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☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge University Press

作者:Peter Brass

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2008-9-8

价格:USD 80.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521880374

丛书系列:

图书标签:

数据结构
算法
algorithm
计算机科学
计算机
算法与数据结构
data-structure
编程
数据结构
算法
编程
计算机科学
高级数据结构
树结构
图结构
链表
哈希表
堆结构

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具体描述

Product Description

Advanced Data Structures presents a comprehensive look at the ideas, analysis, and implementation details of data structures as a specialized topic in applied algorithms. Data structures are how data is stored within a computer, and how one can go about searching for data within. This text examines efficient ways to search and update sets of numbers, intervals, or strings by various data structures, such as search trees, structures for sets of intervals or piece-wise constant functions, orthogonal range search structures, heaps, union-find structures, dynamization and persistence of structures, structures for strings, and hash tables. This is the first volume to show data structures as a crucial algorithmic topic, rather than relegating them as trivial material used to illustrate object-oriented programming methodology, filling a void in the ever-increasing computer science market. Numerous code examples in C and more than 500 references make Advanced Data Structures an indispensable text. topic. Numerous code examples in C and more than 500 references make Advanced Data Structures an indispensable text.

Book Description

Advanced Data Structures presents a comprehensive look at the implementation and analysis of data structures as a specialized topic in applied algorithms. This graduate-level textbook examines efficient ways to realize query operations and the history of various structures as they are related to basic concepts of data storage.

《算法的艺术：深入理解数据结构与效率》本书是一本旨在为读者构建坚实算法基础，尤其侧重于高级数据结构和优化技术的深度探讨。我们相信，理解数据结构的内在工作原理及其对算法效率的影响，是成为一名卓越的软件工程师或计算机科学家不可或缺的关键。本书将带领您走出对基本数据结构的浅层了解，深入剖析那些能够解决复杂计算问题的强大工具。内容概览：本书内容丰富，涵盖了从经典到前沿的各类数据结构，并详细阐述了它们在实际问题中的应用以及性能分析。第一部分：回顾与升华——构建坚实基础在进入高级主题之前，我们将对基本数据结构进行一次系统性的回顾与升华。这不仅仅是简单的复习，而是从更深层次的角度审视它们的设计哲学、潜在性能瓶颈以及与其他结构的关联。数组与链表之外的维度：我们将超越一维数组和简单链表，探讨动态数组（如 C++ 中的 `std::vector` 或 Java 中的 `ArrayList`）的内存管理策略、扩容机制及其摊还分析。同时，也会深入剖析双向链表、循环链表以及更复杂的跳链表（Skip List）的结构和操作，理解它们在特定场景下的优势。堆栈与队列的精妙应用：除了作为后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的基本容器，我们将探讨堆栈在递归实现、表达式求值、深度优先搜索（DFS）等场景中的巧妙应用。队列则会在广度优先搜索（BFS）、任务调度、缓冲区管理等方面展现其重要性。树的奥秘：本章将从二叉树出发，逐步深入到二叉搜索树（BST）的平衡问题。我们将详细分析 AVL 树和红黑树的平衡维护机制，理解它们如何通过旋转等操作保证查询、插入和删除操作的对数时间复杂度。此外，我们还会介绍 B 树及其在数据库和文件系统中的广泛应用，理解其多路搜索的特点。第二部分：高级数据结构的探索——解锁效率之钥此部分是本书的核心，我们将重点介绍那些能够显著提升算法效率、解决大规模数据问题的高级数据结构。哈希表与散列技术的艺术：我们将深入剖析哈希函数的设计原则，以及如何选择合适的哈希函数以减少冲突。对于冲突解决方法，我们将详细讲解链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）的不同策略（如线性探测、二次探测、双重散列），并分析它们的性能特征和适用场景。堆（Heap）的家族：除了我们熟知的二叉堆，我们将探讨二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）。理解它们的合并操作如何实现更快的并集操作，以及它们在 Dijkstra 算法和 Prim 算法中的优化作用。图的结构与遍历：本章将系统介绍图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表。我们将详细讲解图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，并深入探讨拓扑排序、最小生成树（Kruskal 和 Prim 算法）、最短路径（Dijkstra 和 Floyd-Warshall 算法）等经典图算法，理解它们背后的数据结构支撑。 Trie（前缀树）与字符串处理： Trie 树在字符串匹配、自动补全、字典查找等场景下拥有无与伦比的效率。我们将详细讲解 Trie 的构建、搜索、插入操作，以及其在压缩前缀、统计字符串出现次数等方面的应用。并查集（Disjoint Set Union）的强大能力：并查集在处理连通性问题、最小生成树（Kruskal 算法）、图的动态连通性等方面扮演着至关重要的角色。我们将深入理解其按秩合并（Union by Rank）和路径压缩（Path Compression）等优化技术，以及它们如何将操作复杂度降低到近乎常数级别。第三部分：算法效率的深度优化——从数据结构看性能数据结构的选择直接决定了算法的效率。本部分将侧重于如何通过精妙的数据结构设计和应用，实现算法的极致优化。复杂度分析的精髓：我们将回顾并深入理解大 O 记法、大 Ω 记法、大 Θ 记法，以及摊还分析（Amortized Analysis）等工具，用以准确评估数据结构操作的效率。空间换时间的艺术：在某些情况下，适当地增加空间开销可以换来显著的时间效率提升。我们将通过具体的例子，如使用哈希表进行查找加速，或者使用预处理数据来优化查询，来阐述这一权衡。并发与并行下的数据结构：随着多核处理器的普及，并发和并行数据结构变得日益重要。我们将初步探讨如何在多线程环境下安全高效地使用数据结构，例如使用锁机制，以及一些非阻塞（Lock-free）数据结构的初步概念。实际应用场景剖析：本书将通过大量精心挑选的实际案例，展示如何将书中介绍的高级数据结构应用于解决真实世界的问题。这些案例将涵盖搜索引擎、数据库系统、网络路由、游戏开发、编译器设计等多个领域，帮助读者理解理论知识与实践之间的桥梁。学习方法与建议：本书不仅提供了详实的理论讲解，还包含大量的伪代码示例和思考题。我们鼓励读者动手实践，通过编写和调试代码来加深对数据结构的理解。对于每一个数据结构，都应尝试思考其在不同场景下的适用性，以及如何根据具体需求进行优化。目标读者：本书适合所有希望深入理解算法和数据结构，提升编程能力和解决复杂问题能力的计算机科学、软件工程专业的学生、从业人员以及对计算机科学理论感兴趣的爱好者。掌握本书内容，将为您在算法竞赛、面试以及实际的软件开发工作中打下坚实的基础。《算法的艺术：深入理解数据结构与效率》将是一次赋能之旅，它将引导您构建一套强大的算法工具箱，使您能够以更高效、更优雅的方式解决计算领域的各种挑战。

