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出版者:人民邮电出版社

作者:G. Somasundaram

出品人:

页数:280

译者:罗英伟

出版时间:2010-5

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787115226242

丛书系列:

图书标签:

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深入探索数字时代的基石：《数据结构与算法精讲》 图书简介 在飞速发展的计算科学与信息技术领域，效率与逻辑是构建一切复杂系统的核心。本书《数据结构与算法精讲》旨在为读者提供一套全面、深入且注重实践的知识体系，聚焦于计算机程序设计的两大基石：数据结构和算法设计与分析。我们深知，理解数据如何组织（结构）以及如何高效地处理这些数据（算法），是区分普通程序员与卓越软件工程师的关键所在。 本书避开了对信息存储介质的宏观叙事，转而将全部焦点置于内存内部、逻辑运算层面以及时间复杂度分析的精妙世界。它不是一本关于文件系统、数据库索引或信息组织哲学的论著，而是一本关于“计算效率”的实战指南。 第一部分：数据的组织艺术——精选数据结构剖析 本部分将带领读者从最基础的单元开始，系统地构建起处理复杂信息所需的逻辑框架。我们不再讨论信息的物理归档，而是关注逻辑上的抽象与实现。 第一章：线性结构的深入理解与应用 线性结构是程序设计中最常见也最基础的构造单元。本章将详细剖析数组（Arrays）的内存布局优势与局限性，并重点探讨链表（Linked Lists）的变体，包括单向链表、双向链表以及循环链表。我们将深入讨论链表在动态内存管理中的关键作用，以及它们如何在需要频繁插入和删除操作的场景中，实现比静态数组更优的性能。此外，栈（Stacks）与队列（Queues）作为受限的线性结构，其后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的特性将在函数调用、表达式求值（如中缀转后缀）和广度优先搜索（BFS）中得到详尽的实例演示。 第二章：非线性结构的逻辑构建 非线性结构是处理层级关系和复杂关联的利器。 树（Trees）： 这是本书的重点之一。我们将从基础的二叉树概念入手，随后深入研究二叉搜索树（BST）的插入、查找与删除操作的平衡性问题。为了解决标准BST在极端输入下的性能退化（退化成链表），本书将花费大量篇幅介绍平衡树的精髓，特别是AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转与着色维护机制。我们还将探讨B树和B+树在模拟外部存储索引结构时的关键特性，尽管我们关注的是内存中的逻辑结构，但对外部存储模式的理解有助于掌握这些结构的适用范围。 堆（Heaps）： 作为一种特殊的完全二叉树，最大堆和最小堆的构建、调整（Heapify）过程将被细致分解，它们是实现优先队列和堆排序算法的核心。 图（Graphs）： 图论是复杂系统建模的终极工具。本章将详细区分有向图与无向图，以及带权图。我们会对比邻接矩阵和邻接表两种主要的存储方式，分析它们在空间占用和遍历效率上的权衡。 第三章：哈希（散列）技术：超越索引的艺术 本章专门讨论哈希表（Hash Tables），这是实现近乎常数时间复杂度查找的关键技术。我们将深入研究哈希函数的设计原则，包括处理冲突的各种方法——链地址法（Separate Chaining）和开放定址法（Open Addressing，如线性探测、二次探测和双重哈希）。读者将理解负载因子（Load Factor）对性能的影响，以及如何通过动态重哈希（Resizing）来维持高效的性能。 第二部分：算法的思维方式——设计、分析与优化 如果数据结构是骨架，那么算法就是驱动这个骨架高效运转的肌肉和神经系统。本部分侧重于算法的理性设计与严谨的性能分析。 第四章：算法的效率度量与分析基础 在讨论具体算法之前，我们必须建立统一的评估标准。本章详尽阐述渐进记号：大O表示法（$O$）、欧米伽表示法（$Omega$）和小Theta表示法（$Theta$）。我们将通过计算基本操作的次数，演示如何对循环结构、递归调用进行精确的时间复杂度和空间复杂度分析。对最坏情况、最好情况和平均情况的区分，是理解算法稳健性的基础。 第五章：经典排序与查找算法的内幕 排序算法是算法分析的绝佳载体。本章将超越简单的实现，深入探究： 简单排序： 冒泡、选择、插入排序的$O(n^2)$性能瓶颈分析。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略及其对最坏情况的影响，归并排序（Merge Sort）的稳定性与递归结构。 堆排序： 如何利用堆结构实现$O(n log n)$的就地排序。 线性时间排序的探索： 对计数排序、基数排序和桶排序的原理介绍，理解它们在特定数据限制下的突破性效率。 查找算法： 线性查找与二分查找的适用场景对比，以及在平衡树和哈希表中查找效率的体现。 第六章：递归的魔力与分治策略 递归是解决复杂问题的强大工具。本章重点讲解分治法（Divide and Conquer）的设计范式，并通过汉诺塔问题、快速傅里叶变换（FFT）的简化模型以及矩阵乘法的Strassen算法实例，展示如何通过将大问题分解为小问题来优化总运行时间。我们将使用主定理（Master Theorem）来解析常见的递归关系式。 第七章：图论算法的路径与遍历 本部分将图结构的应用推向高潮。我们将细致讲解图的遍历： 深度优先搜索（DFS）： 用于拓扑排序、寻找强连通分量。 广度优先搜索（BFS）： 用于计算无权图的最短路径。 随后，我们将进入图论的核心优化问题： 最短路径算法： Dijkstra算法在处理非负权图时的机制与局限性，以及Bellman-Ford算法在处理负权边和负权环检测中的应用。 最小生成树（MST）： Prim算法和Kruskal算法的设计思路、贪心选择的有效性证明，以及它们如何应用于网络构建等问题。 第八章：高级算法范式：贪心、动态规划与回溯 本章是算法思维进阶的核心。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨其适用的黄金标准——最优子结构和贪心选择性质，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例进行剖析。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 与贪心算法的区别在于最优子结构和重叠子问题。我们将讲解自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现方法，重点攻克背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法等经典DP模型。 回溯法与分支限界： 用于解决组合优化问题，如八皇后问题、数独求解，以及旅行商问题（TSP）的初步探索。 结语 《数据结构与算法精讲》的编写目标，是使读者不仅能“写出”能运行的代码，更能“设计出”在性能上站得住脚的程序。本书的每一个章节、每一个算法，都聚焦于如何以最少的资源（时间和空间）解决信息处理的难题。它提供的是一套严谨的计算科学思维工具箱，而非对具体数据库API或存储硬件的说明手册。掌握本书内容，意味着掌握了构建任何高性能软件系统的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书2～3年前看还可以 现在看已经过时了，面向不了解存储行业的读者还可以，做存储的同仁来读碗面会觉得浅显。 很多概念只描述大概 粗略 细节描述的一点都不清楚； 最基本的RAID短短几段话就描述完了 不管是SAN, NAS, IP-SAN也是几页章字就写完了 配图很少 很简略。中间提到...

