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出版者:机械工业

作者:甘登岱

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2006-10

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787111197164

丛书系列:

图书标签:

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• Web开发
• 前端三剑客
• 入门教程
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• 网页制作

好的，这是一本名为《数据结构与算法实战指南》的图书简介，完全不涉及《网页制作三剑客》的内容，并力求详实自然。 --- 数据结构与算法实战指南 洞悉底层逻辑，驾驭高效代码的基石 本书定位于对计算机科学核心理论有一定了解，渴望将理论知识转化为解决实际复杂工程问题的开发者、算法工程师、以及计算机专业学生。 在当今快速迭代的软件开发环境中，性能优化已不再是锦上添花的功能，而是决定产品成败的关键因素。算法和数据结构是支撑所有高效软件系统的底层骨架。本书摒弃了传统教材中晦涩难懂的纯数学推导，转而采用一种“问题驱动、实践先行”的教学理念，旨在帮助读者彻底掌握这些核心概念，并能熟练地将其应用于从海量数据处理到复杂系统架构的各类挑战中。 --- 第一部分：基础重塑与抽象思维的建立 本部分旨在夯实读者对基本数据组织形式的理解，并建立起评估代码效率的数学框架。 第一章：效率的度量：时间复杂度与空间复杂度 我们首先深入探讨算法分析的严谨方法——大O表示法（$O$）、大$Omega$表示法（$Omega$）和精确表示法（$Theta$）。不同于浅尝辄止的介绍，本章将通过实际代码片段（如递归、循环嵌套）的执行次数统计，直观展示常数因子和最高阶项对性能的决定性影响。特别关注摊还分析法（Amortized Analysis），这是理解动态数组、斐波那契堆等结构性能的关键，通过对一系列操作的总成本进行平均计算，揭示其隐藏的效率优势。 第二章：线性结构的高级运用 线性结构是编程中最常见的数据组织方式，但其高级用法往往决定了代码的优雅性与效率。 链表深度剖析：不仅涵盖单链表、双向链表和循环链表的基本操作，更重点讲解了“快慢指针法”在链表中的经典应用，例如检测环路、寻找中点等。此外，还将探讨如何通过链表实现LRU（最近最少使用）缓存淘汰策略的优化版本。 栈与队列的抽象延伸：从基础的LIFO和FIFO原则出发，我们将研究如何使用栈来处理表达式求值（中缀转后缀）、括号匹配，以及如何使用队列实现广度优先搜索（BFS）的基础。深入探讨双端队列（Deque）如何高效地维护滑动窗口中的最大/最小值。 第三章：递归与分治策略的艺术 递归是抽象思维的体现，而分治法是解决大规模问题的强大范式。 递归的精髓与陷阱：解析递归树的构建过程，如何利用记忆化搜索（Memoization）将指数级的递归复杂度削减到多项式级别，这是动态规划思想的萌芽。 经典分治算法：详尽解析快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）的内部机制，重点比较它们在不同数据分布下的性能差异及稳定性保证。 --- 第二部分：非线性结构的构建与应用 本部分聚焦于树、图等非线性结构，它们是处理层次关系、网络拓扑和复杂依赖关系的核心工具。 第四章：树形结构的精细控制 树结构的应用极其广泛，从文件系统到数据库索引。 二叉树的遍历与平衡：系统梳理前序、中序、后序遍历的实现，并重点讲解AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与重新着色机制，确保插入和删除操作的时间复杂度始终保持在$O(log n)$，这是高性能索引的生命线。 堆（Heap）的构建与优先队列：深入解析最大堆和最小堆的构建过程（Heapify），并展示如何利用堆实现一个高效的优先队列，这在Dijkstra算法和Prim算法中至关重要。 第五章：图论：连接世界的数学模型 图论是解决网络、路线规划、社交关系等复杂问题的终极武器。 图的表示法：详细对比邻接矩阵和邻接表在空间和时间效率上的优劣，并指导读者根据实际场景选择最合适的存储方式。 图的遍历：深度剖析深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）在有向图和无向图中的应用，包括拓扑排序（Topological Sort）在任务依赖调度中的实践。 最短路径算法：从Dijkstra算法处理非负权边，到Bellman-Ford算法处理负权边（并检测负权环），再到Floyd-Warshall算法解决所有顶点对之间的最短路径问题，提供了完整的演进脉络和代码实现。 --- 第三部分：动态规划与高级算法范式 此部分是本书的难点与精华，旨在培养读者将复杂问题分解为可重复子问题的能力。 第六章：动态规划（DP）：最优解的迭代构建 动态规划不是一种单一的算法，而是一种解决重叠子问题和最优子结构问题的通用方法。 DP的思维定势：通过背包问题（0/1背包、完全背包）和最长公共子序列等经典案例，演示如何定义状态（DP数组的含义）、寻找状态转移方程，并区分自顶向下（带记忆化）和自底向上（迭代）的实现方式。 序列优化：探讨路径问题，如编辑距离（Levenshtein Distance）的计算，以及如何将二维DP优化为空间复杂度更优的一维DP。 第七章：贪心算法与回溯法 贪心选择的正确性证明：阐述贪心算法的核心——局部最优解能导向全局最优解的条件，并通过活动选择问题、最小生成树的Prim和Kruskal算法来验证。 回溯法的精妙运用：系统讲解N皇后问题、八数码问题和组合总和等，重点在于如何有效地剪枝（Pruning），避免不必要的搜索，从而将指数级复杂度控制在可接受的范围内。 --- 第四部分：实践与性能调优 本部分将理论与现代工程实践相结合。 第八章：哈希表的魔力与陷阱 哈希表是现代程序中性能最高的查找结构之一。 深入理解冲突解决：详细对比链地址法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）的优劣。分析线性探测和二次探测可能带来的聚集问题（Clustering），以及如何通过双重哈希（Double Hashing）来缓解这些问题。 布隆过滤器（Bloom Filter）：作为一种空间效率极高的概率性数据结构，本书将展示如何利用哈希函数组实现布隆过滤器，应用于数据库缓存穿透的预防。 第九章：实用算法库与复杂度优化 本章着眼于如何利用标准库中的高级结构来提升代码效率。 并查集（Disjoint Set Union, DSU）：讲解如何通过路径压缩和按秩合并技术，将原本接近$O(n)$的操作优化到几乎恒定的时间复杂度$alpha(n)$（阿克曼函数的反函数），这是解决连通性问题的利器。 位运算技巧：介绍如何利用位操作在特定场景下（如集合的表示、快速乘除）实现比标准算术运算更快的底层优化。 --- 本书特色总结： 1. 代码驱动：所有核心算法均提供清晰、可运行的Java/Python双语实现（或任选一种主流语言）。 2. 面试导向：精选了大量来自顶级科技公司的经典面试题型，并提供解题思路的构建路径。 3. 性能解读：每种数据结构和算法的实现后，均附带对实际场景下性能瓶颈的深入分析。 掌握了《数据结构与算法实战指南》，您将不再是仅仅会调用库函数的代码编写者，而是能从底层逻辑出发，为系统注入卓越性能的架构师。

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