数据结构概论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北方交通大学出版社

作者:尹绍宏

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2004-7-1

价格:21.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810822893

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
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深入浅出：算法思维与现代计算基石 书籍名称： 算法思维与现代计算基石 简介： 在信息技术日新月异的今天，计算能力已成为驱动社会进步的核心动力。然而，支撑起这一庞大体系的，并非仅仅是高速的处理器和海量的存储空间，更深层次的根基在于那些指导我们如何高效组织和处理数据的基本方法论——算法思维。本书《算法思维与现代计算基石》旨在系统性地构建读者对核心算法思想的理解，并探讨这些思想在当代复杂系统设计中的应用与演进。它不是对单一数据组织形式的机械罗列，而是着眼于解决问题的全局策略和效率考量。 本书的视角超越了传统教科书中对特定数据结构（如链表、树、图）的纯粹描述，而是聚焦于 “如何思考” 以及 “为何如此选择”。我们相信，理解算法的本质，远比记住特定实现的语法更为重要。 第一部分：计算效率的哲学审视 本部分将开篇立论，确立衡量计算优劣的基准。我们不会直接进入数据存储的细节，而是首先探讨 问题复杂度的哲学。 1. 问题的定义与抽象化： 我们将从问题的提出者视角出发，讨论如何将一个现实世界中的需求（如快速查找、最优路径、资源调度）转化为可以被计算机处理的数学模型。这一阶段强调的是建模能力，而非代码实现。 2. 效率的量化与边界： 深入剖析渐进时间复杂度与空间复杂度的真正含义。我们将通过大量的案例分析，展示 $O(n^2)$ 与 $O(n log n)$ 在面对大规模数据时的天壤之别，并引入 不可压缩性 的概念——即哪些问题在理论上已经接近其最优解的边界。这里会细致讨论 摊还分析法 (Amortized Analysis)，它揭示了某些操作序列的平均效率远高于其最坏情况的孤立表现，这是理解动态数组和某些高级结构性能的关键。 3. 决策的艺术：贪婪与最优性： 贪婪算法作为一种直觉化的优化策略，其魅力在于简单和速度。本章将系统地探讨“贪婪选择性质”和“最优子结构”这两个验证贪婪策略有效性的核心支柱。通过分析经典的活动安排问题和最小生成树的求解过程（仅探讨其思想框架，而非代码细节），读者将学会辨识何时可以依赖局部最优性来推导出全局最优解，以及何时需要警惕其陷阱。 第二部分：递归的深层结构与分治范式 本部分将算法设计思维的核心工具—— 分治法 (Divide and Conquer) 提升到战略高度。 1. 递归思维的构建： 递归不仅仅是一种编程技巧，它是一种强大的思维方式，用于将复杂问题分解为更简单、自相似的形式。我们专注于如何安全地设置基准条件 (Base Case) 以及如何设计有效的递归关系式，确保问题在有限步骤内收敛。 2. 映射与变换： 分治法在数学基础上的强大体现是其对 变换 的依赖。