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出版者:中国电力出版社

作者:陈宏涛

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2003-1

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787508312842

丛书系列:

图书标签:

• QBASIC
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• 算法
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• 代码示例

《数据结构与算法精讲：从基础到实践》 本书简介 在信息技术飞速发展的今天，数据结构与算法作为计算机科学的基石，其重要性不言而喻。本书《数据结构与算法精讲：从基础到实践》，旨在为读者构建一个全面、深入且实用的知识体系，帮助学习者深刻理解和熟练运用各类核心数据结构和高效算法。本书不仅涵盖了理论基础，更注重与实际工程应用的紧密结合，力求成为读者在算法领域攀登高峰的有力阶梯。 第一部分：基础奠基——数据结构的本质与应用 本书的开篇聚焦于构建坚实的基础。我们从最基本的“数据”与“结构”概念入手，探讨数据抽象的意义，并详细阐述了抽象数据类型（ADT）的设计哲学。 1. 线性表的深入剖析： 我们不仅会介绍经典的数组和链表（单链表、双向链表、循环链表），更会深入探讨它们在内存中的具体实现机制，以及不同操作（插入、删除、查找）的时间复杂度分析。重点会放在链表的自我组织、分区合并等高级应用场景，例如如何利用链表实现LRU缓存淘汰策略的初步探讨。 2. 栈与队列的灵活运用： 栈（Stack）和队列（Queue）作为最基础的后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）结构，其应用远超想象。本书将详述递归的本质如何依赖于系统栈，并会通过大量实例展示栈在表达式求值（中缀转后缀/前缀）、括号匹配校验中的关键作用。对于队列，我们将详述循环队列的优化实现，以及在缓冲区管理、任务调度中的核心地位。 3. 树形结构的宏伟蓝图： 树是处理层次化数据的最强大工具。本书将系统性地讲解二叉树、满二叉树、完全二叉树的概念，并着重讲解二叉树的遍历算法（前序、中序、后序）。随后，我们将进入平衡搜索树的世界： 二叉搜索树（BST）： 详细分析其在最坏情况下的性能退化问题。 AVL树与红黑树（Red-Black Tree）： 深入剖析这些自平衡树的旋转机制、着色规则和插入/删除操作的维护过程，帮助读者理解它们如何保证 $O(log n)$ 的查找效率。 B树与B+树： 重点讲解这些在数据库索引和文件系统中占据核心地位的结构，理解它们如何优化磁盘I/O操作。 4. 图论的广袤世界： 图结构是模拟复杂关系网络的基石。本书将从图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）入手，详细阐述图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。随后，我们将重点讲解核心的应用算法： 最小生成树（MST）： 详述普里姆（Prim）算法和克鲁斯卡尔（Kruskal）算法的原理、实现细节及性能比较。 最短路径算法： 深入讲解迪杰斯特拉（Dijkstra）算法、贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法（处理负权边），以及在多源最短路径问题中的弗洛伊德-沃沙尔（Floyd-Warshall）算法。 拓扑排序： 在有向无环图（DAG）中的应用，常用于任务依赖关系解析。 5. 散列表（哈希表）的效率奇迹： 散列表是实现平均 $O(1)$ 查找的关键。本书将详细介绍哈希函数的构造原理（除留余数法、平方取中法等），并全面分析冲突解决策略，包括链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）。我们将探讨负载因子对性能的影响，并介绍如何通过动态扩容来维持高效性能。 