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出版者:机械工业出版社

作者:

出品人:

页数:418

译者:刘红伟

出版时间:2008-5

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787111239000

丛书系列:华章程序员书库

图书标签:

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书名：《数据结构与算法：从零到精通的实践指南》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践性的数据结构与算法学习路径，旨在帮助所有对计算机科学核心原理感兴趣的读者，无论是初入编程领域的新手，还是希望夯实基础以应对复杂工程挑战的资深开发者，都能构建起坚实且灵活的知识体系。我们相信，对数据结构和算法的透彻理解，是编写高效、可维护、可扩展软件的基石。 本书并非仅仅罗列理论定义，而是通过大量精心设计的实际案例和循序渐进的讲解，将抽象的算法概念转化为可以亲手实现和优化的具体代码。我们避免了晦涩难懂的数学推导，转而聚焦于算法背后的核心思想、性能分析（时间复杂度和空间复杂度）以及在真实世界应用中的权衡取舍。 第一部分：夯实基础——数据结构的基石 (The Foundations) 本部分是构建算法大厦的基石。我们将从最基础、最常用的数据组织方式开始，确保读者对每种结构的内部工作原理、适用场景和性能瓶颈有清晰的认识。 第1章：数组与动态数组的奥秘 深入探讨数组这一最基本的数据存储方式。我们不仅会讲解固定大小数组的内存布局和随机访问的效率，更重要的是，会详细剖析动态数组（如 `ArrayList` 或 `Vector`）如何在底层通过内存重分配机制实现高效的尾部插入，以及何时会触发代价高昂的拷贝操作。重点分析其摊还分析（Amortized Analysis）下的性能表现。 第2章：链表的世界：单向、双向与循环 本章将链表与数组进行对比，揭示链表在插入和删除操作上的内在优势。我们将详细实现单向链表，并在此基础上构建双向链表，探讨其在实现快速反向遍历和简化节点删除操作中的作用。循环链表的应用场景，尤其是在涉及循环缓冲区和特定游戏逻辑中的巧妙之处，也将被重点阐述。 第3章：栈与队列：先进先出与后进先出的艺术 栈（Stack）和队列（Queue）是程序控制流和任务调度的核心。我们将展示如何使用数组或链表高效地实现这两种抽象数据类型。栈的应用将涵盖表达式求值（中缀转后缀）、递归的底层机制模拟；队列的应用则会涵盖任务调度、广度优先搜索（BFS）的基础铺垫。 第4章：散列表（哈希表）：追求O(1)的极致效率 散列表是现代编程中性能最优异的数据结构之一。本章将深入剖析哈希函数的设计原则、冲突解决策略（开放寻址法与链地址法）。我们将详细对比不同冲突解决策略的性能差异，并探讨负载因子（Load Factor）对整体性能的影响，旨在让读者掌握构建高性能查找系统的秘诀。 第二部分：树与图——结构化与关系建模 (Structure and Relationships) 本部分将带入更复杂、更能体现层级关系和网络结构的数据模型。 第5章：树的遍历与基础应用 从概念上清晰区分树形结构与图结构。本章将重点讲解二叉树的定义，并详述前序、中序、后序遍历的算法实现及其在表达式解析中的应用。 第6章：二叉搜索树（BST）的构建与平衡 详细实现标准的二叉搜索树，并分析其最坏情况下的性能退化（即退化为链表）。为解决此问题，我们将引入平衡的概念，并对AVL树和红黑树（作为标准库中 `Map` 或 `Set` 的底层实现）的旋转和再平衡机制进行高层次的、直观的介绍，侧重于理解其维护平衡的内在逻辑，而非繁琐的数学证明。 第7章：堆（Heap）：优先级的力量 堆是一种特殊的树形数据结构，在实现优先队列时至关重要。