评分☆☆☆☆☆

另外一本存储网络是国内作者写的，价格便宜，但是缺少 EMC 自己的很多产品技术，主要是通用型讲解 EMC 这本还有很多自己产品的介绍和使用技术，更加具体化  

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

另外一本存储网络是国内作者写的，价格便宜，但是缺少 EMC 自己的很多产品技术，主要是通用型讲解 EMC 这本还有很多自己产品的介绍和使用技术，更加具体化  

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

刚开始翻阅《信息存储与管理》这本书时，我并没有抱太大的期望，毕竟“信息存储与管理”这个概念听起来就有些枯燥和技术化，而我本身对技术类书籍向来不怎么感冒。然而，出乎意料的是，这本书的开篇就深深吸引了我。它并没有直接罗列各种复杂的存储技术和管理系统，而是从一个更宏观的角度切入，探讨了信息在人类文明发展中的重要性，以及信息爆炸时代所带来的挑战。作者的笔触流畅，用词生动，将原本可能晦涩的理念阐述得既清晰又引人入胜。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直像是我在信息管理的迷雾中找到了一盏指路明灯。我是一名程序员，虽然我擅长编写代码，但在实际的项目开发中，我常常被海量的代码库、文档、配置文件以及各种第三方库所困扰。每一次项目迭代，我都需要花费大量的时间来梳理和管理这些文件，确保它们之间的依赖关系清晰，版本控制准确。之前，我一直觉得这是个“苦差事”，但读了这本书后，我才意识到，原来信息存储和管理本身也是一门艺术，需要系统化的方法和工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《信息存储与管理》，拿到它的时候，我正面临着一个棘手的困境。我是一名历史研究者，手头有大量的原始资料，包括泛黄的纸质文献、扫描的图片、口述历史的录音，还有一些数字化的档案。这些资料分散在不同的地方，存储介质也五花八门，从老式的软盘到云端服务器，几乎无所不包。我花费了大量的时间和精力去整理，但收效甚微，很多时候，当我想找到某一份关键的资料时，都要经历一番大海捞针般的搜寻。我甚至怀疑，是否我自己的研究方法本身就存在问题。

