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出版者:第1版 (2004年2月1日)

作者:刘天印

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:2004-2

价格:21.00元

装帧:平装

isbn号码:9787560930947

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 习题解答
• 上机指导
• 教材
• 编程入门
• 学习辅导
• 计算机基础
• 高等教育
• 理工科

好的，这是一份关于其他图书的详细介绍，内容将涵盖其主题、结构、目标读者以及预期价值，力求深入且自然流畅。 --- 图书简介：深入解析现代数据结构与算法（第3版） 书名： 深入解析现代数据结构与算法（第3版） 作者： [此处可填写一个虚构的、资深学者的名字] 出版社： [此处可填写一个信誉良好的科技出版社名称] 页数： 约 980 页 定价： 人民币 198.00 元 内容概述与核心价值 《深入解析现代数据结构与算法（第3版）》是一本专为计算机科学、软件工程及相关领域的学习者、研究人员和从业者精心打造的权威性参考手册。本书旨在提供对经典与前沿数据结构和算法的透彻理解，不仅仅停留在理论层面，更侧重于如何在实际工程环境中高效、优雅地实现和应用这些核心概念。 本版（第3版）在继承前两版严谨性和广度的基础上，进行了全面的内容更新与扩充，以适应近年来计算范式，尤其是并行计算、大数据处理和机器学习对算法效率提出的更高要求。 结构深度解析 本书共分为 六大部分，结构清晰，逻辑递进严密： 第一部分：基础理论与复杂度分析 本部分作为全书的基石，系统回顾了离散数学中与算法设计紧密相关的元素，如集合论、图论基础，并着重讲解了渐近分析方法（大O、Ω、Θ符号的精确应用）。重点内容包括摊还分析（Amortized Analysis）的深度剖析，这对于理解动态数组、Fibonacci堆等结构至关重要。本部分强调了如何将抽象的复杂度概念转化为可量化的工程指标。 第二部分：线性与非线性数据结构的精细实现 此部分是全书的主体之一。它细致讲解了从基础的数组、链表到高级的树形结构。 树结构深度探索： 详细阐述了平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）的旋转与再平衡机制，并引入了跳跃表（Skip List）作为一种概率性数据结构的优越替代方案。 堆结构与优先队列： 除了标准的二项堆和斐波那契堆，本章还新增了关于配对堆（Pairing Heap）在特定场景下性能优势的讨论。 散列技术： 全面覆盖了不同的冲突解决策略，并深入探讨了一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统负载均衡中的关键作用。 第三部分：高级图算法与网络流 图论是算法设计的重中之重。本部分从最小生成树（MST）算法（Prim与Kruskal的实际工程考量）入手，过渡到最短路径问题（Dijkstra、Bellman-Ford以及A搜索算法）。特别之处在于，本书对网络流问题进行了详尽的讲解，不仅包括Max-Flow Min-Cut定理，还包含了Dinic算法和Push-Relabel算法的优化实现细节，这些是解决复杂调度和匹配问题的关键。 第四部分：搜索、排序与回溯 排序算法的比较不仅停留在时间复杂度上，更深入到内存局部性（Locality of Reference）和并行化潜力。例如，对内省排序（Introsort）的剖析，解释了它如何结合快速排序的平均性能与堆排序的最坏情况保证。搜索部分涵盖了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在不同图模型中的应用，并细致讲解了回溯法在约束满足问题（CSP）中的系统化应用。 第五部分：动态规划与贪心策略的原理 此部分旨在培养读者识别问题结构并构建最优解的能力。动态规划（DP）的讲解强调“最优子结构”和“重叠子问题”的提取过程，通过经典的背包问题、最长公共子序列等案例，展示了自底向上与自顶向下（含备忘录）的实现差异。贪心算法则侧重于证明其贪心选择性质和最优子结构，避免陷入局部最优的陷阱。 第六部分：现代与并行算法的前沿探索 这是第3版新增和强化的核心章节，旨在对接现代计算需求： 近似算法（Approximation Algorithms）： 针对NP难问题，介绍如何使用保证误差范围的算法（如集合覆盖问题的近似解法）。 流式算法（Streaming Algorithms）： 讲解如何在内存受限的环境下，对大规模数据流进行高效统计（如Count-Min Sketch）。 并行化思维： 引入了MapReduce思想下并行排序和图遍历的基本范式，并讨论了并发数据结构（如无锁栈/队列）的设计挑战。 目标读者画像 本书的目标读者是那些不满足于仅会“调用”标准库函数，而渴望理解底层机制的专业人士： 1. 高年级本科生与研究生： 作为专业课程《高级数据结构与算法》的指定教材或核心参考书。 2. 软件工程师（后端/系统/算法岗）： 需要优化现有代码性能、设计高并发数据存储或准备专业技术面试的开发者。 3. 算法研究人员： 需要快速查阅和对比不同算法在特定约束下的理论性能界限。 学习体验与特点 严谨的数学证明： 所有关键算法的正确性和复杂度分析均附有详细的数学推导。 伪代码与实际代码的桥梁： 算法以清晰的伪代码呈现，并辅以大量Java/Python的实现示例，帮助读者从理论直接过渡到工程实现。 “陷阱与优化”专栏： 每章末尾设有总结，指出现实中常见的误用场景和性能优化技巧，强调算法选择的“语境依赖性”。 通过系统学习本书，读者将不仅掌握一套扎实的算法工具箱，更重要的是，能培养出一种结构化、高效能的计算思维，这是应对未来复杂软件挑战的根本能力。

