数据结构实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社,北京交通大学出版社

作者:高晓兵

出品人:

页数:175 页

译者:

出版时间:2006年6月1日

价格:18.00元

装帧:平装

isbn号码:9787810827829

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 实验
• 教程
• 算法
• 编程
• C++
• 数据存储
• 查找
• 排序
• 图形化展示
• 实践

《算法设计与分析导论》 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面而深入的算法设计与分析理论体系，涵盖从基础概念到高级主题的广泛内容。本书不仅注重算法的理论基础，更强调其实际应用与性能评估，力求帮助读者掌握设计高效、可靠算法的必备知识和技能。 第一部分：算法基础与度量 本部分为读者打下坚实的算法理论基础。我们首先从“什么是算法”这一基本问题出发，阐述算法在计算机科学中的核心地位，以及算法设计的基本原则，如正确性、效率和可读性。 算法的定义与特性： 详细介绍算法的五大基本特征：有限性、确定性、可行性、输入和输出。通过生动形象的例子，阐释这些特性的重要性，例如，一个无限循环的程序就不是一个有效的算法。 算法的表示方法： 讲解如何用自然语言、伪代码和流程图来描述算法。伪代码作为一种介于自然语言和具体编程语言之间的抽象表示，是分析算法逻辑的重要工具。本书将提供大量的伪代码示例，并引导读者进行练习，使其能够熟练掌握伪代码的书写和理解。 算法复杂度分析： 这是本书的重中之重。我们引入“渐进符号”（Big O, Big Omega, Big Theta）来刻画算法在输入规模增大时的增长趋势，从而量化算法的效率。 时间复杂度： 详细讲解如何通过计算基本操作的执行次数来分析算法的时间复杂度。我们将区分最好情况、最坏情况和平均情况下的时间复杂度，并重点分析常见的时间复杂度类别，如 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n) 等，并用实例说明不同复杂度算法的性能差异。例如，在处理大量数据时，O(n log n) 的排序算法将远胜于 O(n^2) 的排序算法。 空间复杂度： 分析算法在执行过程中所需的额外存储空间。我们将讨论常数空间、对数空间、线性空间等，并探讨如何在时间和空间复杂度之间进行权衡。 递归算法的复杂度分析： 专门讨论如何分析递归算法的时间和空间复杂度，介绍主定理（Master Theorem）等工具，帮助读者有效解决复杂的递归关系。 算法设计范型概览： 简要介绍本书后续将深入探讨的几种主要算法设计范型，为读者建立一个整体认知框架，包括分治法、动态规划、贪心算法、回溯法和分支限界法等。 第二部分：经典算法与数据结构 本部分将结合具体的数据结构，深入讲解一系列经典的算法，并分析它们的实现细节和复杂度。 排序算法： 冒泡排序、插入排序、选择排序： 作为基础排序算法，详细讲解其工作原理、实现代码和复杂度分析。虽然它们的复杂度较高，但理解其基本思想对于掌握更高级的算法至关重要。 归并排序、快速排序： 深入分析这两种基于分治策略的高效排序算法。我们将详细解析它们的递归实现，并讨论如何优化枢轴的选择以提高快速排序的平均性能。 堆排序： 介绍堆（Heap）这一重要的数据结构，并基于堆实现高效的堆排序。我们将解释最大堆和最小堆的概念，以及它们在排序中的应用。 计数排序、基数排序、桶排序： 介绍这些非比较排序算法，它们在特定条件下可以达到线性时间复杂度，并讨论它们的适用场景和局限性。 查找算法： 顺序查找、二分查找： 介绍基本的查找方法，并重点分析二分查找在有序数组中的对数时间复杂度优势。 散列表（Hash Table）： 深入讲解散列表的原理，包括散列函数的设计、冲突解决策略（如链地址法、开放地址法）以及散列表的查找、插入和删除操作的平均时间复杂度。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 介绍二叉搜索树的定义、性质以及查找、插入、删除操作。我们将分析平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）在保持查找效率方面的必要性。 图算法： 图的表示： 讲解邻接矩阵和邻接表两种常用的图表示方法，并分析它们在存储空间和操作效率上的优劣。 图的遍历： 详细介绍广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）算法。我们将通过实例说明它们的工作流程，并分析它们的复杂度。BFS 在求解最短路径（无权图）等问题中有重要应用，DFS 则常用于连通性判断、拓扑排序等。 最短路径算法： Dijkstra 算法： 介绍求解单源最短路径问题（非负权边）的 Dijkstra 算法，并分析其贪心策略。 