计算机数值计算方法及程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:周煦 编

出品人:

页数:297

译者:

出版时间:2004-10

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111148777

丛书系列:

图书标签:

• 专业教材
• 数值计算
• 数值分析
• 算法
• 程序设计
• 计算机科学
• 高等数学
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• Python
• 数值方法

好的，以下是关于一本名为《深入浅出数据结构与算法》的图书的详细简介，内容涵盖了数据结构、算法设计、分析、实现及其在现代计算机科学中的应用，旨在帮助读者建立坚实的理论基础并掌握实战技能。 --- 《深入浅出数据结构与算法》图书简介 总览与定位 《深入浅出数据结构与算法》是一本面向计算机科学专业学生、软件工程师以及对底层原理有浓厚兴趣的自学者精心编写的权威教程。本书旨在突破传统教材的晦涩难懂，以清晰、直观的方式，系统地阐述支撑现代计算系统的两大基石：数据结构与算法。我们不仅关注“是什么”，更深入探究“为什么”和“如何做”，确保读者能够真正理解并灵活运用这些核心概念。 本书的撰写哲学是“理论指导实践，实践反哺理论”。我们摒弃了纯粹的理论堆砌，将抽象的算法思想与实际应用场景紧密结合，通过大量的实例分析、伪代码描述和主流编程语言（如 C++ 和 Python）的实现示例，构建起一座连接理论知识与工程实践的坚实桥梁。 第一部分：数据结构基础与组织原理 本书的开篇聚焦于数据的组织方式，这是高效计算的起点。我们首先探讨了数组和链表的底层实现机制，详细对比了它们的内存布局、访问效率和插入/删除操作的复杂度。特别地，我们对双向链表和循环链表的特殊应用场景进行了深入剖析。 随后，我们将目光投向了更复杂的结构：栈 (Stack) 与 队列 (Queue)。我们不仅介绍了基于数组和链表的标准实现，还重点讲解了它们在函数调用、表达式求值（如逆波兰表示法）以及操作系统中的任务调度等领域的实际应用。双端队列 (Deque) 的多样化操作及其在滑动窗口算法中的应用是本章的亮点。 树形结构是本书的重中之重。我们从二叉树的基本概念入手，详细解析了二叉搜索树 (BST) 的构造、查找与平衡操作。随后，我们全面覆盖了自平衡树的经典代表：AVL 树和红黑树 (Red-Black Tree)。对于红黑树，本书以图文并茂的方式，详细解释了其五条核心性质、旋转操作（左旋与右旋）以及插入/删除后的颜色调整算法，力求让读者彻底掌握这种在标准库中广泛应用的复杂结构。此外，B 树和B+ 树的介绍，则将读者的视野从内存扩展到了磁盘存储和数据库索引的范畴。 堆 (Heap) 结构，作为优先级的有效实现方式，被单独成章。我们不仅描述了最大堆和最小堆的构建过程（包括从无序数组中原地构建的方法），还着重讲解了堆排序的原理及其稳定性分析。优先队列 (Priority Queue) 的抽象数据类型及其在事件驱动模拟中的作用得到了充分阐述。 图论基础与高级表示 图结构是描述复杂关联网络的强大工具。本书系统地介绍了图的两种基本表示方法：邻接矩阵和邻接表，并详细对比了它们在空间效率和时间效率上的优劣势。对于有向图和无向图，以及带权图的概念，我们给出了严谨的定义。 在图的遍历方面，本书详细区分并演示了广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS) 的实现细节与应用差异，例如它们在寻找最短路径（无权图）和拓扑排序中的独特作用。 第二部分：算法设计与分析精要 数据结构是“骨架”，而算法则是赋予其生命的“灵魂”。本部分专注于算法的设计范式和性能分析。 