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出版者:

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出品人:

頁數:442

译者:

出版時間:2009-8

價格:42.00元

裝幀:

isbn號碼:9787542923257

叢書系列:

圖書標籤:

• 經濟
• 審計學
• 審計
• 財務審計
• 內部審計
• 會計
• 經濟學
• 管理學
• 教材
• 大學教材
• 職業教育

好的，這是一本名為《數據結構與算法實戰》的圖書的詳細簡介，完全不涉及《審計學教程》的內容： --- 數據結構與算法實戰 徹底掌握計算機科學的基石，駕馭復雜問題的核心利器 本書定位： 《數據結構與算法實戰》是一本麵嚮中高級程序員、計算機科學專業學生以及希望深化技術內功的開發人員的深度技術專著。本書旨在彌閤理論學習與實際工程應用之間的鴻溝，通過大量的、源於真實工業場景的案例分析和代碼實現，幫助讀者構建起對核心數據結構和經典算法的係統性、實踐性的理解。我們不滿足於僅僅羅列定義，而是深入探究每種結構和算法背後的設計哲學、性能權衡，以及在現代軟件係統（如大數據處理、高並發服務、機器學習框架）中的具體應用模式。 核心內容概述： 本書結構清晰，邏輯嚴密，共分為五大部分，循序漸進地引導讀者完成從基礎構建到高級優化的蛻變。 第一部分：基礎與效率的基石 (The Foundations of Efficiency) 本部分是深入學習的基石，重點在於理解程序性能的度量標準和基本工具。 第1章：算法分析的量化方法： 詳細剖析時間復雜度和空間復雜度的計算（大O、Ω、Θ錶示法），強調漸進分析的實際意義。引入攤還分析法，用於評估動態數據結構（如動態數組和斐波那契堆）的平均性能。 第2章：綫性結構的高級應用： 深入探討鏈錶（單嚮、雙嚮、循環）的內存布局與指針操作的精妙之處。重點介紹棧在錶達式求值（中綴轉後綴、逆波蘭錶示法計算）和函數調用堆棧模擬中的應用。對隊列進行擴展，涵蓋優先隊列的實現原理，為後續的圖搜索算法打下基礎。 第二部分：樹與圖：復雜關係的建模 (Modeling Complexity with Trees and Graphs) 本部分是全書的核心，專注於如何利用層次結構和網絡結構來高效地組織和查詢數據。 第3章：平衡與高效的樹結構： 二叉搜索樹（BST）的陷阱與解決： 分析極端情況下的性能退化，並引齣AVL樹和紅黑樹的鏇轉與重新著色機製。通過詳細的插入、刪除操作圖解，確保讀者理解平衡的內在邏輯。 B樹與B+樹的工程實踐： 重點闡述它們在數據庫索引（如MySQL InnoDB）中的設計思想，如何通過增大節點扇齣比來最小化磁盤I/O操作，這是區彆於內存數據結構的工程關鍵點。 第4章：圖論的算法引擎： 圖的錶示法： 對比鄰接矩陣、鄰接錶、鏈式前嚮星等存儲方式的適用場景和空間效率。 遍曆與搜索策略： 精講深度優先搜索 (DFS) 和廣度優先搜索 (BFS) 在迷宮求解、連通分量識彆、拓撲排序中的實戰應用。 最短路徑算法的精細對比： 深入實現並分析Dijkstra算法（處理非負權邊）、Bellman-Ford算法（處理負權邊和負環檢測）以及Floyd-Warshall算法（全源最短路徑）。 最小生成樹 (MST)： 詳述Prim算法和Kruskal算法在網絡設計和資源分配優化中的應用。 第三部分：高效排序與查找的藝術 (The Art of Sorting and Searching) 本部分關注數據如何有序化，這是所有高效數據處理的前提。 第5章：高級排序算法的性能優化： 不僅涵蓋快速排序（深入 Hoare 分區方案的優化）和歸並排序，更著重分析堆排序如何利用堆結構實現原地排序。針對外部排序場景，討論多路歸並排序的原理。 第6章：查找技術的係統化： 詳述二分查找的魯棒性實現（避免“永遠循環”的邊界條件處理）。對哈希錶進行徹底解剖，包括拉鏈法和開放尋址法（綫性探測、二次探測、雙重哈希），重點在於如何設計高質量的哈希函數以及應對“哈希衝突”的工程策略。 第四部分：動態規劃與貪心策略 (Dynamic Programming and Greedy Approaches) 本部分轉嚮解決優化問題，訓練讀者的建模思維。 第7章：貪心算法的適用邊界： 解釋貪心選擇性質和最優子結構。通過霍夫曼編碼和活動安排問題等經典案例，明確指齣貪心策略何時有效，何時可能導緻局部最優而非全局最優。 第8章：動態規劃的結構化解法： 基本範式： 剖析自底嚮上（迭代）和自頂嚮下（記憶化搜索）兩種實現模式。 經典問題詳解： 深入分析背包問題（0/1、完全、多重）、最長公共子序列 (LCS)、矩陣鏈乘法等，側重於狀態轉移方程的構建過程。 空間優化技巧： 講解如何通過滾動數組等技術，將二維動態規劃的空間復雜度降低到一維，以適應大規模輸入。 第五部分：現代應用與前沿擴展 (Modern Applications and Frontier Extensions) 本部分將理論與現代計算環境相結閤。 第9章：字符串匹配與文本處理： 詳述KMP算法（構建前綴函數/失敗函數）的原理，以及Rabin-Karp算法（滾動哈希）在處理大規模文本流中的優勢。 第10章：高級結構與並行化思考： Trie（前綴樹）的應用： 在自動補全、詞頻統計中的高性能實現。 並查集 (Disjoint Set Union)： 講解路徑壓縮和按秩閤並的優化，及其在Kruskal算法和網絡連通性檢測中的關鍵作用。 算法的並行化思路： 初步探討MapReduce思想下的數據結構選擇和算法分解，為讀者嚮分布式計算領域過渡做鋪墊。 本書特色與優勢： 1. 代碼質量與跨語言支持： 所有核心算法均提供清晰、優化的Python 3和Java雙語言實現示例，代碼注釋詳盡，可以直接用於生産環境參考。 2. 性能基準測試： 對比不同算法在相同數據集上的實際運行時間，直觀展示理論復雜度和實際性能的差異，幫助讀者做齣正確的工程決策。 3. 麵試與工程融閤： 穿插“工程陷阱”和“麵試熱點”模塊，解析常見麵試題背後的數據結構選擇邏輯，確保理論知識能有效轉化為解決實際問題的能力。 4. 深度解析： 避免停留在錶層描述，對如紅黑樹的顔色翻轉、DP的狀態壓縮等復雜細節進行手繪圖解和步驟拆分，確保概念的徹底理解。 目標讀者： 希望夯實基礎，係統性學習算法和數據結構的在職軟件工程師。 準備技術麵試（尤其是一綫科技公司）的應屆生和資深開發者。 需要深入理解數據庫內核、操作係統或編譯器底層原理的學生和研究人員。 對提高代碼運行效率有迫切需求的任何技術人員。 掌握本書，您將不僅學會“如何實現”這些結構和算法，更重要的是理解“為何如此設計”，從而具備在任何復雜計算場景下，設計齣最高效解決方案的能力。

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