评分☆☆☆☆☆

我并不是一个技术专家，也不是IT行业的从业者，我购买《信息存储与管理》这本书，更多的是出于一种生活的需求。作为一名家庭主妇，我负责管理家中大大小小的事务，包括家庭账单、孩子的学习资料、照片视频，以及各种电子文档。随着智能设备的普及，我收集的电子信息越来越多，而我一直以来都习惯于将它们散乱地存储在不同的U盘、电脑和手机里，导致很多重要的信息难以查找，甚至有过丢失的经历。

评分☆☆☆☆☆

对于《信息存储与管理》这本书，我可以说是一见如故。我一直以来都对如何高效地处理和利用信息抱有极大的兴趣。我是一名自由职业者，从事的行业需要我不断地学习新知识、接触新项目，并与不同客户进行沟通。这意味着我每天都会产生和接收大量的文字、图片、音频和视频信息。过去，我常常因为信息过载而感到焦虑，找不到关键信息，或者因为存储方式不当而丢失重要文件。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会选择阅读《信息存储与管理》这本书，完全是因为我即将参加一个非常重要的商业项目。这个项目涉及的环节非常多，需要整合来自不同部门、不同供应商的各类数据和信息，包括市场调研报告、产品设计文档、客户反馈、生产计划等等。我发现，如果不能有效地管理这些信息，整个项目的推进将会非常困难，甚至可能出现重大的失误。我一直对如何建立一套高效的信息管理体系感到好奇。

评分☆☆☆☆☆

拿到《信息存储与管理》这本书的时候，我正处于一个人生转折点。我是一名即将退休的大学教授，在教育岗位上工作了几十年，积累了大量的教学资料、学术研究成果、个人笔记以及与同事、学生交流的邮件和信息。我一直希望在退休后能够将这些宝贵的财富系统地整理出来，形成自己的学术回忆录，或者出版一本关于我研究领域的专著。然而，这些信息零散地分布在我的个人电脑、移动硬盘和一些老式光盘里，我发现自己越来越力不从心。

评分☆☆☆☆☆

《信息存储与管理》这本书，我是在一个偶然的机会下发现的。当时我正在为我的毕业论文搜集资料，发现自己收集到的各种电子文献、学术论文、研究报告等信息，杂乱无章，极大地阻碍了我的研究进程。我对信息管理方面的知识非常匮乏，一度感到非常沮丧。机缘巧合之下，我看到了这本书的推荐，它所提出的“信息生命周期管理”的理念，以及对不同类型信息的存储策略的详细阐述，立刻吸引了我。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会对《信息存储与管理》这本书产生浓厚的兴趣，完全是因为我近期正在准备一场重要的公开演讲。演讲的主题是关于“可持续发展与数字经济”，为了准备这场演讲，我搜集了大量来自不同国家和机构的报告、数据、案例研究以及新闻报道。这些信息来源多样，格式各异，包括PDF文档、Excel表格、PPT演示文稿，甚至还有一些在线视频和播客。如何有效地组织和管理这些庞杂的资料，以便在演讲中能够快速准确地引用，成为了我的一大挑战。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会买这本书，纯粹是因为它恰好填补了我工作中的一个巨大空白。作为一个在媒体行业工作多年的文字编辑，我每天都要接触海量的文本信息、图片素材以及视频剪辑。这些内容的存储、分类、检索和归档，几乎占据了我工作的大部分时间。长久以来，我一直采用一种相对随意的“经验主义”方式来管理这些资料，虽然也能应付一时，但效率低下且错误频发。每当需要翻找旧资料时，总是一番手忙脚乱，甚至有时会因为找不到而影响项目的进度。

评分☆☆☆☆☆

算是科普吧

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粗浅的基本概念

评分☆☆☆☆☆

粗浅的基本概念

评分☆☆☆☆☆

算是科普吧

评分☆☆☆☆☆

果然是入门级的书，技术面广且浅尝为止