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出版者:

作者:凌永祥 编

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2009-3

价格:15.00元

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isbn号码:9787560530239

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• 计算方法
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《精通数据结构与算法：从原理到实践》 内容概述 本书旨在为读者构建坚实的数据结构与算法基础，并将其巧妙地应用于解决实际编程问题。全书以理论阐释为根基，辅以大量精心设计的算法示例和代码实现，引导读者深入理解各类数据结构的核心思想、工作原理及其在不同场景下的最优选择，同时掌握各种经典算法的设计思路、复杂度分析和优化技巧。本书并非简单地罗列算法，而是强调“知其然，更知其所以然”，帮助读者培养独立分析问题、设计高效解决方案的能力。 第一部分：数据结构的基石 数据结构是信息组织和存储的骨架，选择合适的数据结构能够显著提升程序效率。本部分将深入剖析最基本、最常用也最重要的数据结构。 数组（Array）与动态数组（Dynamic Array）： 原理： 数组提供了一种连续存储相同类型数据元素的机制，通过索引实现 O(1) 的随机访问。我们将探讨静态数组的内存布局，以及动态数组（如 C++ 中的 `std::vector`，Java 中的 `ArrayList`）在扩容时的底层机制，包括预分配空间、复制元素等操作，并分析其在插入和删除操作上的平均时间复杂度。 应用： 简单的数据存储、查找、计数等基础场景。 进阶： 多维数组的表示与操作，以及在图像处理、矩阵运算等领域的应用。 链表（Linked List）： 单向链表、双向链表与循环链表： 详细讲解链表的节点结构，以及单向链表、双向链表和循环链表之间的区别与联系。我们将深入分析在链表头部、尾部以及任意位置进行插入、删除操作的时间复杂度（通常为 O(1) 或 O(n) 取决于是否需要查找）。 应用： 实现栈、队列，管理动态大小的列表，构建其他更复杂的数据结构，例如哈希表的散列表。 典型问题： 检测链表环、反转链表、合并两个已排序的链表。 栈（Stack）与队列（Queue）： 栈（LIFO - Last In, First Out）： 剖析栈的“后进先出”特性，以及基于数组或链表两种常见实现方式的优劣。我们将重点关注 `push`（入栈）和 `pop`（出栈）等核心操作的时间复杂度。 队列（FIFO - First In, First Out）： 阐述队列的“先进先出”原则，以及其在单向链表、双向链表和循环数组上的实现。`enqueue`（入队）和 `dequeue`（出队）是队列的核心操作。 应用： 函数调用栈（递归的本质）、表达式求值、浏览器历史记录（后退/前进）、任务调度（打印机队列、消息队列）。 散列表（Hash Table）/ 字典（Dictionary）/ 映射（Map）： 核心概念： 键值对（Key-Value Pair）存储，通过散列函数（Hash Function）将键映射到存储桶（Bucket）的索引。我们将深入探讨各种优秀的散列函数设计原则，以及如何处理散列冲突（Collision）——这是散列表的关键挑战。 冲突解决策略： 拉链法（Separate Chaining）： 在每个存储桶中存储一个链表，将具有相同散列值的键值对添加到链表中。 开放地址法（Open Addressing）： 当发生冲突时，在表中寻找下一个可用的空槽，包括线性探测（Linear Probing）、二次探测（Quadratic Probing）和双重散列（Double Hashing）。 复杂度分析： 在平均情况下，散列表的插入、查找和删除操作都能达到 O(1) 的时间复杂度，但最坏情况下的复杂度会退化。 应用： 快速查找、缓存、数据库索引、统计词频、实现集合（Set）。 树（Tree）： 树的基本术语： 节点（Node）、根节点（Root）、父节点（Parent）、子节点（Child）、叶子节点（Leaf Node）、高度（Height）、深度（Depth）。 