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出版者:电子工业出版社

作者:余先锋 吴惠萍 董进文编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-06-01

价格:9.5

装帧:

isbn号码:9787505327313

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

图书简介：《现代数据结构与算法解析》 书名： 现代数据结构与算法解析 作者： [此处留空，暗示作者是该领域资深专家] 出版社： [此处留空，暗示专业技术出版社] --- 导言：驾驭信息洪流的基石 在当今这个由海量数据驱动的数字化时代，信息处理的效率与质量已成为衡量一切技术先进性的核心标准。算法是解决问题的思想框架，而数据结构则是承载和组织这些信息的物理蓝图。本书《现代数据结构与算法解析》正是一部旨在为读者提供坚实理论基础、深入剖析前沿技术，并培养高级问题解决能力的权威性专著。 本书的编写初衷，是超越传统教材中对基础概念的简单罗列，而是着重于“为什么”和“如何优化”。我们深知，对于软件工程师、数据科学家以及计算机科学专业的学生而言，理解数据结构和算法的内在联系、性能瓶颈及其在真实世界应用中的权衡取舍，远比死记硬背公式更为重要。 本书内容涵盖了从经典到新兴的几乎所有关键领域，结构严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点。 --- 第一部分：基础重构与性能分析的艺术 (The Art of Foundational Refinement) 本部分将对计算机科学中最核心的构建块进行系统性的回顾与深化，重点在于建立严谨的分析思维。 第一章：时间与空间复杂度的精确量化 我们不仅介绍大 O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号，更深入探讨了平均情况分析、最坏情况分析和摊还分析（Amortized Analysis）的实际意义。特别地，我们将详细剖析如何利用概率方法和代数技巧，对递归关系式（如主定理的应用边界）进行精准求解。此外，本章会引入I/O 复杂度的概念，强调在大规模存储系统中，磁盘访问次数如何成为决定性能的关键因素。 第二章：线性结构的深度挖掘 除了标准的数组和链表，本章重点探讨了哨兵节点（Sentinel Nodes）在优化边界条件中的作用。我们详细对比了静态数组、动态数组（Vector/ArrayList）在内存分配策略上的差异，并引入了内存局部性（Locality of Reference）对缓存命中率的影响。对于栈和队列，我们将分析如何在受限资源环境下实现高效的循环缓冲区（Circular Buffer）以及其在操作系统调度中的应用。 第三章：非线性数据结构的精妙构造 本章聚焦于树形结构。二叉树的遍历算法（前序、中序、后序、层序）将被置于更广阔的上下文下讨论，例如在解析表达式和构建抽象语法树（AST）中的应用。对于堆（Heaps），我们不仅讲解二叉堆的构建与调整，更会引入斐波那契堆（Fibonacci Heap）和二项堆（Binomial Heap），详细阐述其在诸如Dijkstra算法中实现更优渐进时间复杂度（如$O(E + V log V)$）的机制。 --- 第二部分：平衡、查找与排序的持续演进 (Evolution of Search and Sort) 本部分深入研究如何保持数据有序性、优化查找效率，并探索高级搜索结构。 第四章：平衡搜索树的动态哲学 平衡搜索树是保证对数时间复杂度的核心。本书将全面覆盖AVL 树的旋转操作，并重点解析红黑树（Red-Black Tree）的五大性质及其维护机制。更重要的是，我们将介绍2-3 树、2-3-4 树，并将其作为理解B 树和B+ 树的基础。B 树在数据库索引和文件系统中的应用场景将被详尽剖析，特别是其多路分支的优势与页面（Page）访问的优化。 