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出版者:人民邮电出版社

作者:人民邮电出版社

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-09-01

价格:38.0

装帧:

isbn号码:9787115087843

丛书系列:

图书标签:

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书籍简介：数据结构与算法精讲 本书聚焦于计算机科学的基石——数据结构与算法，旨在为读者提供一套深入、系统且实用的学习路径。 在信息爆炸的时代，高效地组织、存储和处理数据是构建任何复杂系统的核心能力。本书不仅涵盖了经典的数据结构，更深入探讨了支撑现代计算效率的各种核心算法思想，力求使读者不仅知其“然”，更能明其“所以然”。 第一部分：基础与线性结构 本书的开篇将为读者打下坚实的计算思维基础。我们首先回顾了必要的离散数学和复杂度分析理论，重点讲解了时间复杂度与空间复杂度的精确度量方法，特别是大O、Ω和Θ符号的实际应用，帮助读者建立对程序性能的直观判断。 随后，我们将进入数据结构的核心领域。线性结构是理解后续复杂结构的基础。数组（Array） 的内存连续性优势与局限性将被详细剖析，包括静态数组和动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）的底层实现机制。在此基础上，链表（Linked List） 的概念被引入，区分单向链表、双向链表和循环链表。本书不仅会展示如何实现这些链表的插入、删除和遍历操作，还会通过具体的场景问题（如内存碎片管理、LRU缓存的初步设计）来凸显链表在动态数据管理上的灵活性。 栈（Stack） 和队列（Queue） 作为受限访问的数据结构，其“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的特性被深入探讨。我们不仅仅停留在抽象概念，而是详细解析了栈在函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀/前缀）以及深度优先搜索（DFS）中的应用。队列方面，则着重讲解了标准队列、循环队列的优化实现，以及其在任务调度、广度优先搜索（BFS）中的核心作用。 第二部分：非线性结构的深度探索 非线性结构是处理复杂关系和实现高效检索的关键。本书投入了大量篇幅讲解树（Tree） 结构。从基础的树的术语（根、节点、深度、高度）开始，我们逐步深入到二叉树（Binary Tree）。二叉树的遍历（前序、中序、后序）是实现各种树操作的基础，本书提供了详尽的递归和非递归实现方案。 重点章节专门用于讲解二叉搜索树（BST）。我们分析了BST的查找、插入和删除操作的平均和最坏情况性能。为了解决BST在数据有序输入时可能退化成链表的问题，本书详细介绍了平衡二叉树的概念和实现，包括AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。红黑树的五条性质、旋转操作（左旋与右旋）以及插入和删除后的重新着色与平衡维护过程，都配有清晰的图示和步骤分解，确保读者能完全掌握这种工业级应用广泛的自平衡结构。 随后，堆（Heap） 结构作为一种特殊的完全二叉树，因其快速获取最大/最小元素的能力而被重点介绍。本书详细讲解了最大堆和最小堆的构建过程（Heapify）以及如何利用堆实现优先队列（Priority Queue）。堆的应用实例包括Top K问题和堆排序（Heap Sort） 的完整流程分析。 第三部分：图论与高级数据结构 图（Graph） 是描述网络关系的最强大工具。本书首先界定了图的基本概念，包括有向图、无向图、权重、路径、连通性等。图的存储方式是实现高效算法的前提，因此我们详细对比了邻接矩阵（Adjacency Matrix） 和邻接表（Adjacency List） 在不同图密度下的优缺点及内存消耗。 在图的算法部分，我们系统地讲解了遍历算法：广度优先搜索（BFS） 和深度优先搜索（DFS），并展示它们如何用于检测图的连通分量和判断环路。最短路径算法是图论的核心应用，本书不仅覆盖了迪杰斯特拉（Dijkstra）算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边，并检测负环），还引入了处理多源最短路径问题的Floyd-Warshall算法。对于寻找最小生成树（MST），本书详细对比了Prim算法和Kruskal算法的实现逻辑和性能差异。 此外，本书还专门开辟章节探讨了散列表（Hash Table）。散列函数的设计原理、冲突解决策略（如开放寻址法和链地址法）是讲解的重点。通过对散列表平均O(1)查找性能的深入分析，读者将理解其在数据库索引和快速查找应用中的核心地位。 第四部分：经典排序与搜索算法的精通 排序算法是衡量数据结构实现能力的重要标准。本书系统地梳理了所有主流的比较排序算法，并对它们进行了细致的性能和稳定性分析： 1. 基础排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序的原理、优化及其O(n²)的局限性。 2. 分治排序： 快速排序（Quick Sort） 的枢轴选择策略（如随机化）及其平均O(n log n)性能的数学证明，以及归并排序（Merge Sort） 的稳定性保证。 3. 线性时间排序： 针对特定数据范围的计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort） 和桶排序（Bucket Sort） 的应用场景和适用条件。 搜索方面，除了BST和Hash Table中的搜索，本书还讲解了二分查找（Binary Search） 的精确实现和边界条件处理，以及在旋转数组等变体情况下的应用。 第五部分：算法思想与高级主题 本书的最后一部分将视角提升到通用的算法设计范式。 贪心算法（Greedy Algorithms） 的理论基础和适用性被明确指出，并辅以活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例。动态规划（Dynamic Programming, DP） 部分是本书的重中之重，我们详细介绍了DP的三大特性（最优子结构、重叠子问题），并提供了从记忆化搜索到自底向上表格填充的完整推导过程，涵盖背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等核心DP问题。 最后，本书简要介绍了回溯法（Backtracking） 在解决约束满足问题中的应用，如八皇后问题和数独求解，以及对计算复杂性理论（P与NP问题）的初步探讨，为读者未来深入研究算法复杂度奠定认知基础。 全书特色： 本书的代码实现以清晰易懂的伪代码和主流编程语言（如C++或Java）的范例穿插呈现，大量使用流程图和内存模型图来辅助理解复杂的内部机制。每章末尾都设有“性能对比分析”和“实际应用案例”，确保理论学习与工程实践紧密结合。本书旨在培养读者设计高效、可扩展软件系统的能力，使其能够熟练驾驭海量数据背后的逻辑挑战。

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