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出版者:人民邮电出版社

作者:尚晓航

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2001-9-1

价格:28.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115091918

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络技术
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 网络安全
• 网络工程
• 计算机科学
• 通信技术
• 网络基础

编程思维与数据结构实战指南 作者： [此处留空，体现真实作者署名] 出版社： [此处留空，体现真实出版社信息] ISBN： [此处留空，体现真实ISBN] --- 内容简介 在信息技术飞速发展的今天，无论是软件开发、人工智能、大数据分析，还是嵌入式系统设计，底层逻辑的清晰构建和高效的数据组织能力都是衡量一个工程师专业素度的核心标准。本书《编程思维与数据结构实战指南》正是为追求卓越的开发者和计算机科学学习者量身打造的一部深度实践手册。它并非停留在对基本概念的枯燥罗列，而是着眼于“如何思考”和“如何高效实现”的桥梁。 本书的核心目标是帮助读者建立起一套坚实、灵活且可迁移的计算机科学思维框架，并熟练掌握在实际工程问题中选择和应用最合适的数据结构与算法。我们深知，代码的优劣往往取决于其底层数据结构的选型和算法的复杂度，因此，本书将理论深度与工程实践紧密结合，力求让读者在合上书本时，能够自信地面对复杂系统的设计挑战。 第一部分：构建坚实的思维基石——编程范式与抽象艺术 (约 400 字) 本部分着重于提升读者的抽象思维能力和系统化解决问题的能力，这是高效编程的先决条件。 1.1 算法的本质：从流程图到状态机 我们将探讨算法不仅仅是步骤的序列，更是对问题状态空间进行有效控制和转化的过程。我们会深入分析递归与迭代的本质区别，讲解如何使用动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”思想来分解大型复杂任务。重点案例将放在经典的背包问题和最长公共子序列，展示如何通过自顶向下与自底向上两种思路构建解法。 1.2 面向对象设计（OOD）的深层理解 本书对OOD的讲解超越了封装、继承和多态的表面定义。我们将聚焦于SOLID原则的实战应用，特别是依赖倒置原则在解耦大型模块中的关键作用。内容将涵盖如何通过设计模式（如工厂模式、观察者模式、策略模式）来应对需求变更，实现代码的“可扩展性”而非“可修改性”。读者将学习如何使用UML图进行系统建模，将抽象概念转化为清晰的类结构。 1.3 函数式编程的并行思维 为了适应现代多核处理器的趋势，我们引入了函数式编程（FP）的核心概念，如不可变性、纯函数和高阶函数。通过对比命令式编程的副作用管理，读者将理解FP如何在并发环境中自然地规避锁和竞态条件，培养对数据流的清晰认知。 第二部分：数据结构的精选与高效应用 (约 600 字) 数据结构是组织信息的骨架。本部分将细致剖析主流数据结构的内部机制、时间复杂度和空间复杂度，并给出在特定场景下的“为什么选择它”的工程决策。 2.1 线性结构的高效变种 除了基础的数组和链表，我们将重点剖析双向链表在LRU缓存淘汰策略中的应用，以及循环队列在缓冲区管理中的优势。特别地，我们将深入讲解栈在表达式求值（中缀转后缀）和函数调用堆栈模拟中的底层实现。 2.2 非线性结构的深度挖掘 树结构： 重点讲解二叉搜索树（BST）的退化问题，并详细阐述AVL树和红黑树如何通过自平衡机制保证$O(log n)$的查询效率。在实际应用中，我们将讨论B+树在数据库索引结构中的核心地位。 堆结构： 不仅是实现优先队列，更重要的是讲解二项堆和斐波那契堆在更高级算法（如Dijkstra算法的优化版本）中的性能优势。 图论基础与高级应用： 图是复杂关系建模的终极工具。我们将系统梳理图的遍历算法（DFS/BFS），重点分析拓扑排序在项目依赖管理中的应用。随后，我们将深入讲解最小生成树（Prim/Kruskal）和最短路径算法（Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall），并对比它们在不同图结构和权重约束下的性能取舍。 2.3 散列技术与冲突解决策略 哈希表是现代编程中性能最高的查找结构之一。本书将详细探讨一致性哈希在分布式缓存系统（如Memcached/Redis集群）中如何解决节点增减带来的数据迁移问题，并分析布隆过滤器（Bloom Filter）在空间效率极高的情况下如何实现快速的“可能不在”判断，以及其带来的误判风险管理。 第三部分：算法精炼与性能优化实战 (约 500 字) 本部分侧重于将数据结构与算法结合，解决真实的计算难题，并教授如何衡量和优化代码的实际运行性能。 3.1 排序算法的工程权衡 我们将超越冒泡排序和选择排序，专注于快速排序的枢轴选择策略优化，以及归并排序在外部排序场景下的不可替代性。针对大规模数据的场景，我们将探讨基数排序和计数排序在线性时间复杂度内的应用条件。 3.2 贪心算法与动态规划的边界 我们将通过实例清晰界定贪心算法适用的“最优子结构”和“贪心选择性质”的严格要求，避免在不适用场景下使用。对于动态规划，重点讲解如何通过记忆化搜索（Memoization）与自底向上填表法之间的切换，优化递归深度和空间开销。 3.3 搜索与匹配的效率之道 在文本处理和模式匹配领域，我们将详细解析KMP算法的“部分匹配表”构建过程，展示其如何通过预处理避免重复比较，实现线性时间匹配。对于大规模数据集的搜索，我们将探讨二分查找在有序数据结构中的应用，以及如何扩展到查找边界而非仅仅查找元素本身。 3.4 性能分析与复杂度剖析 本书最后会引导读者掌握大O表示法的实际意义，区分渐进复杂度与常数因子在工程实践中的影响。内容包括使用性能分析工具（Profiler）识别热点代码，以及如何通过空间换时间的策略（如预计算表、缓存）进行有目的的资源置换。 --- 读者对象 具备基础编程语言（如C++, Java, Python）使用经验的在校学生。 渴望提升算法和数据结构底层理解的初中级软件工程师。 准备信息技术领域高阶面试和系统设计岗位的专业人士。 本书旨在提供一种务实、深入且面向工程落地的学习路径，确保读者不仅知道“是什么”，更能理解“为什么这样设计”以及“在何种情况下这样做最优”。

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