计算机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:刘玲

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2004-9-1

价格:25.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787562432647

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 应用
• 入门
• 办公软件
• 信息技术
• 计算机应用
• 基础知识
• 数字化
• 学习
• 技能

好的，这是一本名为《数据结构与算法实战：从理论到应用》的图书简介： 数据结构与算法实战：从理论到应用 一部面向现代软件开发者的深度指南，系统阐述数据组织的核心原理与高效计算的实现艺术。 在信息爆炸的时代，软件的性能瓶颈往往不是硬件的限制，而是算法与数据结构的低效选择。本书《数据结构与算法实战：从理论到应用》并非一本枯燥的理论汇编，而是深度聚焦于如何将抽象的算法模型转化为高性能、可维护的实际代码。我们致力于为初学者扫清入门障碍，为资深工程师提供性能优化的工具箱。 本书结构严谨，内容涵盖了计算机科学领域最基础、也最核心的知识体系，并辅以大量的真实世界案例和代码实现，确保读者能够真正掌握“如何思考”而不是“如何记忆”。 --- 第一部分：基石与度量——理解效率的语言 本部分为后续所有高级主题奠定坚实的理论基础。我们首先探讨了程序设计中的效率问题，引出衡量算法优劣的唯一标准：渐近分析。 1. 算法复杂度与渐近分析（Asymptotic Analysis）： 深入讲解大O记法（$O$）、Ω记法（$Omega$）和$Theta$记法，重点解析时间复杂度和空间复杂度在不同场景下的差异。我们不仅停留在理论层面，更通过对比排序算法在最佳、最坏和平均情况下的表现，让读者直观理解复杂度分析的实际意义。讨论了常数因子和低阶项对实际运行时间的影响，为性能调优打下基础。 2. 递归的艺术与尾递归优化： 递归是许多经典算法（如分治法）的灵魂。本章详细剖析递归的调用栈机制，并通过主定理（Master Theorem）等工具，系统性地分析分治算法的复杂度。同时，探讨了编译器对尾递归的优化策略，以及在不支持尾递归的语言环境中如何手动迭代重构，以避免栈溢出。 --- 第二部分：线性结构——信息的有序组织 线性结构是处理序列化数据的基石。本部分聚焦于如何高效地插入、删除和访问数据。 3. 数组与动态数组（ArrayList/Vector）： 深入剖析底层内存布局、缓存局部性对访问速度的影响。重点讲解动态数组的扩容策略（如$2^n$倍扩容与线性扩容的性能权衡），并对比不同语言中默认实现对内存分配的影响。 4. 链表家族的精妙设计： 详尽介绍单链表、双向链表和循环链表的实现细节、优缺点及适用场景。通过实战案例，演示链表在实现LRU缓存淘汰策略、内存管理中的独特优势。特别分析了双向链表在删除操作中 $O(1)$ 时间复杂度的实现技巧。 5. 栈（Stack）与队列（Queue）的抽象应用： 阐述栈的后进先出（LIFO）和队列的先进先出（FIFO）原则。内容不仅限于基本操作，更扩展到使用栈解决表达式求值、括号匹配问题，以及使用队列实现广度优先搜索（BFS）和消息队列的简化模型。 --- 第三部分：非线性结构——探索复杂关系 非线性结构是处理层级和网络关系的关键工具。 6. 树结构深度解析： 二叉树与遍历策略： 详细讲解前序、中序、后序以及层序遍历的递归与非递归实现，并强调中序遍历在二叉搜索树（BST）中的特殊意义。 二叉搜索树（BST）的平衡挑战： 深入剖析BST在极端数据输入下可能退化成链表的问题。 自平衡树的实现哲学： 重点剖析AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与着色维护机制。我们提供红黑树插入和删除操作的详细步骤图解，这是理解现代操作系统和数据库索引的关键。 7. 堆（Heap）与优先级队列： 将堆结构与数组表示法紧密结合，详细讲解最大堆和最小堆的构建过程（Heapify）。通过实现一个高效的优先级队列，展示堆在K个最大元素查找、Dijkstra算法中的核心作用。 8. 图论基础与应用： 将图定义为最通用的数据结构。详细介绍图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）及其空间时间复杂度的权衡。核心算法部分，集中讲解： 深度优先搜索（DFS）及其在拓扑排序、连通分量查找中的应用。 广度优先搜索（BFS）及其在最短路径计算中的基础作用。 --- 第四部分：高效搜索与排序的实战策略 排序和搜索是算法实战中出现频率最高的两大任务。本部分侧重于超越基础的优化方案。 9. 排序算法的精细化比较： 不仅实现快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort），更侧重于快速排序的轴点选择策略（如三数取中法）对最坏情况的规避。深入分析堆排序的优势。对于线性时间排序算法，如计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort），分析它们在特定数据范围内的性能爆发点。 10. 搜索的进阶艺术： 除了基础的二分查找，我们探讨了在动态环境中如何维护有序性，例如在BST中实现有序搜索。重点引入跳表（Skip List），解析其如何通过概率性地增加索引层级，实现类似平衡树的 $O(log n)$ 搜索性能，同时拥有更简单的并发实现。 --- 第五部分：高级主题与工程化实践 本部分将理论与现代计算环境相结合，探讨更复杂的结构和工程实践。 11. 散列表（Hash Table）的性能保障： 详尽解析散列函数的构造原则（均匀性与雪崩效应）。深入对比链式法和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）的实现细节与性能差异，特别是开放寻址法中的聚集问题（Clustering）。讲解如何通过调整负载因子和及时重哈希（Rehashing）来维持 $O(1)$ 的平均时间复杂度。 12. 动态规划（Dynamic Programming, DP）的设计范式： 将DP分解为“重叠子问题”和“最优子结构”两大要素。通过经典的背包问题（0/1、完全背包）、最长公共子序列等案例，系统性地讲解自底向上（迭代）和自顶向下（记忆化搜索）的实现方式，强调DP状态转移方程的建立过程。 13. 内存管理与数据结构的选择哲学： 本书的总结部分，从操作系统和硬件层面对数据结构进行再审视。讨论缓存未命中（Cache Misses）对算法性能的实际影响，以及如何设计“缓存友好”的数据结构（如B树/B+树在磁盘I/O中的应用优势），将算法设计与现代计算机体系结构紧密联系起来。 --- 本书的特色与读者定位： 本书的每一个章节都配有大量的伪代码与主流语言（C++/Java/Python）的示例实现，强调动手能力。我们相信，真正掌握数据结构与算法，是通过亲手实现和调试它们来完成的。 适合人群： 计算机科学专业学生，需要一本深入且实践导向的教材。 软件开发工程师，希望系统性地提升代码性能和架构设计能力。 准备技术面试的开发者，需要扎实的理论基础和丰富的实战案例来应对算法挑战。 通过阅读《数据结构与算法实战：从理论到应用》，您将不仅仅学会如何“使用”数据结构，更会理解它们“为何如此设计”，从而能够自信地在任何复杂系统中选择和设计最高效的解决方案。

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