我们将探讨如何通过巧妙的映射（如坐标旋转、数据重排）来使得原本难以处理的问题，在被分割后，其子问题之间产生可利用的依赖关系。快速排序和合并排序的对比分析将围绕“分割策略”和“合并成本”展开，强调效率瓶颈的转移。 3. 动态规划的精髓：状态的构建与记忆化： 动态规划（DP）常被视为分治法的延伸，但其核心在于 避免重复计算。本章的重点在于 状态的定义。如何恰当地定义 DP 状态 $DP[i]$ 或 $DP[i][j]$，使其能够承载所需的最优解信息，并保证无后效性，是本节的核心挑战。我们将通过背包问题、最长公共子序列等经典场景，展示如何通过自底向上的迭代来系统地填充解空间，实现对指数级搜索空间的剪枝。 第三部分：搜索、匹配与优化遍历 本部分关注在结构化空间中进行高效搜索和匹配的技术，这是许多决策系统和推理引擎的基础。 1. 广度优先与深度优先的策略选择： 尽管 BFS 和 DFS 是基础遍历工具，但本章着重讨论它们的 应用场景差异。BFS 保证了在无权图中的最短路径，其本质是最小代价的暴露；而 DFS 则擅长于探测路径的完整性和深度，是回溯法的基础。我们将探讨 迭代加深搜索 (Iterative Deepening Search) 这种结合了两者优点的混合策略。 2. 回溯与剪枝：约束满足问题： 对于 NP 问题的求解，我们通常依赖 回溯法。这里，我们将详细讨论如何设计有效的 剪枝函数。一个好的剪枝策略能够将搜索树的规模从指数级降低到可管理范围。我们将分析八皇后问题、数独求解等，重点不是输出结果，而是分析剪枝的力度和时机。 3. 匹配理论的初步接触： 探讨二分图匹配的基本概念，理解如何利用 流网络 的思想（不深入流算法的复杂细节，但引入“容量”和“增广路”的概念）来解决现实世界中的资源分配和任务指派问题。这展示了如何将离散的匹配问题转化为连续流问题的视角。 第四部分：现代计算中的效率挑战 本部分将视野拓宽到超出单机极限的计算环境，探讨分布式和大规模数据处理对算法思维的新要求。 1. 数据局部性与缓存效率： 现代CPU性能提升的主要瓶颈在于内存访问延迟。本章将介绍 数据局部性 (Locality of Reference) 原则，以及算法设计如何适应缓存结构。例如，理解为什么某些数据结构（如栈或数组）在按顺序访问时表现优异，而随机访问效率低下。 2. 随机化算法的威力： 并非所有问题都有一个确定的、高效的解。我们将介绍 随机化算法，特别是蒙特卡洛方法和 Las Vegas 算法。理解何时引入随机性可以显著简化复杂性（如快速选择算法），以及如何评估随机结果的置信度。 3. 概率性数据结构概述： 在处理海量流数据时，完全精确的结构往往不可行。本章将简要介绍如 布隆过滤器 (Bloom Filter) 等概率性数据结构的原理，它们如何用极小的空间，以可接受的误差率来回答成员资格查询，这是现代大数据系统不可或缺的工具。 结语：面向未来的算法实践者 《算法思维与现代计算基石》致力于培养读者一种 解决问题的韧性。它强调，最好的算法往往是那些能够深刻理解问题约束、合理权衡时间和空间、并能根据计算环境灵活调整策略的产物。掌握这些核心思想，将使读者能够在新出现的任何技术领域——无论是机器学习、大规模并行计算还是新兴的量子计算——都能迅速构建起坚实的算法基础和高效的解决方案。本书提供的工具箱，是通往任何复杂计算领域殿堂的必备钥匙。

