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页数:325

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出版时间:2009-5

价格:30.00元

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isbn号码:9787113098360

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• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

《数据结构与算法精讲》简介 构建数字世界的基石：深入理解数据组织与高效处理之道 在这个信息爆炸的时代，无论是复杂的科学计算、海量数据的挖掘分析，还是支撑日常运行的软件系统，其效率和性能都直接取决于底层数据如何被组织和处理。本书《数据结构与算法精讲》正是为了系统、深入地剖析这一核心领域而撰写。它并非简单地罗列概念，而是致力于为读者构建起一座坚实的理论与实践桥梁，使其能够驾驭复杂问题，设计出健壮、高效的软件解决方案。 本书面向的是那些已经具备一定编程基础，渴望将自己的软件工程能力提升到新高度的开发者、计算机科学专业的学生，以及对算法思维有强烈追求的技术爱好者。我们假设读者已经熟悉至少一门主流编程语言的基本语法，并将重点放在如何运用这些语言来高效地实现和分析数据结构与算法上。 核心内容与结构： 全书内容经过精心编排，逻辑清晰，层层递进，共分为六大部分，涵盖了从基础概念到高级应用的全景图。 第一部分：基础回顾与计算模型（理论基石） 本部分首先对程序设计中的一些基本前提进行回顾和深入探讨。我们不会重复介绍基础语法，而是聚焦于时间复杂度与空间复杂度分析的严谨性。 1. 渐近分析的精髓： 详细讲解大 O、Ω、Θ 符号的数学定义及其在实际应用中的意义，不仅仅是停留在“画图记忆”，而是深入到函数的极限分析。 2. RAM 模型与计算的局限性： 探讨现代计算机模型（随机存取机器模型）的假设，并引入信息论的基本概念，为理解算法的理论下界打下基础。 3. 递归与主定理的强大应用： 深入剖析递归关系的求解，并重点讲解主定理（Master Theorem）及其适用边界，这是分析分治算法效率的关键工具。 第二部分：线性数据结构的深度剖析（组织与访问） 线性结构是所有复杂结构的基础。本部分力求超越教科书式的定义，探究这些结构在不同应用场景下的性能权衡。 1. 数组的奥秘与缓存效应： 除了固定大小的特点，我们将深入讨论局部性原理（Locality of Reference），以及数组在现代处理器缓存体系（L1, L2, L3 Cache）中的实际性能表现，这是理解“快”与“慢”的关键。 2. 链表家族的精细化对比： 单向链表、双向链表、循环链表。重点分析在并发环境或需要频繁插入/删除操作时，每种链表的具体优势和潜在陷阱。特别引入“哑节点”（Sentinel Node）的使用技巧，以简化边界条件处理。 3. 栈与队列的抽象实现： 探讨如何使用数组和链表实现栈和队列，并引入更高级的抽象，如双端队列（Deque），以及它们在操作系统（任务调度）和表达式求值（中缀转后缀）中的实际应用案例。 第三部分：非线性数据结构的几何学（层次与关联） 非线性结构是处理层级关系和复杂网络的核心。本部分对树和图的剖析将侧重于平衡性、遍历策略与实际应用。 1. 树结构的高效性： 二叉搜索树（BST）的局限性与平衡的必然性： 明确指出普通 BST 在极端数据输入下的性能退化至 $O(n)$。 AVL 树与红黑树（Red-Black Tree）的精妙权衡： 详细解析红黑树的五条性质，并通过大量的插入/删除操作示例，展示旋转（Rotation）和颜色翻转（Color Flipping）是如何在保持对数时间复杂度的同时，实现最小化的维护成本。