Floyd-Warshall 算法： 讲解求解所有顶点对之间最短路径的 Floyd-Warshall 算法，它基于动态规划的思想。 Bellman-Ford 算法： 介绍可以处理负权边（但不能有负权回路）的 Bellman-Ford 算法，并分析其动态规划思想。 最小生成树算法： Prim 算法： 讲解如何使用贪心策略构造最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）。 Kruskal 算法： 介绍另一种基于贪心和并查集（Disjoint Set Union）实现的 MST 算法。 字符串匹配算法： 朴素字符串匹配： 分析其最坏情况下的时间复杂度。 KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）： 深入讲解 KMP 算法的原理，特别是其如何利用“部分匹配表”（next 数组）来避免不必要的比较，从而达到线性时间复杂度。 第三部分：高级算法设计范型与应用 本部分将深入探讨几种强大的算法设计范型，并展示它们在解决复杂问题中的威力。 分治法（Divide and Conquer）： 基本思想： 将问题分解为规模更小的子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解以得到原问题的解。 典型应用： 归并排序、快速排序、矩阵乘法（Strassen 算法）、二分查找等。我们将通过更复杂的例子，如计算最近点对等，来展示分治法的强大之处。 动态规划（Dynamic Programming）： 核心思想： 将问题分解为相互重叠的子问题，通过存储子问题的解来避免重复计算。 关键要素： 最优子结构和重叠子问题。 典型应用： 斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法、图中的最短路径（如 Floyd-Warshall）等。我们将详细分析如何识别动态规划问题，如何定义状态转移方程，以及如何通过自底向上或自顶向下（带备忘录）的方式实现。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 基本思想： 在每一步选择局部最优解，希望最终能得到全局最优解。 判断依据： 贪心选择性质和最优子结构性质。 典型应用： 活动选择问题、Huffman 编码、最小生成树（Prim、Kruskal）、部分背包问题等。我们将分析哪些问题可以通过贪心算法解决，以及如何证明贪心算法的正确性。 回溯法（Backtracking）与分支限界法（Branch and Bound）： 回溯法： 通过深度优先搜索（DFS）的方式，以增量方式构造问题的解，并在发现不可行解时回溯。 分支限界法： 类似于回溯法，但在搜索过程中利用限界函数来剪枝，排除那些不可能得到最优解的搜索分支。 典型应用： N皇后问题、数独求解、旅行商问题（TSP）等。我们将通过具体的搜索树示例，展示回溯和分支限界如何有效地探索解空间。 第四部分：计算的复杂性理论 本部分将引导读者进入计算复杂性理论的殿堂，理解算法性能的本质限制。 P类问题与NP类问题： 讲解可解决性（可判定性）和可处理性（多项式时间可解性）。介绍 P 类问题（可以在多项式时间内解决的问题）和 NP 类问题（可以在多项式时间内验证解的问题）。 NP-完全问题（NP-Complete）与NP-难问题（NP-Hard）： 介绍 NP-完全问题是 NP 类中最“难”的问题，任何 NP 类问题都可以归约到 NP-完全问题。NP-难问题则至少和 NP-完全问题一样难。 归约（Reduction）： 讲解归约的概念，以及如何利用归约来证明一个问题的难度。 著名 NP-完全问题示例： 讨论旅行商问题（TSP）、满意度问题（SAT）、图着色问题等 NP-完全问题的定义和它们在现实世界中的重要性。 近似算法与启发式算法： 鉴于许多 NP-完全问题难以找到精确的多项式时间解，我们将探讨设计近似算法和启发式算法来寻找可行解或近似最优解的重要性。 本书特色 理论与实践相结合： 在讲解算法理论的同时，本书提供了丰富的伪代码实现，并鼓励读者通过编程实践来加深理解。 循序渐进的难度： 内容从基础的算法概念逐步深入到高级的计算复杂性理论，适合不同层次的读者。 丰富的例题与习题： 每章都配有大量的例题讲解和精心设计的习题，帮助读者巩固所学知识，并锻炼解决问题的能力。 清晰的逻辑结构： 全书内容组织合理，逻辑清晰，便于读者按照章节顺序进行学习。 注重分析与权衡： 强调对算法时间复杂度和空间复杂度的细致分析，并引导读者思考不同算法之间的优劣以及在实际应用中的权衡。 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解算法的设计原理和分析方法。 熟练掌握各种经典算法的实现技巧。 能够根据实际问题选择或设计合适的算法。 