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出版者:清华大学

作者:刘兵

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2007-8

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787811231090

丛书系列:

图书标签:

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《数据结构与算法》 本书聚焦于计算机科学的核心基石，深度剖析数据组织与操作的效率之道。 第一部分：数据结构基础 本书伊始，将带领读者系统地探索如何有效地组织和管理信息。我们从最基础的线性结构入手，数组（Array） 的静态与动态特性、内存布局及其对访问速度的影响，将被详尽分析。随后，我们将进入更灵活的结构世界： 链表（Linked List）：深入探讨单向链表、双向链表乃至循环链表的内部机制，重点分析其在动态插入与删除操作中的优势与劣势，并辅以大量实际应用场景的对比，例如实现内存管理中的空闲块列表。 栈（Stack）与队列（Queue）：作为限制性抽象数据类型（ADT），栈的“后进先出”（LIFO）原则与队列的“先进先出”（FIFO）原则，不仅是理解递归和广度优先搜索（BFS）的基础，更是编译器、操作系统任务调度的核心。我们将详细阐述如何使用数组或链表高效地实现这两种结构，并分析它们在表达式求值、函数调用栈管理中的实际应用。 树（Tree）结构：树是处理层次数据的关键。本书会投入大量篇幅讲解二叉树（Binary Tree） 的遍历方法（前序、中序、后序），以及它们在构建抽象语法树（AST）中的作用。 二叉搜索树（BST）：深入剖析其查找、插入和删除操作的平均与最坏时间复杂度。 平衡搜索树：为了解决BST在极端数据输入下退化为链表的问题，我们将重点讲解AVL树和红黑树（Red-Black Tree） 的旋转与再平衡机制。红黑树作为Java `TreeMap` 和C++ `std::map` 的底层实现，其复杂而精妙的维护算法将被清晰拆解。 堆（Heap）：作为优先队列（Priority Queue）的实现基础，我们将解释最大堆和最小堆的构建过程（Heapify）以及如何利用它高效地找出K个最大/最小元素。 第四部分：图（Graph）结构 图论是描述复杂关系网络的数学工具。本书将覆盖图的表示方法——邻接矩阵与邻接表，并详细阐述如何基于这些表示进行算法设计。 第二部分：算法设计与分析 理解数据结构后，算法设计成为效率的保障。本部分着重于分析算法的性能并掌握解决问题的通用范式。 算法复杂度分析：本书严格遵循数学严谨性，引入大O（$O$）、大Omega（$Omega$）和小o（$o$）等渐近记号，量化时间复杂度和空间复杂度。我们将通过实例展示如何对递归函数进行主定理（Master Theorem）分析，精确预测算法规模增长的趋势。 排序算法：排序是检验算法设计能力的重要标准。我们将不仅限于讲解基础的冒泡排序、插入排序和选择排序，更将深入剖析高性能的比较排序： 快速排序（Quick Sort）：理解枢轴（Pivot）的选择策略如何决定其实际性能，并探讨其平均线性时间复杂度的数学证明。 归并排序（Merge Sort）：阐述其在稳定性和最坏情况性能上的保证，以及作为分治法（Divide and Conquer）的典范地位。 堆排序（Heap Sort）：展示如何将堆结构应用于原地（In-place）的$O(n log n)$排序。 此外，还将探讨非比较排序，如计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort），在特定数据约束下的线性时间优势。 第三部分：核心算法思想 本书的精髓在于传授解决问题的通用策略。 递归与分治法（Recursion and Divide and Conquer）：除了排序，还将通过汉诺塔问题、大整数乘法等经典案例，巩固递归思维。 贪心算法（Greedy Algorithms）：探讨何时局部最优选择能够导向全局最优，例如霍夫曼编码（Huffman Coding）和最小生成树（MST）问题中的普里姆（Prim's） 和克鲁斯卡尔（Kruskal's） 算法。 动态规划（Dynamic Programming, DP）：DP被视为解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们将从斐波那契数列开始，逐步过渡到更复杂的应用，如最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem），以及矩阵链乘法，详细解释状态转移方程的构建过程。 图算法的深度探索：图结构在网络、路径规划中无处不在。 遍历：深度优先搜索（DFS）在拓扑排序和寻找强连通分量中的应用。 最短路径：迪杰斯特拉（Dijkstra's）算法如何处理非负权边，以及贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法如何应对负权边并检测负环。 所有对最短路径：Floyd-Warshall算法的矩阵乘法思维。 第四部分：高级主题与效率优化 最后，本书将触及一些更前沿或特定领域的优化技术： 散列表（Hash Table）：深入探讨哈希函数的设计原则、冲突解决策略（开放定址法与链地址法），以及如何维持平均 $O(1)$ 查找性能的负载因子管理。 查找结构优化：除了基础的BST，我们将介绍B树（B-Tree） 及其变体B+树，这是数据库系统和文件系统中实现高效磁盘I/O的关键。 本书的编写风格注重严谨的数学推导与清晰的伪代码实现，旨在培养读者独立分析问题、设计高效解决方案的能力，而非仅仅停留在API的使用层面。每一章末都配备了具有挑战性的习题，以巩固理论知识。 目标读者：计算机科学专业的本科生、研究生，以及希望系统性提升编程能力和算法素养的软件工程师。掌握本书内容，将使您具备构建高性能、可扩展系统的坚实理论基础。

