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出版者:冶金工业出版社

作者:张小波

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2006-4

价格:20.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502439460

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 程序设计
• 实训
• 教程
• 编程入门
• 软件开发
• 计算机教材
• 高等教育
• 实践教学
• JavaSE

《深入理解数据结构与算法：从理论到实践》 本书旨在为广大计算机科学与技术专业的学生、软件开发工程师以及对算法和数据结构有深入探求需求的读者，提供一套系统、全面且极具实践指导意义的学习材料。我们坚信，扎实的数据结构与算法基础是构建高效、可扩展软件系统的基石，也是解决复杂计算问题的关键利器。 内容概览： 本书内容涵盖了经典数据结构与核心算法的详尽讲解，并辅以大量精心设计的编程练习和案例分析，力求将理论知识与实际应用紧密结合。 第一部分：数据结构基础 数组与链表： 深入剖析数组的静态分配与动态扩展机制，探讨其在不同场景下的性能特点。详细讲解单向链表、双向链表、循环链表等，并通过插入、删除、查找等操作的实现，揭示链表的灵活性与动态特性。 栈与队列： 阐述栈的“后进先出”（LIFO）与队列的“先进先出”（FIFO）原则，通过数组和链表两种方式实现栈和队列，并介绍其在函数调用、表达式求值、任务调度等领域的典型应用。 树结构： 二叉树： 详细讲解二叉树的定义、遍历（前序、中序、后序、层序）及其应用。 二叉搜索树 (BST)： 深入理解BST的搜索、插入、删除操作，分析其平均和最坏情况下的时间复杂度，并探讨平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的引入及其重要性，虽然本书不直接实现复杂的平衡树，但会阐述其设计理念和优势。 堆 (Heap)： 讲解最大堆与最小堆的概念，以及堆排序的实现原理，展示堆在优先队列等场景下的高效性。 哈夫曼树： 介绍哈夫曼编码的构建过程，以及其在数据压缩中的应用。 图结构： 图的表示： 详细讲解邻接矩阵和邻接表两种图的存储方式，分析各自的优劣。 图的遍历： 深入理解深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 算法，并通过实例展示它们在连通性判断、最短路径初步探索等问题中的应用。 散列表 (Hash Table)： 阐述散列表的核心思想——哈希函数的设计原则，以及处理哈希冲突（如链地址法、开放地址法）的常用策略。通过实际代码演示，展示散列表在实现快速查找、插入、删除时的强大能力。 第二部分：核心算法 排序算法： 基础排序： 详细讲解冒泡排序、选择排序、插入排序，分析它们的实现逻辑和时间复杂度。 高效排序： 深入阐述快速排序和归并排序的递归思想和分治策略，分析它们的平均和最坏时间复杂度，并提供优化建议。 特殊排序： 介绍计数排序、桶排序、基数排序等非比较排序算法，探讨它们在特定数据分布下的高效性。 搜索算法： 线性搜索： 简单回顾线性搜索。 二分搜索 (Binary Search)： 详细讲解二分搜索的原理、前提条件（有序数据），并通过迭代和递归两种方式实现，分析其对数级的时间复杂度。 深度优先搜索 (DFS) 与广度优先搜索 (BFS)： 在图和树的章节中已有所提及，此处将进一步系统化讲解其在解决迷宫问题、拓扑排序、连通分量查找等问题中的应用。 递归与分治： 深入理解递归的思想，掌握递归的定义、基线条件和递归步骤。通过经典问题（如汉诺塔、斐波那契数列）的求解，展示分治策略如何将复杂问题分解为规模更小的子问题。 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： 这是一个重点且深入的章节。我们将从基本概念入手，讲解如何识别动态规划问题（重叠子问题、最优子结构），并演示如何通过记忆化搜索和自底向上的递推方式来构建动态规划解决方案。通过背包问题、最长公共子序列、最长递增子序列、矩阵链乘法等经典问题，引导读者掌握设计和实现动态规划算法的思路。 贪心算法 (Greedy Algorithm)： 讲解贪心算法的基本思想，即在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优。通过活动选择问题、霍夫曼编码（再次强调）、最小生成树（Prim和Kruskal算法的概念引入）等例子，说明贪心算法的适用场景和局限性。 回溯算法 (Backtracking Algorithm)： 介绍回溯算法用于解决组合搜索问题，如N皇后问题、数独求解、全排列生成等。重点在于理解其“搜索-剪枝”的过程，如何通过深度优先搜索探索解空间，并在发现无效路径时及时回溯。 第三部分：实践进阶与应用 算法复杂度分析： 详细讲解大O表示法，理解时间复杂度和空间复杂度的概念，并学会如何对算法进行量化分析。 常见算法模式： 总结并提炼出贯穿全书的几种常见算法设计模式，帮助读者举一反三。 面试与竞赛中的算法应用： 结合实际的编程面试和算法竞赛题目，演示如何运用所学知识解决实际问题，提供解题思路和技巧。 数据结构与算法的性能优化： 探讨如何根据具体场景选择最合适的数据结构和算法，以及常见的性能调优方法。 本书特色： 1. 理论与实践并重： 每个数据结构和算法的讲解都伴随着清晰的逻辑推导和直观的图示，并提供易于理解的代码实现（语言不限，注重通用思想）。 2. 循序渐进的难度： 内容组织由浅入深，从基本概念到复杂算法，确保读者能够逐步掌握。 3. 丰富的练习题： 配备了大量不同难度和类型的练习题，帮助读者巩固所学知识，提升编程能力。 4. 案例驱动： 通过实际应用案例，展示数据结构与算法在解决真实世界问题中的价值。 5. 强调思维方式： 不仅教授“怎么做”，更侧重于培养读者分析问题、设计解决方案的思维能力。 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解各种基本数据结构的内部机制和适用场景。 熟练掌握多种核心算法的原理、实现与分析。 具备分析和设计高效算法的能力。 能够独立解决复杂的数据结构与算法问题。 为后续深入学习计算机科学的其他领域（如操作系统、数据库、人工智能）打下坚实的基础。 我们相信，掌握了数据结构与算法，就如同掌握了构建高效软件世界的“内功心法”，将极大地提升开发者的核心竞争力。

