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出版者:清华

作者:李龙澍 主编

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2003-3

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787302062905

丛书系列:

图书标签:

• C++
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《数据结构与算法分析（C++实现）》图书简介 书名： 数据结构与算法分析（C++实现） 作者： 资深软件工程师 若干 出版社： 世纪科技出版社 ISBN： 978-7-5083-XXX-X 定价： 128.00 元 --- 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且侧重于实践的数据结构与算法学习指南，并完全以现代C++语言作为实现载体。我们深知，扎实的理论基础与高效的编程实现是成为优秀软件工程师的两大支柱。本书正是基于这一理念，力求在严谨的数学分析和生动的代码实现之间架起一座坚实的桥梁。 本书不涉及任何特定编程语言（如C++）的初级语法教学、面向对象设计范式（OOP）的系统性介绍，以及任何关于特定应用领域（如图形学、嵌入式系统、金融建模等）的专业知识讲解。我们的焦点将完全集中在信息组织的核心原理与问题求解的效率优化上。 第一部分：基础回顾与性能度量（理论基石） 在深入探讨具体数据结构之前，本书首先建立起分析算法效率的数学框架。我们将详细阐述渐进时间复杂度与空间复杂度的定义，涵盖大O、大Ω和Θ符号的精确含义及其在最坏、最好和平均情况下的应用。 重点内容包括： 1. 递归关系式的求解： 深入讲解主定理（Master Theorem）及其扩展，以及递归树法在分析分治算法中的应用。 2. 求和与数列估计： 复习必要的离散数学基础，如几何级数、调和级数和积分近似法，为分析循环结构提供精确工具。 3. 概率分析基础： 引入期望值概念，为分析如快速排序等随机化算法的平均性能奠定基础。 本部分强调的是抽象分析能力，所有性能分析均基于操作次数，而非特定机器的时钟周期。 第二部分：线性结构与抽象数据类型（ADT的实现艺术） 本部分聚焦于最基础、最常用的线性组织方式，并严格按照ADT的定义进行封装与实现。 数组与向量： 不仅讨论静态数组的内存布局，更深入分析C++标准库`std::vector`的动态内存管理、容量重分配（Amortized Analysis）机制，以及其内部实现如何保证$O(1)$均摊时间复杂度的插入操作。 链表家族： 详细区分单向链表、双向链表和循环链表的结构差异及其在特定场景下的适用性。特别关注指针操作的边界条件处理，如头尾节点的插入与删除。 栈与队列： 阐述它们作为受限访问的ADT，如何通过底层数组或链表实现。对循环队列的索引管理和高效实现进行深入剖析。 高阶线性结构： 介绍双端队列（Deque）的常见实现方法，例如使用平衡的块状数组或双向链表来保证两端操作的高效性。 第三部分：非线性结构与树形表示（层级与搜索） 树结构是算法设计的核心。本部分将详细构建和分析各类树结构，侧重于如何通过维护特定属性来优化搜索和修改操作。 树的基本概念： 遍历算法（前序、中序、后序、层序）的迭代与递归实现，并分析递归深度对栈空间的影响。 二叉搜索树（BST）： 探讨其基本操作的$O(log n)$理想情况与$O(n)$最坏情况。我们不会讨论平衡树的理论（如AVL或红黑树的详细旋转机制），但会展示如何通过维护高度信息来识别失衡。 