Data Structures and Problem Solving With Turbo Pascal pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison-Wesley

作者:Frank M. Carrano

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-10

价格:USD 90.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805312171

丛书系列:

图书标签:

• Turbo Pascal
• 数据结构
• 算法
• 问题解决
• 编程
• 计算机科学
• Pascal语言
• 教学
• 经典
• 教材

数据结构与问题求解的广阔天地：一本深入探索算法与设计哲学的指南 本书旨在为读者提供一个全面、深入且注重实践的视角，以理解和掌握现代计算科学的基石——数据结构与算法设计。我们聚焦于如何有效地组织信息、如何设计高效的求解路径，以及如何将这些理论知识转化为健壮、可维护的软件系统。 第一部分：计算思维的基石与抽象的力量 在本书的开篇，我们将首先建立坚实的理论基础，这不仅关乎具体的编程语言，更关乎一种解决问题的思维模式。 一、计算的本质与抽象层级： 我们探讨了计算思维的核心要素，如何将复杂的现实问题分解为可管理的、可自动化的步骤。重点分析了抽象化在软件工程中的关键作用，从机器码到高级语言，再到抽象数据类型（ADT）的构建过程，理解如何通过封装隐藏实现细节，专注于解决问题本身。 二、性能度量与增长率分析： 算法的“好坏”并非凭感觉判断。本部分详尽介绍了时间复杂度和空间复杂度的精确分析方法。我们将深入研究大O、大Ω、Θ记号的数学定义与实际应用，并通过实例（如常数时间、线性时间、对数时间、多项式时间）来阐释算法效率的量级差异。此外，我们将探讨最好、最坏和平均情况下的性能分析技巧，为后续优化打下理论基础。 三、递归的艺术： 递归是解决许多复杂问题的优雅工具。我们不仅会介绍递归的基本原理、基线条件和归纳步骤，还将通过经典的例子，如斐波那契数列、汉诺塔问题，来展示其简洁性。更重要的是，我们将学习如何使用主定理（Master Theorem）等工具来精确分析递归调用的复杂度，并探讨如何将递归转化为迭代，以优化栈空间的使用。 第二部分：线性结构与组织原则 本部分聚焦于最常用且基础的数据组织方式，探讨它们在不同场景下的优缺点和实现细节。 四、数组与动态数组： 从最底层的内存连续存储单元开始，分析静态数组的优势和局限。随后，深入研究动态数组（或可变大小数组）的实现机制，特别是其“扩容”操作的摊还分析（Amortized Analysis），揭示为何尽管单次扩容代价高昂，但平均而言其操作仍保持线性效率。 五、链表家族的精细解剖： 我们详细区分了单向链表、双向链表和循环链表的结构差异和适用场景。重点讨论了链表的插入、删除操作的常数时间特性，以及它们在实现栈和队列等高级结构时的灵活性。 六、栈（Stack）的后进先出（LIFO）范式： 栈作为一种受限的线性结构，其应用无处不在。本书将深入讲解栈在函数调用、表达式求值（中缀转后缀/前缀）以及语法分析中的核心作用。 七、队列（Queue）的先进先出（FIFO）模型： 探讨标准队列、优先队列以及双端队列（Deque）的实现。在深入研究循环队列以优化数组空间利用率的同时，我们也将分析队列在模拟、调度算法和缓冲区管理中的重要地位。 第三部分：非线性结构的深度探索 本部分转向处理更复杂的层次关系和网络关系的数据模型。 八、树形结构的层次化表达： 树是分层数据的自然模型。