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出版者:

作者:顾景文等

出品人:

页数:295

译者:

出版时间:2004-7

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787112065486

丛书系列:

图书标签:

• ADT
• 数据结构
• 算法
• Java
• 实例教程
• 编程入门
• 代码示例
• 数据抽象
• 面向对象
• 设计模式

《数据结构与算法：理论与实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个深入理解数据结构与算法理论基础，并将其高效应用于实际编程问题的全面指南。我们不将篇幅局限于单一数据结构（如ADT）的实例讲解，而是致力于搭建一个更广阔、更系统的知识框架，帮助读者建立扎实的地基，从而能够自如地应对各种复杂的计算挑战。 第一部分：数据结构与算法的基石 本部分将从最基础的概念出发，为读者构建坚实的数据结构与算法认知体系。 第一章：计算思维与算法分析 1.1 什么是计算思维？ 我们将探讨计算思维的核心要素，包括抽象、分解、模式识别和算法设计。理解计算思维不仅是学习数据结构与算法的前提，更是解决现实世界问题的关键能力。 1.2 算法的本质与特性 深入剖析算法的定义，包括输入、输出、确定性、可行性、有穷性等关键特性。我们将通过生活化的例子，帮助读者理解算法在解决问题过程中的作用。 1.3 算法效率的度量：时间复杂度和空间复杂度 本章将详细介绍如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度。我们将引入大O符号（O）、大Ω符号（Ω）和渐近符号（Θ）等概念，并通过具体的代码片段，演示如何计算和评估算法的效率。我们将重点强调，理解并掌握这些度量方法是优化程序性能、避免资源浪费的必备技能。 1.4 常用算法设计技巧概述 简要介绍几种重要的算法设计范式，如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等。这些技巧将贯穿全书，成为解决各类问题的强大工具。 第二章：线性数据结构：信息的有序组织 2.1 数组：高效的随机访问 探讨数组的原理、优缺点，以及在不同编程语言中的实现细节。我们将通过实际场景，展示数组在存储和检索数据方面的强大能力。 2.2 链表：灵活的动态存储 深入讲解单链表、双向链表和循环链表的结构和操作。我们将重点分析它们在插入、删除操作上的优势，并探讨其在内存管理上的灵活性。 2.3 栈：后进先出（LIFO）的典型代表 详细介绍栈的定义、基本操作（push、pop、peek），以及其在函数调用栈、表达式求值等方面的应用。 2.4 队列：先进先出（FIFO）的通信模式 讲解队列的定义、基本操作（enqueue、dequeue、front），以及其在任务调度、缓冲区管理等场景下的重要作用。 2.5 栈与队列的实现方式 探讨如何使用数组或链表来实现栈和队列，以及各自的优劣势。 第二部分：非线性数据结构：复杂关系的建模 本部分将深入探索各种非线性数据结构，帮助读者理解和建模复杂的数据关系。 第三章：树形结构：层级关系的表示 3.1 树的基本概念 定义树的节点、根节点、父节点、子节点、叶子节点、深度、高度等基本术语。 3.2 二叉树：结构与遍历 详细介绍二叉树的定义、性质，以及前序、中序、后序遍历的算法。我们将重点分析不同遍历方式的应用场景。 3.3 二叉搜索树（BST）：高效的查找与排序 深入讲解二叉搜索树的定义、插入、删除、查找操作。我们将探讨其平均和最坏情况下的时间复杂度，并为后续的平衡二叉搜索树打下基础。 3.4 AVL树与红黑树：平衡二叉搜索树的原理与实现 本章将重点介绍AVL树和红黑树如何通过旋转等操作保持树的平衡，从而保证查找、插入、删除操作的最坏情况时间复杂度为O(log n)。我们将详细讲解其平衡条件和调整过程。 3.5 B树与B+树：数据库与文件系统的基石 探讨B树和B+树在处理大规模数据，特别是在磁盘I/O效率方面的优势，它们在数据库索引和文件系统中扮演的关键角色。 3.6 堆（Heap）：优先队列的实现 讲解最大堆和最小堆的概念，以及堆排序的算法。我们将阐述堆在实现优先队列中的高效性。 第四章：图结构：网络与连接的表示 4.1 图的基本概念 定义图的顶点、边、邻接矩阵、邻接表等基本术语。 4.2 图的遍历：深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS） 详细介绍DFS和BFS算法，以及它们在查找路径、连通分量、拓扑排序等方面的应用。 