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出版者:

作者:刘於勋，张学萍主

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2007-9

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787030196842

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 程序设计
• 编程
• 计算机科学
• 算法
• 数据结构
• 面向对象
• 软件开发
• 教材
• 入门
• 学习

《数据结构与算法导论》 本书简介 《数据结构与算法导论》旨在为计算机科学、软件工程以及相关理工科专业的学生和专业人士提供一个全面、深入且实用的数据结构和算法学习框架。本书的核心目标不仅是教授如何使用既有的数据结构和算法，更重要的是培养读者对计算思维、问题抽象能力以及效率分析的深刻理解。在信息爆炸的今天，高效地组织和处理数据是构建复杂系统的基石，而算法则是解决这些问题的核心驱动力。 第一部分：计算基础与复杂度分析 本书的开篇聚焦于理论基石。我们首先回顾了必要的离散数学和基础编程概念，为后续深入的学习打下坚实基础。随后，全书的重点转移到复杂度分析。我们详细介绍了大O符号、$Omega$ 符号和$Theta$ 符号的精确数学定义及其在分析算法性能中的应用。 渐进分析： 我们通过实例讲解了如何分析循环、递归、分治算法的时间和空间复杂度。重点比较了不同增长率函数（如 $O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n)$）在不同规模输入下的实际性能差异。 最坏、最好与平均情况： 深入探讨了区分这三种分析情况的必要性，特别是在处理像散列表（哈希表）这类依赖于输入分布的数据结构时。 摊还分析（Amortized Analysis）： 专门辟章讲解了摊还分析，这是分析某些数据结构（如动态数组和斐波那契堆）性能的关键工具，展示了虽然单次操作可能代价高昂，但序列操作的平均代价是低廉的。 第二部分：核心线性与集合数据结构 这一部分系统地介绍了构建信息世界的“砖块”——基础数据结构，并强调了它们在不同应用场景下的适用性。 数组与链表： 详细对比了静态数组和动态数组（向量）的内存布局、访问速度及动态扩展机制。对单向链表、双向链表和循环链表进行了详尽的结构剖析、插入和删除操作的实现细节，并分析了边界条件处理。 栈与队列： 作为限制性访问的数据结构，我们探讨了它们在表达式求值（如中缀转后缀）、递归模拟、广度优先搜索（BFS）中的核心应用。 散列表（Hash Tables）： 散列表是现代编程中不可或缺的结构。本书深入剖析了哈希函数的构造原则（如乘法法、除法法），以及如何有效解决冲突。重点讲解了链式法和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列），并分析了负载因子对性能的影响。 并查集（Disjoint Set Union）： 探讨了并查集在图论问题（如最小生成树）中的高效应用，重点讲解了路径压缩和按秩合并（或按大小合并）两种优化技术的原理和巨大性能提升。 第三部分：树形结构与分层数据组织 树是处理层次关系和实现高效搜索、排序的基础。本部分着重于理解树的递归性质和平衡机制。 树的基本概念： 定义了树、森林、度、深度、高度等术语，并讲解了前序、中序和后序遍历的算法实现及其在特定任务中的用途。 二叉搜索树（BST）： 详细描述了BST的插入、删除和搜索操作，并分析了在最坏情况下（输入有序）性能退化为 $O(n)$ 的问题。 