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出版者:中国水利水电

作者:

出品人:

页数:326

译者:

出版时间:2004-1

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787508422169

丛书系列:

图书标签:

• C#
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• 计算机

《数据结构与算法实战指南》简介 本书主题： 深入剖析数据结构与算法的核心概念、实现原理与高效应用，旨在帮助读者构建坚实的计算思维基础，并能熟练运用前沿的算法设计思想解决实际工程问题。 目标读者： 计算机科学与技术、软件工程、信息安全、人工智能等相关专业的本科生、研究生，以及希望系统提升编程能力和算法素养的软件开发工程师、数据科学家和技术研究人员。 --- 第一部分：计算思维的基石——数据结构精要 本部分将彻底梳理并深入讲解支撑一切复杂软件系统的基础——数据结构。我们不满足于停留在理论概念的描述，而是结合现代编程语言的最佳实践，演示每种数据结构的底层实现细节、性能分析及适用场景。 第1章：基础结构与抽象数据类型（ADT） 本章首先确立了抽象数据类型（ADT）的思维模式，这是将数据与操作解耦的关键。我们将从最基本的数组（Array）和链表（Linked List）入手，详述静态数组的内存布局与动态数组的扩容机制。重点深入单向链表、双向链表和循环链表的构造与操作，并对比分析它们在插入、删除和查找操作上的时间复杂度差异，尤其关注指针操作的精确控制，确保读者能够安全、高效地管理内存中的节点关系。 第2章：栈（Stack）与队列（Queue）的深度应用 栈和队列作为最常用的线性结构，在本章中被赋予了实际的生命力。 栈的应用： 我们将详细解析栈在函数调用堆栈、表达式求值（中缀转后缀/前缀）、递归到迭代的转换中的核心作用。此外，会深入讲解如何利用栈实现“括号匹配”的严谨性检查。 队列的变体： 除了标准的先进先出（FIFO）队列，本章还会细致讲解循环队列如何通过模运算优化数组存储，以及双端队列（Deque）在滑动窗口最大值等算法中的关键地位。 第3章：树形结构：构建层次化数据模型 树结构是处理层次关系和排序数据的核心工具。本部分将是全书的重点之一。 二叉树基础： 完整覆盖前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现，并侧重于理解中序遍历在构建二叉搜索树（BST）中的不可替代性。 平衡之道： 深入解析AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转（左旋、右旋）机制和颜色/平衡性质维护。理解红黑树如何保证最坏情况下的对数时间复杂度，这对于数据库索引和高性能Map的实现至关重要。 B/B+树的工程视角： 虽然篇幅有限，但我们会以结构化的方式介绍B树在文件系统和数据库索引（如MySQL InnoDB）中的应用原理，阐明其如何优化磁盘I/O操作。 堆（Heap）与优先队列： 重点讲解最大堆和最小堆的构建（Heapify过程）和基本操作。这直接为下一部分的“堆排序”和“Top K问题”打下基础。 第4章：图论基础：连接世界的骨架 图是描述复杂关系网络（如社交网络、路由协议）的理想模型。 表示方法： 对比分析邻接矩阵和邻接表在空间和时间效率上的权衡，并针对稀疏图和稠密图选择合适的表示方式。 图的遍历： 彻底掌握广度优先搜索（BFS）与深度优先搜索（DFS）的算法逻辑、代码实现及其在迷宫寻路、拓扑排序等问题中的具体应用。 --- 第二部分：算法设计与分析——效率的艺术 本部分聚焦于算法的设计范式、性能分析方法论以及解决复杂问题的核心策略。 第5章：算法性能分析与复杂度理论 本章是理解“好”算法与“坏”算法的分水岭。 渐进分析： 详细解释大O表示法（$O$）、大$Omega$表示法（$Omega$）和小o表示法（$o$）的数学定义与实际意义。 