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出版者:北京大学出版社

作者:林章庆

出品人:

页数:317

译者:

出版时间:2002-6

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787301056813

丛书系列:

图书标签:

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深入探索数据结构与算法的奥秘：C++实现精讲 本书简介 在计算机科学的广阔领域中，数据结构与算法无疑是构建高效、可靠软件系统的基石。本书《深入探索数据结构与算法的奥秘：C++实现精讲》旨在为有志于精通底层原理和提升编程实践能力的读者，提供一本全面、深入且极具操作性的技术指南。我们跳脱出传统教材的理论堆砌模式，采用C++作为实现语言，将抽象的算法概念与实际的代码实现紧密结合，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：夯实基础——C++现代编程范式与数据结构基石 本部分将引导读者回顾并深化对现代C++特性的理解，这些特性是高效实现复杂数据结构的必要工具。 第1章：C++现代特性回顾与泛型编程基石 我们将从面向对象编程（OOP）的深入应用出发，重点讲解C++11/14/17引入的关键特性，如右值引用、移动语义（Move Semantics）对性能的优化作用，以及`std::unique_ptr`和`std::shared_ptr`在资源管理（RAII）中的核心地位。随后，我们将深入探讨模板（Templates）的底层机制，包括编译期多态的实现原理，以及如何使用`typename`和`class`关键字的细微差别。本章还会引入Concepts（C++20），展示如何为泛型算法添加更清晰的约束，避免复杂的SFINAE（Substitution Failure Is Not An Error）技巧。 第2章：线性结构的高效实现与性能考量 线性数据结构是所有复杂结构的基础。本章将详细剖析动态数组（Vector）的内存分配策略、扩容机制（如指数增长）的数学原理，并对比标准库`std::vector`的内部实现。接着，我们转向链表结构，不仅实现单向、双向链表，更会深入研究循环链表，并探讨在C++中如何使用智能指针安全地管理链表节点的生命周期，避免内存泄漏和悬挂指针的风险。栈（Stack）和队列（Queue）的抽象及其在函数调用栈和任务调度中的实际应用也将被细致分析，实现将以上结构作为底层支撑的缓冲区（Buffer）模型。 第3章：抽象数据类型（ADT）与内存的精细控制 本章聚焦于那些依赖于更复杂内存布局的ADT。我们将实现一个高效的双端队列（Deque），重点分析其使用块状数组（或称为分块存储）来平衡随机访问和两端插入/删除的效率。此外，我们还会探讨关联容器的底层实现逻辑，但重点放在如何用C++手动构建基于哈希表（Hash Table）的结构。这包括：经典哈希函数的设计（如DJB2、FNV-1a），处理冲突解决策略（开放寻址法、链地址法）的优劣势对比，以及实现自动扩容和负载因子的动态调整机制。 第二部分：树形结构与分层管理艺术 树结构是处理层级关系和实现快速搜索的核心。本部分将从基础的有序树讲到复杂的自平衡结构。 第4章：二叉树的遍历、平衡与应用 我们将从最基础的二叉树（Binary Tree）开始，详细讲解前序、中序、后序遍历的递归与非递归（使用栈辅助）实现。随后，进入核心的二叉搜索树（BST）的构建、查找和删除操作，并分析其在最坏情况下的性能退化（即退化为链表）。为解决此问题，本章将详尽介绍AVL树的旋转操作（单旋、双旋）的数学推导和精确编码，确保树的高度始终保持平衡。 第5章：面向高性能搜索的红黑树精讲 红黑树（Red-Black Tree）是C++标准库关联容器（如`std::map`和`std::set`）的默认底层实现。本章将完全剥离STL的封装，从零开始构建一个符合所有红黑树性质的C++实现。我们将重点解析插入和删除操作后，如何通过颜色翻转（Color Flip）和旋转操作来维护五个核心性质。这部分内容对理解高性能查找和排序算法至关重要。 第6章：B树、B+树及其在数据库中的角色 针对大规模数据存储和外部存储（磁盘I/O）的优化，本章转向B树和B+树。我们将解释为什么它们比二叉搜索树更适合磁盘操作，特别是B+树如何通过将所有数据记录存储在叶子节点，并用链表连接叶子节点来优化范围查询。本书将模拟数据库索引的读取过程，展示如何通过调整M值（节点阶数）来适应不同的块大小。 第三部分：图论：复杂关系的建模与求解 图（Graph）是建模网络、依赖关系和路径问题的通用工具。本部分专注于图的表示方法和经典算法的实践。 第7章：图的表示法与基础遍历 我们将探讨邻接矩阵和邻接表两种表示法的优劣势，并根据不同的应用场景（稀疏图与稠密图）选择合适的实现。随后，我们将实现图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。DFS的应用将扩展到拓扑排序的实现，这对于编译依赖管理和任务调度至关重要。 第8章：最短路径与最小生成树算法 本章是图算法的核心。我们将详尽实现并对比Dijkstra算法（单源最短路径）和Bellman-Ford算法，重点分析后者如何有效检测负权环路。对于无权图，BFS的效率优势将被强调。接着，我们将实现Floyd-Warshall算法，用于求解所有顶点对之间的最短路径，并讨论其时间复杂度带来的实际约束。在最小生成树方面，本书将清晰地演示Prim算法和Kruskal算法，并分析它们在不同图结构下的性能表现，特别是如何利用堆（Heap）优化Prim算法的效率。 第四部分：高级算法与性能优化 本部分将探索更复杂的、依赖于特定数学结构和高级抽象的算法。 第9章：排序算法的深度剖析与稳定性探究 我们不仅会实现经典的插入排序、选择排序等$O(N^2)$算法，还会重点对$O(N log N)$的排序方法进行深入分析。快速排序的实现将聚焦于分区（Partitioning）策略的选择（如Lomuto vs. Hoare），并探讨如何通过三数取中法或随机化来避免最坏情况。归并排序的稳定性保证将被严格检验。此外，我们还将介绍堆排序（Heap Sort），并展示如何使用C++的`std::priority_queue`作为其高效实现的基础。 第10章：动态规划（DP）与贪心策略的界限 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。本章将通过经典的背包问题（0/1 Knapsack、Unbounded Knapsack）和最长公共子序列案例，详细讲解自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down，带备忘录）的实现范式。随后，我们将探讨贪心算法的应用场景，并辅以反例，清晰界定贪心策略适用的严格条件，避免读者将两者混淆。 第11章：字符串匹配与高级数据结构 本章关注字符串处理的高效算法。我们将实现KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，详细解析其核心——失配函数（Failure Function）的构建过程，以避免不必要的字符回溯。此外，本书还会引入Trie（前缀树），展示其在字典快速查找和自动补全系统中的巨大优势。 附录：性能测试与基准化 本书最后将提供一套使用C++标准库`std::chrono`进行精确计时的方法论，指导读者如何科学地对不同算法实现进行性能基准测试，并分析缓存效应、内存访问模式对最终运行时间的影响，确保读者构建的不仅是正确的算法，更是高性能的实践代码。

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