C++语言程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:郑莉

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2001-7-1

价格:26.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302045045

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• c++
• 蒙哥汗的藏书
• 课本
• 蒙哥汗的藏书
• 编程语言
• uytu
• C/C++
• C++
• 程序设计
• 编程
• 计算机科学
• 软件开发
• 算法
• 数据结构
• 面向对象
• 初学者
• 教材
• 技术

《算法的奥秘：从理论到实践的探索》 引言 在信息技术的宏伟殿堂中，算法是构建一切的基石。它们是解决问题的精妙蓝图，是指导计算机高效运转的灵魂。从搜索引擎的精准匹配，到人工智能的深度学习，再到大数据的高速处理，算法无处不在，默默地支撑着我们数字世界的运作。 本书《算法的奥秘：从理论到实践的探索》旨在带领读者深入理解算法的核心概念、设计原理与实际应用。我们不满足于停留在表面，而是要揭示算法背后的逻辑，探讨不同算法的优劣，并教授如何根据具体问题选择最合适的算法。我们将从算法的定义与重要性入手，逐步深入到数据结构的基础，然后详细剖析各类经典算法，最后将其置于真实世界的应用场景中进行检验。 第一部分：算法的基石——数据结构 任何算法的有效执行都离不开精心组织的数据。数据结构是存储和组织数据的方式，直接影响着算法的效率。本部分将首先介绍算法的基本概念，包括其含义、特性（如正确性、效率、可读性等）以及度量其性能的常用方法，如时间复杂度和空间复杂度。接着，我们将深入探讨各种基本且重要的数据结构： 线性结构： 数组（Arrays）： 介绍数组的静态分配与动态分配，随机访问的特性，以及在插入和删除元素时的效率问题。我们将讨论其在内存中的连续存储以及基址加偏移量的访问机制。 链表（Linked Lists）： 详细讲解单链表、双链表和循环链表的结构，以及它们与数组在插入、删除操作上的优势。我们将分析链表中指针的概念，以及在遍历和查找时的性能特点。 栈（Stacks）： 阐述栈的“后进先出”（LIFO）原则，其在函数调用、表达式求值等场景中的应用，以及基于数组或链表的实现方式。 队列（Queues）： 讲解队列的“先进先出”（FIFO）原则，其在任务调度、广度优先搜索等方面的作用，以及基于数组或链表的实现。 非线性结构： 树（Trees）： 二叉树（Binary Trees）： 介绍二叉树的基本概念、性质，以及前序、中序、后序遍历等递归和非递归实现方法。 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）： 深入讲解BST的特性，插入、删除、查找操作的效率，以及其可能存在的退化问题。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 介绍AVL树和红黑树的概念，它们如何通过自平衡机制保证查找效率，以及在实际应用中的重要性。 堆（Heaps）： 讲解最大堆和最小堆的定义，堆排序的实现原理，以及优先队列（Priority Queue）的构建。 图（Graphs）： 图的表示： 介绍邻接矩阵和邻接表两种表示方法，并分析它们的优缺点。 图的遍历： 详细讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的算法思想、实现过程以及应用场景，如连通性判断、拓扑排序等。 第二部分：算法的设计艺术 理解了数据结构，我们便能开始设计更复杂的算法。本部分将聚焦于常见的算法设计范式，这些范式能够帮助我们系统地解决各类问题。 分治法（Divide and Conquer）： 思想： 将一个大问题分解为若干个规模更小的子问题，递归地解决这些子问题，然后将子问题的解合并起来得到原问题的解。 经典案例： 归并排序（Merge Sort）： 讲解其分治思想，如何将数组分割，递归排序，然后高效合并，实现O(n log n)的时间复杂度。 快速排序（Quick Sort）： 探讨其“分而治之”的核心思想，选择枢轴（pivot），分区，然后递归排序，分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 二分查找（Binary Search）： 尽管简单，但其高效的查找机制是分治法的绝佳体现，讲解其在有序序列中的应用。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 思想： 将复杂问题分解为子问题，但与分治法不同的是，动态规划会存储子问题的解，避免重复计算，从而达到最优解。它通常需要满足最优子结构和重叠子问题两个性质。 核心概念： 状态定义： 如何用一个或多个变量来表示问题的状态。 状态转移方程： 如何从较小的子问题的解推导出较大子问题的解。 边界条件： 确定递归的终止条件。 经典案例： 斐波那契数列（Fibonacci Sequence）： 展示如何用动态规划避免指数级的时间复杂度。 背包问题（Knapsack Problem）： 讲解0/1背包和完全背包的两种常见变体，及其使用动态规划求解的思路。 