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出版者:Scott Foresman & Co

作者:Stuart Reges

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1987-04

价格:USD 35.62

装帧:Paperback

isbn号码:9780673392435

丛书系列:

图书标签:

• Pascal
• Programming
• Computer Science
• Software Development
• Algorithms
• Data Structures
• Beginner
• Tutorial
• Education
• Classic

《数据结构与算法精解：C++实现》 深入剖析核心概念，构建稳固的编程基石 本书亮点： 系统化的知识结构： 全面覆盖数据结构与算法的理论基础，从基础的数组、链表到复杂的数据结构如B树、图论，层层递进，确保读者构建完整而深入的理解。 精选的高效算法实现： 不仅介绍经典的排序、搜索算法，更深入讲解高级的动态规划、贪心算法和回溯法的应用场景与优化技巧。 基于C++的实践导向： 所有理论均辅以严谨、高效的C++代码实现。本书强调“知行合一”，读者通过亲手实现关键结构和算法，真正掌握其工作原理和性能特点。 详尽的性能分析： 每一章对所介绍的数据结构和算法都进行了细致的时间复杂度和空间复杂度的分析，帮助读者在实际工程中做出最优的技术选型。 面向现代编程挑战： 覆盖内存管理、模板编程在数据结构设计中的应用，以及如何利用现代C++特性（如STL容器的底层原理）来优化代码。 --- 第一部分：基础构建与线性结构 (The Foundation and Linear Structures) 第1章：算法思维与复杂度分析 本章是全书的起点，旨在培养读者的“算法心智”。我们将从计算复杂度的概念入手，详细剖析大O、大$Omega$、大$Theta$记法在评估程序效率中的作用。重点将放在如何将现实问题抽象化为计算模型。内容涵盖递归关系式的求解（主定理）、最坏、最好和平均情况分析。此外，还会探讨算法设计的通用范式，如分治法（Divide and Conquer）和迭代法。本章为后续所有高级算法的学习奠定严格的数学基础。 第2章：数组与动态内存管理 虽然数组是最基础的结构，但本书将深入探讨其在C++环境下的内存布局和性能特点。我们将详细讲解静态数组与动态数组（如`std::vector`的底层实现机制），特别关注容量（Capacity）与大小（Size）的区别，以及动态扩容的效率开销。通过手动实现一个简单的动态数组类，读者将直观理解内存的分配、复制和释放过程，强调指针操作的准确性与安全性。 第3章：链式结构：单链表、双向链表与循环链表 链表是理解指针和引用操作的绝佳载体。本章将详细剖析单链表的插入、删除、反转等核心操作。随后，引入双向链表，分析其在实现某些双向遍历或快速删除时的优势与额外开销。循环链表的特定应用场景，如约瑟夫环问题，将被用作实践案例。代码实现中，将严格遵守C++的RAII原则，确保资源得到妥善管理。 第4章：栈与队列：受限访问的艺术 栈（LIFO）和队列（FIFO）是程序控制流和任务调度的核心抽象。我们将探讨如何使用数组或链表高效地实现这两种结构。重点案例包括：使用栈解决表达式求值（中缀转后缀）和括号匹配问题；使用队列实现广度优先搜索（BFS）的准备工作。此外，还会涉及优先队列（Priority Queue）的抽象概念，为其在下一部分基于堆的实现做铺垫。 --- 第二部分：非线性结构的精妙设计 (Designing Nonlinear Structures) 第5章：树结构基础与遍历 树是层次化数据的标准模型。本章从概念上界定树、森林、根、节点、度等基本术语。核心内容是二叉树，包括其性质的证明。随后，我们将深入讲解三种主要的深度优先遍历（前序、中序、后序）和一种广度优先遍历（层序遍历），并演示如何利用中序遍历的结果来重建唯一的二叉树结构。 第6章：二叉搜索树（BST）与平衡机制 本章专注于二叉搜索树（BST）的查找、插入和删除操作。分析在理想情况和最坏情况下的性能（即树退化为链表的情况）。为了解决性能退化问题，本章将详细介绍自平衡二叉搜索树的两种重要实现——AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。