数据结构与算法分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:(美)(C.A.谢弗)Clifford A.Shaffer

出品人:

页数:335

译者:

出版时间:1998-8

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787505345959

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• Java
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• 数据结构
• 算法分析
• 计算机科学
• 编程基础
• 软件工程
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• 空间复杂度
• 排序算法
• 查找算法

《程序员的数学思维：从零构建核心算法能力》 简介： 你是否曾被那些看似神秘的算法和数据结构概念所困扰，觉得它们是高不可攀的理论，离实际开发遥不可及？你是否渴望掌握解决复杂计算问题的核心工具，从而写出更高效、更优雅的代码？《程序员的数学思维》为你搭建一座坚实的桥梁，让你从数学的根基出发，深刻理解数据结构与算法的内在逻辑，并将其融会贯通，化为强大的编码实战能力。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是以解决实际问题为导向，从最基础的数学概念入手，层层递进，揭示数据结构与算法背后的数学原理。我们不追求深奥的学术证明，而是聚焦于程序员真正需要理解的数学思维方式，以及如何将其转化为解决编程难题的利器。 核心内容概览： 第一部分：数学思维的基石——理解计算的本质 离散数学的魅力： 我们将从集合论、逻辑和基本数论开始，这些看似简单的概念，却是构建一切算法的基石。理解集合的操作如何对应数据结构的设计，逻辑运算如何支撑算法的决策，数论的性质如何影响算法的效率，将为你打开全新的视角。 函数与映射： 函数不仅仅是代码中的调用，更是描述输入与输出之间关系的强大工具。本书将深入探讨函数的单调性、周期性等性质，以及它们如何影响算法的选择与优化。理解函数式编程的思想，能让你以更抽象、更简洁的方式思考问题。 组合数学的奥秘： 排序、排列、组合，这些看似简单的计数问题，在算法设计中扮演着至关重要的角色。我们将学习如何运用组合数学的工具，分析算法的复杂度，预测其性能，并设计出更优化的解决方案。 第二部分：数据结构的数学解析——构建高效的信息组织 线性结构： 从数组、链表到栈、队列，我们将用数学的语言重新审视这些基础数据结构。理解其元素的索引、访问方式、插入和删除操作的数学模型，能够帮助你精确地分析它们的优劣，并在不同的场景下做出明智的选择。 树形结构： 二叉树、平衡树、堆……这些层级分明的数据结构，蕴含着丰富的递归与分治思想。本书将从图论和代数的角度，解析树的性质，例如高度、深度、路径，以及它们与查找、插入、删除操作效率的关系。我们将重点探讨如何通过数学优化，实现高性能的搜索和排序。 图论的智慧： 图作为最通用的数据结构，能够描述现实世界中的各种复杂关系。我们将深入学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），图的遍历算法（DFS, BFS）的数学原理，以及最短路径、最小生成树等经典问题背后的数学模型。理解这些，你就能轻松应对网络、社交、导航等领域的挑战。 哈希表的数学原理： 哈希表以其近乎常数时间的查找效率闻名，其核心在于数学上的散列函数和冲突解决方法。我们将探讨不同散列函数的数学特性，以及链地址法、开放寻址法等解决冲突策略的数学概率模型，帮助你理解其工作原理并避免常见陷阱。 第三部分：算法的数学优化——追求极致的计算效率 递归与分治的数学思想： 递归是解决许多问题（如斐波那契数列、汉诺塔）的自然方式，但其效率需要数学分析。我们将学习主定理等工具，分析递归算法的时间复杂度，并探索如何通过记忆化或迭代来优化。分治策略的核心在于将大问题分解为小问题，并合并结果，这背后是深刻的数学分解与组合思想。 动态规划的数学建模： 动态规划（DP）是一种通过构建最优子结构和重叠子问题来解决复杂问题的强大技术。本书将教你如何将问题抽象为状态转移方程，并利用数学递推的思想，一步步求解最优解。我们将通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，让你体会DP的精妙。 贪心算法的数学证明： 贪心算法以其简单直观而著称，但其正确性往往需要数学证明。我们将学习如何利用数学归纳法或局部最优推导全局最优的方法，来验证贪心策略的有效性。 复杂度分析的数学工具： Big O、Theta、Omega符号，这些是衡量算法效率的通用语言。我们将深入理解这些渐进分析符号的数学定义，并掌握如何运用它们来精确地评估算法在不同规模输入下的性能表现。我们将重点讲解如何分析循环、递归、嵌套循环等代码结构的复杂度。 概率与随机化算法： 在某些情况下，使用概率和随机性可以带来意想不到的效率提升。我们将探讨随机化算法的基本思想，以及如蒙特卡洛方法等在实际应用中的价值。 本书的独特之处： 强调“为什么”： 我们不仅告诉你“怎么做”，更深入地剖析“为什么这样做”，让你知其然，更知其所以然。 数学与代码的无缝衔接： 书中的每一个数学概念都将直接关联到实际的编程实现，让你在理解理论的同时，也能快速应用于编码实践。 循序渐进，零基础友好： 即使你对数学感到陌生，本书也将从最基础的概念开始，引导你逐步建立起坚实的数学思维。 案例丰富，应用广泛： 我们精心挑选了大量覆盖不同领域的实际编程问题，展示数学思维在解决这些问题中的威力。 目标读者： 渴望提升代码质量和解决复杂问题能力的初级到中级程序员。 希望深入理解数据结构与算法底层原理的学生和开发者。 对计算机科学的数学基础感兴趣的任何技术人员。 《程序员的数学思维》将为你带来一场思维的革命，让你摆脱“只知其然而不知其所以然”的困境，真正掌握驱动高效计算的核心能力。让我们一起，用数学的严谨和优雅，构建更强大的程序世界！

