具体描述
《数据结构与算法导论：从理论到实践》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据结构与算法学习体验，涵盖了从基础概念到高级应用的广泛主题。我们致力于将抽象的理论知识与具体的编程实践相结合，帮助读者构建扎实的计算思维基础，并掌握解决复杂问题的关键技能。 核心内容概述： 全书共分为四个主要部分，循序渐进地引导读者掌握数据结构和算法的精髓。 第一部分：数据结构基础 本部分将详细介绍各种基本的数据结构，包括： 数组（Array）与链表（Linked List）： 深入探讨数组的静态存储特性与链表的动态扩展能力，比较它们的优缺点，并通过实例展示在不同场景下的应用，如动态列表的实现、多项式表示等。我们将分析它们的插入、删除、查找等基本操作的时间和空间复杂度。 栈（Stack）与队列（Queue）： 讲解后进先出（LIFO）的栈和先进先出（FIFO）的队列的概念，以及它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等领域的实际应用。我们将展示如何使用数组或链表来实现这两种抽象数据类型，并分析其操作性能。 树（Tree）： 重点关注二叉树（Binary Tree）、二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）、平衡二叉搜索树（如 AVL 树和红黑树）以及 B 树等。我们将详细讲解树的遍历（前序、中序、后序）、插入、删除操作，并深入分析平衡二叉搜索树如何通过自平衡机制保证查找效率。此外，还会介绍堆（Heap）的概念及其在优先队列和堆排序中的应用。 图（Graph）： 介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。在此基础上，我们将探讨图的连通性、拓扑排序、最短路径算法（如 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法）以及最小生成树算法（如 Prim 算法和 Kruskal 算法）。 第二部分：算法设计与分析 本部分聚焦于算法设计策略和性能分析方法： 算法复杂度分析（Algorithm Complexity Analysis）： 详细讲解大 O 记法（Big O notation）、大 Ω 记法（Big Omega notation）和大 Θ 记法（Big Theta notation），教会读者如何准确地衡量算法的时间和空间复杂度。我们将通过大量的实例，展示如何分析不同算法的渐进性能。 递归（Recursion）与分治（Divide and Conquer）： 深入理解递归的原理，并学习如何设计递归算法，例如阶乘计算、斐波那契数列、汉诺塔问题等。在此基础上，我们将介绍分治策略，并通过快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）等经典算法进行阐释。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 讲解动态规划的核心思想，包括最优子结构（Optimal Substructure）和重叠子问题（Overlapping Subproblems）。我们将引导读者掌握如何识别 DP 问题，并设计出状态转移方程，如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）、硬币找零问题等。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心策略，即在每一步选择局部最优解，期望最终达到全局最优。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等例子，展示贪心算法的应用及其适用条件。 回溯法（Backtracking）与分支限界法（Branch and Bound）： 讲解如何使用回溯法系统地搜索解空间，解决组合问题，如 N 皇后问题、数独问题等。在此基础上，介绍分支限界法，它通过剪枝操作来优化搜索过程。 第三部分：高级数据结构与算法 本部分将进一步探索更复杂和高效的数据结构与算法： 散列表（Hash Table）与散列函数（Hash Function）： 深入理解散列表的工作原理，包括散列函数的设计、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法）以及平均查找性能。我们将讨论散列表在数据库索引、缓存等场景的应用。 字符串匹配算法（String Matching Algorithms）： 学习经典的字符串匹配算法，如朴素匹配、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、BM（Boyer-Moore）算法，并分析它们的性能特点。 图算法进阶： 深入探讨有向无环图（DAG）上的动态规划、网络流（Network Flow）等相关概念，以及它们在实际问题中的应用。 高级搜索技术： 介绍 A 搜索算法等启发式搜索技术，以及它们在路径规划和游戏 AI 中的应用。 第四部分：实践应用与综合案例 本部分强调理论联系实际，通过丰富的编程实例和综合性项目，巩固读者的学习成果： 代码实现与调试： 提供大量可运行的 C++ 或 Python 代码示例，并详细讲解代码逻辑，指导读者动手实践。鼓励读者在实际编程过程中进行调试，加深对数据结构和算法的理解。 典型问题场景分析： 选取互联网、金融、游戏开发等领域中常见的数据结构和算法应用场景，如搜索引擎的索引构建、社交网络的连接分析、推荐系统的算法实现等，带领读者分析问题并应用所学知识进行设计。 算法面试题解析： 收集和解析一些经典的算法面试题目，帮助读者熟悉面试流程，提高解决面试问题的能力。 性能优化策略： 讲解如何在实际项目中根据具体需求对数据结构和算法进行选择和优化，以达到最佳的性能表现。 学习目标： 通过本书的学习，读者将能够： 理解并掌握各种常用数据结构的原理、实现方法及其优缺点。 熟练运用多种算法设计策略，如递归、分治、动态规划、贪心算法等。 准确分析算法的时间和空间复杂度，并能进行优化。 将抽象的数据结构和算法思想应用于解决实际的编程问题。 构建坚实的计算思维基础，为进一步学习更高级的计算机科学课程打下坚实基础。 本书适合计算机科学专业的学生、软件开发工程师以及对算法和数据结构感兴趣的任何人士。我们相信，通过系统地学习本书内容，读者将能够显著提升在算法设计和问题解决方面的能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有