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页数:276

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出版时间:2009-3

价格:28.00元

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isbn号码:9787301144633

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• 数据结构
• 算法
• C++
• 案例分析
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• 计算机科学
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• 实践

《算法的魅力：从基础到进阶的实践指南》 前言 在浩瀚的计算机科学领域，算法是驱动一切计算过程的灵魂。它们是解决问题的系统化步骤，是高效处理数据的基石，更是创新技术得以实现的内在逻辑。无论你是初涉编程的学子，还是经验丰富的开发者，对算法的深入理解和熟练运用，都将是你构建复杂系统、优化性能、赢得竞争优势的关键。 本书《算法的魅力：从基础到进阶的实践指南》旨在为你提供一个全面、系统且极具实践性的算法学习路径。我们不仅仅满足于枯燥的理论推导，更强调算法在实际应用中的价值与美感。从最基础的数据组织方式，到解决复杂问题的精巧设计，我们将一步步揭开算法的神秘面纱，让你领略其无尽的魅力。 本书的编写初衷，是为了填补当前市面上部分书籍在理论深度与工程实践之间存在的鸿沟。许多教材虽然严谨，但往往过于抽象，难以让读者直观感受算法的威力；而一些实践性强的读物，又可能忽视了算法背后深刻的数学原理和设计思想。我们力求在此书中实现两者的有机结合，既有严谨的理论分析，又辅以大量贴合实际的编程示例和案例分析，帮助你将抽象的算法概念转化为解决实际问题的利器。 本书的内容覆盖了从初学者必备的线性结构，到广泛应用的树形结构，再到高效的图算法，以及解决优化问题的动态规划和贪心算法等核心领域。我们精心设计了每一章的知识脉络，确保循序渐进，由浅入深。每一项算法的学习，都将伴随着其产生的背景、核心思想、复杂度分析，以及至少一种典型的应用场景。我们鼓励读者动手实践，通过阅读和修改示例代码，亲身感受算法的运行机制和性能表现。 第一部分：数据结构——算法的舞台 万物皆有其形，数据亦是如此。在计算机世界中，数据的组织方式直接影响着算法的效率和可行性。本部分将为你精心构建一个坚实的数据结构基础，为后续的算法学习打下牢固的地基。 第一章：数据的基本组织：线性结构 数组（Array）：作为最基本的数据容器，数组以其连续的内存地址和O(1)的访问速度，成为许多其他数据结构的基础。我们将探讨静态数组和动态数组的区别，以及它们在内存管理上的考量。通过实际案例，理解数组在信息存储、查找等场景下的应用，并分析其在插入和删除操作上的性能瓶颈。 链表（Linked List）：与数组的连续存储不同，链表通过节点间的指针连接，提供了更加灵活的内存分配和动态大小调整能力。我们将深入剖析单向链表、双向链表和循环链表的结构特点，以及它们各自适合的应用场景。重点讲解链表在插入、删除、反转等操作的实现，并与数组进行性能对比，理解其在内存消耗和访问效率上的权衡。 栈（Stack）：遵循“后进先出”（LIFO）原则的栈，是函数调用、表达式求值、深度优先搜索等众多算法的核心支撑。本书将详细介绍栈的抽象数据类型定义，并展示如何利用数组或链表实现栈，重点解析栈在递归函数调用栈、括号匹配等经典问题中的应用。 队列（Queue）：遵循“先进先出”（FIFO）原则的队列，在任务调度、广度优先搜索、消息处理等场景中扮演着重要角色。我们将讲解队列的抽象数据类型，并通过数组和链表实现队列。通过实例，如打印机任务队列、BFS算法，展示队列的强大功能。 第二章：数据的层次化组织：树形结构 树形结构以其层层嵌套的特性，能够高效地表示层次关系和层级数据。本章将带领你走进树的奇妙世界。 二叉树（Binary Tree）：作为最基础的树结构，二叉树的概念及其遍历方式（前序、中序、后序）是理解更复杂树结构的关键。我们将深入讲解二叉树的定义，以及各种遍历算法的实现，并介绍二叉树在表达式树、霍夫曼编码等应用中的初步实践。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：在二叉树的基础上，BST通过引入有序性，极大地提升了查找、插入和删除的效率。我们将详细解析BST的性质，并提供高效的插入、删除和查找算法。同时，也会讨论BST在退化成链表的情况，引出平衡二叉搜索树的必要性。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree）：为了克服BST的退化问题，AVL树和红黑树等平衡二叉搜索树应运而生。本章将重点介绍AVL树的旋转操作，以及红黑树的插入和删除过程中的着色规则，让你理解它们如何保证树的高度平衡，从而实现对数级的时间复杂度。 