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出版者:电子工业出版社

作者:王洪辉

出品人:

页数:1124

译者:

出版时间:2009-3

价格:168.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121079191

丛书系列:

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数据结构与算法：从基础到实践 本书导语： 在当今飞速发展的计算机科学领域，数据结构与算法无疑是构建高效、可扩展软件系统的基石。无论是底层操作系统、高性能数据库，还是日常的Web应用和人工智能模型，都离不开对数据如何组织和处理的深刻理解。本书旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实践性的数据结构与算法学习路径，帮助工程师和学生跨越理论与应用的鸿沟。 第一部分：基础篇——构建坚实的理论地基 第一章：前置知识与程序设计基础回顾 本章首先对必要的数学基础（如离散数学中的集合论、图论初步概念）进行梳理，确保读者具备必要的背景知识。随后，我们将深入探讨程序设计中的时间复杂度和空间复杂度分析，这是衡量算法效率的核心工具。我们将详细讲解大O、Ω、Θ符号的精确含义，并通过实例展示如何对递归和迭代算法进行渐近分析。本章强调的是“为什么”要进行复杂度分析，以及如何在实际编程中根据需求权衡空间与时间的取舍。 第二章：线性数据结构的精髓 线性结构是所有复杂数据结构的基础。本章将从最基础的数组（Array）入手，讨论其内存布局、随机访问的效率，以及动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）在内存重分配时的性能考量。 接着，深入讲解链表（Linked List），包括单向、双向以及循环链表。我们将对比数组和链表在插入、删除操作上的性能差异，并重点剖析指针操作的陷阱与技巧。 队列（Queue）和栈（Stack）作为受限的线性结构，将在本章的后半部分进行详细阐述。我们不仅会讲解基于数组和链表的实现，还会引入双端队列（Deque）的应用场景，例如在滑动窗口问题中的高效应用。 第三章：非线性结构核心——树与图的初步认知 本章聚焦于非线性结构，这是处理复杂关系数据的关键。首先，我们将详细讲解树（Tree）的概念，包括术语（根、叶子、深度、高度）。二叉树（Binary Tree）是本章的重点，包括其遍历方法（前序、中序、后序、层序），并演示如何利用中序遍历来验证或重建二叉搜索树（BST）。 随后，我们将介绍堆（Heap）结构，专注于最大堆和最小堆的构建过程——特别是堆化（Heapify）算法的原理。堆是优先队列（Priority Queue）的理想实现方式，本章会通过实际例子展示如何用堆来优化调度算法。 第四章：搜索与排序的艺术 本章是算法效率的集中体现。在搜索方面，除了基础的顺序搜索和二分查找，我们将探讨在特定数据结构（如平衡二叉搜索树）上执行搜索的效率。 排序算法是算法学习的重头戏。本章将涵盖基础的插入排序、选择排序、冒泡排序，并深入解析基于比较的排序的理论下限。随后，重点攻克高效的排序算法：快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略及其平均/最坏情况分析，以及归并排序（Merge Sort）的稳定性与分治思想。最后，讨论非比较排序如计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）在特定数据集上的优越性。 第二部分：进阶篇——优化、平衡与关系建模 第五章：平衡树与高级搜索结构 本章旨在解决简单二叉搜索树在极端数据输入下退化为链表的问题。我们将详细剖析平衡二叉树的实现机制。 首先是AVL树，重点讲解旋转操作（LL, RR, LR, RL）的精细步骤，以及如何维护平衡因子。