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出版者:化学工业出版社

作者:刘玉梅

出品人:

页数:189

译者:

出版时间:2002-7-1

价格:20.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502538187

丛书系列:

图书标签:

• 过程控制
• 自动化
• 化工
• 仪表
• 控制系统
• 工业控制
• PID控制
• MATLAB
• Simulink
• 控制工程

《数据结构与算法精解：从理论到实践》 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数据结构与算法学习路径。它不仅涵盖了计算机科学领域最基础和最重要的理论知识，更侧重于将这些理论应用于实际编程问题和工程实践中的方法。本书适合于计算机科学专业的学生、软件工程师、数据科学家以及任何希望系统性提升编程能力和解决复杂问题能力的专业人士。 第一部分：基础数据结构的构建与分析 本部分从最基本的概念入手，为后续复杂结构奠定坚实的基础。 第一章：线性结构的核心要素 本章深入探讨了数组和链表这两种最基本的线性数据结构。我们不仅会分析其内存布局、时间复杂度和空间复杂度，还会详细剖述动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）的底层实现机制，包括扩容策略和性能权衡。对于链表，我们将区分单向链表、双向链表和循环链表，并重点讲解它们在内存分配和插入/删除操作上的效率差异。此外，本章还将引入稀疏矩阵的存储优化技术，如使用三元组表和十字链表。 第二章：栈与队列的抽象与应用 栈和队列是LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）原则的完美体现。我们将详细介绍如何使用数组和链表来实现这两种抽象数据类型（ADT）。核心内容包括：栈在表达式求值（中缀转后缀/前缀）、函数调用栈（递归与迭代的转换）中的应用；队列在广度优先搜索（BFS）、任务调度和缓冲区管理中的实践案例。本章还将探讨双端队列（Deque）及其在滑动窗口最大值问题中的高效解决方案。 第三章：树结构：层次与高效检索 树是处理非线性数据的关键。本章从基础的树的遍历（前序、中序、后序、层序）开始，逐步深入到二叉搜索树（BST）的构建、查找、插入和删除操作，并详细分析在数据不均匀分布时BST可能退化为链表的问题。随后，本书将重点讲解如何通过平衡树来保证对数时间复杂度的性能保证。这包括AVL树的旋转机制（单旋与双旋）和红黑树（Red-Black Tree）的插入与删除后的颜色调整与重新平衡操作，红黑树作为许多标准库实现（如`std::map`）的基础，其细节值得深入研究。此外，我们还会介绍B树和B+树在磁盘存储系统和数据库索引中的重要地位和结构特性。 第四章：图论基础与遍历算法 图结构是建模现实世界复杂关系的核心工具。本章首先定义了图的表示方法：邻接矩阵和邻接表，并对比它们在不同图密度下的优劣。随后，我们将详尽阐述深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图上的应用，包括连通性检测、拓扑排序（针对有向无环图DAG）等。 第二部分：高级算法与优化策略 本部分聚焦于解决复杂计算问题的核心算法思想，强调效率和优化。 第五章：排序算法的深度剖析 排序是算法的基石。本书将对比分析多种排序算法：冒泡、选择、插入排序的O(n²)特性；快速排序（Quick Sort）的分治策略、枢轴选择对性能的影响，以及其最坏情况的规避；归并排序（Merge Sort）的稳定性与O(n log n)保证；以及堆排序（Heap Sort）利用最大堆或最小堆的原理。最后，将介绍适用于特定场景的排序，如基数排序（Radix Sort）和计数排序（Counting Sort），并讨论稳定性和时间复杂度的严格证明。 第六章：查找、散列与冲突解决 本章探讨如何高效地定位数据。除了二分查找在有序数组中的应用外，核心在于散列表（Hash Table）的设计。我们将详细讲解散列函数的构造原则、不同冲突解决方法（链地址法、开放寻址法：线性探测、二次探测、双重散列）的优缺点和性能影响。同时，本书也会覆盖一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统中的关键作用。 第七章：最短路径与网络流算法 图算法的高级应用。我们将系统性地介绍解决单源最短路径问题的迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm），并分析其在存在负权边时的局限性。随后深入探讨贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford）如何处理负权边，以及弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall）用于计算所有顶点对之间的最短路径。对于网络流问题，本书将侧重讲解最大流/最小割定理，并实现Ford-Fulkerson方法及更高效的Edmonds-Karp算法。 第八章：动态规划与贪心策略 动态规划（DP）和贪心算法是解决最优化问题的两大核心范式。 动态规划： 强调如何识别最优子结构和重叠子问题。通过经典的案例，如斐波那契数列、背包问题（0/1、完全背包）、最长公共子序列（LCS），展示自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的实现技巧，并分析状态转移方程的构建过程。 贪心算法： 讲解其局部最优选择如何导向全局最优解的条件。案例包括霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树（MST）的Prim算法和Kruskal算法，以及区间调度问题。 第三部分：高级主题与实践案例 本部分将算法思想与现代计算的挑战相结合。 第九章：回溯法、分支限界与NP难问题 本章处理需要系统性搜索解空间的复杂问题。详细解析回溯法在八皇后问题、数独求解中的应用。对于分支限界法，我们将展示它如何通过界限函数来剪枝，从而提高搜索效率，尤其适用于旅行商问题（TSP）的近似求解。最后，本书将对P类问题和NP难问题进行清晰的界定，介绍NP完全性概念及其在实际工程中的启示。 第十章：高级主题：字符串匹配与数据压缩 字符串算法的效率至关重要。我们将深入研究KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Rabin-Karp算法，分析它们如何通过预处理或散列技术实现线性时间的字符串查找。此外，本章还将引入Trie（前缀树）在字典实现中的高效性，以及基于游程编码（RLE）和哈希查找的数据压缩基础概念，为理解更复杂的压缩算法（如LZW）打下基础。 附录：复杂度分析与数学基础 附录将回顾必要的数学知识，包括大O、Ω、Θ记号的精确定义、递归关系的求解（主定理 Master Theorem）以及概率分析在平均情况复杂度评估中的作用，确保读者能严格地量化和比较不同算法的性能。 本书结构严谨，理论阐述详尽，配有大量的C++和Python伪代码示例，旨在培养读者不仅“知道”算法，更能“设计”和“实现”高效解决方案的能力。

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