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说实话，我最初对这类技术书籍的期望值并不高，通常都是内容陈旧、逻辑混乱的集合体，但这本书完全颠覆了我的认知。作者的叙事风格极其老道而富有洞察力，他不是简单地罗列API和语法，而是深入挖掘了每一项技术背后的设计哲学和演变逻辑。阅读的过程就像是跟随一位经验丰富的大师进行一对一的私塾教育，他总能在最关键的转折点上，用一个精妙的比喻或者一个历史典故，将原本晦涩难懂的知识点瞬间点亮。特别是关于某些底层架构的阐述，逻辑链条严密到令人拍案叫绝，你会感觉到作者对整个技术栈有着极其宏观的把握，绝非纸上谈兵。这种深厚的功底，使得即便是初学者也能构建起坚实的知识框架，而资深人士则能从中找到被忽略的盲点和优化的思路。这种“由浅入深，由表及里”的教学层次感，是这本书最大的价值所在，让人读完后有一种醍醐灌顶的畅快感。

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这本书的实操案例部分，简直是教科书级别的典范。很多技术书籍的习题往往脱离实际业务场景，让人做了白做，或者干脆只是对理论的简单复述。然而，这本书中的每一个项目案例，都紧密贴合了当下行业内真实面临的挑战和需求。从一个基础的用户管理模块搭建，到一个复杂的数据同步机制设计，每一步的推进都充满了现实的考量，比如性能优化、安全性考量以及不同环境下的兼容性处理。作者没有采用那种夸张的“速成”口号，而是扎扎实实地展示了“如何在一个真实世界的产品中实现功能”，其中穿插的各种“避坑指南”和“最佳实践”，对于实际工作中的指导意义是无可估量的。我甚至可以直接将书中的某些模块思路移植到我手头正在进行的项目中，极大地提高了开发效率。这种高度的实战性，远超出了我购买它时所预期的回报。

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我必须强调一下这本书在知识体系构建上的独到之处。很多同类书籍往往只专注于某个特定的技术栈，让你在掌握了具体工具的使用方法后，对更广阔的技术图景感到茫然。但这本书，它巧妙地构建了一个交叉学科的知识网络。它不仅仅讲了“怎么做”，更重要的是解释了“为什么是这样设计”，从而将前后端、数据库、网络协议甚至是DevOps的基本概念都串联了起来。读完后，我感觉自己不再是只会写代码的“码农”，而是能从系统架构的角度去思考问题的“工程师”。作者在连接不同技术板块时所使用的过渡语句和总结性陈述，精准而流畅，让人完全不会产生知识跳跃感。这种全景式的视角，极大地拓宽了我对整个软件工程领域的理解深度，让我在面对新的技术选型或架构重构时，拥有了更坚实的判断基础。

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这本书的语言风格，说实话，带着一种独特的英式幽默和严谨并存的味道。它并不刻意去讨好读者，有时候对于某些过于基础的概念，作者的处理方式是直接引用经典文献或者留给读者自行查阅，这种自信的态度反而让我更加敬佩。它不像某些为了凑字数而堆砌内容的读物，这里的每一句话似乎都经过了千锤百炼，信息密度极高，容不得一丝一毫的懈怠。在描述复杂算法或协议时，作者能够精准地切换到一种近乎数学般的精确表达，丝毫没有模糊不清的地带。同时，在讲解一些设计哲学时，又会突然插入一些富有哲理的思考，这种张弛有度的文字调性，使得原本可能枯燥的技术学习过程变成了一次充满智力挑战和精神愉悦的探索之旅。购买它，更像是投资了一位极具个人魅力的导师。

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这本书的排版和装帧设计简直是一场视觉盛宴。封面选用的那种略带纹理的哑光纸质，拿在手里沉甸甸的，透露着一种沉稳和专业感，一点也不像市面上那些动辄用亮面铜版纸做成的“快餐读物”。内页的字体选择非常考究，黑白对比度适中，阅读起来眼睛一点也不会感到疲劳，即便是长时间沉浸在复杂的概念中，也能保持专注。更值得称赞的是它的图文布局，那些关键的代码块和流程图被巧妙地放置在最合适的位置，既不显得拥挤，又能清晰地辅助理解抽象的原理。我尤其喜欢作者在章节开头和结尾处留白的艺术，那几行简约的引语或者总结，仿佛是给读者一个深呼吸的空间，让人在技术细节的海洋中找到片刻的宁静。这本书的每一个细节都体现出编者对“阅读体验”这件事的极致追求，它不只是一本工具书，更像是一件精心打磨的工艺品，让人在学习知识的同时，也享受着翻阅的乐趣。这种对物理形态的重视，在如今这个电子化阅读日益盛行的时代，显得尤为珍贵和难得。

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