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isbn号码:9787561047354

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《数据结构与算法分析（基于Python实现）》图书简介 书籍名称： 数据结构与算法分析（基于Python实现） 图书定位： 本书旨在为计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的学生以及对算法和数据结构有深入学习需求的工程师提供一本全面、深入且实用的教材。它不仅涵盖了经典的数据结构和算法理论，更侧重于利用现代主流编程语言 Python 进行实际的构建、分析和应用。 --- 第一部分：基础构建与理论奠基 (Foundation and Theoretical Groundwork) 第一章：计算思维的基石：算法与复杂度 本章首先引入计算思维的核心——算法的定义、性质与设计范式（如分治、贪心、动态规划）。重点深入探讨算法效率的衡量标准：时间复杂度和空间复杂度。我们将使用大O、Omega ($Omega$) 和 Theta ($Theta$) 符号进行严格的渐进分析，并教授读者如何对递归和迭代算法进行精确的数学分析，例如主定理（Master Theorem）的应用。此外，本章会讨论判定问题的可计算性边界，为后续复杂的算法设计做好理论铺垫。 第二章：Python 环境下的高效数据表示 本章聚焦于如何在 Python 这种动态类型语言中高效地组织和管理数据。我们将对比 Python 内建数据类型（列表、元组、字典、集合）在不同操作下的时间复杂度，并引入抽象数据类型（ADT）的概念。深入剖析 ADT 的设计思想，强调数据结构与特定实现的分离，这是严谨程序设计的第一步。 第三章：线性结构的深度挖掘 线性结构是理解更复杂结构的基础。本章详尽讲解数组（包括动态数组的实现机制）和链表（单向、双向和循环链表）的内部工作原理、内存布局差异及其在特定场景下的优劣。特别地，我们将实现一个健壮的栈（Stack）和队列（Queue），并演示它们在表达式求值、内存管理和任务调度中的经典应用。本章强调动手实践，要求读者用 Python 代码实现这些 ADT 的所有基本操作，并分析其边界条件。 --- 第二部分：非线性结构的精要 (Essentials of Non-linear Structures) 第四章：树形结构的遍历与应用 树结构是处理分层数据的核心工具。本章从基础的树定义开始，详细介绍二叉树、二叉搜索树（BST）的插入、删除和查找操作。我们不仅会分析这些操作的平均和最坏情况复杂度，更会引入平衡树的概念，重点讲解AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的自平衡机制（旋转、颜色调整）。读者将学习如何用 Python 实现一个功能完备的自平衡 BST，理解它们如何保证对数时间复杂度的操作效率。 第五章：高效搜索的里程碑：B 树与堆结构 本章将深入探讨两种在特定领域至关重要的非线性结构。首先是堆（Heap）：讲解最大堆和最小堆的结构特性，实现堆化（Heapify）过程，并展示其在构建优先队列（Priority Queue）中的核心地位。其次，本章详细剖析 B 树及其变体（如 B+ 树），阐述它们如何优化外部存储（磁盘 I/O）的访问效率，这是数据库系统和文件系统的基石。 第六章：图论基础与连通性分析 图结构是建模复杂关系（如社交网络、地图、电路）的终极工具。本章详细定义图的类型（有向、无向、加权、非加权），并教授两种主要的图的表示方法：邻接矩阵和邻接表，并比较它们在空间和时间上的权衡。核心内容包括图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法的实现与应用，如连通分量查找和拓扑排序。 --- 第三部分：高级算法设计与分析 (Advanced Algorithm Design and Analysis) 第七章：搜索与排序算法的极致优化 本章是算法分析的重中之重。在排序方面，我们将超越基础的冒泡排序，深入分析 快速排序（Quick Sort） 和 归并排序（Merge Sort） 的分治策略，详细探究快速排序的枢轴选择对性能的影响。对于需要最优解的场景，我们将解析 堆排序。此外，本章还将介绍线性时间排序算法，如 计数排序、基数排序，并在 Python 环境下进行性能基准测试。 第八章：动态规划：求解重叠子问题的艺术 动态规划（DP）是解决最优化问题的强大武器。本章通过经典的案例，如斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS），系统性地阐述 DP 的两个关键要素：最优子结构和重叠子问题。读者将学习自底向上（迭代）和自顶向下（带记忆化搜索）的实现方法，并掌握状态转移方程的构建技巧。 第九章：贪心算法与最短路径求解 贪心算法部分将讲解其局限性与适用性，并通过霍夫曼编码和活动选择问题等范例展示其简洁高效的特点。随后，本章转向图论中的核心问题——最短路径：详细介绍 Dijkstra 算法（单源最短路径）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边），并讨论 Floyd-Warshall 算法（全源最短路径）的动态规划思想。 第十章：复杂性理论与不可解问题 本章将视角提升到理论计算的层面。我们将介绍可归约性（Reducibility）的概念，并深入探讨 P（多项式时间）类和 NP（非确定性多项式时间）类。核心内容在于对 NP-完全（NP-Complete） 问题的介绍，特别是著名的 旅行商问题（TSP） 和 图着色问题 的概念解析，让读者了解当前计算领域中哪些问题是“原则上”难以被高效解决的。 --- 第四部分：高级数据结构与实用技术 (Advanced Structures and Practical Techniques) 第十一章：散列（Hashing）的冲突解决与性能保证 散列技术是实现 O(1) 平均时间复杂度的关键。本章详细介绍散列函数的构造原理，重点分析常见的冲突解决策略：链式法和开放寻址法（包括线性探测、二次探测和双重散列）。我们将讨论负载因子（Load Factor）对性能的影响，并实现一个高效的、能够自动调整大小的散列表。 第十二章：字符串匹配与高级文本处理 本章专注于字符串算法，这在数据挖掘和生物信息学中至关重要。我们将实现并分析朴素字符串匹配算法，随后重点讲解 KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法，阐述其如何通过构建“最长前缀后缀”数组来避免不必要的字符比较。此外，还会简要介绍 Rabin-Karp 算法（基于散列）和 Trie 树 的结构及其在单词查找中的优势。 第十三章：计算几何与空间数据结构 本章引入了处理几何问题的工具。我们将讨论如何用点、线、多边形等基本元素进行计算，实现如凸包（Convex Hull）的求解算法（如 Graham 扫描）。针对空间搜索，本章会介绍Kd 树等空间划分结构，展示它们在最近邻搜索等问题中的效率提升。 --- 附录 A：Python 性能调优与内存管理 附录将提供实用的 Python 技巧，包括使用 `timeit` 模块进行精确的算法性能比较，理解 Python 对象的引用计数机制，以及何时使用 `__slots__` 来优化内存占用。 附录 B：递归和迭代算法的 Pythonic 实现 精选一些经典算法，对比其在纯递归和迭代优化版本下的代码风格和性能差异，强调“Pythonic”的解决方案。 --- 本书特色总结： 1. 理论深度与实践广度并重： 理论分析采用严格的数学工具（大O分析、主定理），而所有实现均采用现代 Python 语言，确保代码的可读性和执行效率。 2. 聚焦于核心算法范式： 系统地讲解分治、回溯、贪心和动态规划这四大设计范式，帮助读者形成解决问题的通用思维框架。 3. 全面的应用场景覆盖： 内容贯穿了从操作系统、数据库、编译器到现代网络分析等多个领域的实际应用案例。 4. 代码驱动学习： 书中包含大量可运行的 Python 代码示例，读者可以通过直接修改和调试代码来深入理解算法的每一个细节。 本书旨在培养读者对数据结构和算法的深刻理解，使他们不仅能“使用”现成的库函数，更能“设计”和“分析”出高效、可扩展的计算方案。

