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出版者:人民邮电出版社

作者:周建兴

出品人:

页数:467

译者:

出版时间:2008-11

价格:59.00元

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isbn号码:9787115186119

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《高级数据结构与算法设计》 第一部分：基础与理论的深化 第一章：抽象数据类型（ADT）的再审视与扩展 本章将对核心抽象数据类型进行超越初级阶段的深入剖析。我们将不再满足于栈（Stack）和队列（Queue）的线性结构实现，而是聚焦于它们在并发环境和分布式系统中的高级应用。例如，如何利用无锁（Lock-free）或无等待（Wait-free）技术实现高性能的并发队列（如基于CAS操作的队列），以及这些技术在操作系统内核调度和网络缓冲管理中的实际部署。 对于树结构，我们将跳过基础的二叉搜索树（BST）的构建，直接进入平衡性维护的复杂领域。重点探讨红黑树（Red-Black Tree）和AVL树在实际工程中的性能权衡。我们将详细分析B树和B+树的内部机制，特别关注它们在磁盘I/O优化和数据库索引设计中的核心作用。读者将掌握如何根据数据访问模式和存储介质的特性，选择和定制最优的树结构。此外，对自平衡多路搜索树（如2-3树、2-3-4树）的理论基础进行梳理，为理解更复杂的结构打下基础。 第二章：图论的高级建模与计算 本章将图论提升到实际工程问题的解决层面。我们将首先回顾最短路径算法（Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall），但重点将转移到它们在网络路由协议和资源分配优化中的局限性与改进。核心内容将围绕最小生成树（MST）的扩展应用展开，如普鲁弗编码（Prufer sequences）在生成特定结构树集中的应用。 连通性分析将深入到强连通分量（SCC）的算法优化（如Tarjan算法和Kosaraju算法的并行化实现），及其在复杂系统依赖性分析中的作用。对于最大流与最小割问题，本章将详细介绍Ford-Fulkerson方法的效率瓶颈，并重点讲解Dinic算法和Push-Relabel算法在速度上的优势，并提供它们在供应链优化和流量限制问题中的具体案例演示。此外，我们将触及平面图的特性以及图着色问题的NP-完全性，并探讨高效的近似算法和启发式解法。 第二章：高级排序与搜索策略 本章专注于超越基础的比较排序算法。我们将深入分析外部排序（External Sorting），讨论当数据量远超内存容量时，如何高效地利用磁盘进行排序，包括多路归并排序的策略优化。在内部排序方面，我们将剖析桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort）在特定数据分布下的线性时间复杂度优势，并分析其对数据预处理的要求。 搜索算法将扩展到Trie树（前缀树）的结构优化，并展示其在字符串匹配、自动补全系统中的效率。同时，我们将探讨A搜索算法的原理，重点在于启发函数（Heuristic Function）的设计艺术，这是其性能优化的关键。对各种搜索策略的记忆化（Memoization）和迭代深化（Iterative Deepening）技巧也将作为优化手段进行介绍。 第二部分：内存管理与高效数据结构 第三章：堆结构与优先级的精细控制 本章不仅讨论二叉堆（Binary Heap）的实现，更专注于其变体在高效率场景下的应用。我们将详细研究斐波那契堆（Fibonacci Heap）的摊还分析（Amortized Analysis），阐明其在运行Prim和Dijkstra算法时，如何将整体复杂度降至最优，尽管单次操作的复杂度可能较高。 此外，本章将介绍二项堆（Binomial Heap），并对比其在合并操作上的特性。读者将学习如何根据操作序列的特点（如插入频率与提取最小值的频率），在不同类型的堆结构之间做出最佳选择。 第四章：散列表（Hash Table）的工程挑战 本章将散列表的讨论深入到实际系统的层面。我们将详细探讨解决冲突的多种高级技术，如Cuckoo Hashing（布谷鸟散列），分析其如何保证最坏情况下$O(1)$的查找时间，以及其对内存布局的特定要求。 链式法和开放寻址法将被重新审视，重点分析线性探测、二次探测和双重散列在聚集（Clustering）效应上的差异。本章的重头戏是一致性哈希（Consistent Hashing）的原理与应用，解析其在分布式缓存系统（如Memcached, Redis集群）中如何最小化节点增减时的数据迁移量。 第五章：动态规划（DP）的高级应用与优化 本章将动态规划视为一种自顶向下或自底向上的优化范式，而不仅仅是一组公式。我们将超越经典的背包问题和最长公共子序列，转而关注DP状态空间的压缩与优化。 重点案例将包括状态压缩DP（用于解决旅行商问题TSP的位掩码优化）以及树形动态规划（Tree DP），分析如何在树结构上高效地进行状态转移。此外，我们将引入DP的四边形不等式优化（Knuth Optimization），讨论如何将原本$O(N^3)$或$O(N^2K)$的DP转移方程优化至近线性时间复杂度，这在矩阵链乘法和最优二叉搜索树构造中至关重要。 第三部分：高级主题与并行计算基础 第六章：字符串匹配的深度解析 本章将全面覆盖现代字符串搜索算法。KMP算法的预处理步骤（Next数组或失配函数）将被详尽推导。重点在于Boyer-Moore算法，分析其“坏字符规则”和“好后缀规则”如何实现远超线性时间的平均性能。 更进一步，我们将介绍Rabin-Karp算法中的滚动哈希技术，以及它在多模式匹配中的扩展应用。最后，后缀数组（Suffix Array）和后缀树（Suffix Tree）的构建方法（如Ukkonen算法）将被详细阐述，并展示它们在查找最长公共子串和DNA序列比对中的无与伦比的效率。 第七章：计算复杂性理论的工程启示 本章将计算复杂性理论与实际工程决策挂钩。我们将详细辨析P, NP, NP-完全, NP-难等复杂性类别的严格定义，并从工程角度解读为什么某些问题（如子集和、图着色）在规模扩大时会变得不可解。 本章将聚焦于近似算法（Approximation Algorithms）的设计。针对如集合覆盖问题和旅行商问题，我们将学习如何设计具有保证最优解比例的算法（如$alpha$-近似），并探讨随机化算法（如Miller-Rabin素性测试）在提高工程效率方面的价值。 第八章：内存层级与缓存优化 本章旨在弥合理论算法与现代处理器架构之间的鸿沟。我们将深入探讨程序局部性（Locality of Reference）的两种形式：时间局部性和空间局部性。重点分析数据结构在多级缓存（L1, L2, L3 Cache）中的行为。 我们将研究缓存感知（Cache-aware）的算法设计范式，例如如何重排矩阵乘法以最大化缓存命中率。最后，我们将讨论外存模型（External Memory Model）下的算法设计原则，理解块访问（Block Access）的成本模型，这是处理超大规模数据集时的核心约束。

