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出版者:人民邮电出版社

作者:卜锡滨

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2006-4

价格:24.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787115146113

丛书系列:

图书标签:

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《数据结构与算法：高效程序设计的基石》 深入探索，解锁代码潜能 您是否曾对那些流畅运行、响应迅速的软件感到惊叹？是否好奇高效算法背后的奥秘？《数据结构与算法：高效程序设计的基石》将带您踏上一段激动人心的旅程，深入理解计算机科学的核心领域——数据结构与算法。本书旨在为读者构建扎实的理论基础，并提供丰富的实践指导，让您能够独立设计、分析和优化复杂程序，从而在激烈的技术竞争中脱颖而出。 为何掌握数据结构与算法至关重要？ 在当今信息爆炸的时代，处理海量数据已成为常态。无论是社交媒体的信息流、电子商务的商品推荐，还是科学研究的海量数据集，背后都离不开高效的数据组织方式和巧妙的算法设计。本书将揭示： 数据结构： 如何以最合适的方式存储和组织数据，以满足不同应用的需求。从基础的数组、链表，到复杂的树、图、哈希表，您将学习它们的内部工作原理、优缺点以及适用场景。理解这些结构，如同拥有了构建信息大厦的坚实地基。 算法： 如何设计高效的步骤来解决计算问题。您将接触到排序、搜索、图遍历等经典算法，并学习如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，从而判断其效率。更重要的是，您将学习如何根据问题特性选择或设计最优算法，将“慢”的程序转化为“快”的利器。 本书内容概览： 《数据结构与算法：高效程序设计的基石》力求内容全面、讲解深入，并紧密结合实际应用。 第一部分：数据结构的基础 线性结构： 数组： 深入探讨其内存布局、随机访问的优势以及静态与动态数组的区别。 链表： 学习单向链表、双向链表和循环链表的原理，理解节点间的连接方式，以及在插入和删除操作上的灵活性。 栈与队列： 探索它们的“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）特性，以及在函数调用、表达式求值、任务调度等方面的广泛应用。 非线性结构： 树： 二叉树： 详细介绍二叉搜索树（BST）的查找、插入、删除操作，以及中序、前序、后序遍历。 平衡树： 学习AVL树和红黑树如何通过自平衡机制保证查找效率，理解它们在数据库索引等场景中的重要性。 堆（Heap）： 掌握最大堆和最小堆的概念，了解堆排序的实现及其在优先队列中的应用。 图： 表示方法： 学习邻接矩阵和邻接表两种表示图的方式，理解它们的优劣。 遍历算法： 深入讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），以及它们在连通性判断、路径查找等问题中的应用。 最短路径算法： 介绍Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，解决单源最短路径和所有顶点对最短路径的问题。 最小生成树： 学习Prim算法和Kruskal算法，理解如何在加权无向图中找到覆盖所有顶点的最小权值树。 哈希表（散列表）： 讲解哈希函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法），以及在快速查找、缓存等方面的超高效率。 第二部分：算法的设计与分析 算法分析基础： 时间复杂度和空间复杂度： 学习如何使用大O表示法（O, Ω, Θ）来量化算法的效率，理解常数时间、对数时间、线性时间、平方时间等概念。 递归与迭代： 探讨两种常见的程序设计范式，以及如何分析递归算法的效率。 经典算法设计范式： 分治法： 学习如何将复杂问题分解为相似的子问题，例如归并排序、快速排序。 动态规划： 掌握如何通过存储子问题的解来避免重复计算，解决背包问题、最长公共子序列等问题。 贪心算法： 学习在每一步选择局部最优解，以期获得全局最优解，例如霍夫曼编码、活动选择问题。 回溯法： 探讨如何在搜索过程中，当发现当前路径无法到达目标时，及时撤销并尝试其他路径，解决N皇后问题、数独求解等。 字符串算法： KMP算法： 学习如何高效地在文本中查找模式串。 Boyer-Moore算法： 另一种高效的模式匹配算法。 搜索与排序算法： 比较排序： 深入分析冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序的时间和空间复杂度。 非比较排序： 学习计数排序、桶排序、基数排序，理解它们在特定数据分布下的优势。 二分查找： 在有序数组中的高效查找。 第三部分：实践与进阶 数据结构与算法的实际应用： 结合具体编程场景，展示如何选择合适的数据结构和算法来解决实际问题，例如： 搜索引擎的索引构建： 如何利用哈希表和倒排索引快速检索文档。 社交网络的分析： 如何使用图算法来查找社区、推荐好友。 操作系统中的进程调度： 如何利用队列和优先级队列管理任务。 数据库的查询优化： 如何利用B+树等索引结构加速数据检索。 代码实现与调试技巧： 提供清晰、易于理解的伪代码和示例代码，帮助读者将理论知识转化为实际编码能力。 算法题解题思路与方法： 引导读者掌握分析问题、设计算法、优化代码的通用方法论，为应对面试和实际项目中的算法挑战打下基础。 目标读者： 本书适合所有希望提升编程能力、深入理解计算机科学底层原理的读者，包括但不限于： 计算机科学与技术专业的学生： 作为核心课程的补充读物，加深对数据结构与算法的理解。 软件开发工程师： 提升代码效率，解决性能瓶颈，掌握设计更优解决方案的能力。 对编程充满热情的技术爱好者： 开启探索代码世界更深层次的奥秘。 阅读本书，您将获得： 扎实的基础知识： 掌握计算机科学中最核心的理论。 解决问题的能力： 学会分析复杂问题，设计高效的解决方案。 编写高质量代码的信心： 能够写出性能优越、结构清晰的代码。 在技术面试中的优势： 轻松应对常见的算法与数据结构问题。 持续学习和成长的动力： 为掌握更高级的技术打下坚实基础。 《数据结构与算法：高效程序设计的基石》不只是提供知识，更是一种思维方式的训练。通过系统学习，您将能够从“如何实现”跳跃到“如何高效实现”，从而真正驾驭代码，创造出更强大的软件。现在就翻开本书，开启您的算法与数据结构之旅吧！

