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isbn号码:9787113683160

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• 编程
• 计算机
• 软件开发
• 教材

编程思维与数据结构精要：迈向高效代码的基石 内容提要： 本书旨在为有志于深入理解计算机科学核心原理，并希望构建健壮、高效软件系统的读者提供一套系统而实用的知识体系。全书聚焦于编程思维的培养、核心数据结构的深度剖析及其在实际问题解决中的应用，并辅以现代编程语言的最佳实践指导。我们不会过多纠缠于特定语言的语法细节，而是致力于揭示底层逻辑和通用算法思想，帮助读者建立起坚实的理论基础和灵活的实践能力。 第一部分：编程思维的构建与基础范式 本部分是理解复杂软件系统的逻辑起点。我们首先探讨问题分解与抽象的艺术。一个复杂的系统是如何被拆解成可管理、可验证的小模块的？我们将深入讲解自顶向下设计与自底向上实现的辩证关系，并通过一系列逻辑谜题和工程案例，训练读者的思维模型。 随后，我们转向算法思维的基石——逻辑推理与证明。这不仅仅是关于“如何写代码”，更是关于“如何证明代码的正确性”。我们将引入循环不变量（Loop Invariants）的概念，这是分析迭代算法正确性的强大工具，并教授如何使用归纳法来论证递归算法的有效性。 紧接着，我们深入探讨编程范式。本书将侧重于结构化编程的严谨性与清晰度，同时对比函数式编程的思想，如纯函数、高阶函数和不可变性，展示如何利用这些范式来减少副作用和提高代码的可维护性。我们将讨论面向对象编程（OOP）的核心原则（封装、继承、多态），但重点在于何时以及如何恰当地应用它们，避免过度设计。 第二部分：核心数据结构的深度解析与实现 数据结构是承载信息的骨架，其选择直接决定了程序的性能。本部分将对经典和现代的数据结构进行透彻的讲解，强调它们在内存中的布局、操作的时间复杂度（$O$ 记法）分析，以及实际应用场景。 2.1 线性结构的高级应用： 数组与链表（单向、双向、循环）： 不仅讲解它们的实现，更深入分析内存分配的差异（连续性与离散性对缓存命中的影响）。我们将探讨动态数组的扩容策略背后的成本分析。 栈与队列（Stack & Queue）： 它们作为抽象数据类型，在过程控制和任务调度中的作用。特别关注双端队列（Deque）及其在滑动窗口问题中的高效应用。 2.2 树形结构的精髓： 二叉树基础与遍历： 深入讲解前序、中序、后序遍历的原理和递归/非递归实现。 搜索树的性能保证： 详述二叉搜索树（BST），并引入平衡树的概念。我们将详细剖析AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转和再平衡机制，理解它们如何保证对数时间复杂度的查找、插入和删除操作。 堆（Heap）与优先队列： 解释二叉堆的结构特性，重点在于堆化（Heapify）过程的效率，以及其在Prim's/Kruskal's 算法中的核心地位。 2.3 映射与集合的高效存取： 哈希表（Hash Tables）的艺术： 剖析散列函数的构造原则（均匀性、雪崩效应）。深入探讨冲突解决策略，如链式法与开放定址法（线性探测、二次探测、双重散列），并分析负载因子（Load Factor）对性能的影响。 集合（Set）的底层实现： 如何利用哈希表或平衡树高效地实现集合操作（并集、交集、差集）。 2.4 图论基础：网络与关系建模： 图是描述复杂关系系统的最通用工具。本部分将侧重于算法应用而非复杂的拓扑理论。 图的表示法： 邻接矩阵与邻接表在不同图密度下的适用性对比。 遍历算法： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的内在差异及其在迷宫寻路、拓扑排序中的应用。 最短路径算法： 详述Dijkstra 算法的贪心策略与正确性证明，并对比Bellman-Ford 算法处理负权边的能力。 最小生成树： 再次强调 Kruskal 与 Prim 算法的选择依据。 第三部分：算法设计与性能优化策略 本部分将从宏观层面探讨解决问题的通用方法论。 3.1 蛮力到高效的进化： 分治策略（Divide and Conquer）： 以快速排序和归并排序为例，分析其时间复杂度。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 阐释 DP 的两大核心特征——最优子结构与重叠子问题。我们将通过经典的背包问题、最长公共子序列等案例，引导读者掌握自底向上（表格法）和自顶向下（带备忘录）的实现技巧，并专注于状态转移方程的定义。 3.2 搜索与回溯： 回溯法（Backtracking）： 针对组合优化和约束满足问题的通用框架。通过 N 皇后问题、八皇后问题等，展示如何通过剪枝（Pruning）技术大幅提升搜索效率。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨其适用性边界。何时贪心选择能导向全局最优解？我们将分析霍夫曼编码等经典案例。 3.3 性能的量化与提升： 时间复杂度分析的深度： 超越 $O$ 记法，理解最好、最坏和平均情况的意义。 空间复杂度与内存局部性： 讨论递归深度对栈空间的影响，以及数据在缓存中的存取模式如何影响实际运行时间。 外部排序与内存管理概念： 简要介绍当数据规模超出内存限制时，排序和数据管理需要遵循的基本原则。 本书特色： 本书的重点不在于教授某种特定技术栈，而是提供一个跨越语言和平台的通用计算模型。每个章节均配有大量的复杂度分析图表和伪代码逻辑框图，旨在帮助读者在面对任何新的编程挑战时，都能迅速定位到最合适的数据结构和算法范式。读者在学完本书后，将能够自信地评估现有代码的性能瓶颈，并设计出兼具效率和逻辑严谨性的解决方案。

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