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我是一名在职的软件开发人员，虽然日常工作中主要使用其他高级语言，但为了更深入地理解底层原理，我特意购入了这本书来复习和巩固C语言的基础。这本书的讲解深度和广度都恰到好处。它对于C语言的指针、内存管理等核心概念的阐述非常透彻，能够帮助开发者建立起对内存运作机制的深刻理解。书中对一些系统编程的例子也很有借鉴意义，让我看到C语言在操作系统、嵌入式等领域的强大应用。我喜欢它在讲解一些复杂概念时，会提供多种不同的视角和解释方式，总有一种能让你茅塞顿开。这本书的专业性和严谨性，使其成为一本值得反复阅读的工具书。

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我是一名喜欢钻研技术的普通爱好者，一直对底层的计算机运作方式很感兴趣。这本书对于C语言的讲解，让我有一种“拨开云雾见月明”的感觉。它不仅仅停留在语法层面，而是深入探讨了C语言的设计理念和背后的计算机原理。例如，它对位运算的讲解，让我第一次真正理解了计算机是如何进行底层数据操作的。书中还提到了很多关于编译、链接等方面的知识，让我对程序的生命周期有了更全面的认识。我尤其喜欢它在讲解一些抽象概念时，会引用历史上的编程思想和发展过程，这让我觉得学习过程非常有深度和文化底蕴。这本书为我打开了认识计算机更深层次世界的大门。

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我是一名对计算机科学充满好奇的跨专业学生，之前对编程完全没有概念。选择这本书完全是出于“试试看”的心态，没想到它给了我巨大的惊喜。这本书的开篇就用非常生动形象的比喻解释了什么是程序，什么是计算机语言，让我这个零基础的人也能很快理解。它没有上来就灌输复杂的概念，而是循序渐进，从最简单的“Hello, World!”开始，一步步带领我认识变量、循环、条件语句等等。我觉得它最棒的一点是，它总能在讲完一个概念后，立刻给出一个小的练习，让我动手去实践，去体会这个概念是如何工作的。这种“学以致用”的学习方式，让我觉得学习过程充满了成就感，也让我对编程这件事不再感到畏惧。

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我之前接触过一些基础编程概念，但C语言对我来说一直是个迷。朋友推荐了这本书，说它讲解得很细致，从最基本的变量、数据类型开始，一步步引导我理解指针、结构体这些C语言的核心概念。我尤其喜欢它在介绍每个新知识点时，都会配上清晰易懂的图示和示例代码，让我能立刻看到理论是如何转化为实际操作的。书中的练习题也很扎实，不是那种简单的填空题，而是需要我思考如何组合已学知识来解决问题，这极大地锻炼了我的逻辑思维能力。读这本书的过程中，我感觉自己就像跟着一位经验丰富的老师在一步步探索C语言的奥秘，一点点打通了以前模糊不清的概念。书中的语言风格也很亲切，不会让人觉得枯燥乏味，反而能激发我学习的兴趣，让我更愿意花时间去钻研。

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作为一名正在准备参加编程竞赛的大学生，我一直在寻找一本能够帮助我深入理解C语言，并提升算法能力的教材。这本书的篇幅虽然不算短，但内容组织得非常有条理。它不仅仅局限于C语言的语法，更侧重于讲解如何利用C语言来解决实际的编程问题。我特别欣赏它在讲解数据结构和算法时，与C语言的结合得如此自然。书中对各种经典算法的讲解，配上C语言的代码实现，让我能清晰地看到算法的原理和执行过程。此外，书中的案例分析也非常有价值，它展示了如何将所学的知识应用到实际的项目中，这对于我来说非常有启发性。我感觉这本书不仅仅是一本语法书，更像是一本能够帮助我提升编程思维和解决问题能力的实战指南。

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