编译原理(专升本) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育

作者:徐国定

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-6-17

价格:11.9

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isbn号码:9787040092479

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计算机科学的基石：深入理解算法与数据结构 导言 在飞速发展的数字时代，计算机科学已成为驱动社会进步的核心力量。而支撑起所有软件、系统乃至人工智能的，正是那些看似抽象却无比精妙的“算法”与“数据结构”。本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的视角，剖析这些计算机科学的基石，帮助读者构建坚实的理论基础和卓越的实践能力。我们不讨论特定专业的考试要求，而是聚焦于计算机科学的普适性核心知识体系。 第一部分：数据组织的艺术——核心数据结构 数据结构是组织和存储数据的方式，直接决定了程序处理效率的上限。 第一章：线性结构的精炼与应用 线性结构是最基础也最常用的一类结构。 数组（Arrays）： 深入探讨静态与动态数组的内存布局、访问效率（常数时间访问的原理）以及内存连续性带来的缓存优势。特别关注多维数组的存储顺序（行主序与列主序）及其对性能的影响。 链表（Linked Lists）： 详细剖析单向链表、双向链表和循环链表的结构特点。重点分析在插入和删除操作中，链表如何通过指针操作实现高效性（O(1)），并对比其在随机访问上的劣势（O(n)）。引入哑节点（Sentinel Node）的概念，优化边界情况处理。 栈（Stacks）： 以“后进先出”（LIFO）为核心，讲解其在表达式求值、函数调用堆栈（Call Stack）中的实际应用。实现栈的两种常见方式：基于数组和基于链表，比较它们的资源占用和溢出处理机制。 队列（Queues）： 阐述“先进先出”（FIFO）原则。深入研究循环队列（Circular Queue）如何通过取模运算有效利用固定大小的数组空间，避免链表带来的指针开销。讨论双端队列（Deque）的特性及其在滑动窗口问题中的应用。 第二章：非线性结构的层次与关联 当数据间存在复杂关系时，非线性结构展现出强大的建模能力。 树（Trees）： 树是层次化数据的理想表示。 树的遍历： 系统讲解前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现，理解它们在不同场景下的意义（例如，中序遍历在二叉搜索树中的特殊作用）。 二叉搜索树（BST）： 详述其查找、插入、删除操作的原理，以及最坏情况下的时间复杂度退化问题（可能退化为链表）。 平衡树的必要性： 引入AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的基本概念，解释它们如何通过旋转操作（左旋、右旋）维持树的平衡，确保所有基本操作的时间复杂度稳定在 $O(log n)$。不需要深入到复杂的旋转细节，但需理解其维持平衡的哲学。 堆（Heaps）： 作为一种特殊的完全二叉树，堆是实现优先级的关键。 最大堆与最小堆： 详细阐述堆的结构性质（父节点与子节点的关系）。 堆化（Heapify）操作： 讲解如何自底向上或自顶向下调整结构以满足堆的性质，这是堆排序和构建优先队列的基础。 第三章：关系与连接——图论基础 图结构用于模拟现实世界中广泛存在的网络关系。 图的表示法： 对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优劣。分析在稀疏图和稠密图情况下，哪种表示法在空间和时间上更具优势。 