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这本书的包装设计真是让人眼前一亮，简洁大方又不失专业感。封面采用了深沉的蓝色调，搭配醒目的白色字体，传递出一种稳重可靠的气质。打开书本，纸张的质感非常棒，摸上去细腻光滑，油墨的印刷效果清晰锐利，即便是小号的字体也丝毫没有模糊感，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。装订方面也做得相当扎实，书脊平整，翻页顺畅，可以感受到出版方在制作环节上的用心。从外在的细节来看，这本书的制作水准已经达到了一个相当高的标准，让人在尚未深入内容之前，就已经对其内容质量充满了期待。这种对细节的关注，往往预示着作者和编辑团队对专业知识的严谨态度，相信这是一本值得细细品味的入门级或进阶参考书。

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坦白说，我挑选这本书的时候，对它的期望值其实是比较保守的，毕竟市面上同类书籍汗牛充栋。然而，这本书在“深度”和“广度”的平衡把握上，展现出了令人惊叹的功力。它不仅涵盖了该领域的核心知识框架，更在一些关键的底层机制上进行了深入的剖析，这一点对于希望从“会用”迈向“精通”的读者来说，价值无可估量。书中对某一特定算法的优化路径分析，简直是教科书级别的展示，清晰地展示了性能瓶颈的识别与解决过程。我个人非常欣赏这种不浮于表面，敢于深挖技术原理的写作风格，这使得这本书不仅是一本工具书，更是一本可以激发思考、提升工程素养的参考读物。

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作为一个在行业内摸爬滚打多年的老兵，我很少会对一本新出版的技术书籍给出如此高的评价，但这本书的确做到了突破。它的价值超越了简单的技术手册范畴，更像是一份行业经验的沉淀与智慧的结晶。它不仅教你如何构建应用，更重要的是，它在字里行间透露出作者对于代码健壮性、可维护性以及软件生命周期管理的深刻理解。书中对“陷阱”和“误区”的警示部分，尤其体现了作者丰富的实战阅历，这些经验教训是单纯通过网络搜索难以系统获得的。这本书能有效帮助从业者避免走弯路，是提升职业技能树上不可或缺的一笔投资。

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这本书的配套资源和组织结构是其另一大亮点，我必须着重提一下。排版设计非常有利于知识的吸收和检索。章节之间的逻辑衔接过渡自然流畅，读者可以很清楚地看到前一章的知识如何自然地导向下一章的议题，形成了一个完整的知识闭环。更值得称赞的是，书中提供的所有代码示例都经过了精心测试和优化，并且在关键位置都有详尽的注释，使得读者在跟着敲代码时，能够即时理解每一行命令背后的意图。此外，章节末尾的“自测与反思”环节设计得十分巧妙，它迫使读者停下来回顾和总结，真正将知识内化，而非走马观花地读完。

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我最近翻阅了这本关于[此处指代某技术领域，如前端框架或数据库管理]的著作，它的叙述方式简直是一股清流。作者并没有采用那种堆砌理论和晦涩术语的传统理工科写法，而是仿佛一位经验丰富的导师，用非常接地气的语言引导读者进入复杂的概念世界。书中大量的实战案例和循序渐进的步骤拆解，让那些原本看起来高不可攀的技术点变得触手可及。特别是对于初学者而言，它没有急于展示高深莫测的架构，而是从最基础的“为什么”和“怎么做”开始，层层递进，构建起完整的知识体系。这种教学思路极大地降低了学习的畏难情绪，让人在实践中不断获得正反馈，从而保持学习的热情和动力。

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