作者简介

目录信息

1 Elementary Structures 1
1.1 Stack 1
1.2 Queue 8
1.3 Double-Ended Queue 16
1.4 Dynamical Allocation of Nodes 16
1.5 Shadow Copies of Array-Based Structures 18
2 Search Trees 23
2.1 Two Models of Search Trees 23
2.2 General Properties and Transformations 26
2.3 Height of a Search Tree 29
2.4 Basic Find, Insert, and Delete 31
2.5 Returning fromLeaf to Root 35
2.6 Dealing with Nonunique Keys 37
2.7 Queries for the Keys in an Interval 38
2.8 Building Optimal Search Trees 40
2.9 Converting Trees into Lists 47
2.10 Removing a Tree 48
3 Balanced Search Trees 50
3.1 Height-Balanced Trees 50
3.2 Weight-Balanced Trees 61
3.3 (a, b)- and B-Trees 72
3.4 Red-Black Trees and Trees of Almost Optimal Height 89
3.5 Top-Down Rebalancing for Red-Black Trees 101
3.6 Trees with Constant Update Time at a Known Location 111
3.7 Finger Trees and Level Linking 114
vii

3.8 Trees with Partial Rebuilding: Amortized Analysis 119
3.9 Splay Trees: Adaptive Data Structures 122
3.10 Skip Lists: Randomized Data Structures 135
3.11 Joining and Splitting Balanced Search Trees 143
4 Tree Structures for Sets of Intervals 148
4.1 Interval Trees 148
4.2 Segment Trees 154
4.3 Trees for the Union of Intervals 162
4.4 Trees for Sums of Weighted Intervals 169
4.5 Trees for Interval-Restricted Maximum Sum Queries 174
4.6 Orthogonal Range Trees 182
4.7 Higher-Dimensional Segment Trees 196
4.8 Other Systems of Building Blocks 199
4.9 Range-Counting and the Semigroup Model 202
4.10 kd-Trees and Related Structures 204
5 Heaps 209
5.1 Balanced Search Trees as Heaps 210
5.2 Array-Based Heaps 214
5.3 Heap-Ordered Trees and Half-Ordered Trees 221
5.4 Leftist Heaps 227
5.5 Skew Heaps 235
5.6 Binomial Heaps 239
5.7 Changing Keys in Heaps 248
5.8 Fibonacci Heaps 250
5.9 Heaps of Optimal Complexity 262
5.10 Double-Ended Heap Structures and Multidimensional
Heaps 267
5.11 Heap-Related Structures with Constant-Time Updates 271
6 Union-Find and Related Structures 278
6.1 Union-Find: Merging Classes of a Partition 279
6.2 Union-Find with Copies and Dynamic Segment Trees 293
6.3 List Splitting 303
6.4 Problems on Root-Directed Trees 306
6.5 Maintaining a Linear Order 317
7 Data Structure Transformations 321
7.1 Making Structures Dynamic 321
7.2 Making Structures Persistent 330

8 Data Structures for Strings 335
8.1 Tries and Compressed Tries 336
8.2 Dictionaries Allowing Errors in Queries 356