我们将从树的基本术语（根、叶子、深度、高度）入手，系统地介绍二叉树、满二叉树和完全二叉树的特性。 九、二叉搜索树（BST）的动态维护： BSTs 提供了有序数据的动态存储。我们不仅会实现标准的插入、查找和删除操作，还会详细分析在随机数据和病态数据下 BST 性能退化到线性时间的问题。 十、平衡搜索树的稳定性保障： 为克服标准 BST 的缺陷，本章引入了自平衡机制。我们将深入剖析AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转操作（LL, RR, LR, RL）和平衡维持规则。重点是理解它们如何通过严格的性质保证在任何情况下都能保持 $O(log n)$ 的查找效率。 十一、堆（Heap）与高效选择： 堆是一种特殊的完全二叉树，是实现高效优先队列的关键。我们讲解了最大堆和最小堆的构建（Heapify）过程，以及如何利用堆在 $O(log n)$ 时间内完成元素的插入和提取，这直接引出了高效排序算法的应用。 十二、图论基础与遍历策略： 图是表示复杂关系（如社交网络、地图路线）的强大工具。本部分定义了图的基本术语（顶点、边、权重、有向/无向），并详尽描述了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的实现及其在连通性判断、拓扑排序中的应用。 第四部分：高级算法与问题求解范式 本部分将视角从数据组织转移到解决问题的通用策略上。 十三、排序算法的效率比较： 我们将对比分析多种经典排序算法的内在机制和性能：冒泡排序、选择排序、插入排序的 $O(n^2)$ 局限性；以及归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的 $O(n log n)$ 效率。对于快速排序，我们将深入探讨枢轴（Pivot）选择对性能的决定性影响，并介绍优化策略。 十四、堆的应用：堆排序与选择问题： 结合前面对堆的理解，本章专门讲解如何使用堆实现 $O(n log n)$ 的原地排序算法。同时，探讨如何在 $O(n)$ 的线性时间内找到第 $k$ 小/大的元素（Quickselect 算法）。 十五、散列表（Hash Table）的性能革命： 散列表提供了平均 $O(1)$ 的查找速度。本章详细讲解哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及如何处理冲突，包括链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）（线性探测、二次探测、双重哈希）。我们还将分析负载因子（Load Factor）对性能的影响。 十六、贪心算法的局部最优： 贪心算法是一种直观的优化策略。我们分析了它适用的前提（贪心选择性质和最优子结构），并通过活动安排问题、最小生成树的 Prim 算法和 Kruskal 算法来阐述其应用。 十七、动态规划：跨越时空的优化： 动态规划（DP）是处理重叠子问题和最优子结构的有力武器。本章将系统地讲解 DP 的核心思想——备忘录化与自底向上计算。通过背包问题（0/1 背包）、最长公共子序列等经典案例，读者将学会如何构建 DP 状态转移方程。 十八、回溯法与分支定界： 对于搜索空间巨大的问题（如八皇后问题、旅行商问题），我们将介绍回溯法进行系统搜索，以及如何利用分支定界（Branch and Bound）技术，通过计算界限来剪除不必要的搜索分支，从而提高求解效率。 本书的编写风格强调理论的严谨性与实践的连接性，通过大量的伪代码和结构化步骤描述，引导读者不仅理解“是什么”，更要掌握“如何做”，最终培养出设计高效、可扩展软件解决方案的能力。

