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出版者:机械工业出版社

作者:黄燕

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2002-8-1

价格:29.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111108818

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 计算机基础
• 计算机应用
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• 计算机技能
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• 实践

《算法艺术与数据结构精粹》 导言：驾驭信息洪流，构建智能基石 在信息技术日新月异的今天，数据已成为驱动社会进步的核心动力。然而，原始数据的堆砌并不能直接转化为价值。真正的力量，蕴藏在如何高效地组织、处理和转化这些数据之中。本书《算法艺术与数据结构精粹》旨在揭示计算机科学中最核心、最本质的原理——算法与数据结构。它超越了特定编程语言的表象，深入到计算思维的底层逻辑，为读者构建一套坚固而灵活的“软件骨架”。 本书的创作初衷，是为那些渴望从“代码实现者”跃升为“系统设计者”的工程师、研究人员以及高阶学生提供一本深度而实用的参考手册。我们相信，理解数据结构如何影响性能，掌握算法设计范式如何解决复杂问题，是通往卓越软件工程的必经之路。 第一部分：数据组织的基石——基础数据结构 本部分聚焦于构建高效计算系统的基本“砖块”。我们不会将重点放在对这些结构的简单描述上，而是深入探讨其背后的时间复杂度和空间复杂度分析，以及在不同应用场景下的权衡取舍。 第一章：线性结构的深刻剖析：数组、链表与栈/队列的现代应用 我们从最基础的数组讲起，不仅仅讨论静态数组，更深入探究动态数组（如Vector或ArrayList）的底层内存管理与扩容机制。随后，我们将详细解析单向、双向及循环链表的实现细节，特别是它们在内存碎片化环境下的优势与劣势。栈（Stack）和队列（Queue）作为LIFO和FIFO的基本抽象，其应用将从经典的表达式求值、函数调用堆栈（Call Stack）扩展到更复杂的缓冲区管理和任务调度系统。重点关注：缓存一致性对数组访问性能的影响。 第二章：树的层级与遍历：从二叉树到B树 树结构是处理层次化数据的关键。本书首先系统阐述了二叉树的基本操作，包括深度优先（前序、中序、后序）和广度优先遍历。随后，我们进入平衡查找树的世界。二叉搜索树（BST）的性能瓶颈（最坏情况下的退化）将引导我们进入AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的精妙设计。红黑树作为许多标准库（如`std::map`和`std::set`）的基石，我们将详细剖析其旋转和着色规则如何保证$O(log n)$的查找、插入和删除性能。 第三章：超越线性：哈希表的冲突解决与性能保障 哈希表（Hash Table）是实现平均$O(1)$查找效率的“魔法”工具。本书将重点分析几种主流的冲突解决策略：分离链接法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。我们还将探讨如何设计高质量的散列函数，以及负载因子（Load Factor）对性能衰减的影响，并介绍如何通过动态调整表的大小来维持高效性。 第二章部分：非线性与复杂关系的建模：图论基础 图论是处理网络、关系和路径问题的核心。本章将图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）进行对比分析，强调在稀疏图和稠密图中的应用侧重。我们将深入研究图的两种基本遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示它们在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 第二部分：算法的智慧——设计范式与优化 数据结构提供了“容器”，而算法则提供了“操作”。本部分聚焦于解决问题的通用策略和优化技术。 第一章：分治法与递归的优雅：排序与搜索的极致 分治策略（Divide and Conquer）是算法设计中最具影响力的范式之一。我们将细致分析快速排序（Quick Sort）的枢轴选择艺术及其平均$O(n log n)$性能的秘密，并对比归并排序（Merge Sort）的稳定性优势。此外，本章还会介绍二分查找（Binary Search）的优化版本，如查找第一个/最后一个匹配项的边界问题。 第二章：贪心算法的局部最优与全局结果 贪心算法（Greedy Algorithms）以其简洁性著称。我们将探讨在何种情况下局部最优选择能导向全局最优。经典案例包括霍夫曼编码（Huffman Coding）的数据压缩应用、活动安排问题以及最小生成树（MST）的两种主要实现——普里姆算法（Prim's）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's），对比它们如何利用不同的图数据结构来优化计算。 第三章：动态规划：重叠子问题与最优子结构 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决复杂优化问题的利器。本书将详细拆解DP的两个核心特征：最优子结构和重叠子问题。我们将通过经典的背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法（Matrix Chain Multiplication）来展示自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down，带备忘录）的实现差异和效率考量。 第四章：图算法的高级应用：最短路径与网络流 本部分将图算法推向应用前沿。我们将深度剖析Dijkstra算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边，并能检测负权环）。对于包含多个源点或需要最大化通过量的场景，本书将介绍最大流/最小割理论，并讲解福特-富勒克森（Ford-Fulkerson）方法的原理与实现。 第三部分：效率的挑战——高级主题与计算理论 本部分将目光投向算法的边界和理论极限。 第一章：复杂度理论与问题分类 理解算法的“好坏”不仅在于其实际运行时间，更在于其理论复杂度界限。我们将介绍大O、大$Omega$和$Theta$符号的严格定义，并重点探讨P类、NP类问题的区别。对于NP完全问题，如旅行商问题（TSP）和子集求和问题，我们将介绍近似算法和启发式搜索（如回溯法和分支限界法）作为求解无精确解难题的实用策略。 第二章：外存数据结构与大数据处理 在面对超出主存容量的庞大数据集时，传统内存结构面临挑战。本书将介绍B+树（B+ Tree）作为数据库索引和文件系统的标准结构，解析其如何通过优化磁盘I/O操作来加速大规模数据的检索。此外，也将触及一些分布式计算中的数据分区和排序技术的基本思想。 结论：算法思维的持续迭代 《算法艺术与数据结构精粹》力求为读者提供一套完整的、可迁移的计算思维工具箱。掌握这些精粹，不仅意味着能够写出高效的代码，更意味着能够在面对任何未曾谋面的复杂系统挑战时，能够系统地、科学地分解问题，并选择或设计出最优的解决方案。算法和数据结构是永恒的，它们是软件工程永不衰退的“内功心法”。

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