具体描述
书籍简介：数据结构与算法实现 作者： 李明 著 出版社： 华章科技出版社 出版时间： 2023年10月 页数： 约 650 页 定价： 98.00 元 --- 内容概述 本书《数据结构与算法实现》是一本全面而深入的计算机科学核心课程教材与实践指南。它专注于系统地讲解数据组织的基本原理、高效的算法设计方法以及如何在实际编程环境中实现这些概念。本书不侧重于某一特定编程语言的语法细节，而是将重点放在算法思想、逻辑推理以及不同数据结构之间的内在联系与性能权衡上。 全书结构严谨，从最基础的计算模型和效率分析入手，逐步构建起读者对复杂问题求解能力的认知框架。内容覆盖了线性结构、非线性结构、查找技术以及排序算法等核心领域，并穿插了大量贴近实际工程应用的案例分析。 目标读者 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于： 1. 计算机科学与工程专业本科生及研究生： 作为数据结构与算法课程的指定教材或推荐参考书。 2. 软件工程师与开发者： 希望巩固基础理论、提升代码效率，并学习如何选择最合适的数据结构来解决实际业务问题的专业人士。 3. 算法竞赛爱好者： 需要系统学习和回顾经典算法，以提高解题速度和正确率的实践者。 4. 系统架构师与技术面试准备者： 致力于理解底层逻辑，准备技术深度考察的专业人士。 章节详解与核心亮点 本书共分为七大部分，精心组织，确保知识体系的完整性和递进性。 第一部分：计算基础与性能分析（约 80 页） 本部分作为全书的基石，详细阐述了衡量程序优劣的客观标准。 计算模型： 介绍图灵机概念的简化版，帮助理解计算机的计算能力边界。 渐近分析（Asymptotic Analysis）： 深入讲解大O表示法（$O$）、大Ω表示法（$Omega$）和大$Theta$表示法（$Theta$）。通过实例展示如何分析循环结构、递归调用和分治算法的时间复杂度和空间复杂度。 概率分析与摊还分析： 引入更精细的性能评估工具，特别是在处理动态数据结构（如哈希表）时，摊还分析的重要性被着重强调。 第二部分：线性数据结构（约 120 页） 本部分专注于线性序列数据的组织与操作。 数组与动态数组： 讨论底层内存布局对性能的影响，以及动态数组在边界条件下的内存重分配策略。 链表家族： 详细区分单链表、双向链表和循环链表的实现细节与应用场景。重点分析它们在插入和删除操作上的优势，并与数组进行对比。 栈（Stack）： 基于数组和链表两种方式实现，并通过“表达式求值”和“函数调用栈”等经典应用场景进行说明。 队列（Queue）： 包含标准队列、双端队列（Deque）的实现，以及循环队列在固定大小数组上的高效利用。 第三部分：树形结构（约 180 页） 树是处理层次关系和分层数据的关键结构，本部分占据了相当的篇幅。 基础树概念： 定义、遍历方式（前序、中序、后序、层序）。 二叉搜索树（BST）： 深入探讨其在查找、插入和删除操作中的$O(log n)$平均情况，以及最坏情况下性能退化为$O(n)$的原因。 平衡树机制： 这是本书的重点之一。详细介绍AVL 树的旋转操作（LL, RR, LR, RL）和红黑树（Red-Black Tree）的五大性质及其插入/删除后的颜色调整与旋转过程。通过图示清晰展示平衡维持的机制。 B 树与 B+ 树： 针对外部存储和数据库索引的需求，系统讲解B树的结构特性，并突出B+树在范围查询优化上的优势。 堆（Heap）： 二叉堆（最大堆与最小堆）的构建、插入、删除（Extract-Max/Min）操作，以及它们在实现优先队列中的作用。 第四部分：散列表（哈希表）（约 70 页） 本部分探讨如何实现近乎$O(1)$的平均查找时间。 散列函数设计： 介绍通用散列函数（如除法、乘法、数字分析法）的设计原则，以及如何处理冲突。 冲突解决策略： 详细对比链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）。分析开放寻址法中“聚集”（Clustering）问题的产生与缓解。 动态调整： 讨论负载因子（Load Factor）的概念，以及何时触发表的大小重hash操作。 第五部分：图论基础与算法（约 110 页） 图结构是建模复杂关系网络的核心工具。 图的表示： 邻接矩阵与邻接表在空间和时间效率上的取舍分析。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现及其在连通性检测中的应用。 最小生成树（MST）： 详细讲解Prim 算法和Kruskal 算法的步骤、数据结构支持（如并查集）以及复杂度分析。 最短路径算法： 讲解Dijkstra 算法（针对非负权边）和Bellman-Ford 算法（处理负权边，并检测负权环）。 拓扑排序： 针对有向无环图（DAG）的应用场景。 第六部分：高级排序技术（约 90 页） 除了基础的插入排序、冒泡排序外，本部分重点关注高效的比较排序。 快速排序（Quick Sort）： 深入剖析分区（Partition）策略的选择（如Lomuto与Hoare方案）对性能的影响，并讨论随机化快速排序的稳健性。 归并排序（Merge Sort）： 强调其稳定性和时间复杂度始终为$O(n log n)$的特性。 堆排序（Heap Sort）： 利用第三部分介绍的堆结构，实现原址（In-place）的$O(n log n)$排序。 非比较排序： 介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等在特定数据范围下的线性时间排序方法。 第七部分：算法设计范式（约 50 页） 本部分是对前述算法背后的设计思想进行提炼和总结。 分治法（Divide and Conquer）： 再次回顾快速排序和归并排序的共性。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 通过活动安排、霍夫曼编码等实例，阐明贪心选择性质和最优子结构。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 讲解 DP 的核心思想——记忆化搜索与自底向上填表法。详细分析背包问题、最长公共子序列的 DP 状态转移方程。 计算复杂性初步： 简要介绍 P 类问题与 NP 类问题的概念，为读者理解算法效率的极限提供理论视角。 本书的独到之处 1. 跨语言的思维训练： 本书的算法描述主要采用伪代码和流程图，辅以对逻辑步骤的详细文字解释。这迫使读者关注算法本身的结构和效率，而不是被特定语言的语法细节所束缚。 2. 强调性能权衡： 每介绍一种数据结构或算法，都会伴随对其时间复杂度和空间复杂度的严格分析，并明确指出其适用场景，帮助读者理解“没有银弹”的原则。 3. 深度与广度的平衡： 在覆盖了传统大学课程要求的所有核心内容的基础上，本书还引入了如 B+ 树、摊还分析、红黑树的深入细节等，以满足对高性能计算有更高要求的读者。 4. 丰富的图示与案例： 复杂的结构（如树的旋转、图的遍历）均配有清晰、高质量的流程图和示意图，极大地降低了抽象概念的理解门槛。 《数据结构与算法实现》旨在将冰冷的理论转化为可操作的工程技能，是构建扎实计算机科学基础的必备参考书。
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