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出版者:科学

作者:熊巧玲//田宏强

出品人:

页数:716

译者:

出版时间:2010-10

价格:79.00元

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isbn号码:9787030286512

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《数据结构与算法：解构程序设计的基石》 内容简介： 在软件开发的广阔天地中，任何成功的应用程序都离不开坚实的基础。而这份基础，正是数据结构与算法的精妙结合。本书并非探讨硬件的组合与调优，而是将目光聚焦于软件的内在运行逻辑，深入剖析如何高效地组织、存储和处理信息，从而编写出速度更快、效率更高、性能更优的程序。 第一部分：数据结构——信息的组织艺术 数据结构是计算机科学的核心概念之一，它研究如何在内存中组织数据，以便能够高效地访问和修改。本书的第一部分将带领读者从最基本的数据结构开始，逐步深入到更复杂、更强大的模型。 第一章：初识数据结构：基础与分类 本章将为读者构建一个清晰的数据结构认知框架。我们将首先定义什么是数据结构，以及为什么理解它们对于编程至关重要。接着，我们将对数据结构进行分类，区分逻辑结构（如集合、线性、树形、图状）与存储结构（如顺序存储、链式存储）。通过类比现实生活中的物品摆放方式，帮助读者直观理解数据的不同组织形态。我们将重点介绍数据的基本类型（如整型、浮点型、字符型）以及复合数据类型（如数组、结构体），为后续的学习奠定基础。 第二章：线性结构：有序的队伍 线性结构是最基础也最常用的一类数据结构，其中的数据元素之间存在一对一的关系。本章将详细讲解： 顺序表 (Sequential List): 探讨数组的优点（随机访问速度快）和缺点（插入删除效率低）。我们将实现顺序表的创建、插入、删除、查找等基本操作，并分析其时间复杂度和空间复杂度。 链表 (Linked List): 深入剖析链表的概念，包括单向链表、双向链表和循环链表。我们将详细讲解节点的设计，以及在链表上进行插入、删除、查找等操作的实现过程。特别强调链表在插入删除方面的优势，以及与顺序表的性能权衡。 栈 (Stack): 介绍栈的“后进先出”（LIFO）特性，通过模拟现实生活中的叠盘子场景来理解。我们将学习栈的实现方式（基于顺序表或链表），以及其重要的应用，如函数调用栈、表达式求值等。 队列 (Queue): 讲解队列的“先进先出”（FIFO）特性，并用排队买票的场景进行比喻。我们将学习队列的实现方式，以及其在操作系统（任务调度）、网络通信（数据缓冲）等领域的应用。 第三章：树形结构：层层递进的层次 树形结构是一种非线性结构，其数据元素之间存在一对多的关系，形成一种层次结构。 树的基本概念: 介绍树的根节点、子节点、父节点、兄弟节点、叶子节点、深度、高度等基本术语。 二叉树 (Binary Tree): 重点讲解二叉树的定义、性质以及遍历方式（前序、中序、后序、层序）。我们将深入理解这些遍历方式如何帮助我们以不同顺序访问树中的节点，并探讨它们的应用场景，如表达式树。 二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST): 介绍二叉搜索树的特性（左子节点小于父节点，右子节点大于父节点），及其在快速查找、插入、删除数据方面的优势。我们将实现BST的构建、查找、插入、删除操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 平衡二叉搜索树 (Balanced BST): 认识到普通BST在极端情况下可能退化成链表，导致查找效率下降。本节将简要介绍AVL树和红黑树等平衡二叉搜索树的概念，它们通过自平衡机制保证了树的高度，从而保证了操作的高效性。 第四章：图结构：互联互通的网络 图结构是一种更为复杂的非线性结构，其中的数据元素（顶点）之间可能存在任意的关系（边）。 图的基本概念: 定义图的顶点、边、邻接、度、连通分量等概念。 图的表示方法: 详细讲解邻接矩阵和邻接表两种表示方法，分析各自的优缺点及其适用场景。 图的遍历: 深入学习图的两种重要遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。我们将通过实际例子演示BFS和DFS的执行过程，并探讨它们在寻找最短路径、检测环路等问题中的应用。 第二部分：算法——解决问题的步骤 算法是解决特定问题的一系列清晰、明确的指令。它们是我们编写高效程序的灵魂。本部分将聚焦于各种经典算法的设计、分析与应用。 第五章：查找算法：拨开迷雾寻目标 顺序查找: 最简单的查找方法，逐个扫描列表，直到找到目标或遍历结束。分析其时间复杂度。 二分查找 (Binary Search): 介绍二分查找的前提条件（数据已排序），并详细阐述其“分而治之”的思想。通过演示，展示二分查找在数据量大时，其查找效率远超顺序查找的原理。分析其时间复杂度。 