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出版者:重庆出版社

作者:邹县芳

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2003-8-1

价格:28.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787536662704

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 网络管理
• 网络维护
• 网络工程师
• 网络安全
• 故障排除
• 网络优化
• 路由器
• 交换机
• 网络协议
• IT运维

《数据结构与算法实战》：深入理解计算机科学的基石 本书导读 在飞速发展的数字世界中，高效地处理信息是构建任何复杂系统的核心能力。本书《数据结构与算法实战》并非聚焦于日常的网络配置、故障排除或设备管理，而是深入探究支撑所有软件和系统运行的底层逻辑——数据结构与算法。它旨在为读者，无论是初入编程领域的学生，还是希望优化现有系统性能的资深工程师，提供一套严谨而实用的知识体系，帮助他们掌握构建高性能、可扩展应用程序的“内功心法”。 第一部分：数据结构的基石——组织信息的艺术 本部分将数据结构视为组织和管理信息的基本单元，详细阐述了不同场景下最适合采用的数据组织方式。我们摈弃了对特定操作系统或网络协议的讨论，转而关注信息本身的形态和操作效率。 第一章：线性结构的精髓——数组、链表与栈 数组（Array）以其高效的随机访问能力成为数据存储的基石。本书细致分析了数组在内存中的连续存储特性，以及由此带来的性能优势和局限性，例如动态扩展的复杂性。随后，我们转向链表（Linked List），探讨其在需要频繁插入和删除操作时的灵活性，对比了单向链表、双向链表及循环链表的实现细节与适用场景。 栈（Stack）作为一种“后进先出”（LIFO）的抽象数据类型，其应用贯穿于函数调用、表达式求值等多个核心计算过程。本章通过实际代码示例，展示了如何使用数组或链表来模拟栈的行为，并分析了其在解决递归问题时的替代作用。 第二章：非线性结构的探索——树与图的广阔天地 数据处理往往需要更复杂的层次结构来反映现实世界中的关联性。树（Tree）结构是组织层次数据的关键。本书重点剖析了二叉树（Binary Tree）的遍历方式（前序、中序、后序），并深入讲解了平衡二叉搜索树（如AVL树和红黑树）的构建和维护机制，这些机制是高效查找和排序算法得以实现的前提。我们详细解释了红黑树如何在保证对数时间复杂度的同时，通过颜色标记来维持结构的动态平衡。 图（Graph）作为最通用的关系模型，是理解网络拓扑、社交关系乃至复杂流程建模的终极工具。本章详细介绍了图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并讨论了它们在空间和时间复杂度上的权衡。图的遍历算法——广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理、实现及其在不同问题中的应用（如连通性判断、拓扑排序）被置于核心位置进行讲解。 第三章：高效查找与存储——哈希技术 哈希（Hashing）是实现平均近乎常数时间查找效率的关键技术。本书深入剖析了哈希函数的设计原则，如何将任意大小的键映射到固定大小的索引空间。同时，我们没有回避哈希冲突（Collision）带来的挑战，详细介绍了链式法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）等主要的冲突解决策略，并探讨了负载因子对整体性能的影响。 第二部分：算法的魔力——解决问题的艺术 如果数据结构是“骨架”，那么算法就是驱动这个骨架运转的“肌肉”。本部分专注于如何设计和分析解决特定计算问题的有效步骤。 第四章：排序算法的性能之战 排序是数据处理中最常见也最核心的操作之一。本书并非简单罗列排序算法，而是将其置于性能分析的框架下进行比较。我们从基础的冒泡排序、插入排序、选择排序入手，逐步过渡到时间复杂度更优的希尔排序、快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort）。对快速排序的分治策略及其“枢轴选择”对性能的决定性影响，进行了详尽的数学推导和代码实现分析。此外，堆排序（Heapsort）作为一种基于树结构的稳定排序方法，其实现细节也被完整呈现。 第五章：图论算法的深度应用 在处理复杂的关联数据时，图算法展现出无与伦比的力量。本章聚焦于寻找最优路径和解决网络流问题。 最短路径算法是核心内容：单源最短路径（Single Source Shortest Path）的Dijkstra算法，在处理非负权边时的效率优势；以及Bellman-Ford算法，它能够正确处理带有负权边的图，并能检测出负权环。对于多源最短路径问题，Floyd-Warshall算法的动态规划思想被深入剖析。 接着，本书将视角转向效率优化，讲解了最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）的概念，并对比了Kruskal算法和Prim算法的实现逻辑与性能差异。 第六章：动态规划与贪心策略 算法设计中有两大强大的范式：动态规划（Dynamic Programming, DP）和贪心算法（Greedy Algorithms）。 动态规划侧重于将复杂问题分解为相互重叠的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算。本书通过经典的背包问题、最长公共子序列问题等实例，教授读者如何识别问题的DP结构，并构建状态转移方程。 贪心算法则强调每一步都做出局部最优的选择，期望达到全局最优。我们通过霍夫曼编码、活动安排问题等案例，阐明贪心策略适用的前提条件，以及如何证明局部最优选择导向全局最优解的正确性。 第七章：高级主题与性能分析 本章将理论与实践相结合，探讨了算法的效率分析和一些高级应用。 时间复杂度和空间复杂度分析：严格引入大O表示法、Ω表示法和Θ表示法，教导读者如何准确评估算法的性能上限和下限，区分最好、最坏和平均情况。 摊还分析（Amortized Analysis）：针对那些在某些操作上开销很大，但在多数操作上开销很小的场景（如动态数组的尾部插入），介绍摊还分析方法，以获得更准确的平均性能评估。 递归与回溯：探讨了如何使用回溯法系统性地搜索解空间，以解决如八皇后问题、数独求解等组合优化问题。 结语 《数据结构与算法实战》专注于为读者建立坚实的计算思维框架。掌握这些基础知识，意味着您将具备设计任何复杂信息系统（无论该系统是关于资源调度、金融建模、图形渲染还是高性能计算）所必需的工具集。本书的重点在于算法的逻辑严谨性和代码实现的效率优化，而非任何特定的应用领域工具或基础设施维护技巧。

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