第五章：散列技术的理论与陷阱 散列（Hashing）的性能高度依赖于良好的散列函数。本章不仅介绍拉链法和开放寻址法，更侧重于完美散列（Perfect Hashing）的构造方法，以保证最坏情况下查找也能达到 $O(1)$。我们将深入探讨一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统（如缓存集群）中如何最小化节点增删带来的数据迁移量，并分析Cuckoo Hashing的多重哈希函数机制。 第六章：排序算法的性能边界 除了经典的快速排序、归并排序和堆排序，本章着重于稳定性和并行化。我们将分析内排序（适用于内存）与外排序（适用于磁盘数据）的工程差异。同时，针对现代多核处理器，我们将介绍并行合并排序和并行快速排序的实现策略，并讨论如何优化合并阶段的Cache友好性。 --- 第三部分：图论的复杂性与应用 (Complexity and Application of Graph Theory) 图结构是建模现实世界关系网（社交网络、交通网络、电路图）的终极工具。 第七章：图的表示与遍历优化 我们将对比邻接矩阵、邻接表以及更节省空间的压缩稀疏行（CSR）格式在不同图密度下的优劣。在遍历算法中，我们强调 DFS/BFS 在计算连通分量、检测环路时的应用，并深入探讨拓扑排序在依赖性分析（如编译依赖和任务调度）中的严格执行步骤。 第八章：最短路径与网络流 最短路径算法（Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall）的性能分析将结合负权边和周期性问题的处理。随后，本书将详细介绍最大流-最小割定理，并用Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp算法来构建最大匹配和任务分配模型。对于更复杂的网络流问题，如多商品流，我们将提供基于线性规划的视角。 第九章：最小生成树与图的匹配问题 最小生成树（MST）算法（Prim 与 Kruskal）将通过实例展示其在网络设计中的经济性。本章的高级内容聚焦于非完美匹配，特别是匈牙利算法（Hungarian Algorithm）在指派问题（Assignment Problem）中的应用，以及如何利用二分图来解决资源优化配置。 --- 第四部分：高级主题与算法设计范式 (Advanced Paradigms and Techniques) 本部分面向希望从“实现者”跃升为“设计者”的读者。 第十章：动态规划的精确状态转移 动态规划（DP）的难点在于状态定义和转移方程的构建。本书通过大量具有挑战性的案例（如背包问题变体、最长公共子序列、矩阵链乘法）来训练读者的归纳能力。我们将区分自顶向下（带记忆化）与自底向上方法的适用场景，并探讨DP 优化技巧，例如 Knuth 优化在区间 DP 中的应用，以降低 $O(N^3)$ 到 $O(N^2)$ 的复杂度。 第十一章：贪心算法的正确性证明 贪心选择并非适用于所有优化问题。本章的核心在于教授如何构造“贪心选择性质”和“最优子结构性质”的严格证明。我们将分析经典案例（如区间调度、霍夫曼编码），同时揭示那些看似贪心实则需要回溯或动态规划的误区。 第十二章：计算复杂性理论导论 本章将从理论高度审视问题的可解性。我们将详尽介绍P, NP, NP-Complete (NPC) 等复杂度类别，并以 SAT 问题、旅行商问题（TSP）和背包问题为例，演示如何通过归约（Reduction）来证明一个新问题的 NPC 性质。这为读者理解何时应该放弃寻找精确解，转而探索启发式或近似算法提供了理论依据。 --- 结语：工程实践中的算法思维 《现代数据结构与算法解析》不仅仅是一本参考书，它更是一份思维训练手册。本书中的所有算法和数据结构，都配有跨语言实现的参考思路（侧重于逻辑结构而非特定语法），并附有详细的性能瓶颈分析。我们期望读者在掌握这些核心工具后，能够自信地面对任何数据密集型的工程挑战，设计出高效、可扩展且健壮的软件系统。掌握这些知识，即是掌握了驱动现代信息技术的底层核心能力。

