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出版者:上海科学技术文献出版社

作者:徐方勤

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:1998-8-1

价格:20.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787543912731

丛书系列:

图书标签:

• 计算机软件
• 实用软件
• 高等教育
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• 计算机基础

好的，这是一本名为《现代数据结构与算法解析》的图书简介，完全不涉及您提供的《计算机实用软件学习辅导/高等教育自学考试辅导丛书》的内容： --- 现代数据结构与算法解析 拥抱复杂性：从基础到前沿的算法思维构建 《现代数据结构与算法解析》 是一部为深度学习者、软件工程师和计算机科学专业学生量身打造的权威著作。本书旨在超越教科书上对数据结构和算法的传统、静态描述，以一种动态的、以问题驱动的方式，深入剖析当代计算领域中至关重要的核心理论与实用技术。 在信息爆炸的时代，算法不再仅仅是考试的考点，它们是驱动搜索引擎、优化机器学习模型、保障大规模系统性能的“隐形引擎”。本书的核心目标是培养读者构建和评估复杂算法系统的能力，使他们能够自信地驾驭从基础链表到前沿图神经网络的整个知识图谱。 第一部分：基石的再定义——深度理解经典结构 本部分着重于对经典数据结构进行深入的、面向实际应用的重构。我们不满足于仅仅讲解“如何实现”，更关注“为何选择”以及“在何种场景下性能最优”。 第 1 章：内存布局与高效访问 本章从计算机体系结构的角度审视数据结构。详细探讨了缓存一致性（Cache Coherence）、局部性原理（Locality of Reference）在数组、链表和树结构中的实际影响。我们将分析不同内存分配策略对性能的量化影响，例如，如何通过结构体填充（Structure Padding）和内存池（Memory Pooling）技术来优化访问速度。 第 2 章：树结构的演进与平衡艺术 超越基础的二叉树，本章深入剖析了面向大规模数据处理的平衡机制。重点讲解了红黑树（Red-Black Trees）的严格旋转与重着色规则，并将其与AVL 树、B 树及其在磁盘I/O受限环境下的应用（如数据库索引）进行对比。此外，我们首次引入了B+ 树的结构化优化，解释了其如何成为现代关系型数据库的支柱。 第 3 章：哈希的极限与冲突解决 哈希函数是实现 $O(1)$ 复杂度的关键，但其性能高度依赖于冲突处理。本章不仅涵盖链式法和开放寻址法，更专注于一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统（如负载均衡和缓存分布）中的应用，并探讨了Cuckoo Hashing和Perfect Hashing在特定场景下的性能优势和实现难度。 第二部分：算法范式的精进——从迭代到并行 本部分聚焦于核心算法设计范式，并强调了在多核和分布式环境下，这些范式如何被重新诠释和扩展。 第 4 章：动态规划的深度解析与状态压缩 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章通过复杂的实例（如旅行商问题、背包问题变体），详细拆解自底向上和自顶向下（带备忘录）的实现路径。关键在于探讨状态空间优化，包括如何通过滚动数组或状态压缩（如使用位掩码）将空间复杂度从指数级降至多项式级。 第 5 章：贪心策略的有效性验证与局限 贪心算法的简洁性令人着迷，但其正确性证明往往是最困难的部分。本章着重于讲解交换论证（Exchange Argument）和裁剪论证（Cut-and-Paste Argument），用以严格证明一个贪心选择的局部最优性是否能导向全局最优解。同时，我们将分析其适用边界，避免“伪贪心”陷阱。 第 6 章：图论的现代应用——流、连通性与最短路径 图算法是现代网络分析和优化问题的核心。本章不仅复习了 Dijkstra 和 Floyd-Warshall 算法，更深入探讨了最大流-最小割定理及其在资源分配问题中的应用。重点章节将解析 Push-Relabel 算法，展示其在处理大型稀疏网络时相对于 Edmonds-Karp 算法的性能飞跃。 第三部分：前沿交叉——面向大规模计算的算法设计 本部分将视野拓展到现代计算的尖端领域，探讨数据结构和算法如何在机器学习、并行计算和高级网络中发挥决定性作用。 第 7 章：近似算法与NP难问题的实用策略 面对计算上不可解的问题，我们转向近似算法。本章详细介绍近似比（Approximation Ratio）的概念，并专注于随机化算法（如Las Vegas和Monte Carlo算法）在求近似解中的角色。我们将剖析线性规划松弛（LP Relaxation）在近似算法设计中的强大应用。 第 8 章：几何算法与空间数据结构 在处理地理信息系统（GIS）、计算机图形学和机器人路径规划时，高效的几何数据结构至关重要。本章详解 K-D 树和四叉树/八叉树（Quadtrees/Octrees）的构建与维护，重点分析它们在最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）中的效率提升，并讨论维度灾难（Curse of Dimensionality）如何影响这些结构。 第 9 章：数据流算法与流式处理 在物联网（IoT）和实时监控场景中，数据无法全部存储。本章介绍处理数据流的特有算法，如 Count-Min Sketch 用于高精度频率估计，以及 Bloom Filters 用于快速成员判定。我们将阐述在内存受限的情况下，如何以极小的错误率维护对海量流数据的洞察。 第 10 章：图嵌入与深度学习中的结构化数据处理 这是本书的前沿收官章。随着深度学习的兴起，如何将图结构数据输入到神经网络成为关键挑战。本章将介绍Graph Neural Networks (GNNs) 的基础原理，重点解释 Graph Convolutional Networks (GCNs) 如何通过邻域聚合来学习节点表示，以及这些表示如何用于链接预测和节点分类任务。 总结与实践导向 《现代数据结构与算法解析》强调理论与实践的紧密结合。每章后的“深度思考题”都要求读者不仅要写出代码，更要进行渐进时间复杂度和空间复杂度的严格分析，并附带实际性能基准测试。本书的代码实现将采用现代 C++ 风格，并提供 Python 语言的高级抽象实现，确保读者能够将所学知识直接迁移到实际的工业级项目中。 --- 本书适合对象： 希望深入理解算法底层工作原理的软件架构师。 致力于提高代码效率和解决复杂系统瓶颈的高级开发人员。 系统性复习和深化计算机科学理论基础的研究生及高年级本科生。 准备迎接高难度技术面试的求职者，特别是针对系统设计和性能优化的环节。

