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出版者:人民邮电出版社

作者:朱喜福

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:25.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115119049

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 程序设计
• 计算机科学
• 软件开发
• 入门
• 教程
• 算法
• 数据结构
• 面向对象编程

编程思想的深度探索：数据结构与算法实战指南 一、本书概述：超越语言表象的计算本质 本书旨在为读者构建一个坚实而全面的计算机科学基础，尤其侧重于数据结构和算法这两大核心支柱。我们深知，优秀的软件开发不仅仅是掌握特定编程语言的语法，更在于理解和运用高效的逻辑思维来解决复杂问题。因此，本书将完全聚焦于计算思维的构建、抽象模型的建立以及实现这些模型的实用技术。 我们不会将篇幅浪费在某一特定语言的特性介绍上，而是采用一种跨语言、重原理的叙事方式。读者将学习到的知识和技能，可以直接应用于 C++、Python、JavaScript 或任何面向对象、过程式或函数式编程范式中。本书的目标是培养“算法工程师”的思维模式，而非仅仅是“Java程序员”。 二、核心内容结构：从抽象到实现的精妙旅程 本书结构被精心设计，遵循从最基本的概念到高度复杂应用的递进路线图，共分为五大部分： 第一部分：计算的基石——预备知识与基础模型 (The Foundations) 本部分将快速回顾和重塑读者对时间复杂度与空间复杂度的理解，重点阐述大 $O$ 记法、$Omega$ 记法和 $Theta$ 记法的严谨含义，并强调其在评估算法效率时的不可替代性。 递归与迭代的深层辩证关系： 深入剖析递归的本质、栈帧的运作原理，以及何时应采用尾递归优化（如果目标语言支持）。 数学归纳法与证明技巧： 介绍如何使用数学归纳法、反证法来严格证明算法的正确性与性能界限。 基本运算的抽象建模： 讨论如何在不同的内存模型下，对基本操作（如赋值、比较、跳转）进行性能评估。 第二部分：线性数据的艺术——序列与集合的组织 (Linear Structures) 本部分专注于最常用和最直观的数据组织方式，但会深入探讨其在不同应用场景下的性能权衡。 数组 (Arrays) 的内存视角： 详细分析连续内存分配带来的缓存局部性优势，以及动态数组（如列表/Vector）在容量扩容时的摊还分析 (Amortized Analysis)。 链表 (Linked Lists) 的变体与应用： 探讨单向、双向、循环链表的实现细节，并着重分析它们在频繁插入/删除操作中的效率优势。 栈 (Stacks) 与队列 (Queues)： 聚焦于 LIFO 和 FIFO 原则的实际应用，如表达式求值、深度优先搜索 (DFS) 的隐含结构（栈）和广度优先搜索 (BFS) 的显式结构（队列）。 散列表 (Hash Tables) 的精髓： 这是本章的重中之重。深入讲解散列函数的构造原理（均匀分布的重要性）、冲突解决策略（链式法、开放寻址法及其探查序列），并对理想状态下的 $O(1)$ 性能进行批判性分析。 第三部分：层级与关联——非线性结构的逻辑构建 (Non-Linear Structures) 本部分引导读者进入更复杂的、具有层次或网络关系的数据模型。 树形结构 (Trees) 的分类与应用： 二叉树与遍历： 详述前序、中序、后序遍历的算法实现，以及它们在结构重建中的关键作用。 二叉搜索树 (BST) 的动态平衡： 引入自平衡树的概念，详细分析 AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转和重新着色操作，理解它们如何保证最坏情况下的 $O(log n)$ 性能。 堆 (Heaps)： 区分最大堆与最小堆，重点解析堆化 (Heapify) 过程和其在优先队列实现中的核心地位。 图论基础 (Graphs)： 表示法： 深入对比邻接矩阵 (Adjacency Matrix) 与邻接表 (Adjacency List) 在不同图密度下的空间与时间效率。 图的遍历： 完整覆盖 DFS 与 BFS 在图搜索中的应用。 第四部分：高效求解之道——核心算法范式 (Algorithmic Paradigms) 本部分是算法思想的集中展示，涵盖了解决复杂问题的通用策略。 排序算法的全面比较： 不仅仅是实现，更重要的是分析：冒泡、选择、插入排序的 $O(n^2)$ 限制；归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的 $O(n log n)$ 理论基础和实际性能差异；堆排序 (Heap Sort) 与外部排序的适用性。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 阐述贪心选择性质和最优子结构，通过实例（如霍夫曼编码、最小生成树的 Prim/Kruskal 算法）说明何时贪心策略能够保证全局最优。 分治策略 (Divide and Conquer)： 结合 Master Theorem 来分析归并排序、Strassen 矩阵乘法等算法的效率。 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： 这是最具挑战性的部分。我们将系统性地讲解 DP 的两大核心要素（重叠子问题与最优子结构），区分自顶向下（带备忘录）与自底向上（迭代）的实现，并通过背包问题、最长公共子序列等经典案例进行深入推导。 第五部分：高级主题与前沿视野 (Advanced Topics and Perspectives) 最后一部分将视野拓展到更专业的领域，为读者未来的深入学习铺平道路。 最短路径算法： 详细分析 Dijkstra 算法（非负权边）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边，检测负环）的原理与复杂度。 最小生成树 (MST)： 严谨论证 Kruskal 算法（基于排序和并查集）和 Prim 算法的效率对比。 计算的边界： 初步介绍 NP-Complete 问题的概念，让读者认识到并非所有问题都存在多项式时间解法，理解 P、NP 问题的理论意义。 并行化与分布式考量： 讨论数据结构和算法在现代多核架构和分布式系统中的重新设计思路。 三、本书的独特价值与读者受益 本书的价值不在于提供一系列可以直接复制粘贴的代码片段，而在于： 1. 批判性思维的培养： 鼓励读者在面对任何问题时，首先思考数据应如何组织（数据结构的选择），其次思考求解步骤应如何设计（算法的设计），最后严格评估其性能。 2. 跨越技术栈的通用性： 本书中的所有抽象模型和算法逻辑，都是计算机科学的通用语言。一旦掌握，无论未来转向何种编程环境，都将游刃有余。 3. 注重“为什么”而非“怎么做”： 对每个结构和算法，我们都深入探究其背后的数学原理和性能限制，确保读者理解其适用的边界条件和局限性，避免盲目套用。 本书是献给所有渴望深入理解计算机工作原理、致力于提升软件解决问题能力的技术人员、学生和工程师的必备参考资料。它将是您职业生涯中，从“代码实现者”跃升为“系统设计者”的关键阶梯。

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