二叉树（Binary Tree）： 重点讲解二叉树的定义，以及各种遍历方式：前序遍历（Preorder Traversal）、中序遍历（Inorder Traversal）和后序遍历（Postorder Traversal），并分析它们的应用场景。 二叉搜索树（Binary Search Tree - BST）： 阐述 BST 的核心性质（左子树所有节点小于根节点，右子树所有节点大于根节点），以及在此基础上实现的查找、插入、删除操作。我们将分析 BST 在不平衡情况下的性能退化问题。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： AVL 树： 介绍 AVL 树通过旋转操作（左旋、右旋、左右旋、右左旋）来维持平衡，保证查找、插入、删除操作的平均和最坏时间复杂度均为 O(log n)。 红黑树（Red-Black Tree）： 讲解红黑树的五条性质，以及它在实际应用中的广泛性（如 C++ STL 中的 `std::map` 和 `std::set`）。 堆（Heap）： 最大堆（Max Heap）与最小堆（Min Heap）： 讲解堆的定义（完全二叉树，父节点的值大于/小于等于其子节点），以及 `heapify`（堆化）、`insert`（插入）和 `extract-max/min`（删除最大/最小元素）等操作。 应用： 优先队列（Priority Queue），堆排序。 Trie 树（前缀树）： 讲解 Trie 树的结构，以及它在字符串匹配、自动补全、拼写检查等领域的强大应用。 图（Graph）： 图的基本概念： 顶点（Vertex）、边（Edge）、有向图（Directed Graph）、无向图（Undirected Graph）、加权图（Weighted Graph）、邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种表示方法。 图的遍历： 广度优先搜索（Breadth-First Search - BFS）： 讲解 BFS 的原理（从源点开始，逐层遍历），以及其在查找最短路径（无权图）、连通分量等问题中的应用。 深度优先搜索（Depth-First Search - DFS）： 讲解 DFS 的原理（尽可能深地搜索），以及其在查找路径、拓扑排序、连通性判断等问题中的应用。 应用： 社交网络分析、导航系统、网络路由、知识图谱。 第二部分：算法的设计与分析 算法是解决问题的步骤序列，高效的算法是程序性能的关键。本部分将系统介绍各种经典算法的设计范式，并强调其分析方法。 算法复杂度分析： 时间复杂度（Time Complexity）： 引入大 O 记法（Big O Notation），详细解释 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n) 等不同复杂度等级的含义，以及如何通过分析代码中的基本操作来推导时间复杂度。 空间复杂度（Space Complexity）： 讲解算法在执行过程中所占用的额外内存空间，同样使用大 O 记法进行度量。 平均复杂度与最坏复杂度： 区分算法在不同输入情况下的性能表现。 递归（Recursion）与迭代（Iteration）： 递归的定义与原理： 解释递归的“基线条件”和“递归步骤”，以及函数调用栈在递归执行中的作用。 递归与迭代的转换： 演示如何将递归算法转换为迭代算法，并分析它们在性能上的差异（如栈溢出风险、空间开销）。 应用： 阶乘计算、斐波那契数列、汉诺塔、树和图的遍历。 分治算法（Divide and Conquer）： 核心思想： 将一个大问题分解为若干个规模更小的相同问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。 经典算法： 归并排序（Merge Sort）： O(n log n) 的稳定排序算法，展示了分治的思想。 快速排序（Quick Sort）： 平均时间复杂度为 O(n log n)，但最坏情况为 O(n^2)，通过“分区”操作实现。 二分查找（Binary Search）： 在有序数组中 O(log n) 查找目标元素的经典应用。 最近点对问题。 