对红黑树的五大性质及其在旋转和颜色翻转操作中的应用进行细致的推导和代码实现，确保读者理解其O(log n)查找保证的来源。 第7章：堆（Heap）：优先级的实现者 堆是一种特殊的完全二叉树，是高效实现优先队列的关键。本章将专注于最大堆和最小堆的构建。内容包括：如何通过“上滤（Heapify-Up）”和“下滤（Heapify-Down）”操作来维持堆的性质。重点应用将是：利用堆实现的堆排序算法，并将其性能与快速排序和归并排序进行对比。 第8章：图论基础与表示法 图论是解决复杂关系网络问题的核心工具。本章首先定义图的各种类型（有向、无向、带权、稀疏、稠密）。随后，详细比较邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种主要的图存储方式，并分析它们在不同密度图中的空间和时间效率差异。本章还包括图的迭代访问，即深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图上的应用。 --- 第三部分：高级算法与应用范式 (Advanced Algorithms and Paradigms) 第9章：图的路径搜索与连通性 本章聚焦于图算法中最核心的应用：路径查找。内容涵盖最短路径算法的两个里程碑：Dijkstra算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理含负权边的图）。接着，讲解Floyd-Warshall算法用于计算所有顶点对之间的最短路径，并深入分析其动态规划的本质。最后，讨论最小生成树（MST）的构建算法——Prim算法和Kruskal算法，侧重于如何使用并查集（Disjoint Set Union）数据结构来优化Kruskal算法的效率。 第10章：排序算法的深入比较 除了基础的插入、选择排序，本章将对高效的比较排序算法进行深度剖析。快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略（Pivot Selection）及其对性能的影响；归并排序（Merge Sort）的稳定性分析及其在外部排序中的潜力。我们将详细推导这些算法的平均和最坏时间复杂度，并通过实际代码演示如何避免或缓解最坏情况的发生。 第11章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。本章将系统性地介绍DP的“记忆化搜索”和“自底向上”两种实现方式。通过经典的案例，如斐波那契数列的优化计算、背包问题（0/1 Knapsack）和最长公共子序列（LCS），读者将学习如何构建状态转移方程，这是DP解题的关键一步。 第12章：贪心算法与回溯法 贪心算法： 介绍贪心选择性质和最优子结构，并通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等案例，展示贪心策略的有效性。重点在于如何证明一个贪心选择在每一步都是局部最优且最终能导向全局最优。 回溯法（Backtracking）： 讲解回溯法作为一种系统性地搜索解空间树的通用框架。通过八皇后问题、数独求解器等实例，展示如何设定约束条件、剪枝（Pruning）和撤销操作（Backtracking）来高效地探索所有可能的解空间。 第13章：散列表（Hash Table）的原理与冲突解决 散列表提供了平均O(1)的查找性能，是现代编程中不可或缺的结构。本章将深入探讨散列函数的设计原则（如何最大化均匀性），以及处理冲突的两种主要方法：链地址法（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）。还会分析负载因子（Load Factor）对性能的影响以及何时需要进行表的大小重调整（Resizing）。 --- 附录 附录A：C++标准模板库（STL）的底层视角： 对`std::vector`, `std::map`, `std::unordered_map`的内部工作机制进行逆向工程级的分析，帮助读者理解如何利用STL的高效性。 附录B：Trie（前缀树）与字符串匹配算法概述： 简要介绍Trie树在高效前缀查找中的应用，并概述KMP等高级字符串匹配算法的思想。 本书旨在为有一定C++基础的读者提供一个从理论到实践的全面指南，使其能够自信地设计、分析和实现高效的计算机程序。通过对核心数据结构和算法的深入挖掘，读者将显著提升解决复杂工程问题的能力。

