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出版者:

作者:Ashbaugh, Douglas A.

出品人:

页数:321

译者:

出版时间:

价格:750.00元

装帧:

isbn号码:9781420063806

丛书系列:

图书标签:

• 安全软件开发
• 软件安全
• 应用安全
• 代码安全
• 安全编码
• 漏洞分析
• 威胁建模
• 安全测试
• DevSecOps
• 软件工程

现代数据结构与算法精讲 本书聚焦于计算机科学的基石——数据结构与算法，旨在为读者提供一套全面、深入且实用的学习指南。它不仅仅是理论的堆砌，更是对核心概念在实际应用场景中如何运作的细致剖析。 本书结构清晰，内容由浅入深，首先从最基础的数组、链表、栈和队列开始，详细阐述它们在内存中的布局、时间复杂度和空间复杂度分析。我们摒弃了传统教科书的枯燥叙述，转而采用大量的图示和伪代码，帮助读者建立直观的理解模型。例如，在讨论链表时，不仅会详细介绍单链表、双向链表和循环链表的实现细节，还会深入探讨它们的内存管理机制以及在实现特定功能（如LRU缓存）时的优化技巧。 深入探索非线性结构 本书的重点篇章深入探讨了非线性数据结构。树（Trees）部分是本书的核心，覆盖了从基础的二叉树、平衡树（AVL树和红黑树）到B树和B+树的完整体系。对于红黑树的插入和删除操作，我们提供了步骤分解和案例推演，力求使复杂的旋转和重新着色过程清晰易懂。此外，我们还专门辟出章节讨论如何在分布式系统中应用树形结构，例如如何使用Merkle树进行数据完整性验证。 图（Graphs）的章节同样详尽。我们不仅涵盖了图的表示法（邻接矩阵与邻接表），还系统地讲解了所有关键的图遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并对它们的变体（如迭代加深深度优先搜索）进行了分析。在最短路径问题上，本书对Dijkstra算法、Bellman-Ford算法以及A搜索算法进行了对比分析，并结合实际的地图导航和网络路由场景，讨论了每种算法的适用边界和性能瓶颈。连通性问题，如最小生成树（Prim和Kruskal算法），也以实际的连接成本优化问题为例进行讲解。 算法设计范式精通 算法部分是本书的另一大支柱，它着重于培养读者的算法思维和设计能力，而非简单的模板记忆。 分治策略 (Divide and Conquer): 我们将快速排序和归并排序作为经典案例，详细剖析其递归结构和性能保障。对于大规模数据的排序，书中还引入了外部排序的概念，讨论了如何利用磁盘 I/O 优化排序过程。 动态规划 (Dynamic Programming): 动态规划被视为最具挑战性的算法范式之一，本书通过“最长公共子序列”、“背包问题”和“矩阵链乘法”等经典问题，系统地构建自底向上和自顶向下的思考路径。我们强调状态转移方程的建立过程，并辅以大量的表格填充实例，确保读者能够准确地识别子问题重叠和最优子结构。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 贪心策略的介绍侧重于证明其正确性。通过“活动安排问题”和“霍夫曼编码”的实例，读者将学会如何判断一个局部最优选择是否能导向全局最优解，并了解其局限性。 搜索与回溯 (Search and Backtracking): 除了基础的DFS/BFS外，本书深入讲解了回溯法在解决“N皇后问题”、“数独求解”和“组合生成”等问题中的应用，重点在于剪枝技术的有效运用，以大幅度减少搜索空间。 高级主题与优化 为了适应现代计算的需求，本书的后半部分涵盖了一些高级和前沿的主题： 1. 字符串处理： KMP算法、Rabin-Karp算法的原理剖析，以及Trie树（前缀树）在自动补全和字典匹配中的高效应用。 2. 散列表 (Hash Tables)： 深入探讨了散列函数的构造原则，包括理想的均匀分布特性。重点讲解了冲突解决策略——开放寻址法和链地址法，并对比了Cuckoo Hashing的性能优势。 3. 堆与优先队列 (Heaps and Priority Queues)： 详细介绍了二叉堆的实现，以及它如何驱动Dijkstra算法和Top K元素选择。书中还介绍了斐波那契堆在特定场景下的渐进优化潜力。 4. 计算几何基础： 引入了凸包问题（Graham扫描和Jarvis步进法）和最近点对问题，旨在让读者了解如何将抽象的算法思维应用于几何计算。 性能分析与工程实践 贯穿全书始终的是对性能分析的重视。每介绍完一个数据结构或算法，都会进行严格的渐进分析（$O(n), Omega(n), Theta(n)$），并提供实际运行时间的测量案例。 此外，本书还包含了“数据结构在特定工程领域中的应用”的案例研究，例如：如何利用跳跃表（Skip List）实现高并发数据库的索引结构；如何使用布尔矩阵优化关系代数查询；以及图论算法在社交网络分析中的实际部署挑战。 本书的目标读者是具备一定编程基础，希望系统性夯实算法功底、提升代码效率和解决复杂问题能力的软件工程师、计算机专业学生以及数据科学爱好者。它提供了一个坚实的技术平台，帮助读者从“会写代码”迈向“写出高效、优雅且可扩展的解决方案”。

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