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出版者:

作者:方睿

出品人:

页数:287

译者:

出版时间:2010-12

价格:34.00元

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isbn号码:9787563524952

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《数据结构与算法精解：从基础到实践》 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，无论软件开发、系统架构还是数据科学领域，对高效、稳定和可扩展的解决方案的需求从未停止。而支撑这一切的基石，正是数据结构与算法。《数据结构与算法精解：从基础到实践》正是一本旨在为读者系统性构建扎实理论功底，并将其高效应用于实际工程场景的权威指南。 本书并非仅仅罗列枯燥的定义和公式，而是将抽象的理论概念与具体的工程问题紧密结合，以一种循序渐进、深度剖析的方式，带领读者深入理解计算机科学的核心驱动力。我们相信，掌握了优秀的数据结构和算法，才能真正理解程序的性能瓶颈所在，并设计出兼具优雅与效率的代码。 --- 第一部分：基础奠基——理解数据组织的核心范式 本部分着重于构建坚实的基础知识体系，这是后续高级主题的必要前提。我们从最基本的概念开始，确保读者对数据如何在内存中组织和操作有清晰的认识。 第一章：计算思维与复杂度分析 本章是全书的起点，它聚焦于如何衡量一个算法的好坏。我们不只是介绍大O、大Omega和Theta符号，更重要的是阐述如何运用渐近分析来预测程序在面对海量数据时的性能表现。内容深入探讨了时间复杂度和空间复杂度的精确计算方法，包括最好、最坏和平均情况的分析。此外，我们还引入了递归关系式的求解（如主定理），帮助读者从数学层面把握算法的效率边界。最后，通过实际的案例对比，展示了$O(n^2)$与$O(n log n)$在实际运行时间上的巨大鸿沟。 第二章：线性结构：数组、链表与栈/队列 我们将数组和链表视为两种最基本的内存组织方式。对于数组，我们详细分析了静态分配与动态重分配（如ArrayList的底层扩容机制）的性能权衡，以及多维数组在内存中的实际存储布局。对于链表，本书详述了单向链表、双向链表和循环链表的实现细节，特别关注了链表插入、删除操作的常数时间优势及其与数组随机访问的对比。 在介绍完这些基本结构后，我们将焦点转向基于它们的抽象数据类型（ADT）：栈（Stack）与队列（Queue）。我们不仅展示了如何使用数组和链表来实现它们，还深入探讨了更高级的应用，例如如何使用栈实现函数调用的上下文管理，以及如何使用队列实现先进先出（FIFO）的系统调度模型。 第三章：非线性结构I：树与树的遍历 树结构是处理层次关系数据的核心工具。本章首先介绍树的基本概念（如度、深度、平衡因子），随后详尽讲解了二叉树的实现。重点剖析了前序、中序和后序遍历的递归与迭代实现，并揭示了中序遍历配合前序（或后序）遍历来唯一重建一棵树的原理。 随后，我们将目光投向更为实用的搜索树结构：二叉搜索树（BST）。我们详细分析了BST在理想情况下的$O(log n)$查找效率，并明确指出其最坏情况（完全退化为链表）的性能缺陷。本章的最后部分，将为下一部分引入平衡树做铺垫。 --- 第二部分：高效算法与性能优化 本部分是本书的核心，它聚焦于那些在现代计算中扮演关键角色的核心算法范式，并探讨如何通过结构优化来提升性能。 第四章：高效排序算法的深度剖析 排序是计算机科学中最经典的问题之一。本章不再满足于简单的冒泡排序，而是全面对比了分治思想下的两大巨头：快速排序（Quick Sort）与归并排序（Merge Sort）。 快速排序：我们深入探讨了不同的枢轴选择策略（如随机选择、中位数选择）对最坏情况的影响，并实现了Hoare和Lomuto分区方案的对比。 