最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）： 演示如何构建DP表来解决LCS问题。 最短路径问题（Shortest Path Problems）： 如Bellman-Ford算法（虽然不是严格的DP，但其思想与DP有共通之处），以及Floyd-Warshall算法。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 思想： 在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的。贪心算法不考虑过去的选择对未来的影响，只顾眼前的局部最优。 适用条件： 贪心策略必须是正确的，即局部最优选择能够导致全局最优解。 经典案例： 霍夫曼编码（Huffman Coding）： 演示如何构建最优的前缀码，实现数据压缩。 活动选择问题（Activity Selection Problem）： 讲解如何贪心选择不重叠的活动以最大化数量。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： 介绍Prim算法和Kruskal算法，它们都是经典的贪心算法用于求解最小生成树。 回溯法（Backtracking）： 思想： 一种通过探索所有可能的候选解来找到问题所有解或任意解的算法。当发现当前路径无法得到有效解时，回溯到上一步，尝试其他选择。 应用场景： 组合问题、排列问题、搜索问题等。 经典案例： N皇后问题（N-Queens Problem）： 演示如何用回溯法在棋盘上放置N个皇后，使其互不攻击。 数独求解（Sudoku Solver）： 展示回溯法如何填充数独的空格。 组合总和（Combination Sum）： 查找数组中所有和为给定目标值的组合。 第三部分：经典算法的深度剖析 本部分将聚焦于一些在计算机科学领域具有里程碑意义且应用广泛的经典算法，深入分析其原理、性能和变种。 排序算法（Sorting Algorithms）： 冒泡排序（Bubble Sort）： 简单直观，但效率较低，分析其原理和O(n^2)的时间复杂度。 选择排序（Selection Sort）： 每次找到未排序部分的最小（或最大）元素，效率与冒泡排序相当。 插入排序（Insertion Sort）： 适用于部分有序的数据，平均时间复杂度为O(n^2)，最好情况为O(n)。 希尔排序（Shell Sort）： 插入排序的改进，通过跳跃式比较来提高效率。 堆排序（Heap Sort）： 基于堆数据结构，具有O(n log n)的稳定时间复杂度。 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基数排序（Radix Sort）： 这些非比较排序算法在特定条件下（如数据范围有限）能达到O(n)或O(n+k)的时间复杂度，我们将探讨它们的原理和局限性。 查找算法（Searching Algorithms）： 线性查找（Linear Search）： 最简单的查找方法，适用于无序序列，时间复杂度为O(n)。 二分查找（Binary Search）： 适用于有序序列，时间复杂度为O(log n)，是高效查找的典范。 散列表查找（Hash Table Lookup）： 介绍哈希函数的设计、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法），实现平均O(1)的查找效率。 图算法（Graph Algorithms）： 最短路径算法： Dijkstra算法： 求解单源最短路径（非负权边），分析其基于优先队列的实现。 Bellman-Ford算法： 求解单源最短路径（可含负权边，可检测负权环）。 Floyd-Warshall算法： 求解所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法： Prim算法： 从一个顶点开始，逐步构建最小生成树。 Kruskal算法： 将边按权重排序，然后按顺序添加不形成回路的边。 拓扑排序（Topological Sort）： 适用于有向无环图（DAG），将图中的顶点排列成一个线性序列，使得对于图中任意一条有向边 (u, v)，u都在v之前。 字符串匹配算法（String Matching Algorithms）： 朴素字符串匹配： 最直接的匹配方法，分析其最坏情况下的时间复杂度。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 通过构建“部分匹配表”避免不必要的比较，实现O(n+m)的高效匹配。 BM算法（Boyer-Moore）： 从后往前匹配，利用“坏字符”和“好后缀”规则，在实践中通常比KMP更快。 第四部分：算法的应用与进阶 理论知识的学习最终要落到实际应用。本部分将探讨算法在不同领域的应用，并展望一些更高级的算法概念。 算法在现实世界的应用： 搜索引擎： PageRank算法、TF-IDF模型等。 社交网络： 图算法在好友推荐、信息传播中的应用。 机器学习与人工智能： 梯度下降、神经网络、决策树等。 数据库系统： 索引、查询优化等。 操作系统： 任务调度、内存管理等。 密码学： 加密与解密算法。 计算几何： 碰撞检测、路径规划等。 高级算法主题概览： 计算复杂度理论： P类问题、NP类问题、NP-完全问题，以及NP-难问题。 近似算法（Approximation Algorithms）： 对于NP-难问题，设计能在多项式时间内找到接近最优解的算法。 