Algorithms and Data Structures in C++ (Computer Science & Engineering) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC-Press

作者:Parker, A.

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:1993-10-26

价格:USD 68.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849371714

丛书系列:

图书标签:

C++
Algorithms
Data Structures
Computer Science
Engineering
Programming
Coding
Problem Solving
Data Analysis
Software Development
Algorithms Design

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具体描述

"Algorithms and Data Structures in C++" introduces modern issues in the theory of algorithms, emphasizing complexity, graphs, parallel processing, and visualization. To accomplish this, the book uses an appropriate subset of frequently utilized and representative algorithms and applications in order to demonstrate the unique and modern aspects of the C++ programming language. What makes this book so valuable is that many complete C++ programs have been compiled and executed on multiple platforms. Each program presented is a stand-alone functional program. A number of applications that exercise significant features of C++, including templates and polymorphisms, is included. The book is a perfect text for computer science and engineering students in traditional algorithms or data structures courses. It will also benefit professionals in all fields of computer science and engineering.

《C++中的算法与数据结构：深入剖析与实践应用》本书将带领读者踏上一段探索计算机科学核心基石的旅程。我们聚焦于理解和实现各种高效的算法与数据结构，这些内容不仅是软件开发的基础，更是解决复杂计算问题的关键。本书旨在为开发者提供一个坚实而全面的平台，帮助他们设计、分析和优化软件性能，从而构建出更具扩展性、鲁棒性和效率的应用程序。核心内容概述：本书的叙述将循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到更高级的主题。我们坚信，对基本原理的透彻理解是掌握复杂技术的前提。第一部分：数据结构的基础数组（Arrays）与动态数组（Dynamic Arrays）：介绍数组的基本操作、内存布局以及其在不同场景下的应用。我们将探讨动态数组（如C++中的`std::vector`）如何克服静态数组的局限性，并分析其内存管理和性能特征。链表（Linked Lists）：深入讲解单向链表、双向链表和循环链表，包括它们的结构、插入、删除、查找等操作。我们将比较链表与数组在不同场景下的优劣，并演示其在实现其他数据结构时的重要性。栈（Stacks）与队列（Queues）：阐述栈（后进先出，LIFO）和队列（先进先出，FIFO）的基本概念及其常见应用，例如函数调用栈、表达式求值、任务调度等。我们将通过C++的具体实现来加深理解。哈希表（Hash Tables）：介绍哈希函数的设计原则、冲突解决策略（如链地址法、开放寻址法）以及哈希表在实现高效查找、插入和删除操作中的强大能力。我们将探讨不同哈希表实现带来的性能差异。第二部分：树形结构与图论树（Trees）：详细介绍二叉树、二叉搜索树（BST）及其各种变体（如平衡二叉搜索树、AVL树、红黑树）。我们将重点关注它们的查找、插入、删除操作的效率，以及它们在排序、搜索和数据组织中的应用。堆（Heaps）：讲解最小堆和最大堆的概念，以及堆在优先队列实现、堆排序算法中的关键作用。我们将分析堆的基本操作及其时间复杂度。图（Graphs）：介绍图的基本概念（顶点、边）、图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）以及常见的图遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。我们将探讨图在网络分析、路径查找等领域的广泛应用。图算法：深入研究一些经典的图算法，包括最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）以及拓扑排序等。第三部分：高效算法的设计与分析排序算法（Sorting Algorithms）：全面覆盖多种排序算法，从简单的冒泡排序、插入排序、选择排序，到更高效的归并排序、快速排序、堆排序，直至计数排序、桶排序、基数排序等非比较排序。我们将详细分析它们的实现细节、时间复杂度和空间复杂度，并讨论在何种场景下选择哪种排序算法。搜索算法（Searching Algorithms）：除了线性搜索，我们将重点讲解二分搜索（Binary Search）及其变体，并分析其在有序数据集上的高效性。分治法（Divide and Conquer）：介绍分治法的基本思想，并通过实例（如归并排序、快速排序）说明如何将一个大问题分解成更小的子问题来求解。动态规划（Dynamic Programming）：阐述动态规划的核心思想，即通过存储子问题的解来避免重复计算。我们将讲解如何识别可以应用动态规划的问题，并通过实例（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列）展示其求解过程。贪心算法（Greedy Algorithms）：介绍贪心算法的设计策略，即在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。我们将通过实例（如活动选择问题、霍夫曼编码）说明其应用。回溯法（Backtracking）：讲解回溯法的基本原理，它是一种通过尝试所有可能的解决方案来找到问题解的系统性搜索方法。我们将用实例（如N皇后问题、数独求解）来演示回溯法的实现。第四部分：算法分析与性能优化时间复杂度和空间复杂度分析：教授如何使用大O符号（Big O notation）来分析算法的时间和空间效率。我们将深入理解不同复杂度类别的含义，以及如何评估算法的扩展性。递归与迭代：探讨递归和迭代这两种实现算法的方式，分析它们的优缺点，以及如何进行相互转换。性能优化技巧：提供一些实用的算法和数据结构优化技巧，例如缓存、查找表的使用、避免不必要的计算等，以提高程序的执行效率。实践导向：本书不仅仅是理论的阐述，更注重理论与实践的结合。每个数据结构和算法都会伴随清晰的C++代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际应用。代码设计注重可读性、效率和模块化，方便读者理解和修改。书中将穿插一些实际问题的求解案例，展示如何运用所学知识来构建实际的解决方案。目标读者：本书适合计算机科学、软件工程等相关专业的学生，以及希望提升编程技能、深入理解算法和数据结构的软件开发者。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，本书都将为您提供宝贵的学习资源。通过系统学习本书，您将能够：深刻理解各种基本和高级数据结构的内在工作原理。熟练掌握经典算法的设计思路、实现方法和性能分析。准确评估不同算法和数据结构在特定问题中的适用性。有效地优化您的代码，提升程序的运行效率和资源利用率。为解决更复杂的计算问题打下坚实的基础，并为学习更高级的计算机科学主题做好准备。我们相信，掌握算法与数据结构是成为一名优秀软件工程师的必经之路。本书将陪伴您在这条道路上不断前行，解锁更强大的编程能力。