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出版者:科学出版社

作者:王晖

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2004-5-1

价格:28.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030132499

丛书系列:

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《数据结构与算法：基础、应用与优化》 作者：[此处填写作者姓名] 出版社：[此处填写出版社名称] 出版日期：[此处填写出版年份] --- 内容简介 本书旨在为计算机科学、软件工程以及相关理工科专业的学生、初级和中级软件开发人员提供一套全面、深入且实用的数据结构与算法学习指南。在当今技术飞速发展的时代，无论应用场景是构建高效的后端系统、设计复杂的移动应用，还是钻研前沿的人工智能领域，对数据结构和算法的深刻理解都是构建高性能、可扩展软件的基石。《数据结构与算法：基础、应用与优化》不仅教授“是什么”和“怎么做”，更侧重于“为什么”和“如何做得更好”。 本书结构清晰，内容组织遵循从理论基础到实际应用的逻辑递进路线，共分为五大部分，涵盖了经典与现代数据结构、核心算法思想以及性能分析与优化策略。 第一部分：基础理论与复杂度分析 本部分是理解后续所有内容的前提。我们首先复习了离散数学中的基本概念，如集合论、图论基础，为算法的严谨描述打下基础。核心内容集中在算法效率的度量。详细阐述了时间复杂度和空间复杂度的定义、计算方法，重点剖析了大O、Ω、Θ表示法的实际意义，并引入了摊还分析（Amortized Analysis）的概念，用以分析那些平均性能优于最坏性能的数据结构（如动态数组和斐波那契堆）。本章通过大量实例，教会读者如何对递归和迭代算法进行精确的性能评估。 第二部分：线性与非线性数据结构的精讲 此部分系统性地介绍了最基本也是应用最广泛的数据结构。 线性结构部分： 1. 数组与链表： 深入比较了静态数组、动态数组（Vector/ArrayList）与单向、双向、循环链表的底层实现细节、内存布局、插入/删除操作的性能差异。特别探讨了缓存局部性（Cache Locality）对数组性能的隐性影响。 2. 栈与队列： 不仅覆盖了基于数组和链表的标准实现，还探讨了使用栈实现表达式求值（中缀转后缀）和递归过程的模拟，以及队列在广度优先搜索（BFS）和任务调度中的应用。 非线性结构部分： 1. 树（Trees）： 这是本书的重点之一。从基础的二叉树、二叉搜索树（BST）开始，详细讲解了平衡二叉树（AVL树和红黑树）的旋转、重平衡机制，这是实现高效动态集合操作的关键。此外，本书还涵盖了B树和B+树在文件系统和数据库索引中的重要作用。 2. 堆（Heaps）： 阐述了最大堆和最小堆的构建、插入和删除操作。重点分析了优先队列（Priority Queue）在Dijkstra算法、Prim算法中的核心地位。对于更高级的应用，本书专门用一节介绍了斐波那契堆的原理和摊还性能优势。 第三部分：图论算法的深度探索 图结构是描述复杂关系的最佳模型，本部分聚焦于高效处理图结构的方法。 1. 图的表示： 详述了邻接矩阵和邻接表等不同表示方式的优劣及适用场景。 2. 经典遍历算法： 深度解析了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示了它们在拓扑排序、连通分量识别中的应用。 3. 最短路径算法： 全面覆盖了Dijkstra算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边），并详细分析了处理所有节点对最短路径的Floyd-Warshall算法。 4. 最小生成树（MST）： 提供了Prim算法和Kruskal算法的详细步骤和数据结构支持（并查集）。 第四部分：高效算法设计范式 本部分从方法论的角度，系统地介绍了解决复杂问题的核心设计思想。 1. 递归与分治法： 以归并排序和快速排序为核心案例，探讨了如何将大问题分解为可独立解决的子问题。快速排序的枢轴选择策略和对平均/最坏情况的讨论是本章的亮点。 2. 贪心算法： 通过活动安排问题、霍夫曼编码等经典实例，阐明贪心选择性质和最优子结构，并强调了贪心算法并非万能。 3. 动态规划（DP）： 引入了 DP 的两个核心特征（最优子结构和重叠子问题）。系统讲解了从自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录）的实现方法。案例涵盖背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等。 4. 回溯法与分支限界法： 用于解决组合优化问题，如八皇后问题、N-迷宫路径搜索等。 第五部分：高级主题与实践优化 为了使读者能够应对实际工程挑战，本部分转向了更前沿和实用的主题。 1. 查找结构进阶： 深入探讨了哈希表（Hash Table）的设计，包括各种冲突解决策略（开放寻址法、链式法）和再哈希技术。详细分析了理想情况下 O(1) 性能的实现细节。 2. 集合操作数据结构： 重点讲解了并查集（Disjoint Set Union, DSU），特别是其路径压缩和按秩合并的优化技术，及其在 Kruskal 算法和网络连通性判断中的高效应用。 3. 字符串匹配算法： 介绍了朴素匹配法之外的优化算法，如 KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法和 Boyer-Moore 算法，它们在文本处理中的显著性能提升。 4. 算法的并行化与近似： 简要介绍了处理大规模数据时，如何考虑算法的并行执行模型，以及在 NP-Hard 问题中应用近似算法的必要性。 本书特色： 代码实现详尽： 所有核心数据结构和算法均使用 Java/C++（根据实际编写语言） 提供了清晰、可运行的伪代码或实际代码示例，并附带详细的注释。 案例驱动教学： 每个算法和结构都紧密结合实际工程应用场景，如内存管理、网络路由、数据库索引等。 注重分析： 强调算法的渐进分析，确保读者不仅能实现算法，更能理解其性能瓶颈和优化空间。 无论您是准备技术面试、从事系统底层开发，还是希望提升代码质量，本书都将是您在数据结构与算法领域不可或缺的参考手册和实践指南。