8.3 Suffix Trees 360
8.4 Suffix Arrays 367
9 Hash Tables 374
9.1 Basic Hash Tables and Collision Resolution 374
9.2 Universal Families of Hash Functions 380
9.3 Perfect Hash Functions 391
9.4 Hash Trees 397
9.5 Extendible Hashing 398
9.6 Membership Testers and Bloom Filters 402
10 Appendix 406
10.1 The Pointer Machine and Alternative Computation
Models 406
10.2 External Memory Models and Cache-Oblivious
Algorithms 408
10.3 Naming of Data Structures 409
10.4 Solving Linear Recurrences 410
10.5 Very Slowly Growing Functions 412
11 References 415
Author Index 441
Subject Index 455
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

如果没找到，需要的话留个e-mail Product Description Advanced Data Structures presents a comprehensive look at the ideas, analysis, and implementation details of data structures as a specialized topic in applied algorithms. Data structures are how data is sto...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《Advanced Data Structures》在我心中占据了一个相当特别的位置，尽管我并非完全理解其中的每一个公式和证明，但它所展现的宏大图景和深邃思想，足以让我沉浸其中，反复回味。我记得初次翻开它时，被那排版整齐、符号严谨的数学语言吓得不轻，但随着阅读的深入，我渐渐感受到了作者那精心构建的逻辑链条，以及隐藏在抽象概念背后的优雅。我尤其欣赏书中对各种数据结构的演进过程的阐述，它并非简单地罗列算法，而是追溯了这些思想的起源，探讨了它们是如何在解决实际问题的过程中不断被优化和完善的。这种历史的视角，让那些原本枯燥的算法变得生动起来，仿佛能看到前人在无数个夜晚，为了一丁点效率的提升而绞尽脑汁的场景。虽然我可能无法立即将书中的所有知识转化为代码实现，但我相信，通过对这本书的研读，我的计算机科学思维方式正在发生潜移默化的改变。我开始更倾向于从更高层面去审视问题，思考不同数据结构在特定场景下的优劣，并尝试去理解它们背后的理论支撑。这本书就像一位睿智的长者，虽然语言可能有些晦涩，但其蕴含的智慧却足以让人受益终生。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Advanced Data Structures》给我带来了前所未有的震撼。我之前一直认为自己对数据结构有相当的了解，但这本书彻底刷新了我的认知。作者的叙述方式极其独特，他不是按照传统教科书那样按部就班地介绍，而是通过提炼核心概念，然后层层递进，不断引入更复杂、更高级的结构。我尤其欣赏他对各种数据结构在现实世界中的应用场景的描绘，例如在编译器设计中如何使用Trie树进行词法分析，或者在网络路由中如何应用Dijkstra算法。这些具体的例子，让我能更深刻地理解这些抽象概念的实际意义和价值。书中对某些数据结构的权衡和取舍的讨论，也让我受益匪浅，让我明白在实际开发中，并没有“最好”的数据结构，只有“最适合”的。我常常会停下来思考作者提出的问题，并尝试自己去推导和验证。虽然有些章节的难度相当大，需要反复琢磨，但我相信，通过对这本书的深入学习，我的编程功底和解决复杂问题的能力一定会得到显著提升。这本书是一本让我既感到挑战又充满启发的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我对《Advanced Data Structures》这本书的整体评价可以用“豁然开朗”来形容。我之前在学习数据结构时，总感觉停留在基础层面，对那些更高效、更精巧的结构知之甚少，甚至觉得它们是“天方夜谭”。这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。作者以一种非常系统的、由浅入深的方式，逐步引入了各种高级数据结构，例如B树、红黑树、斐波那契堆等等。我尤其喜欢书中对每种数据结构性能分析的部分，作者不仅仅给出时间复杂度和空间复杂度，还详细解释了这些指标是如何得出的，以及在不同操作场景下的实际表现。这让我能够更深刻地理解为什么一种数据结构比另一种更适合解决特定问题。此外，书中还探讨了一些跨越多个数据结构的概念，比如缓存一致性、并发数据结构等，这些内容极大地拓宽了我的视野，让我意识到数据结构的设计与优化是一个持续演进、充满挑战的领域。虽然我可能无法精通每一个细节，但这本书无疑提升了我对算法和数据结构的整体理解层次，让我能够以更严谨、更具洞察力的眼光去分析和设计软件系统。

