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出版者:捷太

作者:芮炯中

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20030901

价格:NT$ 420

装帧:

isbn号码:9789578858350

丛书系列:

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编程启蒙与数据结构：《C++数据结构与算法基础》 本书聚焦于计算机科学的核心基石——数据结构与算法。 我们的目标是为初学者和希望巩固基础的开发者，构建一个坚实而系统的知识体系。全书摒弃了晦涩难懂的理论堆砌，转而采用大量贴近实际的应用场景和清晰易懂的图示，让复杂的概念变得触手可及。 本书首先从最基本的编程概念入手，假定读者对任何特定编程语言（如C++、Java或Python）有初步了解，但对如何高效地组织和处理数据感到迷茫。因此，我们选择C++作为实现载体，因为它能够直接体现内存分配和指针操作的底层机制，这对理解数据结构至关重要。 第一部分：基础构建——数据与内存的对话 本部分着重于为后续复杂的结构打下必要的理论和实践基础。 1. 编程语言的底层透视（C++特写）： 我们不只是讲解语法，而是深入剖析C++的内存模型，包括栈（Stack）与堆（Heap）的运作方式。理解变量在内存中的生命周期和存储区域，是掌握动态数据结构的先决条件。我们详细讲解了指针和引用的本质区别与联系，并通过实例展示如何安全地进行内存管理，避免常见的内存泄漏和野指针问题。 2. 效率的衡量标准：时间与空间复杂度分析（大O符号的艺术）： 算法的优劣不在于代码行数，而在于其运行效率。本章系统介绍了渐进记号（O, $Omega$, $Theta$），重点讲解如何对常见操作（如查找、插入、删除）进行最坏、最好和平均情况分析。通过对比不同算法在数据量n趋于无穷大时的性能曲线，读者将能建立起对“好”算法的直观认识。 3. 基础数据结构的回顾与深化： 数组和链表是所有复杂结构的原型。我们不仅复习了静态数组的局限性，更深入探讨了单向链表、双向链表和循环链表的实现细节。重点在于节点操作的数学逻辑：如何在O(1)时间内完成插入和删除，以及在O(n)时间内进行有效遍历。我们还引入了混合存储结构的概念，探讨如何利用内存局部性原理优化数组的性能。 第二部分：核心数据结构的实现与应用 这是本书的核心，详细介绍了解决信息组织和检索问题的经典方法。 4. 堆栈（Stack）与队列（Queue）：后进先出与先进先出的哲学： 堆栈和队列是抽象数据类型（ADT）的典范。我们分别实现了基于数组和链表的两种结构。对于堆栈，我们侧重于表达式求值（中缀转后缀/前缀）和函数调用的递归机制的模拟。对于队列，则深入讲解了循环队列如何优化数组的空间利用率，并将其应用于广度优先搜索（BFS）的预备知识。 5. 树结构：层次化信息的优雅组织： 树是处理层级关系和快速查找的利器。 二叉树基础： 详细讲解了前序、中序和后序遍历的递归与非递归实现，并展示了如何通过中序和前序序列唯一确定一棵树。 二叉搜索树（BST）： 阐述了其查找、插入和删除操作的时间复杂度与树的“形态”直接相关。为解决BST可能退化成链表的问题，我们引入了平衡二叉树的概念，如AVL树和红黑树的旋转操作（左旋、右旋、双旋）的几何原理。 堆（Heap）结构： 重点讲解最大堆与最小堆的构建（Heapify过程）及其在优先队列中的应用，以及如何高效地实现堆排序。 6. 哈希表（Hash Table）：近乎完美的查找性能： 哈希表是现代软件系统中不可或缺的组件。本书细致地讲解了哈希函数的设计原则（均匀性、计算效率），以及如何处理冲突。我们深入对比了链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）的优缺点，特别分析了二次探测和双重哈希在减少聚集现象中的作用。我们还讨论了装载因子（Load Factor）对性能的决定性影响。 第三部分：高效排序与图论的初步探索 本部分着重于算法设计范式和处理复杂关系网络。 7. 排序算法的性能对决： 我们不仅实现了经典的比较排序算法（冒泡、选择、插入），更侧重于分析归并排序和快速排序的分治策略。快速排序中，基准元（Pivot）的选择对平均性能的影响被特别强调。此外，我们还介绍了计数排序、桶排序和基数排序这类非比较排序，展示了它们在特定数据范围内的惊人速度。 8. 图结构：网络与连接的建模： 图论是解决现实世界复杂连接问题的强大工具。 图的表示： 详细对比了邻接矩阵和邻接表在存储效率和操作效率上的权衡。 图的遍历： 深度剖析了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的实现及其在迷宫求解、连通分量查找中的实际用途。 最短路径问题： 介绍了Dijkstra算法的贪心策略，以及在处理负权边时如何运用Bellman-Ford算法。 读者画像与学习目标 本书适合以下读者： 1. 计算机专业学生： 作为数据结构与算法课程的实践教材，提供坚实的理论基础和可运行的代码实现。 2. 软件工程师（初/中级）： 希望深入理解现有框架（如STL容器）的内部工作原理，从而写出更高性能代码的开发者。 3. 面试准备者： 系统梳理高频考点，掌握解决经典算法题的通用思维模式。 通过本书的学习，读者将能够：准确评估代码的性能瓶颈；根据具体需求选择或设计最合适的数据结构；并具备使用分治、贪心、动态规划等核心算法思想解决复杂问题的能力。本书旨在培养的不是“代码工人”，而是能够从结构和效率角度思考问题的“系统架构师”。