堆（Heaps）： 重点讲解二叉堆的结构特性（完全二叉树的性质）及其在数组中的映射。深入分析`heapify`操作的效率，以及如何利用它高效地构建优先级队列（Priority Queue）。 B树与B+树概述（结构与应用场景）： 本节侧重于它们如何通过增加高度和扇出因子来优化外部存储（磁盘I/O）的访问效率，强调其在数据库索引中的关键地位，但不涉及文件系统或磁盘I/O的具体模拟。 树的遍历与路径问题： 讨论最近公共祖先（LCA）的几种高效算法，如基于欧拉路径或RMQ（Range Minimum Query）的转化方法。 第四部分：高级抽象与图论（复杂关系建模） 图论是描述复杂网络关系的最强大工具。本部分将专注于图的表示方法和核心遍历/搜索算法。 图的表示方法： 详尽对比邻接矩阵和邻接表（包括使用链表和动态数组的变体）的优劣，重点分析在稀疏图和稠密图中的空间和时间效率差异。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现，并展示它们在连通性检测、拓扑排序中的应用。特别关注DFS在回溯法中的递归机制。 最短路径算法： Dijkstra算法： 详细分析其贪心策略和对优先级队列的依赖。 Bellman-Ford算法： 重点分析其处理负权边的能力，以及如何利用松弛操作检测负权环。 Floyd-Warshall算法： 讲解动态规划思想，实现所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树（MST）： 对比Kruskal算法（基于并查集）和Prim算法（基于优先队列）的执行效率和实现细节。 第五部分：高效算法与分析技术（优化之道） 本部分探讨超越基本数据结构的特定优化策略，主要依赖于分治、贪心和动态规划范式。 排序算法的深入比较： 比较排序的下界： 再次强调基于比较的排序理论下限为$Omega(n log n)$。 快速排序（QuickSort）： 深入分析枢轴选择（Pivot Selection）策略的重要性，以及处理重复元素时的优化方法。 归并排序（MergeSort）： 讨论其稳定性及其在外部排序中的潜力。 线性时间排序： 介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）的工作原理，并明确指出它们适用的数据范围限制。 高级搜索与集合管理： 散列表（Hash Tables）： 深入剖析散列函数的构造原则（如乘法法、除法法），以及冲突解决机制（开放定址法与链地址法）的性能权衡。分析负载因子对性能的影响。 并查集（Disjoint Set Union）： 重点实现路径压缩和按秩合并（Union by Rank/Size）技术，证明其可以将操作时间复杂度逼近常数时间（反阿克曼函数）。 动态规划（DP）范例： 选取经典的背包问题、最长公共子序列（LCS）问题进行讲解，侧重于如何识别最优子结构和重叠子问题，并用表格（Memoization或Tabulation）进行优化，避免重复计算。 --- 本书特色 1. C++实现范例： 所有算法均采用现代C++标准库特性（如智能指针、STL容器作为底层支撑）进行高效和健壮的实现，代码注重可读性和工程实践性。 2. 理论与实践的紧密结合： 每种数据结构或算法的介绍，都紧随其严格的数学性能分析，确保读者理解“为什么”以及“如何”实现得更快。 3. 面向核心能力培养： 本书专注于提升读者在算法设计面试和复杂系统架构设计中所需的核心抽象思维能力。 本书适合计算机科学、软件工程等专业的学生，以及希望系统性梳理和提升自身算法功底的初中级软件工程师阅读。阅读本书需要具备扎实的离散数学基础和C++编程经验。

