数据结构教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:陈明

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:2009-5

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787302182641

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• C++
• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 教材
• 基础
• 数据存储
• 链表
• 树
• 图

算法的艺术与实践：探索计算思维的基石 书籍名称： 算法的艺术与实践 目标读者： 计算机科学专业学生、软件工程师、对高性能计算和复杂系统设计感兴趣的从业者。 本书简介： 在信息时代的浪潮中，数据以前所未有的速度和规模增长，对高效、可靠的计算解决方案提出了严峻的挑战。本书《算法的艺术与实践》并非关注于特定数据存储结构的传统教科书，而是将视野投向了更深层次、更具普适性的计算核心——算法设计、分析与优化。我们相信，优美的算法是连接理论与实践的桥梁，是构建任何高效软件系统的灵魂。 本书旨在系统地引导读者跨越算法设计的概念层面，深入到实战应用的细节，掌握从经典到前沿的各类算法范式，并理解如何在实际工程环境中对它们进行严谨的性能评估与权衡。我们强调的“艺术”在于洞察问题的本质，并以创造性的方式构造解决方案；而“实践”则要求我们使用精确的数学工具来证明其正确性、分析其效率，并最终通过代码实现其价值。 第一部分：算法思维的基石 本部分致力于奠定坚实的理论基础，使读者能够用一种系统性的方式来思考计算问题。 第一章：计算模型的审视与复杂度度量 我们首先回顾图灵机模型和兰姆达演算的理论基础，但重点将迅速转移到更具工程实用性的分析工具上。我们将深入探讨渐近分析（大O、$Omega$、$Theta$ 符号）的严谨定义，并区分最坏情况、最好情况和平均情况下的复杂度。讨论随机化算法对平均时间复杂度的影响。本章将详细解析线性代数中的基本矩阵运算复杂度，例如Strassen算法与Coppersmith–Winograd算法的理论进展，为后续高级算法的分析提供工具箱。此外，我们将引入空间复杂度、I/O复杂度以及并行计算中的通信复杂度概念，拓宽对“效率”的理解边界。 第二章：搜索与优化的基础范式 本章聚焦于问题的系统性求解策略。我们将详尽分析分支定界（Branch and Bound）和回溯法（Backtracking）的原理，并结合具体实例（如N皇后问题、旅行商问题的精确解法）展示其在NP问题求解空间中的应用。我们还将引入动态规划（Dynamic Programming）的四大要素：最优子结构、重叠子问题、备忘录化与表格填充的对比分析。重点探讨最短路径问题（Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd-Warshall）在不同图结构和权重约束下的适用性及其算法的迭代收敛特性分析。 第二部分：高效处理的艺术：经典算法的精深解析 本部分深入探讨了解决特定领域复杂问题的核心算法，强调如何根据数据特性选择最佳策略。 第三章：图论算法的深度探索 图是刻画复杂关系的首选模型。我们不仅复习最小生成树（MST）算法（Prim与Kruskal）的贪婪选择机制，更侧重于高级流算法的构建。深度剖析最大流最小割定理，并详细讲解Ford-Fulkerson方法、Edmonds-Karp算法以及基于增广路径的更快速实现（如Dinic算法），重点分析其在网络路由、资源分配中的应用。此外，我们还将探讨二分图匹配问题，并介绍Hopcroft-Karp算法在提高匹配效率上的突破。 第四章：排序与选择的性能极限 虽然基础排序算法广为人知，但本书着重于超越 $O(N log N)$ 边界的可能性和约束。我们将探讨基数排序（Radix Sort）、计数排序（Counting Sort）在特定数据范围内的线性时间优势，并分析其对输入数据分布的依赖性。对于选择问题（找到第k小元素），我们将详细比较快速选择（Quickselect）的平均线性时间性能与中位数的中位数（Median of Medians）算法在保证最坏情况线性时间上的权衡。此外，对并行排序算法（如并行归并排序）的初步介绍将为后续并行计算做铺垫。 第五章：字符串处理与模式匹配的精确性 字符串算法是处理文本、生物信息学和网络数据的基础。