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这本看起来是本介绍如何学习某个特定技能或工具的书，从书名上推测，也许是关于学习某个软件或者某种方法论的。我得说，我刚拿到手的时候，内心是有点忐忑的，毕竟现在市面上这类“学习指南”汗牛充栋，很多都是图解多于实质内容，或者理论讲得天花乱坠，操作起来却晦涩难懂。我尤其关注的是，作者是如何组织教学内容的，是循序渐进地打基础，还是直接切入高阶技巧？对于一个零基础的初学者来说，最怕的就是开篇就抛出一堆术语，让人望而却步。我希望这本书能像一个耐心的私人导师，不仅告诉我“做什么”，更要解释“为什么这样做”，这样才能真正把知识内化，形成自己的方法论。如果它能通过大量的实例和可操作的步骤，将那些看似复杂的概念拆解成一个个可以轻松拿下的模块，那无疑是极具价值的。我期待它能有一个清晰的目录结构，让我随时可以查阅到我需要的特定知识点，而不是每次都得从头翻到尾，这对于已经有一定基础的进阶学习者来说非常重要。

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拿到这本所谓的“学习秘籍”后，我的第一印象是它的装帧设计。坦白讲，封面设计得相当朴素，甚至有点让人提不起兴趣，完全不像那些市场上那些花里胡哨的畅销书。但这反而给了我一丝安慰，或许，作者是把所有的精力都放在了内容的打磨上，而不是外表的包装。我迫不及待地翻阅了其中的几个章节，发现它的语言风格非常直接、坦诚，没有太多空洞的文学修饰，直奔主题。这一点我很欣赏。我最看重的是作者在处理“常见错误”和“疑难解答”部分时的深度。很多教学书籍在这块处理得非常敷衍，无非就是列出几条简单的注意事项。但我更希望看到的是，作者能结合自己多年实践中遇到的“坑”，细致剖析这些错误背后的逻辑，并提供至少两种以上的解决思路。如果这本书能像一位经验丰富的前辈在耳边指导，把我可能走的路上的绊脚石都提前指出来，那这本书的价值就远远超过了其定价。我尤其希望看到一些作者独创的“小窍门”或者“效率加速器”，这些往往是标准教程里学不到的精髓。

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从一个已经尝试过好几种学习方法的人的角度来看，这本书最大的挑战在于如何平衡广度和深度。如果它只是浮光掠影地介绍了很多概念，那它和网络上那些免费的入门文章区别不大，很快就会被遗忘。我希望它能在一个核心领域深挖下去，比如，如果它是关于某个软件的学习，我希望它能深入讲解那些底层的工作原理，而不是停留在表面的功能调用上。我特别关注它在案例分析上的选取。那些案例是否贴近我们日常工作或学习中真实会遇到的场景？如果案例过于理想化或者脱离实际，那么无论理论多么精妙，读起来都会觉得索然无味，甚至产生一种“学非所用”的挫败感。我期待它能提供一系列难度递增的练习项目，让读者能够“带着问题去学习”，通过实际操作来检验自己对前一章节内容的掌握程度。如果能有一个配套的资源链接，比如代码库或者素材文件，那就更完美了，毕竟动手才是检验学习成果的唯一标准。

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说实话，我对任何声称能“快速掌握”某项技能的书都持保留态度。真正的学习是一个厚积薄发的过程，没有捷径可言。因此，我更看重这本书的“后续价值”和“工具书属性”。当我把这本书读完一遍之后，我希望它不会被束之高阁，而是能成为我案头必备的参考手册。这意味着，书中的知识点索引必须做得非常清晰和准确，当我遇到一个具体问题时，能够迅速定位到相关的讲解页面。此外，如果作者能在结尾处，提供一份“进阶阅读书单”或者“前沿趋势展望”，那就太棒了。这表明作者不仅仅是在传授现有的知识，更是在培养读者自我学习和跟踪行业发展的能力。一本真正优秀的学习指南，不仅教会你如何“使用”工具，更重要的是，教会你如何“思考”工具背后的逻辑，并激励你去探索更深层次的知识海洋。这本书如果能做到这一点，那它就超越了一般的教程范畴，成为了一位真正的良师益友。

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这本书的排版和阅读体验也直接影响了我的学习效率。我发现有些技术类书籍为了塞进更多的内容，往往采用极小的字体和密集的段落，读起来眼睛非常吃力，学习的热情也会被消磨殆尽。我希望这本书在视觉上是友好的，留白恰到好处，关键的概念和术语有明确的强调，比如使用粗体、斜体或者专门的标注框。更重要的是，我希望作者能够以一种“启发式”的方式来引导阅读，而不是“填鸭式”的灌输。比如，在介绍一个新概念时，能否先抛出一个引发思考的问题，让读者带着好奇心进入下一段的讲解？这种互动感对于长时间的深度阅读至关重要。如果书中能巧妙地穿插一些历史沿革或者行业发展趋势的简短介绍，将这个学习对象置于一个更宏大的背景下考察，能帮助我更好地理解其重要性和发展方向，从而保持长期学习的动力。

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