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我试图在这本书中寻找一些关于性能调优和底层内存管理的真知灼见，毕竟C++的强大很大程度上来源于其对硬件的直接控制能力。然而，阅读体验告诉我，这本书在这方面做得非常平庸。它提到了栈和堆的区别，解释了指针和引用的基本用法，但对于**对象生命周期管理**的复杂场景，例如RAII的真正威力、智能指针在并发环境下的应用，或者更细致的移动语义（Move Semantics）如何彻底改变资源转移的效率，都只是蜻蜓点水般带过。我尤其关注了关于**缓存友好性**的部分，期望能看到一些关于数据布局优化的实例分析，但书中所给的例子都过于理想化，缺乏真实工业级代码中那种错综复杂的依赖关系和性能瓶颈。总而言之，它更像是一本“能跑起来”的教程，而非“跑得快、用得稳”的实战指南。对于希望将C++能力提升到系统级编程或高性能计算领域的读者，这本书提供的洞察力实在有限，更像是停留在“会用”和“精通”之间的巨大鸿沟的一侧。

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这本号称“C++程序设计”的书籍，我抱着极大的期待翻开，却发现它更像是一本面向初学者的入门手册，而非我所期待的深入探讨现代C++特性的专业著作。书中的前几章倒是循规蹈矩地介绍了变量、控制流和函数这些基础概念，对于那些编程新手来说，或许能提供一个尚算清晰的起点。然而，一旦涉及到更复杂的面向对象编程思想，比如虚函数、多重继承的微妙之处，作者的处理就显得有些浅尝辄止了。例如，在讲解模板元编程时，内容过于简略，很多关键的陷阱和优化技巧都没有被提及，读完之后，我感觉自己只是看到了冰山一角，对于如何编写出高效、健壮的泛型代码，依然感到茫然。更令人不解的是，这本书似乎对C++11、C++14乃至C++17引入的新特性持有一种保守的态度，大量篇幅依然停留在较老的标准上，这在当前这个追求性能和现代特性的时代，无疑是滞后的。如果想真正掌握现代C++的精髓，这本书提供的知识体系显然是不够全面的，需要配合其他更具深度的参考资料才能弥补其在高级主题上的不足。

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我对于作者在**并发编程**这一章节的处理方式感到非常失望。在当今多核处理器成为主流的背景下，并发和并行处理是C++工程师必须掌握的核心技能。然而，这本书对线程（`std::thread`）、互斥锁（`std::mutex`）的介绍，显得非常基础和过时。它基本上只停留在了“如何启动一个线程”和“如何用锁保护共享数据”的层面上。对于**`std::atomic`**的深入讲解几乎没有，更不用提像并发容器、内存模型（Memory Model）这些更高级的概念了。特别是关于**数据竞争**的定义和如何通过C++内存模型规则来避免未定义行为的讨论，完全是空白。这使得这本书完全不适合那些需要构建高并发服务器或并行计算框架的读者。它更像是一本停留在单线程时代的教材，对于多线程环境下的复杂同步和性能协调问题，它完全没有给出有效的指导方针。

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从排版和案例设计的角度来看，这本书的质量实在是不尽如人意，甚至可以说是有些粗糙。代码示例的**一致性**处理得非常糟糕，有时使用旧式的`iostream`输入输出，有时又突然跳到`printf/scanf`，缺乏一种连贯的编程风格指导。更让人恼火的是，书中的很多代码片段都缺少必要的错误处理逻辑。例如，在进行文件操作或动态内存分配时，几乎所有的示例都假设操作会成功，这对于培养正确的编程习惯是极其不利的。一个合格的教学用书，理应将异常处理、错误码检查这些“不那么有趣但至关重要”的部分放在显著位置进行讲解和示范。此外，书中似乎遗漏了对**标准库（STL）**的深入剖析。STL的容器、算法和迭代器是现代C++的基石，但这本书对它们的介绍仅仅停留在“能用”的层面，例如，何时选择`std::vector`而非`std::deque`，或者高效使用`std::sort`的注意事项，这些细节都没有被充分挖掘。读者看完后，很可能还是需要去查阅其他专门讲解STL的资料。

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这本书在**面向对象设计原则（OOP Design Principles）**的探讨上，显得有些老套且缺乏现代视角。它花了大量篇幅去解释封装、继承和多态这些基础概念，这些内容在任何一本C++入门书里都能找到，并没有带来什么新的启发。真正有价值的是如何应用SOLID原则、如何进行良好的接口设计，以及如何利用现代C++特性（如纯虚函数、模板特化）来更优雅地实现设计模式。然而，书中对设计模式的介绍也仅仅是罗列了几个经典模式（如工厂、单例），而且给出的实现代码往往是比较冗长且不符合现代C++习惯的C风格或老C++风格的实现。例如，展示单例模式时，作者似乎忽略了懒汉模式中线程安全的优雅解决方案。总而言之，这本书在软件工程的思想层面缺乏足够的深度和前瞻性，它教你如何写出能编译运行的代码，但没有真正指导你如何写出结构清晰、易于维护和扩展的“好”代码，尤其是在大型项目的设计考量上，它提供的帮助微乎其微。

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没什么可说的...evil!!!

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