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出版者:清华大学出版社

作者:陈勤意 陈长念

出品人:

页数:337

译者:

出版时间:2001-8

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787900635334

丛书系列:

图书标签:

• XML
• ASP
• 网页设计
• 编程
• 开发
• Web开发
• 技术
• 计算机
• 教程
• 入门

《数据结构与算法：理论与实践》 图书简介 本著作深入剖析了计算机科学领域最为核心的两大基石——数据结构与算法。全书立足于严谨的数学理论基础，同时紧密结合实际应用场景，旨在为读者构建一个坚实且富有洞察力的理论框架，并提供高效、实用的编程实践指导。本书的定位不仅是高校计算机专业师生的参考教材，更是所有希望提升软件开发能力、优化程序性能的工程师的必备案头书。 本书内容组织遵循由浅入深、循序渐进的原则。我们首先从最基础的概念入手，详细讲解了数据的逻辑组织方式和物理存储结构，为后续复杂结构的学习打下坚实的基础。随后，章节逐一展开，对经典且关键的数据结构进行了详尽的阐述和分析。 第一部分：基础结构与线性组织 我们从最直观的结构开始。数组（Array）的内存模型、随机访问的效率分析，以及在不同编程语言中的具体实现细节被清晰地呈现。紧接着，我们深入探讨链表（Linked List），对比了单向链表、双向链表和循环链表的优劣。特别地，我们详细分析了链表在动态内存管理和高效插入/删除操作中的优势，并提供了在并发环境下的基础同步考虑。 队列（Queue）和栈（Stack）作为最常用的抽象数据类型，其遵循的 LIFO（后进先出）和 FIFO（先进先出）原则被通过多种底层实现方式进行了验证，包括使用数组实现（探讨溢出和动态扩容问题）以及使用链表实现（探讨其灵活性）。我们通过大量的实例，展示了它们在表达式求值、递归模拟和操作系统任务调度中的关键作用。 第二部分：非线性结构与高效组织 随着篇幅的推进，我们迈入非线性结构的世界。树（Tree）是本部分的核心。我们从基础的二叉树开始，细致讲解了遍历方法（前序、中序、后序，以及层序遍历），并严格推导了遍历算法的时间复杂度。随后，本书重点转向平衡搜索树。AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的平衡维护机制——旋转操作（左旋、右旋）和颜色调整规则——被分解为易于理解的步骤，并配有详尽的图示说明。我们不仅解释了为什么需要平衡，更重要的是，展示了如何通过这些机制保证 $O(log n)$ 的查找、插入和删除性能。 接着，本书详细介绍了堆（Heap）结构，包括最大堆和最小堆的构建过程。我们深入剖析了堆化（Heapify）操作的效率，并将其在优先队列（Priority Queue）的实现中的应用场景进行了全面的梳理。 第三部分：图论基础与高级应用 图（Graph）作为描述复杂关系网络的强大工具，占据了相当重要的篇幅。本书从图的基本术语（顶点、边、权重、路径）入手，清晰区分了有向图和无向图、稀疏图和稠密图的表示方法——邻接矩阵和邻接表，并对比了它们在空间和时间上的开销差异。 在图的搜索算法方面，我们详尽讲解了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理和应用，特别是它们在连通性检测、拓扑排序（Topological Sorting）中的应用。 图算法的高潮在于最短路径问题。Dijkstra 算法和Bellman-Ford 算法被详细对比，特别关注了 Bellman-Ford 算法处理负权边的能力以及如何利用它来检测负权环。对于所有顶点对的最短路径，Floyd-Warshall 算法的动态规划思想被层层剥开，清晰展示了矩阵乘法和路径松弛的迭代过程。此外，Prim 算法和 Kruskal 算法在构建最小生成树（MST）中的不同策略和贪心选择机制，也得到了深入的剖析。 第四部分：核心算法与效率分析 算法设计思想是本书的另一大支柱。我们系统地介绍了三大经典范式： 1. 分治法（Divide and Conquer）： 以经典的快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）为例，详细讲解了如何选择枢轴（Pivot）、划分（Partition）以及递归合并的艺术。我们还探讨了主定理（Master Theorem）在分析递归算法复杂度中的应用。 2. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这一难以掌握的范式，通过一系列精心挑选的实例得到阐释，包括背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法。重点在于如何识别最优子结构和重叠子问题，并构建出正确的状态转移方程。 3. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 我们通过霍夫曼编码（Huffman Coding）和区间调度问题，展示了局部最优选择如何导向全局最优解的条件和局限性。 此外，本书还专门辟章节讨论了搜索与回溯技术，特别是针对N皇后问题和迷宫寻路等经典 NP 问题的求解过程，强调了剪枝（Pruning）在优化指数级复杂度搜索空间中的重要性。 实践与展望 在理论讲解的间隙，我们穿插了大量基于 C++ 和 Java 的伪代码或真实代码实现示例，这些代码注重效率和清晰度，旨在帮助读者将抽象概念转化为可执行的程序。每章末尾都配有不同难度的练习题，旨在巩固知识点并激发批判性思维。 本书的最终目标是培养读者“算法思维”——即面对一个复杂问题时，能够迅速识别出可用的数据结构，选择最合适的算法范式，并准确预估其性能和资源消耗的能力。通过对数据结构和算法的深度学习，读者将获得解决未来任何复杂计算挑战的根本工具。

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