算法分析基础： 我们首先建立了渐近分析的理论框架，详细解释了 $O$ (大 O)、$Omega$ (大 Omega) 和 $Theta$ (大 Theta) 符号的严格定义和实际意义。通过分析不同数据结构上的基本操作（如查找、插入、删除），读者将学会如何科学地评估算法的效率，而非仅仅依赖于运行时间。 排序算法的殿堂： 排序是算法学习的基石。本书对排序算法进行了分层讲解： 1. 简单排序： 冒泡排序、选择排序和插入排序，用于理解基本交换与比较逻辑。 2. 分治策略的胜利： 归并排序的稳定性和时间复杂度保证，以及快速排序（QuickSort）的枢轴选择策略与平均最优性能。 3. 基于比较的下界： 探讨了所有基于比较的排序算法的理论最优复杂度 $Omega(n log n)$。 4. 线性时间排序： 深入研究了计数排序 (Counting Sort)、基数排序 (Radix Sort) 和桶排序 (Bucket Sort) 的原理，展示了在特定数据约束下超越 $Omega(n log n)$ 的可能性。 核心算法设计范式： 本书着重介绍了三种解决复杂问题的强大范式： 1. 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 讲解了如何做出局部最优选择以期达到全局最优，通过霍夫曼编码和最小生成树 (MST) 问题（Kruskal's 和 Prim's 算法）进行实战演练。 2. 分治法 (Divide and Conquer)： 归并排序是基础，书中还探讨了Strassen 矩阵乘法等更深层次的应用。 3. 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： DP 被视为算法学习的难点，本书通过明确的“重叠子问题”和“最优子结构”识别方法，系统地解析了斐波那契数列、背包问题 (Knapsack Problem)、最长公共子序列 (LCS) 等经典 DP 问题，并强调了自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录）两种实现方式的优劣。 图算法的深度探索 在图论部分的基础上，本书深入探讨了解决图问题的关键算法： 最短路径： 详细阐述了Dijkstra 算法在非负权图中的应用，以及Bellman-Ford 算法处理含负权边的能力。对于多源最短路径问题，本书提供了Floyd-Warshall 算法的矩阵乘法视角实现。 最小生成树： 深入比较了基于边的 Prim 算法和 Kruskal 算法的实现差异和适用场景。 拓扑排序： 结合 DFS 和基于入度的 Kahn 算法，解决任务依赖和项目调度问题。 高级主题与现代应用 为了满足前沿技术的需求，本书的最后一部分涵盖了与现代软件工程紧密相关的知识点： 1. 散列表 (Hash Tables)： 深入剖析哈希函数的设计原理、冲突解决策略（链地址法与开放定址法），以及如何使用一致性哈希应对分布式系统中的负载均衡挑战。 2. 字符串匹配算法： 对基础的暴力匹配之外，详细讲解了高效的 KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法，展示了如何利用前缀函数避免不必要的比较回溯。 3. 摊还分析 (Amortized Analysis)： 这是一个高级分析工具，用于评估那些操作成本差异极大的数据结构（如动态数组或斐波那契堆）的平均性能。 总结 《深入浅出数据结构与算法》不仅仅是一本工具书，它是一套系统的思维训练手册。通过对这些核心概念的深度挖掘与工程实践的紧密结合，读者将能够提升抽象思维能力，设计出时间复杂度更优、空间效率更高的软件系统，为深入学习操作系统、编译原理、数据库和人工智能等高级课程打下无可动摇的坚实基础。本书的结构设计确保了初学者能够循序渐进，而有经验的开发者也能从中获得对细节的更深层次理解。

