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出版者:

作者:刘相滨

出品人:

页数:141

译者:

出版时间:2008-8

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787563518432

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
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• 计算机应用
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• 计算机科学

《数据结构与算法设计：原理与实践》 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面且深入的数据结构与算法设计理论基础，并结合大量实际案例和编程实现，帮助读者掌握解决复杂计算问题的核心技能。本书内容覆盖经典与前沿的算法设计范畴，强调理论推导与工程实践的紧密结合，是计算机科学、软件工程、信息技术等专业学生及专业人士的理想参考书。 第一部分：基础概念与工具箱 本书伊始，我们首先构建扎实的理论基石。 第1章：计算模型与复杂度分析 本章详细阐述了计算的抽象模型，包括图灵机和随机存取机器（RAM）模型。重点剖析了算法效率评估的关键——渐近分析法（大O、Ω、Θ符号）。我们深入探讨了时间复杂度和空间复杂度的量化标准，并介绍了最坏情况、最好情况和平均情况复杂度的区别。此外，对P类问题、NP类问题以及NP完全性进行了初步的介绍，为后续讨论计算的本质限制奠定基础。 第2章：基本数据结构的回顾与强化 本章对程序设计中常用的基础数据结构进行回顾与深化。除了数组和链表（单向、双向、循环链表）的常规实现外，我们着重分析了它们在不同操作下的性能表现。针对动态内存分配的需求，详细讲解了栈（Stack）和队列（Queue）的抽象数据类型（ADT）及其基于数组和链表的具体实现，并探讨了如何利用它们解决诸如表达式求值、递归过程管理等实际问题。 第二部分：线性结构的高级应用 本部分聚焦于具有清晰顺序关系的复杂数据组织方式。 第3章：树结构：从基础到平衡 树是组织层级数据的核心工具。本章从树的基本术语（根、叶子、深度、高度）入手，详细讲解了二叉树的遍历方法（前序、中序、后序、层序）。随后，我们将重心转移到提高搜索效率的机制上： 二叉搜索树（BST）： 分析其平均和最坏情况下的性能，揭示其局限性。 平衡二叉树： 深入探讨AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转机制和维护平衡的算法。我们将详细推导这些平衡操作的时间复杂度，确保搜索、插入和删除操作保持$O(log n)$。 B树与B+树： 讲解这些多路搜索树在外部存储（如数据库索引）中的关键作用和结构特性。 第4章：堆与优先队列 堆（Heap）作为实现高效优先级的工具，在本章占据核心地位。我们详细阐述了二叉堆（Binary Heap）的结构、构建（Heapify过程）和操作（插入、提取最大/最小元素）。更进一步，我们介绍了基于堆的算法，如堆排序（Heap Sort），并将其性能与快速排序进行比较。此外，还涵盖了斐波那契堆等更复杂的堆结构及其在某些图算法中的优势。 第5章：散列表（哈希表） 散列表提供接近$O(1)$的平均查找时间。本章详细剖析哈希函数的构造原理（如除法法、乘积法、通用哈希），以及处理冲突的各种技术： 链地址法（Chaining）： 分析负载因子对性能的影响。 开放定址法（Open Addressing）： 深入研究线性探查、二次探查和双重哈希的优缺点及性能退化问题。 完美哈希： 探讨在已知数据集上实现零冲突查找的方法。 第三部分：图论算法精粹 图论是描述关系网络的核心，也是算法设计中最具挑战性的领域之一。 第6章：图的表示与遍历 本章首先介绍图的两种主要表示方法：邻接矩阵和邻接表，并分析它们在不同图密度下的空间效率。接着，详细讲解了图的两种核心遍历算法： 广度优先搜索（BFS）： 及其在求解最短路径（无权图）中的应用。 深度优先搜索（DFS）： 及其在拓扑排序、连通分量检测和寻找强连通分量中的应用。 第7章：最短路径算法 针对不同权值和结构图的路径寻找问题，本书提供全面的解决方案： Dijkstra算法： 针对非负权单源最短路径问题，详细分析其使用优先队列优化后的效率提升。 Bellman-Ford算法： 讲解其处理含负权边的能力，并阐述如何利用它来检测负权环。 Floyd-Warshall算法： 介绍动态规划思想在线性时间内解决所有对（All-Pairs）最短路径的实现。 第8章：最小生成树（MST） 本章关注如何用最小的代价连接图中的所有节点。我们深入对比和实现两种经典的MST算法： Prim算法： 从贪婪思想出发，分析其与图的最小堆实现的结合。 Kruskal算法： 重点讲解如何使用并查集（Disjoint Set Union, DSU）结构高效地判断边是否会形成环路。 第四部分：算法设计范式与进阶主题 本部分探讨解决问题的通用策略和前沿算法。 第9章：递归与分治策略 分治法是化繁为简的强大武器。本章以经典的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）为例，讲解如何将问题分解、解决子问题并合并结果。对快速排序，我们详细探讨了枢轴（Pivot）选择对性能的决定性影响，并介绍了随机化快速排序。 第10章：动态规划（DP） 动态规划是处理具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章通过大量的经典案例（如背包问题0/1、最长公共子序列LCS、矩阵链乘法）来阐述DP的两个核心要素：最优子结构和重叠子问题。我们将指导读者如何构造状态转移方程，并实现自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（带备忘录，Top-Down）的解决方案。 第11章：贪心算法 本章讲解贪心选择性质和最优子结构的应用。通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等实例，读者将理解何时贪心策略能够保证全局最优解，以及如何严谨地证明贪心选择的正确性。 第12章：字符串匹配与模式搜索 本章专注于高效地在长文本中查找特定模式。我们将超越朴素的逐字符比较，深入剖析： KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 讲解如何利用前缀函数（最长真前缀等于后缀的长度）避免不必要的字符回溯。 Boyer-Moore算法： 介绍其“坏字符”和“好后缀”启发式规则带来的巨大效率提升。 Rabin-Karp算法： 探讨如何利用滚动哈希（Rolling Hash）技术实现概率性的高效匹配。 第五部分：计算的界限 第13章：NP完全性理论 本章深入探讨问题的可解性边界。我们将正式定义多项式时间归约（Polynomial-Time Reduction），并详细介绍几个经典的NP完全问题（如子集和问题、图着色问题、旅行商问题TSP的决策版本），帮助读者识别哪些问题在理论上难以在多项式时间内找到精确解，从而转向近似算法或启发式方法。 附录：高级数据结构简述 附录简要介绍了针对特定高性能需求的结构，如跳表（Skip Lists）作为一种基于概率的动态有序表，以及集合运算中并查集（DSU）的路径压缩和按秩合并优化。 本书特点： 理论与实践并重： 每个算法都附带清晰的数学分析和伪代码描述，并提供主流编程语言（如C++或Python）的实现参考。 深入剖析关键数据结构： 强调数据结构在算法效率中的决定性作用。 注重设计范式： 系统性地引导读者掌握分治、动态规划、贪心等主流算法设计思想。 覆盖面广： 结合了传统算法和现代应用（如哈希、字符串搜索）的需求。 通过对本书内容的系统学习，读者将不仅掌握解决特定问题的算法，更能培养出一种“算法思维”，能够高效地抽象、建模和解决现实世界中的复杂计算难题。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种磨砂质感，拿在手里沉甸甸的，透着一股扎实的理工科气息。我刚开始接触编程的时候，对那些厚厚的理论教材望而生畏，总觉得晦涩难懂。然而，这本书的排版却非常人性化，字体大小适中，段落之间的留白恰到好处，即便是初学者也能轻松阅读，不会产生阅读疲劳。更值得称赞的是，它在章节结构的安排上非常巧妙，不是简单地罗列知识点，而是像搭积木一样，层层递进，把复杂的概念拆解成易于理解的小模块。比如，它讲授数据结构与算法的部分，不是直接抛出复杂的数学公式，而是通过生动的比喻和图示来辅助理解，这对于我这种更偏向实践操作的读者来说，简直是福音。很多教材会忽略动手实践的重要性，但这本深谙此道，每节课后都有配套的练习题和小型项目，确保学到的知识能立刻应用起来，而不是停留在纸面上。

