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出版者:天津南开大学

作者:全国计算机等级考试命题研究组 编

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:2007-11

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787310027736

丛书系列:

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《数据结构与算法：原理与实践》 本书内容简介 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关专业学生和从业人员提供一套全面、深入且实用的数据结构与算法学习资源。我们摒弃了对特定考试题型的简单机械化解析，而是将重点放在数据结构与算法的底层原理、设计思想、性能分析以及在真实世界问题中的应用落地。全书结构严谨，逻辑清晰，力求让读者不仅知其“然”，更能明其“所以然”。 第一部分：基础核心与理论基石 本部分是理解后续高级主题的必要铺垫。我们首先回顾了离散数学、集合论和初等数论中与算法设计密切相关的概念，为严谨的复杂度分析打下基础。 第一章：算法分析与计算模型 详细介绍了算法的正确性、效率和可行性评估标准。重点讲解了渐进符号（大O、小o、$Omega$、$Theta$）的精确定义和使用，对比了最坏情况、最好情况和平均情况分析的差异。我们深入探讨了递归方程的求解，包括主定理、替换法和递推树方法，使读者能够准确评估递归算法的性能。此外，还介绍了RAM模型下的基本操作成本分析。 第二章：线性数据结构的深度剖析 本章涵盖了数组的底层实现、内存布局与缓存友好性。随后深入探讨链表的变体，包括单链表、双向链表和循环链表，并着重分析了它们在动态内存管理和特定场景（如LISP）中的优势。栈与队列的抽象数据类型（ADT）定义、基于数组和链表的实现及其性能对比是本章的核心。特别地，我们引入了双端队列（Deque）及其高效实现。 第三章：抽象数据类型与泛型编程思想 本章侧重于设计理念。我们阐述了ADT的封装性、信息隐藏原则，以及如何通过接口（Interface）来定义行为而不暴露内部细节。在此基础上，我们引入了泛型编程的概念，展示如何在C++或Java等现代语言中实现类型无关的数据结构，确保代码的通用性和可重用性。 第二部分：核心数据结构与高效组织 本部分是算法的“骨架”，专注于如何高效地组织和访问数据。 第四章：树结构的高级应用 本章从二叉树的遍历（前序、中序、后序、层序）入手，详细分析了不同遍历方式在解析表达式、生成树结构中的作用。随后，我们深入研究了二叉搜索树（BST）的动态操作（插入、删除、查找）及其最坏情况下的性能退化问题。针对此问题，本章花费大量篇幅讲解了平衡搜索树的设计哲学： AVL树：详细推导旋转操作（单旋、双旋）的几何学原理和操作步骤。 红黑树（Red-Black Tree）：深入解析五条性质的约束力，重点讲解了插入和删除操作中，如何通过颜色翻转和旋转来维护平衡，确保$O(log n)$的性能保证。 第五章：堆结构与优先队列 本章聚焦于堆（Heap），特别是二叉堆的实现。我们详细解释了如何使用数组高效地表示堆结构，并阐述了Heapify（堆化）操作的$O(n)$构建过程。本章的重点是优先队列（Priority Queue）的抽象及其实现，这在许多调度算法中至关重要。我们还会介绍斐波那契堆（Fibonacci Heap）的结构，用以展示在某些场景下（如Dijkstra算法的优化版本）的理论性能提升。 第六章：散列表（哈希表）的精妙设计 散列表是提高平均时间复杂度的利器。本章全面覆盖了散列函数的设计原则，包括理想的均匀分布特性和抗冲突性。我们详细比较了两种主要的冲突解决策略： 1. 链式法（Separate Chaining）：分析拉链表的性能，以及如何选择合适的载荷因子。 2. 开放寻址法（Open Addressing）：深入对比了线性探测、二次探测和双重散列的性能差异，尤其强调了二次探测和双重散列对聚集现象（Clustering）的缓解作用。 第七章：图论基础与算法 图结构是建模复杂关系的核心工具。本章首先介绍图的表示方法——邻接矩阵与邻接表，并分析了它们在空间和时间上的权衡。随后，我们将重点放在经典图遍历算法： 深度优先搜索（DFS）：讲解其在拓扑排序、查找强连通分量（如Kosaraju算法）中的应用。 广度优先搜索（BFS）：讲解其在无权图中的最短路径求解。 第三部分：高效算法设计与范式 本部分是算法思维的升华，讲解解决复杂问题的通用设计策略。 第八章：排序算法的全面比较 本章不仅罗列排序算法，更强调其内在机制和适用场景。我们详细分析了比较排序的理论下限$O(n log n)$。 $O(n log n)$ 排序：深入剖析归并排序的稳定性与并行性，以及快速排序的枢轴选择艺术与最坏情况规避策略（如三值取中）。 线性时间排序：针对特定数据范围，详细介绍计数排序、基数排序和桶排序的工作原理及其约束条件。 第九章：贪心算法的设计与证明 贪心算法强调局部最优选择能导向全局最优。本章通过霍夫曼编码、最小生成树（Prim与Kruskal算法）和区间调度问题等经典案例，教授读者如何识别“贪心选择性质”和“最优子结构”。 第十章：动态规划的精髓 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。本章采用自底向上的表格填充方式，引导读者系统地构建状态转移方程。重点案例包括：斐波那契数列的优化计算、背包问题（0/1与有界）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法。我们强调如何使用备忘录（Memoization）技术来优化递归实现。 第十一章：分治法与高级搜索 本章复习并扩展分治法，如快速傅里叶变换（FFT）中的分治思想。同时，我们深入探讨回溯法（Backtracking）在N皇后问题和数独求解中的应用，以及分支限界法（Branch and Bound）在旅行商问题（TSP）求解中的剪枝技巧。 第四部分：高级主题与计算复杂度 本部分涉及理论前沿和实际系统中的关键技术。 第十二章：查找与模式匹配算法 除了BST和哈希表的查找，本章聚焦于字符串匹配：讲解朴素算法的局限性，随后深入KMP算法中失效函数（Next数组）的构建逻辑，以及Boyer-Moore算法的启发式跳跃机制。 第十三章：计算复杂性理论简介 本章作为理论收尾，介绍了衡量问题本质难度的工具。清晰区分时间复杂度与空间复杂度。重点介绍P类问题和NP类问题的定义，并探讨NP-完全问题的概念。通过3-SAT问题的归约思想，使读者理解哪些问题在计算上是“困难的”，从而指导他们在实际工程中选择近似算法或启发式方法。 附录：实现与工具 附录提供了大量使用现代编程语言（如C++标准模板库STL和Java Collections Framework）实现上述数据结构的代码示例，侧重于如何利用现有成熟工具库来构建健壮的系统，而不是重复造轮子。书中穿插的案例均源自操作系统调度、网络路由、数据库索引和图形渲染等真实工程领域，确保理论与实践的无缝衔接。 目标读者 本书适合高等院校计算机及信息技术专业本科生、研究生，以及希望系统梳理和提升算法设计能力的软件开发工程师。阅读本书，你将构建起扎实的计算思维框架，能够独立设计和分析高效的解决方案。

