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出版者:

作者:Flom, Bonnie J.

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2009-5

价格:$ 143.74

装帧:

isbn号码:9780135130223

丛书系列:

图书标签:

• Medisoft
• 医疗软件
• 电子病历
• 诊所管理
• 医疗IT
• 实践管理
• 医疗保健
• 软件培训
• 操作指南
• 医学信息学

《数据结构与算法：从基础到实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的计算机科学核心领域——数据结构与算法的学习路径。我们坚信，对数据结构和算法的透彻理解是构建高效、可扩展软件系统的基石。本书不侧重于特定编程语言的语法细节，而是专注于算法思想、设计范式以及数据组织方式的原理和应用。 第一部分：基础构建——数据结构的逻辑与实现 本部分将打下坚实的理论基础，详细探讨最基本也是最重要的几种数据结构。我们将超越简单的定义，深入探讨其背后的数学原理、内存布局及其在不同计算场景下的优缺点。 第一章：数组与线性结构的回顾与深化 我们从最基础的数组开始，但会迅速过渡到高级概念，如动态数组（ArrayList）的底层内存管理和自动扩容机制的性能权衡。随后，我们将深入讲解链表的各个变体：单向链表、双向链表和循环链表。重点讨论指针操作的复杂性、插入/删除操作的常数时间特性，以及在并发环境下的潜在问题。本章还将介绍特殊的线性结构——栈（Stack）和队列（Queue），不仅展示其“后进先出”和“先进先出”的抽象模型，还会通过大量的实例，如表达式求值、函数调用栈的模拟以及操作系统中的任务调度，来展示它们在实际计算过程中的不可或缺的作用。 第二章：树形结构：组织层级信息的艺术 树是处理层次数据的核心工具。本章将从基础的二叉树概念入手，剖析树的遍历方法（前序、中序、后序、层序）及其在数据恢复和结构分析中的应用。随后，我们进入性能优化的核心——二叉搜索树（BST）。我们将详尽分析BST在理想和最坏情况下的时间复杂度，并引出平衡树的概念。 第三章：平衡的艺术：AVL树与红黑树的深度剖析 为了保证搜索效率的稳定，我们必须掌握平衡树的构造。本章将详细分解AVL树的旋转操作（LL、LR、RL、RR），并分析其高度平衡带来的优势与维护成本。随后，我们将转向工程实践中更常见的红黑树（Red-Black Tree）。我们会用大量的图示和案例，解释红黑树的五大性质、插入和删除操作中如何通过颜色调整和旋转来维护平衡。理解红黑树对于理解标准库（如C++ `std::map` 或 Java `TreeMap`）的底层实现至关重要。 第四章：非线性结构的拓扑探索——图论基础 图是最能模拟真实世界复杂关系的数据结构。本章介绍图的基本术语（顶点、边、权重、有向/无向、简单/多重）。我们将详细讲解图的两种主要存储方式：邻接矩阵和邻接表，并分析它们在空间和时间效率上的取舍。本部分的高潮是对图的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的深入探讨，以及它们在迷宫求解、连通分量识别等问题中的应用。 第五章：散列技术的魔力——哈希表的高效存储 哈希表是实现近乎O(1)平均查找速度的关键。本章深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及如何处理冲突（Collision）。我们将详细对比两种主要的冲突解决策略：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing），包括线性探测、二次探测和双重哈希。最后，我们将探讨负载因子（Load Factor）对性能的影响以及动态扩容（Resizing）的时机选择。 第二部分：算法设计与分析——效率的量化与优化 本部分将聚焦于算法的设计范式、效率分析的数学工具以及解决实际问题的经典算法。 第六章：算法分析的数学基石 清晰地衡量算法的优劣是设计高效程序的前提。本章教授读者如何使用大O表示法（Big O）、大Ω和Θ符号来描述算法的渐进时间复杂度和空间复杂度。我们将详细讲解主定理（Master Theorem）在分析递归算法，特别是分治算法时的应用，以及如何通过求和、积分近似等方法来推导复杂算法的运行时间。 第七章：分治策略：化整为零，各个击破 分治法是提高效率的强大武器。本章通过经典案例来阐述此范式，包括归并排序（Merge Sort）的稳定性与性能保证，以及快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略和平均性能分析。此外，我们还将探讨“查找数组中的最大子数组和”这类需要递归分解的问题。 第八章：贪心算法：局部最优的累积 贪心算法的精髓在于每一步都做出当前看起来最好的选择。本章讲解贪心算法适用的场景和其局限性。我们将深入分析经典的贪心问题，如霍夫曼编码（Huffman Coding）、活动选择问题（Activity Selection Problem）以及最小生成树（MST）的Prim算法，并讨论如何证明贪心选择的正确性。 第九章：动态规划：消除冗余计算的艺术 动态规划（DP）是处理具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将系统地介绍DP的构建流程：识别最优子结构、定义状态转移方程、以及自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的实现方式。我们将详尽分析斐波那契数列的优化、背包问题（Knapsack Problem）的0/1和无界变体、最长公共子序列（LCS）以及矩阵链乘法。 第十章：图算法的深度挖掘：最短路径与连通性 基于前面对图结构的理解，本章专注于解决图中的核心优化问题。我们将详细讲解Dijkstra算法如何解决单源最短路径问题，并探讨其局限性。随后，我们将介绍Bellman-Ford算法如何处理带负权边的图，并检测负权环。对于所有顶点对之间的最短路径，我们将剖析Floyd-Warshall算法的动态规划思想。此外，本章还将涵盖如何使用DFS/BFS来检测图中的环、判断强连通分量（SCC）。 第十一到第十三章：高级主题与工程应用 最后一部分将涉及更专业化和面向工程实践的算法集合。 第十一章：排序算法的全面对比与优化 本章对所有主要排序算法进行横向对比：冒泡、选择、插入、堆排序、归并、快速排序和计数排序。重点分析堆（Heap）数据结构作为优先队列的实现及其在堆排序中的应用，并探讨基数排序（Radix Sort）等非基于比较的排序在特定数据类型下的效率优势。 第十二章：高级搜索与字符串匹配 我们将超越二分查找，介绍在复杂数据结构上的搜索优化。重点剖析Trie（前缀树）在字典查找和自动补全中的强大能力。在字符串匹配方面，我们将详细讲解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的Next数组的构建，以及Rabin-Karp算法中滚动哈希的应用。 第十三章：NP完备性与计算理论的边界 本章将带读者触及计算理论的前沿。介绍P类问题与NP类问题的基本概念，以及NP完全问题（NP-Complete）的定义。我们将通过著名的旅行商问题（TSP）和背包问题的简化版来理解不可行性（Intractability），帮助读者在面对复杂问题时，学会区分哪些问题可以通过高效算法解决，哪些需要依赖近似算法或启发式方法。 本书的编写风格强调清晰的逻辑推导和丰富的图示辅助理解，旨在帮助读者不仅“知道”如何实现这些算法，更能“理解”它们为什么有效，并在实际软件开发中做出最高效的数据结构与算法选择。

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