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出版者:?峰

作者:蔡明志

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040901

价格:NT$ 420

装帧:

isbn号码:9789864215980

丛书系列:

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• 資料結構
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• 演算法
• 數據結構
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数据结构与算法实战：C++与Python的深度解析 本书聚焦于数据结构和算法在现代软件开发中的核心应用，旨在为读者提供一套从理论基础到实际编程实现的全面指南。我们选择C++和Python作为主要的实现语言，覆盖了从经典结构到前沿优化算法的广泛主题。 第一部分：基础构建块——数据的组织与操作 本部分将数据结构的基础概念系统化，强调其在内存和时间复杂度上的内在权衡。 第一章：复杂度分析与基础回顾 渐进分析的严格性： 深入探讨大O、大Ω、Θ记号的数学定义及其在不同操作集上的应用。区分最好、最坏和平均情况下的复杂度。 递归的艺术： 详细解析主定理（Master Theorem）在求解递归关系式中的应用，并通过实例展示如何优化指数级递归（如朴素斐波那契序列）到多项式时间。 C++与Python的性能差异： 对比两种语言在处理基本循环、内存分配和对象创建时的底层差异，为后续的性能优化打下基础。 第二章：线性结构的高级应用 数组与动态数组（Vector/ArrayList）： 不仅仅是静态存储，重点分析动态数组在空间不足时进行内存重新分配（Reallocation）的机制及其对时间复杂度的影响。C++中的`std::vector`与Python列表（List）的内部实现对比。 栈（Stack）： 经典应用如函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀/前缀）。引入如何在有限空间内实现高效栈的讨论（如循环栈）。 队列（Queue）与双端队列（Deque）： 重点分析循环队列的边界条件处理，以及在并发场景下无锁队列（Lock-Free Queue）的基本概念引入。 第三章：链式数据结构的精深理解 单向、双向与循环链表： 深入探讨指针操作的细节，特别是在链表头部、尾部或中间节点进行插入和删除操作时的地址管理。C++中的智能指针（如`std::unique_ptr`）在链表管理中的应用，以避免内存泄漏。 多级与特殊链表： 介绍跳跃列表（Skip List）的概率性结构，作为平衡查找树的一种有效替代，并分析其常数因子优于平衡树的特性。 第二部分：非线性结构的深入探索 本部分转向处理具有复杂层级关系和连接关系的数据集合。 第四章：树结构：层次化数据的核心 二叉树遍历的统一框架： 统一讲解前序、中序、后序遍历的迭代实现（使用栈）和递归实现，并对比它们的栈空间开销。 二叉搜索树（BST）的性能瓶颈： 分析极端情况下BST退化为链表的场景，引出平衡化的必要性。 平衡搜索树的实战： AVL树： 详细讲解旋转操作（LL, RR, LR, RL）的数学原理和代码实现，确保树高始终保持对数级别。 红黑树（Red-Black Tree）： 重点阐述五个插入/删除后的颜色调整和旋转规则，对比其在实际应用中相对于AVL树的优势（更少的旋转次数）。（本章的C++实现将侧重于`std::map`和`std::set`的底层原理）。 第五章：堆结构与优先级队列 二叉堆的构建与维护： 详细剖析“上滤”（Heapify-Up）和“下滤”（Heapify-Down）操作，特别是如何高效地从无序数组构建一个最大堆或最小堆（$O(n)$时间）。 