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出版者:

作者:陈慧南

出品人:

页数:206

译者:

出版时间:2009-6

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787560622378

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 经典
• 考研

《算法之旅：精巧解题的艺术》 这是一本探索解决问题背后精妙逻辑的指南。我们将踏上一段旅程，解锁那些隐藏在日常计算中的智慧，理解计算机如何高效地组织、存储和处理信息。书中不会涉及具体的编程语言语法，而是聚焦于那些跨越语言边界的通用思想和策略，让读者掌握构建高效、优雅解决方案的核心能力。 章节导航： 第一部分：数据组织的基石 线性世界的秩序： 数组： 探寻连续内存中的数据序列，理解索引的魔力，以及它在快速访问上的优势。我们会深入分析数组的静态与动态变体，探讨它们在不同场景下的适用性，以及内存分配与回收的机制。 链表： 感受节点间指针连接的灵活性。我们将剖析单向链表、双向链表以及循环链表，理解它们如何应对插入和删除的挑战，以及相对于数组的独特之处。同时，也会审视链表在内存使用上的考量。 栈： 体验“后进先出”（LIFO）的独特韵律。我们将通过实际场景，如函数调用栈、表达式求值等，来理解栈的运作原理，并探讨其在递归和深度优先搜索中的重要作用。 队列： 感受“先进先出”（FIFO）的公平法则。我们将分析队列在任务调度、广度优先搜索等应用中的体现，以及循环队列等优化实现。 非线性世界的探索： 树： 沉浸于层级结构的智慧。我们将从最基础的二叉树开始，深入了解二叉搜索树（BST）的查找、插入与删除操作，以及它们带来的性能提升。接着，我们将探索平衡二叉树（如AVL树、红黑树）如何通过自平衡机制保证高效性，以及它们在文件系统、数据库索引等领域的应用。 图： 绘制连接与关系的复杂网络。我们将理解图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），并学习如何遍历图（深度优先、广度优先），以及在图中最短路径、最小生成树等经典问题上的解决之道。 第二部分：高效检索的奥秘 查找的智慧： 顺序查找： 最直接的探索，理解其简单性与局限性。 二分查找： 发现有序数据的强大力量，体验对数时间复杂度带来的效率飞跃。我们将分析其前提条件与实现细节。 散列表（哈希表）： 揭示将数据映射到存储位置的巧妙设计。我们将深入理解散列函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法、开放地址法），以及它们在快速查找、插入和删除中的核心作用。 第三部分：排序的艺术 从简单到精妙的演进： 冒泡排序、选择排序、插入排序： 理解基础排序算法的工作原理，感受它们朴素而直观的逻辑，同时分析其效率的瓶颈。 归并排序： 体验“分而治之”的力量，理解递归在排序中的应用，以及它稳定且高效的特性。 快速排序： 探索分区思想的强大，以及它在实际应用中通常表现出的出色速度，同时也会讨论其最坏情况下的处理。 堆排序： 运用堆这种数据结构进行排序，理解其构建堆和提取最大/最小元素的过程。 第四部分：算法的模式与优化 分治法： 学习如何将复杂问题分解为更小的、可管理的部分，并通过组合子问题的解来解决原问题，如归并排序和快速排序的根本思想。 动态规划： 发现重叠子问题和最优子结构的规律，通过构建状态转移方程，避免重复计算，实现效率的最大化，例如背包问题、最长公共子序列等。 贪心算法： 体验“局部最优解”导向“全局最优解”的策略，理解何时何地可以使用这种看似简单却异常强大的方法，例如活动选择问题、霍夫曼编码等。 第五部分：问题的解决之道 问题分析与模型选择： 提供一套系统性的方法论，指导读者如何识别问题的本质，选择最适合的数据结构和算法模型来解决实际挑战。 性能评估与优化： 学习如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，识别性能瓶颈，并运用各种技巧进行优化。 《算法之旅：精巧解题的艺术》旨在培养读者的逻辑思维能力和问题解决能力。它不是一份枯燥的知识列表，而是一次引人入胜的思维探索。通过对这些核心概念的深入理解，你将能更自信地构建出高效、健壮且优雅的计算解决方案，驾驭日益复杂的数字世界。

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我对《数据结构》这个主题一直抱有极大的兴趣，因为它在我看来是计算机科学的基石，是构建复杂软件系统的根本。我一直以来都在寻找一本能够真正激发我思考，并且能够将理论知识与实际应用紧密结合的书籍。翻看《数据结构》这本书，我被它简洁而富有力量的标题所吸引。我希望书中不仅仅是讲解各种数据结构的定义和操作，更能够引导读者去思考“为什么”需要这些数据结构，它们是如何在解决现实世界的问题中发挥作用的。我期待书中能够包含一些经典的算法，例如排序算法（快速排序、归并排序）、查找算法（二分查找）等，并且深入分析它们与特定数据结构结合时的效率提升。同时，我也非常注重学习的实践性，我希望书中能够提供一些动手实践的例子，甚至是代码片段，让读者能够亲手实现和测试这些数据结构，从而加深理解。一本优秀的《数据结构》书籍，应该能够让读者在阅读完之后，能够更加清晰地理解程序是如何工作的，并且能够更有信心地去设计和优化自己的程序。这本书从封面到名字，都让我感觉它很有可能满足我这样的需求。