4.3 最短路径算法：Dijkstra与Floyd 讲解Dijkstra算法在单源最短路径问题上的应用，以及Floyd算法在所有顶点对最短路径问题上的解决方案。 4.4 最小生成树算法：Prim与Kruskal 介绍Prim算法和Kruskal算法如何构建包含所有顶点的最小权重生成树，它们在网络连接优化等场景下的重要性。 第五章：哈希表：快速查找的秘密武器 5.1 哈希函数的设计与选择 探讨设计良好哈希函数的重要性，包括均匀分布、计算效率等原则。 5.2 冲突解决方法：链地址法与开放地址法 详细讲解如何处理哈希冲突，包括链地址法（拉链法）和开放地址法（线性探测、二次探测、双哈希法）。 5.3 哈希表的性能分析 分析哈希表的平均和最坏情况下的查找、插入、删除时间复杂度，以及装载因子对性能的影响。 5.4 实际应用：字典、集合与缓存 演示哈希表在实现编程语言中的字典（map）、集合（set）以及分布式缓存等方面的强大能力。 第三部分：经典算法与进阶主题 本部分将深入探讨一些经典的算法，并介绍更高级的算法设计思想。 第六章：排序算法：数据的有序化之旅 6.1 插入排序、选择排序、冒泡排序：基础排序算法 分析这些简单排序算法的原理、时间复杂度，以及它们的局限性。 6.2 快速排序与归并排序：高效的分治策略 深入讲解快速排序和归并排序的核心思想，以及它们在实践中的高效性。 6.3 堆排序：基于堆结构的排序 复习堆排序算法，并分析其时间复杂度。 6.4 计数排序、桶排序、基数排序：非比较排序算法 介绍这些适用于特定数据分布的非比较排序算法，以及它们的适用条件。 6.5 排序算法的稳定性与应用选择 讨论排序算法的稳定性概念，并指导读者如何根据实际需求选择最合适的排序算法。 第七章：搜索算法：信息的定位与检索 7.1 线性查找与二分查找 回顾线性查找，并重点讲解二分查找在有序数组中的高效性。 7.2 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的应用 结合图和树的章节，进一步拓展DFS和BFS在路径查找、连通性分析等问题中的应用。 7.3 插值查找与斐波那契查找 介绍这两种改进的查找算法，以及它们在特定情况下的性能提升。 第八章：算法设计范式：解决复杂问题的通用方法 8.1 分治法（Divide and Conquer） 以经典的排序算法（如归并排序、快速排序）和汉诺塔问题为例，深入讲解分治法的思想和应用。 8.2 动态规划（Dynamic Programming） 详细讲解动态规划的基本思想，包括最优子结构、重叠子问题，并通过背包问题、最长公共子序列等经典问题进行演示。 8.3 贪心算法（Greedy Algorithm） 讲解贪心算法的策略，以及在活动选择问题、霍夫曼编码等场景下的应用。 8.4 回溯法（Backtracking） 介绍回溯法的搜索与剪枝策略，并以八皇后问题、数独求解为例进行说明。 8.5 分支限界法（Branch and Bound） 讲解分支限界法如何结合剪枝策略来优化搜索空间，并以旅行商问题为例进行说明。 第四部分：实践与优化 本部分将引导读者将理论知识转化为实际的编程能力，并关注程序的性能优化。 第九章：实际编程问题中的数据结构与算法应用 本章将通过一系列精心设计的编程挑战，引导读者将之前学到的数据结构和算法知识融会贯通。我们将涵盖但不限于以下类型的问题： 字符串处理与匹配： 例如，实现字符串查找算法、文本编辑器的撤销/重做功能。 模拟与仿真： 例如，构建交通流量模拟系统、排队系统。 游戏开发： 例如，实现游戏地图的寻路算法、棋盘游戏的AI。 数据分析与挖掘： 例如，实现简单的推荐系统、异常检测。 网络编程： 例如，设计高效的网络通信协议。 我们将提供清晰的问题描述，分析不同数据结构和算法的适用性，并给出详细的解题思路和代码实现。 第十章：性能优化与调试技巧 10.1 代码优化策略 介绍常见的代码优化技巧，如减少冗余计算、使用更高效的数据结构、内存管理等。 10.2 算法复杂度进阶分析 深入探讨一些更复杂的算法复杂度分析方法，以及如何识别和避免性能瓶颈。 10.3 调试工具与方法 讲解如何使用调试器来定位和修复程序中的错误，以及常见的调试策略。 10.4 性能测试与基准测试 介绍如何通过性能测试来评估程序的效率，并使用基准测试来比较不同实现方案的优劣。 结语 《数据结构与算法：理论与实践》不仅仅是一本数据结构的教材，更是一本引导读者构建强大编程思维和解决复杂问题能力的训练手册。通过理论与实践的结合，我们希望帮助读者掌握驾驭数据、优化代码、解决实际挑战的硬实力。无论您是计算机科学的学生、软件工程师，还是对编程充满热情的初学者，本书都将是您通往卓越编程之路的宝贵财富。

