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出版者:人民卫生

作者:吕永利 编

出品人:

页数:265

译者:

出版时间:2006-1

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787117061964

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《高级数据结构与算法解析：理论与实践》 书籍简介 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关领域的学习者和专业人士提供一套深入且系统的知识体系，专注于现代数据结构和算法的理论基础、设计原理及其在实际工程中的应用与优化。全书内容编排严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点，帮助读者构建坚实而灵活的算法思维。 第一部分：基础结构与底层优化 本部分将从最核心的、支撑现代计算效率的底层数据结构入手，对它们的内部机制进行彻底的剖析。 第一章：数组、链表与内存模型 本章深入探讨了静态数组和动态数组（如向量或ArrayList）在内存中的布局、访问效率（$O(1)$ 随机访问的代价与收益）以及动态扩容机制的性能开销分析。重点剖析了链表家族（单向、双向、循环链表）在内存分配模型下的缓存友好性问题。此外，本章引入了现代CPU缓存（L1, L2, L3）对顺序数据访问（数组）和跳跃式访问（链表）性能差异的量化影响，这是理解为何在特定场景下宁愿使用牺牲一定内存效率的结构也要追求更好的空间局部性的关键。 第二章：栈、队列与高级抽象 除了标准的后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）操作，本章着重分析了环形缓冲区（Ring Buffer）在高并发和实时系统中的应用。我们详细讨论了如何利用双端队列（Deque）实现高效的滑动窗口最小/最大值查询算法，并结合内存池（Memory Pool）技术，探讨如何避免频繁的内存分配和释放，以提升系统吞吐量。 第二章的重点内容包括： 延迟计算与惰性求值在队列管理中的实现。 优先级队列的优化实现：使用二叉堆、斐波那契堆（Fibonacci Heap）的理论性能分析及其在 Dijkstra 算法中的实际应用对比。 第二部分：树形数据结构的深入探索 树结构是组织层次化和排序数据的核心工具。本部分不再停留于基础的二叉搜索树（BST），而是转向更复杂的自平衡结构和专业应用树。 第三章：平衡树的艺术——AVL、红黑树与B树族 本章对AVL树和红黑树的旋转操作和平衡维护代价进行了详尽的数学证明和代码级解析。我们着重分析了红黑树在工程实践中相对于AVL树的优势（旋转次数的减少）。 随后，我们转向磁盘 I/O 优化的核心——B树及其变体（B+树）。详细讲解了 B+树如何通过将所有数据指针置于叶子节点，最大化磁盘块的利用率，以及其在数据库索引和文件系统中的不可替代性。 第四章：专业化树结构与空间划分 本章探讨了解决特定维度问题的树结构： Trie（前缀树）：从基础实现到压缩Trie（Radix Tree），分析其在字符串匹配和路由表查找中的效率。 K-d树与八叉树（Octree）：深入剖析这些空间划分数据结构在多维数据管理、最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）和计算机图形学中的应用。我们将比较它们在处理高维数据时的“维度灾难”效应。 第三部分：图论算法的现代应用 图论是网络分析、路径规划和资源调度的基础。本部分侧重于经典算法的高效实现、复杂性分析及其在现代网络架构中的映射。 第五章：图的遍历与连通性分析 深入研究广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并结合拓扑排序在依赖性分析（如编译器的依赖关系解析）中的严格应用。本章还涵盖了并查集（Disjoint Set Union, DSU）的路径压缩和按秩合并优化，以及它在 Kruskal 算法和网络连通性实时维护中的应用。 第六章：最短路径与网络流 本章详细阐述了解决单源最短路径问题的 Dijkstra 算法和Bellman-Ford 算法，并探讨了在边权为负值或存在负权环时的处理策略。 随后，本书将重点转向网络流问题： 最大流-最小割定理的深刻理解。 Ford-Fulkerson 方法及其基于增广路径的效率瓶颈。 Edmonds-Karp 算法和Dinic 算法的结构差异与实际性能对比。这些内容对于资源调度和网络容量规划至关重要。 第四部分：高级抽象与并行计算 本部分聚焦于集合抽象、哈希技术的精妙之处，以及如何将算法思维拓展到并发环境中。 第七章：哈希表的内部玄机与冲突解决 超越简单的开放寻址法和链地址法，本章深入分析了完美哈希（Perfect Hashing）和最小完美哈希（Minimal Perfect Hashing）的构造方法及其在静态数据查询中的零查找时间优势。重点讨论了 Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）如何通过多重哈希函数实现高负载因子下的高效查找和删除。 第八章：集合运算与位操作优化 本章讨论了如何利用位集（Bitset）和布隆过滤器（Bloom Filter）实现高效的成员资格测试，尤其是在内存受限或需要快速“可能存在”判断的场景。布隆过滤器的误报率分析和其在分布式系统缓存一致性中的作用将被详尽阐述。 第九章：算法的并行化与近似解 在多核/众核处理器时代，算法的并行效率（Amdahl 定律）至关重要。本章探讨了如何将图算法（如并行 BFS）和排序算法（如并行归并排序）映射到多线程环境。最后，对于 NP-Hard 问题，本书介绍了近似算法（如贪心策略、局部搜索）和元启发式算法（如模拟退火、遗传算法）的设计思想，旨在提供工程上可接受的、高效的次优解。 本书特色 理论严谨性：每种数据结构和算法都配有严格的渐近时间/空间复杂度分析和关键证明。 工程导向：大量引用实际工程案例（如数据库索引、编译器优化、网络路由）来解释算法选择的“为什么”。 实现细节聚焦：不仅描述“做什么”，更深入探讨“如何实现”才能达到最佳性能，包括内存对齐、分支预测和 SIMD 指令集的潜在影响。 自包含性：内容组织遵循从基础到高级的逻辑递进，适合作为进阶自学和专业工具书使用。

