具体描述
本书是按照教育部关于“高职高专计算机教育教学基本要求”，结合高职高专的教学特点而编写的。全书共8章，内容包括：数据结构在程序设计中的作用，线性表、栈、队列、数组、树和图的逻辑结构、存储结构及各种运算的实现方法，常用查找和排序算法的实现及应用等。
本书从实用的角度，对数据结构的内容进行了提炼。为提高学生的程序设计能力，培养学生的算法分析和设计能力，本书由浅入深地对每个算法都给出了完整的C语言函数，有些较复杂的算法还给出了相关的应用实例。每章后都有大量的习题和实训要求及内容。
本书可作为高职高专技术学院计算机应用及相关专业的教材，也可作为各种培训班的教材和计算机爱好者的自学参考书。
好的，这是一本关于高级算法设计与分析的图书简介，完全不涉及“数据结构”这一主题： --- 《算法的极限：复杂度理论、并行计算与优化求解》 内容概述 本书聚焦于现代计算科学中最前沿、最具挑战性的领域——高级算法设计与分析。它不是一本介绍基础数据组织方式的入门读物，而是深入探讨如何构建、评估和优化解决复杂、规模化问题的算法框架的专业著作。全书以严谨的数学理论为基石，辅以对现实世界大规模计算瓶颈的深刻洞察，旨在培养读者将理论转化为高效实践的能力。 本书内容主要围绕三大核心支柱构建：计算的理论极限（复杂度理论）、应对大规模数据流的并行策略，以及在不确定性下进行最优决策的启发式与精确方法。 --- 第一部分：计算的理论边界——深入理解复杂度与可计算性 本部分将读者从基础的渐进分析带入到计算复杂性理论的核心战场。我们首先回顾图灵机模型与判定问题，但重点迅速转移到对问题的本质难度的量化。 1. 复杂性类的精细划分与对偶性： 我们将详细剖析 $P$、$NP$、$NP$-完全性（$NP$-Completeness）的严格定义与证明方法。书中不仅复述经典的 $Cook-Levin$ 定理，更侧重于探讨 $NP$-中间问题 (NP-Intermediate Problems) 的研究进展，例如关于布尔可满足性（SAT）的更细微变种，以及它们在可归约性链条中的位置。重点分析 $MA$、$AM$、$IP$、$PSPACE$ 等交互式证明系统，展示了这些抽象系统如何反映现实中需要多方协作验证的计算难题。我们还将探讨 电路复杂度 (Circuit Complexity)，阐明如何通过限制计算模型的资源（如电路的深度和宽度）来探究 $P$ 与 $NP$ 的分离性，这对于理解现代密码学的安全性至关重要。 2. 随机化与近似的界限： 在 $NP$-完全问题普遍存在的背景下，本部分深入研究随机算法。我们将全面梳理 $ZPP$ (Las Vegas)、$RP$ 和 $BPP$ 类的性质，特别是 Kolmogorov-Dmitriev (K-D) 引理 在随机化中的应用。随后，我们将转向 $PCP$ (Probabilistically Checkable Proofs) 定理 的深层含义——这不仅是复杂性理论的里程碑，它也直接为 最大割 (Max-Cut)、集合覆盖 (Set Cover) 等问题的近似比设置了不可逾越的理论障碍。读者将学习如何利用 $PCP$ 定理来证明特定优化问题的近似比下界。 --- 第二部分：高维与大规模计算——并行化与分布式算法 面对当今TB甚至PB级数据的处理需求，串行算法已无法满足要求。本部分专注于如何设计和分析能够在多核处理器、GPU 集群或分布式系统上高效运行的算法。 1. 并行计算模型与性能分析： 本书引入 PRAM (Parallel Random Access Machine) 模型 的不同变体（如 $EREW$、$CREW$），并提供严谨的并发度与加速比分析框架。重点在于如何将经典的序列化算法（如排序、图遍历）转化为能够有效利用 Span (深度) 和 Work (工作量) 之间权衡的并行结构。读者将掌握 Divide-and-Conquer (分治) 策略的并行化技巧，以及如何使用 Prefix Sum (前缀和) 和 Scan (扫描) 操作来构建高效的同步原语。 2. 分布式与流式计算算法： 针对网络延迟和节点故障的现实问题，本书转向 Message Passing Interface (MPI) 范式下的算法设计。我们将探讨 迭代式并行算法（如 $Jacobi$ 或 $Gauss-Seidel$ 的并行化）中的 收敛性 与 通信开销 之间的矛盾。对于大规模图算法，如 PageRank 或 最短路径，我们将分析 去中心化算法 的容错性，以及如何利用 MapReduce/Spark 框架的特性来设计可扩展的解决方案，特别关注 数据局部性 对整体性能的影响。 --- 第三部分：优化求解——从精确到启发式的艺术 本部分探讨如何设计算法来寻找复杂空间中的最优解或近似最优解，尤其关注那些在理论上难以精确求解的问题。 1. 组合优化与整数规划的求解技术： 我们将深入研究 分支定界 (Branch and Bound) 和 割平面法 (Cutting Plane Method) 在求解 混合整数线性规划 (MILP) 中的应用。重点在于如何构建更紧凑的松弛模型（如拉格朗日松弛）来提高分支过程的效率。对于大规模的调度问题（如 $Job;Shop$ 调度）或网络流问题，本书将教授如何利用 对偶理论 来指导搜索过程，并分析 敏感性分析 如何影响最优解的稳定性。 2. 元启发式与适应性搜索策略： 当精确求解的计算成本过高时，启发式方法成为必需。本部分详细剖析 模拟退火 (Simulated Annealing) 的动力学模型，以及 禁忌搜索 (Tabu Search) 中如何有效地管理搜索历史。更进一步，我们将聚焦于 群体智能算法，如 粒子群优化 (PSO) 和 蚁群优化 (ACO)，分析其参数设置对收敛速度和解质量的影响。关键在于理解这些方法的 探索 (Exploration) 与 开发 (Exploitation) 之间的平衡机制。 3. 机器学习中的优化算法： 本书最后将视角转向现代机器学习的核心——优化。我们不仅复习梯度下降法，更深入分析其变体，如 自适应学习率方法（Adam, RMSProp） 的收敛性保证。重点探讨 随机梯度下降 (SGD) 在处理海量数据时的偏差与方差特性，以及 一阶方法 在高维非凸优化中的挑战，例如如何设计 动量 和 预处理技术 来克服鞍点和浅局部极小值问题。 --- 目标读者 本书适合具备扎实离散数学和基础算法背景的研究生、算法工程师、高级软件架构师以及致力于深入理解计算科学理论前沿的专业人士。它要求读者不仅能理解算法的步骤，更要能推导其渐进复杂性，并能在并行或受限环境下重新设计解决方案。 ---
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