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出版者:高等教育

作者:步玉程

出品人:

页数:159

译者:

出版时间:

价格:36.0

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isbn号码:9787040228236

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《数据结构与算法：基础与实践》 书籍简介 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关专业领域的学生和从业人员提供一个全面、深入且实用的数据结构与算法学习指南。在信息技术飞速发展的今天，无论是构建高效的软件系统，还是解决复杂的计算难题，扎实的数据结构基础和精湛的算法设计能力都是核心竞争力所在。本书正是为满足这一需求而精心编著。 第一部分：理论基石——数据结构的核心概念 本书的开篇部分将系统地梳理和介绍数据结构的基本理论框架。我们深知，理解数据结构并非仅仅是记忆各种结构的代码实现，更重要的是理解其背后的设计思想、适用场景以及性能权衡。 1. 绪论与抽象数据类型（ADT）： 我们从明确定义数据结构和算法的地位与作用入手，强调抽象数据类型（ADT）这一核心概念。通过ADT的视角，读者可以学会如何将现实世界的问题转化为可计算的模型，独立于具体的实现细节。 2. 线性数据结构深度解析： 数组与动态数组： 深入探讨数组在内存中的连续存储特性，分析其随机访问的高效性与插入/删除操作的局限性。重点讲解动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）在实现“可变大小”过程中所采用的内存扩容机制及其时间复杂度分析。 链表家族： 详细剖析单向链表、双向链表和循环链表的结构特点、操作效率，并特别关注链表在需要频繁进行插入和删除操作场景下的优势。同时，我们会引入“哨兵节点”等实用技巧，以简化代码逻辑。 栈与队列的原理及应用： 将栈（LIFO）和队列（FIFO）作为重要的受限访问结构进行阐述。应用部分将涵盖函数调用栈的工作原理、表达式求值（中缀转后缀/前缀）、迷宫寻路（DFS/BFS的底层支撑）等经典案例。 3. 非线性数据结构的高级探讨： 树结构： 这是本书的重点之一。我们将从二叉树的概念出发，逐步深入到二叉搜索树（BST）的构建、查找与平衡机制。随后，详细介绍平衡树的两个重要分支：AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。红黑树的旋转操作与颜色调整规则将被分解为易于理解的步骤，确保读者能够掌握其自平衡的精妙设计。此外，还会覆盖堆（Heap）结构，包括最大堆和最小堆的构建、堆排序（Heap Sort）的实现及其稳定性分析。 图论基础与表示法： 图作为描述复杂关系最强大的工具，将得到充分的讲解。我们将对比邻接矩阵和邻接表两种主要的存储方式，分析它们在空间占用和操作效率上的权衡。针对稀疏图和稠密图的选择策略将进行明确指导。 第二部分：算法的艺术——设计、分析与优化 理论结构奠定基础后，本书将聚焦于算法的设计范式、严谨的性能分析方法以及解决实际问题的策略。 1. 算法分析的严谨性： 渐进时间复杂度： 详尽解释大O表示法（O）、大Omega表示法（Ω）和大Theta表示法（Θ）的数学含义。通过大量的代码示例，演示如何精确地推导出算法的最坏情况、最好情况和平均情况时间复杂度。 空间复杂度与操作成本： 不仅关注时间，也关注内存消耗。分析递归算法的空间开销，以及缓存局部性对实际运行时间的影响。 2. 经典搜索与排序算法的实现与比较： 排序算法全景图： 系统实现和对比冒泡排序、插入排序、选择排序等基础算法，随后深入分析希尔排序（Shell Sort）、归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）和堆排序。特别是快速排序的分区（Partition）策略和枢轴（Pivot）选择对性能的决定性影响，将被细致剖析。 搜索策略： 除了线性搜索，本书会重点讲解二分查找（Binary Search）的前提条件、实现细节及其在有序数据集中的效率优势。 3. 算法设计范式： 本部分是本书的核心价值所在，引导读者从“如何做”到“为何要这样做”。 分治法（Divide and Conquer）： 以快速排序和归并排序为例，展示如何将大问题分解为可独立解决的小问题，并合并结果。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心选择性质和最优子结构，并通过活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等经典问题展示贪心策略的有效性，同时指出其局限性。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本书将详细介绍“记忆化搜索”与“自底向上”两种实现方式，并精选背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法等核心案例，帮助读者掌握DP方程的建立。 第三部分：高级主题与工程应用 为了使读者能够应对现代软件开发中的复杂挑战，本书在后半部分引入了更高级、更具工程实践意义的主题。 1. 图算法的实战应用： 图遍历： 深入实现广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并探讨它们在拓扑排序（Topological Sort）中的应用，特别是在项目依赖管理中的价值。 最短路径问题： 全面解析Dijkstra算法（单源最短路径）和Bellman-Ford算法（含负权边的处理）。对于全源最短路径，将介绍Floyd-Warshall算法的矩阵乘法思想。 最小生成树（MST）： 详细讲解Prim算法和Kruskal算法，并通过实际网络连接的例子说明如何利用MST优化资源分配。 2. 散列表（哈希表）的精妙： 作为最常用的数据结构之一，哈希表（Hash Table）的性能依赖于好的哈希函数和冲突解决策略。本书将深入探讨链式法和开放定址法（如线性探测、二次探测），并分析负载因子、重哈希（Rehashing）机制对平均O(1)性能的影响。 3. 字符串匹配与高级搜索： 介绍朴素匹配法的效率瓶颈，随后深入讲解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，揭示它们如何通过预处理和回溯优化，实现线性时间复杂度的字符串搜索。 总结与展望 《数据结构与算法：基础与实践》力求在理论的深度和工程的广度之间取得完美平衡。本书不仅提供了详尽的原理阐述和伪代码，更提供了主流编程语言（如C++和Python）的参考实现，并附带大量的习题和思考题，鼓励读者动手实践，真正将知识转化为解决问题的能力。学习完本书，读者将能够自信地在面试中阐述复杂算法的设计思路，并在实际项目中选用最合适的数据结构，编写出性能卓越、维护性强的代码。

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