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出版者:中国科学技术出版社

作者:卜家岐

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:2001-6

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787504630698

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 程序设计
• 基础教程
• 编程入门
• 计算机科学
• 算法
• 数据结构
• 面向对象
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《数据结构与算法精解》 本书旨在深入剖析数据结构与算法的原理，为读者构建扎实的计算机科学基础。我们将从最基本的数据组织形式出发，循序渐进地探讨各种经典数据结构的设计思想、实现细节与应用场景，同时，还将系统性地介绍一系列核心算法，帮助读者理解它们的工作机制、时间与空间复杂度，并掌握解决实际问题的有效方法。 核心内容概述： 第一部分：数据结构篇 线性结构： 数组（Array）： 深入讲解数组的内存布局、访问机制，以及其在静态与动态存储方面的差异。我们将探讨如何利用数组实现高效的查找、插入与删除操作（尽管在某些场景下效率不高），并引入二维数组、多维数组的概念及其应用。 链表（Linked List）： 详细阐述单链表、双链表和循环链表的结构特点。重点分析在链表中进行节点查找、插入、删除等基本操作的算法，以及其相对于数组在动态内存分配和插入删除效率上的优势。 栈（Stack）： 介绍栈的“后进先出”（LIFO）特性，并通过顺序存储和链式存储两种方式实现栈。重点讲解栈在表达式求值、函数调用栈、括号匹配等经典问题中的应用。 队列（Queue）： 讲解队列的“先进先出”（FIFO）特性，并通过顺序存储和链式存储两种方式实现队列。深入探讨循环队列的实现及其在多任务调度、广度优先搜索（BFS）等场景下的应用。 树形结构： 树的基本概念： 定义树的节点、根节点、父节点、子节点、叶节点、深度、高度等术语，理解树的层次结构。 二叉树（Binary Tree）： 深入剖析二叉树的定义、性质，以及前序、中序、后序遍历等遍历方法。我们将详细讲解二叉搜索树（BST）的构建、查找、插入、删除等操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 平衡二叉树（Balanced Binary Tree）： 介绍 AVL 树和红黑树等平衡二叉查找树的概念，理解它们如何通过旋转操作来维持树的平衡，从而保证查找、插入、删除操作的对数级时间复杂度。 堆（Heap）： 讲解最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入、删除（extract-min/max）、建堆等操作。重点介绍堆在优先队列和堆排序中的应用。 图（Graph）： 图的基本概念： 定义图的顶点、边、有向图、无向图、加权图、连通分量等。 图的表示： 详细讲解邻接矩阵和邻接表两种表示方法，分析它们的优缺点及适用场景。 图的遍历： 深入介绍深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，并探讨它们在查找路径、判断连通性等问题中的应用。 哈希表（Hash Table）： 哈希函数： 讲解设计良好哈希函数的原则，以及常见的哈希函数构造方法。 冲突处理： 详细阐述开放地址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法等解决哈希冲突的技术。 应用： 讲解哈希表在查找、字典、集合等数据结构中的实现，以及其平均常数时间复杂度的查找效率。 第二部分：算法篇 排序算法（Sorting Algorithms）： 基本排序： 详细讲解冒泡排序、选择排序、插入排序，分析它们的实现过程和时间复杂度（O(n^2)）。 高效排序： 深入介绍快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort），理解它们的分治思想，并分析它们通常能达到的平均时间复杂度（O(n log n)）。 其他排序： 介绍堆排序、计数排序、桶排序、基数排序等，并根据数据特点分析它们的适用性。 查找算法（Searching Algorithms）： 顺序查找（Linear Search）： 讲解最简单的查找方法及其 O(n) 的时间复杂度。 二分查找（Binary Search）： 深入讲解在有序数组中进行二分查找的原理，分析其 O(log n) 的时间复杂度。 哈希查找： 结合哈希表部分，再次强调哈希查找的平均常数时间复杂度。 字符串匹配算法（String Matching Algorithms）： 朴素匹配： 讲解最直观的字符串匹配方法。 KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）： 详细讲解 KMP 算法的预处理（next 数组）和匹配过程，分析其线性时间复杂度 O(n+m)。 Boyer-Moore 算法： 介绍 Boyer-Moore 算法的“坏字符”和“好后缀”规则，理解其在实际应用中通常比 KMP 更快的性能。 图算法（Graph Algorithms）： 最短路径算法： Dijkstra 算法： 讲解单源最短路径算法（非负权边），理解其贪心策略。 Floyd-Warshall 算法： 介绍多源最短路径算法（允许负权边，但不能有负权环）。 Bellman-Ford 算法： 讲解单源最短路径算法（允许负权边，可检测负权环）。 最小生成树算法（Minimum Spanning Tree Algorithms）： Prim 算法： 讲解如何构建最小生成树。 Kruskal 算法： 介绍另一种构建最小生成树的方法，理解并查集（Disjoint Set Union）数据结构在其中的应用。 动态规划（Dynamic Programming）： 基本思想： 讲解最优子结构和重叠子问题是动态规划适用的前提。 典型问题： 学习如何将问题转化为状态转移方程，并通过自底向上或自顶向下（带备忘录）的方式求解，例如背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列等。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 基本思想： 讲解在每一步选择局部最优解，最终期望获得全局最优解的策略。 适用场景： 分析哪些问题可以通过贪心算法解决，例如活动选择问题、霍夫曼编码等。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 理解不同数据结构的设计原理和优缺点。 熟练掌握各种数据结构（数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表）的实现与应用。 掌握核心算法（排序、查找、图算法、动态规划、贪心）的设计思想、实现细节和时间/空间复杂度分析。 能够选择合适的数据结构和算法来解决实际的计算问题。 提升逻辑思维能力和问题分解能力，为进一步深入学习计算机科学打下坚实基础。 本书内容严谨，讲解透彻，配以丰富的示例和练习，适合希望系统掌握数据结构与算法的初学者和进阶者。