摊还分析： 介绍如何评估那些操作成本时高时低，但长期平均成本稳定的操作序列，如动态数组的扩容成本。 空间与时间效率的权衡： 通过实例说明在内存受限的环境下，我们可能需要牺牲时间复杂度来换取更优的空间复杂度。 第6章：高效排序算法的实战对决 本章不仅介绍经典排序，更侧重于其稳定性和并行化潜力。 比较排序的极限： 深入剖析快速排序（Quick Sort）的“轴点选择”策略如何影响其平均$O(Nlog N)$性能，并讲解如何通过随机化来避免最坏情况。 非比较排序： 详细讲解计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）的实现原理，并阐明它们在特定输入约束下能突破$O(Nlog N)$界限的原因。 选择算法： 介绍如何利用堆结构或快速选择算法（Quickselect）在$O(N)$的平均时间内找到第$k$小元素。 第7章：递归与分治策略 本章讲解如何将复杂问题分解为可独立求解的子问题。 经典应用： 详细分析汉诺塔问题的递归本质，以及归并排序（Merge Sort）中“合并”步骤的效率保证。 Strassen矩阵乘法（选讲）： 介绍如何通过分治法在理论上超越经典矩阵乘法的$O(N^3)$复杂度，窥探算法理论的前沿探索。 第8章：贪心算法：局部最优的全局胜利 讲解贪心选择性质和最优子结构，强调贪心算法并非万能。通过霍夫曼编码、活动安排问题和最小生成树（MST）中的Prim算法和Kruskal算法，展示如何通过局部最优的、无后效性的选择达成全局最优。 第9章：动态规划（DP）：消除冗余的魔力 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。 核心思想： 详细讲解如何构建状态转移方程和使用自底向上（Bottom-Up）与自顶向下（Top-Down, 记忆化搜索）两种实现方式。 经典案例精讲： 彻底剖析背包问题（0/1和完全背包）、最长公共子序列（LCS）和编辑距离（Levenshtein Distance）的DP表格填充过程，确保读者能将其思维模式迁移到新型问题上。 --- 第三部分：高级算法与工程实践 本部分将目光投向更具挑战性的图算法和现代计算中的优化技术。 第10章：图算法的深度探索 最短路径： 细致讲解Dijkstra算法的贪心实现及其在处理非负权重图中的效率；对比Bellman-Ford算法在处理负权边和检测负权环时的独特优势。 全源最短路： 介绍Floyd-Warshall算法的动态规划思想及其在所有节点对之间最短路径计算中的应用。 最小生成树（MST）： 深入对比Kruskal和Prim算法的实现细节，并分析它们在不同图结构下的性能差异。 第11章：查找与散列技术 本章关注数据快速检索的实现。 高级查找结构： 介绍跳跃表（Skip List）作为一种概率性数据结构，如何提供与平衡二叉树媲美的性能，同时简化了实现复杂度。 散列函数（Hash Function）： 不仅介绍如何设计好的散列函数以减少冲突，还详细分析链式法和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）处理冲突的具体细节与性能影响。 第12章：NP完全性与计算的界限（选读） 本章作为拓展视野，介绍算法复杂性的理论前沿。 可判定性与不可判定性： 简要介绍图灵机概念，理解什么是可解问题。 P, NP, NP-Complete： 清晰界定P类和NP类问题，并探讨如旅行商问题（TSP）和子集和问题等NP完全问题的现状，以及在工程中采用近似算法或启发式算法的必要性。 --- 附录 附录A：常用数学知识回顾（排列组合、概率基础） 附录B：C++/Java/Python中标准库对应数据结构的实现解析 附录C：经典算法复杂度速查表与应用场景建议 全书特色： 本书强调代码实现的精确性与效率优化。每种数据结构和算法的关键步骤均配有详尽的伪代码和高可读性的示例代码（注重展示核心逻辑而非语言的特定语法糖）。我们致力于搭建一座理论与工程实践之间的桥梁，让读者不仅“知道”算法是什么，更能“做到”高效地应用它们。