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这本书的排版和插图设计绝对是行业内的标杆水平，这对于一本偏理论的教材来说，简直是太难得了。我一直认为，好的视觉呈现能够极大地提高学习效率，而《数据结构概论》完美地诠释了这一点。图表的绘制不是那种生硬的、机械的方框加箭头，而是充满了设计感，色彩的运用也极其考究，能有效地引导读者的视线，突出重点。例如，在解释广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的遍历过程时，书中分别采用了两种截然不同的颜色方案和动态流程图示，使得两种看似相近的算法逻辑差异被瞬间捕捉。此外，书中的术语表和索引设计得极为人性化，当我需要快速回顾某个概念的定义时，可以毫不费力地在书中找到精准定位。这使得我在进行项目复盘或者准备面试时，能够迅速地从庞杂的知识点中提取出核心要义，而无需翻阅厚厚的篇章。对于这种需要反复查阅和深入理解的专业书籍而言，如此精良的制作质量，本身就是一种对读者时间的尊重，完全值回票价。

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这本《数据结构概论》简直是为计算机科学初学者量身定做的宝典！我原本对数据结构这个概念感到非常头疼，总觉得它抽象得像天书一样，那些树、图、链表听起来就让人望而生畏。然而，作者在开篇就用极其生动、贴近日常生活的例子，将抽象的概念具象化。比如，讲解数组时，他会用图书馆的书架来比喻连续存储空间的重要性；在阐述链表结构时，又巧妙地引用了寻宝游戏中的线索传递过程，让复杂的指针操作瞬间变得清晰易懂。更让我惊喜的是，本书在理论讲解之余，并没有忽视实际应用。每介绍完一种新的数据结构，紧接着就会有一到两个真实世界的应用场景解析，比如哈希表在数据库索引中的高效查找，以及堆在优先队列算法中的关键作用。书中的代码示例简洁而优雅，都是用主流语言实现的，非常便于读者对照理解和动手实践。我强烈推荐给所有正在啃算法与数据结构教材感到吃力的朋友们，这本书绝对能帮你建立起坚实的基础，扫清学习路上的第一道大障碍。它的行文风格如同一个经验丰富的导师，耐心而又不失深度，让人读起来酣畅淋漓，成就感油然而生。

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本书在覆盖范围上的平衡感把握得非常到位，既没有为了追求面面俱到而显得浅尝辄止，也没有因为钻研某一个点而导致整体结构失衡。它系统地涵盖了线性结构（栈、队列、链表）、非线性结构（树、图、堆）以及散列表等核心内容，确保了读者对整个数据结构领域的全景把握。更难得的是，作者在讲解完基础结构之后，能够自然而然地过渡到它们的高级应用，比如B树在文件系统中的角色，或者Trie树在搜索引擎中的前缀匹配优化。这种层层递进的结构，使得学习路径非常顺畅，知识点之间的关联性得到了充分的体现。读完一章，我能清晰地看到它如何服务于下一章更复杂的构建。这避免了传统教材中各个章节相对孤立、知识点堆砌的问题，真正做到了“概论”二字的精髓——既有广度，又有足够的支撑深度去理解全局的架构。

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我尤其欣赏作者在讨论算法效率和复杂性分析时所采取的批判性视角。很多教材在介绍时间复杂度（大O表示法）时，往往只是给出一套公式和几个例子就草草收场，让人感觉只是在死记硬背。但在这本《数据结构概论》中，作者花了大量的篇幅去探讨“为什么”以及“在什么场景下”某种复杂度是可接受的。他不仅仅是展示了如何计算 $O(n^2)$ 和 $O(n log n)$ 的区别，更重要的是，他通过对不同规模数据集的模拟运行数据对比，直观地展示了当 $n$ 趋向于无穷大时，高效算法带来的性能飞跃是何等惊人。这种深入挖掘背后的原理和实际影响的做法，极大地激发了我对算法优化潜能的探索欲。它教会我的不仅仅是“如何做”，更是“为何要这样做”，培养了一种数据驱动的、追求极致效率的工程师思维。对于希望从“会写代码”迈向“写好代码”的读者来说，这种深度分析是不可或缺的营养剂。

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从一个有着多年编程经验的从业者的角度来看，《数据结构概论》在面向对象思想的融入方面做得尤为出色。很多老派的教材在讲解数据结构时，往往采用过程式的思路来描述操作，这与现代软件工程的实践脱节。然而，这本书从一开始就强调了数据结构与算法的封装性，将抽象数据类型（ADT）的概念贯穿始终。例如，在实现优先级队列时，它清晰地展示了如何通过一个抽象的“优先级队列”接口，屏蔽底层是使用无序数组、有序数组还是二叉堆的具体实现细节。这种清晰的职责分离，对于培养健壮、可维护的大型系统设计能力至关重要。它不仅教授了算法，更是在教授一种良好的软件设计哲学——如何通过抽象层来管理复杂性。对于我们这些需要维护和迭代复杂代码库的开发者来说，这种强调“接口先行”的讲解方式，是极其宝贵的职业技能提升。

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