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初次翻开这部著作，我立刻被其严谨而又不失亲和力的叙事风格所吸引。作者在阐述每一个核心概念时，总是能巧妙地运用生动的比喻和贴近实际工程应用的例子来佐证，这极大地降低了理解抽象数学模型的门槛。我尤其欣赏其中对算法收敛性与稳定性的深入剖析，那部分内容写得入木三分，不仅仅停留在理论推导的层面，而是深入探讨了在不同精度和硬件条件下，这些理论如何转化为可靠的计算实践。许多其他教材往往一笔带过，但本书却煞费苦心地为读者构建了一个完整的思考闭环，从理论的“为什么”到实践的“怎么办”，逻辑链条完整且强健。阅读过程中，我感觉自己不是被动接受知识的容器，而是在与一位睿智的导师并肩作战，共同攻克那些看似坚不可摧的计算难题。这种沉浸式的学习体验，实属难得。

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这本书的实用价值远超我的预期，特别是其在方法论上的广度和深度令人印象深刻。它不像某些纯理论书籍那样高高在上，而是处处体现着“面向工程”的务实精神。书中对各种经典数值方法的讲解，都附带了细致的算例分析，这些分析步骤清晰，计算过程详略得当，让人能清晰地追踪每一个数值是如何一步步演化的。更让人惊喜的是，作者并未止步于传统的线性代数或微积分方法，而是涵盖了许多前沿的优化技术和误差控制策略，这些内容对于需要处理大规模复杂系统的工程师和研究人员来说，简直是宝贵的“武器库”。我可以想象，在实际项目遇到收敛困难或精度瓶颈时，翻阅这本书的对应章节，总能找到被遗忘的角落或被忽略的参数影响，从而迅速找到突破口。

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这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，那深邃的蓝色封面搭配着银色的书名烫印，透着一种沉稳而专业的质感，让人一看就知道这不是一本泛泛而谈的入门读物。内页的纸张选取也相当考究，触感细腻，油墨清晰，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。尤其值得称赞的是其排版布局，图文并茂的结构设计，使得那些复杂的数学公式和算法流程图得以清晰直观地呈现，即便初次接触这方面知识的读者，也能凭借良好的视觉引导，快速抓住核心脉络。书中章节之间的过渡衔接处理得非常自然流畅，仿佛一位经验丰富的老教授在循循善诱，引导你一步步深入到问题的核心。从宏观的理论框架到微观的实现细节，作者都把握得恰到好处，显示出作者深厚的学术功底和极强的逻辑梳理能力。这不仅仅是一本教材，更像是一件精美的工艺品，让人愿意长期珍藏在书架之上，时常翻阅，细细品味其中的学术韵味和设计美学。

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坦率地说，这本书的深度和广度要求读者具备一定的数学基础，它绝不是为完全的门外汉准备的“快速上手指南”。阅读过程中，我时常需要停下来，回顾一些高等数学和线性代数的知识点，才能完全消化作者对某些迭代过程的证明细节。但正是这种对深度的坚守，使得这本书在知识的“保质期”上占有绝对优势。作者的论证过程逻辑严密，几乎没有留下任何可以被质疑的漏洞，这体现了一种对学术诚信近乎苛刻的要求。它强迫读者去思考“为什么这个方法有效”，而不是简单地记忆“如何使用这个公式”。对于那些渴望从“计算执行者”晋升为“方法设计者”的人来说，这种严谨性是构建扎实理论根基的基石，是值得投入时间细细咀嚼的“硬菜”。

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这本书的价值体现在其对“软件实现”的独到见解上，这在同类书籍中是极为罕见的亮点。作者没有简单地罗列公式，而是花费大量篇幅讨论了如何将抽象的数学模型转化为高效、健壮的计算机代码。书中对于算法的复杂度分析极其到位，不仅分析了理论上的时间复杂度，还结合实际运行的案例，探讨了内存占用、缓存效率等实际编程中的关键问题。例如，在讲解稀疏矩阵求解时，作者不仅介绍了算法本身，还穿插了关于数据结构选择对性能影响的讨论，这种将数学理论与系统实现紧密结合的视角，为我后续的程序开发工作提供了巨大的启发。它让我意识到，数值计算的精髓，不仅在于选择了哪个公式，更在于你如何用计算机语言将其高效地表达出来。

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