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出版者:

作者:张世民

出品人:

页数:273

译者:

出版时间:2009-2

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787113095512

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 编程
• 2009
• C/C++
• 程序设计
• 教程
• 编程入门
• 算法
• 数据结构
• 计算机基础
• 开发
• 学习
• 教材
• 代码

好的，这是一本关于 数据结构与算法 的图书简介，完全不涉及C/C++程序设计的基础语法和具体实现细节： 数据结构与算法精粹：从理论基石到高效实践 导言：计算思维的基石 在信息技术飞速发展的今天，程序设计早已超越了简单的代码编写，它更深层次的内涵在于如何高效地组织和处理信息。无论您身处人工智能、大数据分析、系统软件开发还是高性能计算领域，理解数据结构与算法的本质，是构建任何复杂、高效系统的先决条件。本书旨在带领读者深入探索这一计算机科学的核心领域，构建坚实的理论框架，并掌握将理论转化为实际高性能解决方案的能力。 本书的焦点明确且聚焦：数据结构——如何存储和组织信息，以及算法——如何利用这些组织高效地操作信息。我们完全避开了任何特定编程语言的语法细节，专注于算法设计思想、数学分析基础以及不同抽象数据类型（ADT）的内在逻辑和适用场景。 --- 第一部分：基础与抽象——构建思维模型 本部分致力于建立理解所有后续复杂结构的抽象基础和数学分析工具。 第1章：计算的度量与复杂度分析 在没有具体代码的情况下，我们如何评估一个解法的“好坏”？本章将深入探讨计算的效率评估标准。我们首先介绍渐近分析的概念，重点解析大O（$O$）、大Omega（$Omega$）和大Theta（$Theta$）符号的数学定义及其在描述最坏、最好和平均情况下的作用。读者将学习如何运用递归关系式（如主定理 Master Theorem）来精确推导和分析递归算法的时间复杂度，理解常数因子和低阶项在理论分析中的重要性，以及它们在实际工程中的权衡。 第2章：数据抽象与基本操作 数据结构的核心在于“抽象”。本章将剖析抽象数据类型（ADT）的概念，理解数据结构与底层实现的分离性。我们将详细讨论栈（Stack）和队列（Queue）作为最基本的线性ADT，探究它们在不同场景下的应用——从表达式求值、函数调用机制到任务调度。重点分析实现这些ADT时，如何根据底层存储媒介（例如，连续存储或链式存储）对操作的效率产生影响。 第3章：线性结构：序列的组织与操作 本章聚焦于线性数据结构的深入研究。我们将详细对比数组和链表的内在差异，包括它们在内存分配、随机访问时间复杂度、插入和删除操作上的优劣势。特别地，我们将探讨双向链表、循环链表等变体，以及它们在实现特定功能（如缓冲区管理）时的独特优势。 --- 第二部分：非线性结构的深度探索 本部分转向更复杂的数据组织形态，它们是实现高效查找、排序和图论算法的骨架。 第4章：树结构：分层与有序的数据组织 树是分层数据的自然表示。我们将从最基础的树的定义、遍历方法（前序、中序、后序）入手，然后聚焦于最关键的二叉搜索树（BST），分析其平均和最坏情况下的查找效率。随后的章节将介绍如何通过平衡机制来保证查找性能的稳定性： AVL 树：理解旋转操作如何维持高度平衡，以及维持平衡的开销。 红黑树（Red-Black Trees）：深入剖析其五大性质，及其在标准库实现中作为关联容器底层结构的重要性。 B 树与 B+ 树：侧重于它们在外部存储设备（如磁盘I/O）场景下的优化原理，及其在数据库索引中的核心作用。 第5章：堆结构与优先级队列 堆结构提供了一种高效维护集合中最大/最小元素的方法。本章详细阐述二叉堆的结构性质和 Heapify 操作的效率。我们将重点讲解如何利用堆实现优先级队列（Priority Queue），并以此为基础，深入分析堆排序（Heapsort）的稳定性和性能特点。 第6章：散列技术：冲突解决与均匀分布 散列（Hashing）提供了近乎常数时间的查找潜力。本章将探讨散列函数的设计原则——如何将任意大小的键映射到固定大小的地址空间。