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这部书的装帧设计得相当用心，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，配以简洁的白色和少许亮银色的字体，一眼望去就给人一种专业、可靠的感觉。纸张的质感也很好，翻阅起来手感顺滑，油墨的印刷清晰度极高，即便是细小的图表和代码示例也毫无模糊之处。我尤其欣赏它在排版上的考究，段落间的留白恰到好处，既保证了阅读的舒适度，又使得长篇幅的文字内容不显得拥挤。书脊的装订也十分牢固，即便是经常翻阅，也未见松动的迹象。这种对细节的关注，让我感觉作者和出版方对这本书的内容是极其尊重的，它不仅仅是一本技术参考资料，更像是一件值得收藏的工具书。初次拿到手里，那种厚重感和精致感交织在一起，让我对即将展开的学习之旅充满了期待，仿佛手中握着的不仅仅是纸张和油墨，更是一份经过精心打磨的知识结晶。整体而言，从物理形态上来看，它完美地传达了一种严谨治学的态度。

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对于一个资深的软件从业者来说，最怕的就是读到那些只停留在表面、不断重复“老生常谈”的书籍。庆幸的是，这部作品完全避开了这种陷阱。它大胆地触及了一些行业内仍存在争议，但又至关重要的话题，比如“遗留系统重构中的风险控制”和“敏捷团队中的设计责任界定”。作者的观点往往是审慎且多角度的，他从不提供单一的“银弹”解决方案，而是引导读者去分析特定情境下的权衡（Trade-offs）。书中对“技术债务”的量化分析方法论的阐述尤为精辟，它提供了一套可操作的框架，用以说服管理层投入资源进行必要的清理工作，而不是仅仅停留在模糊的道德呼吁上。这本书的价值在于，它不仅提升了我的技术理解深度，更重要的是，它极大地拓宽了我作为高级工程师在团队和项目决策层面的影响力。它是一本真正能带来思维升级的书籍。

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我最近在深入研究软件架构模式时，偶然发现了这本书中关于模块化分解策略的论述，这部分内容简直是茅塞顿开。它没有停留在教科书上那种泛泛而谈的“高内聚低耦合”口号，而是通过一系列高度贴合实际工业场景的案例，详尽地剖析了不同业务复杂度下，如何运用状态机、领域驱动设计（DDD）中的限界上下文等高级抽象工具来进行精细化的边界划分。特别是书中对“不必要的抽象陷阱”的警示，非常中肯且深刻，许多团队正是因为过度设计，导致了维护成本的指数级增长。作者在讲解复杂概念时，总能运用类比和简化模型，使得原本晦涩的理论变得通俗易懂，但同时又保持了其学术的严谨性，这种平衡拿捏得炉火纯青，是许多技术书籍难以企及的。它真正教会我的不是如何写代码，而是如何思考软件的组织结构，如何构建出能够抵御时间侵蚀的稳固基石。

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这本书在讲述测试方法论时，其深度和广度令人印象深刻，远超出了我之前接触到的单元测试和集成测试的范畴。它系统性地梳理了从底层实现到高层业务验证的全景图谱。我特别关注了其中关于“变异测试”和“契约测试”章节的论述，这些现代工程实践在很多国内的入门读物中几乎是缺失的。作者不仅解释了这些测试技术的原理，还贴心地提供了不同编程语言（虽然我主要关注Java和Python的部分）下的实现思路和工具选型建议。更重要的是，它强调了测试的哲学——将测试视为一种设计反馈机制，而不是事后的补救措施。这种前置思维的转变，对提升整个开发流程的质量具有决定性的作用。读完这部分，我立刻着手优化了团队的CI/CD流水线，引入了更严格的质量门槛，效果立竿见影，这证明了书中理论与实践的紧密结合。

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我对本书作者的叙事风格感到非常欣赏，他似乎有一种独特的魔力，能将枯燥的理论知识转化为引人入胜的故事线。比如，在描述某个设计原则的演变历史时，他没有简单地罗列时间点，而是像讲述一场思想的辩论赛，描绘了不同学派之间的观点碰撞与融合，让读者仿佛置身于软件工程发展的关键历史时刻。这种叙事方式极大地降低了阅读的疲劳感。此外，全书的逻辑推进非常流畅自然，前一个概念的引入总是基于对前一个概念的深入理解和现有局限性的弥补，形成了一种层层递进、水到渠成的感觉。我发现自己可以毫无压力地在不同章节之间跳跃查阅，因为即便是跨越了相当长的篇幅，上下文的联系也依然清晰可见。这本书不是那种需要你从头读到尾才能理解的书，它更像是一个高维度的知识地图，你可以随时切入任何一个感兴趣的节点进行深入探索。

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