具体描述
Algorithmen und Datenstrukturen mit Modula-2 探索程序设计的基石：严谨的算法理论与实用的Modula-2实现 本书深入剖析了计算机科学的核心概念——算法与数据结构，并以Modula-2语言作为实践载体，为读者提供了一条理解和掌握这两大关键领域的清晰路径。我们致力于为您呈现一套既具深度又不失广度的学习体验，旨在培养读者在解决复杂计算问题时的系统性思维和工程化能力。 核心内容概述： 本书将从最基础的计算模型和问题定义出发，逐步引导您进入算法设计的世界。我们将详细讲解各种经典的算法设计范式，包括： 分治法 (Divide and Conquer): 学习如何将一个大问题分解为若干个相互独立但规模更小的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并，从而得到原问题的解。我们将通过实例，如归并排序 (Merge Sort) 和快速排序 (Quick Sort)，来展示分治法的威力。 动态规划 (Dynamic Programming): 探讨如何通过将问题分解为重叠的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算，从而高效地解决最优化问题。我们将深入分析背包问题 (Knapsack Problem)、最长公共子序列 (Longest Common Subsequence) 等典型案例。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 理解贪心策略如何在每一步都做出局部最优选择，从而期望达到全局最优解。我们将研究活动选择问题 (Activity Selection Problem)、霍夫曼编码 (Huffman Coding) 等应用。 回溯法 (Backtracking): 学习如何通过系统地搜索所有可能的解，并在发现某个分支无法导出有效解时及时剪枝，从而找到问题的所有解。我们将以八皇后问题 (Eight Queens Puzzle) 和图的着色问题 (Graph Coloring) 为例进行讲解。 在算法理论之外，本书 equally attention to the foundational role of data structures. We will explore a rich variety of data structures, analyzing their characteristics, performance trade-offs, and appropriate use cases: 线性数据结构 (Linear Data Structures): 数组 (Arrays): 学习其底层实现、访问方式以及在特定场景下的效率。 链表 (Linked Lists): 探讨单向链表、双向链表和循环链表的结构，以及它们在插入、删除等操作上的优势。 栈 (Stacks): 理解其“后进先出” (LIFO) 的特性，以及在表达式求值、函数调用栈等方面的应用。 队列 (Queues): 掌握其“先进先出” (FIFO) 的特性，以及在任务调度、广度优先搜索等方面的应用。 非线性数据结构 (Non-linear Data Structures): 树 (Trees): 二叉树 (Binary Trees): 深入理解二叉搜索树 (Binary Search Trees) 的性质，以及其在查找、插入和删除操作中的时间复杂度。 平衡二叉搜索树 (Balanced Binary Search Trees): 介绍 AVL 树和红黑树等数据结构，它们通过保持树的平衡来保证操作的高效性。 堆 (Heaps): 学习最大堆 (Max Heap) 和最小堆 (Min Heap) 的概念，以及它们在优先队列 (Priority Queues) 和堆排序 (Heap Sort) 中的应用。 B 树和 B+ 树 (B-Trees and B+ Trees): 了解它们在数据库和文件系统中的应用，以及如何处理大规模数据的访问。 图 (Graphs): 图的表示 (Graph Representations): 掌握邻接矩阵 (Adjacency Matrix) 和邻接表 (Adjacency List) 的优缺点。 图的遍历算法 (Graph Traversal Algorithms): 详细讲解深度优先搜索 (Depth-First Search, DFS) 和广度优先搜索 (Breadth-First Search, BFS)，以及它们在连通性判断、最短路径查找等问题中的应用。 最短路径算法 (Shortest Path Algorithms): 介绍 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法，用于求解单源最短路径和所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法 (Minimum Spanning Tree Algorithms): 学习 Prim 算法和 Kruskal 算法，用于找到连接所有顶点的权值之和最小的树。 散列表 (Hash Tables): 深入研究散列函数的设计原则，以及冲突解决方法（如链地址法和开放寻址法），实现高效的查找、插入和删除。 Modula-2 的角色： 本书选择 Modula-2 作为实现算法和数据结构的语言，并非偶然。Modula-2 是一种结构化、模块化的编程语言，其设计理念与本书强调的严谨性和工程化方法不谋而合。通过 Modula-2，我们将： 强调模块化设计: 学习如何将复杂的程序分解为可管理、可重用的模块，提高代码的可读性和可维护性。 运用强类型系统: 利用 Modula-2 的强类型特性，在编译阶段捕捉潜在的错误，增强程序的健壮性。 理解并发性: 探讨 Modula-2 在并发编程方面的特性，为处理多任务环境下的算法实现奠定基础。 掌握底层数据表示: 在 Modula-2 的环境下，可以更直观地理解数据在内存中的存储方式，从而更深刻地理解数据结构的性能。 学习目标与读者定位： 本书旨在帮助以下读者： 计算机科学专业的学生: 巩固和深化对算法与数据结构核心概念的理解，为后续更高级课程的学习打下坚实基础。 软件工程师: 提升解决实际编程问题的能力，掌握如何选择和设计高效的算法和数据结构，优化程序性能。 对编程有浓厚兴趣的自学者: 通过清晰的讲解和丰富的示例，系统地学习计算机科学的基石知识，开启严谨的编程之路。 学习本书，您将能够： 分析算法的效率: 理解时间复杂度和空间复杂度的概念，并能够运用它们来评估算法的优劣。 设计和实现各种算法: 掌握多种算法设计范式，能够根据问题特性选择最合适的算法。 理解和应用各种数据结构: 熟悉不同数据结构的特性，并能在实际问题中选择最优的数据结构。 用 Modula-2 语言将算法和数据结构付诸实践: 编写出清晰、高效、可维护的代码。 培养解决复杂计算问题的系统性思维和抽象能力。 本书力求通过理论与实践的紧密结合，让读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”，真正掌握算法与数据结构的核心精髓，并在未来的软件开发中游刃有余。
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