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页数:217

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出版时间:2009-12

价格:23.00元

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isbn号码:9787113106690

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深入剖析数据结构与算法：理论、实现与应用实践 图书简介 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关专业的学生和一线开发者提供一本全面、深入、实用的数据结构与算法学习指南。我们相信，数据结构与算法是构建高效、可维护软件系统的基石，其重要性无论在学术研究还是工业实践中都无可替代。本书不仅涵盖了经典的数据结构和算法知识体系，更注重理论与实践的紧密结合，力求通过清晰的讲解和丰富的案例，帮助读者真正掌握解决复杂计算问题的核心思维。 第一部分：基础构建——数据结构与计算思维 本部分为后续深入学习奠定坚实的基础，重点在于理解数据如何在内存中组织以及如何高效地操作这些组织。 第1章：算法分析与时间复杂度 算法的效率是衡量其优劣的关键指标。本章从最基本的计算模型入手，详细阐述了如何使用大 $O$ 记法、大 $Omega$ 记法和大 $Theta$ 记法对算法的性能进行渐进分析。我们引入了主定理（Master Theorem）和递归树方法，用于精确求解递归算法的复杂度。此外，还探讨了最坏情况、平均情况和最好情况下的性能差异，并介绍了摊还分析（Amortized Analysis）在分析动态数据结构（如动态数组）时的重要性。本书的案例将聚焦于如何通过优化步骤或数据布局，将 $O(N^2)$ 算法改进为 $O(N log N)$。 第2章：线性数据结构精讲 线性结构是最基础也是应用最广泛的数据组织方式。 数组与动态数组（Vector/ArrayList）： 深入讨论内存连续性带来的缓存局部性优势，以及动态扩展的底层实现机制——如何通过指数增长策略最小化复制操作的摊还成本。 链表（Singly, Doubly, Circular）： 详细对比不同链表的结构特点及其在特定场景下的适用性，例如在嵌入式系统或需要频繁在两者方向遍历的场景。 栈（Stack）与队列（Queue）： 不仅介绍基于数组和链表的实现，还将重点讨论栈在函数调用、表达式求值（中缀转后缀）中的核心作用，以及队列在广度优先搜索（BFS）和操作系统调度中的应用。 第3章：抽象数据类型与接口设计 本章强调从用户视角理解数据结构的设计哲学。我们将讨论如何使用接口或抽象类来定义数据结构的操作集（ADT），将“做什么”与“如何做”分离。通过对比不同底层实现对同一ADT（如列表）性能的影响，训练读者的抽象思维能力。 第二部分：高效组织——树与图的深入探索 树和图是处理层次关系和复杂网络关系的核心工具。本部分将花费大量篇幅探讨它们的平衡性、遍历策略和应用场景。 第4章：树结构与平衡 树基础： 包含树的定义、遍历方法（前序、中序、后序、层序）及其在表达式解析中的应用。 二叉搜索树（BST）： 详述其查找、插入、删除操作，并深入分析其在最坏情况下可能退化为链表的性能问题。 平衡二叉搜索树（AVL树与红黑树）： 这是本章的重点。我们将详细拆解 AVL 树的旋转操作（LL, LR, RL, RR）和红黑树的颜色调整与再平衡机制。红黑树作为 C++ STL `std::map` 和 Java `TreeMap` 的底层实现，其复杂的维护逻辑将通过大量的图示和代码示例进行清晰阐述。 第5章：B 树与外部存储 针对数据库索引和文件系统设计，我们转向 B 树及其变种（B+ 树）。本章侧重于理解这些结构如何优化磁盘 I/O 操作，即如何通过增加分支因子来减少树的高度，从而适应外部存储的访问特性。 第6章：堆结构与优先队列 堆结构是实现高效优先级的关键。我们将详细讲解二叉堆的构建（Heapify）过程及其 $O(log N)$ 的插入和删除最大/最小元素操作。随后，本书将介绍更通用的斐波那契堆（Fibonacci Heap），讨论其在摊还时间复杂度分析下的优势，特别是在实现优化的 Dijkstra 或 Prim 算法时的理论价值。 第7章：图论基础与遍历 图结构是建模现实世界复杂连接性的强大工具。 图的表示： 深度对比邻接矩阵和邻接表（包括邻接表在稀疏图和稠密图中的效率差异）。 图的遍历： 系统讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示它们在连通性判断、拓扑排序（Kahn 算法与 DFS 法）以及寻找最短路径中的具体应用。 第8章：最短路径与网络流 本章进入图算法的高级应用。 