数据结构习题解析与实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:冶金工业出版社

作者:刘怀亮

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2005-2

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787502437053

丛书系列:

图书标签:

• 1
• 数据结构
• 习题
• 实验
• 教学
• 计算机
• 算法
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• 编程
• 学习
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《算法设计与分析：理论、方法与实践》 内容简介 本书旨在为计算机科学、软件工程、信息技术等领域的学生和专业人士提供一套全面、深入的算法设计与分析的理论基础和实践指导。全书结构严谨，内容涵盖了从基础数据结构到前沿算法范畴的广泛知识体系，注重理论深度与工程实践的有机结合。 第一部分：算法基础与分析方法 本部分是理解后续复杂算法的基石。首先，对算法的正式定义、数学基础（如渐进记号 $O, Omega, Theta$）进行了详尽的阐述。我们详细分析了基本数学工具，如递归关系式的求解（主定理、递归树法），并探讨了组合数学在算法分析中的应用。 核心内容包括对基本数据结构的深入剖析，如数组、链表（单向、双向、循环链表）的实现细节、性能比较及其在不同场景下的适用性。特别关注了栈和队列的抽象数据类型（ADT）及其在表达式求值、广度优先搜索（BFS）中的应用。 在分析方法上，本书系统介绍了时间复杂度和空间复杂度的精确度量方法，包括最好情况、最坏情况和平均情况分析。我们通过实例展示了如何对循环、递归过程进行严格的复杂度分析。 第二部分：排序、搜索与高效数据结构 本部分聚焦于数据组织与检索效率的提升。 排序算法的章节细致对比了各种内部排序方法的性能： 1. 初级排序：冒泡排序、选择排序、插入排序的原理、实现及其 $O(n^2)$ 复杂度的来源。 2. 分治排序：深入讲解归并排序和快速排序的原理，特别是快速排序中的枢轴选择策略对性能的影响，并给出了原地（in-place）实现的技巧。 3. 比较与非比较排序：分析堆排序（基于二叉堆结构），以及计数排序、基数排序、桶排序等线性时间排序算法的适用条件和实现细节。 搜索算法方面，本书讲解了线性搜索与二分搜索的优化，并重点探讨了平衡搜索树的构建与维护： 二叉搜索树（BST）：基本操作、非平衡带来的性能退化。 AVL 树与红黑树：详细解释了旋转操作（单旋、双旋）如何维护树的平衡性，确保插入、删除和查找操作的时间复杂度保持在 $O(log n)$。 此外，堆（Heap）结构被单独成章，不仅阐述了二叉堆的构建（Heapify 过程），还将其应用于优先队列的实现，并作为改进版选择排序（堆排序）的理论基础。 第三部分：图论算法的深度探索 图结构是复杂系统建模的核心，本部分将图算法作为重点进行讲解。 1. 图的表示：邻接矩阵与邻接表在空间和时间效率上的权衡。 2. 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的算法流程、递归与迭代实现，以及它们在连通性判断、拓扑排序中的应用。 3. 最短路径问题： 单源最短路径：详细讲解 Dijkstra 算法（针对非负权图）的实现，特别是使用优先队列优化后的性能提升。 全源最短路径：深入探讨 Floyd-Warshall 算法及其动态规划思想。 Bellman-Ford 算法：分析其处理负权边和检测负权环的能力。 4. 最小生成树（MST）：系统介绍 Prim 算法和 Kruskal 算法的贪心策略、实现细节，并从理论上证明了其最优性。 5. 网络流基础：简要介绍最大流与最小割的基本概念，以及 Ford-Fulkerson 方法的迭代思想。 第四部分：高级主题与算法范式 本部分将读者引向更抽象和强大的算法设计范式。 1. 动态规划（DP）：这是本书的关键章节之一。通过斐波那契数列、背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等经典案例，系统讲解 DP 的最优子结构和重叠子问题特性，以及自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录的递归）的实现技巧。 2. 贪心算法：分析何时可以采用贪心策略，并通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例说明贪心选择性质和最优子结构。 3. 回溯法与分支限界法：讲解如何系统地搜索解空间，应用于八皇后问题、N 皇后问题以及旅行商问题（TSP）的近似求解。 4. 计算几何初步：简要介绍凸包问题的求解（如 Graham 扫描法）和线段相交判断等基础几何算法。 第五部分：计算理论与复杂度类 为理解算法的固有难度边界，本书引入了计算复杂性理论的基础知识。 可判定性与不可判定性：介绍图灵机模型及其局限性。 复杂度类 P 与 NP：详细界定这两大类的含义、关系及判定问题。 NP-完全性：讲解归约（Reduction）的概念，并以 SAT 问题作为第一个 NP-完全问题的示例，让读者理解“难解”问题的本质。 实践指导 本书的每一章都提供了丰富的理论证明和伪代码，确保读者不仅知其然，更知其所以然。同时，我们强调了算法的工程实现，鼓励读者使用 C++ 或 Java 等现代语言对核心算法进行编码验证，书后附有关键算法的性能测试方法论，旨在培养读者独立分析和优化实际问题的能力。 通过学习本书，读者将构建起扎实的算法思维框架，能够有效地应对软件开发、系统设计乃至科研探索中遇到的计算效率挑战。

