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出版者:机械工业出版社

作者:陈斌 王建新

出品人:

页数:297

译者:

出版时间:2000-10

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787111017820

丛书系列:

图书标签:

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《数据结构与算法基础（C++实现）》图书简介 导言：驾驭复杂，构建高效 在当今飞速发展的计算机科学领域，数据结构与算法是构建任何高效、可扩展软件系统的基石。它们不仅仅是理论知识，更是解决实际工程问题的核心武器。本书《数据结构与算法基础（C++实现）》旨在为有志于深入理解和掌握这些核心概念的读者提供一本全面、深入且极具实践指导意义的教材。我们摒弃了过于晦涩的数学推导，转而聚焦于如何用现代C++语言清晰、优雅地实现和应用这些关键结构与算法。 第一部分：基础奠基——C++与计算思维的融合 本书伊始，我们不会将读者直接抛入复杂的抽象结构中。相反，第一部分致力于夯实读者对现代C++的理解，特别是那些对高效实现至关重要的特性。 第1章：C++环境与现代编程范式 本章将快速回顾C++11/14/17标准中的关键特性，如智能指针（`std::unique_ptr`, `std::shared_ptr`）如何解决内存管理难题，这对于实现动态数据结构至关重要。我们将探讨模板（Templates）的深入应用，包括函数模板和类模板，为构建泛型数据结构打下基础。同时，我们会引入面向对象设计（OOP）的原则，强调封装、继承与多态在数据结构实现中的角色，以及面向数据结构设计（Data-Oriented Design, DOD）的初步概念，为后续追求极致性能做好铺垫。 第2章：复杂度分析的实战指南 算法的优劣最终取决于其效率。本章系统讲解时间复杂度和空间复杂度的精确分析方法。我们不仅会介绍大O、大Ω、大Θ记号，更重要的是，通过大量的代码实例，展示如何根据代码结构（循环、递归、嵌套调用）准确推导出最坏、最好和平均情况下的复杂度。特别是对递归算法，我们将深入讲解主定理（Master Theorem）的应用，确保读者能够量化评估自己编写代码的性能。 第二部分：核心数据结构的深度剖析与实现 这一部分是本书的主体，全面覆盖了计算机科学中最经典且实用的数据结构，并坚持使用C++ STL（Standard Template Library）中的组件进行对比和优化。 第3章：线性结构：从基础到高效 本章从最简单的数组（`std::vector`）开始，深入探讨其底层内存管理和动态扩展机制。随后，我们将详细实现和分析链表（单向、双向、循环链表），重点比较其与数组在插入和删除操作上的性能差异。特别地，我们将介绍栈（Stack）和队列（Queue）的抽象实现，并展示如何利用这些结构解决经典的括号匹配、表达式求值（中缀转后缀）等问题。 第4章：非线性结构 I：树与二叉树的精妙 树结构是处理层次关系数据的核心工具。本章详尽阐述了树的基本概念，并专注于二叉树。我们将详细讲解二叉树的遍历方法（前序、中序、后序），并强调递归和迭代实现的不同侧重点。紧接着，我们将进入二叉搜索树（BST）的实现，分析其平均和最坏情况下的查找、插入和删除效率。 第5章：平衡与高效：自平衡二叉搜索树 为了克服普通BST在极端数据输入下的性能退化问题，本章引入了自平衡技术。我们将投入大量篇幅讲解AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的原理、旋转操作（左旋、右旋）及颜色调整规则。读者将亲手实现这些复杂的平衡机制，理解它们如何在保证$O(log n)$操作时间的同时维护树的结构稳定。 第6章：实用树结构：堆与B树 本章介绍两种具有特定应用场景的重要树结构。首先是堆（Heap），重点讲解最大堆和最小堆的实现，以及如何利用堆构建优先队列（Priority Queue）。我们将展示堆排序（Heap Sort）的完整流程。其次，我们探讨B树（B-Tree）及其变种B+树的基本思想，着重分析它们在磁盘I/O效率优化方面的优势，为数据库和文件系统原理的学习打下基础。 第7章：散列技术：冲突的艺术 散列表（Hash Table）是实现平均$O(1)$查找效率的关键。本章首先讲解哈希函数的设计原则，如何将任意长度的键映射到固定大小的索引空间。随后，我们将详细对比解决冲突的两种主要方法：链地址法（Separate Chaining）和开放定址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列），并分析每种方法的优缺点及负载因子的影响。 第三部分：算法设计与应用 如果数据结构是“房子”，那么算法就是“建造和装修的工具”。本部分聚焦于解决问题的核心策略。 第8章：排序算法的全面比较 排序是检验算法思想的试金石。本章不仅实现经典的冒泡排序、插入排序、选择排序，更深入讲解了分治思想在排序中的应用：快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略和归并排序（Merge Sort）的稳定性分析。最后，我们将讨论堆排序，并对所有$O(n^2)$和$O(n log n)$的内部排序算法进行性能与适用场景的对比总结。 第9章：图论基础与经典算法 图是描述复杂关系网络的强大工具。本章首先定义图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），并深入讨论图的遍历——广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），强调它们在迷宫搜索和拓扑排序中的应用。随后，我们将重点实现和分析解决最短路径问题的核心算法：Dijkstra算法和处理负权边的Bellman-Ford算法。 第10章：高级图算法与连通性 本章拓展图算法的应用范围。我们将讲解最小生成树（MST）算法，包括基于贪婪策略的Prim算法和Kruskal算法，并对比两者的适用性。此外，还将介绍如何利用DFS/BFS解决强连通分量的识别问题，为网络分析打下基础。 第11章：算法设计范式：贪心与动态规划 本章介绍两种解决优化问题的强大范式。贪心算法部分，我们将通过实例（如活动选择问题、霍夫曼编码）展示其局部最优解导向全局最优解的特性。动态规划（DP）部分，我们将深入剖析DP的核心思想（最优子结构和重叠子问题），并通过经典的背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS）等案例，教授如何构建状态转移方程并用自底向上的迭代方式高效求解。 结语：实践出真知 本书的每一章都配有大量的C++源代码示例，这些代码不仅严格遵循现代C++的最佳实践，而且可以直接编译运行，便于读者对照学习和调试。我们相信，通过扎实的理论学习和亲手的代码实现，读者将能构建起坚实的数据结构与算法知识体系，为未来应对更高级的系统设计、软件开发挑战做好充分准备。掌握这些工具，您将拥有在任何技术领域中驾驭复杂性、设计出卓越解决方案的能力。

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