题与图论算法 随着计算规模的扩大，处理复杂关系网络（图）成为核心挑战。 图的表示法： 详细比较了邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在不同图密度下的优劣，指导读者根据应用场景选择合适的存储方式。 图的遍历算法： 系统地介绍了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图结构上的应用，包括拓扑排序（Topological Sorting）和查找连通分量的应用。 最短路径问题： 这一部分是算法精髓的集中体现。 Dijkstra算法： 针对非负权重的图，深入分析了其工作原理，并结合优先队列（通常使用堆实现）来优化性能。 Bellman-Ford算法： 讲解了其处理图中存在负权边的情况，并揭示了其检测负权环的能力。 Floyd-Warshall算法： 针对所有顶点对（All-Pairs Shortest Path）问题，展示了动态规划在路径计算中的优雅应用。 最小生成树（MST）： 详细阐述了构建成本最低的连通子图的两种核心贪心算法：Prim算法和Kruskal算法，并分析了它们与树形结构和并查集（Disjoint Set Union）的结合效率。 第四部分：动态规划与高级抽象 本书的最后部分聚焦于那些需要更深层次优化和抽象思维的算法范式。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 强调了DP与递归/分治的区别——即通过存储中间结果（备忘录化或自底向上）来避免重复计算。通过经典的例子，如图的最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem）等，清晰地展示了状态定义、状态转移方程的建立过程。 散列表（Hash Tables）： 散列技术被视为实现平均$O(1)$查找的关键。本书不仅介绍了散列函数的设计原则，还重点讨论了处理冲突的两种主要方法：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing），并分析了负载因子对性能的影响。 并查集（Disjoint Set Union）： 这是一个在图算法（如Kruskal）中极为高效的结构。本书详述了其路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）这两大优化技术如何将查找和合并操作的平均时间复杂度逼近常数时间（阿克曼函数的反函数）。 全书特色与价值： 1. 理论与实践的完美平衡： 每个算法的介绍都包含了严谨的数学分析、清晰的伪代码描述，以及对实际编程语言实现的指导意义。 2. 以分析为导向： 重点不在于“背诵”代码，而在于理解算法的局限性、适用场景以及如何通过结构选择和优化来提升性能。 3. 语言无关性（Code Independence）： 虽然涉及实现，但本书的描述主要基于逻辑和抽象，使得读者可以灵活地将其知识迁移到C++、Java、Python等任何编程语言中。 4. 深入的习题集： 书后配有大量难度不一的练习题，旨在巩固概念并挑战读者的设计能力。 《数据结构与算法分析（第三版）》是构建稳固计算思维大厦的不可或缺的砖石，它将引导每一位严肃的计算机学习者跨越“知道如何编码”到“知道如何设计高效系统”的关键鸿沟。

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我过去尝试过好几本C++的书籍，但总觉得它们要么过于学术化，充满晦涩的术语，让我望而却步；要么就是过于简化，导致程序写出来像C语言套了个类的外壳。这本书的叙事风格非常独特，它更像是一个经验丰富的工程师在跟你分享他的“私房经验”。作者的语言充满了人文关怀和对编程哲学的思考，而不是冷冰冰的指令堆砌。例如，在讨论面向对象设计原则时，他会引用一些软件工程中的经典案例来佐证某个原则的必要性，而不是简单地重复“高内聚低耦合”的口号。这种将技术与工程实践、设计理念紧密结合的写作方式，让我感觉自己学到的不仅仅是C++的语法，更重要的是理解了如何构建一个可维护、可扩展的软件系统。读完整本书后，我感觉自己不再是那个只会写出“能跑起来”代码的菜鸟，而是开始思考“这段代码写得好不好”、“未来维护成本高不高”的初级工程师了。

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这本书的排版设计真是让人眼前一亮，不同于市面上那些动辄黑白印刷、密密麻麻文字的教科书，它采用了大量彩色图表和流程图，这对于我们初学者来说简直是福音。光是看着那些清晰的结构图和代码高亮，学习的欲望就提升了一大截。我记得最清楚的是关于内存管理的章节，作者没有直接抛出复杂的指针运算，而是用了一个生动的“房间分配”的比喻，把栈和堆的抽象概念具象化了。我过去看其他资料时，光是理解“野指针”就能卡住我好几天，但这本书里，通过几个简单的图例，我就豁然开朗了。而且，书中的示例代码都非常精炼，每段代码后面都有详尽的“代码解析”部分，不像有些书，代码放那里你自己猜去。这本书的作者显然非常理解读者的痛点，他们不是在写给编译器看，而是在耐心地引导一个新手。那种体贴入微的感觉，让我觉得这不是一本冰冷的教材，而是一位经验丰富的导师在耳边细细讲解。这种注重视觉体验和概念具象化的处理方式，极大地降低了C++入门的心理门槛。

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与其他教材相比，这本书在讲述异常处理和错误调试方面投入了显著的篇幅，这往往是初级教材会一笔带过的地方。作者深知，新手在编程过程中，遇到的最大挫折往往不是写不出代码，而是代码报错后束手无策。书中专门用了一个章节来讲解如何使用常见的调试工具（虽然没有指明具体是哪一款IDE，但讲解的调试思维是通用的），例如如何设置断点、如何观察变量的生命周期和内存地址的变化。此外，对于运行时错误，作者不仅列举了常见的错误类型，还给出了一个非常实用的“错误排查清单”。这个清单，我发现即使是中级程序员，也能从中找到提高效率的窍门。它教会我们一种系统性的思维方式，即面对错误时，不要盲目修改代码，而是应该像侦探一样，一步步缩小范围，锁定问题的根源。这种对“健壮性编程”的强调，让这本书的价值远远超出了单纯的语法教学范畴。

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说实话，我购买这本书的时候，对它的习题部分并没有抱太大期望，毕竟很多教程的课后题无非是简单的语法填空或者重复敲代码。但是，这本书的实践环节设计得极为用心，几乎可以说是一套微型项目实战手册了。它的习题不是那种能轻易在网上搜到标准答案的类型，而是需要你真正动脑筋去思考“如何组织数据结构”和“如何优化算法效率”的。我记得有一个关于文件流操作的实验，要求我们实现一个简易的日志记录器，不仅要处理异常情况，还要考虑文件写入的效率。做完这个练习后，我对文件I/O的理解深度远超我之前看过的任何一本参考书。更棒的是，这本书的配套网站提供了针对大部分练习题的“思路导引”，而不是直接给最终代码。这迫使我必须自己先尝试解决问题，只有在卡住的时候才去参考思路，这种“引导式学习”才是真正有效的自我提升。

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这本书最让我佩服的一点，是它对C++新特性的融合和平衡掌握得恰到好处。很多教程要么是老掉牙的C++98风格，要么就是一上来就堆砌C++20的最新花哨功能，让人抓不住重点。但这本书的编排逻辑非常稳健，它先用基础的C语言风格结构帮你打好坚实的底层基础，让你理解程序是如何被编译和执行的，这部分讲解得极其扎实，没有任何含糊其辞的地方。然后，它才慢慢地引入类和对象，面向对象编程的思想不是硬塞进去的，而是自然地从结构体演化而来的。当我学到模板和STL容器时，作者巧妙地将这些高级特性穿插在实际应用场景中，而不是单独列一个章节进行枯燥的语法罗列。比如，讲到多态时，它会结合一个实际的图形库设计案例，让你立刻明白为什么需要虚函数。这种“先用起来，再深究原理”的教学路径，极大地提高了我的学习效率和对语言特性的敬畏感。

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