归并排序：我们分析了其稳定的排序特性，并展示了它在外部排序中的应用潜力。 此外，本章还覆盖了堆排序（Heap Sort）的实现及其与基于比较排序的理论下限$O(n log n)$的关系，以及计数排序、基数排序等非比较排序算法在特定数据分布下的线性时间优势。 第五章：图论基础与搜索算法 图结构是建模网络、依赖关系和路径问题的利器。本章从图的表示入手，详细比较了邻接矩阵与邻接表在存储效率和操作时间上的差异，并讨论了稀疏图与稠密图的选择标准。 核心内容聚焦于图的两种基本遍历方式： 1. 广度优先搜索（BFS）：基于队列实现，是寻找无权图中最短路径的黄金标准。 2. 深度优先搜索（DFS）：基于栈（递归实现）或明确的栈，用于拓扑排序、连通分量查找等任务。 我们还引入了拓扑排序在项目依赖管理中的应用，并为下一章的加权图算法做足准备。 第六章：最短路径与最小生成树 在加权图中，寻找最优路径和最优连接是常见的工程需求。本章详细解析了解决这类问题的经典算法： Dijkstra算法：使用优先队列（基于堆）实现，用于解决单源最短路径问题（非负权重）。我们重点分析了朴素实现和使用斐波那契堆优化的理论性能差异。 Bellman-Ford算法：用于处理包含负权边的图，并能有效检测是否存在负权环。 Floyd-Warshall算法：用于求解所有对最短路径问题，并阐述了其动态规划的本质。 在最小生成树方面，我们对比了Prim算法和Kruskal算法，分析了它们在不同图结构下的性能表现，并强调了Kruskal算法中并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构对效率提升的关键作用。 --- 第三部分：高级结构与动态规划 本部分探讨了用于解决复杂问题、提升搜索效率的高级数据结构，并系统性地引入了解决重叠子问题和最优子结构的强大工具——动态规划。 第七章：平衡搜索树与高效查找 鉴于BST在最坏情况下的性能缺陷，本章深入研究了自平衡结构。我们首先详细讲解了AVL树的旋转机制（单旋与双旋），确保树的高度始终保持在对数级别。随后，我们将重点放在更实用的红黑树（Red-Black Tree）上。通过对红黑树五个严格性质的分解与理解，读者将掌握其插入和删除操作的颜色调整与节点重定位的复杂过程，以及它在标准库（如C++ `std::map`和Java `TreeMap`）中的核心地位。 第八章：散列技术与冲突解决 散列表（Hash Table）提供了接近$O(1)$的平均查找时间，是现代编程中最常用的数据结构之一。本章首先阐述了散列函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），并深入对比了主要的冲突解决策略：链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Linear Probing, Quadratic Probing, Double Hashing）。我们还分析了负载因子对性能的影响，并讨论了如何实现动态的散列表再哈希（Rehashing）以维持性能。 第九章：动态规划：最优解的递推构建 动态规划（DP）是解决优化问题的核心思想。本章强调了DP的两大特性：最优子结构和重叠子问题。我们采用自底向上的方法（Tabulation），而非自顶向下的备忘录法，来系统地解析经典DP问题： 1. 背包问题（0/1背包与完全背包）。 2. 最长公共子序列（LCS）。 3. 矩阵链乘法。 通过这些案例，读者将学会如何定义状态转移方程，并理解如何将一个指数级复杂度的暴力搜索转化为多项式时间的精确解法。 --- 结语 《数据结构与算法精解：从基础到实践》旨在成为您在算法学习道路上的一本常备参考书。本书的每一章节都配备了详细的伪代码和关键实现细节，鼓励读者亲自动手实现，而非仅仅停留在理论层面。通过对时间、空间复杂度的严格把控和对核心算法思想的透彻理解，本书将赋予您构建健壮、高性能软件系统的必备能力。

