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出版者:

作者:冯小燕

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2010-6

价格:52.00元

装帧:

isbn号码:9787121108648

丛书系列:

图书标签:

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• 编程入门
• 软件开发
• Windows应用
• 代码示例
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• 精粹

《数据结构与算法实践指南》 全面解析核心概念，深入剖析经典算法，掌握高效编程之道 在这个信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长和流动，如何高效地存储、组织和处理这些海量数据，成为了衡量软件性能和质量的关键指标。本书《数据结构与算法实践指南》正是为志在精进编程技艺、渴望构建高性能系统的开发者量身打造的一部实用型参考手册。它摒弃了过于冗长和晦涩的理论推导，转而聚焦于实践应用和工程实现，旨在帮助读者将抽象的算法思想转化为具体的、可运行的代码，并能根据实际场景灵活选用最优的数据结构。 本书结构严谨，内容翔实，覆盖了从基础概念到前沿应用的完整体系。我们将引导读者系统地理解数据结构在内存中的组织方式及其对程序效率的影响，并通过大量的实战案例，揭示算法设计背后的核心思想。 --- 第一部分：基石——数据结构的核心原理与实现 本部分是全书的基石，重点在于对主流数据结构的透彻理解和亲手实现。我们不满足于仅仅介绍“是什么”，更深入探讨“为什么”以及“如何做”。 第一章：数组、链表与内存模型 动态数组的内存分配与扩容策略： 深入解析`ArrayList`或类似动态数组在底层如何管理内存，特别是负载因子（Load Factor）和时间复杂度分析（如均摊 $O(1)$ 的奥秘）。 单向、双向及循环链表的精确操作： 详细讲解节点操作中的指针/引用管理，重点攻克链表逆转、合并两个有序链表等经典面试题目的高效解法。 内存布局与缓存友好的设计： 探讨数据在CPU缓存中的存取模式，解释为什么某些数据结构（如连续内存的数组）在迭代访问时性能远超跳跃访问的结构（如链表）。 第二章：栈、队列与先进先出/后进先出 应用场景的辨析： 区分栈和队列在递归、表达式求值（中缀转后缀）、广度优先搜索（BFS）中的不可替代性。 双端队列（Deque）的灵活运用： 如何使用双端队列实现滑动窗口最大值问题，以及其在操作系统任务调度中的作用。 基于数组和链表的双栈实现： 实现一个共享底层数组空间的两个栈，探讨如何优化空间利用率，避免溢出。 第三章：树结构——层次化数据的艺术 二叉树的遍历与重建： 详述前序、中序、后序遍历的迭代和递归实现，并讲解如何仅凭前序和中序序列重构唯一二叉树。 二叉搜索树（BST）的性能瓶颈与平衡化需求： 分析在数据有序插入时BST可能退化成链表的问题，引出平衡树的概念。 AVL树与红黑树（Red-Black Tree）的抽象理解： 本章将侧重于理解平衡旋转操作（LL, LR, RL, RR）的几何意义和维护平衡的局部性原理，而非繁琐的数学证明。我们将提供一套可复用的平衡树节点操作框架。 第四章：堆结构与优先级的管理 最大堆与最小堆的构建： 讲解如何使用数组高效地表示堆，以及`Heapify`（建堆）操作的线性时间复杂度 $O(n)$。 堆的应用实例： 利用堆解决Top K问题（Top K个最大/最小元素）、求解中位数流问题，并详细解析K路归并排序的实现细节。 第五章：散列表（哈希表）的精妙与陷阱 散列函数的构造与选择： 探讨质量好的散列函数应具备的特性，并实践乘法散列法和除法散列法的应用。 冲突解决策略的对比： 深入对比开放寻址法（线性探测、二次探测）和链地址法（Separate Chaining）的优劣，特别关注集群效应（Clustering）的影响。 动态调整容量（Rehashing）： 分析负载因子超过阈值时，如何进行高效的再哈希操作，保证平均查找时间复杂度接近 $O(1)$。 --- 第二部分：利剑——经典算法的深度剖析与优化 本部分将算法视为解决特定问题的工具集，强调算法思想的提炼和在不同场景下的适用性。 第六章：排序算法的性能演进 基础排序的局限性： 对插入排序、冒泡排序、选择排序进行性能分析，明确其在数据规模扩大时的不足。 分治法的典范——快速排序（Quick Sort）： 详解双指针分区（Partition）的实现技巧，并讨论如何通过随机化枢轴（Pivot）来规避最坏情况 $O(n^2)$。 合并排序（Merge Sort）的稳定性与应用： 解释合并排序的稳定性，及其在外部排序中的核心地位。 线性时间排序的探讨： 简要介绍计数排序、基数排序，明确它们适用的数据范围限制。 第七章：图论基础与遍历策略 图的表示方法： 邻接矩阵与邻接表的选择依据，以及在稀疏图和稠密图中的性能对比。 深度优先搜索（DFS）的深度应用： 讲解DFS在拓扑排序、强连通分量（Tarjan算法或Kosaraju算法）中的应用。 广度优先搜索（BFS）在最短路径中的应用： 聚焦于无权图中的最短路径求解，并引出Dijkstra算法的铺垫。 第八章：最短路径与网络流 Dijkstra算法的原理与限制： 详细讲解带有优先队列优化的Dijkstra算法，明确其不能处理负权边的原因。 Bellman-Ford算法： 介绍处理含负权边的最短路径问题，以及如何利用其进行负环检测。 Floyd-Warshall算法： 掌握计算所有顶点对之间最短路径的动态规划思想。 第九章：动态规划（DP）的思维模型 DP的四大要素： 最优子结构、重叠子问题、状态定义和状态转移方程。 经典DP问题的实战演练： 零钱兑换、最长公共子序列（LCS）、背包问题（0/1和完全背包）的自底向上和自顶向下实现。 空间优化技巧： 如何通过滚动数组等方法，将二维DP状态压缩到一维甚至常数空间。 第十章：贪心算法的正确使用边界 贪心选择的证明： 阐述何时可以使用贪心策略，强调“局部最优能推导出全局最优”的关键性。 实例分析： 活动选择问题、霍夫曼编码的构建过程，以及区间调度问题的解法。 --- 第三部分：进阶——高级主题与工程实践 本部分将视野拓展到更复杂的结构和算法，并强调在实际软件开发中如何评估和优化性能。 第十一章：并查集（Disjoint Set Union）的高效管理 路径压缩与按秩合并（Union by Rank）： 详细演示这两个优化操作如何将时间复杂度逼近反阿克曼函数 $alpha(n)$，实现近乎常数时间的查找和合并。 Kruskal算法中的应用： 利用并查集高效地判断添加边是否会形成环路，从而求解最小生成树。 第十二章：Trie树（前缀树）在字符串处理中的威力 Trie的结构与构造： 深入讲解如何通过节点存储字符信息来实现高效的前缀匹配。 实际应用： 实现自动补全、拼写检查器，并探讨如何扩展Trie以支持通配符搜索。 第十三章：算法复杂度分析与性能度量 渐进分析的精确理解： 区分大O、大Omega和Theta符号的含义，理解它们在不同输入规模下的意义。 空间与时间的权衡： 通过实例展示如何根据资源限制（内存受限或时间受限）来决定使用哪种结构或算法。 基准测试（Benchmarking）的艺术： 介绍如何使用专业的工具对不同实现进行实际运行时间对比，避免理论分析与实际表现的偏差。 --- 本书特色： 代码驱动： 所有核心概念均配有高质量、经过充分测试的源代码示例（推荐使用现代编程语言实现），确保读者可以立即上手运行和调试。 工程视角： 强调数据结构和算法在真实系统（如数据库索引、编译器、网络路由）中的角色，而非纯粹的数学玩具。 问题导向： 结构围绕解决实际问题展开，帮助读者建立“遇到问题 -> 联想数据结构 -> 匹配算法”的解决流程。 无论您是准备进入高并发、大数据领域的初级工程师，还是希望夯实基础、挑战技术瓶颈的资深开发者，《数据结构与算法实践指南》都将是您工具箱中不可或缺的利器。掌握本书内容，意味着您将拥有构建健壮、快速、可扩展软件系统的核心能力。

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