K路合并与Top K问题： 使用堆解决Top K频繁元素、查找第K大元素等经典问题，并分析其效率。 斐波那契堆（Fibonacci Heap）简介： 介绍其在实现Dijkstra和Prim算法时，如何通过摊还分析（Amortized Analysis）实现更快的级联削减（Cascading Cut）操作。 第六章：树的扩展与专业化 B树与B+树： 重点分析它们在磁盘I/O优化中的角色。B+树的内部节点不存储数据，只用于索引，以及其叶子节点形成的有序链表结构如何支持范围查询。这是数据库索引（如MySQL InnoDB）的核心。 Trie（前缀树）： 专注于字符串快速查找、自动补全和单词查找的应用。分析其空间效率与哈希表的权衡。 第三部分：连接世界——图论算法与应用 本部分将焦点放在复杂关系网络的研究上。 第七章：图的表示、遍历与连通性 图的存储： 深入对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在空间和时间上的优劣，特别是在稀疏图和稠密图中的表现。 广度优先搜索（BFS）： 理论讲解其在无权图中最短路径的确定性，并实现按层级遍历的逻辑。 深度优先搜索（DFS）： 重点讲解其在拓扑排序、查找强连通分量（SCC）中的应用。 第八章：最短路径算法的精选 Dijkstra算法的局限与优化： 使用优先队列（基于二叉堆）实现Dijkstra，分析其在包含负权边时的失败原因。 Bellman-Ford算法： 详细展示其通过迭代放松操作来检测负权环的机制。 Floyd-Warshall算法： 通过动态规划的思想，计算所有点对之间的最短路径，分析其$O(V^3)$的性能瓶颈，并探讨其在矩阵乘法加速上的潜力。 第九章：最小生成树（MST） Prim算法： 使用最小堆实现，着重于如何高效地“削减”和更新邻接边的权重。 Kruskal算法： 引入并深入讲解并查集（Disjoint Set Union, DSU）结构——路径压缩和按秩合并（Union by Rank）的优化技术，这是高效实现Kruskal算法的关键。 第四部分：高级主题与实用技术 本部分探讨数据结构在内存管理、并发和高级搜索中的作用。 第十章：哈希表与映射的深度优化 哈希函数的构建： 探讨通用哈希函数（如MurmurHash）的设计原则，以及如何减少冲突。 冲突解决策略： 对比链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）。重点分析开放寻址法中的“聚集”（Clustering）问题。 动态哈希表： 介绍C++中的`std::unordered_map`和Python中的字典（Dict）在负载因子达到阈值时的自动重哈希（Rehashing）过程。 第十一章：位操作与内存高效的数据结构 布隆过滤器（Bloom Filter）： 利用多个哈希函数实现对元素存在性的概率性检查，重点分析其误报率（False Positive Rate）的计算和权衡，适用于缓存和数据库去重。 位图（Bitmap）： 在内存受限场景下，如何使用单个比特位存储布尔信息（如整数集合的快速判断）。 第十二章：算法设计范式 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讨论何时贪心策略能够保证全局最优解（如活动选择问题）。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 强调DP的两大特性：最优子结构和重叠子问题。通过背包问题（0/1和完全背包）和最长公共子序列（LCS）的实例，演示自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的实现差异。 附录：性能调优与现代实践 内存局部性与缓存友好性： 解释为什么数据在内存中的连续存放对现代CPU性能至关重要，以及数组优于链表的原因之一。 STL/标准库的高效使用： 讲解标准模板库（C++）和标准集合（Python）中各种数据结构的内部实现细节，指导读者何时应避免“重新发明轮子”。

