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出版者:电子工业出版社

作者:高福成

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:2002-12-1

价格:28.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505378827

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
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• 自学
• 编程入门
• 计算机基础

《数据结构与算法基础：C++实现与实践》 本书导读： 在信息技术飞速发展的今天，无论您是志在成为顶尖的软件工程师、深入研究人工智能领域，还是希望在各个行业中利用数据驱动决策，对数据结构和算法的深刻理解都是不可或缺的基石。本书《数据结构与算法基础：C++实现与实践》正是为此目标而精心编写的，它旨在搭建一座坚实的桥梁，连接抽象的理论知识与高效的实际编程能力。 本书的核心理念在于“理论先行，实践驱动”。我们深知，单纯的公式和定义难以激发学习热情，而将这些理论应用于解决实际问题时，其力量才能真正展现。因此，我们选择了应用最为广泛、性能优异的C++语言作为实现工具，结合大量贴近工程实践的案例，帮助读者构建扎实的计算机科学思维。 内容深度解析： 第一部分：编程基础与C++进阶（为算法实现打下坚实基础） 虽然本书侧重于数据结构与算法，但我们认识到，没有熟练的编程技巧，再精妙的算法也只是纸上谈兵。本部分将快速回顾并深入C++的关键特性，确保读者能够自如地运用现代C++特性进行高效编程： 1. C++核心特性回顾与提升： 涵盖了面向对象编程（OOP）的四大支柱——封装、继承、多态，并重点讲解了虚函数、抽象类和接口设计。 2. 内存管理与资源控制： 深入剖析C++的堆栈内存分配机制，重点介绍智能指针（`std::unique_ptr`, `std::shared_ptr`, `std::weak_ptr`）的使用，这是编写健壮、无泄漏代码的关键。 3. STL容器与泛型编程基础： 详细介绍标准模板库（STL）的优势，包括序列容器（如`std::vector`, `std::list`, `std::deque`）和关联容器（如`std::map`, `std::set`）的内部实现原理和性能考量。我们还将初步介绍模板编程的概念，为后续实现通用数据结构做准备。 第二部分：线性数据结构——组织数据的艺术 本部分是数据结构学习的起点，聚焦于数据元素之间存在清晰先后顺序的结构： 1. 数组与动态数组（Vector的模拟实现）： 不仅仅停留在如何使用，更深入探讨动态数组的底层扩容机制（摊销分析），理解为什么在特定情况下它比链表更具优势。 2. 链表家族的精通： 详细区分单链表、双向链表和循环链表的结构、插入、删除操作的复杂度。特别是双向链表的节点设计，是理解更复杂结构（如缓冲池）的基础。 3. 栈（Stack）的应用与实现： 以后缀表达式求值、括号匹配等经典问题为例，演示“后进先出”（LIFO）的强大应用。 4. 队列（Queue）与双端队列（Deque）： 实现标准队列、循环队列（解决“假溢出”问题），并探讨双端队列在滑动窗口算法中的关键作用。 第三部分：非线性数据结构——构建复杂关系的网络 非线性结构是解决复杂问题（如路径搜索、数据索引）的核心工具： 1. 树（Tree）的深入剖析： 基础概念与遍历： 彻底掌握先序、中序、后序遍历的递归与非递归（使用栈）实现。 二叉树与二叉搜索树（BST）： 详细讲解BST的查找、插入和删除操作，并分析其最坏情况下的性能退化问题（O(n)）。 平衡树的引入： 侧重于AVL树的基本旋转操作原理，理解其如何维持对数时间复杂度（O(log n)）的查找、插入和删除性能。 2. 堆（Heap）与优先队列： 介绍最大堆与最小堆的结构特性（完全二叉树性质）。 重点讲解“上滤” (Heapify-up) 和 “下滤” (Heapify-down) 过程，这是堆排序和高效优先级队列实现的核心。 3. 图（Graph）的表示与遍历： 存储方法对比： 深入分析邻接矩阵与邻接表在不同稀疏度图中的空间和时间效率差异。 经典遍历算法： 详细实现广度优先搜索（BFS，利用队列）和深度优先搜索（DFS，利用递归或栈），并阐述它们在迷宫寻路、网络爬虫中的应用场景。 第四部分：高级主题与核心算法 本部分将挑战读者的分析能力，聚焦于高效的搜索、排序和解决优化问题的算法： 1. 排序算法的全面对比： 基础排序： 冒泡、选择、插入排序的实现与适用场景分析。 高效排序： 深入讲解快速排序（Pivot选择策略与分区操作的优化）和归并排序（分治思想的完美体现）。通过实际运行对比，量化展示不同算法在不同规模数据集上的性能差异。 2. 查找技术： 线性查找、二分查找（适用于有序数据）的实现。重点讲解哈希表（Hash Table） 的原理，包括哈希函数的构造、冲突解决策略（开放寻址法与链地址法）及其对平均时间复杂度的保证。 3. 算法效率分析： 引入大O符号、Ω符号和Θ符号，教会读者如何科学地分析算法的时间复杂度和空间复杂度，区分最好、最坏和平均情况。 本书特色与学习目标： C++驱动的实践： 所有核心数据结构都以标准C++类（Class）的形式封装，符合现代软件工程规范，便于读者集成到自己的项目中。 性能导向的思维： 强调在不同场景下选择最合适数据结构的决策过程，培养对性能的敏感度。 面向面试与专业进阶： 本书内容覆盖了绝大多数技术面试中关于数据结构与算法的考察点，是准备专业技术岗位的理想参考书。 完成本书的学习后，读者将不再是简单地“使用”C++标准库，而是能够深刻理解其底层机制，并有能力设计和实现高效、健壮的底层数据结构与算法，为处理规模日益增长的数据挑战做好充分准备。

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