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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:William Collins

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-02-14

价格:USD 99.06

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072369656

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 程序设计
• 数据结构
• STL
• C++
• 标准模板库
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 数据存储
• 代码
• 学习
• 参考书

深入剖析算法与高效编程：掌握数据结构的精髓与STL的强大力量 在这信息爆炸的时代，无论是构建复杂的软件系统，还是优化海量数据的处理效率，数据结构始终是计算机科学的基石。而 《数据结构与STL实践指南》（请注意，此书名与您提到的原书名仅为示例，内容将完全不同）正是为了满足这一核心需求而精心打造的权威指南，它将带您踏上一段深入探索算法世界、驾驭现代编程利器的非凡旅程。 本书并非对现有理论的简单复述，而是以实践为导向，以理解为核心，旨在帮助读者真正掌握数据结构的思想精髓，并学会如何利用 C++ 标准模板库（STL） 这一强大的工具集，将理论知识转化为高效、优雅的解决方案。我们深知，对于许多开发者而言，数据结构和STL往往是学习曲线的挑战，而本书正是为了跨越这道鸿沟而生。 核心内容概览： 1. 数据结构的基石：深入理解核心概念 数组与链表： 不仅介绍线性表的定义与操作，更深入分析它们在内存中的布局、性能差异（如插入、删除、访问的复杂度），以及各自适合的应用场景。我们将探讨静态数组、动态数组（vector）的实现原理，以及单向链表、双向链表、循环链表的内部机制。 栈与队列： 剖析 LIFO (后进先出) 和 FIFO (先进先出) 的抽象数据类型，并详细讲解它们如何通过数组和链表实现。我们将通过实际案例，如函数调用栈、表达式求值、广度优先搜索等，展示栈和队列的广泛应用。 树形结构： 从二叉树、平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）到B树、B+树，本书将层层剥茧，揭示它们在组织和检索数据方面的强大能力。我们将重点关注这些树结构的构建、搜索、插入、删除操作的算法实现，并深入探讨它们的平衡机制及其对性能的影响。特别地，我们将为读者展示如何利用STL的 `set` 和 `map` 来高效地运用这些平衡树。 图结构： 介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），并详尽讲解各种重要的图算法，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Prim算法和Kruskal算法。本书将通过实际问题，如最短路径、最小生成树、拓扑排序等，来演示这些算法的威力。 哈希表： 阐述哈希函数的设计原则、冲突解决策略（链地址法、开放地址法），以及哈希表的性能分析。我们将帮助读者理解STL的 `unordered_set` 和 `unordered_map` 如何利用哈希表实现近乎常数时间的查找、插入和删除。 2. STL 的核心组件：赋能高效 C++ 编程 容器（Containers）： 序列容器： 深入剖析 `vector`、`deque`、`list` 的内存管理、迭代器特性、性能特点，以及它们在不同场景下的最优选择。我们将探讨 `vector` 的动态扩容机制，`deque` 的分块存储结构，以及 `list` 的双向链表实现。 关联容器： 详解 `set`、`multiset`、`map`、`multimap` 的内部机制（通常是红黑树），重点讲解它们的排序特性、键值对的存储方式，以及它们在集合操作和键值查找中的应用。 无序关联容器： 重点介绍 `unordered_set`、`unordered_multiset`、`unordered_map`、`unordered_multimap` 如何利用哈希表实现高效查找，并分析其性能优势与潜在的平均情况下的常数时间复杂度。 容器适配器： 讲解 `stack`、`queue`、`priority_queue` 如何基于其他容器（如 `vector`、`deque`、`list`）实现，并展示它们在算法中的典型用法。 迭代器（Iterators）： 详细解释迭代器的概念，区分输入、输出、前向、双向、随机访问迭代器，并演示它们在遍历和操作STL容器时的重要作用。我们将重点介绍如何编写符合STL规范的自定义迭代器。 算法（Algorithms）： 覆盖STL提供的丰富算法库，包括排序（`sort`）、查找（`find`）、遍历（`for_each`）、计数（`count`）、数值计算（`accumulate`）、集合操作（`set_union`、`set_intersection`）等。本书将强调算法的使用效率和泛型编程的威力，帮助读者写出更简洁、更高效的代码。 函数对象（Functors）与 Lambda 表达式： 解释函数对象的概念，以及它们如何与STL算法结合以实现自定义操作。我们将深入介绍 C++11 引入的 Lambda 表达式，展示其在STL算法中的便捷性和强大功能。 3. 进阶应用与性能优化：从理论到实战 算法复杂度分析： 贯穿全书，对各种数据结构和算法的操作进行详细的时间复杂度和空间复杂度分析，帮助读者培养“性能意识”。 实际问题解决方案： 通过大量精心设计的示例代码和案例分析，将抽象的数据结构和STL算法应用于解决实际编程挑战，例如： 高效文件处理： 利用 `vector` 和 `map` 优化大文件数据的读取和查找。 社交网络分析： 使用图算法和STL容器构建和分析复杂的社交关系网络。 编译器设计： 栈在表达式解析中的应用，树结构在抽象语法树（AST）构建中的作用。 数据库索引： B+树在数据库索引中的实现原理与优势。 内存管理： `std::vector` 和 `std::list` 在不同内存分配场景下的表现。 STL 源码剖析（部分）： 适度引导读者思考STL组件的底层实现，理解其设计哲学，从而更灵活地运用和扩展。 现代 C++ 特性集成： 充分利用 C++11/14/17/20 的新特性，如右值引用、移动语义、智能指针、Lambda 表达式等，编写更现代、更高效的代码。 本书的独特价值： 深度与广度兼备： 既深入讲解了数据结构和STL的理论细节，又涵盖了广泛的实际应用场景。 实践驱动： 每一章都配有大量的可运行代码示例，强调动手实践，帮助读者在模仿和修改中加深理解。 思维训练： 引导读者不仅仅是“使用”STL，更是“理解”STL的设计理念，培养解决问题的通用算法思维。 语言风格： 采用清晰、严谨且富有启发性的语言，避免空泛的理论说教，力求让复杂的技术概念变得易于理解和掌握。 无论您是计算机科学的学生，渴望夯实理论基础；还是经验丰富的开发者，希望提升代码效率与设计能力；亦或是希望系统学习 C++ 强大工具集的编程爱好者，《数据结构与STL实践指南》都将是您不可或缺的良师益友。准备好迎接挑战，解锁编程的更高境界吧！

