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出版者:上海大学出版社

作者:杜轩华

出品人:

页数:477

译者:

出版时间:2005-1

价格:41.00元

装帧:

isbn号码:9787810587822

丛书系列:

图书标签:

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《数据结构与算法解析》 深度剖析，高效之道——解锁算法世界的奥秘 在瞬息万变的数字时代，理解数据如何组织、存储以及如何通过高效算法进行处理，是每一个渴望深入探究计算机科学核心的开发者、研究者以及求知者的必备技能。本书《数据结构与算法解析》并非一本通览性的技术手册，它专注于揭示那些构建高效、优雅、可扩展软件系统的基石——数据结构与算法。我们将一同踏上这场严谨而富有启发性的探索之旅，从最基础的概念出发，逐步深入到各种经典和现代的数据结构及其背后的算法设计思想。 数据结构的精髓：逻辑与实现的桥梁 本书首先将系统性地介绍线性数据结构，包括但不限于： 数组 (Array)：深入分析其内存布局、随机访问的优势与劣势，以及动态数组在实际应用中的实现策略。我们将探讨数组在排序、查找等基础算法中的应用，理解其作为基础构建块的重要性。 链表 (Linked List)：从单向链表到双向链表，再到循环链表，我们将细致讲解节点的概念、指针的运用，以及在插入、删除、遍历等操作中的性能特点。本书将特别关注链表在实现其他更复杂数据结构（如栈、队列）时的作用。 栈 (Stack)：通过数组和链表两种方式的实现，深入理解“后进先出”(LIFO) 的原则，并剖析其在函数调用、表达式求值、括号匹配等场景下的优雅应用。 队列 (Queue)：同样从两种实现方式入手，阐述“先进先出”(FIFO) 的概念，并重点介绍其在广度优先搜索(BFS)、任务调度、消息队列等领域的实际价值。 在掌握了线性结构后，我们将跃入非线性数据结构的广阔天地： 树 (Tree)：这是一个核心章节。我们将从最基本的树的概念（根节点、父节点、子节点、叶子节点）开始，然后深入探讨各种重要的树结构： 二叉树 (Binary Tree)：包括满二叉树、完全二叉树的概念。我们将重点讲解二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST)，分析其查找、插入、删除操作的时间复杂度，并详细阐述平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）如何通过旋转等机制解决BST的退化问题，从而保证对数级的时间效率。 堆 (Heap)：无论是最大堆还是最小堆，我们将详细解析其“堆有序”的性质，以及在构建优先队列、堆排序中的关键作用。 B树与B+树 (B-Tree & B+ Tree)：特别关注它们在数据库和文件系统中的应用，解析其多路查找、磁盘 I/O 优化的设计理念，理解它们如何高效处理大量数据。 图 (Graph)：我们将从图的基本概念（顶点、边、有向图、无向图、权重）出发，深入讲解图的存储方式（邻接矩阵、邻接表），并详细解析一系列核心图算法： 图的遍历 (Graph Traversal)：深度优先搜索 (DFS) 与广度优先搜索 (BFS) 的原理、实现及其应用（如连通性判断、拓扑排序）。 最短路径算法 (Shortest Path Algorithms)：Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法，以及 Floyd-Warshall 算法，我们将分析它们的适用场景、工作原理以及时间复杂度。 最小生成树算法 (Minimum Spanning Tree Algorithms)：Prim 算法与 Kruskal 算法，理解它们如何构建代价最小的连接所有顶点的边集。 此外，本书还会涵盖一些散列表 (Hash Table)相关的知识： 哈希函数 (Hash Function)：探讨如何设计一个好的哈希函数，以及不同的冲突解决方法（开放寻址法、链地址法）。我们将分析哈希表在快速查找、去重等场景下的强大能力，以及其平均常数时间复杂度的由来。 算法的艺术：设计、分析与优化 数据结构是骨骼，算法则是灵魂。本书在介绍数据结构的同时，必然伴随着对其相关算法的深度剖析： 算法设计范式 (Algorithm Design Paradigms)：我们将系统学习几种重要的算法设计思想： 分治法 (Divide and Conquer)：如归并排序 (Merge Sort)、快速排序 (Quick Sort) 的原理与实现。 贪心算法 (Greedy Algorithms)：理解其“局部最优解”推导“全局最优解”的策略，并应用于活动选择、霍夫曼编码等问题。 动态规划 (Dynamic Programming)：这是本书一个重要的篇章。我们将深入讲解其“最优子结构”和“重叠子问题”的特性，通过实例（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列）演示如何构建状态转移方程，并从自顶向下（带备忘录）和自底向上（迭代）两种方式实现。 算法分析 (Algorithm Analysis)：本书强调理论与实践相结合，因此将详细讲解如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度。我们将重点介绍大O表示法 (Big O Notation)，并应用于对各种数据结构操作和算法的分析，帮助读者理解算法的效率瓶颈。 算法优化 (Algorithm Optimization)：通过对已有算法的深入理解，我们将探讨各种优化技巧，例如：如何通过选择合适的数据结构来提高算法性能；如何运用缓存、预计算等技术；如何识别算法中的冗余计算。 面向读者： 无论您是计算机科学专业的学生，希望打下坚实的基础；还是已经工作的开发者，渴望提升代码效率、解决复杂问题；亦或是对算法充满好奇心的自学者，《数据结构与算法解析》都将是您宝贵的参考。我们力求用清晰的语言、严谨的逻辑和丰富的实例，帮助您构建对数据结构与算法的深刻理解，从而在解决实际编程挑战时，能够游刃有余，事半功倍。 本书旨在提供一个深入、系统且实用的学习路径，帮助读者掌握构建高效、健壮软件系统的核心工具。

