具体描述
《数据结构精要：理论与实践》 内容简介： 在信息爆炸的时代，高效地组织、存储和处理数据是计算机科学的核心挑战之一。本书《数据结构精要：理论与实践》旨在深入浅出地介绍计算机科学中最基本、最关键的数据结构，并结合丰富的实际应用案例，帮助读者建立扎实的数据结构理论基础，掌握设计与实现高效算法的能力。我们力求通过清晰的讲解、严谨的数学分析以及生动的图示，让复杂的数据结构概念变得易于理解和掌握。 本书分为三个主要部分：基础数据结构、高级数据结构以及数据结构在实际问题中的应用。 第一部分：基础数据结构 这部分将从最基本的数据组织方式入手，逐步深入到更复杂的结构。 线性表： 我们将首先探讨线性表，这是最简单的数据组织形式，其中元素之间存在一对一的关系。本书将详细介绍两种常见的线性表实现方式：顺序存储和链式存储。 顺序存储（数组）： 讲解数组的定义、特性、优缺点，以及在数组上实现的基本操作，如插入、删除、查找、遍历等。我们将分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度，并讨论其适用场景。 链式存储： 介绍链表的概念，包括单链表、双链表和循环链表。详细讲解节点结构、指针的运用，以及在链表上实现各种操作。重点分析链表相比于数组在插入和删除操作上的优势，以及其在动态内存管理中的重要性。 栈与队列： 这两种是受限的线性表，其元素的存取方式遵循特定的规则。 栈（Stack）： 讲解栈的“后进先出”（LIFO）原则，并介绍其基于数组和链表的实现。我们将通过经典的实际应用案例，如函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀、后缀表达式求值）、括号匹配等，来阐述栈的强大功能。 队列（Queue）： 讲解队列的“先进先出”（FIFO）原则，以及其基于数组（循环队列）和链表的实现。重点分析队列在模拟排队系统、广度优先搜索（BFS）等场景下的应用。 串（String）： 专门讨论字符串作为一种特殊的线性表，并研究其相关的操作，如模式匹配（朴素匹配、KMP算法的初步介绍）、子串查找等。 第二部分：高级数据结构 在掌握了基础数据结构后，我们将进入更复杂、功能更强大的数据结构的世界，这些结构能够更有效地解决复杂的问题。 树（Tree）： 树是一种非常重要且应用广泛的非线性数据结构，它由节点组成，节点之间存在层级关系。 树的基本概念： 介绍树的定义、术语（根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶节点、深度、高度等）以及树的表示方法（双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法）。 二叉树（Binary Tree）： 重点讲解二叉树，包括其定义、性质，以及各种遍历方法（前序、中序、后序、层序）。 二叉查找树（Binary Search Tree, BST）： 深入讲解二叉查找树的定义、查找、插入、删除等基本操作，并详细分析其性能。我们将讨论其在最坏情况下的退化问题，并引出后续的平衡二叉查找树。 平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree）： 介绍AVL树和红黑树的概念，阐述它们如何通过旋转等操作来维护树的平衡，从而保证查找、插入、删除操作的最优时间复杂度。 堆（Heap）： 讲解堆的概念，包括最大堆和最小堆。重点介绍堆的存储方式（通常是数组）、堆的调整（上浮、下沉）以及堆在优先队列和堆排序中的应用。 B树与B+树： 简要介绍B树和B+树在数据库索引和文件系统中的应用，阐述其多路查找的特性，以及如何提高磁盘I/O效率。 图（Graph）： 图是一种比树更一般化的非线性数据结构，用于表示对象之间的任意关系。 图的基本概念： 介绍图的定义、术语（顶点、边、度、路径、连通分量等）、图的分类（有向图、无向图，有权图、无权图）以及图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）。 图的遍历： 详细讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，并阐述它们在查找、连通性判断等方面的应用。 图的查找算法： 介绍最短路径算法，包括Dijkstra算法（单源最短路径，非负权边）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）。 图的生成树： 讲解最小生成树（MST）的概念，并介绍Prim算法和Kruskal算法。 第三部分：数据结构在实际问题中的应用 本部分将结合具体的生活和计算机科学中的实际问题，展示前面介绍的数据结构如何被灵活运用，解决实际挑战。 排序算法的深入探讨： 除了在讨论数组和链表时提及的简单排序，本部分将更系统地回顾和分析常见的排序算法，包括： 冒泡排序、选择排序、插入排序： 分析其原理、时间复杂度和空间复杂度，理解其局限性。 快速排序、归并排序： 重点讲解这些分治策略的排序算法，分析其平均和最坏情况下的性能，并讨论其实现细节。 堆排序： 再次强调堆排序的效率，并将其与基于比较的排序算法进行对比。 计数排序、桶排序、基数排序： 介绍非比较排序算法，分析其适用条件和性能优势，了解它们如何利用数据的分布特性。 哈希表（Hash Table）： 介绍哈希表的原理，包括哈希函数的设计、冲突解决方法（链地址法、开放地址法：线性探测、二次探测、双重哈希）。重点分析哈希表在快速查找、插入和删除操作中的巨大优势，并探讨其应用，如字典、集合、缓存等。 高级查找与索引结构： Trie树（前缀树）： 讲解Trie树的结构和应用，尤其是在字符串检索、字典实现、拼写检查等场景。 K-D树： 简要介绍K-D树在多维空间数据查找和管理的初步应用。 实际案例分析： 文件系统设计： 如何利用树（如B+树）和哈希表来组织和管理海量文件。 数据库索引： B+树作为数据库索引的基石，如何加速数据检索。 网络路由： 图算法（如Dijkstra）在网络路径选择中的作用。 编译器设计： 栈在语法分析和表达式求值中的应用。 操作系统调度： 队列在进程管理和任务调度中的角色。 搜索引擎： Trie树、倒排索引等数据结构在文本匹配和信息检索中的应用。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 每种数据结构不仅讲解其理论概念、数学性质和复杂度分析，更会通过伪代码和详尽的讲解，指导读者如何将其转化为可执行的代码。 循序渐进，深入浅出： 从最基础的概念出发，逐步引导读者理解更复杂的数据结构，避免生涩难懂的术语堆砌。 可视化讲解： 大量精心设计的图示，帮助读者直观理解数据结构的变化过程和工作原理。 丰富的应用场景： 通过贴近实际的案例，让读者深刻认识到数据结构在解决现实问题中的重要性，激发学习兴趣。 严谨的复杂度分析： 详细讲解时间复杂度和空间复杂度的概念，并对各种操作进行量化分析，帮助读者评估算法的效率。 强调算法设计思想： 不仅介绍“是什么”，更侧重于“为什么”和“怎么做”，培养读者的算法设计思维。 本书适合计算机科学专业的本科生、研究生，以及有志于提升编程技能和算法能力的软件工程师、数据科学家等。通过阅读本书，您将能够更深刻地理解计算机程序的运行机制，更有效地设计和实现高质量的软件。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有