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我尤其欣赏这本书在内存管理和性能优化方面的深入探讨。C#虽然是托管语言，但开发者如果完全不了解底层机制，写出来的程序很容易成为“内存怪兽”。这本书中专门有一个章节详细解析了垃圾回收（GC）的工作原理，特别是分代回收的机制，作者甚至用图表清晰地展示了对象在新生代和老年代之间的晋升路径。这使得我在后续调试程序中遇到性能瓶颈时，不再是盲目地调整代码逻辑，而是能有针对性地去检查对象的生命周期和引用链。此外，对于异步编程（async/await），书中不仅讲解了如何使用，更重要的是解释了它背后的状态机原理，这帮助我理解为什么在某些复杂的异步调用链中，如果不注意，可能会导致死锁或不必要的上下文切换。这种对“为什么”的深入探究，而非仅仅停留在“怎么做”的层面，是区分一本优秀教程和普通参考书的关键所在。它真正培养了读者的“计算思维”，而非仅仅是“代码记忆”。

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这本《C#语言程序设计教程》确实是近年来我读过的一本非常扎实的入门书籍。它最让我印象深刻的是作者对于基础概念的讲解，简直可以用庖丁解牛来形容。初学者在面对类、对象、继承这些核心概念时，往往会感到迷茫，但这本书里，作者没有急于展示复杂的语法糖，而是耐心地用大量的图示和生活中的类比来构建知识的底层逻辑。比如，讲解结构体和类的时候，它会细致地分析它们在内存中的区别，而不是简单地告诉“这个是值类型，那个是引用类型”。这种对底层原理的深挖，让我这个在其他地方学得一知半解的人，终于有了一种“原来如此”的顿悟感。更别提它在面向对象设计原则（SOLID）的介绍部分，通常这类教程要么是蜻蜓点水，要么就是堆砌晦涩的理论，但这本教程却巧妙地结合了具体的小项目案例，让这些原则不再是空中楼阁，而是实实在在能指导我们写出更健壮代码的工具。读完前几章，我感觉自己不再是单纯地在“敲代码”，而是在进行“设计”了。

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我之前尝试过几本C#的书籍，很多都像是官方文档的简单重述，枯燥乏味到让人难以坚持。然而，这本《C#语言程序设计教程》的叙事风格却非常贴近一个经验丰富的导师在和你面对面交流。它的语言风格非常幽默且富有启发性，尤其是在讲解异常处理和LINQ查询这一块时，简直是亮点纷呈。作者似乎深知读者在面对这些强大但略显复杂的特性时的心理障碍，所以他处理的方式是“逐步诱导”，先从最简单的 `try-catch` 开始，然后慢慢过渡到自定义异常，最后才引出异步编程中的错误处理机制。对于LINQ，我过去总是感觉它像是一个黑箱，写出来的查询总是感觉自己没有完全掌控。但这本书里，作者用了很多“管道化”的思维去解释 `Where`, `Select`, `GroupBy` 这些操作符的执行顺序和内部机制，配上精心设计的代码片段，让原本抽象的查询语法变得可视化。读完这一部分，我立刻信心倍增，感觉自己终于掌握了现代化C#编程的利器，而不是停留在过去那种低效的循环迭代时代。

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对于任何一本程序设计教程来说，实战演练的质量是检验其价值的试金石。这本书在这方面做得尤为出色，它没有采用那种老掉牙的“计算器程序”或者“学生管理系统”作为贯穿始终的例子，而是选择了几个更贴近现代软件开发的场景。例如，在讲解文件I/O和序列化时，它演示了如何构建一个简单的配置管理器，用JSON和XML两种格式来存储数据，这种实用性让我受益匪浅。更妙的是，它在介绍委托和事件的时候，并没有止步于GUI编程中的按钮点击，而是深入到了更底层的观察者模式实现，并解释了它在大型应用解耦中的重要性。虽然这本书的篇幅不小，但每一章的课后习题都设计得很有梯度感，从基础的语法巩固到需要融会贯通才能解决的综合小挑战，让人在不知不觉中就完成了知识的内化。我甚至觉得，如果只是把这本书的所有代码都亲自敲一遍并跑通，就已经胜过了很多只看不练的“速成班”。

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如果要挑剔这本书的特点，我会说它在“环境搭建与工具链”的介绍上，处理得非常成熟和全面。很多教程在刚开始就急吼吼地让你安装各种SDK和IDE，然后就开始讲代码，导致很多零基础读者被环境配置劝退。这本书的处理方式是先用极简的篇幅概述了.NET生态系统的构成，明确指出了C#在其中的地位，但并没有把大量篇幅浪费在IDE的每一步点击上。它假设读者具备基本的电脑操作能力，但对技术栈不熟悉。它重点强调了版本管理的重要性，比如如何使用`dotnet`命令行工具进行项目创建和编译，这在现代跨平台开发中至关重要。当涉及到NuGet包管理时，作者没有简单地介绍如何添加引用，而是深入探讨了包的依赖冲突解决策略，这一点对于想要接触企业级开发的读者来说，是极其宝贵的经验。这种对工程实践细节的关注，使得这本书的价值远超一本单纯的“语法手册”。

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