本章深入讲解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法中前缀函数的构建逻辑，以及Boyer-Moore算法中坏字符规则和好后缀规则的应用。对于更复杂的模式匹配需求，我们将介绍Rabin-Karp算法中的滚动哈希技术，分析其在处理多模式匹配场景下的效率。最终，我们将构建并分析后缀数组和后缀树，展示它们如何高效解决子串查询、最长公共子串等高级问题。 第三部分：现代计算环境下的算法优化 本部分将理论知识与现代计算的实际挑战相结合，关注性能瓶颈的突破。 第六章：几何算法与空间数据结构 空间查询在地理信息系统（GIS）和计算机图形学中至关重要。我们将详细介绍凸包（Convex Hull）的求解算法（如Graham扫描、Jarvis步进），并探讨最近邻搜索的挑战。重点分析Kd-树、四叉树/八叉树等空间划分结构，解析它们在数据动态更新和范围查询中的性能表现，并讨论其退化情况。 第七章：近似算法与不可解问题的策略 面对NP-完全问题，精确求解往往不切实际。本章引入了近似算法的概念，解释了何时可以接受一个“足够好”的解。我们将深入研究近似比（Approximation Ratio）的定义和计算方法。详细分析旅行商问题（TSP）和集合覆盖问题的近似算法，例如使用线性规划松弛和割平面法来获得高质量的界限。本章强调在工程中应用这些启发式和近似方法时的实用性考量。 第八章：随机化算法与概率分析的威力 随机性可以极大地简化或加速某些算法。本章将探讨随机化算法的分类：Las Vegas算法（保证正确性，随机化运行时间）与Monte Carlo算法（有概率错误，但运行时间确定）。我们将分析随机化快速排序的期望性能，以及最小割问题的Karger算法，通过概率方法来证明算法的效率和正确性。对概率分析技术（如期望线性化、马尔可夫不等式）的掌握是理解现代优化算法的关键。 第四部分：扩展与前沿 第九章：并行化与分布式计算中的算法设计 随着多核处理器的普及，并行算法设计成为核心竞争力。本章介绍基本的并行模型（PRAM模型），并探讨如何将经典算法（如归并、排序）进行并行化改造。我们将分析分治策略在并行环境下的适用性，以及任务依赖图的构建与调度。重点讨论MapReduce范式下的算法设计原则，以及如何避免并行计算中的同步开销和资源竞争问题。 第十章：算法的实现、调试与性能调优 本章回归工程实践。我们将探讨内存层次结构对算法实际运行时间的影响，强调缓存友好性（Cache Locality）的重要性。讨论如何利用剖析工具（Profilers）精确地定位性能瓶颈，并介绍编译器优化（如循环展开、函数内联）如何与算法选择协同作用。最后，我们将讨论数值稳定性问题，特别是浮点运算在复杂迭代算法中的误差累积与控制策略。 本书不侧重于特定编程语言的语法教学，而是以严谨的数学推导、清晰的伪代码描述和深入的案例分析，构建读者对计算本质的深刻理解。通过阅读和实践本书中的内容，读者将能够自信地面对任何复杂的计算难题，设计出既优雅又高效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我发现这本书的语言风格非常独特。作者仿佛是一位循循善诱的老师，他的文字不生涩，不枯燥，反而充满了人文关怀。他会时不时地插入一些学习建议，或者分享一些关于计算机科学发展的小故事，让我在学习理论知识的同时，也能感受到这门学科的魅力和历史沉淀。这种亲切的语言风格，让我在面对一些抽象的概念时，不再感到孤单和无助，而是仿佛有一个经验丰富的向导在指引我前进。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的是，作者在讲解算法的时间复杂度和空间复杂度时，并没有简单地给出公式，而是通过图表和形象的比喻，生动地解释了“O”符号的含义以及它在衡量算法效率中的重要性。例如，在讲解二分查找时，他画了一幅图，形象地展示了搜索范围如何随着每次查找而缩小一半，从而直观地说明了其对数时间复杂度。这种可视化和具象化的讲解方式，极大地帮助我理解了抽象的数学概念，让我能够更准确地评估不同数据结构和算法的性能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装很精美，封面上“数据结构教程”几个大字散发着一种厚重感，我第一时间就被它吸引了。拿到书后，我迫不及待地翻开，里面的排版清晰，代码示例也十分规范，看得出作者在细节上投入了很多心思。作为一名计算机科学专业的学生，我对数据结构这门课程一直以来都抱着既期待又略带畏惧的心情。期待是因为我知道它是计算机科学的基石，掌握了它就能更好地理解算法，进而解决更复杂的问题；畏惧则是因为它抽象的概念和繁杂的实现方式常常让我感到困惑。