本章将实现最大堆和最小堆，并重点讲解如何利用堆结构高效地执行 Dijkstra 算法的基础操作，以及在解决“Top K”问题时的巨大优势。 第8章：图论入门：表示、遍历与连通性 图是建模复杂关系（如社交网络、交通路线）的终极工具。我们将介绍邻接矩阵和邻接表两种主要的图存储方式及其优劣。随后，深入实现图的两种核心遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并讨论它们在寻找路径、检测环路中的应用。 第三部分：核心算法：效率的提升之道 (Algorithmic Mastery) 本部分专注于那些在计算机科学中占据核心地位的经典算法，并侧重于分析它们解决特定问题的精妙之处。 第9章：排序算法的全面对比 本章将对比分析各种排序算法的效率。我们将从基础的冒泡排序、插入排序、选择排序入手，过渡到 $O(N log N)$ 级别的归并排序（Mergesort）和快速排序（Quicksort）。对于快速排序，我们将详细探讨“枢轴选择”对性能的决定性影响，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。此外，还将简要介绍堆排序（Heapsort）的实现。 第10章：递归与分治策略 递归是算法设计的强大工具。本章将通过斐波那契数列、汉诺塔问题等经典案例，帮助读者掌握递归思维。然后，我们将重点讲解分治法（Divide and Conquer）的思想，并展示它如何在快速排序和归并排序中得到完美应用。 第11章：贪心算法：局部最优到全局最优 贪心算法强调每一步都做出当前看起来最好的选择。我们将通过活动安排问题、最小生成树（Prim和Kruskal算法）中的应用，清晰界定贪心算法适用的边界条件，并解释为何在某些问题上，贪心策略无法保证得到全局最优解。 第12章：动态规划：避免重复计算的智慧 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将通过背包问题、最长公共子序列等核心案例，系统地引导读者从递归到记忆化搜索，再到自底向上的递推表格（Tabulation）实现。我们将着重讲解状态转移方程的构建过程，这是掌握DP的关键。 第四部分：高级主题与性能优化 (Advanced Topics) 第13章：图算法的进阶应用 在图论部分的基础上，本章将深入探讨最短路径问题。详细实现Dijkstra 算法（处理非负权边）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边并检测负权环）。对于无权图，将回顾BFS的等效性。此外，还将引入拓扑排序及其在项目依赖管理中的实际用途。 第14章：搜索与匹配算法 本章聚焦于字符串处理中的效率问题。我们将实现经典的KMP（Knuth-Morris-Pratt）字符串匹配算法，详细解释其如何利用前缀函数避免不必要的字符比较，显著提高匹配效率。此外，也会对二分查找在不同场景下的应用进行拓展。 第15章：算法复杂度分析与实践考量 本章是贯穿全书的总结与提升。我们将重新审视大 O 符号的意义，并探讨实际执行时间与理论复杂度的关系。内容包括如何利用性能分析工具进行代码瓶颈定位，以及在内存限制和时间限制下，选择合适数据结构和算法的决策流程。 --- 本书特色： 1. 动手实践驱动： 每章末尾提供一系列难度递进的编程练习，并配有详细的解题思路和示例代码（使用通用伪代码和主流语言实现对照）。 2. 直观可视化： 使用大量图示和流程图来解释复杂的数据结构变化和算法执行过程，降低理解门槛。 3. 强调权衡： 不仅教“如何做”，更教“为何这样做”，重点分析不同方法在空间、时间、实现复杂度上的取舍。 本书适合自学、高等院校相关课程的参考教材，以及希望提升面试竞争力的软件工程师。掌握本书内容，你将不再是简单地调用库函数，而是能够设计并实现出真正高效的软件系统。

