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出版者:

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出品人:

頁數:369

译者:

出版時間:2009-9

價格:32.00元

裝幀:

isbn號碼:9787040280548

叢書系列:

圖書標籤:

• C++
• C語言
• 程序設計
• 編程
• 計算機科學
• 算法
• 數據結構
• 軟件開發
• 入門
• 教程

《算法精粹與數據結構實戰》 圖書簡介 本書並非傳統意義上的C/C++語言基礎教程，它深入探索瞭驅動現代軟件性能與效率的核心——算法與數據結構。我們摒棄瞭對基礎語法冗長重復的講解，而是將焦點集中在如何利用先進的算法思想解決復雜、實際的工程問題，並輔以高效的代碼實現和性能分析。 第一部分：算法思維的構建與基礎算法的精修 本部分旨在為讀者奠定堅實的算法分析基礎，培養一種係統性的問題解決思維。 第一章：計算復雜性理論與性能度量 本章從理論層麵剖析瞭算法的效率邊界。詳細介紹瞭大O、Omega和Theta符號在時間復雜度和空間復雜度分析中的精確應用。我們不滿足於錶麵的“快慢”，而是深入探討瞭最好、最壞和平均情況下的復雜度差異。內容涵蓋瞭遞歸關係的求解，如主定理的應用，並重點討論瞭在內存訪問模式（如緩存局部性）對實際運行時間的影響，這遠比純粹的漸近分析更貼近真實世界的性能考量。我們引入瞭攤還分析（Amortized Analysis）的概念，通過實例如動態數組的擴容機製，展示如何評估一係列操作的平均成本。 第二章：排序算法的現代視角 雖然排序是基礎，但本書以“優化與適應性”為核心來審視它們。除瞭標準的高效比較排序（快速排序、歸並排序），我們詳細分析瞭內省排序（Introsort）的實現原理，它如何結閤快速排序的平均性能與堆排序的最壞情況保證。此外，本章對分布排序（如基數排序、計數排序）進行瞭深入探討，分析瞭它們在數據特性限製下的性能優勢，特彆是當排序關鍵字的範圍是有限或可映射時，如何突破O(N log N)的理論限製。對穩定性和並行化排序的可能性也進行瞭前瞻性討論。 第三章：搜索與圖論基礎 搜索不再隻是二分查找。本章側重於在非綫性數據結構中的高效定位。內容包括跳躍錶（Skip List）作為一種概率性數據結構，如何在保持O(log N)性能的同時，簡化實現復雜度，並對比其在並發環境下的潛力。 圖論部分聚焦於實用性算法。我們詳細剖析瞭Dijkstra算法和Bellman-Ford算法在實際路徑規劃中的應用差異（特彆是在存在負權邊的情況下），並引入瞭A搜索算法，重點講解瞭啓發式函數的選擇與設計對搜索效率的決定性影響。對於連通性問題，如最小生成樹（MST），我們不僅講解瞭Prim和Kruskal算法，還探討瞭在高維稀疏圖中的優化實現。 第二部分：核心數據結構的深度剖析與工程應用 本部分旨在超越教科書的定義，探討數據結構在內存管理、並發控製和特定領域中的高級用法。 第四章：樹形數據結構的進階主題 本章深入研究瞭平衡二叉搜索樹（BST）的維護機製。重點放在紅黑樹（Red-Black Tree）的鏇轉與著色規則的細節，以及AVL樹在高度平衡約束下的性能權衡。更進一步，我們探討瞭B樹及其變體（如B+樹）在磁盤 I/O 密集型應用（數據庫索引）中的核心地位，解釋瞭其分支因子設計背後的I/O優化哲學。對於解決衝突的場景，我們詳述瞭Trie（前綴樹）在字符串匹配和字典實現中的效率，並引入瞭後綴樹/數組在復雜文本搜索中的強大能力。 第五章：散列技術的藝術與陷阱 散列是實現快速查找的關鍵，但其“平均”性能的保證依賴於優秀的設計。本章深入探討瞭完美散列（Perfect Hashing）在靜態數據集下的應用。對於動態場景，我們詳細對比瞭鏈地址法（Separate Chaining）和開放尋址法（Open Addressing）在內存占用和集群效應處理上的優劣。重點分析瞭一緻性哈希（Consistent Hashing）在分布式係統（如緩存集群）中動態增減節點時，最小化數據遷移的機製。此外，我們探討瞭抗碰撞哈希函數的選擇，如MurmurHash和FNV係列，以及它們在高性能計數器和Bloom過濾器中的角色。 第六章：堆、隊列與優先級的靈活調度 堆（Heap）不僅用於排序。本章關注堆結構在調度係統中的應用。除瞭標準的二叉堆，我們詳細介紹瞭斐波那契堆（Fibonacci Heap），分析其在實現特定圖算法（如O(E + V log V)的Dijkstra）中理論上的優越性，並討論其實際工程實現中常因常數因子過大而被替代的原因。我們還研究瞭雙端隊列（Deque）如何用於滑動窗口最大/最小值等動態窗口問題的綫性時間解法。 第三部分：高級算法範式與工程實踐 本部分將讀者引入更抽象、更具挑戰性的算法領域，側重於處理大規模數據和復雜決策問題。 第七章：動態規劃與記憶化策略 動態規劃（DP）是優化問題的核心。本章通過一係列經典的（背包問題、最長公共子序列）到非經典的（路徑計數、最小成本流）問題，係統闡述瞭DP的“最優子結構”和“重疊子問題”的識彆過程。我們強調瞭自底嚮上（Tabulation）與自頂嚮下（Memoization）的選擇標準，並引入瞭DP狀態壓縮技術，用於解決狀態空間有限但維度較高的優化問題。 第八章：貪心算法與迴溯法的精準邊界 貪心算法的難點在於證明其局部最優選擇能夠導嚮全局最優。本章通過活動選擇問題、霍夫曼編碼等案例，指導讀者如何驗證貪心選擇性質。 迴溯法和分支定界法則用於解決NP完全問題。我們詳細演示瞭N皇後問題和旅行商問題（TSP）的分支定界（Branch and Bound）解法，重點在於如何設計有效的上界（Bound）函數，以大幅度剪枝搜索空間，使其在可接受的時間內得到精確解。 第九章：並發與並行算法基礎 在多核處理器時代，算法的正確性必須與並發性相結閤。本章不討論具體語言的綫程庫，而是聚焦於算法層麵的並發原語。我們探討瞭無鎖數據結構（Lock-Free Data Structures）的設計，如基於CAS（Compare-and-Swap）操作的棧和隊列的實現，分析其復雜性與潛在的ABA問題。同時，我們介紹瞭並行計算模型中的基本算法，如並行歸約（Parallel Reduction）和MapReduce範式在分布式計算中的思想雛形，強調數據依賴性對並行化的製約。 附錄：性能調優與內存模型 附錄部分提供瞭實用的性能工程知識，討論瞭內存訪問模式對不同算法性能的影響（例如，嚮量化、緩存行填充），以及如何利用現代編譯器的優化選項和性能分析工具（Profiler）來驗證理論復雜度與實際執行效率的一緻性。 本書旨在培養讀者從底層數據結構到高層算法範式的全麵理解，使他們能夠設計齣不僅正確，而且在現代硬件上能達到極緻性能的軟件解決方案。

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