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我曾经尝试过几本市面上非常流行的“算法圣经”，它们固然经典，但对于习惯了现代C++风格的开发者来说，总感觉有些脱节，很多示例代码看起来像是上个世纪的风格。这本书的独特之处在于它完全站在现代C++编程范式的角度来审视数据结构。它不只是教你如何“实现”一个栈，而是教你如何“高效地利用”`std::stack`，并深入探讨了其底层实现机制对性能的影响。这种“用现代工具解决经典问题”的思路，让我对STL的理解上升到了一个新的高度，不再是机械地调用函数，而是真正理解了这些容器背后的工程权衡。它成功地架起了理论计算机科学和实际工程应用之间的桥梁，让那些原本晦涩难懂的理论知识，瞬间变得鲜活且触手可及。

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我是一个偏爱动手实践的学习者，对那种纯理论、公式堆砌的教材深感乏味。所以，当我开始阅读这本书的实践部分时，那种惊喜感几乎是无法抑制的。作者在讲解每一个数据结构时，似乎都预设了读者会立刻想在自己的IDE中敲下代码去验证。书中提供的代码示例不仅数量多，而且质量极高，注释详尽到几乎不需要你再去查阅任何外部资料就能理解其核心逻辑。我特别欣赏它在处理“时间复杂度分析”时的那种务实态度——它没有停留在抽象的$O(n)$符号上，而是会结合具体的STL容器操作，给出一个非常直观的性能对比图表。这对我理解为什么在某些场景下必须使用`std::map`而不是`std::unordered_map`至关重要。这本书更像是我的一个经验丰富的前辈在手把手指导我如何构建健壮、高效的底层代码。每一次解决一个复杂的编程挑战后，我都会回头翻阅相关章节，确认自己的理解是否完全到位，而这本书总能提供更深一层的洞察。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深沉的蓝色调搭配着简洁的白色字体，立刻就营造出一种专业而严谨的氛围。我是在一个技术论坛上偶然看到有人推荐的，当时正在为准备一个重要的项目而苦恼，急需一本能系统梳理数据结构与算法的书籍。拿到实体书后，我做的第一件事就是快速翻阅了目录。坦白说，目录的组织结构非常清晰，从最基础的数组、链表到更复杂的图论和高级搜索算法，脉络分明，让人一眼就能看出作者对知识体系的把握是多么深刻和全面。尤其让我印象深刻的是它对C++ STL（标准模板库）的整合方式，很多其他教材往往只是把STL当作一个附加的工具箱来介绍，但这本书似乎是从一开始就将STL视为实现高效数据结构的核心语言。这种将理论基础与现代编程实践紧密结合的处理手法，对于正在职场上摸爬滚打的工程师来说，无疑具有极高的实用价值。我迫不及待地想深入阅读其中的章节，看看它如何用STL的视角来重新诠释那些经典的算法难题。

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这本书的排版和印刷质量，说实话，在这个快餐阅读的时代，能保持这样的水准，实属难得。纸张厚实，墨迹清晰，即便是长时间在灯下阅读，眼睛也不会感到过分疲劳。更重要的是，图表的绘制极其精良。在解释树的遍历或者图的连通性问题时，那些结构图不再是简单的线条和方框组合，而是充满了层次感和动态感，仿佛能看到数据流动的轨迹。我发现自己不需要在纸上反复涂画草图来辅助理解那些复杂的递归关系，书中的插图本身就具有极强的解释力。这种对细节的打磨，体现了作者和出版团队对读者体验的尊重。对于需要频繁查阅特定算法细节的中级程序员来说，这种清晰的视觉辅助，极大地缩短了查找和理解的时间成本，这在项目开发周期紧张时是无价的优势。

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从我个人的学习习惯来看，我更倾向于那种能激发批判性思维的书籍，而不是那种只提供标准答案的参考手册。这本书在这方面做得非常出色。它在介绍完一个基础概念后，往往会抛出一个“挑战性思考”或者“优化方向探讨”，引导读者去思考“有没有更好的方法？”或者“在什么特定约束条件下，当前的方法会失效？”。例如，在讨论哈希表冲突解决策略时，它不仅详细对比了开放寻址法和链地址法，还探讨了在多核处理器环境下，如何设计无锁（Lock-Free）的数据结构以最大化并发性能。这种前瞻性和思辨性，使得这本书的价值远超出一本教科书的范畴，它更像是一个高级研讨会的记录，不断催促着读者跳出舒适区，去探索算法设计的更深层奥秘。

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