对计算问题的难度有一个清晰的认识。 为进一步学习更高级的计算机科学课程打下坚实的基础。 本书适合计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的学生，以及对算法设计与分析感兴趣的广大程序员和研究人员阅读。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，内心是有些忐忑的，因为我对算法和数据结构的基础本来就比较薄弱，很多教材的叙述方式对我来说就像天书一样晦涩难懂。然而，这本书的语言风格却出乎意料地亲切和通俗。它没有使用过多复杂的学术术语来故作高深，而是像一位经验丰富的前辈在耐心指导你入门。我特别欣赏作者在讲解递归和指针这些“拦路虎”问题时所采用的比喻和图示。那些复杂的流程图和逻辑分解，仿佛一下子为我打开了一扇窗，让我清晰地看到了数据在内存中是如何流转和操作的。特别是关于内存管理和时间复杂度的分析部分，作者用非常形象的例子说明了为什么我们必须关注效率，而不是仅仅让程序能跑起来。这种将理论与实际应用紧密结合的叙事方式，让学习过程不再是孤立的知识点记忆，而是一场完整的思维构建之旅，极大地增强了我对后续更深层次学习的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计简直是视觉上的享受，这在技术书籍中是相当少见的。纸张的质感很好，墨迹清晰，即便是长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳。更重要的是，作者对代码块的处理非常到位。代码片段被精心格式化，缩进和关键字高亮都做得恰到好处，使得阅读和对照代码实现变得异常轻松愉快。我发现自己不再需要频繁地在代码和文字说明之间来回切换，因为关键的概念和代码实现几乎是同步展示的。这种设计哲学充分体现了对读者的尊重——它假设读者是认真的学习者，并致力于提供最少干扰的学习环境。我甚至愿意把它放在桌面上，时不时地翻阅一下其中的某些精妙的算法描述，这已经不仅仅是一本工具书，更像是一件精心制作的工艺品，它的存在本身就是一种学习的激励。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容结构严谨得像是精密仪器，每一个部分都环环相扣，不可或缺。我尤其喜欢它对于抽象数据类型（ADT）和具体实现之间关系的阐述。作者没有急于展示代码，而是先从功能需求出发，定义了清晰的接口和操作，这强迫读者先进行高层次的思考——“我需要这个结构做什么？” 只有明确了需求，再去考虑“我该如何用数组或指针来实现它？” 这种自顶向下的思维训练，对于培养严谨的软件设计能力至关重要。书中对于每种结构在不同场景下的“代价分析”也极为精辟，不再是简单地告诉你 O(n) 或 O(log n)，而是深入探讨了常数因子、缓存命中率等实际运行时的影响因素。这本书无疑是一本优秀的“内功心法”教材，它教会的不是某一个特定问题的解决方案，而是如何建立一个稳固的、面向对象的数据组织和处理的思想框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很有年代感，那种老式的教材风格扑面而来，让我一下回到了大学时代。我本来以为这会是一本枯燥乏味的理论堆砌，但翻开目录后，才发现内容组织得相当有条理。作者似乎深谙初学者从入门到精通的心理曲线，章节安排循序渐进，从最基础的线性表讲起，逐步过渡到复杂的图和树结构。尤其值得称赞的是，每一章都配有大量的经典算法实现示例，这对于我们这些习惯了“动手操作”的学习者来说简直是福音。我尝试着跟着敲了几个排序算法的代码，编译器反馈的结果非常流畅，而且注释清晰到位，即便是初次接触这些概念的人也能很快理解代码背后的逻辑。书中对每种数据结构的优缺点分析也十分透彻，让我明白了在不同场景下选择合适结构的重要性，这比单纯记住定义要实用得多。这种注重实践和代码实现的编排方式，让原本抽象的计算机科学概念变得触手可及，极大地提升了我的学习兴趣和效率。

评分☆☆☆☆☆

我是一名已经工作了几年，但感觉自身技术栈有些陈旧的工程师，这次买这本书主要是想重新温习并巩固一下基础。这本书给我的最大感受是“全面”且“深入”。它不仅仅停留在教会你如何使用标准库函数，而是深入到了底层实现细节，比如链表节点的动态分配、哈希表的冲突解决策略等。对于有一定基础的人来说，这本书提供了很多值得深思的优化点。例如，书中对几种查找算法的性能对比分析非常到位，图表清晰地展示了在不同规模数据集下的性能差异，这对于指导我们在实际项目中进行技术选型非常有帮助。此外，书中还穿插了一些历史背景和思想演变，让我对这些经典结构产生了一种敬畏感，明白了它们是如何在计算机科学的发展中占据核心地位的。总而言之，这本书的深度足以让有经验的开发者也能从中汲取新的养分，是进行技术复盘和提升的绝佳参考资料。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