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我是一名需要不断提升编程技能的在校学生，目前正在学习C语言。这本书给我带来的最大感受是它的实用性。作者在编写每一个章节时，都紧密围绕着实际的应用场景来展开，比如在讲解字符串处理时，它并没有枯燥地罗列函数，而是通过模拟实现一些常用的字符串操作，如查找、复制、连接等，来让读者理解这些函数的底层逻辑和实现方式。这让我感觉自己不仅仅是在被动接受知识，而是在主动地去构建和理解。书中关于结构体和联合体的部分，作者通过构建一个简易的学生信息管理系统，生动地展示了如何使用这些复杂数据类型来组织和管理数据。这让我明白了，在实际的软件开发中，如何有效地组织数据结构是至关重要的。我特别喜欢它在讲解动态内存分配时，强调了内存泄漏的危害以及如何避免，并且给出了详细的排查和解决方法的指导。这对于初学者来说，是非常宝贵且实用的经验，能够帮助我养成良好的编程习惯，避免在未来的开发中踩坑。这本书的内容紧凑而充实，几乎每一页都包含着值得思考的知识点，让我在不知不觉中就获得了大量的实践经验。

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这本书真是让我大开眼界，虽然我还没来得及深入翻阅，但光是目录和前言就足以让我感受到作者的功力。我尤其喜欢它在基础概念的讲解上，摒弃了那些晦涩难懂的术语，而是用一种非常贴近生活化的比喻来阐释，比如讲解变量的时候，它并没有直接给出定义，而是把变量比作一个贴着标签的盒子，你可以在里面存放不同类型的数据，用完之后还可以随时更换，这个比喻一下子就让我抓住了核心。而且，作者在介绍函数时，也不是一上来就讲参数传递和返回值，而是先通过一个“黑箱”模型，让你理解函数就是一种接受输入，经过处理，然后给出输出的模块，这极大降低了初学者的理解门槛。我试着读了几页关于循环的部分，作者没有直接丢出for、while、do-while，而是先从“重复做一件事”这个概念出发，再引出不同的循环结构，并且每种循环都有清晰的适用场景和代码示例，这让我感觉不像是在学习一本枯燥的技术手册，更像是在和一位经验丰富的老师在交流，他知道你可能会在哪里遇到困惑，并且提前准备好了解决方案。我迫不及待地想去实践一下那些例子，看看能不能真的像书里说的那样，写出清晰、高效的代码。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，代码块和文字之间的留白恰到好处，阅读起来不会感到疲劳，这点对于长时间学习的人来说非常重要。

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我是一名已经接触过一些编程概念的“半吊子”学习者，一直想找一本能够系统梳理C语言知识的书，而这本《C语言程序设计》恰恰满足了我的需求。它在数据结构方面的内容，虽然只是初步介绍，但层次分明，从最基础的数组讲到更复杂的结构体，并且深入浅出地讲解了每种数据结构的设计理念和应用场景。我尤其赞赏作者在讲解指针时，并没有回避其“难懂”的特性，而是用非常形象的图示和循序渐进的例子，将指针的本质——内存地址——一步步展现在读者面前。我之前对指针一直是“只敢远观而不敢亵玩焉”，但看了这本书的讲解后，感觉豁然开朗，似乎真的能理解它在内存管理和高效编程中的强大作用了。书中的算法部分也给了我很大的启发，它并没有一上来就抛出各种复杂的排序或查找算法，而是从最简单的线性查找开始，逐步过渡到二分查找，并详细解释了时间复杂度的概念，让我明白为什么不同的算法在处理大规模数据时会有如此巨大的性能差异。我特别喜欢它在介绍各种算法时，都会附带一个对应的C语言实现，并且对代码的每一行都做了详细的注释，这使得我在学习算法的同时，也能巩固C语言的语法和编程技巧。

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作为一名已经工作多年的软件工程师，我接触过多种编程语言，但C语言始终是我工作中的重要工具。我一直在寻找一本能够帮助我巩固C语言基础，并且能够挖掘一些我可能忽视的细节的书。《C语言程序设计》恰恰提供了这样的价值。它在运算符优先级和求值顺序的部分，并非简单地列出表格，而是通过详细的案例分析，解释了为什么某些表达式的结果会出乎意料，并且提供了避免这类问题的技巧。这对于避免一些难以发现的bug非常有帮助。书中关于位运算的部分，也给了我新的启发，它不仅仅介绍了基本的按位与、或、异或等操作，还展示了如何利用这些操作来实现一些高效的算法和数据压缩。我之前对位运算的理解非常有限，但通过这本书，我看到了它在底层编程和性能优化方面的巨大潜力。作者在讲解递归时，也提供了一些巧妙的递归实现思路，并且分析了递归的优缺点，这让我能够更准确地判断何时适合使用递归，以及如何优化递归的性能。总的来说，这本书就像一位老朋友，用一种深入浅出的方式，帮助我重新审视和巩固了C语言的每一个重要知识点，让我对这门语言有了更深一层的理解和认识。

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作为一名对计算机底层原理充满好奇的业余爱好者，我一直在寻找一本能够带我深入理解C语言如何在计算机上工作的书籍。《C语言程序设计》在这方面做得非常出色。它在内存管理的部分，并没有止步于`malloc`和`free`的简单介绍，而是详细解释了堆、栈、全局区、静态区等内存区域的划分和生命周期，甚至还涉及到了一些操作系统内存分配的底层细节，这让我对程序的运行环境有了更深刻的认识。当我读到关于预处理指令的部分时，我才真正理解了`#include`、`#define`、`#ifdef`等指令的作用，以及它们如何在编译前对源代码进行转换。作者通过实际的例子，展示了如何利用预处理指令编写更灵活、更易于维护的代码，甚至能够实现简单的条件编译，这极大地扩展了我对C语言功能的认知。我对书中关于文件I/O的章节也印象深刻，它不仅仅讲解了基本的读写操作，还深入探讨了缓冲区的概念以及文本模式和二进制模式的区别，这让我能够更有效地处理文件数据，避免一些常见的错误。总而言之，这本书让我觉得，C语言不仅仅是一门编程语言，更是一扇通往计算机底层世界的窗口。

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