评分☆☆☆☆☆

《Advanced Data Structures》这本书，与其说是一本技术书籍，不如说是一场思维的洗礼。我一直认为，要真正掌握一门技术，光是学习表面的语法和API是远远不够的，更重要的是理解其背后的思想和原理。这本书恰恰做到了这一点。它并没有简单地堆砌各种复杂的算法，而是通过对每种数据结构的起源、发展以及不同变种的深入剖析，展现了计算机科学领域在不断追求效率和优化的过程中所付出的努力和智慧。我印象特别深刻的是书中关于空间分割树的部分，作者结合了游戏开发和地理信息系统等应用场景，生动地解释了这些数据结构在处理高维数据时的强大能力。而且，作者在讲解过程中，始终保持着一种严谨又不失趣味的风格，即使是枯燥的数学证明，也能被他解释得条理清晰，引人入胜。虽然我可能需要反复阅读才能完全领会其中的精髓，但我已经从中获益良多，感觉自己的编程思维和解决问题的能力都有了质的飞跃。这本书是我在数据结构领域的“必读清单”上浓墨重彩的一笔。

评分☆☆☆☆☆

读完《Advanced Data Structures》后，我最大的感受是，原来那些看似高深莫测的计算机科学概念，在作者笔下竟然可以如此引人入胜。我并不是科班出身，所以最初拿到这本书时，确实有些胆怯，担心自己无法跟上作者的思路。然而，出乎意料的是，作者运用了大量生动的例子和清晰的图示，将复杂的抽象概念具象化，让我即使在面对一些复杂的算法推导时，也能找到一个切入点，理解其核心思想。例如，书中关于图算法的章节，我之前总觉得难以掌握，但这本书通过模拟现实世界中的交通网络、社交关系等场景，让我对最短路径、最小生成树等概念有了更直观的认识。更令我惊喜的是，书中不仅讲解了理论，还穿插了一些实际应用案例，比如在数据库查询优化、搜索引擎索引构建等方面，是如何巧妙地运用这些高级数据结构的。这些内容让我看到了理论知识的实际价值，激发了我进一步探索的兴趣。虽然我可能还需要花更多的时间去消化吸收，但我可以肯定地说，《Advanced Data Structures》为我打开了一扇通往更广阔计算机科学世界的大门，让我对这个领域充满了好奇和敬畏。

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有点难

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so so

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好难，存住，以后接着看

评分☆☆☆☆☆

好难，存住，以后接着看

评分☆☆☆☆☆

放弃了