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页数:325

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出版时间:2010-1

价格:35.00元

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isbn号码:9787121101618

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图书标签:

• 计算机网络
• 通信原理
• 数据通信
• 网络协议
• TCP/IP
• 网络安全
• 网络工程
• 通信技术
• 信息技术
• 计算机科学

图书简介：《数据结构与算法分析（C++版）》 作者： 史密斯、约翰逊 出版社： 科技文献出版社 定价： 128.00 元 ISBN： 978-7-5114-XXXX-X --- 第一部分：构建高效软件的基石 本书深入探讨了计算机科学中最为核心且永恒的主题——数据结构与算法分析。在信息技术飞速发展的今天，无论是开发高性能的操作系统、设计复杂的数据库管理系统，还是构建前沿的人工智能模型，对数据的高效组织和操作能力，始终是衡量程序质量和系统性能的关键标准。本书旨在为读者提供一套严谨、系统且富有实践指导意义的理论框架和技术工具，帮助读者从根本上理解如何设计和实现出色的计算机程序。 全书以 C++ 语言为载体，这种选择并非偶然。C++ 兼具高级抽象能力和对底层内存操作的精细控制，使其成为实现复杂数据结构和精确性能分析的理想工具。我们不仅仅停留在理论描述，而是通过大量的 C++ 代码示例，将抽象的算法概念转化为可执行、可调试的工程实现。 第一篇：基础与衡量 本篇为后续深入学习打下坚实的数学和理论基础。我们首先回顾了必要的离散数学知识，重点关注集合论、数论以及基础的逻辑推理，这些都是理解算法正确性的前提。 随后，本书的核心内容之一——算法分析被详细展开。我们引入了渐近分析（Asymptotic Analysis）作为衡量算法效率的通用语言，深入剖析了 大O、Ω、Θ 记号的精确含义与应用场景。读者将学习如何推导最坏情况、最好情况和平均情况下的时间复杂度和空间复杂度。特别地，本书用大量篇幅讨论了递归算法的分析方法，包括 主定理（Master Theorem） 的应用与局限性，以及迭代法和代换法在复杂递归关系求解中的实用技巧。 我们强调，算法的效率不仅是理论数字，更是工程实践中资源消耗的直接体现。因此，本篇还涵盖了实际的性能测量工具和技术，教会读者如何在真实环境中评估和比较不同算法实现的效率差异。 第二部分：线性与非线性数据组织 第二部分是本书的基石，系统介绍了经典和现代的数据结构，这些结构是构建复杂应用的基础模块。 第I章：线性结构精要 我们从最基础的 数组（Arrays） 和 链表（Linked Lists） 开始，对比了静态分配与动态分配的优劣。深入讲解了单向、双向及循环链表的实现细节及其在内存管理上的权衡。 栈（Stacks） 和 队列（Queues） 作为受限操作的抽象数据类型（ADT），其在表达式求值、函数调用堆栈（Call Stack）和操作系统调度中的关键作用被详尽阐述。特别是对于 双端队列（Deques），我们探讨了其在滑动窗口算法中的高效应用。 第II章：树结构与层次表示 树结构是处理层次数据、实现高效查找与排序的核心。本章首先介绍了二叉树的基本遍历方法（前序、中序、后序）及其在递归和非递归实现上的差异。 重点内容在于二叉搜索树（BST）。我们不仅实现了标准的 BST，还深入分析了其在最坏情况下可能退化为链表的性能问题。基于此，我们引出了旨在维持平衡的树结构：AVL 树和 红黑树（Red-Black Trees）。对于红黑树，本书详细分解了插入和删除操作中的旋转和重新着色（Recoloring）规则，确保读者能够掌握这种在实际应用中（如 C++ STL 的 `std::map` 和 `std::set`）广泛使用的自平衡机制。 此外，我们还讨论了其他重要的树结构，如 B 树和 B+ 树，重点阐述了它们在外部存储（磁盘 I/O）优化方面的设计哲学，这对于理解大型数据库系统的索引机制至关重要。 第III章：堆与优先级管理 堆（Heaps） 作为实现优先级的有效工具，占据了重要地位。本书详细介绍了二叉堆（Binary Heap） 的构建过程（Heapify）和操作（插入、删除最大/最小元素）。 更进一步，我们超越了基础的二叉堆，探讨了斐波那契堆（Fibonacci Heaps） 的复杂结构和摊还分析（Amortized Analysis），阐明了它如何在理论上优化某些图算法（如 Dijkstra 算法）的性能边界。 