随后，我们将进入更实用的红黑树（Red-Black Tree）——操作系统和标准库中广泛使用的结构。我们将清晰地展示插入和删除操作后，如何通过颜色调整和旋转来保证树的对数高度，同时强调其自平衡的鲁棒性。 此外，本章还将引入B树和B+树，作为处理外部存储（磁盘I/O）场景的优化结构，为数据库索引的原理打下基础。 第六章：图论算法的深度探索 图（Graph）是建模现实世界复杂连接关系的最有力工具。本章将从图的表示法（邻接矩阵与邻接表）入手，分析各自的优缺点和适用场景。 接着，深入学习图的遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并探讨它们在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 随后，我们将转向带权图算法：Dijkstra单源最短路径算法的原理及其在非负权重图中的应用。对于包含负权边的图，我们将详细讲解Bellman-Ford算法，并分析其检测负权环的能力。对于所有顶点对之间的最短路径问题，Floyd-Warshall算法的动态规划思想将被系统阐述。 第七章：最小生成树与网络流 本章专注于图的结构优化与容量分析。最小生成树（MST）是图论中的经典问题，我们将实现并对比Kruskal算法（基于并查集）和Prim算法（基于优先队列）的效率差异。 网络流（Network Flow）部分，我们将介绍最大流-最小割定理这一核心概念。重点讲解Ford-Fulkerson方法以及如何使用Edmonds-Karp算法（基于BFS寻找增广路径）来高效求解最大流，这是许多匹配和资源分配问题的理论基础。 第三部分：实践篇——算法的工程化应用 第八章：动态规划的精妙与技巧 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将通过经典的案例，如斐波那契数列、背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列、矩阵链乘法等，系统讲解DP的四个核心步骤：识别最优子结构、定义状态、状态转移方程的建立，以及自底向上（Bottom-Up）的实现技巧。 本章还将探讨DP在二维网格问题（如路径计数）中的应用，并引入记忆化搜索（Top-Down DP）作为一种更直观的实现方式，对比其与迭代实现的性能异同。 第九章：贪心算法的局限与适用性 贪心算法（Greedy Algorithm）以其局部最优解的直观性而广受欢迎。本章将讲解Huffman编码、区间调度问题等经典贪心案例，并深入分析其“贪心选择性质”和“最优子结构”的严格证明方法。 同时，本章会明确指出贪心算法的适用边界，并通过反例展示为什么某些问题（如旅行商问题）不能简单地采用贪心策略，从而引导读者理解何时必须使用更复杂的DP或回溯法。 第十章：回溯、分支限界与计算复杂性 对于NP完全问题，我们通常采用搜索策略。本章将详细讲解回溯法（Backtracking），应用于八皇后问题、N-Queens问题、数独求解等。我们将重点讨论剪枝（Pruning）技巧，如何有效地排除不必要的搜索空间。 随后，介绍分支限界法（Branch and Bound）作为回溯法的优化版本，它利用界限函数来评估节点的潜力，常用于解决旅行商问题（TSP）和背包问题的精确解。 结论：算法的持续学习路径 最后，本书将总结如何将这些知识转化为工程实践能力，讨论算法在并发编程、大规模数据处理（MapReduce框架的底层思想）、以及机器学习特征工程中的实际地位，引导读者进入更专业的计算领域。 本书特色： 理论与代码紧密结合： 每个核心算法都配有清晰的伪代码和主流编程语言（如C++或Python）的实现示例。 复杂度可视化： 强调不同算法在不同规模数据下的实际性能表现对比。 面向工程思维： 重点讨论数据结构在实际内存模型和I/O优化中的意义，而非纯粹的数学证明。