重点分析主要的冲突解决方法：链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）（包括线性探测、二次探测和双重散列）。同时，我们将深入分析装载因子（Load Factor）对性能的影响，以及如何通过调整表的大小来维持高效率。 --- 第三部分：算法的艺术——设计与分析 本部分将算法设计思想和关键的应用领域分门别类进行讨论，侧重于解决问题的策略而非代码实现。 第7章：排序算法的比较与权衡 本章对主要的内部排序算法进行一次全面的、基于理论的比较。我们将回顾插入排序、选择排序的简单性与局限性；深入分析归并排序（Merge Sort）的稳定性和分治思想；以及快速排序（Quick Sort）的实际效率、枢轴选择策略及其平均性能的证明。最后，对比基于比较的排序（时间下界 $Omega(N log N)$）与非基于比较的排序（如基数排序 Radix Sort）的应用场景。 第8章：图论基础与核心应用 图是表示复杂关系网的强大工具。本章介绍图的基本术语（顶点、边、权重、路径、连通性）和两种主要表示法（邻接矩阵与邻接表）。我们将重点分析以下核心算法的流程、数据结构依赖和复杂度： 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用。 最短路径问题：深入探讨迪杰斯特拉算法（Dijkstra’s Algorithm）的原理、适用条件（非负权重）以及如何使用堆结构优化其性能；以及处理负权边的贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford）。 最小生成树（MST）：分析普里姆算法（Prim's）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's）的内在逻辑和基于排序/堆的效率实现。 第9章：高级算法设计范式 本章探讨解决复杂问题的通用策略： 分治法（Divide and Conquer）：巩固其在排序和搜索中的应用，并探讨它如何转化为递归结构。 贪心算法（Greedy Algorithms）：阐述贪心选择性质的判断标准，并通过活动选择问题等实例说明其适用边界。 动态规划（Dynamic Programming）：这是本章的重中之重。我们将详细剖析其最优子结构和重叠子问题两大特性，并通过经典的背包问题（Knapsack Problem）和最长公共子序列（LCS）实例，展示如何通过构建表格（Memoization/Tabulation）来避免重复计算，实现高效求解。 第10章：计算的界限：不可解性与近似 最后，本书将触及计算理论的前沿。我们将讨论P类问题（多项式时间可解）和NP类问题（多项式时间可验证）的界限。虽然很多实际问题在理论上是NP完全的（如旅行商问题 TSP），本章将介绍如何使用近似算法在可接受的时间内找到高质量的近似解，从而在工程实践中处理这些计算上极具挑战性的问题。 本书面向读者： 本书适合所有希望建立坚实理论基础、理解计算机科学核心思维模式的读者。它对已有编程经验要求不高，但要求读者具备一定的离散数学和逻辑分析能力。它将是计算机科学专业学生、算法工程师、系统架构师，以及任何希望超越代码语法层面，掌握高效计算艺术的专业人士的必备参考书。通过本书的学习，读者将能够独立设计、分析和选择最适合特定场景的数据组织方式和求解策略。

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看了一遍，从头到尾，逐字逐句，耗时近一个暑假，虽然只是了解了些皮毛，不过到算是圆了自己从大四开始嘴上就老念叨的心愿----“学编程”。也可以说自己懂点编程了，而不是啥也不会，毕竟VB，MATLAB，C++都有了一知半解了，还是想说，编程可真难。

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看了一遍，从头到尾，逐字逐句，耗时近一个暑假，虽然只是了解了些皮毛，不过到算是圆了自己从大四开始嘴上就老念叨的心愿----“学编程”。也可以说自己懂点编程了，而不是啥也不会，毕竟VB，MATLAB，C++都有了一知半解了，还是想说，编程可真难。

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