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页数:242

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出版时间:2008-3

价格:25.00元

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isbn号码:9787115172518

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• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

算法之美：数据结构与高效编程实践 一部引领您深入理解计算思维核心、驾驭复杂信息世界的深度指南。 在这个信息爆炸的时代，程序不再仅仅是指令的堆砌，它们是解决现实世界复杂问题的精妙模型。然而，无论多么强大的计算能力，如果数据组织混乱、算法设计低效，其效能也将大打折扣。本书《算法之美：数据结构与高效编程实践》正是一把钥匙，它旨在揭示隐藏在高效软件背后的数学和逻辑结构，帮助读者从“会写代码”迈向“写出好代码”的飞跃。 本书的核心目标： 本书的编写初衷，是为那些希望构建健壮、可扩展且性能卓越系统的工程师和计算机科学爱好者提供一个全面而深入的知识体系。我们不局限于任何特定编程语言的语法细节（尽管在阐述概念时会辅以清晰的伪代码和通用实现示例），而是聚焦于计算的本质——如何有效地存储、检索、操作和转换信息。 内容深度剖析： 本书结构严谨，从基础的数据组织形态出发，逐步深入到高级的算法设计范式。全书共分为六大部分，涵盖了从底层抽象到上层应用的全景图： --- 第一部分：数据世界的基石——基础数据结构与抽象 本部分是理解所有复杂算法的基石。我们首先确立了对“抽象数据类型”（ADT）的精确理解，强调数据结构与底层实现之间的解耦思维。 1. 线性结构的回顾与强化： 数组的内存布局与缓存局部性分析，链表的指针操作与内存碎片问题。在此基础上，我们深入探讨了双向链表、循环链表的高效应用场景，例如在操作系统中实现任务队列或内存管理中的空闲块管理。 2. 堆栈（Stack）与队列（Queue）的精确语义： 不仅停留在LIFO/FIFO的表面，而是深入探讨了它们在表达式求值（如逆波兰表示法）、函数调用栈的原理，以及在并发编程中作为同步原语（如信号量、阻塞队列）的实现机制。 3. 递归与迭代的辩证关系： 详细分析了尾递归优化、主定理（Master Theorem）在分析递归复杂度中的应用，并辅以大量的经典问题（如汉诺塔、斐波那契数列）进行对比练习，强调空间复杂度和时间复杂度的权衡艺术。 --- 第二部分：非线性结构——构建信息世界的蓝图 当线性结构无法表达数据间的层次或网络关系时，非线性结构登场。本部分将重点放在如何高效地维护这些复杂关系。 1. 树（Trees）的深入探索： 二叉搜索树（BST）： 从基本的插入、删除到平衡性的挑战。我们详尽地剖析了AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转、着色和重新平衡操作的数学保证，解释了为何它们能提供$O(log n)$的最坏情况时间复杂度。 B树与B+树： 重点阐述了它们在磁盘 I/O 优化中的关键作用，这是数据库系统和文件系统的核心秘密。通过模拟磁盘块的读取，读者将直观理解为什么B+树比二叉树更适合外部存储。 堆（Heaps）： 不仅仅是优先队列的实现，更深入讲解了二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）在实现更高效的图算法（如Dijkstra算法的优化版本）中的理论优势和实际权衡。 2. 图论基础与应用： 图被视为最通用的数据结构。我们详细构建了邻接矩阵与邻接表的选择逻辑，并深入讲解了图的遍历算法（DFS/BFS）在迷宫求解、拓扑排序（用于项目依赖管理）中的应用。 --- 第三部分：高效算法设计范式 数据结构是骨架，算法是血肉。本部分致力于传授解决问题的思维框架。 1. 分治法（Divide and Conquer）： 以快速排序和归并排序为核心案例，深入探讨其性能分析。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 强调贪心选择性质的证明难度，并以霍夫曼编码和活动安排问题展示其精确性和适用边界。 3. 动态规划（Dynamic Programming）： 这是本书的重点难点之一。我们系统地拆解了动态规划的最优子结构和重叠子问题两大特性。通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，细致讲解了“自底向上”和“自顶向下（带备忘录）”两种实现范式，力求让读者掌握其核心的“状态转移方程”的构建方法。 --- 第四部分：搜索、排序与时间复杂度分析的精确艺术 本部分将时间复杂度分析提升到工程实践的高度。 1. 高级排序算法： 快速排序的Pivot选择策略（随机化、中位数选取），桶排序、基数排序等非比较排序在特定数据集下的性能爆发点。 2. 搜索艺术： 二分搜索的边界条件处理的严谨性，跳跃搜索的优化思路。更重要的是，本书引入了散列表（Hash Table）的完整生命周期：哈希函数的构造原则（均匀性、抗碰撞性）、冲突解决策略（开放寻址法与链地址法）的性能差异分析，以及负载因子（Load Factor）对性能的决定性影响。 --- 第五部分：图算法的深度挖掘 图算法是处理关系型数据的核心工具，本部分专注于如何高效地在图中导航和优化路径。 1. 最短路径问题： 深入剖析了Dijkstra算法（单源最短路径，非负权）和Bellman-Ford算法（允许负权，检测负环）的原理与复杂度。对于多源最短路径，Floyd-Warshall算法的动态规划视角将被完整阐述。 2. 最小生成树（MST）： 对比Prim算法和Kruskal算法，分析它们在不同图结构（稠密图与稀疏图）下的实际性能表现，强调了Kruskal算法中并查集（Disjoint Set Union, DSU）的巧妙应用及其路径压缩和按秩合并带来的近乎常数时间的性能提升。 3. 网络流基础： 引入最大流最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）的概念，并通过Ford-Fulkerson方法（以及更高效的Edmonds-Karp算法）来解决资源分配和匹配问题，为读者构建起一个强大的分析模型。 --- 第六部分：高级主题与性能优化视角 本部分着眼于现代计算环境对数据结构和算法提出的新挑战。 1. 数据压缩与信息熵： 探讨如何利用数据结构（如前缀树 Trie）来加速字符串匹配和高效编码。 2. 缓存友好型算法设计： 分析现代CPU缓存（L1/L2/L3）的工作原理，解释为什么“数据局部性”比纯粹的渐近复杂度更重要。如何通过调整矩阵乘法或深度优先搜索的访问顺序来显著提升实际运行速度。 3. 并行化基础： 简要探讨MapReduce模型中的数据划分策略，以及在多核环境下如何安全地应用某些数据结构（如并发哈希表或无锁结构）的基本概念。 本书的独特价值： 本书的价值不在于教授某一种语言的语法，而在于提供一套可迁移的、跨越语言边界的计算思维框架。通过严谨的数学分析和对经典案例的解构重组，读者将能够： 精确评估不同数据结构和算法在特定场景下的优劣。 设计出具有前瞻性、能够适应未来扩展需求的软件架构。 理解底层系统（如操作系统、数据库、编译器）如何利用这些结构来优化性能。 适合读者： 本书适合具备一定编程基础，渴望深入理解计算科学核心原理的软件工程师、对算法有强烈兴趣的在校学生，以及需要优化现有系统性能的架构师。阅读本书后，您将不再被表面的语法所束缚，而是能以数据和逻辑的视角，设计出真正高效和优雅的程序。

