Computer Science - Theory and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Hirsch, Edward A. (EDT)/ Razborov, Alexander A. (EDT)/ Semenov, Alexei (EDT)/ Slissenko, Anatol (EDT

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:

价格:79.95

装帧:

isbn号码:9783540797081

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 理论
• 应用
• 算法
• 数据结构
• 编程
• 计算理论
• 操作系统
• 数据库
• 人工智能

好的，下面是一本名为《数据结构与算法实战精讲》的图书简介，旨在提供与您提到的《Computer Science - Theory and Applications》不同侧重点的内容，专注于实际应用、工程实践和现代编程语言中的数据结构与算法实现。 --- 数据结构与算法实战精讲：从原理到高效代码实现 作者： [此处填写作者名或留空] 出版社： [此处填写出版社名或留空] 图书概述 在信息技术飞速发展的今天，无论您是涉足软件开发、系统架构，还是专注于人工智能、大数据处理，对数据结构和算法的深刻理解都是构建高效、可扩展系统的基石。《数据结构与算法实战精讲》并非一部侧重于纯数学证明或抽象理论的教材，而是一本面向实践、注重工程实现能力的深度指南。本书旨在弥合理论学习与实际编码之间的鸿沟，通过大量贴合工业界需求的案例，带领读者掌握如何选择、设计和优化复杂问题中的数据组织与处理流程。 本书的特色在于其“实战驱动”的学习路径。我们假设读者已经具备一定的编程基础（推荐使用 Python 和 Java 作为主要示例语言，同时穿插 C++ 在性能敏感场景下的实现思路），并希望将所学知识迅速转化为解决实际工程问题的能力。内容组织上，我们首先建立必要的理论基础，随后立刻深入到如何在主流编程语言中高效地实现这些结构和算法，并重点探讨其在内存使用、时间复杂度和并发环境下的表现。 核心内容模块详解 本书共分为六个主要部分，涵盖了从基础到高级的经典和现代数据结构与算法范畴： 第一部分：基础重塑与性能评估（The Foundational Toolkit） 本部分将快速回顾和强化理解算法分析的必要工具。我们不会浪费篇幅在读者已知的基本概念上，而是聚焦于那些在实际项目中至关重要的性能指标和分析方法。 复杂度分析的细化： 不仅是 O 记法，深入探讨 $Omega$（下界）和 $Theta$（紧密界）在性能估算中的实际意义。平均时间复杂度、最坏时间复杂度与特定输入分布下的实际运行时间差异分析。 空间复杂度与内存模型： 探讨栈、堆、静态内存的分配机制，以及不同数据结构（如稀疏数组、链表节点）在内存中的实际布局对缓存命中率（Cache Locality）的影响。 渐进分析之外： 介绍常数因子和“大 O”理论在特定硬件环境下的局限性，以及如何利用性能分析工具（Profiling Tools）来验证理论预测。 第二部分：经典数据结构的高效实现（Mastering Core Structures） 本部分深入探讨基础数据结构的内部工作机制，强调在不同编程语言中的“惯用法”和性能陷阱。 数组与动态数组（Vectors/ArrayLists）： 深入解析动态数组的底层扩容机制（如 1.5 倍或 2 倍扩容策略的权衡），并讨论内存连续性带来的缓存优势。 链表家族： 对单向、双向、循环链表的实现细节进行精细对比。重点分析在 Java/Python 中，由于垃圾回收和对象指针开销，链表相比数组的性能劣势，以及何时（如频繁的头部插入/删除）它依然是首选。 栈与队列的实际应用： 不仅是 LIFO/FIFO，重点讨论如何使用栈解决表达式求值、递归尾调用优化、以及如何利用双端队列（Deque）高效地实现滑动窗口最大值问题。 散列表（Hash Tables）的深度剖析： 这是本部分的重中之重。详细介绍不同冲突解决策略（开放寻址法、链式法）的优劣。重点分析 Cuckoo Hashing 和 Robin Hood Hashing 等现代高吞吐量散列表技术，以及在 Go 语言和 Java HashMap 源码中的具体实现细节。 第三部分：树形结构与层次化数据管理（Hierarchical Data Structures） 本部分关注如何组织和快速检索具有层次关系的数据。 二叉搜索树（BST）的局限与平衡： 详细讲解 AVL 树 和 红黑树 (Red-Black Trees) 的旋转与再平衡操作。重点对比它们在插入/删除操作中的性能开销，以及在数据库索引和内存管理中的实际应用场景。 B 树与 B+ 树： 讲解这些结构如何为磁盘 I/O 优化设计，它们在关系型数据库（如 MySQL InnoDB）索引结构中的核心作用，并对比其与内存树结构的根本区别。 堆（Heaps）与优先级队列： 区分二叉堆、斐波那契堆（Fibonacci Heaps）在理论复杂度和实际工程应用中的定位。讲解如何利用堆高效地解决 Top-K 问题和调度问题。 第四部分：图论算法的工程实现（Graph Algorithms in Practice） 图算法是处理网络、依赖关系和路径问题的核心。《精讲》将侧重于其在真实世界中的建模和优化。 图的表示法： 详细对比邻接矩阵、邻接表（List/Set）的优劣，并分析何时使用混合表示法。 最短路径算法的实战： 深入实现 Dijkstra 算法（使用优先队列优化）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边）。重点讨论 Floyd-Warshall 在计算所有节点对最短路径时的实际瓶颈和适用范围。 最小生成树（MST）： 精讲 Prim 算法 和 Kruskal 算法 的实现细节，特别是 Kruskal 算法中 并查集（Disjoint Set Union, DSU） 的路径压缩与按秩合并优化，展示 DSU 在解决动态连通性问题中的强大能力。 拓扑排序与关键路径： 在项目管理和编译依赖解析中的应用。 第五部分：高级搜索与回溯机制（Advanced Search and Recursion） 本部分聚焦于系统搜索和决策制定中的算法范式。 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）： 在树和图遍历中的应用，以及如何利用 DFS 实现连通分量查找、二分图判断。 回溯法（Backtracking）： 重点分析其与暴力搜索的区别。通过 N-Queens 问题、数独求解器 等案例，展示剪枝（Pruning）技巧如何显著提升搜索效率。 分支限界法（Branch and Bound）： 作为回溯法的进化，用于解决组合优化问题，如旅行商问题（TSP）的近似求解。 第六部分：动态规划与贪心策略的优化（DP and Greedy Optimization） 动态规划是优化复杂决策过程的利器，本书将着重于如何识别 DP 结构和构建有效的状态转移方程。 动态规划的模式识别： 介绍背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）等经典模型的变体，强调状态定义、初始条件和转移方程的构建过程。 空间优化技术： 讲解如何将二维 DP 数组优化为一维甚至滚动数组，以降低内存占用（例如在解决 Knapsack 问题时）。 贪心算法的证明与陷阱： 讨论如何证明一个贪心策略是最优的（即具有最优子结构和贪心选择性质），并展示常见的贪心算法失效的案例，以避免在工程中做出错误假设。 本书的目标读者 初/中级软件工程师： 希望系统化地提升代码性能，不再满足于使用库函数，而想深入理解底层实现原理的开发者。 系统架构师与性能调优专家： 需要对系统中的关键组件（如缓存、数据库索引、网络通信协议栈）的数据组织方式有深刻认识的人员。 算法竞赛爱好者： 寻求将抽象算法知识转化为标准工业实现模式的进阶学习者。 通过本书的学习，读者不仅将掌握如何描述算法的效率，更重要的是，能够自信地选择、实现和调试出能够在现代多核、高并发环境中稳定运行的高性能解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