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出版者:John Wiley & Sons Inc (Computers)

作者:James D. Foxall

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-09-29

价格:USD 24.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780764531262

丛书系列:

图书标签:

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《数据结构与算法：C++ 实现与应用》 简介： 在当今快速发展的计算领域，扎实的数据结构和算法基础是每一位软件工程师、数据科学家和计算机专业学生不可或缺的核心技能。本书《数据结构与算法：C++ 实现与应用》旨在提供一个全面、深入且实践导向的教程，带领读者从基础概念出发，系统地掌握核心数据结构的设计原理、实现机制以及常见算法的优化策略。我们选择使用当前工业界应用最为广泛且性能卓越的 C++ 语言作为实现载体，确保理论与实际操作紧密结合。 本书结构设计经过精心规划，力求平衡理论的严谨性与应用的直观性。全书共分为五大部分，涵盖了从基础元素到复杂图论算法的完整知识体系。 --- 第一部分：基础回顾与环境搭建 本部分作为引子，为后续深入学习打下坚实的基础。我们首先简要回顾了 C++ 语言中的面向对象编程（OOP）范式，重点强调了模板（Templates）、继承与多态在数据结构实现中的重要作用。随后，我们将详细介绍如何搭建高效的 C++ 开发环境，包括推荐的编译器（如 GCC/Clang 或 Visual Studio）以及调试工具的使用。 核心内容包括： C++ 进阶特性回顾： 重点讲解 RAII（资源获取即初始化）、智能指针（`std::unique_ptr`, `std::shared_ptr`）以及 `std::move` 语义，这些是编写高效、无泄漏 C++ 数据结构的基石。 复杂度分析的艺术： 深入讲解大 O 表示法（$O$）、$Omega$ 表示法和 $Theta$ 表示法，并辅以大量实例，演示如何准确分析时间复杂度和空间复杂度，这是评估算法优劣的唯一标准。 --- 第二部分：线性数据结构的精深探索 线性结构是所有复杂结构的基础。本部分将详细剖析最常用和最基础的线性数据组织形式，并提供完整的 C++ 源代码实现。 1. 数组与动态数组（Vector） 不仅限于静态数组，我们将深入研究 `std::vector` 的内部实现机制，包括容量（capacity）和大小（size）的管理、内存重新分配策略（增长因子）及其对性能的影响。 2. 链表家族 涵盖单向链表、双向链表和循环链表。重点讨论节点（Node）的结构设计、插入、删除操作的边界条件处理。特别地，我们对比了使用原始指针和 C++ 智能指针（如 `std::weak_ptr` 处理循环引用）实现链表的优劣。 3. 栈（Stack）与队列（Queue） 我们不仅介绍基于数组和链表的标准实现，还详细讲解了双端队列（Deque）的结构，以及它们在实际应用中（如深度优先搜索中的后进先出结构、广度优先搜索中的先进先出结构）的具体作用。 4. 字符串处理的高级技术 本章拓展了线性结构的应用，探讨了字符串作为字符序列的高效操作，包括 KMP 算法的预处理和匹配过程，以及 Rabin-Karp 算法中的滚动哈希技术。 --- 第三部分：非线性结构的核心剖析 非线性结构是解决复杂关联问题的关键工具。本部分将聚焦于树形结构和散列结构。 1. 树（Trees） 二叉树与遍历： 详细解释前序、中序、后序遍历的递归与非递归（使用栈）实现。 二叉搜索树（BST）： 实现标准的 BST 插入、查找和删除操作。 平衡树的引入： 重点讲解AVL 树的旋转机制（LL, RR, LR, RL 旋转），确保树的高度始终保持对数级别。随后，我们将概述红黑树（Red-Black Trees）的五条性质及其插入/删除后的颜色调整规则，展示如何在牺牲一点查找速度的同时，换取更稳定的插入/删除性能。 堆（Heaps）： 讲解最大堆和最小堆的结构，如何使用数组高效地实现堆化（Heapify）操作，并将其应用于堆排序（Heap Sort）。 2. 散列表（Hash Tables） 散列表是实现平均 $O(1)$ 查找的关键。本章深入探讨： 哈希函数的设计： 均匀分布的重要性，常见哈希函数的选择与冲突测试。 冲突解决策略： 详细实现开放寻址法（线性探测、二次探测、伪随机探测）和链地址法（Separate Chaining），并分析各自的空间效率和性能瓶颈。 动态调整： 负载因子（Load Factor）的控制和再哈希（Rehashing）的触发机制。 --- 第四部分：图论算法的实践与应用 图结构是模型化现实世界中复杂关系（如网络、地图、依赖关系）的终极工具。本部分专注于图的表示方法和经典算法。 1. 图的表示法 详细对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优缺点，并指导读者根据特定应用场景选择最佳表示方式。同时，介绍关联表（Adjacency Map）在稀疏图中的应用。 2. 图的遍历算法 深度优先搜索（DFS）： 递归和迭代实现，用于拓扑排序和查找连通分量。 广度优先搜索（BFS）： 使用队列实现，用于查找最短路径（无权图）。 3. 最短路径算法 Dijkstra 算法： 针对非负权图的最短路径求解，重点讲解如何结合优先队列（Priority Queue，通常基于堆实现）来优化节点的访问顺序。 Bellman-Ford 算法： 用于处理含有负权边的图，并能有效检测负权环。 4. 最小生成树（MST） 详细讲解两种经典的 MST 算法： Prim 算法： 贪婪地从一个节点扩展，通常使用堆优化。 Kruskal 算法： 基于边的算法，引入并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构，通过路径压缩和按秩合并技术实现高效的边测试。 --- 第五部分：高级主题与算法设计范式 本部分将视野扩展到更高级的算法设计思想，并提供实用的 C++ 模板代码。 1. 回溯法与分支限界法 通过经典的八皇后问题、迷宫求解等实例，系统讲解回溯法的核心思想——“走不通就退回来”。随后，介绍分支限界法如何通过界限函数来剪枝，提高搜索效率。 2. 动态规划（Dynamic Programming, DP） DP 是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们将通过实例（如最长公共子序列 LCS、背包问题 Knapsack Problem）阐述 DP 的核心——备忘录（Memoization）和自底向上（Tabulation）两种实现方式。 3. 贪心算法（Greedy Algorithms） 讲解贪心策略适用的条件，并通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding，再次结合堆结构）等案例，展示其简洁高效的求解过程。 --- 本书特色 1. 纯粹 C++ 实现： 所有代码均使用现代 C++ 特性编写，注重性能优化，并附带详细的注释和单元测试示例。 2. 实践驱动： 每个数据结构和算法的章节后都附有多个实际应用场景的案例分析，指导读者如何将理论应用于解决真实世界的工程问题。 3. 性能剖析： 对比不同实现方式（如数组与链表、AVL 与红黑树）在不同规模数据下的性能表现，培养读者选择“最适合”数据结构的工程思维。 本书适合于具备 C++ 基础的计算机科学专业学生、希望深入理解底层原理的软件开发者，以及准备技术面试的专业人士。掌握本书内容，您将能够自信地设计、分析和实现任何复杂软件系统所需的数据结构与核心算法。

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