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出版者:清华大学出版社

作者:黄学光

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2004-9-1

价格:28.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302093503

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
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• 计算机科学
• 信息技术
• 大学教材

图书简介：数据结构与算法精解 内容概要 本书聚焦于计算机科学的核心领域——数据结构与算法，旨在为读者提供一个深入、系统且实用的学习指南。全书结构清晰，内容详实，覆盖了从基础概念到高级应用的广泛主题。我们摒弃了对特定编程语言的过度依赖，转而强调算法思想、逻辑推理以及问题解决能力，使读者能够将所学知识灵活应用于任何主流编程环境。 第一部分：基础概念与线性结构 本书首先奠定了坚实的理论基础。第一章详细介绍了算法分析的基本工具，包括时间复杂度和空间复杂度的度量标准，如大O、大Ω和Θ符号。我们通过大量的实例，展示如何精确评估算法的性能瓶颈，为后续的学习做好准备。 第二章深入探讨了数组和链表。我们不仅讲解了静态数组的内存布局和访问机制，还详细分析了动态数组的伸缩策略。对于链表，本书细致区分了单向链表、双向链表和循环链表的实现细节、优缺点及适用场景，特别强调了指针操作的精确性与安全性。 第三章聚焦于栈（Stack）和队列（Queue）。栈的部分，我们用递推关系和递归调用的实际例子，阐明了后进先出（LIFO）的原理，并探讨了其在函数调用栈管理中的关键作用。队列部分，我们详细讨论了先进先出（FIFO）的实现，并介绍了循环队列、优先队列（使用堆实现）的特殊应用，如任务调度和缓冲区管理。 第二部分：非线性结构的高效管理 非线性数据结构是复杂系统建模的基石。第四章是关于树（Tree）的专题。我们从基础的树形结构定义出发，系统讲解了二叉树的遍历（前序、中序、后序）及其在表达式解析中的应用。随后，重点剖析了二叉搜索树（BST）的构造、查找、插入和删除操作，并分析了其在最坏情况下的性能退化问题。 第五章是平衡树的深度解析。为了克服BST在极端数据输入下的性能限制，本书详细介绍了红黑树（Red-Black Tree）和AVL树的旋转、重着色/再平衡机制。我们通过大量的图示和步骤分解，帮助读者理解这些自平衡操作的数学依据和实现逻辑，确保读者能够掌握如何在动态环境中保持对数时间复杂度的性能保证。 第六章聚焦于堆（Heap）结构。本书区分了最大堆和最小堆，并详尽描述了堆的构建过程（Build-Heap）以及插入、删除操作如何维护堆的性质。堆排序（Heap Sort）作为一种高效的比较排序算法，将在本章得到完整的算法推导和性能分析。 第七章处理图（Graph）结构。这是全书内容最丰富、应用最广泛的部分之一。我们首先定义了图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表，并对比了它们的优选场景。随后，本书系统讲解了图的遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。 第八章深入探讨了图的经典应用算法。这包括寻找最短路径问题，如迪杰斯特拉（Dijkstra）算法、贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法，以及处理负权边的场景。对于单源最短路径和多源最短路径问题，本书提供了详尽的算法流程图和复杂度分析。此外，最小生成树（MST）的Kruskal算法和Prim算法也将被详细讲解。 第三部分：查找、排序与高级主题 第九章集中讲解高效的查找技术。除了在BST中讨论的查找，本章还引入了哈希表（Hash Table）。我们深入剖析了哈希函数的构造原则、冲突解决策略（如链式法和开放定址法），并探讨了加载因子对性能的影响，力求使读者理解如何设计一个高效且均匀的哈希映射。 第十章是排序算法的全面回顾。我们对基础排序如冒泡、选择、插入排序进行了回顾，但重点放在了高级、基于比较的排序算法上：归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。快速排序的部分，我们特别讨论了枢轴（Pivot）的选择策略（如随机选择）如何影响其平均性能，并与线性时间复杂度的计数排序、基数排序进行了对比。 第十一章探讨了算法设计范式。这里引入了动态规划（Dynamic Programming, DP）和贪心算法（Greedy Algorithms）。动态规划部分，我们通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，展示如何识别子问题重叠和最优子结构，并使用记忆化或自底向上的方法求解。贪心算法则侧重于证明局部最优解能导向全局最优解的条件。 第十二章介绍了回溯法（Backtracking）和分支限界法（Branch and Bound）。这些技术常用于解决组合优化问题，如八皇后问题、旅行商问题（TSP）的近似解法。本书强调如何有效地剪枝（Pruning）搜索空间，以提高求解效率。 附录部分提供了离散数学中与算法分析相关的必要数学背景，包括递归关系式的求解技巧和概率分析的初步知识。 本书特色 1. 理论与实践的平衡： 每一章的算法讲解都配有清晰的伪代码和复杂度分析，确保读者不仅理解“如何做”，更理解“为什么这样做”。 2. 模块化学习结构： 内容组织逻辑性强，读者可以根据自身需求，深入钻研特定类型的数据结构或算法。 3. 应用导向： 尽管是理论书籍，但穿插了大量实际应用场景的分析，帮助读者将抽象概念转化为解决实际工程问题的工具。 本书适合于计算机科学专业的本科生、研究生，以及任何希望系统性提升其算法设计与分析能力的软件工程师和技术爱好者。掌握本书内容，将为深入学习操作系统、编译原理、数据库系统乃至人工智能等高级课程打下坚实的基础。