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**评价五：** 这本书的装帧设计是走极简主义路线的，纯黑的封面配上白色的极小字体标题，散发着一种内敛而沉稳的气质，让人感觉内容定是经过了千锤百炼。内容上，作者对某一特定领域（例如，某个复杂算法的优化过程）的剖析达到了近乎病态的精细程度，每一个参数调整、每一步逻辑分支都被详细地标注和解释，完全没有含糊带过。我记得有段关于资源调度的论述，作者画了一个极其复杂的流程图，然后用三页文字将其拆解，使得那个原本令人望而生畏的系统变得条分缕析，易于理解和调试。这本书的价值不在于快速教会你一项新技术，而在于帮你建立一套严谨、可复用的技术分析框架。它更像是需要你投入时间去“啃”的硬菜，但一旦消化吸收，其带来的内功提升是立竿见影且持久的。读完合上书本时，我感到的是一种充实的疲惫，那是深度思考后特有的满足感。

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**评价三：** 说实话，我原本对市面上同类技术书籍抱有很高的警惕心，因为很多都是东拼西凑、缺乏原创洞见的“快餐书”。然而，这本书完全颠覆了我的固有印象。它的观点是如此新颖、如此具有前瞻性，仿佛作者拥有一个能看透未来技术趋势的“水晶球”。特别是关于未来接口设计范式的探讨，那些提出的假设和论证逻辑，非常具有启发性，促使我开始反思自己日常工作中习以为常的编码习惯。书中的案例选取也十分精妙，它们不是那种人尽皆知的“Hello World”级别，而是真正反映了工业界高并发、高可靠性场景下的实际难题与解决方案。阅读过程中，我不得不频繁地停下来，拿起笔记本整理思绪，因为作者总是在不经意间抛出一个能够让你茅塞顿开的独特视角。这本书，更像是一本技术哲学的探讨录，而非简单的操作手册。

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**评价四：** 这份阅读历程充满了惊喜与挑战。作者的文笔带着一种独特的节奏感，时而如涓涓细流般娓娓道来，梳理基础概念；时而又像一阵疾风骤雨，用密集的论据和数据将你推向知识的前沿。我尤其欣赏作者在处理争议性技术路线时的中立和平衡态度。他没有偏袒任何一方，而是客观地列举了各种方案的优缺点，将选择权交还给读者，同时提供了评估标准。这本书的结构安排堪称教科书级别，章节间的过渡自然流畅，让人很难从中途停下。我发现自己不仅学到了“是什么”和“怎么做”，更重要的是理解了“为什么必须是这样”。这种由表及里的探索，极大地提升了我解决未知问题的能力。对于那些渴望成为技术领导者而非仅仅是执行者的读者来说，这本书无疑提供了绝佳的思维模型。

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**评价二：** 这份阅读体验是极其酣畅淋漓的，作者对复杂概念的拆解能力简直是登峰造极。我过去在理解某些底层网络协议时总是感到晦涩难懂，但翻开这本书后，那些原本像迷雾一样的知识点，一下子变得清晰可见。作者没有满足于表面的介绍，而是深入挖掘了技术背后的设计哲学和权衡取舍。举个例子，在讲解高性能计算模型时，他不仅展示了代码实现，更细腻地分析了不同模型在内存占用、并发处理效率上的细微差别，这种深度讨论对于进阶开发者来说，简直是如获至宝。更值得称赞的是，全书的术语解释都做到了精准且易懂，既保证了专业性，又照顾了不同背景读者的接受度。我甚至发现了一些我自以为已经掌握，但实际上理解并不透彻的细节，这本书像一面镜子，照出了我知识体系中的盲区。

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**评价一：** 这本书的封面设计和排版简直是一场视觉盛宴，色彩搭配大胆又不失专业感，让人一上手就忍不住想翻开细读。装帧质量也相当扎实，即便是经常翻阅，也不会担心出现散页或者磨损。内容上，作者的叙事方式极为生动，仿佛不是在讲述枯燥的技术原理，而是在讲述一个精彩的探险故事。特别是他对前端框架演进历程的梳理，逻辑清晰，层层递进，即使是初学者也能迅速把握核心脉络。书中穿插的那些行业大牛的访谈摘录，更是让人受益匪浅，拓宽了视野。我特别喜欢其中关于“构建高效开发流程”那一章的论述，它没有停留在理论层面，而是给出了大量可实操的建议和工具链条的推荐，实用性极强。读完后，我感觉自己对整个软件开发的生态系统有了一个更宏观和立体的认识，不再是零散知识点的堆砌。

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