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出版者:

作者:李德奇

出品人:

页数:353

译者:

出版时间:2007-9

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787115163905

丛书系列:

图书标签:

• ASP
• NET
• C#
• Web开发
• 编程
• 技术
• 开发
• 教程
• 微软
• 软件开发
• Web应用
• 代码

好的，这是一本名为《高级数据结构与算法解析》的图书的详细简介，内容完全聚焦于数据结构与算法领域，与ASP.NET程序设计无关。 --- 《高级数据结构与算法解析》 —— 深入理解计算思维，构建高效程序基石 图书概述 在软件工程日益复杂、性能要求不断提升的今天，数据结构与算法作为计算机科学的基石，其重要性不言而喻。《高级数据结构与算法解析》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的学习路径，超越基础知识的罗列，直抵现代计算系统中高效解决问题的核心。 本书不仅是对经典算法的复习，更是一次对前沿计算范式的探索。我们着重分析了在不同场景下，数据结构的特性如何直接影响算法的时间复杂度和空间占用，并深入剖析了背后的数学原理和工程实现细节。本书特别关注渐进分析的严谨性和实际应用中的性能权衡，力求让读者真正掌握“为什么”选择某种结构或算法，而非仅仅停留在“如何”实现的层面。 全书内容组织严谨，理论阐述清晰透彻，辅以大量精心设计的代码示例（主要使用C++或Java进行概念演示，以保证算法描述的通用性），旨在帮助读者构建坚实的计算思维框架，无论未来转向何种编程范式或应用领域，都能游刃有余地应对性能挑战。 核心内容模块详解 本书结构分为六大部分，层层递进，构建完整的知识体系： 第一部分：基础回顾与分析工具箱 (Foundations and Analysis Toolkit) 本部分作为后续高级主题的铺垫，对基础概念进行一次深入的、侧重于严谨性的回顾。 1. 渐进分析的数学严谨性： 详细探讨$O, Omega, Theta$符号的精确定义，引入主定理（Master Theorem）及其推广，并对递归关系的求解方法进行详尽的推导，确保读者理解算法复杂度分析的理论基础。 2. 随机化分析基础： 引入概率分析在算法设计中的作用，包括期望值计算、使用指示器随机变量等技术，为后续的随机算法（如快速排序的平均性能分析）打下基础。 3. 摊还分析 (Amortized Analysis)： 集中讲解摊还分析的两种主要方法——势能法（Potential Method）和聚合法（Aggregate Method）。通过动态数组、斐波那契堆等经典案例，展示如何准确评估一系列操作的平均成本，而非关注最坏情况的孤立事件。 第二部分：线性与非线性结构的高级形态 (Advanced Linear and Non-Linear Structures) 本部分聚焦于传统数据结构的复杂变体，及其在特定场景下的优化。 1. 高效的树结构 I：平衡搜索树的深度探究： AVL树与红黑树（Red-Black Trees）： 不仅实现其旋转操作，更深入分析其自平衡机制的数学保障，对比其在实际内存模型下的性能表现。 B树与B+树的存储系统关联： 详细阐述B树如何适应磁盘I/O特性，这部分内容强调数据结构与底层硬件的交互关系，对数据库系统设计至关重要。 2. 堆结构的扩展： 二项式堆 (Binomial Heaps) 与斐波那契堆 (Fibonacci Heaps)： 深入分析这些堆结构如何通过不同的合并策略，在特定操作（如减少键值）上实现更优的渐进时间复杂度，并讨论其实际应用的取舍。 3. 图的进阶遍历与连通性分析： 重新审视DFS/BFS，引入双连通分量、强连通分量的计算算法（如Tarjan或Kosaraju算法），以及它们在网络拓扑分析中的应用。 第三部分：图算法的精深领域 (The Deep Realm of Graph Algorithms) 图算法是本书的重点之一，旨在覆盖从经典最短路径到复杂网络流的全部核心内容。 1. 最短路径的全面覆盖： Dijkstra算法的优化： 使用不同的优先队列（如斐波那契堆）进行性能对比。 