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出版者:

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页数:578

译者:

出版时间:2009-7

价格:69.00元

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isbn号码:9787564116514

丛书系列:

图书标签:

• SQL
• 数据库
• 技术手册
• 编程
• 数据分析
• 查询
• MySQL
• SQL Server
• PostgreSQL
• 数据管理

《数据结构与算法实战指南》 内容概要： 本书聚焦于计算机科学领域中最为核心且基础的两大支柱——数据结构与算法。它摒弃了传统教材中晦涩的理论堆砌，转而采用一种高度实践导向的编写风格，旨在帮助读者真正理解并熟练运用这些知识来解决现实世界中的复杂问题。全书结构清晰，从基础概念的梳理，到复杂结构的深入剖析，再到经典算法的精妙设计与实现，层层递进，确保即便是初学者也能平稳过渡到高级应用。 第一部分：基础构建——数据的组织与存储 本部分是理解后续所有高级主题的基石。我们首先回顾了计算机内存的基本组织形式，以及不同数据类型在存储层面的差异性。 第一章：基本数据类型与抽象数据类型（ADT） 详细介绍了整数、浮点数、字符等基本类型在不同架构下的位表示法，强调了溢出和精度问题的处理。随后，引入了ADT的概念，将其作为连接理论与实现的桥梁。重点讲解了栈（Stack）和队列（Queue）的线性结构特性，通过数组和链表两种底层实现方式，对比分析了它们在空间复杂度和时间复杂度上的优劣。我们特别探讨了栈在函数调用、表达式求值（如逆波兰表示法）中的实际应用，以及队列在缓冲区管理、任务调度中的重要性。 第二章：线性结构的深化——链表家族 本章深入探讨了单向链表、双向链表和循环链表。每种链表的构造、插入、删除操作都被详细地用伪代码和实际编程语言（如C++或Python）实现并进行了性能分析。对于双向链表的内存开销与操作效率的平衡，进行了细致的讨论。此外，本章还引入了跳表（Skip List）作为一种概率性数据结构，展示了它如何在保持对数时间复杂度的同时，提供比平衡树更简单的实现。 第三部分：高效组织——树形结构与图论基础 树和图是处理层次关系和网络关系的关键工具。 第三章：树——分层数据的优雅表达 本章从基础的树的术语和遍历方式（前序、中序、后序、层序）入手。核心篇幅集中在二叉搜索树（BST）的构建、查找、插入与删除。随后，篇幅转向更高级的自平衡树，详细介绍了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与再平衡机制，重点解析了红黑树的五条性质及其如何在O(log n)时间内维持结构平衡，这对于数据库索引和高效内存管理至关重要。此外，B树和B+树的结构特性被单独拎出，深入分析了它们在磁盘I/O优化方面的卓越表现，这是理解文件系统和数据库索引的必经之路。 第四章：堆与优先队列 本章专门讨论了堆（Heap）这种特殊的完全二叉树结构。详细讲解了最大堆和最小堆的构建过程（Heapify操作）。重点在于优先队列（Priority Queue）的实现，展示了如何利用堆在O(log n)时间内高效地取出最高优先级元素。本章还涉及到二项堆和斐波那契堆的理论基础，为理解更复杂的图算法（如Dijkstra算法的最佳实现）打下基础。 第四部分：非线性关系的建模——图论精粹 图是描述复杂系统连接关系的最强大工具。 第五章：图的表示与遍历 本章首先界定了图的各种类型（有向、无向、加权、无权）。重点讲解了邻接矩阵和邻接表两种主流的存储方式，并对比了它们在稀疏图和稠密图中的性能差异。遍历方面，详细阐述了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理、实现及应用场景，包括连通分量查找、拓扑排序等。 第六章：最短路径与最小生成树 这是图算法的核心应用部分。Dijkstra算法的原理、松弛操作的细节以及其在非负权重图中的应用被详尽剖析。对于包含负权边的图，本章完整介绍了Bellman-Ford算法及其检测负权环的能力。在最小生成树（MST）方面，Prim算法和Kruskal算法的贪婪策略被清晰地对比，并结合实际案例演示了如何利用并查集（Disjoint Set Union, DSU）来优化Kruskal算法的效率。 第五部分：算法设计与分析——解决问题的思维模式 本部分从方法论的角度，教授读者如何设计高效的解决方案。 第七章：排序算法的深度剖析 本书对排序算法的分析超越了简单的实现。对冒泡、选择、插入排序等基础算法的时间复杂度进行了严谨的数学推导。核心章节集中在快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）。快速排序的枢轴选择策略、三路划分法，以及归并排序的稳定性、分治法的思想被深入探讨。最后，详细分析了堆排序的原理，并对比了这三种高级排序算法在实际运行中的缓存友好性差异。 第八章：动态规划（DP）与贪心算法 本章强调了DP作为优化重叠子问题和最优子结构的方法论。通过背包问题（0/1和完全背包）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等经典案例，系统讲解了DP的状态定义、转移方程的建立和自底向上的实现技巧。在贪心算法部分，通过霍夫曼编码、活动选择问题，阐述了贪心选择性质的判断标准，并明确指出贪心策略与动态规划的适用边界。 第九章：计算复杂性与高级主题 本章对算法的效率进行了理论上的量化评估。详细解释了大O、大Ω和Θ符号的数学含义，并区分了时间复杂度和空间复杂度。引入了P类问题、NP完全问题的概念，解释了什么是NP-Completeness，并讨论了如旅行商问题（TSP）等NP-Hard问题的近似算法和启发式解法。 实践与工具： 贯穿全书，每一章节都提供了大量的代码示例，覆盖了C++、Java和Python三种主流语言。附录部分包含了高效的位运算技巧、常见数据结构的性能速查表，以及如何利用现代CPU的缓存机制来优化特定算法（如矩阵乘法）的实践指导。本书的目标是培养读者“看到问题，就能迅速对应到最合适的数据结构和算法”的工程思维。

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