随机化算法（Randomized Algorithms）： 利用随机性来设计算法，如Monte Carlo算法。 并行算法（Parallel Algorithms）： 针对多核处理器和分布式系统设计的算法。 高级数据结构： 如B树、B+树（数据库索引）、Trie树（字典树）、kd树等。 结论 《算法的奥秘：从理论到实践的探索》不仅仅是一本算法的教材，更是一次对计算思维的系统训练。通过对数据结构和各类算法的深入剖析，读者将能够掌握分析和解决复杂问题的强大工具。我们鼓励读者在学习过程中，动手实践，通过编写代码来验证算法的正确性，并不断优化其性能。理解算法的精髓，将为你在编程世界中披荆斩棘，不断创造价值奠定坚实的基础。掌握算法，便是掌握了解决问题的艺术。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点，在于它对“抽象”这一编程核心理念的层层剥离和展现。从最初的结构体（Struct）到类的封装，再到继承和接口的抽象，作者对“信息隐藏”和“契约设计”的强调，贯穿始终。我尤其欣赏作者在讲解多重继承和虚拟继承时所展现的严谨态度，他没有回避这些可能导致“菱形继承”等复杂问题的深水区，而是直面问题，清晰地阐述了C++编译器是如何通过查找表来解决这种歧义的。这种不回避难点的态度，让我对C++这门语言的敬畏感油然而生。读完这本书，我感觉自己不仅仅学会了C++的语法，更重要的是，我建立了一套分析和设计复杂软件系统的思维模型。这本书更像是一本“内功心法”，它教授的不仅是招式，更是如何思考和构建健壮系统的底层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本《C++语言程序设计》读下来，感觉像是经历了一场精密的工程建设。作者的叙事方式非常注重逻辑的严谨性和结构的清晰性。从最基础的变量类型和运算符讲起，循序渐进地引导读者搭建起对面向对象编程的初步认知。尤其在指针和内存管理的章节，讲解得非常透彻，没有那种故弄玄虚的感觉，而是用大量的图示和生活中的类比，将抽象的内存地址和引用关系具象化了。我特别欣赏作者在引入新的复杂概念时，总会先回顾前置知识，确保读者不会在知识的断层处迷失。例如，在讲到模板编程时，作者先复习了函数重载和类型推导，使得模板的威力在随后的讲解中显得水到渠成，而不是突兀的“黑魔法”。这种步步为营的教学策略，对于初学者来说无疑是极大的福音。尽管内容详实，但排版上保持了足够的留白和重点突出，使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。可以说，它提供了一个坚实的地基，让我想去构建更高更复杂的软件大厦。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书时，我本以为会是一本枯燥的教科书，但事实证明，我低估了作者在“实战性”上的考量。这本书的重点似乎并不在于理论的完美阐述，而在于如何让你立刻动手写出能运行、能解决实际问题的代码。大量的代码示例和随后的“为什么这样做”的分析，简直是为我这种动手能力强于理论学习能力的读者量身定做。我尤其喜欢书末附带的几个小型项目案例，它们都不是那种简单的“Hello World”级别，而是涉及到文件I/O、简单的数据结构实现的综合练习。通过完成这些案例，我才真正体会到C++语言在性能和底层控制上的强大。与其他动辄只讲解语法特性的书籍不同，这本书更像是一个经验丰富的老工程师在手把手教你如何避开陷阱，如何写出“工程上可行”的代码。如果说有些书是教你认识工具的零件，那么这本书就是教你如何用这些零件组装成一台机器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常具有个人色彩，读起来更像是一位资深导师在耳边进行深入的交流，而非冰冷的机器指令堆砌。作者似乎对C++标准库的理解达到了炉火纯青的地步，书中对STL（标准模板库）的介绍，简直是教科书级别的范本。它没有满足于简单介绍`vector`或`map`的使用，而是深入挖掘了这些容器背后的迭代器设计模式和底层实现逻辑。这种深挖的能力，极大地拓宽了我对“泛型编程”的理解边界。当我读到讲解RAII（资源获取即初始化）思想时，那种豁然开朗的感觉至今难忘——原来资源管理可以如此优雅地融入到语言的机制中。这本书的难度曲线设计得非常巧妙，前三分之一偏向基础巩固，而中后部分则勇敢地深入到了多态、虚函数表和现代C++的一些新特性，挑战性与收获感并存，让人欲罢不能。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，市面上很多C++书籍都会陷入一个误区，即要么过于关注C语言遗留的低效写法，要么一头扎进过于前沿但应用场景有限的C++20特性中。然而，这本《C++语言程序设计》在时间维度的把握上做得极其到位。它非常平衡地覆盖了C++98/03的经典范式，同时适当地引入了C++11/14的现代增强，比如`auto`关键字的妙用、Lambda表达式的便捷性，这些都是现代C++开发中不可或缺的“生产力工具”。作者在对比新旧特性时的措辞非常审慎，既肯定了历史的演进，又明确指出了在新项目中使用现代特性的必要性。这种历史观的构建，使得读者在面对遗留代码和新项目开发时，都能从容应对。它成功地塑造了我对“如何写出可维护、可扩展的现代C++代码”的整体认知框架。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