哈希查找 (Hash Search): 引入哈希函数的概念，以及如何通过哈希表实现接近O(1)的平均查找时间。讲解哈希冲突的产生原因及处理方法（如链地址法、开放地址法）。 第六章：排序算法：整齐划一的艺术 排序是将一组无序的数据按照特定顺序（升序或降序）进行排列。本书将介绍多种经典的排序算法，并分析它们的性能特点。 简单排序: 冒泡排序 (Bubble Sort): 通过重复地比较相邻元素并交换位置来实现排序，直观易懂，但效率较低。 选择排序 (Selection Sort): 每次从未排序的部分找到最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。 插入排序 (Insertion Sort): 将待排序的元素逐个插入到已排序的序列中的合适位置。 高效排序: 快速排序 (Quick Sort): 一种分治算法，通过“基准”元素将数组分成两部分，然后递归地对两部分进行排序。是实际应用中最常用的排序算法之一。 归并排序 (Merge Sort): 也是一种分治算法，将数组分成两半，递归排序后再将两部分合并。稳定性好。 其他排序: 简要介绍堆排序 (Heap Sort) 等。 排序算法的稳定性与复杂度分析: 总结不同排序算法的时间复杂度（最好、最坏、平均）和空间复杂度，并讨论稳定性（相等元素的相对顺序是否保持）的意义。 第七章：递归与分治：分解与解决之道 递归 (Recursion): 讲解递归的定义、基线条件和递归步骤。通过经典的汉诺塔问题、斐波那契数列等例子，展示递归的优雅与力量，同时也强调递归可能带来的栈溢出风险。 分治 (Divide and Conquer): 详细介绍分治法的基本思想：将大问题分解为若干个相同或相似的子问题，然后递归地解决子问题，最后将子问题的解合并起来。快速排序和归并排序是典型的分治算法。 第八章：贪心算法与动态规划：智慧的决策 贪心算法 (Greedy Algorithm): 介绍贪心算法的基本思想，即在每一步都做出当前看起来最优的选择，希望最终能够得到全局最优解。通过活动选择问题、背包问题（部分情况）等例子来阐释。 动态规划 (Dynamic Programming, DP): 讲解动态规划的核心思想：将复杂问题分解成重叠的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算。介绍状态转移方程的概念，并通过斐波那契数列、最长公共子序列、背包问题（0/1背包）等经典问题，引导读者掌握动态规划的思考方式。 第三部分：算法分析与应用——度量与实践 理解了数据结构与算法，还需要知道如何评估它们的优劣，以及如何在实际编程中应用它们。 第九章：算法复杂度分析：衡量效率的标尺 本章将深入讲解如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，这是评估算法性能的关键。 大O符号 (Big O Notation): 详细介绍如何使用大O符号来表示算法的渐进上界，理解O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) 等不同增长率的含义。 常见的时间复杂度分析: 结合之前学过的数据结构操作和算法，进行具体的时间复杂度计算练习。 空间复杂度分析: 讨论算法在运行过程中占用的内存空间。 第十章：实际应用与进阶：连接理论与实践 本章将桥接理论知识与实际编程。 数据结构与算法在实际项目中的选型: 结合常见的编程场景（如数据库索引、图形渲染、网络路由、搜索建议等），讨论选择哪种数据结构和算法更为合适。 面试中的数据结构与算法: 讲解数据结构与算法在软件工程师面试中的重要性，以及如何准备相关面试题。 对更高级数据结构和算法的展望: 简要介绍图算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、字符串匹配算法（如KMP算法）、数据压缩算法等，为读者未来的深入学习指明方向。 本书特色： 严谨的理论基础与清晰的逻辑结构： 从基础概念入手，循序渐进，确保读者能够扎实掌握核心知识。 丰富的实例与类比： 结合生活中的场景和通俗易懂的比喻，帮助读者将抽象的概念具象化，理解起来更轻松。 代码示例与复杂度分析： 提供多种编程语言（如Python, Java, C++）的伪代码或简要实现示例，并对每种算法的操作进行详尽的时间和空间复杂度分析，让读者知其然也知其所以然。 循序渐进的学习路径： 内容设计遵循从易到难的原则，适合初学者入门，也为有一定基础的读者提供深化理解的机会。 强调解决问题的能力： 不仅讲解“是什么”，更侧重于“怎么用”和“为什么”，培养读者运用数据结构和算法解决实际编程问题的能力。 《数据结构与算法：解构程序设计的基石》将带领您踏上一段探索程序内在运行机制的精彩旅程，让您掌握构建高效、稳定、可扩展软件的必备技能。无论您是初涉编程的学子，还是希望提升自身技术深度的在职开发者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。