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说实话，我最初拿到这本书时，是冲着它“详尽”的名头来的，但没想到它的**实战导向**如此明显。这本书并不是那种只停留在理论层面空谈的学术著作。它在每一个数据结构讲解完毕后，都会紧接着提供一个**完整的、可编译运行的小项目**，比如用堆实现的优先队列在任务调度中的应用，或者用图论解决的迷宫最短路径问题。这些案例的选择非常巧妙，既贴合了我们日常开发中会遇到的场景，又没有涉及过于复杂的业务逻辑，让人可以完全专注于数据结构本身。我特别喜欢它在代码注释中的处理方式，很多关键的逻辑分支都有**“作者提示”**，像是经验丰富的前辈在旁边手把手地指导，极大地减少了我调试和理解复杂逻辑的时间。这本书真正做到了将理论与实践无缝衔接。

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这本书的排版和图示是我见过中文技术书籍中质量顶尖的之一。我以前看过的很多教程，图表往往是低分辨率的，而且逻辑线条经常混淆不清，导致我看图的时间比看文字还多。然而，这本书的**插图清晰度极高**，色彩运用克制而有效，比如在解释**平衡二叉树的旋转操作**时，用不同颜色的节点和清晰的箭头指示旋转方向，简直是教科书级别的视觉化呈现。此外，它对于一些**复杂度分析**的描述也特别严谨，不再是简单地写个 O(n) 了事，而是会用**渐近分析的严谨定义**来铺垫，确保读者理解时间复杂度和空间复杂度的真正含义，这对于培养严谨的科学思维至关重要。

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我作为一个工作了几年，但基础知识有些松动的工程师来说，这本书简直是一剂强心针。我过去常常在面试中被问到一些关于**动态内存管理**和**哈希冲突解决策略**的底层细节，每次都只能给出模棱两可的答案。这本书在讲解**数组和链表**的章节时，深入剖析了它们在不同内存布局下的性能差异，甚至详细对比了现代CPU缓存对访问速度的影响，这绝对是超出了普通入门教材的范畴。更让我惊喜的是，书中对于**C++模板元编程**在实现泛型数据结构时的应用进行了深入探讨，虽然这部分内容对初学者可能略显吃力，但对于想要提升代码质量和工程实践水平的读者来说，简直是宝藏。我甚至开始重新审视我项目中某些性能瓶颈的根源，准备着手优化那些被我长期忽略的底层结构。

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这本书的封面设计得很有质感，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，一下子就抓住了我的眼球。我一直对数据结构和算法的基础概念感到有些模糊，尤其是涉及到一些比较抽象的实现细节时，总是感觉隔着一层纱。读完这本书的**前几章**，我最大的感受是作者的讲解方式非常贴近实际应用场景，它没有堆砌那些晦涩难懂的数学公式，而是通过大量的、**生动的代码示例**和**流程图**，将抽象的概念具象化了。特别是关于**树和图的遍历**那部分，作者竟然用了一个非常日常的“寻宝游戏”的比喻，让我立刻就理解了深度优先搜索和广度优先搜索的根本区别，这一点我之前看其他教材时从未体会到。而且，书中还穿插了一些**历史背景**和**算法思想的演变过程**，这让学习过程不再枯燥，反而像是在追溯一场知识的演进之旅。我感觉这本书不仅仅是在教我“怎么做”，更是在引导我思考“为什么这么做”，对于建立扎实的理论基础非常有帮助。

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我是一个偏向于函数式编程范式（Functional Programming）的开发者，通常觉得传统的数据结构教程会过度偏向于命令式语言的实现细节，对我来说阅读体验一般。然而，这本书的作者显然预见到了这种需求，他在讲解**列表和栈**等基础结构时，巧妙地融入了对**不可变数据结构**的讨论。书中专门用了一个章节对比了命令式实现和函数式实现下，某些操作的性能和心智模型差异，这让我非常耳目一新。它没有强迫我放弃自己的编程偏好，而是将各种范式下的优缺点都摆出来供读者权衡。这种**开放而包容的讲解思路**，使得这本书不仅适合C/C++或Java的初学者，对于使用Scala、Haskell或现代JavaScript的开发者来说，也具有极高的参考价值，真正做到了“一本通吃”的广度与深度兼备。

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