平衡二叉树： 针对BST的性能缺陷，本书专门用大量篇幅讲解了AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转操作（单旋、双旋）和维护平衡的规则。我们详细展示了插入和删除操作如何通过局部调整来保证 $O(log n)$ 的最坏情况时间复杂度，并对比了两者在实际应用中的权衡。 堆（Heaps）： 讲解了二叉堆（Max-Heap 和 Min-Heap）的结构、插入（`heapify-up`）和删除最大/最小元素（`heapify-down`）的过程。重点分析了堆在实现优先队列以及在堆排序算法中的核心作用。 B 树与 B+ 树： 鉴于磁盘I/O的成本远高于内存访问，本书详细介绍了B树及其变体B+树在数据库索引和文件系统中的设计哲学，解释了多路平衡和扇出（fan-out）的概念。 第四部分：高级排序与搜索算法 效率是算法的生命线。本部分聚焦于排序算法的优化以及通用搜索策略。 比较排序算法： 深入对比了冒泡排序、选择排序、插入排序（作为小规模数据的优选）的 $O(n^2)$ 特性。随后，重点剖析了 归并排序（分治思想的典范）和 快速排序（枢轴选择的艺术与最坏情况规避）。 非比较排序： 讨论了在特定约束下（如整数、范围受限）可以超越 $O(n log n)$ 限制的算法：计数排序、基数排序和桶排序。分析了它们各自的先决条件和线性时间复杂度是如何实现的。 搜索策略： 讲解了二分查找的精确实现及其在有序数组和平衡树中的应用。 第五部分：图论算法 图结构是建模网络、路线、依赖关系的基础。本部分是算法设计的重中之重。 图的表示： 详细对比了邻接矩阵和邻接表在空间占用和遍历效率上的差异。 基础遍历： 彻底解析了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的机制，并探讨了它们在连通性判断、拓扑排序和寻找最短路径（BFS）中的应用。 最短路径问题： Dijkstra 算法： 解决单源最短路径问题（非负权重），重点分析了使用优先队列优化后的性能提升。 Bellman-Ford 算法： 解决含负权边的图中的最短路径问题，并展示了如何利用它来检测负权环。 Floyd-Warshall 算法： 解决所有对之间的最短路径问题，是动态规划思想在图论中的经典体现。 最小生成树（MST）： 详细讲解了如何利用贪心策略解决 MST 问题，重点剖析 Prim 算法 和 Kruskal 算法，并展示了它们与堆、并查集的协同工作。 拓扑排序： 在有向无环图（DAG）中，讲解了如何使用 DFS 或基于入度的 Kahn 算法进行排序，及其在任务调度中的意义。 第六部分：算法设计范式 本书的最后一部分提升到方法论层面，指导读者如何系统地设计和解决复杂问题。 贪心算法： 讲解了贪心选择性质和最优子结构的概念，通过活动安排、区间覆盖等经典案例说明贪心策略的适用范围和局限性。 动态规划（DP）： 作为解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具，本书通过斐波那契数列、背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列等案例，系统地阐述了 DP 的递推关系建立、自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的实现方式。 回溯法与分支限界法： 讲解了如何系统地搜索解空间树，用于解决旅行商问题（TSP）的近似解、N 皇后问题等 NP 问题的求解思路。 总结 《数据结构与算法导论》不仅提供了一套详尽的工具箱，更重要的是培养了读者对“计算”本质的洞察力。通过严谨的理论分析和丰富的实例代码（不限于特定语言，侧重于通用伪代码和概念实现），读者将能够自信地选择、设计和优化解决现实世界计算挑战的方案。本书的深度和广度，确保了它能成为从初学者到资深工程师案头必备的参考手册。