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这本书的排版和装帧真是让人眼前一亮，拿到手里就感觉很有分量，不像有些技术书籍，印刷粗糙，看着就让人提不起精神。封面设计得简洁而不失专业感，配色沉稳，拿在手里也挺舒服。内页的纸张质量也相当不错，墨水清晰不晕染，长时间阅读眼睛也不容易疲劳。细节之处见真章，可见出版方在制作这本书时还是下了不少功夫的。特别是对于初学者来说，一本拿起来就有好感的书，能极大地激发学习的兴趣，这在很多艰深的计算机类教材中是很难得的。虽然内容是重点，但良好的阅读体验同样不可或缺，这本书在这方面做得非常到位，让人愿意经常翻阅和学习。翻开目录，结构组织得也很有条理，章节划分清晰，让人对整体的学习路径一目了然，这点对于自学者来说尤其重要，能有效地规划学习进度，避免盲目和混乱。

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如果说有什么地方让我感到惊喜的，那一定是书中对“错误处理”和“健壮性编程”的强调。在很多基础教程中，往往只关注代码能跑起来就行，但这本书却非常重视程序的“防御性”编程。作者花费了大量篇幅讨论各种边界条件、输入验证以及异常捕获的实践方法。这对于我们这些刚从“能跑就行”阶段过渡到追求高质量代码的开发者来说，是极其宝贵的一课。通过书中的案例，我深刻体会到，一个优秀的程序员，不仅要会写出能工作的代码，更要会写出在各种意外情况下依然能保持稳定运行的代码。这种“未雨绸缪”的编程理念，是未来职业生涯中非常关键的一环，这本书提前为我们打下了坚实的“安全意识”基础，这一点远超我的预期。

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总的来说，这本书的实用价值非常高，它不仅仅是一本知识的堆砌，更像是一本实战手册。书中的示例代码不仅规范且贴近实际工程需求，很多设计思路都可以直接应用到我们自己的项目中去。我特别喜欢其中穿插的一些“最佳实践”小贴士，这些往往是课堂上老师不会特意强调，但却是在实际工作中至关重要的经验总结。比如关于如何命名变量才能提高代码可读性、如何利用编译器警告来优化代码质量等等。这些点滴的积累，正在潜移默化地提升我的代码品味和专业素养。对于希望系统性地、高质量地掌握C语言编程技能的读者而言，这本书无疑是一个非常可靠且富有远见的投资，它提供的价值远超其本身的定价。

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这本书的语言风格我个人非常欣赏，它不是那种高高在上、堆砌晦涩术语的“学术腔”，而更像是经验丰富的老师在手把手地指导你。作者在讲解每一个知识点时，都极其注重将理论与实际应用相结合，绝不空泛。对于那些看似简单的代码片段，作者也会深入剖析其背后的设计思想和潜在的陷阱，这种“刨根问底”的精神，让读者在学习基础的同时，也能建立起扎实的底层理解。尤其是一些复杂的算法和数据结构的应用，作者的解释总是那么透彻，能够帮助我们快速抓住问题的核心，而不是仅仅停留在表面的语法记忆上。读起来感觉很亲切，就像一个耐心的伙伴在旁边陪着你攻克难关，每一个难点都有清晰的脉络可以循。这种循序渐进、深入浅出的叙述方式，极大地降低了初学者望而生畏的心理门槛。

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本书的章节设计逻辑性极强，知识点的递进安排得非常自然，几乎没有出现上下文脱节或者需要频繁跳跃查阅前文的情况。从最基本的变量、运算符讲起，到流程控制，再到函数、数组和指针的深入探讨，每一步都衔接得恰到好处。这种流畅的学习体验，很大程度上得益于作者对教材内容的整体把控能力。特别值得一提的是，在涉及指针这一C语言的“拦路虎”时，作者使用了非常巧妙的图示和对比分析，将抽象的内存地址和变量引用关系具象化了。我过去总是在指针这里迷失方向，但通过这本书的讲解，我感觉自己终于建立起了清晰的内存模型，这对于后续学习结构体、动态内存分配等高级主题起到了决定性的铺垫作用。这种对核心难点精准打击的处理方式，体现了作者深厚的教学经验。

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