堆（Heap）：堆是一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列和高效的排序算法。我们将详细讲解最大堆和最小堆的性质，并重点展示堆的构建、插入和删除操作，以及堆排序的实现原理。 第三章：数据的网状化组织：图结构 图是描述对象之间关系的强大模型，广泛应用于社交网络、交通路线、计算机网络等领域。 图的表示：我们将介绍图的两种主要表示方法：邻接矩阵和邻接表。深入分析这两种方法的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图最基本的遍历算法。我们将详细讲解DFS和BFS的实现原理，并通过示例展示它们在查找连通分量、判断有向图中的环等问题中的应用。 最短路径算法：在带有权重的图中，求解最短路径至关重要。本章将重点介绍Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径），并深入分析它们的原理和时间复杂度。 最小生成树算法：在无向连通图中，最小生成树是指连接所有顶点的，权重之和最小的边集合。我们将讲解Prim算法和Kruskal算法，并分析它们的贪心策略如何找到最小生成树。 第二部分：算法的精妙设计：核心思想与实践 掌握了数据结构，我们就拥有了处理数据的舞台。接下来，本部分将为你揭示那些能够让数据处理效率飞跃的关键算法设计思想。 第四章：递归与分治 递归是解决许多问题（特别是树形结构和图结构的问题）的自然而然的手段。分治法是一种将复杂问题分解为规模更小的子问题，然后逐个解决，最后将子问题的解合并成原问题的解的策略。 递归的本质与实现：我们将深入剖析递归的原理，包括基线条件和递归步骤，并展示如何将其转化为迭代实现。 分治策略的应用：通过快速排序、归并排序等经典算法，展示分治法的强大威力，并分析其效率。 第五章：动态规划：最优解的构建 动态规划（DP）是一种通过将复杂问题分解为相互重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的技术。它是解决许多优化问题的利器。 DP思想的引入：我们将从简单的斐波那契数列问题入手，逐步引导你理解DP的核心思想：最优子结构和重叠子问题。 状态表示与转移方程：重点讲解如何定义DP状态，并设计有效的状态转移方程，这是DP成功的关键。 经典DP问题解析：我们将深入解析背包问题、最长公共子序列、硬币找零等一系列经典的DP问题，提供详细的解题思路和代码实现。 第六章：贪心算法：局部最优的选择 贪心算法是一种在每一步选择当前看起来最优的解，希望以此达到全局最优的策略。虽然并非所有问题都适用，但在许多情况下，它能提供简洁高效的解决方案。 贪心选择的性质：我们将探讨什么情况下可以使用贪心算法，以及其核心的贪心选择性质。 经典贪心应用：通过活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Kruskal算法）等案例，展示贪心算法的巧妙之处。 第七章：回溯与分支限界 回溯是一种通过试探性地构建解决方案，并在某些节点上放弃进一步搜索（剪枝）来寻找所有可能解的算法。分支限界则是一种在搜索过程中，对潜在的解进行剪枝，以减少搜索空间的算法。 回溯法的思想：我们将通过N皇后问题、数独求解等例子，讲解回溯法的基本框架和剪枝策略。 分支限界的应用：介绍分支限界在旅行商问题等优化问题中的应用，展示如何通过界定来加速搜索过程。 第三部分：算法的进阶与应用 在掌握了基础算法和数据结构后，本部分将进一步拓展你的视野，介绍一些更高级的算法技术，并引导你思考算法在真实世界的应用。 第八章：排序与搜索的效率提升 除了前面介绍的归并排序和快速排序，我们将进一步探索其他高效的排序算法，如堆排序、计数排序、基数排序等，并分析它们各自的适用场景和时间空间复杂度。同时，我们也将深入研究二分查找的变种，以及它们在大数据量下的优势。 第九章：字符串算法 字符串是计算机科学中极其重要的数据类型。本章将介绍一些高效的字符串匹配算法，如KMP算法和BMR算法，以及它们在文本编辑、搜索引擎等领域的应用。 第十章：算法的分析与优化 复杂度分析：深入讲解时间复杂度和空间复杂度的概念，包括大O表示法，并指导你如何分析算法的效率。 算法优化技巧：我们将总结各种常见的算法优化技巧，如记忆化搜索、位运算、并行化等，帮助你写出更高效的代码。 算法陷阱与常见误区：识别和避免在算法设计和实现过程中常见的陷阱和误区。 第十一章：实际案例分析与项目实践 本章将通过一系列精心设计的真实世界案例，整合前面所学的知识。例如： 设计一个社交网络的连接查询系统：如何利用图算法高效地查找用户间的关系。 构建一个高效的搜索引擎索引：如何利用字符串算法和高效数据结构加速搜索。 开发一个任务调度器：如何利用队列和优先级队列优化任务执行。 我们将提供详细的案例背景、问题分析、算法选择、代码实现和性能评估，帮助你将理论知识转化为解决实际问题的能力。 结语 算法的世界博大精深，但也并非遥不可及。本书《算法的魅力：从基础到进阶的实践指南》正是希望为你推开这扇门，让你在理论与实践的结合中，真正领略算法的强大与优雅。愿你在这趟学习旅程中，收获知识，激发灵感，并在未来的编程道路上，游刃有余，创造无限可能。