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这本书的行文风格非常克制而精准，没有半点多余的修辞或煽情的语言，每一个字、每一个标点符号都仿佛经过了精密的计算，只为最大化知识的传递效率。我最欣赏的是它在概念定义上的极端严谨性，很多我自认为已经掌握的概念，在对照书中精确的表述后，才发现自己之前的理解其实存在模糊地带。这种“重新校准”的过程非常痛苦但也极其宝贵。对于那些追求极致精度和零误差理解的学习者来说，这本书的价值是无可替代的。此外，它的索引和术语对照表做得极其详尽，当你需要回顾某个特定概念时，能迅速定位，极大地提高了复习效率。在我看来，这不仅仅是一本习题集，它更像是一部高质量的、用于自我检验和精炼理解的“标准参考词典”。每一次翻阅，都能发现新的理解层次，可以说，它是我书架上那些工具书中最常被翻阅的那一本，它的存在让我对自己的知识储备有了更清晰、更可靠的信心。

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这是一本真正能帮你打通任督二脉的宝典！我以前看那些教科书，总觉得知识点零散，像一堆散落的珍珠，很难串联起来形成一个完整的体系。翻开这本书，我的感觉就像是找到了那根串起所有知识的丝线。它不是那种堆砌概念的无聊习题册，而是带着一种深刻的洞察力，每一道题的设置都巧妙地引导你去思考知识点之间的内在联系。比如，在讲到某个核心算法时，它会设计一个情景题，让你必须将上一个章节的理论知识融会贯通才能找到解法。这种“逼着”你思考深度和广度的设计，远比单纯的死记硬背有效得多。更让我惊喜的是，它的解析部分，简直是教科书级别的补充材料。不仅仅告诉你答案是什么，更重要的是，它会详细拆解出题人的思路，告诉你为什么这个选项是错误的，以及正确的解法背后蕴含的底层逻辑。对于我这种需要构建复杂系统框架的人来说，这种从宏观到微观的解构能力，是无价的。读完几个章节，我感觉自己对整个领域的认知框架都得到了极大的重塑和加固。强烈推荐给所有希望从“知道”升级到“理解”的深度学习者。

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这本书的排版和设计，透露着一股务实和严谨的气息，让人一看就知道这不是什么哗众取宠的速成读物。装帧很有分量感，纸张的质地也很舒服，长时间阅读眼睛不容易疲劳，这点对于需要长时间浸泡在复杂概念中的读者来说，是极其重要的细节。我尤其欣赏它在每部分开篇设置的“知识点回顾与关联图谱”，虽然只是简单的线条和方框，但它用最简洁的视觉语言，帮我们快速定位了接下来要攻克的难点在整个知识体系中的位置。这有效缓解了阅读前产生的焦虑感。做题过程中，我发现它的难度曲线设置非常科学，初期是基础概念的巩固，让你建立信心和语感；中期开始加入大量的综合应用题，开始考验你对不同模块知识的交叉运用能力；而最后的高级挑战部分，则完全是针对实际工程中可能遇到的棘手问题的模拟，让人有种“真刀真枪”上阵的感觉。我很少遇到一本习题集能将理论深度和实战模拟结合得如此平衡的，它真正做到了理论与实践的无缝衔接。

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我是一个偏爱通过动手实践来巩固学习效果的人，传统的阅读对我来说吸收效率不高。这本书对我来说，简直是量身定做的“实战演练场”。它给出的每一个案例背景都非常贴近真实的行业应用场景，读起来有很强的代入感。比如，它不是简单地问“请计算X值”，而是会构建一个“某公司因系统升级导致的效率瓶颈问题”，让你运用所学知识去诊断并优化。这种情景化的设计，使得枯燥的公式和定义瞬间变得“活”了起来，它们不再是抽象的符号，而是解决实际问题的工具。更赞的是，它在某些关键题型后附带了“拓展阅读建议”，指明了可以参考哪些前沿论文或者行业白皮书，这为我接下来的深入钻研提供了清晰的路径图。这感觉就像是拿到了一份专业导师为你精心设计的学习路线图，每一步都有明确的目标和产出，让人充满动力，感觉每做完一节，自己的能力值都在稳定提升。

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说实话，我一开始对这类习题集抱有一定的怀疑态度，毕竟市面上太多“答案速查手册”了。但这本书完全颠覆了我的看法。它最厉害的地方在于，它似乎能预判到你在学习过程中最容易产生误解和卡壳的地方，并在那些“陷阱”处设置了专门的“避雷指南”或“思维纠正”模块。例如，在处理某个经典矛盾冲突时，它没有直接给出标准答案，而是列举了三种主流的解决路径，并分析了各自的优劣势和适用场景。这种处理方式极大地拓宽了我的思维边界，让我意识到很多问题并非非黑即白，而是存在于一个灰色地带，需要根据具体环境进行权衡取舍。这种培养批判性思维的教学方式，比死板地灌输“正确答案”要高明得多。对于想要在学术研究或者高级架构设计岗位上有所建树的人来说，这种培养“选择的智慧”的训练，才是真正的核心竞争力。它教会我的不仅仅是知识本身，更是一种解决问题的思维模式。

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