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作为一个对技术细节有着近乎偏执追求的开发者，我一直在寻找一本能够真正深入剖析数据结构底层运作机制的书籍。很多市面上关于数据结构的读物，往往流于表面，仅仅罗列了各种结构及其操作，却鲜有对性能分析、内存管理以及不同实现方式之间权衡的深入探讨。当我看到《数据结构》这本书的标题时，我便燃起了希望。我希望它不仅仅是一本“是什么”的书，更是一本“为什么”和“怎么做”的书。我期待书中能够详细讲解各种数据结构的时间复杂度和空间复杂度，并且给出严谨的数学证明。更重要的是，我希望它能解释在不同的硬件环境下，甚至在不同的编程语言中，这些数据结构是如何被具体实现的，以及不同的实现方式会带来哪些性能上的差异。例如，对于哈希表，我希望它能深入分析碰撞解决策略的优劣，以及如何通过调整负载因子来优化性能。对于树结构，我希望它能详细讲解平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的插入、删除操作是如何保持平衡的，以及它们在实际应用中的价值。这本书的篇幅和它的标题所暗示的深度，让我对它寄予厚望，希望它能成为我工具箱里解决疑难杂症的利器。

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这本书的封面设计着实吸引了我，一股严谨而又充满探索精神的气息扑面而来。我一直对计算机科学的基础理论充满好奇，尤其是那些能够解释程序运行背后逻辑的知识。在浏览书店时，《数据结构》这个书名一下子就抓住了我的眼球，它似乎承诺着一种解开代码奥秘的钥匙。我翻开书页，一股扑面而来的厚重感让我对它的内容充满了期待。书中的排版清晰，章节划分逻辑性强，让我觉得即使是像我这样初涉此领域的读者，也能循序渐进地理解。我尤其关注的是书中对于算法效率的探讨，我相信这对于写出高效、优雅的代码至关重要。我希望这本书能够系统地介绍各种经典的数据结构，比如数组、链表、栈、队列、树、图等等，并且不仅仅停留在概念的介绍，而是能够深入到它们的实现原理、优缺点以及适用场景。同时，我也期待书中能够通过大量的实例和图示来辅助理解，毕竟抽象的概念如果能够可视化，会大大降低学习的难度。一个好的数据结构书籍，应该能够让读者在掌握了基础知识后，能够自信地去解决实际编程问题，并在面对复杂场景时，能够选择最合适的数据结构来优化解决方案。这本书的封面和目录结构给我的第一印象是，它很有可能做到这一点。

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在计算机领域，知识的更新换代速度非常快，但数据的组织和存储方式，也就是数据结构，却一直是相对稳定的核心内容。我一直认为，扎实掌握数据结构是成为一名优秀程序员的必经之路。当我看到《数据结构》这本书时，我立刻被它的实用性和重要性所吸引。我希望这本书能够提供一个全面而深入的视角，让我不仅了解“有什么”，更能理解“为什么会是这样”。我期待书中能够详细阐述各种数据结构的设计思想，例如为什么链表在插入和删除时比数组更高效，为什么树结构能加速查找，以及图结构是如何表示复杂关系的。我特别关注书中对于不同数据结构的性能对比和应用场景的分析，希望能够知道在何种情况下选择何种数据结构能够获得最佳的性能表现。举个例子，我希望书中能够细致地解释栈和队列的原理，以及它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等方面的应用。同时，我也希望这本书能够启发我对现有代码的优化思路，让我能够发现并改进那些在数据结构运用上不够高效的部分。

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作为一个对算法和计算理论充满热情的学习者，数据结构无疑是我关注的重点。在浩瀚的书海中，《数据结构》这本书的标题简洁明了，却蕴含着无穷的奥秘，让我倍感亲切。我渴望从中获得关于如何高效地组织、存储和管理数据的深刻理解。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我深入探索各种数据结构的世界，从基础的线性结构，到复杂的非线性结构。我特别期待书中能够生动地讲解各种数据结构的核心思想，例如堆的优先级队列功能，或者图的节点与边之间的关系如何构建复杂的网络。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何分析和评估不同数据结构的优劣，以及它们在不同算法中的作用。比如，如何在查找、插入、删除等操作的效率上进行权衡，以及如何选择最适合特定问题的解决方案。一个好的《数据结构》书籍，应该能够让我不仅仅是记住定义，更能理解其背后的逻辑和精妙之处，从而能够举一反三，解决更广泛的问题。这本书的名称，让我觉得它很可能就是我一直在寻找的那本指南。

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