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这本书的内容深度与广度达到了一个非常令人满意的平衡点。作为一本基础教程，它没有贪多求全，将重点放在了计算机科学的核心概念上，比如操作系统的工作原理、数据库的基本设计思想，以及网络通信的基础协议。我尤其欣赏它对“为什么”的解释，而不仅仅是“怎么做”。很多教程只会告诉你某个命令或函数怎么用，但这本书会深入剖析其背后的逻辑和设计哲学，让你明白这些工具是如何构建起来的。例如，在讲解C语言的内存管理时，它详细对比了栈和堆的区别，并用形象的内存模型图展示了数据是如何存取的，这对于我后续学习更高级的语言和系统编程打下了坚实的基础。它的语言风格非常严谨，用词精准，没有太多花哨的修辞，完全是技术文档的典范，但又不失亲和力，读起来让人感觉像是在和一位经验丰富的工程师对话。

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我这本书的配套资源和学习辅助功能简直是教科书级别的典范。我平时学习比较依赖在线资源，很多纸质教材在这方面就显得力不从成了。但这本教材似乎考虑到了现代学习者的需求，随书附带了一个高质量的在线学习平台账号（或者明确标明了可以访问哪些高质量的在线配套资源，如代码库、测试平台等）。我试用了其中的一个交互式编码环境，它能实时反馈代码的运行结果和潜在的错误，这种即时反馈机制极大地提高了我的学习效率。此外，书中的案例设计非常贴近实际工作场景，比如模拟一个简单的文件系统操作，或者构建一个基础的Web服务器客户端。这些案例不是那种为了演示某个功能而生硬拼凑出来的，而是具有实际意义的微型项目，让人在完成的过程中充满了成就感。

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如果要用一个词来概括我对这本书的整体感受，那就是“全面而内敛”。它没有采用那种过度煽情的口吻来鼓动读者学习计算机科学，而是用一种非常内敛、沉稳的笔调，一步步引导读者进入这个奇妙的世界。书中的插图和图表设计也值得称赞，它们不是那种花哨的3D渲染，而是清晰、简洁的逻辑图和流程图，能最有效地传达复杂流程。我个人非常注重学习过程中的自我检验，这本书的习题设计非常巧妙，有些是考察对概念的理解，有些则是需要动手编程解决实际问题。更重要的是，它在某些章节后提供了“进阶思考”模块，对于那些已经掌握基础的读者来说，提供了进一步探索的方向，这使得这本书既能作为初学者的入门砖，也能作为有一定基础的人员查漏补缺的工具书。

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这本书在处理新兴技术和传统知识的融合方面做得非常出色。我们都知道，计算机领域发展日新月异，一本基础教材如果过于陈旧，很快就会跟不上时代。这本书的厉害之处在于，它在扎实讲解经典理论的同时，也适度地引入了现代计算环境中不可或缺的元素，比如对云计算基础概念的提及，或者在网络部分加入了对IPv6的简要介绍。它没有试图去深入讲解那些变化太快的框架，而是侧重于那些底层不变的真理，比如信息论、计算复杂性等。这使得这本书的生命周期得以延长，即便几年后某些技术细节被取代，其核心思想依然适用。阅读过程中，我很少需要频繁地去查阅其他资料来弥补知识的断层，这体现了编著者深厚的功力和对学科脉络的精准把握。

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