Bellman-Ford与差分约束系统： 展示如何利用其负权边处理能力来建模和解决特定类型的线性不等式系统问题。 Floyd-Warshall与矩阵乘法： 探讨其与快速矩阵乘法（如Strassen算法）的潜在关联，以及在所有对最短路径问题中的地位。 2. 最小生成树 (MST) 算法的工程实现： 对Kruskal和Prim算法的细节进行严格分析，特别是并查集（Disjoint Set Union）在Kruskal算法中的高效实现及其路径压缩和按秩合并的效率保证。 3. 网络流理论与应用 (Network Flow)： 最大流最小割定理： 详尽证明这一核心定理。 Ford-Fulkerson方法与Edmonds-Karp算法： 解释增广路径的搜索策略。 Dinic算法的效率分析： 深入剖析分层图和阻塞流的概念，理解Dinic在实践中远超Ford-Fulkerson的原因。 第四部分：高级搜索与动态规划的艺术 (Advanced Search and the Art of Dynamic Programming) 本部分专注于优化搜索过程和结构化地解决重叠子问题。 1. 高级搜索技术： A搜索算法： 详细讲解启发式函数的设计（如曼哈顿距离、欧几里得距离）及其一致性与可采纳性的要求，确保搜索的效率与最优性。 束搜索 (Beam Search) 与剪枝策略： 探讨在资源受限下如何通过启发式剪枝来近似求解NP难问题。 2. 动态规划（DP）的体系化： 状态转移的抽象与优化： 强调DP的核心在于识别最优子结构和重叠子问题，并通过实例（背包问题、最长公共子序列）进行结构化建模。 DP的降维与优化： 介绍如何通过滚动数组（空间优化）和凸包技巧（例如，使用Li Chao Tree或WQS二分来优化DP状态转移）来进一步提升性能。 第五部分：字符串匹配与信息压缩 (String Matching and Information Compression) 本部分关注处理序列数据（特别是文本）的高效算法。 1. 字符串匹配的经典与现代方法： KMP算法的构建： 深入理解前缀函数（Prefix Function）的意义和构造过程，这是实现线性时间匹配的关键。 Boyer-Moore算法： 分析其“坏字符”和“好后缀”启发式规则如何实现超线性（在平均情况下）的匹配速度。 Rabin-Karp算法与多项式哈希： 探讨如何利用概率性方法快速进行子串查找。 2. Trie树及其变体： 重点分析标准Trie在字典操作中的性能，并引入后缀树 (Suffix Tree) 的构建（如Ukkonen算法的在线构建），揭示其在处理所有子串查询时的强大能力。 第六部分：计算几何与概率算法简介 (Introduction to Computational Geometry and Randomized Algorithms) 作为对前沿领域的探索，本部分提供现代算法设计中不可或缺的视角。 1. 基础计算几何： 凸包的求解： 深入实现Graham扫描和Jarvis步进法，并分析其几何运算中的精度问题。 线段相交检测： 讨论扫描线算法（Sweep Line Algorithm）的基本思想，这是解决复杂几何问题的强大通用工具。 2. 概率与近似算法： 随机化算法实例： 再次探讨快速排序的随机化版本，以及如Miller-Rabin素性测试等在密码学基础中的应用。 近似算法概述： 简要介绍如何为NP难问题（如旅行商问题TSP）设计可证明性能保证的近似算法。 本书特色与目标读者 目标读者： 计算机科学专业的学生、希望深化算法功底的软件工程师、需要进行系统性能调优的架构师，以及所有对计算效率有极致追求的开发者。 本书的独特价值在于： 理论与实践的紧密结合： 每个高级结构或算法的介绍后，都附带了对其在真实系统（如内存访问、I/O效率）中表现的深入讨论。 深度分析而非浅尝辄止： 大量篇幅用于推导复杂算法的复杂度，确保读者理解其性能保证的数学依据。 覆盖现代计算瓶颈： 重点分析了如何通过更优的数据组织来应对大规模数据的处理需求，如网络流和高级图算法。 阅读完《高级数据结构与算法解析》，读者将不再满足于“能跑起来”的代码，而是能够设计出最优、最稳健、最符合计算科学原理的高性能解决方案。

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