具体描述
本书侧重于面向对象方法处理问题的观点和原理，用C++程序设计语言作为描述工具，介绍面向对象的基本方法、实现机制、具体编程技术，并在各相关章节中介绍相应的软件开发方法。具体内容包括面向对象程序设计概论、从C语言到C++语言、类与简单对象、类与复杂对象、继承和派生类、类成员的进一步使用、多态性和虚函数、运算符重载、模板、I/O流、异常处理、面向对象软件开发方法。
本书可作为高等院校计算机科学与技术专业教材，也适用于高校教师、计算机科技人员及其他相关读者参考。
《算法的艺术：从数据结构到高效求解》 内容概要： 本书旨在深入剖析算法的核心思想与设计精髓，带领读者穿越数据结构这片广袤的海洋，抵达高效求解的彼岸。我们将从最基础的排序与搜索算法入手，逐步深入到图论、动态规划、贪心算法等经典领域，并在此基础上探讨字符串匹配、几何算法以及近似算法等更前沿的主题。本书不仅关注算法的实现细节，更强调算法背后的数学原理、性能分析以及在实际问题中的应用。我们力求以严谨的数学推导、清晰的伪代码示例以及丰富的图解，帮助读者建立对算法的直观理解和深刻洞察。 第一部分：基础算法与数据结构 排序算法： 冒泡排序、选择排序、插入排序： 从最直观的比较排序入手，理解其基本思想、时间复杂度与空间复杂度。通过实例演示，让读者掌握这些简单算法的实现过程。 快速排序、归并排序： 深入剖析分治策略的应用，讲解其递归实现。重点分析快速排序的枢轴选择对性能的影响，以及归并排序的稳定性。 堆排序： 引入二叉堆这一重要数据结构，讲解如何利用堆实现高效排序。深入理解堆的构建、插入与删除操作。 计数排序、桶排序、基数排序： 探讨非比较排序算法，理解其适用条件以及如何在特定场景下实现线性时间复杂度的排序。 搜索算法： 线性搜索、二分搜索： 对比两种搜索方式的效率，理解二分搜索对有序数据的要求及其对数时间复杂度的优势。 哈希查找： 引入哈希表这一关键数据结构，讲解哈希函数的选择、冲突解决方法（如链地址法、开放地址法），以及其平均常数时间复杂度的查找效率。 数据结构： 数组与链表： 对比顺序存储与链式存储的优劣，理解它们在插入、删除、访问等操作上的性能差异。 栈与队列： 讲解它们的LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）特性，以及在表达式求值、函数调用栈、广度优先搜索等方面的应用。 树： 二叉树： 遍历（前序、中序、后序）、平衡二叉树（AVL树、红黑树）的概念与实现，理解它们如何保证查找效率。 B树与B+树： 介绍其在数据库和文件系统中的应用，理解其多路查找的特性，如何优化磁盘I/O。 Trie（字典树）： 讲解其在字符串查找、前缀匹配等方面的优势。 图： 图的表示： 邻接矩阵与邻接表，分析各自的优缺点。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS），理解它们的原理及应用，如连通性判断、最短路径（无权图）。 第二部分：经典算法设计范式 贪心算法： 思想： 在每一步选择当前看起来最优的解，期望最终能得到全局最优解。 应用： 活动选择问题、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）、霍夫曼编码、部分背包问题。 证明： 讲解如何证明贪心策略的正确性，理解其“局部最优推导全局最优”的逻辑。 动态规划： 思想： 将问题分解为相互重叠的子问题，通过记忆化或递推的方式求解，避免重复计算。 核心概念： 最优子结构、重叠子问题。 设计步骤： 定义状态、找到状态转移方程、确定边界条件、求解。 应用： 斐波那契数列、背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列、最长递增子序列、编辑距离、矩阵链乘法。 优化： 空间优化技巧，将二维DP状态压缩到一维。 回溯法： 思想： 类似于深度优先搜索，在搜索过程中，当发现当前路径无法达到目标时，进行“回溯”，尝试其他路径。 应用： N皇后问题、数独求解、全排列、组合问题、子集生成。 剪枝策略： 讲解如何通过预先判断来排除无效分支，提高搜索效率。 第三部分：高级算法与专题 图论算法进阶： 最短路径： Dijkstra算法： 求解单源非负权最短路径。 Bellman-Ford算法： 求解单源任意权最短路径（可处理负权边，并检测负权环）。 Floyd-Warshall算法： 求解所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树： Prim算法： 贪心法求解。 Kruskal算法： 贪心法结合并查集求解。 网络流： 最大流与最小割： Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法。 应用： 资源分配、匹配问题。 字符串算法： KMP算法： 字符串匹配的线性时间算法，讲解其“next”数组的构造与应用。 Rabin-Karp算法： 基于哈希的字符串匹配。 Manacher算法： 求解最长回文子串。 计算几何基础： 点、线、多边形表示： 向量、叉积、点积的应用。 凸包： Graham扫描法、Jarvis步进法。 线段相交判断。 近似算法与启发式算法： 概念： 在NP-hard问题中，当无法找到精确最优解时，寻求近似最优解。 近似比： 衡量近似算法性能的指标。 应用： 旅行商问题（TSP）的近似算法、装箱问题。 数学在算法中的应用： 数论： 模运算、素性测试、最大公约数（GCD）、扩展欧几里得算法。 概率与随机化： 随机化算法（如Monte Carlo方法）、期望分析。 组合数学： 排列、组合、递推关系。 第四部分：算法分析与优化 渐进分析： 大O、大Ω、大Θ记号，理解算法的渐进增长率。 递归分析： 递归树方法、主定理。 摊还分析： amortized analysis，分析一系列操作的总成本，平均到每次操作上。 算法复杂度评估： 时间复杂度与空间复杂度。 优化策略： 空间换时间、预计算、缓存、并行化。 目标读者： 本书适合计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的本科生、研究生，以及对算法和数据结构有浓厚兴趣的软件开发者、算法工程师。具备一定的编程基础（如C、C++、Java、Python中的一种）和基本的离散数学知识将有助于更好地理解本书内容。 学习方法建议： 1. 理论结合实践： 在阅读理论知识的同时，积极动手实现书中的算法，并通过测试用例验证其正确性。 2. 深入理解原理： 不要满足于会写代码，要深入理解算法背后的数学原理和设计思想。 3. 分析复杂度： 养成分析算法时间复杂度和空间复杂度的习惯。 4. 多做练习： 积极解决书中提供的练习题，并尝试在LeetCode、Codeforces等平台进行刷题。 5. 思考实际应用： 尝试将所学算法与实际编程问题相结合，思考如何选择最合适的算法来解决问题。 本书特色： 系统性强： 覆盖了从基础到高级的各类经典算法与数据结构。 逻辑清晰： 采用由浅入深、循序渐进的讲解方式。 严谨性高： 强调数学证明与理论推导。 实践性足： 提供丰富的伪代码示例和应用场景分析。 视角独特： 并非简单罗列算法，而是侧重于算法的设计思想、效率分析和适用范围。 通过本书的学习，读者将能够构建坚实的算法基础，掌握解决复杂计算问题的强大工具，并为进一步深入研究计算机科学的各个领域打下坚实的基础。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有