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这本《嵌入式系统Linux内核开发实战指南》读起来真是让人大开眼界。我之前对嵌入式开发一直停留在应用层和简单的驱动编写上，对于内核级别的调度、内存管理和中断处理总感觉像隔着一层纱。这本书的叙述方式非常接地气，它不是那种枯燥的理论堆砌，而是通过大量的实际案例和代码片段，将那些抽象的内核概念一点点地“剥开”给我们看。比如，它对Linux内核启动流程的讲解，从Bootloader到内核的初始化，每一步的细节都交代得清清楚楚，让我对系统上电后到底发生了什么有了全新的认识。特别是书中关于设备树（Device Tree）的讲解，这在现代嵌入式开发中是至关重要的，作者不仅解释了它的作用，还手把手地教读者如何修改和编写，这对新手来说简直是福音。而且，书中对实时性问题的讨论也十分深入，如何通过修改内核参数和使用特定的同步机制来满足严格的时间要求，这在工业控制和物联网等领域是必须掌握的技能。总的来说，这本书提供了一个非常扎实的底层视角，让读者能够从“使用”Linux内核转变为“理解”和“修改”Linux内核。

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坦率地说，在阅读这本书之前，我对内核子系统的耦合性理解非常模糊，总觉得驱动、文件系统和网络协议栈是相对独立的模块。然而，通过这本书对内核框架的系统梳理，我清晰地认识到它们之间是如何通过标准的内核API和数据结构紧密联系在一起的。特别是它对I/O子系统的深入剖析，从VFS到具体的块设备驱动接口，展示了数据流在内核中穿梭的完整路径，这对我目前正在做的存储设备优化项目提供了极大的启发。作者对错误处理机制（如错误码返回和异常处理）在内核层面的实现机制的讲解也十分透彻，这让我意识到，在内核空间，一个鲁莽的`return -EINVAL`背后，涉及到调用栈的正确回溯和资源的释放，远比应用层复杂。这本书的价值在于，它成功地将一个庞大而复杂的系统，拆解成了一系列可理解、可操作的逻辑单元，对于希望在嵌入式领域深耕的工程师而言，这是一本不可或缺的案头参考书和进阶指南。

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这本书的结构组织非常精妙，它遵循了一种由浅入深的螺旋上升学习路径。一开始的基础知识铺垫得恰到好处，保证了即便是初次接触内核编程的人也能跟上节奏，不会因为前几章的晦涩而望而却步。然后，它逐步深入到内核的核心子系统，比如进程调度和内存管理。与其他教材不同的是，它在讲解调度算法（如CFS）时，不是简单地描述算法逻辑，而是结合了实际场景中系统负载变化时的内核行为表现，这使得抽象的理论变得具象化。更值得一提的是，作者对同步原语的讲解极其到位，互斥锁、信号量、自旋锁之间的适用场景差异和潜在危险，都通过清晰的流程图和对比分析展现出来，避免了开发者在多线程环境中犯下低级错误。对我个人而言，理解了内核如何在高并发下保持数据一致性，是这次阅读最大的收获之一，它极大地提升了我对系统稳定性的信心。

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我最欣赏这本书的地方在于它对“实战”二字的深刻理解。许多市面上的内核书籍要么过于偏学术化，要么只停留在简单的驱动编写层面，而这本书显然是面向真正需要解决问题的工程师。它没有回避那些在实际项目中经常遇到的“坑”，比如模块的加载与卸载冲突、并发访问时的竞态条件、以及各种神秘的内核崩溃（Kernel Panic）的排查方法。作者显然是带着丰富的项目经验来编写这本书的，他提供的调试技巧，比如如何有效地使用`printk`，如何利用内核调试工具（如`ftrace`或简化的`kgdb`流程），比单纯阅读官方文档要高效得多。书中对特定硬件架构（比如ARM体系结构）的内存映射和MMU管理也进行了细致的分析，这对于那些需要在特定SoC上进行深度定制的开发者来说，价值无可估量。读完相关章节，我感觉自己面对一个陌生的开发板时，不再是茫然无措，而是有了一套清晰的排查和分析问题的思路和工具集。

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从排版和内容呈现上看，这本书体现了作者对读者的尊重。代码示例的质量非常高，不仅完整、可编译，而且注释详尽，很多关键函数调用旁边的注释能直接点出其在内核逻辑中的作用，这在很大程度上减少了对照内核源码查阅的时间。此外，书中对不同内核版本之间的兼容性差异也有所提及，这在当前Linux内核快速迭代的环境中非常实用。我特别喜欢其中关于内核模块（LKM）生命周期管理的章节，它详细剖析了模块初始化失败、清理函数执行顺序等边缘情况的处理逻辑，这对于编写健壮、可维护的驱动程序至关重要。这本书不仅仅是教你“怎么写代码”，更重要的是引导你形成一种“内核思维”——即在做任何修改时，都要考虑到对整个系统稳定性和性能可能带来的连锁反应。这种深层次的引导，才是真正有价值的知识传承。

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作者太罗嗦。

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丫，就一本源代码注释书，排版垃圾的一塌糊涂，内容也是一样的垃圾——居然还在封面上扯JB淡，shit！

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作者太罗嗦。

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