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这本书给我的最直观感受是，它在保持学术严谨性的同时，又非常注重读者的可读性和实践性。虽然这是一本关于“分析”的书，但作者并没有让它变得枯燥乏味。在介绍一些复杂的算法时，它会采用多角度的讲解方式，比如结合流程图、伪代码，甚至是类比现实生活中的场景来帮助读者理解。我尤其觉得它在讲解排序算法时做得很好，从简单的冒泡排序、插入排序，到快速排序、归并排序，再到堆排序，作者不仅详细介绍了每种算法的实现，还对它们的稳定性、时间/空间复杂度进行了深入的分析和比较，并且给出了何时选择哪种排序算法的建议，非常实用。此外，书中对抽象数据类型（ADT）的讲解也十分清晰，让我能够更好地理解不同数据结构在接口定义上的共性与差异。总的来说，这本书让我对数据结构和算法的理解，从“知其然”迈向了“知其所以然”。

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这本书在内容的选择上，我觉得非常契合当前软件开发的主流需求。它没有过多地纠结于一些已经过时或者非常偏门的算法，而是将重点放在了那些在实际工作中出现频率最高、应用最广泛的数据结构和算法上。我尤其喜欢它对树形结构和哈希表部分的讲解。对于二叉查找树、平衡树（AVL、红黑树）的讲解，作者通过对比分析，清晰地展示了它们在插入、删除、查找等操作上的性能差异，并且解释了为什么在实际应用中会选择某种特定的平衡树。而哈希表的部分，则详细介绍了各种冲突解决策略，以及它们各自的优缺点，这一点对于理解哈希表在缓存、数据库索引等场景下的性能至关重要。书中还穿插了一些关于算法选择和性能优化的实践建议，这些建议非常接地气，能直接指导我在项目开发中做出更优的技术决策。

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我对这本书的整体感觉是，它提供了一个非常扎实但又不失灵动的基础。在学习某些章节时，我发现它并没有过分强调数学上的严谨推导，而是更侧重于算法的直观理解和实际应用。比如，在讲解图论算法时，它会花大量的篇幅来介绍各种图的表示方法，以及不同算法在处理现实世界中的图结构（如社交网络、地图导航）时的适用性，而不是一上来就讲一堆抽象的定理。这点对我这个偏重工程实践的读者来说，非常有帮助。我能立刻将学到的知识与我的工作联系起来。而且，这本书中的代码示例，我尝试着自己去敲并且稍作修改，发现运行效果都很好，这说明代码的质量和可读性都很高。作者在代码的注释方面也做得相当到位，几乎每一个关键步骤都有说明，让我能轻松地理解代码背后的逻辑。虽然这本书的厚度不菲，但整体阅读体验非常流畅，不会因为内容过多而感到疲惫。

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这本书给我的感觉就像一位经验丰富的老教授，娓娓道来，却句句珠玑。我特别欣赏它在算法分析部分的处理方式。很多教材往往会直接给出算法，然后进行分析，但这本书却反其道而行之。它会先描述一个实际问题，然后引导读者思考如何解决，在这个过程中自然而然地引出不同的算法思路，并在此基础上进行复杂度分析。这种“问题驱动”的学习方式，让我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地参与到知识的构建过程中。书中关于递归的讲解，我印象尤为深刻。我之前一直对递归有些畏惧，总觉得绕不过来。但这本书用非常形象的比喻和清晰的逻辑，一步步拆解了递归的原理，甚至包括了尾递归优化等进阶内容，让我茅塞顿开。还有动态规划的部分，作者通过几个经典案例，如背包问题、最长公共子序列等，将动态规划的思想“揉碎了”讲解，让我不再觉得它是高高在上的理论，而是可以掌握并运用于实际问题的强大工具。

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这本书的封面设计相当朴实，没有任何花哨的图饰，只有书名和作者的名字，给人一种“干货满满”的期待感。翻开书页，排版清晰，代码示例也用醒目的颜色区分，阅读起来很舒服。刚开始接触的时候，我最关注的还是它的讲解是否透彻。毕竟，数据结构和算法是计算机科学的基石，如果基础不牢，后续的学习会举步维艰。这本书在概念的引入上，并没有直接抛出晦涩的定义，而是从实际应用场景出发，比如如何更高效地存储和查找信息，或者如何解决一个需要分步解决的复杂问题。这样的切入点，让我能很快地理解抽象概念背后的意义，而不是死记硬背公式。书中对各种数据结构的优缺点分析也相当到位，特别是关于时间复杂度和空间复杂度的权衡，这一点我觉得非常重要。很多时候，一个好的算法并不意味着它在所有情况下都是最优的，理解它的适用范围和局限性，才能在实际开发中做出明智的选择。作者似乎很擅长将复杂的知识点分解成易于理解的小块，然后逐步深入，让人感觉学习过程是一个循序渐进、水到渠成的过程，而不是一个突飞猛进的跳跃。

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这本书的长处在“分析”上。基本数据结构，绝大多数书都讲的差不多

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这本书的长处在“分析”上。基本数据结构，绝大多数书都讲的差不多

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这本书的长处在“分析”上。基本数据结构，绝大多数书都讲的差不多

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这本书的长处在“分析”上。基本数据结构，绝大多数书都讲的差不多

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