动态规划（Dynamic Programming - DP）： 核心思想： 将一个复杂问题分解为相互重叠的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，从而获得最优解。 两大要素： 最优子结构（Optimal Substructure）和重叠子问题（Overlapping Subproblems）。 解题步骤： 定义状态（State）、确定状态转移方程（Transition Equation）、选择合适的 DP 计算顺序（自底向上或自顶向下带备忘录）。 经典问题： 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（LCS）、最长递增子序列（LIS）、矩阵链乘法、硬币找零问题。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 核心思想： 在每一步选择当前看起来最优的选项，期望最终能够达到全局最优解。 适用条件： 贪心选择性质（Greedy Choice Property）和最优子结构（Optimal Substructure）。 经典问题： 活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim 算法、Kruskal 算法）、最短路径（Dijkstra 算法）。 回溯算法（Backtracking）： 核心思想： 一种通过探索所有可能的解来找到所需解的算法。当发现当前路径无法通往有效解时，则“回溯”到之前的状态，尝试其他路径。 基本框架： 深度优先搜索（DFS）的变种。 经典问题： N 皇后问题、数独求解、排列组合生成、迷宫问题。 图算法专题： 最短路径算法： Dijkstra 算法： 求解单源最短路径（非负权边）。 Bellman-Ford 算法： 求解单源最短路径（允许负权边，但不能存在负权环）。 Floyd-Warshall 算法： 求解所有顶点对之间的最短路径（All-Pairs Shortest Path）。 最小生成树算法： Prim 算法： 基于顶点，逐步生长最小生成树。 Kruskal 算法： 基于边，逐步添加权值最小的边，避免形成环。 拓扑排序（Topological Sort）： 针对有向无环图（DAG），对节点进行线性排序，使得对于任何有向边 (u, v)，u 都排在 v 之前。 第三部分：实战演练与进阶主题 本部分将结合实际编程场景，展示如何运用所学的数据结构和算法解决具体问题，并触及一些更高级或更具挑战性的算法思想。 字符串匹配算法： KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法， Boyer-Moore 算法。 排序算法的深入理解： 除了归并排序和快速排序，还将探讨堆排序、插入排序、选择排序、冒泡排序等算法的实现细节、稳定性以及适用场景。 位运算技巧： 利用位运算实现高效的整数运算和状态标记。 图的连通性问题： 强连通分量（Tarjan 算法、Kosaraju 算法）。 分块（Block）/ 分块思想： 在数据规模较大时，将数据分成若干块进行处理，以平衡查询和修改的效率。 双指针（Two Pointers）技巧： 在数组或链表中，使用两个指针协同工作，常用于解决查找、排序、匹配等问题。 滑动窗口（Sliding Window）技巧： 在序列上维护一个固定大小或可变大小的窗口，用于解决子数组/子串的最优解问题。 竞赛编程（Competitive Programming）中的常用技巧与套路。 学习方法与本书特色 本书强调理论与实践相结合。每章都提供了清晰的理论讲解，并辅以不同难度级别的算法示例。我们鼓励读者动手实践，通过编写、调试和运行代码来加深理解。本书的另一大特色是，在讲解算法时，会穿插分析其时间复杂度和空间复杂度，帮助读者培养对效率的敏感性。此外，对于一些算法的演进和不同实现方式的权衡，本书也会进行详细的比较。 目标读者 本书适合计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的学生，以及希望提升编程能力、学习算法设计与分析的在职开发者。无论您是初学者还是有一定经验的程序员，本书都能为您提供宝贵的知识和实用的技能。掌握这些数据结构与算法，您将能够写出更高效、更优雅、更具竞争力的代码，为解决复杂的计算问题打下坚实的基础。