评分☆☆☆☆☆

我是在朋友的推荐下了解到这本书的，他是一位已经毕业多年的软件工程师，在我抱怨数据结构学习难度的时候，他语重心长地告诉我，“找一本好书，真的能事半功倍”。于是，我便抱着一丝希望找到了这本《数据结构教程》。初读之下，我被作者严谨的逻辑和清晰的讲解所折服。他并没有一开始就抛出复杂的定义，而是循序渐进地引导读者进入数据结构的世界，从最基础的线性表，到图、树等复杂结构，每一个概念的引入都伴随着生动的比喻和实际的应用场景，这极大地减轻了我理解的负担。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这是一本值得反复阅读和深入研究的优秀教材。它不仅为我提供了扎实的数据结构知识，更重要的是，它教会了我如何学习，如何思考，如何将抽象的理论转化为解决实际问题的工具。无论你是初学者还是有一定基础的开发者，这本书都能为你打开数据结构领域的大门，或者为你提供更深入的见解。我强烈推荐给所有对计算机科学感兴趣的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本技术教程，更是一本能引发思考的书籍。作者在讲解过程中，常常会引导读者思考“为什么”和“如何做”，鼓励大家不满足于死记硬背，而是要去理解事物背后的原理。例如，在讲解哈希表时，他不仅介绍了哈希函数的概念，还探讨了哈希冲突的解决策略，并分析了不同策略的优劣。这种深入的探讨，让我对数据结构的理解不再停留在表面，而是能够触及到其更深层次的逻辑和设计思想。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于其理论与实践的完美结合。书中不仅详细阐述了各种数据结构的原理和操作，还提供了大量的C++代码实现。这些代码不仅功能完整，而且注释详细，让我能够清晰地理解每一行代码的含义以及它们是如何实现特定数据结构的操作的。更重要的是，作者在讲解每个数据结构后，都会列举一些相关的应用案例，例如在排序算法部分，他不仅讲解了冒泡排序、快速排序等，还结合实际场景说明了它们各自的优缺点以及适用的范围，这让我对数据结构的应用有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是，作者对数据结构的热爱以及对教学的热忱。这种情感通过文字传递出来，让我觉得这不仅仅是一本技术书，更像是一次与智者的对话。他会分享自己曾经遇到的困难，以及如何克服它们的经验，这让我感到非常亲切和受鼓舞。有时候，我会因为一个概念理解不了而感到沮丧，但翻到书中作者的一些“过来人”的叮嘱，又会重新振作起来，继续探索。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书的章节安排。它遵循了一个非常合理的学习路径，从最基础的数组和链表开始，然后过渡到栈、队列、树、图等更复杂的数据结构。每一个章节都像是一块精心雕琢的积木，相互之间承接紧密，共同构建起数据结构这座宏伟的殿堂。而且，在每个章节的末尾，作者都会设置一些思考题和习题，这些题目涵盖了从基础概念的理解到复杂应用的实现，非常有挑战性，但也正是这些题目，让我能够巩固所学，检验自己的理解程度。

评分☆☆☆☆☆

对于初学者来说，学习数据结构常常会遇到一个瓶颈：理论听懂了，但写不出代码。这本书恰恰解决了这个问题。作者提供的代码实现非常清晰，并且每一部分都经过了详细的注释。更关键的是，在讲解完某个数据结构后，他会提供一些小的实践项目，比如用链表实现一个简单的图书管理系统，或者用树结构实现一个文件目录。这些项目虽然不复杂，但足以让我在实践中巩固理论知识，并培养编程解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

还好