单源最短路径： 详细分析 Dijkstra 算法（使用优先队列优化后）的性能，并深入探讨 Bellman-Ford 算法，尤其关注其处理负权边的能力及负环的检测机制。 多源最短路径： 阐述 Floyd-Warshall 算法的动态规划思想，及其在计算所有节点对之间最短路径时的应用。 最小生成树（MST）： 完整实现 Kruskal 算法（基于并查集优化）和 Prim 算法，并比较它们在不同图结构下的实际表现。 网络流基础： 介绍最大流-最小割定理，并讲解 Ford-Fulkerson 方法及其使用 Edmonds-Karp 算法（使用 BFS 寻找增广路径）的实现细节。 第三部分：算法设计范式与进阶主题 本部分聚焦于解决问题的通用策略，将算法设计提升到方法论的高度。 第9章：排序算法的全面比较 排序是算法设计的核心考题。本书不仅会实现经典的冒泡、插入、选择排序，更侧重于高级排序。 比较排序的下限： 证明基于比较的排序时间复杂度 $Omega(N log N)$ 的理论基础。 快速排序（Quicksort）： 深入剖析枢轴选择（Pivot Selection）对性能的巨大影响，并讨论 Hoare 分区和 Lomuto 分区方案的细微差异。 归并排序（Mergesort）： 强调其稳定性以及在外部排序中的应用。 线性时间排序： 讲解计数排序、基数排序和桶排序，明确它们适用的前提条件（非比较、数据分布受限）。 第10章：动态规划（Dynamic Programming） 动态规划被誉为“带备忘录的递归”。本章通过背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法等经典问题，系统地讲解 DP 的两大核心要素：最优子结构和重叠子问题。我们将重点训练读者识别 DP 状态定义（State Definition）和状态转移方程（Transition Equation）的能力。 第11章：贪心算法（Greedy Algorithms） 区别于 DP 的全局优化，贪心算法追求每一步的最佳局部选择。我们将通过霍夫曼编码、区间调度问题和最小延迟调度等案例，清晰地阐述贪心算法的正确性证明方法（通常是交换论证法或切入法）。 第12章：回溯法与分支限界法 处理组合爆炸问题的强大工具。 回溯法（Backtracking）： 用于求解 N 皇后问题、数独求解器和组合生成问题。我们将详细讨论如何设置剪枝条件以显著提升搜索效率。 分支限界法（Branch and Bound）： 主要应用于最优化问题，如旅行商问题（TSP）。本章会引入界限函数（Bounding Function）的概念，说明如何利用这些界限有效地修剪搜索树。 第13章：查找、散列表与集合管理 二分查找的精妙： 深入探讨二分查找在有序数组中的变体，如查找第一个/最后一个匹配项，以及在旋转数组中的应用。 散列表（Hash Tables）： 详细介绍散列函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及解决冲突的两种主要方法：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。本章还会讨论散列表的装载因子控制和动态重哈希机制。 并查集（Disjoint Set Union, DSU）： 重点介绍路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）两种优化技术，展示 DSU 如何以接近常数时间的效率解决连通性问题，例如在 Kruskal 算法中的关键作用。 第四部分：高级主题与实际应用 本部分拓宽视野，介绍一些在特定领域至关重要的算法和数据结构。 第14章：字符串匹配算法 超越朴素搜索。我们将实现并深入分析 KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法，理解其前缀函数（Next 数组）的构建逻辑，从而实现线性时间复杂度的匹配。此外，还会简要介绍 Rabin-Karp 算法（基于滚动哈希）和 Boyer-Moore 算法 的核心思想。 第15章：计算几何基础 介绍处理点、线、多边形的离散数学基础。包括向量运算、凸包（Graham 扫描与 Andrew 摩尔法）的构建，以及判断点是否在多边形内等基础算法的应用。 第16章：概率算法与近似算法简介 在无法在多项式时间内精确求解某些 NP-Hard 问题时，近似算法提供了实用的替代方案。本章将介绍蒙特卡洛算法（Monte Carlo）和拉斯维加斯算法（Las Vegas）的基本思想，并以简单的概率算法为例，探讨其在搜索和优化中的潜力。 实践与工具 贯穿全书，代码示例将主要使用 C++ 和 Java（或 Python）进行双语实现，以便读者能从不同编程范式的角度理解底层逻辑。每章末尾均附有“挑战性练习”，鼓励读者应用所学知识解决真实世界的工程问题，从而实现从理论到工程实践的完美过渡。本书旨在培养读者在面对新问题时，能够迅速构建出最适合当前约束条件的数据结构和算法模型的能力。

