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出版者:

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页数:299

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出版时间:2010-6

价格:49.80元

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isbn号码:9787121108815

丛书系列:

图书标签:

• 医学
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• 图像分析
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• 可视化

《数据结构与算法实践：从基础到进阶》 图书简介 一、本书概述与定位 《数据结构与算法实践：从基础到进阶》是一本全面深入探讨计算机科学核心基础——数据结构与算法的实用型教材与参考手册。本书旨在为初学者搭建坚实的理论基石，同时为有一定基础的开发者提供高效、前沿的实践指导。我们深知，在快速迭代的软件开发领域，对数据的组织和高效处理能力是衡量工程师核心竞争力的关键指标。因此，本书摒弃了纯粹的理论堆砌，而是聚焦于如何将抽象的算法概念转化为可工作、可优化的实际代码。 本书不仅涵盖了经典的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树（包括二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、堆、图，以及散列表（哈希表），更深入探讨了支撑现代高性能计算的复杂结构，如Trie树、B树族结构在数据库和文件系统中的应用。在算法部分，我们细致剖析了排序、搜索、动态规划、贪心算法、回溯法、图论算法（最短路径、最小生成树、拓扑排序）等核心模块，并引入了计算几何基础和字符串匹配算法等进阶主题。 二、内容结构与章节细分 本书内容组织遵循“理论先行，实践驱动”的原则，划分为四个主要部分，共计十七章，确保读者能够系统、渐进地掌握知识体系。 第一部分：基础构建——数据存储的基石（第1章至第4章） 第1章：计算思维与算法复杂度分析： 介绍算法设计的基本思想，重点讲解大O、大Ω、大Θ符号，时间复杂度和空间复杂度的精确计算方法。着重分析递归关系（如主定理）在复杂度分析中的应用。 第2章：线性结构精讲： 深入讲解数组（包括动态数组的内存管理和性能陷阱）、链表（单向、双向、循环链表的优缺点及实现技巧）。详细阐述栈与队列的抽象数据类型定义及其在函数调用、表达式求值、缓冲区管理中的实际场景。 第3章：散列表（哈希表）的艺术： 不仅介绍基础的哈希函数设计原理（如除法、乘法、斐波那契散列法），更侧重于解决冲突的策略：链地址法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）的性能差异比较。引入布隆过滤器（Bloom Filter）作为一种概率型数据结构的实践应用。 第4章：树形数据结构入门： 详细介绍树的基本概念、遍历方式（前序、中序、后序、层序）。重点剖析二叉树的性质、完全二叉树的存储优化（堆的实现基础）以及如何通过递归和迭代实现高效的树操作。 第二部分：高级结构与效率优化（第5章至第9章） 第5章：堆结构与优先队列： 讲解二叉堆的构建（Heapify过程）、插入与删除操作的O(log n)保证。深入探讨堆在Top K问题、任务调度（如操作系统的进程优先级管理）中的应用。 第6章：搜索树与平衡机制： 聚焦于二叉搜索树（BST）的查找、插入、删除操作。重点解析如何通过旋转操作维持树的平衡，详述AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的插入和删除平衡维护规则，并对比它们在实际数据库索引中的适用性。 第7章：图论基础与表示： 介绍图的定义、术语（度、路径、连通性）。深入探讨邻接矩阵与邻接表两种主要的存储方式，分析其在空间和时间效率上的权衡。 第8章：经典图搜索算法： 详细实现并对比广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用场景，尤其是在迷宫求解、拓扑排序中的运用。 第9章：最短路径与最小生成树： 完整讲解Dijkstra算法、Bellman-Ford算法（处理负权边）以及Floyd-Warshall算法（全源最短路径）。同时，阐述Prim算法和Kruskal算法在求解最小生成树中的差异与效率对比。 第三部分：算法思想与设计范式（第10章至第13章） 第10章：排序算法的深度剖析： 不仅覆盖基础的冒泡、选择、插入排序，更侧重分析Merge Sort、Quick Sort（特别是枢轴选择策略对性能的影响）和Heap Sort的稳定性与并行性。引入计数排序、基数排序等非比较排序的效率优势。 第11章：动态规划（DP）精要： 阐述DP的核心思想——最优子结构和重叠子问题。通过经典的背包问题（0/1和完全背包）、最长公共子序列、矩阵链乘法等案例，指导读者如何构建状态转移方程和优化空间复杂度。 第12章：贪心算法的适用性： 介绍贪心选择性质和最优子结构。通过活动安排问题、霍夫曼编码、最小延迟调度等实例，明确指出贪心算法适用的边界条件，并警示其可能导出的错误解。 第13章：回溯法与分支限界法： 讲解如何使用回溯法系统性地搜索解空间，实现八皇后问题、N-Queens问题和数独求解。引入分支限界法作为优化回溯搜索的有效手段，提高搜索效率。 第三部分：前沿应用与实践挑战（第14章至第17章） 第14章：字符串处理与模式匹配： 详细介绍KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的Next数组构建和匹配过程，讲解Rabin-Karp的滚动哈希思想，并简要介绍Aho-Corasick算法在多模式匹配中的应用。 第15章：计算几何基础： 介绍点、线段、多边形的表示。重点实现凸包（Convex Hull）算法，如Graham扫描法，以及判断点是否在多边形内等基本几何操作。 第16章：高级数据结构实践（Trie与B树族）： 深入探讨Trie（前缀树）在字典、自动补全系统中的高效率实现。详述B树和B+树在磁盘I/O限制下，如何保持高效查找、插入和删除性能，这对于理解数据库索引至关重要。 第17章：并行计算与数据结构优化： 讨论如何在多核环境下优化常见算法，如并行排序。介绍并发数据结构的基本概念，如无锁队列（Lock-Free Queue）的设计思路，为构建高并发系统打下基础。 三、本书的独特亮点 1. 代码实现与平台无关性： 全书所有示例代码均采用通用、严谨的伪代码结合主流编程语言（如C++和Python的优秀实践）进行展示，确保读者能快速迁移到任何熟悉的开发环境。 2. 复杂度与实际性能的关联： 每实现一个关键数据结构或算法，本书都会提供一套详细的基准测试案例，直观展示理论复杂度与实际运行时间之间的关系，帮助读者识别“渐近最优”在小规模数据下的“陷阱”。 3. 真实世界问题驱动： 大量引入如内存管理、操作系统调度、数据库索引、网络路由等真实场景案例，使抽象的知识点具备清晰的工程落地价值。 4. 习题与进阶思考： 每章末尾附带多层次的练习题，从基础巩固到开放式设计挑战，引导读者独立思考和优化现有方案。 四、适用读者 计算机科学、软件工程、信息技术等专业本科生及研究生。 希望系统性梳理和强化基础知识的初级和中级软件工程师。 准备技术面试、需要掌握核心算法与数据结构的开发者。 对高性能计算、系统底层优化有浓厚兴趣的技术人员。

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