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我对这本书的期望是它能覆盖现代数据分析中常用的技术栈，但遗憾的是，它给我的感觉像是停在了十年前的数据库技术水平上。在当今大数据和云计算盛行的时代，数据存储和查询的场景已经变得极其多样化，但这本书的讨论范围似乎还局限于传统的单机关系型数据库。例如，对于如何与JSON数据类型进行高效交互、如何处理时间序列数据，或者如何针对云数据仓库（如Snowflake或BigQuery）进行查询优化，书中完全没有提及。这些是现代数据工作者经常会遇到的实际问题。它提供的知识体系太过封闭和陈旧，让读者学到的技能在面对真实世界的数据挑战时，显得捉襟见肘。这本书更像是一个历史文献，而非一本能引领我走向未来数据技能的“指南”。它未能跟上行业发展的步伐，提供的知识点实用性大打折扣。

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这本号称“初学者指南”的书籍，给我的感觉更像是一本过时的技术手册，而不是一本真正能引导新手入门的教程。书中对SQL基础概念的介绍显得过于干涩和理论化，几乎没有结合实际工作场景的例子。举例来说，当讲到`JOIN`操作时，作者仅仅罗列了各种连接类型的定义，比如`INNER JOIN`、`LEFT JOIN`，但对于企业数据分析中为什么需要使用它们，以及在不同业务场景下如何选择最合适的连接方式，却语焉不详。此外，书中对性能优化的讨论也极其肤浅，仅仅提到了索引的概念，但对于如何通过查询重构、视图设计等方式提升复杂查询效率，完全没有深入探讨。我期望看到的是能够循序渐进、图文并茂的讲解，最好能提供一些可以亲自动手操作的练习环境和数据集，让读者在实践中学习，但这本书在这方面做得非常不到位。它更像是一份枯燥的参考资料，而不是一本能够激发学习热情的“指南”。对于一个完全没有接触过数据库的读者来说，直接阅读这本书，很可能会在最初的几章就感到沮丧，因为书中的术语堆砌和缺乏实战演练的教学方式，使得知识点难以消化吸收。

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我拿到这本书时，是满怀期待地希望它能解决我在日常报表制作中遇到的数据提取难题。然而，读完后我发现，这本书更侧重于数据库设计和理论层面的介绍，对于我更关心的、如何在日常工作中编写高效且准确的`SELECT`语句来满足业务需求，帮助非常有限。比如，书中花了大量的篇幅介绍实体关系模型（ER图）和范式理论，这些固然重要，但对于一个急需快速上手写查询的业务人员来说，优先级就显得过低了。当我尝试寻找关于窗口函数（Window Functions）的深入讲解时，发现书中仅仅是一笔带过，仅仅列出了几个基础函数的语法，却没有解释它们在复杂聚合分析，比如计算移动平均值或排名时的强大威力。书中的代码示例大多是教科书式的简单查询，缺乏针对复杂数据结构和业务逻辑的模拟。这使得我感觉，这本书更像是为未来的数据库管理员准备的，而不是为像我这样希望通过SQL提升工作效率的数据使用者量身定制的。它更像一本“SQL理论百科”，而不是一本“快速上手实战手册”。

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这本书的排版和内容组织结构实在令人费解，阅读体验非常糟糕。章节之间的逻辑跳跃性很大，前一章还在讨论数据类型，下一章突然就跳到了存储过程的编写，中间缺乏必要的过渡和铺垫。更要命的是，书中对一些高级特性的介绍显得非常突兀且不连贯，比如在介绍完最基本的`WHERE`子句后，它突然插入了一大段关于数据库事务（Transaction）隔离级别的讨论，对于初学者来说，这些概念的引入时机明显过早，打乱了学习的节奏。此外，书中引用的SQL方言似乎非常老旧，我尝试在现代的PostgreSQL或MySQL环境中运行书中的一些示例代码时，发现存在很多兼容性问题和语法错误，这极大地浪费了我的调试时间。一本面向新手的指南，理应确保代码示例的通用性和准确性，但这本书在这方面做得非常不专业。如果不是我有一点编程基础，我可能早就放弃了。

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这本书的“初学者友好”标签名不副实，尤其是在错误处理和调试方面，它几乎是空白的。新手在学习任何编程语言或查询语言时，都会面临大量因拼写错误、逻辑错误或数据结构理解偏差而导致的查询失败。一本好的指南应该详尽地指导读者如何阅读错误信息，并提供排查问题的系统性方法。然而，这本书在遭遇错误时的处理建议非常笼统，例如，当出现“列不存在”或“权限不足”的提示时，书中的处理建议仅仅是“检查你的拼写”或“联系管理员”，这样的指导毫无建设性。我希望看到的是，针对不同类型的错误，提供具体的诊断路径和解决方案示例，比如如何使用数据库自带的调试工具来逐步执行查询，观察中间结果。缺乏对常见陷阱和错误排查方法的深入讲解，使得初学者在遇到第一个复杂错误时，很容易陷入迷茫，从而对SQL产生畏惧心理，这与“指南”的初衷背道而驰。

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SQL入门好书

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实用的一本书，讲述实现SQL基础查询的知识，是一本入门的书。侧重于讲解SQL查询中各种语句的使用，而并非涉及原理，例子相对简单，并不涉及复杂的逻辑，也不需讨论优化方面的问题。总而言之，作为一本入门书还是不错的。

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例子太丰富

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实用的一本书，讲述实现SQL基础查询的知识，是一本入门的书。侧重于讲解SQL查询中各种语句的使用，而并非涉及原理，例子相对简单，并不涉及复杂的逻辑，也不需讨论优化方面的问题。总而言之，作为一本入门书还是不错的。

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太厚的书了，适合当字典用