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出版者:清华大学出版社

作者:马石安

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2007-8

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787302150534

丛书系列:

图书标签:

• 面向对象
• 程序设计
• 教程
• C++
• Java
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• 软件工程
• 编程入门
• 计算机科学
• 数据结构
• 算法
• 代码规范

深入解析数据结构与算法：C++实现精粹 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且注重实践的数据结构与算法学习路径，特别是侧重于使用C++语言进行高效实现。在计算机科学的殿堂中，数据结构与算法是构建任何复杂软件系统的基石。一个优秀的程序员不仅需要了解“做什么”，更需要精通“如何高效地做”。本书正致力于填补理论与工程实践之间的鸿沟，为渴望提升编程功底、精通底层逻辑的开发者打造坚实的知识体系。 第一部分：基础夯实与C++进阶 在深入探索复杂结构之前，我们首先需要对C++语言的特性进行一次彻底的复习与深化，特别是在与数据结构实现紧密相关的领域。 1.1 C++核心特性回顾与性能考量： 本章将超越基础语法，重点探讨C++模板元编程（Template Metaprogramming）在泛型数据结构设计中的应用。我们将详细解析C++11/14/17引入的现代特性，如右值引用（Rvalue References）、移动语义（Move Semantics）以及`constexpr`在编译期计算中的威力。理解这些特性是编写高性能、无冗余代码的关键。例如，我们将通过实例展示如何利用移动构造函数优化大型结构体或容器的拷贝开销。 1.2 内存管理与RAII机制： 数据结构往往涉及复杂的内存分配与释放。本章将深入剖析C++的内存模型，包括栈（Stack）、堆（Heap）以及静态存储区。重点讲解资源获取即初始化（RAII）原则，并详细对比`std::unique_ptr`、`std::shared_ptr`和`std::weak_ptr`的内部机制与适用场景，确保读者能够安全、高效地管理动态数据。 1.3 泛型编程与容器抽象： 我们将建立一套适用于所有数据结构的通用接口和抽象类体系。通过使用纯虚函数和模板，设计出统一的迭代器（Iterator）模式，这不仅是STL（Standard Template Library）的核心，也是实现各种数据结构互操作性的桥梁。 第二部分：线性结构的高效实现 线性结构是所有复杂结构的基础。本部分将不再满足于简单的数组或链表实现，而是深入探究其内部的性能优化点。 2.1 数组与动态数组（Vector）的深度剖析： 除了基本的增删查改，本章将重点模拟`std::vector`的内部工作机制，包括容量（Capacity）和大小（Size）的区别、自动扩容策略（通常是指数级增长）背后的数学原理与性能权衡。我们将实现一个自定义的动态数组类，并对比不同扩容因子对性能的影响。 2.2 链表家族的完整构建： 我们将完整实现单向链表、双向链表，并引入一个略显复杂的循环链表。重点在于如何通过指针操作实现高效的节点插入、删除，以及在双向链表中如何避免悬空指针。此外，还将讨论“哨兵节点”（Sentinel Node）在简化边界条件处理中的作用。 2.3 栈（Stack）与队列（Queue）的灵活应用： 栈和队列的实现相对直接，但本章的重点在于其应用：如何利用栈实现函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀/前缀）以及迷宫求解；如何利用队列实现广度优先搜索（BFS）和缓冲区管理。我们还将探讨双端队列（Deque）的实现，通常采用分块数组结构以优化两端操作的效率。 第三部分：非线性结构的精湛艺术 非线性结构是处理复杂关系和实现高效查找的核心。 3.1 树结构（Tree）：从基础到平衡 二叉树与遍历： 详细解析前序、中序、后序遍历的递归与非递归（使用栈）实现。 二叉搜索树（BST）： 探讨其最坏情况下的性能退化问题（退化为链表）。 自平衡树详解： 投入大量篇幅讲解AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。红黑树作为Linux内核和许多标准库的基础，其五大性质、插入与删除操作中的旋转（Rotation）与颜色翻转的详细步骤将通过C++代码逐一还原，确保读者理解每一次平衡调整背后的逻辑。 3.2 堆（Heap）与优先队列（Priority Queue）： 本章将聚焦于二叉堆的构建，特别是如何使用数组高效地表示完全二叉树，以及`heapify`操作的时间复杂度分析。随后，我们将实现一个基于堆的优先队列，并将其应用于Dijkstra算法和Prim算法。 3.3 散列表（Hash Table）的极限优化： 散列表是平均时间复杂度达到O(1)的神器。我们将深入探讨： 哈希函数设计： 常见冲突处理技术（Chaining与Open Addressing）。 开放寻址法： 详细对比线性探测、二次探测和双重哈希（Double Hashing）的性能差异及聚簇（Clustering）问题。 负载因子与重新散列（Rehashing）： 如何动态调整散列表的大小以维持查找效率。 3.4 图结构（Graph）：建模世界 图论是算法应用的广阔领域。本部分将侧重于图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）及其适用场景的权衡。我们将使用C++实现高效的图结构，并重点讲解： 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）及其在拓扑排序、强连通分量中的应用。 最短路径问题： 详述Dijkstra算法（单源最短路）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路）的C++实现，并讨论负权边情况下的Bellman-Ford算法。 最小生成树（MST）： Kruskal算法（基于并查集）和Prim算法的对比实现。 第四部分：高级算法与性能分析 在掌握了数据结构的基础上，本部分将聚焦于解决实际工程问题的强大算法。 4.1 排序算法的全面检视： 我们将不仅实现经典的冒泡、插入、选择排序，更要精通O(NlogN)级别的算法：归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）及其“坏情况”规避策略、堆排序。特别地，快速排序中的分区（Partition）策略将进行深入比较。 4.2 并查集（Disjoint Set Union）：高效维护集合关系： 并查集是处理动态连通性问题的利器。本章将详述其路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）两大优化技术，展示如何使平均操作时间复杂度趋近于常数级别O(α(N))，并在MST和网络连通性问题中展示其实用性。 4.3 递归与分治策略： 本部分将系统梳理分治法的思想，通过汉诺塔、大整数乘法等经典案例，巩固读者对递归思维的理解，并探讨如何利用动态规划（Dynamic Programming）优化重复子问题的计算，避免指数级增长。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者将抽象的算法思想转化为高效、健壮的C++代码的能力。通过大量源码解析和性能对比，读者将能够根据具体场景，选择最合适的底层数据结构和算法，从而写出真正具有“工程感”的代码。