第二部分：算法的精妙——设计、分析与优化 本部分将引导读者从“如何存储数据”转向“如何高效处理数据”。我们将建立严格的算法分析框架，并介绍解决复杂问题的核心设计范式。 1. 算法分析与效率评估： 本书严格遵循时间复杂度和空间复杂度的分析方法。我们将详细讲解大 $O$ 记法、 $Omega$ 记法和 $Theta$ 记法，并教授如何对循环、递归函数进行精确的渐进分析。我们将区分最坏情况、最好情况和平均情况的复杂度分析，这是衡量算法优劣的黄金标准。 2. 排序算法的全面体检： 排序是算法学习的经典切入点。我们将覆盖所有主流的比较排序算法，并进行细致的对比： 基础排序： 插入排序、选择排序、冒泡排序，分析其适用于小规模数据或近乎有序数据的场景。 分治法排序： 深入讲解归并排序（Merge Sort）的稳定性与时间复杂度保证，以及快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略与最坏情况规避技巧。 高效排序： 讲解堆排序（Heap Sort）如何利用堆结构实现 $O(n log n)$ 的就地排序。 线性时间排序： 介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法的应用条件与原理。 3. 算法设计范式： 本书将重点介绍解决复杂问题的三大核心设计思想： 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讲解其局部最优选择如何导致全局最优解，并通过活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等经典案例进行实战演练。 分治法（Divide and Conquer）： 结合归并排序和快速排序，强调如何通过递归分解问题。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是本书的难点与重点之一。我们将系统讲解DP的两个核心要素——最优子结构和重叠子问题。通过讲解斐波那契数列、背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）等案例，帮助读者掌握自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录）的实现技巧，理解状态转移方程的构建过程。 4. 搜索与回溯法： 除了图中的标准搜索，本书还将探讨在状态空间树中进行搜索的策略。深度优先搜索（DFS）在解决组合优化问题时常以回溯法（Backtracking）的形式出现，如八皇后问题、N数独求解等。我们将教授如何有效地剪枝（Pruning）以避免不必要的搜索，显著提升效率。 第三部分：高级主题与实践提升 为了满足专业开发者的需求，本书最后一部分将触及更前沿和实用的主题。 1. 复杂度理论与不可解性： 我们将简要介绍P类问题、NP类问题，并探讨NP完全性概念。通过对旅行商问题（TSP）和子集和问题的分析，让读者了解哪些问题在计算上是“困难”的，从而引导他们思考近似算法或启发式算法的必要性。 2. 字符串匹配算法： 高效的字符串搜索至关重要。本书将详细分析朴素匹配法的不足，并重点讲解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的原理，特别是其“部分匹配表”（Next 数组）的构建与使用，以及Rabin-Karp算法的哈希思想在文本搜索中的应用。 3. 外部存储与内存管理： 本书将探讨数据结构在磁盘I/O约束下的表现，例如为什么数据库倾向于使用B+树而非AVL树。同时，会涉及内存分配与回收的基本机制，帮助读者理解底层内存管理对数据结构性能的影响。 本书特色 严谨的数学分析： 所有核心算法均配有详细的复杂度推导过程。 注重实践： 理论讲解后紧跟清晰的伪代码和代码实现示例，强调不同实现方式的权衡。 思维导图式结构： 帮助读者在复杂的知识体系中理清不同数据结构和算法之间的内在联系。 无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升编程功底的软件工程师，本书都将是您系统化学习数据结构与算法的权威指南。掌握了这些知识，您将能够设计出更健壮、更高效的软件系统。