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最近在整理我的专业资料库时，注意到一本关于数值计算方法的教材。它的特点在于，它对数学原理的推导极其严谨，每一步的逻辑过渡都环环相扣，几乎没有跳跃感。对于那些追求理论深度的读者来说，这种详尽的阐述简直是福音。我记得书中对某一个迭代算法的收敛性分析部分，作者用了好几页的篇幅进行细致入微的论证，确保读者能够完全理解背后的数学依据，而不是简单地把公式当成“黑箱”来使用。这样的书籍，虽然阅读起来需要更多的时间和心力，但它所带来的扎实基础和批判性思维的训练，是任何速成技巧都无法替代的。它教会你“为什么”这样做，而不是仅仅教你“怎么”做。

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最近翻阅了几本关于编程学习的书籍，其中有一本给我留下了非常深刻的印象，虽然我手头暂时没有那本具体的书，但那种深入浅出的讲解方式和对实际问题的解决思路，让我对这类书籍的价值有了更深的认识。我特别欣赏那些能将复杂的理论知识，通过清晰的逻辑和生动的例子串联起来的著作。好的教材不应该只是概念的堆砌，更应该像一位耐心的导师，引导读者逐步搭建起知识的框架，并最终能够独立解决问题。这本书（假想的）似乎就做到了这一点，它似乎没有过多纠缠于过于底层的细节，而是聚焦于如何用工具去实现目标，这一点对于初学者来说至关重要，它能迅速建立起学习的信心和兴趣。这种实用主义的倾向，往往决定了一本书的生命力，因为它直接回应了读者“我能用它来做什么”的根本诉求。

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有一本关于嵌入式系统编程的参考书给我留下了非常鲜明的印象，它最出彩的地方在于其对工程实践的侧重。作者似乎本身就是一位经验丰富的工程师，书中的案例无一不是来源于真实的工程场景，充满了“踩坑”和“避坑”的智慧。比如，它在讲解内存管理时，不仅介绍了标准库的函数用法，更深入探讨了在资源受限的硬件环境下，如何进行更高效、更安全的内存分配和释放策略，甚至涉及到了实时性要求的考量。这种源于一线的、带着温度和实战经验的传授方式，是纯理论书籍难以企及的。它让你感觉自己不是在读一本冰冷的说明书，而是在跟随一位资深前辈的脚步，穿越复杂的工程迷雾。

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读完手边另一本关于数据可视化的书籍后，我深感内容组织上的精妙。那本书的叙事节奏拿捏得极好，从基础的图表类型介绍，到进阶的自定义样式和交互式报告的构建，每一步都水到渠成。我尤其赞赏作者在讲解高级功能时所展现出的那种对用户体验的关注，它不只是罗列函数参数，而是深入探讨了“什么样的可视化才能最有效地传达信息”。这种对“如何思考”的引导，远比单纯的“如何操作”要宝贵得多。如果一本技术书籍能做到让读者在学习完后，不仅仅是学会了操作，更重要的是在面对新问题时，能够形成一套系统性的分析和解决问题的思维模型，那么它无疑是极其成功的。这种潜移默化的影响，才是衡量一本优秀技术读物价值的真正标尺。

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我最近接触了一本关于软件架构设计的书籍，它最吸引我的地方在于其宏观的视角和灵活的架构选择哲学。这本书并没有强推某一种“银弹”式的架构模式，而是花了大量的篇幅去对比和分析不同架构在面对特定业务约束（如高并发、低延迟、强一致性等）时的优劣权衡。作者擅长使用类比和历史案例来阐述复杂的权衡取舍，比如将系统拆解比作国家治理的复杂性，使得原本抽象的概念变得具象化。对于一个技术人员而言，学会如何在不同的约束条件下做出合理的“取舍”，才是走向成熟的关键一步。这本书提供了一个绝佳的思维训练场，让读者学会从全局、从业务角度去审视技术决策的合理性。

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蛮详细的

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看得我胸闷！

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