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这本书的封面设计就给我留下了深刻的印象，那种简洁又不失力量感的排版，让我立刻对它产生了好奇。打开扉页，映入眼帘的不是枯燥的理论堆砌，而是作者以一种近乎聊天的口吻，娓娓道来关于程序构建的哲学思考。它不像那些市面上常见的教材，上来就扔给你一堆晦涩难懂的语法规则，反而更像是一位经验丰富的前辈，耐心地为你拆解一个复杂系统是如何从零开始搭建起来的。我特别欣赏其中关于“模块化设计”的阐述，作者没有止步于告诉你“应该”怎么做，而是通过大量的实际案例，展示了不同抽象层次的代码是如何协同工作的，这种深入浅出的讲解方式，极大地降低了我对“构建”这个概念的畏惧感。整本书的行文流畅自然，仿佛在读一本引人入胜的技术小说，而不是一本教科书，每读完一个章节，都有一种茅塞顿开的豁然开朗感。它成功地将抽象的编程思维，转化成了可以触摸、可以感知的具体步骤和原则，这对于任何想要从“代码使用者”升级为“程序架构师”的人来说，都是一笔宝贵的财富。

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这本书的深度和广度绝对超出了我的预期。我原以为它会集中火力在某个特定的编程范式上，但实际上，作者巧妙地构建了一个跨越不同编程哲学视角的广阔平台。尤其是在讨论错误处理和异常机制的那几章，简直是教科书级别的示范。作者没有采用那种一刀切的解决方案，而是深入分析了不同场景下采用不同错误恢复策略的优劣，比如在涉及到资源管理和并发操作时，传统的try-catch结构会暴露出的局限性，以及更现代的Result类型是如何提供更清晰、更具表达力的错误流控制。更让我称赞的是，它对于“可维护性”的强调。在很多技术书中，性能往往是主角，但这本书清晰地指出，在软件生命周期的绝大部分时间里，可读性和可修改性才是决定项目生死的关键因素。这种对现实工程挑战的深刻洞察，让这本书的理论指导具有了极强的实操价值，而不是停留在象牙塔中的空中楼阁。

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阅读体验方面，这本书的排版和图示处理简直是业界良心。通常技术书籍的插图要么过于简化失真，要么复杂到令人望而生畏，但这本书在这方面找到了完美的平衡点。那些用来解释数据结构和算法流程的示意图，线条清晰，色彩运用得当，每张图都像是一个微型的思维导图，直观地帮助读者理解文字描述的复杂逻辑。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“深度思考”环节，这些问题往往不是让你去背诵定义，而是要求你运用刚刚学到的知识去辩论或设计一个小型系统。这迫使我必须将书本知识内化，而不是被动接收。我甚至发现，在尝试回答那些思考题的过程中，我对之前阅读的内容有了更深层次的理解，这是一种非常积极的学习反馈机制，让整个学习过程充满了主动探索的乐趣。

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最让我惊喜的是作者在处理“跨时代”技术兼容性上的态度。这本书并没有固守于某一个特定版本的规范，而是非常审慎地讨论了技术演进中那些不变的核心原理和那些随时间变化的具体实现细节。例如，在讲解系统初始化和资源加载时，作者不仅介绍了现代框架下的标准流程，还穿插了一些经典系统的设计思路作为对比，这使得书中的知识具有了更强的生命力，不易随着下一个软件版本的发布而迅速过时。它教会我的不是如何使用某个特定工具，而是如何理解工具背后的设计哲学，以及如何根据环境的变化来选择或创造最合适的工具。总而言之，这本书更像是一本关于“编程智慧”的指南，而非单纯的“技术手册”，它培养了读者的批判性思维，让我学会了如何独立地面对和解决前所未见的编程挑战。

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这本书的叙事节奏掌握得非常精妙。它并非平铺直叙地介绍技术点，而是构建了一个由浅入深、层层递进的知识阶梯。开篇部分对基础概念的梳理非常扎实，为后续复杂主题的展开打下了坚实的基础，但绝不会让人感到拖沓冗长。当涉及到高级主题，比如面向对象的设计原则或设计模式的应用时，作者会毫不犹豫地引入一些真实世界中遇到的“反模式”（Anti-Patterns），通过剖析失败的案例来反衬最佳实践的价值。这种“先破后立”的论证方式，极大地增强了论点的说服力。它让我清晰地认识到，编程不仅仅是编写正确的代码，更是关于如何避免写出错误的代码，以及如何在团队协作中达成共识。读完之后，我感觉自己对“好的代码”的定义都有了更成熟的衡量标准。

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