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这本书的阅读体验，更像是一场由一位经验丰富的工程师带领你进行的高强度技术拉练。它并非那种可以轻松翻阅的入门读物，它要求读者保持高度的专注力。每当遇到一个难点，我通常需要停下来，结合自己的开发环境反复调试和验证书中提到的每一个参数和配置项。它在处理跨技术栈协作的部分尤为出色，比如如何有效地与底层服务或者外部API进行集成与通信，提供了非常成熟的接口设计思路和错误处理的最佳实践。我发现，这本书不仅仅是教会你如何操作某个框架的功能，它更重要的是培养你形成一套系统的、可复用的问题解决框架。读完后，你会发现自己看待技术问题的视角都变得更加宏大和全面了。

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我是在寻找一本能够作为我技术栈“百科全书”的书籍时发现了它。这本书的查阅价值非常高，当我遇到特定的技术难题时，我经常会翻回到相关的章节进行核对和参考，发现它对每一个知识点的解释都极其到位，信息密度非常高，堪称“干货”的典范。很多我过去凭感觉去做的优化和实现，在这本书里找到了规范化和理论支撑。它对不同模块间的依赖关系分析得非常透彻，让我能更好地理解整个系统的运作脉络，而不是仅仅停留在孤立地实现某个功能。这本书的价值在于它的深度和广度兼备，它不仅让你“能用”，更让你“用得好、用得对”，绝对是技术书架上值得珍藏的重磅之作。

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坦白说，我是一个对学习过程要求比较苛刻的人，我需要那种能够激发我思考、挑战我现有知识边界的书籍。这本书完全满足了我的期待。它的语言风格带着一种严谨的学术风范，但又绝不枯燥，偶尔出现的几句幽默的旁白或比喻，总能恰到好处地缓解阅读的疲劳感。它对一些前沿技术和未来趋势的探讨也十分到位，让你在掌握现有技术栈的同时，不会脱离行业发展的大方向。书中的代码示例都是经过精心验证和优化的，可以直接应用于实际工作，这一点非常重要，避免了读者自己去“试错”的时间成本。我尤其喜欢它在介绍复杂配置或环境搭建时，提供的“避坑指南”，这些都是作者用实践经验换来的血泪教训，对新手极其友好，能帮我们少走很多弯路。

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这本书的装帧设计实在是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的封面配色，拿到手里就能感觉到分量和质感。我特意选了个靠窗的位置，在午后的阳光下翻开它，首先映入眼帘的是清晰的字体和合理的排版布局，阅读起来非常舒适，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。它的章节划分逻辑性很强，从基础概念的引入到复杂功能的实现，循序渐进，几乎没有生涩难懂的跳跃感。作者在讲解每一个技术点时，都非常注重理论与实践的结合，随处可见的精美图表和流程示意图，极大地帮助我理解那些抽象的底层原理。尤其欣赏的是，它在介绍新特性时，还会穿插一些历史演进的脉络，让人明白为什么要这样设计，这对于一个希望深入理解而非仅仅停留在表面调用的开发者来说，是无价的财富。这本书的厚度足以见得内容的详实程度，但阅读体验却出奇地流畅，这背后是作者对知识体系的精妙组织和打磨。

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我对技术书籍的要求很高，很多市面上的教程往往停留在“做什么”的层面，而这本书明显更进一步，它深入探究了“为什么这么做”。例如，在讲解数据绑定机制时，作者没有简单地罗列代码示例，而是详细剖析了背后的生命周期事件和状态管理机制。我记得有一章专门讨论了性能优化策略，内容详实到近乎于一本独立的性能调优手册，涵盖了从前端资源加载到后端数据库交互的每一个关键节点，提供了大量实用的诊断工具和调优技巧。更让我惊喜的是，书中对一些常见的设计模式在实际项目中的应用进行了非常深入的剖析，这些案例都不是那种教科书式的僵硬例子，而是贴近真实企业级应用场景的复杂模型，让人读完后有种茅塞顿开的感觉，仿佛打通了从初级编码到架构设计的任督二脉。

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