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出版者:机械工业出版社

作者:刘振安

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2004-8

价格:20.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111145653

丛书系列:

图书标签:

• C++
• C++
• 程序设计
• 课程设计
• 编程
• 软件工程
• 计算机科学
• 教学
• 实践
• 代码
• 算法
• 数据结构

深度探究：现代数据结构与算法实现 图书简介 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全面、深入且高度实用的数据结构与算法实践指南。我们聚焦于从理论基石到前沿应用的全景式覆盖，特别强调在实际工程场景中如何高效地选择、设计和优化算法。本书并非侧重于单一编程语言的语法教学，而是致力于构建坚实的计算思维框架，使读者能够掌握解决复杂问题的核心能力。 第一部分：基础理论的夯实与算法分析 本部分伊始，我们将回归算法分析的根本——渐进分析。详细阐述大O、大Ω和Θ符号的精确含义及其在不同场景下的应用，强调其作为衡量算法效率的黄金标准。我们不会停留在表面的定义，而是深入探讨最坏情况、平均情况和最好情况下的时间复杂度和空间复杂度分析方法，特别关注摊还分析（Amortized Analysis）在动态数据结构（如动态数组和斐波那契堆）中的关键作用。 随后，我们将系统梳理递归与分治策略。通过对主定理（Master Theorem）的详尽推导与应用示例，帮助读者快速解决递归方程。递归的讲解将贯穿全书，但在此处，我们侧重于递归的数学基础和优化潜力。 第二部分：核心数据结构的精细构建 本卷的核心在于对经典数据结构的深入剖析和实现细节的揭示。 数组与链表：虽然看似基础，但本书将重点讨论缓存局部性（Cache Locality）对数组操作性能的决定性影响，以及在不同内存模型下，链表（单向、双向、循环）的内存开销与操作权衡。特别会引入跳表（Skip List）作为链表的概率性优化范例，展示其在实现平衡搜索结构时的优雅性。 栈、队列与递归：除了标准的LIFO/FIFO实现，我们将探讨双端队列（Deque）的高效实现，并详细分析单调栈/队列在解决“下一个更大/更小元素”等滑动窗口问题中的应用。 树结构：这是本书的重点之一。我们将超越简单的二叉搜索树（BST），深入讲解平衡树的精髓。AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转、着色与再平衡操作将以图解和伪代码形式进行详尽拆解。此外，B树和B+树的结构将被详细介绍，着重强调它们在磁盘I/O优化和数据库索引设计中的核心地位。对Trie树（前缀树）的讲解将侧重于字符串匹配和字典实现的效率。 堆与优先级队列：我们不仅讲解标准二叉堆，还会深入探讨斐波那契堆（Fibonacci Heap）的复杂结构及其在实现如Dijkstra算法中的渐近优势，并讨论其实际工程中实现难度带来的权衡。 散列表（Hash Table）：散列部分的讨论将极具实践性。我们会深入剖析冲突解决策略，包括链式法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列），并对比它们在不同负载因子下的性能差异。对完美散列（Perfect Hashing）和一致性散列（Consistent Hashing）的介绍，将把读者的视野带入分布式系统设计的前沿。 第三部分：高级算法设计范式 本部分专注于提升读者的算法设计能力，掌握解决问题的通用策略。 排序算法的深度比较：除了快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的经典实现外，本书将详细分析它们在并行计算环境下的优化版本，并对比堆排序（Heap Sort）在空间效率上的优势。对于线性时间排序（如计数排序、基数排序），我们将讨论它们适用性的边界条件。 图论算法的实践应用：图算法是工程应用的核心。我们将全面覆盖： 1. 图的遍历：DFS和BFS，并展示它们在连通性分析、拓扑排序中的应用。 2. 最短路径算法：Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd-Warshall的原理、适用场景及时间复杂度对比，特别强调如何处理负权边。 3. 最小生成树（MST）：Prim和Kruskal算法的贪心策略证明与实现。 4. 流网络：Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的实现，并简要介绍最大流最小割定理。 贪心算法与动态规划（DP）：我们将用大量的经典案例（如活动选择、背包问题、最长公共子序列）来剖析这两种范式。对DP部分，重点在于最优子结构和重叠子问题的识别，状态转移方程的设计，以及使用记忆化搜索与自底向上迭代法的对比分析。 第四部分：计算的极限与前沿主题 为了拓宽读者的视野，本部分探讨了复杂性理论和一些现代优化技术。 复杂性理论入门：介绍P、NP、NPC等复杂度类，帮助读者理解哪些问题是“易解的”，哪些问题是“本质上困难的”。对NP完全性证明的基本思路（归约）进行介绍，使读者能够识别出具有挑战性的计算问题。 近似算法与启发式搜索：面对无法在多项式时间内精确求解的问题，我们将探讨近似算法的设计思想，例如局部搜索、模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms）等启发式方法，它们如何在牺牲精确性的同时，快速找到高质量的解。 并行化与内存优化：最后，本书将讨论在多核处理器时代，如何修改经典算法以适应并行环境（如使用OpenMP或基本并行模型），以及如何通过分块（Blocking）技术来优化算法以更好地利用CPU缓存层次结构，实现实际性能的飞跃。 本书特色： 本书的讲解风格侧重于“为什么（Why）”而不是“是什么（What）”。每一个数据结构的选择都伴随着对替代方案的性能分析和适用场景的讨论。大量的伪代码和流程图被用作连接理论与工程实践的桥梁，旨在培养读者在面对未知问题时，能够独立设计出高性能、可维护的算法解决方案。我们相信，对计算本质的深刻理解，远比记住特定代码库更为重要。

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