计算机操作系统基础与实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:袁薇 编

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2009-8

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787561831052

丛书系列:

图书标签:

• 操作系统
• 计算机基础
• 实战
• 原理
• 教学
• 实践
• Linux
• Windows
• 内核
• 系统编程

《数据结构与算法精解：从原理到应用》 本书旨在系统阐述数据结构与算法的核心概念，并着重于其在实际编程场景中的应用。我们力求打破理论与实践之间的壁垒，让读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么用”，并深刻领会“为什么”。 第一部分：基础理论的坚实基石 本部分将循序渐进地为您构建数据结构与算法的完整知识体系。 第一章：数据结构概览与基本概念 数据结构的重要性： 探讨数据结构在计算机科学中的基础地位，为何高效的数据组织方式能直接影响程序的性能和效率。 抽象数据类型 (ADT)： 深入理解ADT的概念，区分数据及其操作，理解数据结构的设计思想。 数据结构的分类： 详细介绍线性结构、非线性结构（树形结构、图结构）等主要分类，并简述它们的特点和适用范围。 时间复杂度和空间复杂度分析： 引入大O表示法，教会读者如何严谨地分析算法的时间和空间消耗，这是评估算法优劣的关键。 第二章：线性数据结构详解 数组： 从最基础的数组开始，讲解其存储特性、随机访问的优势以及静态与动态数组的区别。 链表： 深入剖析单链表、双向链表和循环链表的结构与操作，重点讲解插入、删除、遍历等核心算法，并对比其与数组在动态性上的差异。 栈： 阐述栈的LIFO（后进先出）特性，介绍其顺序存储和链式存储实现，并列举其在函数调用、表达式求值等方面的应用。 队列： 讲解队列的FIFO（先进先出）特性，介绍顺序队列和链式队列，并演示其在广度优先搜索、任务调度等场景下的作用。 第三章：树形数据结构探索 树的基本概念： 定义树的节点、根节点、父节点、子节点、叶节点、深度、高度等基本术语。 二叉树： 重点关注二叉树，包括满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树等，并详细介绍二叉树的遍历（前序、中序、后序）方法。 二叉搜索树 (BST)： 讲解BST的定义、性质以及查找、插入、删除操作的实现，分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 平衡二叉搜索树 (AVL树与红黑树)： 介绍AVL树和红黑树的概念，重点阐述它们如何通过自平衡机制保证查找效率，以及它们在数据库索引、文件系统等中的重要应用。 堆 (Heap)： 讲解最大堆和最小堆，重点关注堆的插入、删除（提取最大/最小元素）操作，以及堆排序的实现。 第四章：图结构及其应用 图的基本概念： 定义图的顶点、边、有向图、无向图、加权图、度、路径、环等基本术语。 图的表示方法： 详细介绍邻接矩阵和邻接表两种表示方式，分析各自的优缺点。 图的遍历： 深入讲解深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 算法，并用实例说明其在连通性判断、寻找最短路径等方面的应用。 最短路径算法： 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），并讨论其适用条件。 最小生成树算法： 讲解Prim算法和Kruskal算法，介绍它们如何在带权无向图中构建最小生成树。 第五章：排序算法精析 排序算法的分类： 介绍内部排序和外部排序，以及比较排序和非比较排序。 简单排序算法： 详细讲解冒泡排序、选择排序、插入排序，分析它们的实现细节和复杂度。 高效排序算法： 深入剖析归并排序、快速排序，重点讲解它们的递归原理、分治思想和优化技巧，以及它们在实际应用中的优势。 其他排序算法： 介绍堆排序、计数排序、桶排序、基数排序等，并讨论它们的适用场景和性能特点。 第六章：查找算法与哈希表 查找的基本概念： 定义查找的成功与失败，顺序查找、二分查找等。 二分查找的深入： 详细讲解二分查找的原理、实现及其对有序数据的要求。 哈希表 (散列表)： 引入哈希函数的概念，讲解哈希表的构造、冲突解决技术（如链地址法、开放地址法），以及哈希表在高效查找、数据存储等方面的强大威力。 第二部分：实战演练与优化进阶 本部分将带领读者将理论知识应用于实际问题，并通过对算法的优化和理解，提升编程实践能力。 第七章：算法分析与性能优化 常见算法的复杂度比较： 系统对比不同数据结构和算法的时间、空间复杂度，引导读者在不同场景下做出最优选择。 算法优化策略： 讲解如何通过改进数据结构、减少重复计算、利用缓存等方式优化算法性能。 递归与迭代的权衡： 分析递归和迭代的优劣，并指导读者如何在两者之间进行合理选择。 第八章：实际应用场景解析 字符串匹配： 介绍KMP算法等高效字符串匹配算法，并分析其在文本搜索、模式识别中的应用。 图算法在实际问题中的应用： 结合具体案例，如社交网络分析、地图导航、网络路由等，展示图算法的强大功能。 数据结构在数据库和操作系统中的应用： 探讨B-树、B+树在数据库索引中的作用，以及各种数据结构在内存管理、进程调度等操作系统核心组件中的角色。 动态规划入门： 介绍动态规划的基本思想，如最优子结构、重叠子问题，并通过经典问题（如斐波那契数列、背包问题）引导读者理解其解题思路。 第九章：编码实践与调试技巧 关键数据结构与算法的实现： 提供大量高质量的代码示例，涵盖各种数据结构和算法的实现，读者可直接参考和修改。 常见编程陷阱与规避： 指出在实现数据结构和算法时容易遇到的问题，并提供有效的规避方法。 代码调试与性能分析工具： 介绍常用的调试工具和性能分析方法，帮助读者快速定位问题并提升代码质量。 第十章：算法挑战与进阶展望 算法竞赛中的常见题型： 引导读者了解算法竞赛中常考的数据结构与算法知识点。 更复杂的数据结构： 简要介绍Trie树、并查集、K-d树等更高级的数据结构，为读者打开进一步学习的视野。 持续学习与实践的重要性： 鼓励读者在掌握本书内容后，继续通过在线平台、项目实践等方式不断提升算法能力。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 每一章都围绕核心概念展开，并通过丰富的实例和代码片段，展示其在实际编程中的应用。 循序渐进，由浅入深： 从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的算法和高级主题。 代码示例丰富且实用： 提供清晰、可运行的代码，方便读者理解和实践。 强调算法分析： 注重培养读者分析算法效率的能力，为解决复杂问题奠定基础。 覆盖面广： 涵盖了数据结构与算法的绝大多数核心内容，是学习者不可多得的参考书。 无论您是初学者希望打下坚实的基础，还是有经验的开发者希望提升算法功底，本书都将是您学习旅程中的得力助手。

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