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这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了沉稳的深蓝色调，配以简洁有力的白色字体，给人一种专业而又不失亲和力的感觉。内页纸张的质感也相当不错，光滑且不易反光，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。排版上更是下了不少功夫，字里行间留白恰到好处，使得阅读过程非常流畅。特别是那些复杂的概念解析部分，作者巧妙地使用了图文并茂的方式，通过清晰的流程图和直观的示意图，将抽象的计算机原理变得触手可及。举个例子，讲解操作系统内存管理的那一章，原以为会是枯燥的理论堆砌，结果书中呈现的内存分配模型图解，简直是神来之笔，我只看了一遍就大致掌握了其核心逻辑。对于初次接触计算机科学的学生来说，这样的设计无疑是极大地降低了入门门槛，让学习过程变得更加愉悦和高效。这本书在细节之处体现出的用心，完全可以媲美一些专业出版社出版的教材，确实值得称赞。

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从工具性和实用性的角度来看，这本书的配套资源设置得极为贴心，这大大提升了学习的闭环效率。我特别赞赏作者在每章末尾设置的“动手实践”环节。这些实践任务不再是简单的理论复述，而是要求读者运用所学知识去完成一些小型项目，例如设计一个简单的命令行计算器，或者实现一个基础的文本文件读写程序。更关键的是，这些实践题目的难度梯度设置得非常合理，从易到难，逐步提升挑战性。此外，作者还提供了配套的在线代码仓库链接，这对于我们这些需要反复调试和验证代码的学习者来说，简直是雪中送炭。它确保了我们使用的示例代码是最新、可运行的，避免了因为环境不匹配而产生的挫败感。这种理论与实践紧密结合的模式，真正做到了“学以致用”，让我的编程技能得到了实实在在的磨砺。

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这本书在语言风格上采取了一种非常平易近人的叙事口吻，完全没有那种高高在上的学术腔调。作者仿佛是一位经验丰富、耐心十足的资深工程师，在你身边手把手地指导。比如，在解释“编译与解释”的区别时，作者没有直接使用定义，而是用了一个生动的比喻，将编译比作“提前准备好一整本翻译好的说明书”，而解释则是“边读边即时翻译”。这样的比喻一下子就让抽象的概念具象化了。更棒的是，每当涉及到一些容易混淆的知识点时，书后都会附带一个“常见误区解析”的栏目，专门针对学习者可能产生的困惑进行澄清和辨析。这种细致入微的关怀，让我在学习过程中几乎没有留下“为什么会这样？”的悬而未决的疑问。阅读体验就像是请了一位最棒的私教，时时刻刻都在关注我的学习进度和理解程度。

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这本书的内容编排逻辑性简直是一绝，它并非简单地将各个计算机领域的知识点罗列在一起，而是构建了一个从宏观到微观、从理论到实践的完整知识体系。我特别欣赏作者处理“数据结构与算法”这部分章节的方式。很多教材会直接抛出复杂的代码实现，让人望而生畏，但这本书却是先从现实生活中的问题场景入手，引导读者思考如何用计算机思维去抽象和解决问题，然后再逐步引入链表、树、图等基本结构，最后才过渡到排序和搜索的高级算法。这种“问题驱动”的学习路径，极大地激发了我主动探索的欲望。阅读过程中，我感觉自己不是在被动接收知识，而是在和作者一起解决一个又一个精心设计的“谜题”。这种循序渐进的教学方法，真正体现了教育的温度和深度，让原本以为是“硬骨头”的章节，也变得可以啃食和消化。

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坦白说，我对技术书籍的期待往往不高，很多都充斥着过时的信息或者晦涩难懂的术语。然而，这本著作展现出了惊人的时效性和广度。它不仅扎实地覆盖了计算机科学的核心基础，比如二进制运算、冯·诺依曼结构这些“不变的真理”，更难能可贵的是，它对当代技术趋势也有着敏锐的洞察力。我惊喜地发现，书中竟然专门辟出了一小节来探讨云计算的基本概念以及物联网（IoT）对底层计算能力的需求变化。这对于一本定位为“基础”的书籍来说，是极大的加分项。它意味着读者在打下坚实地基的同时，还能对未来技术的走向有一个初步的感知，避免了学完后立刻脱节的尴尬境地。这种前瞻性，使得这本书的价值远超出了一个普通入门教材的范畴，更像是一张通往未来计算世界的“导航图”。

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