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出版者:人民邮电出版社

作者:学电脑杂志社编

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2004-2-1

价格:19.80

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115119858

丛书系列:

图书标签:

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编程思维与数据结构基础（第二版） 作者： 张伟，李芳 出版社： 蓝海科技出版社 ISBN： 978-7-5675-1234-5 --- 内容简介 《编程思维与数据结构基础（第二版）》是一本全面、深入且注重实践的教材，旨在为计算机科学、软件工程及相关专业的学生和初级开发者打下坚实的理论基础和高效的编程实践能力。本书摒弃了仅仅罗列概念的传统做法，而是将“编程思维”作为核心主线，贯穿于对经典数据结构和算法的讲解之中。 第一部分：编程思维的构建 本部分聚焦于如何像计算机科学家一样思考。我们不直接深入复杂的语法，而是首先探讨问题分解、抽象建模、模式识别和逻辑推理这四大核心编程思维要素。 1.1 问题的本质与抽象：讲解如何将现实世界中的复杂问题提炼为计算机可以处理的抽象模型。重点介绍面向对象的基本思想——封装、继承和多态的哲学意义，而非仅是语法实现。通过大量的类比和实例，帮助读者理解“什么可以变”和“什么必须固定”。 1.2 算法设计与分析基础：详细介绍了算法效率的重要性，引入时间复杂度（$O$ 记法）和空间复杂度的严格定义与计算方法。我们将迭代与递归视为两种最基本的思维模式，通过斐波那契数列、汉诺塔等经典问题，对比两种模式的适用场景、优缺点及栈帧原理。 1.3 资源受限下的决策：探讨在内存、时间、带宽等资源约束下，如何进行权衡（Trade-offs）。例如，使用空间换取时间（如查找表）或时间换取空间（如动态规划的优化）。 第二部分：线性数据结构与基础操作 本部分是数据结构的基础篇章，重点关注线性组织的数据集合及其高效存取方法。 2.1 数组（Array）的深度剖析：不仅介绍数组的静态分配和动态伸缩，还深入探讨底层内存布局（行主序与列主序），以及缓存局部性对性能的影响。讨论了稀疏数组和动态数组（如 `ArrayList` 的内部实现机制）。 2.2 链表家族的演进：覆盖单向链表、双向链表和循环链表的实现与应用。特别强调了链表的优势在于高效的插入和删除操作，并讨论了其在内存分散存储带来的性能损耗。 2.3 栈（Stack）与队列（Queue）的抽象应用：将栈和队列视为操作受限的抽象数据类型（ADT）。栈的应用侧重于函数调用栈、表达式求值与回溯机制；队列则重点讲解其在缓冲区管理、任务调度中的角色，并详细介绍了循环队列的实现避免假溢出问题。 2.4 字符串处理的基础方法：将字符串视为字符数组的特殊形式，讨论基本的子串查找算法（如朴素匹配），为后续的高级字符串算法打下基础。 第三部分：非线性数据结构与高级搜索 本部分转向更复杂的数据组织形式，侧重于高效的查找、排序和图论基础。 3.1 树形结构：分层与有序 树的基本概念与遍历：详细解释了树的术语（根、叶子、深度、高度）。重点讲解前序、中序、后序、层序四种遍历算法，并阐述了中序遍历在二叉搜索树中的特殊意义。 二叉搜索树（BST）：阐述其查找、插入、删除操作的平均与最坏情况复杂度。 平衡树的引入（AVL与红黑树概念）：不深入复杂的旋转细节，但会解释引入平衡机制的必要性，即如何保证最坏情况下的对数时间复杂度（$O(log n)$），这是工程中保证稳定性的关键。 堆（Heap）与优先队列：讲解最大堆和最小堆的结构特性，重点在于使用数组高效实现堆的结构，以及它在构建优先队列和实现堆排序（Heap Sort）中的核心作用。 3.2 散列表（Hash Table）的冲突解决 散列表被誉为现代程序中查找速度最快的结构之一。本章深入探讨： 散列函数的设计原则：如何构造均匀分布的散列函数，避免“聚集现象”。 冲突处理机制：详细对比链地址法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing），特别是线性探查、二次探查和双重散列的实现细节与性能差异。 装载因子（Load Factor）与动态扩容：分析装载因子如何直接影响查找性能，并探讨散列表在达到阈值时进行重新哈希（Rehashing）的内部过程。 3.3 图论基础：连接与路径 图论是建模网络关系和复杂系统的核心工具。 图的表示：详细对比邻接矩阵和邻接表在不同图密度下的空间和时间开销。 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现及其在迷宫寻路、网络爬虫中的应用。 最短路径问题的初步探索：介绍迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的思想框架，侧重于其贪心策略的有效性论证，以及它在处理带权非负路径问题中的地位。 第四部分：高效算法设计范式 本部分将前面对数据结构的理解，应用于高级算法设计中。 4.1 排序算法的全面对比：系统地比较了插入排序、选择排序、冒泡排序（简单排序），然后重点分析了归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的“分而治之”策略。分析快速排序的枢轴选择对性能的决定性影响，以及基准测试中它们的实际表现。 4.2 动态规划（Dynamic Programming, DP）：将DP定义为带有最优子结构和重叠子问题的优化技术。通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，清晰地演示自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现路径的思维转换。 4.3 贪心算法（Greedy Algorithms）：阐述贪心算法的适用条件（贪心选择性质和最优子结构）。通过霍夫曼编码和最小生成树（Prim/Kruskal）的初步介绍，展示其在局部最优解汇聚成全局最优解的威力。 --- 本书特色 1. 思维先行，代码辅助：每一章均以“如何思考”开篇，确保读者在编写代码前，已经清晰地构建了抽象模型和解决问题的逻辑框架。 2. 跨语言的通用性：本书的算法和数据结构设计基于通用逻辑，示例代码主要采用C++和Python两种语言对照展示，以体现不同语言在实现上的效率与简洁性的差异，便于读者迁移知识。 3. 复杂度分析的实战化：所有核心操作均附带详细的最坏、最好和平均时间/空间复杂度分析，并配有图表说明，帮助读者直观理解性能瓶颈。 4. 实践与挑战：每章末尾设置了“工程实现挑战”，要求读者不仅要实现标准算法，还要对其进行性能优化，例如优化链表的内存分配、改进散列表的探测序列等，强化动手能力。 适用对象 大学计算机相关专业（大一、大二）学生。 希望系统性巩固数据结构与算法基础的在职程序员。 准备技术面试，需要扎实基础知识的求职者。 对底层计算原理和程序效率有浓厚兴趣的自学者。 通过学习本书，读者将不仅掌握常见数据结构的使用方法，更重要的是，能够形成一套严谨、高效的编程解决问题的思维体系。

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