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我花了很长时间寻找一本能够真正将数据结构与现代软件工程实践相结合的书籍，而市面上大多数教材要么过于偏重理论的数学推导，要么就是代码示例陈旧脱节。然而，这本教程却展现出一种独特的、面向未来的视角。它不仅仅停留在栈、队列这类基础结构上，而是迅速深入到哈希表的高级应用、B树在数据库索引中的角色，甚至还触及了部分高级并发结构的设计考量。最让我眼前一亮的，是它对时间复杂度和空间复杂度分析的细致入微。作者没有满足于简单的O(n)标记，而是会深入探讨在不同硬件架构和输入数据分布下，算法实际运行表现的差异。这种对工程细节的尊重和对性能瓶颈的敏感度，体现了作者深厚的行业背景。它不像一本教科书，更像是一份资深架构师的备忘录，用一种近乎“务实”的口吻，指导读者避开那些理论上成立但工程上灾难性的实现陷阱。对于那些渴望从“会写代码”迈向“写出高效、健壮代码”的进阶学习者来说，这本书无疑提供了宝贵的参照系和实践指南。

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这本教程的排版和内容组织达到了一个极高的水准。它深知读者的耐心是有限的，因此信息密度控制得恰到好处。每一个关键概念都有清晰的定义、详细的图示说明，紧接着就是一小段经过精炼的代码示例进行验证。我尤其欣赏它在章节末尾设置的“陷阱与优化”小节。这些小节往往会指出初学者在实现某个结构时最容易犯的逻辑错误，例如，在使用双向链表进行节点删除时忘记更新两个相邻节点的指针，或者在实现哈希表时忽略了装载因子对性能的剧烈影响。这些“经验之谈”极大地节省了我们走弯路的时间。这本书仿佛是一位极其细心、不厌其烦的导师，他不仅告诉你正确的答案，还会预判你可能在哪里跌倒，并提前为你铺好地垫。对于希望通过自学打下坚实基础的读者而言，这种前瞻性的指导是无价的，它让学习过程变得高效、安全且充满乐趣，成功地将枯燥的理论转化成了触手可及的工程实践工具箱。

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这本关于“数据结构案例教程”的书籍，从头到尾都在强调实践操作的重要性。作者似乎非常清楚，理论知识如果不经过实际的编码和调试，就无法真正内化为自己的技能。书中提供的案例，每一个都像是从真实的项目需求中提取出来的，而非空泛的学术讨论。比如，在讲解图算法时，它并没有仅仅罗列出Dijkstra或Floyd-Warshall的公式，而是设置了一个模拟的物流路径规划场景，让我们用这些算法去解决实际的效率问题。这种“即学即用”的教学方式，极大地降低了学习曲线，对于初学者来说，能更快地建立起对抽象概念的具象理解。更值得称道的是，书中对每个案例都进行了详尽的剖析，从需求分析、数据结构的选择、算法的设计思路，到最终的代码实现和性能评估，形成了一个完整的闭环。阅读过程中，我常常感觉自己不是在看书，而是在跟着一位经验丰富的工程师进行项目演练，这种沉浸式的学习体验是很多传统教材所不具备的。特别是在处理复杂的图和树结构时，作者巧妙地利用了可视化辅助说明，使得原本晦涩难懂的指针和递归关系变得清晰可见，极大地提升了学习效率和解决问题的信心。

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这本书的叙事风格非常平易近人，它避开了学术论文中常见的冗长和故作高深的表达方式，而是用一种近乎对话的语气，引导读者进入数据结构的世界。我特别喜欢它在引入新概念时所采用的“反面教材”策略。比如，在讨论如何优化一个低效的查找过程时，作者先展示了一个效率极差的朴素实现，详细分析了其性能瓶颈，然后再引出最优的数据结构和算法，这种对比强烈，让人印象深刻。它成功地将“为什么”这个问题放在了“怎么做”之前。此外，书中对于不同语言特性的兼容性处理也做得很好。虽然主体代码可能是用C++或Java编写，但作者会特别指出在Python或Go等其他流行语言中，如何利用其内置特性实现类似的效果，这使得本书的适用范围得到了极大的扩展，不会让特定语言的读者感到局限。它教会我们的不是固定的代码模板，而是一种灵活的问题解决思维框架，这种思维模式无论面对未来的哪种编程语言，都是适用的“内功心法”。

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我必须承认，刚翻开这本书时，我对它的期望值并不高，市面上同类书籍太多了。然而，阅读几章之后，我的看法发生了翻天覆地的变化。这本书最卓越之处在于其对“结构化思维”的培养。数据结构远不止于代码库中的类定义，它关乎如何组织信息、如何高效地进行信息检索和转换。作者在每一章的开头，都会用一个贴近生活的比喻来阐释核心思想，比如用图书馆的书架布局来解释有序数组和链表的区别，用交通信号灯的切换逻辑来类比状态机和有限自动机。这种多维度、跨学科的类比，使得即便是复杂的算法，其底层逻辑也能被轻松捕捉。阅读体验是流畅且富有启发性的，它不是那种需要反复查阅参考资料才能勉强理解的书籍。更重要的是，它训练了我对“抽象层次”的把握能力——何时需要深入到位操作的层面，何时又该提升到高层模块调用的角度去权衡设计。这种层次感的培养，是这本书带给我最宝贵的财富之一。

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