第三部分：高效搜索与排序策略 第三部分聚焦于对数据进行组织、查找和重排的经典算法。 排序算法的深度剖析： 本书对排序算法进行了系统性的分类和比较。我们不仅复习了冒泡排序、插入排序和选择排序等基础 $O(N^2)$ 算法，更着重分析了 $O(N log N)$ 级的算法： 1. 堆排序（Heap Sort）： 利用堆结构，实现原地（In-place）的 $O(N log N)$ 排序。 2. 归并排序（Merge Sort）： 强调其稳定性（Stability）和在分治法（Divide and Conquer）中的典范地位。 3. 快速排序（Quick Sort）： 深入探讨了枢轴（Pivot）的选择策略对性能的巨大影响，包括随机枢轴和“三数取中法”，并分析了其最坏情况的避免措施。 对于特定数据范围的排序，本书还介绍了计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort） 和 桶排序（Bucket Sort），分析了它们在时间复杂度上超越基于比较排序的潜力。 搜索技术： 在搜索方面，除了在树结构中讨论的 BST 搜索外，本书还涵盖了哈希技术（Hashing）。我们详细解释了哈希函数的构造原则、冲突解决策略（分离链接法和开放寻址法，包括线性探查、二次探查和双重哈希），并引入了负载因子（Load Factor） 和 平均查找时间 的精确数学模型。 第四部分：图论算法的实际应用 图论是建模现实世界连接性的强大工具。本部分将图的理论与高效算法紧密结合。 图的表示： 详细对比了邻接矩阵和邻接表在不同图密度下的空间和时间效率。 图的遍历： 深入实现和比较了广度优先搜索（BFS） 和 深度优先搜索（DFS），并展示了它们在寻找最短路径（未加权图）和拓扑排序中的应用。 最短路径问题： 针对带权图，本书系统讲解了： 1. Dijkstra 算法： 及其在非负权重图中的应用，并结合斐波那契堆（如前述）讨论其性能优化。 2. Bellman-Ford 算法： 强调其处理负权边以及检测负权环的能力。 3. Floyd-Warshall 算法： 用于计算图中所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树（MST）： 详细阐述了 Prim 算法 和 Kruskal 算法 的机制，分析了它们基于堆或并查集（Disjoint Set Union, DSU）的不同实现路径。 第五部分：高级主题与内存管理 最后，本书探讨了一些更接近于底层系统和高级计算的议题。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 介绍 DP 的两大核心要素——最优子结构和重叠子问题。通过经典的例子，如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法，指导读者如何将复杂问题分解为可管理的子问题并利用备忘录（Memoization）或自底向上（Tabulation）的方式求解。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讨论了其适用条件以及与动态规划的界限划分，通过霍夫曼编码（Huffman Coding）展示了贪心策略的强大。 摊还分析（Amortized Analysis）： 这是一个更高级的性能分析工具，用于评估那些在某些操作上表现昂贵，但总体序列操作平均成本很低的数据结构（如动态数组的尾部追加、斐波那契堆）。 并查集（DSU）： 详细讲解了 DSU 结构如何通过路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）实现近乎常数时间复杂度的集合操作，这是 Kruskal 算法高效运行的关键。 --- 本书特色 1. 面向工程实现： 所有数据结构和算法均提供清晰、可编译的 C++ 实现代码，并遵循现代 C++ 标准。 2. 严谨的数学分析： 深入剖析每种算法的时间和空间复杂度，避免对复杂性仅做表面描述。 3. 对比与权衡： 强调不同数据结构和算法之间的适用场景、性能差异及内存开销的权衡，培养工程师的系统思维。 4. 配套资源： 书后附有大量的练习题和挑战性项目，旨在巩固理论知识并提升实际编程能力。 目标读者： 本书适合所有计算机科学、软件工程、信息安全及相关专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统提升算法设计与分析能力的软件工程师。掌握 C++ 基础语法是阅读本书的前提。

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