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出版者:中国石化

作者:杨杰

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:2002-9-1

价格:20.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801642851

丛书系列:

图书标签:

• 会计学
• 原理
• 财务会计
• 管理会计
• 会计基础
• 大学教材
• 经济学
• 审计
• 税务
• 财务管理

探秘数字世界的脉络：《数据结构与算法导论》 书籍定位： 本书旨在为计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的学生、初级和中级软件开发人员，以及对算法设计与分析有浓厚兴趣的自学者，提供一套系统、深入且富含实践指导的数据结构与算法学习资源。它超越了单纯的理论罗列，力求在严谨的学术基础上，结合前沿的工程实践，构建学习者坚实的计算思维基石。 核心内容概述： 本书共分为四大部分，二十章内容，循序渐进地剖析了计算机科学中最核心的组织和解决问题的工具箱。 第一部分：基础理论与线性结构（奠定基石） 本部分首先引入计算思维的本质，探讨算法的正确性、效率度量（时间复杂度和空间复杂度，重点讲解大O、Ω、Θ记法及其在不同模型下的应用）。随后，深入讲解了构成数据组织的最小单元——数组（Array）及其在内存中的连续性优势与局限。紧接着，我们详细探讨了链表（Linked List）的各种变体（单向、双向、循环链表），着重分析其在动态内存分配和插入删除操作上的灵活性。 栈（Stack）和队列（Queue）作为最基础的抽象数据类型（ADT），被置于专门的章节进行讨论。栈的“后进先出”特性被用于解析递归的实现机制（函数调用栈），以及在表达式求值和括号匹配中的应用。队列的“先进先出”特性则被应用于任务调度和缓冲区管理。本部分最后通过具体的编程案例，展示如何利用基础结构解决迷宫寻路、表达式转换等经典问题。 第二部分：非线性结构与高级抽象（构建复杂模型） 非线性结构是处理复杂关系和层级数据的关键。本部分首先聚焦于树（Tree）结构。从基础的二叉树遍历（前序、中序、后序）开始，系统讲解了二叉搜索树（BST）的构建、查找、插入和删除操作，并详细分析了其在最坏情况下的性能退化问题。 为解决BST的平衡性，本书投入大量篇幅讲解了平衡二叉搜索树，重点介绍AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的维护规则和旋转操作。红黑树的讲解不仅限于算法步骤，更深入探讨了其在标准库（如C++ STL中的`std::map`和Java中的`TreeMap`）中的实际应用场景和工程意义。 此外，堆（Heap）结构，特别是二叉堆，被作为优先级队列的实现方式进行深入剖析。讲解如何利用堆的结构高效地实现堆排序，并将其与快速排序和归并排序进行对比分析。最后，本部分引入了B树和B+树，侧重于它们在磁盘I/O效率方面的优化，这是理解数据库索引机制的必经之路。 第三部分：图论基础与应用（连接世界） 图结构是建模网络、依赖关系和路径问题的核心工具。本部分从图的表示法（邻接矩阵与邻接表）入手，详细区分了有向图、无向图、带权图和稀疏图的应用场景。 核心算法的学习集中在图的遍历：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。BFS的应用被具体展开到无权图的最短路径问题，而DFS则被应用于连通分量的检测、拓扑排序（对有向无环图的依赖性排序）等。 在最短路径问题上，本书全面覆盖了经典算法：针对非负权图的迪杰斯特拉算法（Dijkstra），以及能处理包含负权边的贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford）。对于多源最短路径，则引入了Floyd-Warshall算法。 此外，图论章节还涵盖了最小生成树（MST）的构建算法——普里姆算法（Prim）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal），并讨论了如何利用它们解决网络规划和连接成本最小化问题。 第四部分：算法设计范式与高级主题（解决复杂问题） 这部分是本书的精髓，侧重于传授解决问题的“方法论”。 首先，详细阐述了分治法（Divide and Conquer），以快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）为例，解释其递推关系和主定理的应用。 其次，深入讲解了动态规划（Dynamic Programming, DP），强调其“最优子结构”和“重叠子问题”两大特性。通过经典的案例如斐波那契数列、背包问题（0/1、完全）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法，引导读者掌握自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现思路。 接着，探讨了贪心算法（Greedy Algorithms），明确其适用的边界条件，并通过活动选择问题和霍夫曼编码（Huffman Coding）展示其局部最优解导向全局最优的魅力。 最后，本书引入了对算法效率的终极挑战——计算复杂性理论。我们将讲解P类问题、NP类问题的概念，并对NP完全性（NP-Completeness）进行介绍，重点分析NP问题如旅行商问题（TSP）和可满足性问题（SAT）的难解性，并介绍近似算法和启发式搜索（如回溯法、分支限界法）作为解决不可行问题的工程策略。 特色与亮点： 1. 伪代码与主流语言结合： 所有核心算法均提供清晰的、与语言无关的伪代码，并附带主流编程语言（如Python/Java）的实现示例，便于读者快速上手。 2. 性能分析详尽： 每一个数据结构的操作和每一种算法的执行，都伴随严格的渐近分析和实际运行时间的对比图表。 3. 思维导图梳理： 每部分结束提供“结构关系图”，清晰展示不同数据结构之间的继承、转换和应用关系。 4. 案例驱动学习： 引入了大量的LeetCode风格的经典面试题作为课后练习，并提供解题思路分析，强调算法在真实软件开发中的映射。 本书不仅是一本教科书，更是一本工具书和思维训练手册，旨在帮助读者构建起一座连接抽象理论与高效工程实现的坚固桥梁。

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