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说实话，我一开始对用Java来实现这些经典结构有些保留意见。毕竟，C++在性能和指针操作上似乎更“原生”地适合底层数据结构的操作，而Java那种面向对象的封装和垃圾回收机制，会不会让原本就复杂的结构变得更加“肥大”和不直观呢？然而，当我深入到链表和队列的章节后，我的顾虑基本消散了。作者似乎非常清楚读者的这种疑虑，他没有简单地把C语言的实现搬过来，而是充分利用了Java的特性，比如泛型（Generics）的使用，使得代码的通用性和可读性大大增强。特别是关于树结构的讲解，那种递归与迭代并用的处理方式，阐述得极为清晰。他会先用一个非常清晰的伪代码或者概念图帮你建立起对结构的理解，然后紧接着给出完整的Java实现，代码注释详略得当，既不会过于啰嗦到让人烦躁，也不会吝啬到让人摸不着头脑。读完这部分，我感觉自己对如何用Java优雅地处理内存和引用关系有了更深一层的认识，这比单纯背诵算法定义要值钱得多。

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总而言之，这本书带给我的不仅仅是关于数据结构和算法的知识，更是一种解决问题的思维定式。它教会我如何从效率和资源消耗的角度去审视每一个代码选择。阅读的过程，与其说是学习，不如说是与一位经验丰富的架构师进行了一场深入的“对谈”。书中的排版布局也值得称赞，代码块与理论说明的穿插处理得非常流畅，关键术语和算法步骤总能用粗体或斜体清晰地标记出来，极大地降低了阅读时的认知负荷。我尤其喜欢它在每个主题结束时会有一个“最佳实践”或“陷阱警示”的小节，这些小节往往是作者多年实践中总结出来的血泪教训，对于初学者避免走弯路非常有价值。这本书无疑会成为我工作台边的一本常备参考书，随时可以翻阅来巩固基础，或是快速回顾某个特定结构的底层逻辑。它成功地架起了理论学术与工程实践之间那道常常令人望而生畏的鸿沟。

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如果让我评价这本书的“缺憾”——尽管我非常喜欢它，但总得吹毛求疵一下的话——那就是对于一些前沿或非常冷门的图算法的覆盖面稍显保守。例如，在处理超大规模图数据时的分布式算法或者更深层次的近似算法，书中提及的相对较少，多半停留在经典算法（如Dijkstra、Floyd-Warshall）的单机实现层面。当然，考虑到篇幅限制，这或许是必须做出的取舍，毕竟要在一本书里讲透所有，不现实。但对于那些立志于从事大数据图计算或者需要处理海量节点关系的研究人员来说，可能需要配合其他更专业的资料来补充。不过，对于绝大多数软件工程师的日常工作，比如构建高效的缓存结构、设计可靠的数据库索引、优化编译器的数据处理流程，这本书提供的基石是无可挑剔的。它提供的基础扎实到可以让你自信地去挑战那些更复杂的课题，而不会因为底层知识的薄弱而感到心虚。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调搭配着醒目的标题字体，立刻让人联想到编程世界里那些严谨而又充满奥秘的结构。我拿到手的时候，首先被它那种厚重感所打动，感觉里面塞满了真材实料，而不是那种轻飘飘的入门读物。书页的纸张质量也相当不错，摸起来很舒服，长时间阅读也不会觉得眼睛很累，这对于我们这种需要对着代码和理论看很久的人来说，简直是福音。不过，我刚翻开目录的时候，心里咯噔了一下，那些密密麻麻的算法和数据结构名称，比如红黑树、B+树、图的遍历策略，瞬间让我回想起大学里那些挑灯夜战的日子。这本书显然是面向有一定基础的读者的，它没有花大篇幅去解释“什么是变量”或者“什么是循环”，而是直接切入了核心。我尤其欣赏它在章节过渡时使用的那些小小的“思考题”，它们不是简单的练习，更像是引导你深入思考当前数据结构在实际应用场景中可能遇到的瓶颈，这种设计非常巧妙，让人忍不住想停下来，合上书本，在脑海里快速模拟一遍代码的执行流程，看看自己是否真的吃透了。

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这本书的讲解风格，说白了，带着一股子“理工男”的执着和精准，但又不失温度。它不像某些教科书那样，把知识点堆砌在一起，让人感到枯燥乏味。相反，它总能找到一个非常贴切的现实生活中的例子来类比那些抽象的概念。比如，当它解释堆（Heap）的底层维护机制时，它居然联系到了超市收银台的优先叫号系统，一下子就把原本晦涩的“最大堆/最小堆”的概念具象化了。这种联系方式，对于我这种需要通过具象思维来理解抽象逻辑的人来说，简直是醍醐灌顶。而且，书中对每种数据结构的性能分析也极其到位，它不光给出了时间复杂度和空间复杂度的大O表示法，还会细致地分析在Java虚拟机（JVM）的特定环境下，某些操作的实际开销可能在哪里被放大。这种对实现细节的关注，体现了作者深厚的工程经验，让我觉得手里捧着的不是一本理论书，而是一份实战手册。

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