我们会通过伪代码和实际代码片段展示其复杂逻辑。 B 树与 B+ 树： 重点分析它们如何针对外部存储（如磁盘 I/O）进行优化，这是数据库系统和文件系统的核心。 2. 图论基础与遍历算法： 图的表示法： 详细对比邻接矩阵与邻接表的优劣，并讨论邻接表在稀疏图中的绝对优势。 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）： 不仅讲解其实现，更侧重于它们在拓扑排序、强连通分量检测（Tarjan's 算法的初步介绍）中的应用。 第四部分：高级搜索与路径优化（效率的极致追求） 本部分是算法的核心战场，专注于如何快速找到信息或计算最优路径。 1. 堆结构与优先队列： 深入理解二叉堆的构造、插入和删除操作的机制，并探讨斐波那契堆（Fibonacci Heap）在理论上的优势（虽然在实际工程中较少直接使用，但理解其摊还分析至关重要）。 2. 最短路径算法的演进： Dijkstra 算法： 详细讲解其贪心策略的正确性证明，并分析使用不同优先级队列（二叉堆 vs. 斐波那契堆）对性能的影响。 Bellman-Ford 算法： 重点分析其处理负权边的能力，以及如何利用其松弛过程检测负环。 Floyd-Warshall 算法： 介绍动态规划在所有点对最短路径问题上的应用。 3. 最小生成树（MST）： 详细阐述 Prim 算法和 Kruskal 算法的底层逻辑，并对比它们在不同图结构下的效率差异。 第五部分：排序算法的艺术与工程实现（数据重排的哲学） 排序是检验数据结构与算法理解深度的试金石。本书对排序的讨论将着重于稳定性、内存使用和最佳/最坏情况的分析。 1. 基础排序（$O(n^2)$）： 插入排序、选择排序、冒泡排序，分析其在数据量小或数据接近有序时的实际优势（例如插入排序的低常数因子）。 2. 分治排序的典范： 快速排序的枢轴选择策略（避免最坏情况），归并排序的稳定性保证及其 $O(n log n)$ 的复杂度证明。 3. 线性时间排序的条件： 深入讲解计数排序、基数排序、桶排序，明确指出它们在数据范围和分布上的限制，以及它们如何在特定场景下突破比较排序的下限 $Omega(n log n)$。 第六部分：动态规划与高级主题（求解复杂决策问题） 最后一部分将读者引入解决复杂优化问题的殿堂——动态规划（DP）。 1. 动态规划的核心思想： 强调最优子结构和重叠子问题。通过经典的背包问题（0/1, 完全背包）和最长公共子序列的例子，展示自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录）两种实现方式的转换。 2. 贪心算法 vs. 动态规划： 通过霍夫曼编码（Huffman Coding）等案例，对比何时贪心策略可以达到全局最优，以及何时必须依赖动态规划的穷举优化。 3. 散列表（哈希表）的彻底解析： 深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及解决冲突的各种技术：链地址法与开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希），并分析其在最坏情况下的性能退化。 本书的特色与优势： 注重分析的严谨性： 每种数据结构和算法的引入，都伴随着严格的性能分析和证明过程，确保读者理解“为什么”这样做是高效的。 代码实现的多样性与前沿性： 核心算法将使用现代、简洁的编程范式进行实现演示，并探讨不同语言特性对性能的影响。 强调工程实践中的权衡： 书中大量穿插了“工程启示”环节，讨论在真实项目中，理论最优解与工程可行性之间的取舍，例如空间换时间、缓存友好性等。 阅读完《数据结构与算法精讲》，读者将不再满足于调用库函数，而是能够深刻理解其背后的运行机制，从而有能力设计出能够应对大规模挑战的软件架构，真正实现从“会编程”到“精通算法”的飞跃。