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这本教材的排版简直是一场灾难，仿佛是把各种资料随意堆砌而成，根本没有经过专业的设计和校对。章节之间的逻辑跳跃性极大，前一页还在讲基础概念，后一页突然就跳到了复杂的应用场景，让人完全跟不上思路。更别提那些密密麻麻的公式和代码块，如果没有足够的注释和引导，对于初学者来说简直是天书。我花了大量时间试图在章节之间建立联系，但最终发现这更多是靠我自己的悟性，而不是书本的引导。很多地方的图示也模糊不清，有些甚至与正文内容自相矛盾，让人怀疑作者是否真的对这些知识点有深入的理解。翻阅过程中，我好几次因为找不到想要的内容而感到沮丧，不得不依赖网络资源来填补这本书留下的空白。这种体验，真的让人非常失望。

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从装帧的质感和纸张的选择来看，这本书的成本控制似乎做得非常到位，甚至可以说，到了有点“廉价”的程度。内页的纸张偏薄，墨水容易洇开，尤其是做了大量笔记和划线后，书页变得非常容易卷曲和破损。对于一本需要反复翻阅、长时间放在书桌上作为主要参考资料的书籍来说，耐用性是一个非常重要的指标，而这本书显然在这方面做得非常差强人意。更不用提封面设计，它给人的第一印象就是那种急功近利的、匆忙上架的感觉，完全没有一本正经的学术参考书应有的稳重感。读者为了一本学习资料付费，不仅仅是购买知识，也期待获得一个良好和持久的使用体验，这本书在这点上，完全没有达到基本要求。

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我原本期待这本“四合一”的宝典能带来一种系统化、整合性的学习体验，然而实际感受是，它更像是一个松散的拼盘。基础知识点的阐述部分显得过于单薄和表面化，像是匆匆忙忙地把其他教材的目录搬了过来，缺乏深入的剖析和生动的案例来帮助理解抽象的概念。而所谓的“冲刺押题”部分，则更像是一种毫无根据的猜测，与实际考试的侧重点和命题风格大相径庭。每次翻到不同的“合一”模块，都需要重新适应一种完全不同的叙述风格和专业术语体系，这不仅打乱了我既有的学习节奏，也大大增加了知识体系内部的认知负荷。如果不是时间紧迫，我宁愿选择多本专注于某一特定模块的专业书籍来学习。

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这本书的例题设计水平，坦白说，离“训练”二字相去甚远，更像是一堆零散的、未经验证的练习题集合。有些题目过于简单，几乎只是对课本知识点的机械重复，根本无法考察到对核心概念的理解深度；而另一些题目则又拔高得离谱，需要的解题技巧和知识储备已经远远超出了该等级考试的要求范围，让人感觉像是被误导去学习“超纲”的知识。最令人抓狂的是，对于那些真正有价值的、能体现区分度的难题，它的解析部分极其简略，经常是只给出一个最终答案，中间的推理过程含糊不清，甚至有些步骤直接省略了，这对于需要步步为营来巩固学习效果的考生来说，简直是致命的缺陷。做完一套题下来，收获的更多是挫败感，而不是信心。

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关于售后服务和配套资源的缺失，这本书的表现同样令人不满意。在学习过程中，我发现有几个关键的技术名词在书中被错误地使用了，当我试图联系出版社或作者寻求澄清时，完全找不到有效的渠道。配套的在线练习平台或者视频讲解更是无从谈起，这对于当前以多媒体辅助学习为主流的教育环境下来说，是一个巨大的短板。一个声称是“过关训练”的教材，理应提供一些互动性强的资源来辅助学习，比如错题回顾、知识点自测等等，但这本书几乎是“裸奔”状态，完全将学习的责任完全推给了读者自己。这种缺乏后续支持的闭卷式学习体验，在信息爆炸的今天，显得尤为落伍。

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