图的遍历： 深入剖析广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的工作机制，它们在确定连通性、查找最短路径（BFS）和拓扑排序（DFS）中的应用。 第二部分：解决问题的蓝图——核心算法 算法是解决特定计算问题的清晰指令集。高效的算法设计是程序性能的关键。 第四章：排序与搜索的效率之道 排序和搜索是计算中最常见的基础任务。 基础排序算法回顾： 简要回顾冒泡排序、插入排序、选择排序，理解它们在 $O(n^2)$ 复杂度下的局限性。 高效排序算法： 快速排序（Quick Sort）： 重点分析划分（Partition）过程，理解基准元（Pivot）选择对性能的极端影响，并讨论如何通过随机化选择来避免最坏情况。 归并排序（Merge Sort）： 阐述其“分而治之”的策略，强调其稳定性（Stability）和无论输入数据如何，时间复杂度始终为 $O(n log n)$ 的优势。 非比较排序： 介绍计数排序（Counting Sort）和桶排序（Bucket Sort），理解它们在特定数据分布下如何突破 $O(n log n)$ 的下限，实现线性时间排序。 搜索算法： 线性搜索的局限性，以及在有序数据中应用二分查找（Binary Search）的原理和边界条件处理。 第五章：图算法的实际应用 图算法是解决路径优化、网络流和依赖关系问题的核心工具。 最短路径问题： Dijkstra 算法： 讲解如何使用优先队列（通常用堆实现）来高效地找到带权无负边图中单源最短路径。 Bellman-Ford 算法： 讨论其在处理负权边场景下的能力，以及如何利用它来检测负权环。 最小生成树（MST）： 阐述如何使用Prim 算法和Kruskal 算法来构造连接所有顶点的无环最小代价树，理解贪心策略在此类问题中的有效性。 拓扑排序： 讲解如何利用图的依赖关系，通过Kahn算法（基于入度）或DFS实现任务调度和编译依赖的正确顺序。 第六章：设计范式的力量——算法思想 优秀的算法往往源于几种核心的设计范式。 分而治之（Divide and Conquer）： 核心思想是将大问题分解为独立的小问题，分别解决后再合并。回顾归并排序和快速排序的范式应用。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 强调局部最优选择如何能导向全局最优。通过活动安排问题或霍夫曼编码（Huffman Coding）等例子，探讨贪心策略的适用条件。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。 基本思想： 阐述“备忘录化”（Memoization，自顶向下）和“表格填充”（Tabulation，自底向上）两种实现方式。 经典案例分析： 深入解析斐波那契数列、最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem）等，理解如何定义状态和状态转移方程。 第三部分：性能的终极考量 理解算法的效率，是衡量代码质量的黄金标准。 第七章：计算复杂性与效率分析 渐进记号（Asymptotic Notations）： 详细解释大O记号 ($O$)、大Omega记号 ($Omega$) 和大Theta记号 ($Theta$) 的数学定义和实际意义，理解它们如何描述函数在输入规模趋向无穷大时的增长率。 时间复杂度与空间复杂度： 区分执行时间与所需内存。分析不同数据结构操作（如链表插入、BST查找）的最好、最坏和平均情况复杂度。 P、NP 问题的哲学思考： 引入可解性理论的入门概念，解释什么是P类问题（多项式时间可解）和NP类问题（多项式时间可验证）。讨论NP完全问题（NP-Complete）的意义，例如旅行商问题（TSP）的难度所在，理解何时需要寻找近似解而非精确解。 结语 数据结构与算法不仅仅是教科书上的理论，它们是计算机科学家解决现实世界复杂问题的工具箱。掌握这些核心概念，意味着你拥有了洞察软件性能瓶颈、设计高效系统的能力。本书将引导你从数据组织的精妙到算法设计的智慧，全面构建起一个强大的计算思维框架。