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对于调试和错误处理这块内容的覆盖，坦白说，我感到非常失望。在现代软件开发中，找出代码中的Bug和管理运行时异常的能力，与编写代码本身同等重要。然而，这本书似乎将这部分内容草草带过，仅仅列举了几种常见的编译错误类型，然后就建议读者“仔细检查你的分号和括号”。这对于处理复杂的逻辑错误或内存泄漏问题几乎没有提供任何实质性的帮助。我期待看到的是关于使用GDB或其他调试工具的详细步骤指导，是如何设置断点、如何单步执行、如何观察变量状态的实操教程。作者似乎预设读者会自然而然地掌握这些技能，或者认为这些属于“编程环境配置”的范畴，而未将其视为编程语言学习的核心组成部分。结果就是，当你真的遇到了一个难以捉摸的运行时崩溃时，这本书提供给你的唯一帮助，可能就是让你重新阅读一遍前面干燥的理论章节，希望能从中领悟出什么未察觉的玄机。

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这本书的理论深度显然是为那些已经具备一定计算机科学背景的读者量身定做的，这一点从它对底层内存管理和指针操作的阐述方式中就能清晰地体现出来。作者似乎默认读者已经完全理解了栈与堆的差异，以及函数调用栈的工作原理，因此在介绍这些核心概念时，几乎没有提供循序渐进的类比或生活化的例子。例如，当谈到动态内存分配和释放时，它直接抛出了`malloc`和`free`的复杂组合，然后迅速转入对碎片整理的讨论，中间缺少了对初学者最关键的“为什么需要这样做”的铺垫。我的感受是，如果你在大学里修过一门像样的《操作系统原理》，这本书对你来说可能是一份可靠的参考手册；但如果你是一个零基础，只是想学会如何编写一个简单的计算器程序的新手，你很可能会被这些理论的密度压垮。它更像是一本精准的“工具说明书”，而不是一本引导性的“学习向导”，缺少了那种能将抽象概念具象化的教学艺术，让人感觉作者是在向同行陈述，而非向学生传授。

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本书在对C语言标准库（Standard Library）的介绍上显得非常不平衡，给人一种挂一漏万的感觉。虽然提到了诸如`stdio.h`和`stdlib.h`等基本头文件，但很多对提升开发效率至关重要的库函数集合却被轻描淡写地略过了。比如，涉及到字符串处理时，它更倾向于让你手写循环来操作字符数组，而非推荐使用`string.h`中那些经过充分测试和优化的函数。再比如，对于`math.h`中的高级数学函数，介绍得也相当简略，没有提供足够的例子来展示它们在实际工程计算中的应用场景。这种处理方式，使得读者在掌握了基本语法结构后，面对任何稍微复杂一点的任务时，都会有一种“哦，我好像还漏学了一整块工具箱”的感觉。如果一本教材的目标是培养一个能够投入实际工作的程序员，那么对标准工具集的详尽梳理和实用案例的展示，是绝对不能妥协的核心内容，而这本书在这方面显然是欠缺火候的，留给读者的后续自学任务负担过重了。

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在代码示例的选择和组织上，这本书展现出了一种近乎“古典”的保守主义倾向。我发现几乎所有的示例程序都停留在非常基础的算术运算、简单的字符串处理和基础的文件I/O层面，对于现代编程任务中常见的网络通信、图形界面（哪怕是基于终端的简单交互）或并发处理，完全没有涉及。这使得我学完这本书后，虽然理论上掌握了C语言的语法骨架，但在实际应用中却感到束手无策。仿佛学会了如何用最原始的工具制造一个木钉，却不知道如何用它来建造一个现代的房屋框架。更令人不解的是，即便是那些基础示例，很多也显得过于冗长和低效，作者似乎没有刻意去展示如何利用标准库的高级功能来简化代码，而是倾向于展示如何用最“裸露”的方式实现一切。这固然体现了C语言的本质，但对于希望快速入门并解决实际问题的读者来说，这种过度强调原始操作的做法，无疑增加了学习的时间成本和挫败感。

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这本书的封面设计简直是朴实得有些过分了，那种略带陈旧感的深蓝色背景，配上白色的宋体字，乍一看还以为是哪个上世纪末的教材。我本来对手册的期待是，至少能有些现代感的设计元素，毕竟我们现在面对的是数字化的时代，即便是学习基础的编程语言，视觉上的吸引力也是不可或缺的。翻开内页，这种感觉更加强烈，排版极其传统，几乎是标准的教科书格式，章节标题和正文之间的留白少得可怜，让人感觉内容是硬生生地塞进去的。特别是图例部分，那些流程图和代码块的展示，没有使用任何高亮或着色处理，全都是单一的黑色线条和字符，对于初学者来说，很容易在密集的字符流中迷失方向。我理解基础书籍需要保持严肃性，但这种刻板到极致的排版，真的会让很多习惯了互联网时代丰富视觉信息的读者，在翻阅前三页时就产生畏难情绪，感觉自己不是在阅读一本技术指导，而是在啃一本年代久远的政府文件。希望未来的修订版能在界面友好性上多下些功夫，让学习过程不至于从视觉上就开始一场艰苦的拉力赛。

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