C#.NET Fundas

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出版者:BPB Publications
作者:Yashavant Kanetkar
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2003-02-15
价格:0
装帧:Paperback
isbn号码:9788176565806
丛书系列:
图书标签:
  • C#
  • NET
  • C#
  • NET Fundas
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具体描述

《数据结构与算法精粹》 数据结构与算法是计算机科学的基石,理解它们是构建高效、可扩展软件的关键。本书旨在深入剖析各种经典数据结构,并详细阐述常用算法的设计思想、实现细节及性能分析,为您构建扎实的理论基础和实战能力。 第一部分:数据结构的基石 我们将从最基础的数据组织形式开始,逐步深入。 数组与链表: 深入探讨一维、多维数组的内存布局、访问效率,以及链表(单向、双向、循环链表)在插入、删除操作上的优势。我们将分析它们各自的时间和空间复杂度,并讨论何时选择哪种结构。 栈与队列: 从抽象数据类型的角度理解栈(LIFO)和队列(FIFO)的运作原理。我们将介绍它们的典型应用场景,如函数调用栈、表达式求值、任务调度等,并提供基于数组和链表的具体实现。 树形结构: 二叉树: 详细讲解二叉树的定义、遍历方法(前序、中序、后序、层序),以及二叉搜索树(BST)的查找、插入、删除操作。 平衡二叉搜索树: 引入 AVL 树和红黑树的概念,阐述它们如何通过旋转操作来维持平衡,从而保证查找、插入、删除操作的对数时间复杂度。我们将重点分析它们的平衡机制和实现难点。 B 树与 B+ 树: 介绍多路查找树,重点讲解 B 树和 B+ 树在文件系统和数据库索引中的应用,分析它们如何优化磁盘 I/O 操作。 图结构: 图的表示: 探讨邻接矩阵和邻接表这两种主要的图表示方法,分析它们的优劣势。 图的遍历: 详细讲解深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),并给出它们的具体应用,如连通性判断、最短路径(在无权图中的初步应用)。 哈希表: 深入理解哈希函数的设计原则、冲突解决方法(链地址法、开放地址法),以及哈希表在快速查找、插入、删除中的强大能力。我们将分析不同冲突解决方法对性能的影响。 第二部分:算法的智慧 在掌握了数据结构之后,我们将重点关注算法的设计与分析。 排序算法: 简单排序: 详细讲解冒泡排序、选择排序、插入排序的实现过程、时间复杂度(O(n^2))及稳定性。 高效排序: 深入分析快速排序(Pivot 选择、分区过程)和归并排序(分治思想、合并过程),理解它们的 O(n log n) 时间复杂度。 其他排序: 介绍堆排序(基于堆的数据结构)、计数排序、基数排序等,并分析它们的适用场景和复杂度。 查找算法: 线性查找: 简单介绍顺序查找。 二分查找: 详细讲解二分查找(前提:有序数据),分析其 O(log n) 的高效性。 插值查找与斐波那契查找: 进一步探讨优化的查找算法。 字符串算法: 朴素匹配: 介绍简单的字符串匹配方法。 KMP 算法: 深入讲解 KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法,分析其如何通过构建失配表(next 数组)来避免不必要的比较,实现线性时间复杂度的匹配。 Boyer-Moore 算法: 介绍另一种高效的字符串匹配算法,分析其“坏字符”和“好后缀”规则。 图算法: 最短路径算法: Dijkstra 算法: 详解单源最短路径算法,分析其贪心策略和基于优先队列的实现。 Floyd-Warshall 算法: 介绍所有顶点对之间的最短路径算法。 Bellman-Ford 算法: 讨论处理带负权边图的最短路径问题。 最小生成树算法: Prim 算法: 讲解如何从一个顶点开始逐步构建最小生成树。 Kruskal 算法: 介绍并查集在构建最小生成树中的应用。 拓扑排序: 讲解针对有向无环图(DAG)的排序方法,以及其在任务调度等领域的应用。 动态规划(DP): 核心思想: 剖析动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”特性。 递推关系与状态转移方程: 学习如何将问题分解为子问题,并构建状态转移方程。 经典问题解析: 深入讲解背包问题(0/1背包、完全背包)、最长公共子序列、最长递增子序列、爬楼梯等经典动态规划问题,并提供详细的解题思路和代码实现。 贪心算法: 局部最优与全局最优: 理解贪心算法的设计思路,如何在每一步做出当前看起来最优的选择。 典型应用: 探讨活动选择问题、霍夫曼编码等。 回溯与分支限界: 回溯法: 学习如何通过试探、剪枝来寻找所有解或满足特定条件的解,如 N 皇后问题、全排列问题。 分支限界法: 介绍如何利用限界来避免搜索无效的子树,提高搜索效率。 第三部分:复杂度分析与性能优化 时间复杂度与空间复杂度: 深入理解大 O 记法,掌握分析算法运行时间和所需内存的基本方法。 常见复杂度分类: 了解 O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) 等常见复杂度及其含义。 算法优化技巧: 学习如何根据具体场景选择最合适的数据结构和算法,避免不必要的计算,从而提高程序的运行效率。 本书强调理论与实践相结合,每一章节都配有清晰的图示和详细的伪代码,并辅以精心设计的练习题,帮助读者巩固所学知识,提升编程能力。无论您是计算机科学专业的学生,还是希望提升自身技术水平的开发者,本书都将是您宝贵的学习资源。

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