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读到接近中段时，我开始留意作者在描述特定测试方法时的笔触。这本书的行文风格非常注重逻辑的严密性和论证的充分性，仿佛每一个测试步骤、每一种工具的选取，背后都有一个无可辩驳的数学或工程学原理支撑。这一点我很欣赏，因为它避免了市面上很多同类书籍那种“照着做就行”的浮躁感。但坦率地说，这种严谨性有时候也带来了一定的阅读障碍。比如，在讲解数据包捕获与分析时，作者对TCP/IP头部字段的每一个比特位都进行了详尽的解释，配以大量的十六进制数据流截图。对于有一定基础的读者来说，这无疑是宝藏，但对于我这种更关注“为什么这个包发不出去”而不是“这个包的源端口号是哪个”的人来说，阅读的流畅性就受到了影响。我更希望看到的是，在解释完原理之后，能有一个清晰的“If A then B, else check C”的排错流程图或者一个现实中遇到的典型故障案例分析，这样可以更好地将理论知识内化为解决问题的思维框架。这本书更像是给工程师编写的“字典”或“百科全书”，而不是给新手准备的“快速上手指南”。

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这本书的封面设计很吸引人，那种深蓝色的背景配上一些抽象的光路图，给人的感觉既专业又充满未来感。我一直对网络这块比较好奇，尤其是在公司里看到那些工程师们手指飞快地敲打着键盘，感觉他们掌握着某种“魔法”。所以当我拿起这本《网络测试技术》时，内心还是蛮期待的。然而，读完前几章后，我发现它似乎更偏向于理论的构建和底层协议的深入剖析，而不是那种实操性很强的工具书。比如，关于OSI七层模型的那几章，作者用了大量的篇幅来解释每一层的具体功能和数据封装过程，细节详实到让人感觉自己仿佛正在调试一台老式交换机。虽然这对于打基础无疑是极好的，但对于像我这种急于上手解决实际问题的人来说，还是有点像在听一堂非常严谨的大学计算机网络课程。书中的插图虽然不少，但大多是流程图和概念图，缺少那种可以直接截图对照操作的界面示例，这让初学者在理解抽象概念时，需要花费额外的精力去脑补实际操作的场景。总的来说，它是一部扎实的理论基石，但若想立刻变身为网络测试的“实战派高手”，可能还需要搭配一些更具动手能力的参考资料。

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这本书的篇幅相当可观，厚重的手感和密集的文字排版，本身就透露出一种不容小觑的专业深度。我注意到作者在不同章节之间进行了非常精心的过渡安排，从基础的网络架构概念，逐步深入到链路层、网络层，再到应用层协议的性能测试，结构脉络非常清晰。然而，在涉及到新兴的技术领域时，比如SDN（软件定义网络）或者容器化环境下的网络性能评估，感觉篇幅相对有限，内容更多聚焦于传统的、基于硬件设备的测试范式。这可能是受限于该领域的快速发展，但对于希望了解未来网络测试趋势的读者来说，会感到略微滞后。举个例子，书中对延迟和抖动的讨论非常深入，但大多是基于传统的ping或traceroute的度量结果分析，对于基于时间戳的更精细化测量方法，介绍得不够深入。总而言之，这本书在巩固传统网络测试领域知识方面是无可挑剔的，但如果期待它能引领读者探索最新的测试热点，可能需要寻找其他更侧重前沿技术的补充读物。

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关于本书中对“故障排除”部分的论述，我印象尤其深刻。作者采取了一种非常系统化的排除法，将网络故障按层次和类型进行了详尽的分类，并为每一种故障类型都提供了详尽的诊断步骤列表。这种结构化的思路对于初级工程师在面对突发状况时，提供了一个可靠的“导航图”。然而，我发现书中提供的诊断工具集似乎略显陈旧。例如，对Wireshark的使用讲解非常到位，但对于一些更现代化、集成度更高的网络性能监控平台（NPMD）的介绍几乎没有涉及。在当今大量企业都采用集中式监控系统的背景下，只聚焦于本地抓包分析，似乎忽略了宏观层面的网络健康度评估和预警机制的测试。总的来说，这本书像是一份打下了坚实地基的蓝图，清晰地展示了如何用最基础的工具和原理去验证网络的功能和性能。但若想将其应用于现代化、大规模、云化的复杂网络环境中，读者需要自行“升级”工具链，并补充关于自动化测试和大规模监控数据分析的相关知识，否则，理论的深度难以转化为现代运维的效率。

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这本书的语言风格，我个人感觉非常“书面化”，充满了规范的术语和严谨的学术表达。这使得它在作为参考资料使用时，准确性毋庸置疑，任何一个技术名词的定义都经过了细致的考量。但是，这种风格使得日常阅读的体验稍显枯燥。它缺乏一些生动的比喻或行业内的“八卦”轶事来调剂一下紧张的氛围。比如，在讲解负载均衡的测试时，如果能穿插一两个企业级应用中因负载不均导致灾难性宕机的反面案例，再用本书的技术点去剖析如何避免，读起来就会更有代入感和警醒作用。现在的内容更像是标准化的操作手册，缺乏那种“人味儿”和故事性。当然，对于追求极致准确性的资深从业者，这种精确到小数点后三位的描述或许正是他们所需要的，但对于那些需要通过故事和场景来学习的读者来说，这本书的阅读门槛相对较高，需要极强的专注力和自我激励。

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