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与其他同类书籍相比，我发现这本教材在习题设计上确实下足了功夫，这几乎是我对它评价最高的一点。很多基础教程的习题往往是重复性的“套路题”，让你做几遍就失去了兴趣。但这本教程的作者显然是精心设计了递进式的练习。初级的习题用来巩固当天所学的基础语法，中级的则开始引入小的逻辑挑战，要求读者组合运用前几章学到的知识点。最让我眼前一亮的是最后几章的综合项目导向型习题，它们模拟了小型程序开发中的常见场景，比如一个简单的库存管理系统或者一个基础的学生信息录入工具。完成这些习题不仅是对知识掌握程度的检验，更重要的是，它极大地锻炼了我的结构化思考能力。做完一套题下来，我能明显感觉到自己写代码的条理性和完整性都提升了一个档次，不再是写一句算一句的“代码片段集合”，而是真正开始构建“程序”的意识了。这种注重实践和工程思维的培养，是衡量一本优秀教程的关键指标。

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这本书在对C++标准库（STL）的介绍部分，展现出了极高的专业水准，这一点值得特别点赞。很多基础教程要么匆匆带过STL，要么只讲解最常用的几个容器，导致读者对STL的强大功能一知半解。然而，这本教程花了相当大的篇幅系统地介绍了vector、list、map到set等核心容器的底层实现原理和复杂度分析。它不仅告诉你`std::map`是基于红黑树实现的，还图文并茂地展示了插入和查找操作的时间复杂度是如何保证在$O(log n)$的。更难得的是，它还深入讲解了迭代器（Iterator）的设计模式，解释了为什么C++要区分输入迭代器、输出迭代器等不同级别。这种深入到“为什么”和“如何工作”层面的讲解，极大地拓宽了我对现代C++编程范式的理解，让我意识到STL不仅仅是工具箱，更是一套精妙的算法和数据结构的设计哲学。这本书的这部分内容，完全可以作为一本独立的STL参考手册来使用，价值非凡。

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坦白说，这本书的语言风格和叙述方式对我这个非科班出身的读者来说，偶尔会显得有些晦涩难懂。作者的学术背景很强，行文逻辑严密，但似乎过于追求数学般精确的定义，导致一些关键概念的引入显得有些突兀。比如，在介绍泛型编程和模板时，作者直接抛出了SFINAE（Substitution Failure Is Not An Error）的原理，这对初学者来说无异于天书。虽然书的后半部分有一小节试图用类比来解释这个复杂的机制，但效果并不理想，我不得不反复阅读好几遍，并借助外部图示才能勉强理解其工作流程。我更倾向于那种更口语化、更贴近程序员日常交流的讲解方式，多一些“你可能会想……”、“记住这个窍门……”之类的引导性语言，而不是一板一眼的理论推导。因此，对于那些编程经验尚浅的读者，可能需要准备一本“翻译”类的辅助读物，才能更顺畅地消化书中的高级内容。

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我最近手头有一本备受推崇的C++入门书籍，说实话，一开始我对它抱有很高的期待，毕竟名声在外。然而，深入阅读后，我发现这本书在讲解面向对象编程（OOP）的精髓部分时，显得有些力不从心。虽然它详细罗列了继承、多态、封装这些概念的语法，但真正解释“为什么”要这么设计，以及在大型项目中如何运用这些思想来构建健壮的软件结构时，论述得就相对单薄了。比如，当涉及到虚函数和虚函数表时，书中的解释偏向于机械地描述实现过程，而缺乏对运行时多态性能开销和设计权衡的深入剖析。我更希望看到一些“经验之谈”或者“陷阱提示”，告诉我在实际开发中应该如何规避常见的OOP设计误区。我花了很大精力去对照其他网络资源来补充这块知识的深度，这让我觉得这本书在“深度”上略有欠缺，更像是教科书式的知识罗列，而不是一本能指导实践的“武功秘籍”。对于那些已经掌握了基本语法的读者来说，这本书在进阶提升方面可能帮助有限。

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这本《C++程序设计基础教程》的封面设计得相当朴实，没有过多花哨的元素，深蓝色的背景配上简洁的白色字体，给人一种沉稳、可靠的感觉，让我一拿到书就觉得这是一本可以信赖的教材。我之前断断续续学过一些编程基础，但总觉得对C++这门语言的理解不够深入，尤其是在指针和内存管理这些核心概念上，总是心虚。这本书的目录结构安排得非常清晰，从最基础的变量、数据类型讲起，逐步深入到函数、类和对象，再到STL容器和模板，这种层层递进的编排方式，对于初学者来说非常友好。我特别欣赏它在讲解每一个新概念时，都会配上详尽的代码示例，而且这些示例都不是那种空泛的“Hello World”，而是能让人立刻理解该概念在实际编程中如何应用的案例。书中的排版也很有考究，代码块和文字解释的界限非常分明，阅读起来一点都不费劲，不会出现那种文字和代码混杂在一起，让人头晕的排版问题。整体来看，这本书给我的第一印象是非常扎实的，像是为那些想系统学习C++的读者量身定做的一本入门砖。

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