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我对这本书的结构和逻辑感到非常困惑，它似乎完全没有遵循一个初学者应该学习的认知路径。开篇竟然直接跳跃到了复杂的故障排除，比如“蓝屏代码0x0000007B”的处理，对于一个连CPU风扇扣具都不知道怎么装的新手来说，简直是天书。而基础知识，比如如何正确理解CPU的TDP功耗、主板芯片组的功能差异，或者电源的80 PLUS认证标准背后的真正含义，都被一带而过，描述得极其肤浅。我尝试按照书中的章节顺序来学习，却发现知识点之间缺乏必要的衔接，读起来非常跳跃和碎片化。例如，它在讲完如何安装操作系统后，下一章就突然跳到了网络配置的高级路由设置，中间缺少了对常见软件冲突和系统优化的讲解。这种编排方式，不仅让学习曲线变得异常陡峭，更可能误导那些真正想打好基础的读者，让他们在遇到第一个实际问题时，就因为缺乏系统性的理论支撑而彻底迷失方向。

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这本号称是“从入门到精通”的电脑组装与维修指南，在我看来，简直是一本故纸堆里的老黄历。书里大篇幅都在讲那些早就被淘汰的硬件接口和安装流程，我辛辛苦苦找到一块新的固态硬盘，准备照着书上的步骤来，结果发现书里讲的SATA数据线接法和电源线布局，跟现在主流的M.2 NVMe接口压根搭不上边。好不容易翻到内存条安装那部分，还在絮絮叨叨地强调双通道的搭建，却对现代主板上那些复杂的BIOS设置和内存超频的细节避而不谈。更别提那些关于显卡驱动安装的描述，现在驱动更新都是一键式的，书里那套手动下载、选择不同版本号的繁琐步骤，简直让人啼笑皆非。我花了大量时间试图从中找到一些关于最新处理器架构的介绍，比如Intel的混合架构或者AMD的3D V-Cache技术，结果除了提到几年前的型号，再无新意。对于一个希望跟上时代步伐的DIY爱好者来说，这本书提供的知识更新速度，恐怕还不如去翻阅一些电子垃圾回收站的资料。它更像是一份历史文献，而非一本实用的维修手册。

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这本书的语言风格极其陈旧且晦涩，充满了学术界老教授式的迂腐腔调，完全没有考虑到现代读者对简洁明了的阅读体验的需求。它大量使用已经被淘汰的专业术语，而且从不提供直观的图示来辅助理解。比如，在描述如何检查主板电容老化时，它用了一大段晦涩的物理化学描述，却没能清晰地画出一张不同类型电容的对比图，让人根本无法判断自己手头的元件是否符合描述中的“鼓包”或“漏液”标准。很多关键的操作步骤，比如如何安全地给笔记本电脑更换BGA封装的芯片，书里只是轻描淡写地提到“使用专业热风枪配合精确控温”，却完全没有提及市面上常见的工具型号、焊料的选择标准，以及最重要的——操作的安全注意事项。这种“只说理论，不给实操细节”的处理方式，使得这本书在实际操作层面几乎是零参考价值，我更像是在阅读一本被翻译错误的早期技术手册。

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这本书在图文排版和印刷质量上也表现出了极大的敷衍态度。首先，图片模糊不清，许多电路图和元件特写图像是从低分辨率的网页上直接截取的，放大后完全看不清细节，严重影响了学习体验。更糟糕的是，章节间的逻辑跳转经常伴随着错误的页码引用，我经常需要反复翻找，才能确定某个操作步骤的后续内容在哪里。例如，提到某个跳线连接时，它标注了“参见图4-12”，结果翻过去发现图4-12根本不存在，或者指向的是一个完全不相关的硬盘分区图。这种低劣的制作水准，反映出编者对最终成品质量的漠不关心。对于一本技术参考书来说，清晰的图文对照是构建知识体系的基石，而这本册子在最基本的阅读体验上就全面溃败了，让人怀疑其内容的权威性和编纂团队的专业性。

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阅读这本书的过程，让我产生了强烈的“知识付费被骗”的感觉。它在宣传时声称能覆盖“从入门到精通”的全过程，但实际内容在“精通”层面几乎是空白的。所谓的“精通”部分，无非是重复了一些网络上很容易搜到的基础知识，比如如何用Ghost工具克隆硬盘，或者如何设置BIOS的启动顺序。真正能体现“精通”水平的深度内容，比如深入分析主板PCB布局对信号完整性的影响、如何进行底层固件（Firmware）的调试与修改，或者系统级的性能瓶颈分析工具的使用，这本书里完全没有涉及。更令人气愤的是，书中引用的很多“实用技巧”和“小窍门”，比如声称能提升内存频率的某些特定BIOS参数组合，经过我实际测试，非但没有带来性能提升，反而导致了系统不稳定，这显然是基于过时的、未经验证的数据编写的。对于追求技术深度的人来说，这本书提供的知识深度，连“小溪”都算不上，顶多算是一滩死水。

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