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这本书的装帧设计很有现代感，封面色彩搭配得恰到好处，既不失学术的严谨性，又带有一丝亲和力，让人在众多教辅材料中一眼就能被吸引。拿到书时，首先感受到的是纸张的质感，摸上去很光滑，印刷清晰度极高，字里行间都没有出现模糊或者重影的情况，这对于长时间阅读学习来说，是非常重要的体验。内页的排版布局也做得非常用心，知识点被模块化地清晰呈现，图表和文字的穿插安排得当，有效地减轻了视觉疲劳。尤其是那些复杂的概念，作者很巧妙地使用了对比色和加粗字体来突出重点，使得初学者也能迅速抓住核心要义。书本的开本适中，方便携带，无论是放在书包里通勤路上看，还是放在书桌上系统复习，都觉得很顺手。整体来看，这本书在物理层面上就为高质量的学习体验打下了坚实的基础，看得出出版社在制作过程中投入了大量的精力和心思，绝不是那种粗制滥造、敷衍了事的教辅读物，光是这份对阅读体验的尊重，就值得点赞。

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这本书的习题设计，简直是本次学习体验中的最大亮点，也是最能体现其“辅导”价值的部分。它远超出了简单的“选择填空”模式，而是采用了多维度、多层次的考核方式。基础练习部分，重在对基本概念的回顾和肌肉记忆的培养；进阶应用部分，则要求读者进行综合性的分析和设计，很多题目都需要跳出书本知识的框架进行创新性思考。我尤其欣赏它对“开放式问题”的处理。对于那些没有标准答案的论述题，书中提供了非常详尽的评分标准和参考思路导图，这教会了我如何构建一个逻辑严谨、论据充分的回答框架，而不仅仅是背诵预设的答案。这种训练，对于备考那种考察实际分析能力的考试来说，具有里程碑式的意义。每做完一套习题，都有一种酣畅淋漓的成就感，因为你知道自己提升的不仅仅是知识点，更是解决复杂问题的能力。

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从整体的学习支持系统来看，这本书的附加价值体现得淋漓尽致。我注意到随书附带的在线资源链接是最新且有效的，这在很多旧版教辅中是无法保证的。这些在线资源不仅仅是电子版或者课后答案，它似乎构建了一个辅助学习的生态圈。比如，它提供了一些关键软件模块的源码片段和调试环境配置指南，这对于那些希望将理论与动手实践紧密结合的学习者来说，是至关重要的补充。而且，在章节末尾提供的“延伸阅读推荐”，指向的都是业界前沿的论文或博客，这使得这本书的学习过程真正实现了“授人以渔”，引导读者建立起持续学习和自我更新的机制。它没有把学习止步于“掌握当前考试内容”，而是着眼于未来职业发展，这种前瞻性的设计，让这本书的价值远远超越了一本普通的考试用书，更像是一份面向未来的学习路线图。

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我个人觉得，这本书在内容逻辑构建上的功力深厚得令人称奇。它不像有些教材那样，上来就抛出一堆晦涩难懂的理论，而是采用了循序渐进的教学方法。第一章像是为小白搭建了一个坚固的地基，用最通俗易懂的语言解释了软件运作的基础原理，完全没有故作高深的术语堆砌。随着章节的深入，难度是稳步提升的，但每提升一个层次，作者都会用一个非常贴合实际工作场景的案例来做支撑和巩固，这种“理论—案例—实践”的循环结构，让知识点不再是孤立的符号，而是鲜活可操作的技能。尤其是对那些跨学科知识点的融合处理，简直是教科书级别的示范。比如在讨论某项高级功能时，作者会毫不费力地将算法的效率与实际的用户体验挂钩，这种宏观与微观兼顾的视野，极大地拓宽了我的思维边界。读完后，感觉自己对整个软件领域的理解都有了一个质的飞跃，不再满足于会用某个功能，而是开始思考“为什么会这样设计”。

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坦率地说，我是一个对枯燥理论非常头疼的人，但这本书成功地“治愈”了我的一部分拖延症。它的语言风格非常接地气，用词选择既不失专业性，又充满了生活化的幽默感。很多关键概念的解释，都像是有一位经验丰富、脾气超好的前辈在耳边耐心指导，而不是冷冰冰的机器在下达指令。比如在解释“错误处理机制”时，作者竟然用了“就像是给程序买了一份周全的保险”来比喻，一下子就让人明白了其重要性和作用。更重要的是，书中穿插的那些“避坑指南”和“高手秘籍”，简直是无价之宝。这些往往是普通教材中不会涉及，但却是实际工作中最容易踩的雷区。通过这些小贴士，我成功避免了许多可能浪费我数小时调试的错误，这种“少走弯路”的价值，对于自学者来说是无法用金钱衡量的。这本书的作者显然不只是一个知识的传授者，更像是一个经验丰富的实践者和倾听者。

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