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这本书的价值，我认为很大一部分体现在它对“误差控制”这一核心理念的贯穿始终。翻开任何一章，你都能发现作者反复强调一个问题：我们得到的结果，究竟“准”在哪里？在处理偏微分方程的有限差分法时，该书不仅仅是给出了离散化的公式，而是花了大量的篇幅来讨论网格剖分对解的收敛速度和精度的影响，甚至引入了Von Neumann稳定性分析的概念。这种对计算过程“可靠性”的执着，使得本书的论述境界得到了升华。它不满足于告诉读者“怎么算”，更着重于教会读者“如何判断算得好不好”。对于任何需要依赖计算结果做出关键决策的专业人士而言，这种对“不确定性”的量化和管理能力，远比记住一堆公式来得重要。阅读此书，就像是跟随一位经验丰富的老工程师在项目现场学习，每一步都带着对潜在风险的敬畏之心。

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这本书的独特之处在于，它将理论推导与实际应用场景的模拟结合得天衣无缝。我印象最深刻的是关于非线性方程求解部分，作者不仅详尽讲解了牛顿法和割线法的原理，更重要的是，在每一方法介绍的末尾，都附带了一个“编程实现的关键点”的提醒框。这些提醒框里往往包含着一些教科书上不会明说的“陷阱”，比如如何处理导数计算中的病态问题，或者在迭代过程中如何设置合理的停止准则以避免无限循环。这使得这本书的实用价值大大提升，不再是纯粹的纸上谈兵。我尝试着根据书中的思路，用我熟悉的编程语言复现了其中的几个例子，结果发现，只要严格遵循书中的步骤和注意事项，程序的运行结果总是稳定而可靠。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的编写模式，对于那些渴望将数学知识转化为工程能力的读者来说，无疑是巨大的福音。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面的配色大胆而富有现代感，那种深邃的蓝与跳跃的橙色组合在一起，仿佛预示着复杂算法背后的清晰逻辑。触感上，纸张的厚度适中，拿在手里有分量，这立刻给人一种内容扎实的预期。内页的排版布局也做得极为用心，文字与公式的间距处理得恰到好处，即便是面对大量符号的章节，眼睛也不会感到过于疲劳。更值得称赞的是，作者在关键概念的引入部分，总是习惯性地配上一两句精炼的概括性陈述，这对于初学者来说，无疑是搭建知识框架的绝佳起点。例如，在介绍迭代法的收敛性分析时，它没有直接抛出复杂的定理，而是先用日常生活的例子做了个类比，让人对“误差如何随步数减少”有了直观的理解，这种教学上的匠心，体现了编写者对读者学习路径的深切关怀。整体而言，这是一本从内到外都散发着专业气息和人文关怀的教材，让人忍不住想立刻翻开探索其中的奥秘。

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我是在备战某项专业资格考试时偶然接触到这本手册的，起初对厚厚的篇幅有些望而却步，但翻阅之后才发现，它的深度远超我的想象。本书对数值积分的各种方法，比如梯形法则、辛普森法则以及高斯求积的论述，简直可以说是一部小型百科全书式的存在。它不仅仅罗列了公式，更深入地剖析了每种方法的误差来源和适用边界。特别是关于龙贝格算法的章节，作者没有止步于推导过程，而是详细探讨了如何通过改变步长策略来优化计算效率，甚至给出了不同计算精度要求下的推荐使用方案。阅读这些内容时，我明显感觉到自己对“数值稳定性”这个抽象概念的理解得到了质的飞跃。作者的语言风格非常严谨、内敛，每一个断句都像是经过深思熟虑的权衡，充满了数学家特有的那种精确性和不容置疑的权威感。对于有一定基础，追求极致理解的进阶读者来说，这本书简直是如虎添翼的利器。

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说实话，我对于许多传统的数值分析书籍感到乏味，因为它们往往过于侧重于证明的繁琐性，导致初学者很难抓住核心思想。然而，这本手册在处理矩阵求特征值和特征向量这类复杂问题时，展现出了一种令人耳目一新的教学智慧。它似乎明白读者的耐心是有限的，因此在介绍QR算法时，它巧妙地采用了“先搭建宏观框架，再逐层深入细节”的策略。首先，它用一个流程图清晰地描绘了整个算法的迭代流程，让读者对“Householder 变换”和“平面旋转”这些核心步骤的目的性一目了然。只有在读者对全局有把握之后，作者才开始深入探讨那些矩阵分解背后的线性代数原理。这种循序渐进、由表及里的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，使得原本被视为高深的计算方法，变得触手可及，充满了探索的乐趣。

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