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这本书的配套资源支持简直是灾难性的。我特地去寻找作者承诺的在线代码仓库和勘误表，结果发现链接早已失效，或者内容陈旧到根本无法与当前主流的编程语言版本兼容。这意味着，书中所提供的所有示例代码，我都需要自己动手去调试、去修正那些可能早已被修复的Bug，这无疑是浪费了大量宝贵的时间。更令人气愤的是，书中对一些关键函数的参数说明存在明显的笔误，但由于没有及时的电子版勘误，我们只能在编译报错后，依靠经验去猜测哪个参数写错了，哪个返回值被误导了。对于一个严肃的技术教程来说，配套资源的维护是其生命力的体现，这本书在这方面做得非常不负责任。读者购买的不仅是纸张上的文字，更是获取知识和解决问题的工具包，而这个工具包里的许多工具，看起来都生锈甚至缺失了。这种体验让人不禁怀疑作者和出版机构对读者的尊重程度。

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这本书的语言风格显得异常的保守和陈旧，它似乎停留在多年前的编程范式中，对于现代面向对象语言（比如Java 8之后的特性，或者C#的现代语法）所引入的简洁性和强大功能，几乎没有提及。例如，在讲解集合操作时，它仍然坚持使用传统的循环迭代方式来遍历和筛选数据，完全回避了函数式编程思想带来的便利，比如流API（Streams API）。这种处理方式不仅使得代码冗长，而且效率也远不如现代的表达方式。对于一个希望紧跟技术前沿的学习者而言，阅读这本书就像是进行一次“考古”之旅，虽然能了解历史，却无法掌握当下。如果作者能够在讲解经典理论的同时，适当地加入“现代语言如何更优雅地实现这一目标”的对比分析，这本书的价值无疑会提高几个档次。目前的版本，给人的感觉是，它更适合那些只需要理解面向对象概念的计算机科学专业初学者，而对于有一定编程基础、想提升代码质量的开发者来说，吸引力实在有限。

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这部教材的排版实在是一言难尽，字体大小和行距的调整似乎完全是随意而为之，读起来眼睛非常吃力。特别是涉及到那些复杂的代码示例部分，如果能用更清晰的颜色区分关键字和变量名，阅读体验会大大提升。现在的感觉就像是在看一份未经校对的草稿，很多地方都需要我手动去推测作者的意图，这对于初学者来说无疑是增加了不必要的学习负担。而且，书中对一些核心概念的引入顺序也显得有些跳跃，没有一个平滑的过渡，让初次接触面向对象思想的人感到非常迷茫。比如，它可能在前一页还在详细讲解封装的意义，紧接着下一页就直接抛出了一个涉及多态和接口的复杂案例，中间缺失了必要的铺垫和循序渐进的解释。这样的编排方式，使得我不得不频繁地翻阅附录或者查阅其他参考资料来填补理解上的空白，严重影响了阅读的连贯性和学习的效率。 总体来说，内容本身或许有所价值，但呈现方式上的巨大缺陷，使得这部书的实用性大打折扣，真希望出版方能重视一下书籍的“可读性”这个问题，毕竟，好的内容也需要好的载体来承载。

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我发现这本书在理论阐述上，显得过于抽象和教条化，仿佛是直接将学术论文的摘要搬了过来，缺乏与实际工程实践的有效结合。在讲解设计模式时，作者似乎默认读者已经拥有了丰富的项目经验，直接展示了模式的UML图和类结构，却很少深入剖析“为什么”要用这个模式，以及在什么具体场景下，这个模式能发挥出最大的效用。举个例子，讲到工厂方法模式时，书中只是罗列了抽象工厂和具体工厂的定义，却忽略了讨论如何处理新产品类型的快速添加问题，这使得我对这个模式的实际应用价值感到困惑。我更希望看到的是，通过一两个贯穿始终的、贴近真实业务的小项目案例，来逐步引导我们理解各个设计原则的精髓，而不是干巴巴的定义和晦涩的数学化描述。这种脱离实际的讲解，使得我们学习到的知识停留在纸面上，一遇到实际编程任务，就发现无从下手，根本无法将理论转化为生产力。

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阅读体验中，最让我感到挫败的是对错误处理机制的描述力度严重不足。在面向对象编程中，异常处理和健壮性设计是衡量代码质量的重要标准，但这本书似乎对此轻描淡写，仅用几页篇幅匆匆带过。它只是简单地展示了如何使用`try-catch`结构，却几乎没有讨论如何设计清晰的、可恢复的错误报告体系，更没有深入探讨自定义异常类的设计哲学。在我看来，一个优秀的教程应该花大力气去教导读者如何预见失败，如何优雅地从失败中恢复，而不是仅仅教会读者如何捕获一个运行时错误。结果就是，当我尝试自己构建一个稍微复杂一点的模块时，由于缺乏这方面的系统指导，我的错误处理逻辑显得混乱不堪，程序经常在遇到意料之外的输入时直接崩溃，用户体验极差。这使得我对这本书在培养“工程化思维”方面的能力打了大大的问号。

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