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从现代编程的角度来看，这本书似乎带着一股强烈的“怀旧”气息，因为它的代码示例几乎全部是基于Turbo Pascal。这对于习惯了C++、Java或者Python的年轻开发者来说，初看之下可能会觉得格格不入。Pascal的语法结构，特别是其对变量类型的严格要求和相对冗长的过程声明，与当代编程的简洁性形成了鲜明的对比。但有趣的是，正是这种限制，反而凸显了算法设计本身的普适性。无论你是用Pascal、C还是Python来实现一个图的深度优先搜索，其核心的逻辑流程——访问标记、递归/栈操作——是完全一致的。这本书巧妙地剥离了特定语言带来的“糖衣”，将数据结构和算法的核心思想赤裸裸地呈现在你面前。它让你关注的是“做什么”和“为什么这么做”，而不是“怎么用最新的语法去写”。对于那些想真正掌握底层思维模型的程序员，这种“去现代化”的训练反而是宝贵的。

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我必须承认，当初拿到这本书时，我的主要目的是想找一本能快速提高算法竞赛能力的“速成宝典”。带着这种功利的心态去阅读，一开始我是感到失望的。它没有那些炫目的、针对特定竞赛题型的解题技巧汇总，也没有大量现成的、可以直接复制粘贴的代码片段。相反，它花费了大量篇幅去讨论每种数据结构背后的数学原理和时间复杂度分析，而且这些分析都是基于Pascal语言的特性来展开的。这感觉就像是，你本来想学开车上高速，结果教练却拉着你先去拆解了发动机的每一个活塞。但是，随着阅读的深入，我逐渐体会到这种“慢工出细活”的教学方式的深远影响。它让我明白了，那些所谓的“技巧”，本质上都是对基本结构和原理的巧妙应用。当我真正理解了为什么B树比二叉搜索树在磁盘I/O上更高效后，再去阅读任何关于数据库索引的资料，那种豁然开朗的感觉，是任何一本只罗列结论的书都无法给予的。这本书提供的是一把万能钥匙，而非一堆预先打开的锁。

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这本书的封面设计，坦白讲，第一眼并不能立刻抓住我的眼球。那种略显陈旧的排版和配色，仿佛把我拉回了上世纪末的计算机房，充满了那个年代特有的、略带朴实的工业美感。然而，一旦翻开扉页，那种扑面而来的专业气息和严谨态度，立刻让我放下了最初的保留。内容组织上，它没有采取那种花哨的、碎片化的教学方式，而是非常扎实地从最基础的逻辑构建入手，循序渐进地搭建起整个数据结构与算法的知识体系。我尤其欣赏作者在讲解指针和内存管理部分时的那种不厌其烦的细致，结合当时（以及现在依然）非常流行的Turbo Pascal环境，它强迫你必须真正理解计算机是如何分配和操作这些底层资源的，而不是简单地调用一个高级库函数了事。对于那些想要真正搞清楚“数据在内存里究竟是怎么一回事”的初学者来说，这种‘硬核’的训练是极其宝贵的，它为后续学习更复杂的系统编程或操作系统原理打下了坚实的基石。这本书的价值不在于它展示了多么前沿的算法，而在于它用一种极其纯粹和基础的方式，教会了你如何“思考”数据结构。

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这本书的配套习题设计，是其价值的另一大体现。它们不是那种简单的“填空”或者“代码补全”，而是真正的挑战。很多习题都要求读者自行设计和实现一个相对复杂的结构或算法，并要求进行严格的性能分析和边界条件测试。例如，书中要求读者实现一个自定义的动态数组结构，不仅要处理越界问题，还要在底层模拟内存的重新分配和拷贝过程，这远比直接使用Pascal内置的数组复杂得多。这种“自力更生”的练习模式，极大地提升了我的问题解决能力和调试技巧。我记得有一次为了通过书中一个关于稀疏矩阵优化的测试用例，我几乎重写了三次存储方案。这种扎实的动手实践，是单纯阅读理论无法替代的。这本书成功地将理论学习与工程实践的初步要求结合了起来，让学习过程充满了成败的真实体验。

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这本书的语言风格，说实话，非常具有那个时代教育工作者的风范——严谨、清晰，但略显刻板。它几乎没有使用任何时髦的比喻或者轻松的口吻来缓解阅读的枯燥感。每一个定义、每一个定理的引入，都伴随着详尽的逻辑推导和清晰的证明过程。对于习惯了现在互联网上那种轻松、碎片化学习资料的读者来说，这本书的阅读体验可能会有些“劝退”。我记得有一次，我在尝试理解递归函数的栈帧调用过程时，光是啃透书中关于过程调用协议的那几页描述，就花费了我好几个小时。它要求读者必须保持高度的专注力，不允许有任何的思维跳跃。然而，正是这种近乎苛刻的细节处理，使得它在作为参考手册的层面上表现得极其出色。当你需要回溯某个经典算法的**标准**实现和最严格的逻辑证明时，这本书总能提供一个可靠且无歧义的蓝本。它更像是一部教科书，而不是一本流行读物。

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