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我通常是一个很难被一本书完全“套牢”的读者，很容易被新的知识点分散注意力，导致学习进度断断续续。然而，这本书的结构设计，却有一种奇妙的“粘合力”。它巧妙地将理论与实践的穿插安排得非常自然。你刚刚学完一个函数调用的知识点，紧接着就会有一个小练习让你立刻动手去验证这个知识点在实际运行中的表现，而且这些练习题的难度曲线设计得非常平滑，不会让人在某个坎上卡住太久而产生挫败感。更值得称赞的是，书中对错误处理和调试技巧的介绍，简直是新手救星。它详细讲解了常见的段错误（Segmentation Fault）是如何产生的，以及如何利用调试工具逐步跟踪代码的执行路径，这部分内容往往是其他书籍里一笔带过的地方。掌握了这些“排雷”技能，学习曲线立刻变得友好起来。这本书真正做到了，既要教你盖房子，也要教你修理工具。

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如果用一句话来形容我的阅读感受，那就是“严谨而不失温度”。我是一个偏爱简洁明了表达的读者，对那种冗长、充满术语堆砌的文字实在敬而远之。这本书在这方面做得非常出色，它的文字表达简洁有力，每一个段落似乎都经过了精心的锤炼，没有一句废话。但在简洁的同时，作者又没有牺牲掉复杂概念的阐述深度。比如，在讲解预处理指令和宏定义时，很多书会简单带过，但这本书却用了好几页篇幅，细致地分析了宏展开的潜在陷阱，甚至用一些“刁钻”的例子来警示读者，这种未雨绸缪的教学方式，让我受益匪浅。读这本书，感觉就像是跟一位非常注重细节的导师在交流，他既告诉你规则是什么，更告诉你规则背后的哲学和可能的陷阱在哪里。对于追求代码健壮性和可读性的读者来说，这本书无疑是极佳的参考。

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这本书给我的最大感受是它对现代C语言编程范式的尊重和贯彻。它不仅仅停留在讲解C89或者C99的古老标准，而是融入了许多现代编程中被广泛接受的最佳实践。例如，在内存管理这一块，作者花了很大的篇幅强调了现代C语言中避免裸指针操作的重要性，并提供了大量使用智能指针（虽然C语言本身没有内置，但作者用类库的方式演示了其思想）或RAII（资源获取即初始化）原则来管理动态内存的示例。这使得这本书不仅仅是一份回顾历史的文献，更是一本面向未来的编程指南。对于那些希望将C语言应用于嵌入式系统、高性能计算或者需要维护大型代码库的读者来说，这种前瞻性的指导尤为宝贵。它成功地将一门“老”语言的教学，提升到了一个更加现代和工程化的层面。读完后，我对如何写出既高效又安全的C代码，有了全新的认识和信心。

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这本书，怎么说呢，拿到手里沉甸甸的，那种厚实感就让人对里面的内容充满了期待。我本来以为这会是一本枯燥乏味的教材，毕竟“C语言程序设计”这个名字听起来就带着一股学院派的严谨。但翻开目录，我发现作者在组织章节上花了不少心思。比如，它并没有一上来就抛出一堆复杂的语法规则，而是先用非常生动的小例子带你领略编程的魅力。我记得我学指针那块儿时，好多书都讲得云里雾里，让人抓狂，但这本书里，作者似乎用了某种“可视化”的描述方式，仿佛真的能看到内存地址在眼前流动。那种豁然开朗的感觉，至今记忆犹新。而且，书后面的实战项目设计得也很有意思，不像有些书里的例子只是简单的“Hello World”升级版，这里的项目更贴近实际应用场景，让我第一次觉得，我敲的代码真能“做点事情”。对于初学者来说，这种即时反馈带来的成就感，是支撑你继续钻研下去的最大动力。我对那些试图在编程之路上寻找方向的朋友们，真心推荐这本书作为起步的基石。

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说实话，我本来对市面上大量的编程书籍已经有些审美疲劳了，感觉来来去去都是那几套模板，换个封面而已。但这次的阅读体验，着实让我眼前一亮。这本书的叙述风格极其独特，它不是那种冷冰冰的教科书腔调，反而更像一位经验丰富的老工程师在耐心地跟你“掰扯”C语言的精髓。最让我欣赏的一点是，它在讲解基础概念时，总能深入到“为什么”的层面去剖析。比如，它对数据类型在内存中的底层表示，以及编译器是如何处理这些细节的，讲解得非常透彻，而不是简单地告诉你“这是标准”。这种探究到底的态度，对于想成为高手的人来说至关重要。我过去一直对某些高级特性感到困惑，总觉得像是在使用“黑箱”，但读完这本书中关于结构体和联合体的对比章节后，那种困惑烟消云散了。它教会我的不只是“如何写C代码”，更是“如何像C语言的设计者那样去思考问题”。这本书的深度，绝对超越了市面上许多同名书籍的平均水平。

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