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坦白讲，我拿起这本书时是带着一丝怀疑的，市面上C++的书汗牛充栋，大部分无非是语法点的堆砌，读完后除了能写出一些能编译通过的糊口代码外，对提升内功毫无帮助。然而，这本书的第三部分，关于并发编程和多线程的部分，彻底颠覆了我的看法。它没有回避现代C++在处理并行计算时的复杂性与陷阱，而是用大量的实际案例，比如活锁、死锁的成因分析，以及如何正确使用原子操作和内存模型来构建高性能的并发系统。作者的论述极其严谨，引用了大量的标准文档和实验数据来支撑其观点，使得每一个结论都掷地有声。这种对细节的执着，体现了作者深厚的工程实践背景。我特别欣赏它对“代码即契约”的强调，在多线程环境下，清晰的契约比任何花哨的同步机制都来得重要。读完这部分，我立刻回炉了我正在维护的一个线上服务中的一个关键模块，仅仅通过重新组织锁的粒度和改进了条件变量的使用，程序的响应时间就有了显著的提升，效果立竿见影。

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对于我这种已经工作了好几年，自认为对C++有一定掌握的“老鸟”来说，很多同类书籍带来的边际效益已经很低了。但这本书在“泛型编程的高级应用”那一章节，提供了不少让我茅塞顿开的视角。以往我对C++模板的理解大多停留在实现容器和算法的层面，这本书则将视野拓展到了如何使用Concepts（概念）来约束类型、如何利用更现代的特性来简化SFINAE的困境，以及如何设计出真正可重用、可组合的通用组件。作者并没有一味地推崇最新的标准特性，而是会权衡利弊，告诉我们何时使用传统技巧更合适，何时应该果断拥抱变化。这种辩证的、不偏不倚的分析角度，让我能够更成熟地在项目选型时做出更明智的技术决策。它帮助我从一个只会“用”C++的程序员，向一个能够“设计”C++库的架构师迈进了一步。

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阅读体验上，这本书的配图和代码示例质量极高。很多技术书籍中的图表往往是匆忙绘制的示意图，但这本书中的流程图和UML图，无一不体现出专业图形设计师的严谨性，尤其是关于对象模型内存布局和虚函数调用机制的插图，简直是教科书级别的清晰。更值得称赞的是，所有代码片段都经过了严格的编译和测试，并且会附带详细的输出解释，这极大地减少了读者自行搭建环境验证概念的时间成本。我个人最看重的是，作者在讲解每一个新特性时，都会追溯到它被引入的历史原因，比如某个特性解决了哪个早期的设计痛点，这使得知识点之间有了更强的内在联系，而不是零散的知识碎片。这本读起来非常“踏实”，每一页的知识密度都很高，看完后会有一种扎实的进步感，而不是浮于表面的“我好像懂了”的错觉。

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这本书的封面设计得简洁大气，那种深邃的蓝色调总是能让人联想到严谨的逻辑和无限的可能性。初次翻阅时，我主要是被它对底层原理的剖析所吸引。作者并没有止步于C++那些光鲜亮丽的语法特性，而是深入挖掘了内存管理、编译过程以及面向对象设计模式背后的哲学思考。比如，书中对RAII（资源获取即初始化）的阐述，那种层层递进，将抽象概念具象化的叙述方式，让我对如何写出真正“健壮”的代码有了全新的认识。它不是那种只教你“怎么做”的工具书，更像是一位经验丰富的导师，引导你理解“为什么是这样”。特别是当涉及到模板元编程那一章，作者展现了令人惊叹的耐心，复杂的递归和类型萃取被分解成一个个可以消化的步骤，即便是初学者，只要肯投入时间，也能窥见C++这门语言的强大和优雅。读完后，我感觉自己像是掌握了一把更精密的瑞士军刀，不再满足于仅仅完成功能，而是开始追求代码的极致效率和可维护性。

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这本书的排版和语言风格，简直是为那些追求“沉浸式学习”的读者量身定做的。它的叙事节奏非常独特，并非那种平铺直叙的教材模式，而是更像是一场精心策划的“编程马拉松”。它会先抛出一个看似简单却蕴含深层问题的场景，然后通过一系列递进的小节，层层剥开问题的本质，最终引出C++标准库中某个精妙的设计，或是某个鲜为人知的语言特性来解决它。我尤其喜欢作者在描述一些历史遗留问题（legacy issues）时的态度——既尊重历史的选择，又清晰地指出了其局限性，并提供了现代C++如何更好地应对这些挑战的方案。这种亦师亦友的交流感，让我在攻克那些曾经让我望而却步的复杂概念时，感觉少了许多晦涩的阻力。它更像是一本被作者热情地、手把手教你如何“思考”的笔记本，而不是一本冰冷的参考手册。

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