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出版者:科学出版社

作者:宋健民

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2004-9-1

价格:26.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030142986

丛书系列:

图书标签:

• 数据库原理
• Access
• 数据库应用
• 数据管理
• SQL
• 数据库设计
• 信息技术
• 计算机科学
• 数据分析
• 实践教程

《高级数据结构与算法设计》简介 面向现代计算挑战的理论与实践指南 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心要素。然而，原始数据的价值需要高效、智能的处理和管理才能真正释放。《高级数据结构与算法设计》正是为应对这一挑战而精心编撰的权威著作。本书旨在为计算机科学、软件工程、数据科学及相关领域的专业人士和高年级学生提供一个全面、深入且极具前瞻性的知识体系，聚焦于如何设计、分析和实现最优化、可扩展的数据组织结构和计算逻辑。 本书并非简单地罗列基础概念，而是将重点放在那些支撑现代高性能计算、复杂系统构建和前沿技术应用的核心理论之上。它超越了传统数据结构教材中对基本数组、链表和树的浅尝辄止，直接切入到解决“大问题”所需的复杂工具箱。 --- 第一部分：基础重塑与性能极限探索 本部分旨在巩固并深化读者对基础抽象的理解，同时引入性能分析的严谨框架。 第一章：抽象数据类型与复杂性分析的再审视 本章从更精细的角度剖析时间复杂度和空间复杂度的概念，特别是引入了摊还分析（Amortized Analysis）方法，用以准确评估那些操作成本不均但整体表现优异的数据结构（如动态数组和斐波那契堆）。我们详细讨论了渐近符号的局限性，并着重探讨了随机化分析在确定算法平均性能中的作用。 第二章：平衡搜索树的深度演化 超越经典的AVL树和红黑树，本章深入探讨了B/B+树族在磁盘I/O优化中的核心地位，并详细介绍了2-3树、红黑树的变种（如左倾红黑树）的维护机制。重点在于理解如何在保持$O(log n)$查找效率的同时，优化插入和删除操作的常数因子，以及如何利用树结构支持范围查询和序列表达。 第三章：堆结构的高级应用与变体 除了二叉堆，本章详尽分析了适用于多路合并、优先级队列管理的复杂堆结构。二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）被置于核心地位，其摊还常数分析被细致推导。讨论将延伸至这些结构在图算法（如Dijkstra和Prim算法的优化实现）中的关键作用。 --- 第二部分：空间高效与数据密集型结构 本部分聚焦于在内存受限或需要快速查找海量非结构化数据的场景中，如何设计出既节省空间又具备极高查询效率的结构。 第四章：散列技术的理论前沿 本章不仅回顾了完美的散列（Perfect Hashing），更深入探讨了冲突解决机制的演进。我们详细对比了链式法、开放定址法在缓存友好性上的差异，并重点介绍了布谷鸟哈希（Cuckoo Hashing），分析了其在负载因子极高条件下的稳定性和查找速度。此外，一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统负载均衡中的应用被作为重要案例进行剖析。 第五章：基于树的索引结构与空间划分 针对地理空间数据、多维数据和范围查询的优化需求，本章全面介绍了K-D树、四叉树（Quadtree）和八叉树（Octree）。重点在于讨论这些结构如何处理维度灾难（Curse of Dimensionality），以及在动态数据集中如何高效地进行插入、删除和最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）。我们还涵盖了R-树及其变种（如R-树），它们是现代空间数据库系统的基石。 第六章：压缩数据结构与位操作优化 在处理大规模文本和生物信息学数据时，数据结构本身的体积至关重要。本章探讨了如何利用底层位操作和数学技巧来压缩结构。内容包括波兰数列（Wavelet Trees）在序列数据上的高效秩查询（Rank/Select operations），以及后缀数组（Suffix Arrays）与LCP数组在字符串匹配和比对中的应用，这些是构建快速索引和搜索系统的关键技术。 --- 第三部分：图算法的深化与网络建模 图论是现代算法设计的核心战场，本部分将算法的复杂度分析提升到网络流和连通性判断的层面。 第七章：高级图遍历与连通性分析 除了标准的DFS和BFS，本章详尽分析了强连通分量（Strongly Connected Components, SCC）的求解算法（如Tarjan和Kosaraju算法），以及双连通分量（Biconnected Components）的识别。重点在于如何利用这些结构进行网络故障分析和拓扑优化。 第八章：网络流与匹配理论 本章是关于网络优化问题的核心。我们详细推导了Ford-Fulkerson算法的效率瓶颈，并深入讲解了Edmonds-Karp、Dinic算法的性能提升原理。此外，最大二分图匹配问题及其与最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）的深刻联系，也得到了完整的数学论证。 第九章：最短路径的复杂应用 在分析了Dijkstra和Floyd-Warshall算法后，本章着重探讨了带有负权边的图的处理方法（Bellman-Ford）以及最短路径的动态更新问题。对于大规模、稀疏的导航网络，层次化图结构（Hierarchical Graph Structures）和预处理技术如何实现近乎常时间的查询，是本章的重点研究方向。 --- 第四部分：并发、分布式与近似算法 本部分将视角拓展到现代计算环境的现实约束：并发执行和不可避免的近似。 第十章：并发数据结构的挑战 在多核处理器普及的今天，正确且高效地管理共享数据结构至关重要。本章介绍了无锁（Lock-Free）和等待无关（Wait-Free）数据结构的理论基础，分析了Michael & Scott 队列等经典实现的原子操作（CAS）机制，以及如何设计健壮的并发集合结构。 第十一章：近似算法与NP难问题 面对众多NP-Hard问题（如旅行商问题TSP、背包问题），精确解在合理时间内往往不可得。本章系统介绍了近似算法的设计范式，包括贪心近似、局部搜索以及概率近似方案（PTAS）。通过对Set Cover和Vertex Cover问题的分析，展示了如何用可控的误差换取可接受的运行时间。 第十二章：外部存储与内存层级结构 针对需要处理远大于主存容量的数据集，本章回归到I/O效率。详细解析了B+树在数据库和文件系统中的实际应用，并介绍了缓存感知（Cache-aware）和预取（Prefetching）算法如何利用CPU缓存层次结构来最大化内存带宽的利用率。 --- 本书特色： 理论深度与工程实践的完美结合： 每种数据结构和算法都附带了严谨的数学证明和详细的伪代码，同时穿插了在实际系统（如操作系统内核、高性能数据库、搜索引擎）中的应用案例。 聚焦前沿： 大量篇幅用于介绍诸如一致性哈希、布谷鸟哈希、波兰数列等近年来在工业界快速普及的高级技术。 强调分析思维： 训练读者不仅仅是“会用”算法，更要“懂得如何选择”和“如何改进”，通过对比不同结构的性能曲线和空间占用，培养最优化的决策能力。 《高级数据结构与算法设计》是构建复杂、高效软件系统的基石，它将带领有志于在算法和系统设计领域深耕的读者，跨越入门阶段，直抵专业技术的核心领域。

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