程序员大本营3.0--《网络开发》 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:万方数据电子出版社

作者:《程序员》杂志社

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-09-01

价格:38.0

装帧:

isbn号码:9787900123800

丛书系列:

图书标签:

• 网络开发
• 前端
• 后端
• Web开发
• 编程
• JavaScript
• Node
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• CSS
• RESTful API

深入探索数据结构与算法的奥秘：构建高效能系统的基石 本书旨在为那些渴望精通计算机科学核心理论，并将其应用于解决复杂工程问题的读者提供一份详尽而实用的指南。我们不关注网络协议的细枝末节，也不涉及前端框架的迭代演进，而是将目光聚焦于软件工程的永恒基石——数据结构与算法。 在这个快速迭代的数字时代，表面的技术栈更迭不休，但真正决定软件系统性能、可维护性和扩展性的，永远是底层的数据组织方式和解决问题的逻辑效率。本书将带领你穿越抽象的理论迷雾，直抵算法设计的核心思想，并通过大量精心设计的实例，让你领略如何将理论转化为高效的实践代码。 第一部分：数据结构——信息的组织艺术 高效的程序，首先源于对数据清晰、合理的组织。本部分将系统地剖析各类基本及高级数据结构的内在机制、时间与空间复杂度分析，以及它们在不同场景下的适用性。 1. 数组与链表：基础的延伸与权衡 我们将从最基础的数组（Array）出发，深入探讨其内存布局的连续性带来的优势与限制。随后，转向链表（Linked List）家族，详细比较单向链表、双向链表和循环链表的实现细节，着重分析它们在插入和删除操作上的灵活性，以及随机访问上的代价。本书还将探讨静态数组与动态数组（如向量/ArrayList）背后的内存管理机制。 2. 栈与队列：操作的约束与调度 栈（Stack）和队列（Queue）是遵循特定访问规则的抽象数据类型。我们将通过实际应用场景，如函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀）、广度优先搜索（BFS）中的任务调度等，来阐明“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）原则在程序流程控制中的关键作用。我们还将介绍双端队列（Deque）的多功能性。 3. 树结构：分层与高效查找的典范 树（Tree）是处理层级关系数据的核心工具。本部分将详述树的遍历方法（前序、中序、后序），并重点剖析二叉树（Binary Tree）的变体。特别关注二叉搜索树（BST）的构建与查找效率。 4. 平衡搜索树：应对动态变化的性能保障 当数据频繁变化时，基础的BST性能会急剧下降。因此，本书将深入讲解AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的自平衡机制。我们将详细拆解旋转操作（左旋、右旋）的几何原理，以及插入和删除操作如何通过颜色或键值调整来保证树的高度始终保持在$O(log n)$，这是现代标准库中实现Set和Map的关键。 5. 堆结构：优先级的实现与调度 堆（Heap）是实现优先队列（Priority Queue）的最佳结构。我们将详细介绍最大堆和最小堆的结构特性，重点剖析堆化（Heapify）过程的线性时间复杂度优势，以及它如何被应用于堆排序和图算法（如Dijkstra算法）中。 6. 哈希表：接近$O(1)$的寻址艺术 哈希表（Hash Table）是查找效率的巅峰代表。本书将深入探讨散列函数的设计原则、冲突解决策略（链地址法、开放寻址法：线性探测、二次探测、双重散列），以及负载因子（Load Factor）对性能的决定性影响。理解哈希表的内部工作原理，是编写高性能缓存和索引系统的基础。 7. 图论基础：复杂关系的建模 图（Graph）用于描述实体间的复杂关系网络。我们将定义图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），并为后续算法部分打下坚实的基础。 第二部分：算法设计——解决问题的智慧 本部分将超越数据结构的静态存储，转向动态的、解决特定问题的逻辑流程——算法。我们将系统地介绍解决问题的范式，并探讨其在性能上的精妙平衡。 1. 搜索与遍历：在空间中定位 我们将细致对比深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用场景。DFS在路径查找和回溯问题中的应用，以及BFS在寻找最短路径（无权图）中的必然优势。 2. 排序算法：效率的较量 排序是算法的“试金石”。本书将全面回顾和分析各类排序算法的内在机制和性能特点： $O(n^2)$ 级别： 冒泡、选择、插入排序——理解基础操作的局限性。 $O(n log n)$ 级别： 归并排序（Merge Sort）——利用分治思想的稳定性保证；快速排序（Quick Sort）——剖析枢轴选择（Pivot Selection）对平均和最坏情况的影响。 线性时间排序： 计数排序、基数排序——探讨它们在特定数据范围内的效率优势。 3. 递归与分治法：化繁为简的哲学 分治法（Divide and Conquer）是许多高效算法（如快速排序、合并排序）的核心思想。我们将探讨递归的本质、尾递归优化，以及如何通过分析递归树来确定算法复杂度。 4. 贪心算法：局部最优的累积 贪心策略（Greedy Algorithm）关注每一步做出当前看起来最好的选择。我们将通过活动选择问题、最小生成树的某些变种（如Prim的早期步骤）来展示贪心策略的适用边界及其陷阱。 5. 动态规划：优化重复计算的艺术 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们将从最基础的斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack），逐步深入到最长公共子序列、矩阵链乘法等经典问题。重点在于理解状态转移方程的构建和自底向上（Bottom-Up）与自顶向下带记忆化（Top-Down with Memoization）两种实现方式的权衡。 6. 图算法的深度应用 基于前面对图结构的掌握，本部分将着重讲解核心的图搜索和路径查找算法： 最短路径问题： Dijkstra算法（单源最短路径的效率优化）和Bellman-Ford算法（处理负权边的能力）。 最小生成树（MST）： Prim算法和Kruskal算法的实现细节与效率比较。 拓扑排序（Topological Sort）： 在有向无环图（DAG）中的应用，如任务依赖调度。 7. 复杂度理论与渐进分析 贯穿全书的核心，是对“快”的量化。我们将严格使用大O记法（$O$）、大Omega记法（$Omega$）和小o记法（$o$）来分析和对比不同算法的性能。理解时间复杂度和空间复杂度之间的权衡，是进行工程决策的关键。 本书的最终目标是培养读者一种扎实的“算法思维”，使你能够在面对任何计算难题时，都能迅速识别出最合适的数据结构进行建模，并选择最高效的算法范式进行求解，而非仅仅停留在对特定库函数的调用层面。

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