Data Structures in C++ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Timothy Budd

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:1997-08-30

价格:USD 102.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780201308792

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• C++
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 数据存储
• 数据组织
• STL
• 面向对象编程
• 代码实现
• 学习资料

《深入剖析 C++ 数据结构与算法》 这本书籍将为您提供一个坚实的基础，让您能够深入理解并高效地运用 C++ 实现各种关键的数据结构和算法。我们不仅仅是罗列概念，而是着眼于 C++ 语言特性如何赋能这些核心计算机科学构建块，以及如何在实际应用中优化它们的性能。 本书内容精要： 第一部分：数据结构的基础与实现 1. 数组与动态数组 (Vector)： 从最基本的静态数组讲起，探讨其内存布局、访问机制及其局限性。 重点讲解 C++ 标准库中的 `std::vector`，包括其动态扩容策略（增长因子）、内存管理（`capacity()`、`reserve()`、`shrink_to_fit()`）、迭代器失效问题及其规避方法。 通过 C++11 及之后引入的右值引用和移动语义，分析 `std::vector` 在拷贝与移动操作上的效率提升。 实践：实现一个简单的动态数组，理解其内部工作原理。 2. 链表 (Linked Lists)： 深入剖析单向链表、双向链表和循环链表的结构与特性。 详细讲解节点的设计，包括数据域和指针域。 实现插入、删除、查找等基本操作，并分析其时间复杂度。 探讨链表在特定场景下的优势，如需要频繁插入删除且不关心随机访问的情况。 C++ 实现：使用模板化类来创建通用的链表，并讨论迭代器设计。 3. 栈 (Stacks) 与队列 (Queues)： 阐述栈的 LIFO (后进先出) 原则和队列的 FIFO (先进先出) 原则。 讲解如何使用数组和链表两种方式实现栈和队列。 重点分析 C++ 标准库中的 `std::stack` 和 `std::queue` 适配器，理解它们如何基于底层容器（如 `std::deque` 或 `std::list`）工作。 应用场景：括号匹配、表达式求值、广度优先搜索 (BFS) 等。 4. 散列表 (Hash Tables) 与映射 (Maps)： 深入理解哈希函数的设计原则、冲突解决方法（链地址法、开地址法）以及它们的性能影响。 详细讲解 C++ 标准库中的 `std::unordered_map` 和 `std::unordered_set`，分析其平均 O(1) 时间复杂度的实现机制。 探讨 C++ 中的 `std::map` 和 `std::set`，理解它们如何基于红黑树实现有序存储，以及其 O(log n) 的时间复杂度。 选择合适的哈希函数和冲突解决方法对散列表性能的重要性。 5. 树 (Trees)： 二叉树 (Binary Trees)：介绍二叉树的定义、性质、遍历方式（前序、中序、后序、层序）。 二叉搜索树 (Binary Search Trees - BST)：讲解 BST 的查找、插入、删除操作，以及其性能受树高影响的问题。 平衡二叉搜索树 (Balanced BST)：重点介绍 AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的原理，包括旋转和着色规则，如何保证 O(log n) 的时间复杂度。C++ 标准库中的 `std::map` 和 `std::set` 即是基于红黑树实现的。 堆 (Heaps)：讲解最大堆和最小堆的概念，实现方式（通常用数组），以及其在优先队列中的应用。 Trie 树 (前缀树)：介绍 Trie 树在字符串检索、自动补全等方面的应用。 6. 图 (Graphs)： 图的表示方法：邻接矩阵和邻接表，分析它们的优缺点和适用场景。 图的遍历：深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)，详细讲解算法流程和递归/迭代实现。 应用：连通性判断、拓扑排序、最短路径问题（Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法）、最小生成树（Prim 算法、Kruskal 算法）。 C++ 实现：使用模板和 STL 容器高效实现图。 第二部分：核心算法与应用 1. 排序算法 (Sorting Algorithms)： 基础排序：冒泡排序、选择排序、插入排序，分析其 O(n^2) 的时间复杂度，理解其简单性。 高效排序： 归并排序 (Merge Sort)：理解分治思想，实现稳定的 O(n log n) 排序。 快速排序 (Quick Sort)：深入分析基准选择、分区过程，以及如何处理最坏情况（O(n^2)）和期望情况（O(n log n)）。 堆排序 (Heap Sort)：结合堆结构实现 O(n log n) 的原地排序。 其他排序：计数排序、桶排序、基数排序，分析它们的稳定性和适用条件。 C++ STL 中的 `std::sort`：理解其底层可能实现的算法（如 IntroSort）和性能特点。 2. 搜索算法 (Searching Algorithms)： 线性搜索 (Linear Search)：简单遍历查找。 二分搜索 (Binary Search)：要求有序数据，实现 O(log n) 的高效查找，包括对迭代和递归实现的详细讲解。 广义二分搜索：在非严格有序或带有特定条件的序列中查找。 3. 字符串算法： 模式匹配：朴素匹配、KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）、Rabin-Karp 算法，分析它们的效率提升。 字符串处理技巧：后缀数组、后缀树。 4. 动态规划 (Dynamic Programming - DP)： 理解 DP 的核心思想：最优子结构和重叠子问题。 讲解递推关系式的建立，状态转移方程的设计。 经典 DP 问题：背包问题、最长公共子序列 (LCS)、最长递增子序列 (LIS)、斐波那契数列、硬币找零问题。 Memoization (记忆化搜索) 和 Tabulation (自底向上) 的实现方式。 5. 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 理解贪心选择性质，以及如何通过局部最优选择达到全局最优。 经典贪心问题：活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim/Kruskal 算法）。 6. 回溯与分支限界： 回溯法 (Backtracking)：用于解决组合搜索问题，如 N 皇后问题、数独、全排列。理解深度优先搜索（DFS）与回溯的关联。 分支限界法 (Branch and Bound)：在回溯的基础上，通过剪枝策略提高效率。 贯穿全书的 C++ 特性运用： 模板 (Templates)：用于实现泛型数据结构，提高代码的复用性。 STL (Standard Template Library)：深入剖析 `vector`、`list`、`deque`、`map`、`set`、`unordered_map`、`stack`、`queue`、`priority_queue` 等容器，以及 `algorithm` 头文件中的各种算法。 迭代器 (Iterators)：理解不同类型的迭代器，以及迭代器失效的问题。 内存管理：智能指针 (`unique_ptr`, `shared_ptr`) 在管理数据结构节点时的应用，避免内存泄漏。 Lambda 表达式：在排序、查找等算法中实现自定义谓词。 C++11/14/17/20 新特性：右值引用、移动语义、完美转发、constexpr 等对数据结构和算法实现效率的影响。 本书将通过大量的 C++ 代码示例，以及对算法复杂度（时间复杂度和空间复杂度）的详细分析，帮助读者建立起扎实的理论基础和强大的实践能力。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，都将从这本书中获益匪浅，掌握构建高效、可维护软件的关键技能。

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