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这本书的结构组织简直是“教科书式”的典范。它采取了一种非常清晰的、自底向上的构建流程，从最基础的字符串处理，逐步升级到高级优化和目标代码生成。这种线性推进的方式，让初学者能够建立起一个坚实的地基。我个人的阅读体验是，如果能严格按照章节顺序推进，你会发现后面的知识点是前置知识点的必然延伸，几乎没有出现“前面没讲清楚，后面就直接用上了”的情况，这一点在技术深度较大的书籍中是极其难能可贵的。作者在处理各种上下文相关的文法规则时，展现了极强的条理性和耐心，将复杂的跳转逻辑梳理得井井有条。相比之下，我之前看过的某本同类书籍，在讲解中间代码生成时就显得逻辑跳跃，让人摸不着头脑。这本则完全没有这个问题，它就像一位耐心的导师，总是在你快要迷失方向时，用清晰的路标把你引回正轨。

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这本书的深度和广度，完全超出了我的预期。我本以为它会仅仅停留在经典编译理论的层面，但出乎意料的是，作者非常及时地融入了现代编译器的实践考量。尤其是在代码优化那一块，讲解得极其到位。它没有回避那些复杂的、需要大量数学功底才能理解的优化技巧，但同时又给出了非常直观的感性认识。例如，它对寄存器分配的讲解，简直是教科书级别的优秀案例——将一个抽象的调度问题，转化成了图形着色问题，这种跨领域的类比，极大地降低了读者的理解门槛。我清晰地记得，我曾经为某段代码的运行效率感到困惑，而阅读完对应章节后，那些原本模糊的“黑箱操作”瞬间被点亮了。这本书的价值，就在于它能够弥合理论与实践之间的鸿沟，让读者明白，那些看似冰冷的规则背后，是无数工程师为了效率和性能做出的精妙权衡。它真的做到了，让你在阅读后，不只是学会了如何构建编译器，更是学会了如何去“思考”编译器。

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说实话，我对技术书籍的耐心有限，很多时候读着读着就容易走神，但这本书的文字功底实在太扎实了。作者的语言风格非常沉稳、精准，带着一种老派学者的严谨，但又不失现代读者的亲和力。它在介绍LALR(1)分析器时，那种娓娓道来的气势，仿佛带你走进了一个宁静的图书馆，让你专注于逻辑本身的美感。与市面上那些充斥着网络俚语或过于口语化的教材相比，这本书提供了一种非常高质量的阅读体验，读起来非常“过瘾”，字里行间透露出作者对这个领域的深厚感情和敬畏。它让你感受到，编译原理并非是枯燥的算法堆砌，而是一门充满智慧的艺术。我尤其喜欢它在每一章末尾设置的“思考题”，这些题目往往不是简单的知识点复述，而是需要你进行系统性思考和设计，这极大地锻炼了我的工程化思维。这本书无疑是一本值得反复研读的经典，每次重读都会有新的领悟。

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天呐，我刚读完这本号称“深入浅出”的编程圣经，简直是打开了新世界的大门。这本书的叙事节奏把握得相当精妙，它没有像某些教材那样上来就堆砌晦涩的术语，而是通过一系列巧妙的类比和生动的例子，逐步引导读者进入编译器的“心脏”。我特别欣赏作者在讲解词法分析和语法分析时所采用的“搭积木”的方式，每一步的逻辑都衔接得天衣无缝。读完前三章，我感觉自己就像一个初入行的建筑师，从最基本的砖块（Token）开始，学会了如何搭建起宏伟的结构（抽象语法树）。它不仅仅是在教你“是什么”，更重要的是在告诉你“为什么会这样设计”，这种思维层面的提升，比单纯记住某个算法要宝贵得多。这本书的排版和图示也做得非常用心，复杂的图表都能被清晰地分解，使得那些原本令人望而生畏的概念变得触手可及。对于那些想真正理解计算机底层运作机制的读者来说，这绝对是一剂强心针，让你不再满足于“能跑就行”的浅尝辄止。

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最让我感到惊喜的是，这本书在处理那些容易引起混淆的概念时，总能给出超越预期的解释。比如，当涉及到不同抽象层次的表示时，作者没有简单地罗列它们的区别，而是构建了一个清晰的“转化管道图”，展示了信息如何在每个阶段被保留和重构。我特别欣赏它对“面向机器”和“面向抽象”两种设计哲学的平衡把握。它既没有完全偏向理论的纯粹性，也没有为了追求效率而牺牲理解的优雅性。对于一个正在构建自己的小型解释器或编译器的实践者来说，这本书提供的理论指导具有极强的可操作性。它教你的不仅是知识点，更是一种设计哲学：如何在一堆看似矛盾的需求（如速度、可移植性、可维护性）中找到最佳的平衡点。这本书的价值，已经超越了一本单纯的工具书，它更像是一部关于计算思维的哲学论述。

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