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我发现这本书的语言风格非常朴实，没有太多花哨的修饰词，读起来非常“干货”。作者的行文就像一位经验丰富的老技工在手把手地教导学徒，直接、清晰、目标明确。它很少使用晦涩难懂的学术术语，即使是引入新概念，也会立即跟上一个简洁的、可操作的例子来佐证。特别是书中关于错误处理的讨论，它没有简单地用“捕获异常”带过，而是详细分析了不同类型的运行时错误可能产生的后果，并提供了针对性的预防措施。这种对健壮性的早期关注，是很多初学者容易忽略的。总的来说，这本书像是一块坚实的基石，它不教你如何快速搭建漂亮的玻璃幕墙，而是确保你的地基足够深厚，能够承受未来任何风雨的考验。虽然现在看来，其中的某些语法结构已经过时，但其蕴含的编程思想，至今看来依然闪烁着智慧的光芒。

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从阅读体验的角度来看，这本书的深度和广度是令人侧目的。它不仅仅停留在教你如何写出能跑的代码，而是深入探讨了程序设计的一些哲学问题。例如，在某个章节中，作者花了大篇幅讨论了“代码可读性”的重要性，并对比了匈牙利命名法和驼峰命名法在当时环境下的优劣。这在很多入门级的现代编程书中是会被直接跳过的部分，因为大家更关注的是快速实现功能。这本书却非常强调工程素养的早期培养。此外，书中还附带了一些关于程序调试（Debugging）的技巧，比如如何有效地使用`PRINT`语句进行变量跟踪，这比使用现代集成开发环境（IDE）的断点调试要原始得多，但能更深刻地让你理解程序执行的流程。这种对基础功的执着，使得这本书的价值超越了单纯的语言教学。

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这本书的内容组织结构，简直是教科书级别的严谨。我翻阅了目录，发现它对基本概念的阐述极为细致，从变量的声明、控制流（`IF...THEN...ELSE` 语句的嵌套）到子程序的调用，每一步都讲解得循序渐进，没有丝毫的跳跃性。特别是关于内存管理和字符串处理的部分，作者似乎非常擅长用最直白的比喻来解释那些抽象的计算机原理。例如，它解释数组的概念时，没有直接抛出复杂的内存地址图，而是用“仓库货架”的比喻来辅助理解，这对于初学者来说无疑降低了入门的门槛。我尤其欣赏它在讲解循环结构时，提供的多种实现方式的对比，这体现了作者深厚的教学功底。这种详尽到近乎冗余的解释，在追求效率的现代技术文档中是很难得一见的。虽然我现在主要使用更现代的语言进行开发工作，但回头看看这种打基础的教材，才能明白“万丈高楼平地起”的道理。

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我不得不说，这本书的案例设计非常具有那个时代的特色，充满了对简单图形和文字游戏的热情。很多代码片段都是用来绘制简单的几何图形，比如用星号组成的菱形或者三角形，又或者是实现一些基础的猜数字游戏或者简单的文本交互式冒险。这些示例虽然在功能上非常基础，缺乏现代应用程序的复杂性，但它们成功地激发了读者最原始的创造欲。我记得其中有一个章节专门讲了如何利用声音卡发出简单的“嘟嘟”声，那在当时简直是令人惊叹的功能。现在的编程教材，动辄就是网页开发、数据分析或者人工智能，很少有这种纯粹基于文本和基础I/O的乐趣了。这本书更像是让你体会到“我写了一个程序，它真的在运行，并且做出了反应”的纯粹喜悦。它强调的是逻辑的构建，而非框架的依赖。

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这本书的装帧设计真是太复古了，封面那种深蓝配上黄色的字体，一下子就把我拉回了那个拨号上网的年代。我拿到手的时候，那种厚实的纸张触感，让我想起了小时候翻阅那些技术手册的感觉，而不是现在动辄电子化、轻薄化的趋势。我原本是想找一本关于现代编程语言，比如Python或者JavaScript的入门书籍，但误打误撞拿到了这本，它散发出的那种独特的时代气息倒是挺吸引人的。我记得当年接触电脑，第一件事就是学着在DOS界面下输入`QBASIC`，那种从零开始构建程序的经历，是现在很多新接触编程的年轻人体会不到的。书里的排版很规整，每一个代码示例都用等宽字体清晰地标注出来，即便隔了这么多年，看起来依然清晰易懂。这本书似乎更侧重于对编程思维的培养，而不是仅仅教授语法，它更像是一本工具书，让你理解计算机是如何一步步执行指令的底层逻辑。对于那些想了解计算机历史，或者想找回当年编程感觉的老一辈爱好者来说，这绝对是个宝藏。

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