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页数:233

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出版时间:2010-5

价格:24.60元

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isbn号码:9787040290783

丛书系列:

图书标签:

• 可编程终端
• 终端应用
• Python
• 命令行工具
• 自动化脚本
• Shell
• 实用工具
• 开发案例
• 效率提升
• 软件开发

深入理解数据结构与算法的实践指南 书籍名称：深入理解数据结构与算法的实践指南 作者：[此处可填写真实作者姓名或笔名] 出版社：[此处可填写真实出版社名称] --- 内容简介 本书旨在为计算机科学专业学生、软件工程师以及对底层原理有浓厚兴趣的读者提供一本全面、深入且极具实践指导意义的参考书。它不仅系统地梳理了经典数据结构和算法的核心概念，更着重于如何在实际工程环境中高效、正确地应用这些理论知识。本书的基调是“实践驱动学习”，力求在严谨的理论阐述和鲜活的工程案例之间搭建一座坚实的桥梁。 第一部分：基础构建——核心数据结构的精要解析 本部分将从最基本的概念出发，为后续复杂结构的理解打下坚实的基础。我们不会止步于教科书式的定义，而是深入探讨每种结构背后的设计哲学和性能权衡。 1. 数组与动态数组（ArrayList/Vector）： 内存布局与缓存效应： 详细分析连续内存分配带来的CPU缓存命中率优势（局部性原理），以及在32位和64位系统下的寻址差异。 动态扩容机制的深入剖析： 不仅展示“复制”操作，更引入摊还分析法 (Amortized Analysis)，精确计算动态数组添加元素操作的平均时间复杂度，并讨论不同语言（如Java的`ArrayList`与C++的`std::vector`）在扩容策略上的细微差别（如扩容因子）。 实践挑战： 如何设计一个支持高效“区间删除”操作的动态数组？ 2. 链表家族（Singly, Doubly, Circular）： 节点内存结构与指针操作的艺术： 强调指针操作的原子性和内存泄漏的规避。 双向链表的“哨兵节点”优化： 讨论哨兵节点在简化边界条件代码（如头尾插入/删除）中的作用及其带来的微小空间开销。 应用场景的深度剖析： 深入探讨如何利用链表实现操作系统中的最近最少使用 (LRU) 缓存，并对比其与哈希表结合的性能优势。 3. 栈与队列（Stack and Queue）： 先进先出与后进先出的本质： 侧重于它们作为抽象数据类型（ADT）在算法中的角色。 循环队列的实现与边界判定： 详述如何利用取模运算和指针追踪来高效实现定长循环队列，避免“假满”或“假空”的混淆。 实际案例： 使用栈实现表达式的中缀转后缀，以及递归过程的迭代模拟。 4. 散列表（Hash Table）的攻防战： 哈希函数的艺术： 介绍通用哈希函数的设计原则（如FNV-1a, MurmurHash），重点分析冲突率的影响。 冲突解决策略的性能对比： 详细对比链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）在不同负载因子下的性能曲线和内存占用。 负载因子与重哈希（Rehashing）的时机： 提出基于统计模型的重哈希触发点，并讨论如何设计一个“平滑”的重哈希过程以避免全局性的性能抖动。 第二部分：树与图的结构化思维 本部分将转向非线性数据结构，这是处理复杂关系和层次化数据的核心工具。 5. 树结构：从有序到平衡的进化： 二叉搜索树（BST）的性能陷阱： 明确指出在数据有序插入时BST可能退化为链表的风险。 AVL 树与红黑树 (Red-Black Tree) 的深度剖析： 重点解析旋转（左旋、右旋）的数学原理及其如何维护平衡因子或颜色属性。红黑树的五大性质将被拆解分析，并结合Java `TreeMap` 或 C++ `std::map` 的内部实现进行对照说明。 B 树与B+ 树：数据库世界的基石： 详细解释为什么B树适用于磁盘存储（低I/O次数），以及B+树在范围查询优化上的设计思路。 6. 堆（Heap）与优先队列： 最大堆与最小堆的构建（Heapify）： 重点讲解自底向上的堆化过程的效率。 基于堆的排序算法（Heapsort）的稳定性分析。 应用： 如何用堆解决“海量数据中寻找K个最大/最小元素”的问题，并分析其时间复杂度优势。 7. 图论基础与遍历： 图的表示法： 邻接矩阵与邻接表的优劣比较，侧重于稀疏图和稠密图的选择标准。 深度优先搜索 (DFS) 与广度优先搜索 (BFS)： 不仅是遍历，更要探讨它们在寻找路径、拓扑排序和二分图判断中的核心应用。 最小生成树（MST）： 详述 Prim 算法和 Kruskal 算法的实现细节，并对比它们在不同图结构下的性能表现。 8. 路径寻找的高级算法： Dijkstra 算法： 深入分析其对带权非负边图的有效性，以及优先队列的引入如何将其复杂度从 $O(V^2)$ 优化到 $O((V+E)log V)$。 Bellman-Ford 算法： 讲解其处理负权边的能力，以及如何利用其迭代特性来检测负权环。 Floyd-Warshall 算法： 阐述其动态规划思想，以及在计算所有顶点对之间最短路径时的应用。 第三部分：算法设计范式与优化技巧 本部分将视角从具体结构转移到通用的问题解决策略上。 9. 排序算法的全面审视： 比较排序的下限： 证明基于比较的排序算法的理论最优时间复杂度为 $Omega(N log N)$。 线性时间排序（Counting Sort, Radix Sort）： 分析它们适用范围和限制条件，并探讨它们如何绕过比较排序的理论下限。 并行排序的初步探讨。 10. 动态规划 (DP) 的状态转移艺术： 核心思想： 最优子结构和重叠子问题。 经典问题实战： 背包问题（0/1、完全、多重）、最长公共子序列 (LCS) 和矩阵链乘法。 空间优化技巧： 如何通过滚动数组（Rolling Array）等技术，将DP的空间复杂度从 $O(N^2)$ 降低到 $O(N)$。 11. 贪心算法的正确性证明： 局部最优到全局最优的飞跃： 强调并非所有问题都适用于贪心。 关键案例分析： 活动选择问题、霍夫曼编码的构造过程。 反例与局限性： 解释为什么有些问题（如旅行商问题）的贪心尝试会失败。 12. 回溯法、分支限界与NP问题概览： 回溯法的深度优先搜索本质： 在解空间树中系统性地探索所有可能解。 分支限界法： 如何使用剪枝函数和界限函数来大幅度减少搜索空间，例如在解决TSP或N皇后问题时的效率提升。 P、NP、NPC 概念的通俗解释与工程意义。 结语： 本书的最终目标是培养读者“算法思维”。掌握了这些工具箱中的每一件利器，读者将能够在面对实际软件开发中的性能瓶颈和复杂逻辑时，迅速定位到最合适的解决方案，并对其进行精确的性能评估与优化。书后附带了大量的代码示例（采用现代C++或Java实现），旨在帮助读者将抽象的理论立即转化为可运行、可调试的工程实践。

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