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我个人对这本书的章节组织和内容深度非常满意，它不仅仅是简单地罗列题目和答案，而是花了大量篇幅去剖析每道题背后的思想脉络。例如，在讲解动态规划问题时，作者会先引导我们回顾基础的递推关系构建，然后逐步过渡到状态转移方程的定义，最后才给出最优解的实现。这种层层递进的讲解方式，对于我这种基础尚可但容易在复杂问题前迷失方向的学习者来说，简直是雪中送炭。它教会的不是解题的技巧，而是如何像算法工程师一样思考问题的通用方法论，这一点远超我之前的预期。

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坦率地说，我一开始对这类“习题解析”的教材抱持着怀疑态度，总觉得它们不过是应试工具，缺乏理论深度。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它的实验指导部分做得尤为出色，每一个实验设计都紧密围绕核心数据结构的应用场景展开，而不是空泛地让你实现一个链表。比如，实现一个高效的磁盘I/O调度算法模拟，这不仅锻炼了我的编程能力，更让我对操作系统中数据结构的应用有了更深一层的理解。实验要求给出的不仅仅是“做什么”，还详细阐述了“为什么这样做比其他方法好”，这种对背景知识的挖掘，极大地丰富了我的知识体系。

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如果非要吹毛求疵地找点提升空间，我认为在某些高级数据结构（例如 B 树或图的流算法）的变体介绍上，可以稍微再增加一些近期的研究热点或工业界最新的优化思路。虽然现有的内容已经覆盖了绝大多数考研和基础面试所需，但对于希望向专业方向深耕的读者来说，略显保守。不过话又说回来，这本书的定位显然是打牢基础，对于巩固核心知识体系而言，它无疑是市面上最全面、最可靠的参考资料之一。它的价值在于其内容的深度和广度达成了近乎完美的平衡，是工具书中的上品。

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这本书的行文风格非常贴近一位经验丰富、耐心细致的导师的口吻，不是那种高高在上、充满术语的教科书腔调。当遇到一些容易混淆的概念，比如广度优先搜索和深度优先搜索在特定图结构上的行为差异时，作者会用非常生动的比喻来解释，读起来完全没有压力感。甚至连一些常见的编程陷阱和易错点，都被作者用醒目的提示框标注出来，这种“过来人”的经验总结，避免了我走许多不必要的弯路。它让我感觉自己不是在和一本冰冷的工具书打交道，而是在与一位良师益友进行高效的知识交流。

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这本书的印刷质量真是令人称赞，纸张厚实，装订牢固，即便是经常翻阅也不会轻易出现松动或掉页的现象。字体排版清晰整洁，行距适中，阅读起来非常舒适，长时间盯着看也不会感到眼睛疲劳。尤其值得一提的是，书中图表的绘制水平极高，复杂的树形结构和算法流程图都用清晰的线条和恰当的颜色区分开来，使得抽象的概念直观易懂。对于需要对照书本进行大量代码编写和调试的读者来说，这种高标准的物理呈现确实能大大提升学习体验，体现了出版方对细节的极致追求，让人忍不住想好好珍藏。

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