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这本书的装帧和印刷质量也值得一提，这在学术书籍中并不多见。纸张的质感很好，内页的墨色纯正，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到酸涩。但更重要的是其内在的结构安排——它巧妙地平衡了理论的严谨性和应用的直观性。它不是那种只讲“是什么”的书，而是努力去解释“为什么是这样”的书。比如，在讲解编译原理的词法分析时，它没有直接展示复杂的正则表达式，而是先展示了文本编辑器中高亮显示代码的原理，从而引出对有限自动机的兴趣。这种先激发兴趣，再提供工具的教学路径，对我来说是最高效的学习方式。我发现，这本书不仅教会了我知识，更重要的是，它培养了我独立探究技术问题的习惯。它让我明白了，学习计算机科学，最重要的是掌握一套解决问题的思维方法，而这本书，正是这套方法的完美导览图。

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这本《计算机公共基础》的编排方式简直让人耳目一新，完全没有那种传统教材的枯燥感。我之前对编程和网络知识一直有点畏惧，觉得这些东西离我很远，但这本书用非常生动有趣的语言，把那些复杂的概念拆解成了易于理解的小块。比如，它在介绍操作系统原理时，不是简单地罗列功能，而是通过一些生活中的类比，让我瞬间明白了进程与线程的区别。作者的叙述逻辑非常清晰，章节间的过渡自然流畅，读起来就像是听一位经验丰富的老师在娓娓道来。特别是对于初学者来说，这本书的价值在于它不仅仅是知识的堆砌，更在于它构建了一套完整的计算机思维框架。我特别喜欢它在讲解数据结构时，引入的那些可视化图表，让抽象的概念变得触手可及。这本书的难度把握得恰到好处，既有足够的深度去挑战那些想深入学习的读者，又足够友好让零基础的人也能跟上节奏，可以说是为我们这些非计算机专业的学生量身打造的入门宝典。

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我是一个对技术细节不太敏感的人，很多技术书籍总是上来就抛出一大堆术语，让人望而却步。然而，这本《计算机公共基础》的语言风格简直是教科书级别的“去技术化”。它用最平实、最日常的语言来解释那些高深的计算理论，阅读体验非常舒适。比如，它解释算法复杂度时，没有直接给出复杂的数学公式，而是通过一个比喻——“收拾房间”的不同效率，来形象地说明了O(n^2)和O(n log n)的差异，这种“润物细无声”的教学方法，让我这个以前对算法头疼不已的人，竟然读懂了核心思想。而且，本书的案例选择非常贴近现代生活，讲解数据库基础时，它没有用过时的例子，而是分析了当下流行的电商搜索功能是如何实现的，这让知识的学习动机瞬间被点燃。这本书的价值就在于，它让你觉得计算机科学并非遥不可及的“硬核”领域，而是与我们日常生活紧密相连的实用工具。

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我很少对一本技术书籍的“软实力”如此赞叹。这本书的作者显然非常了解非专业读者的困境，所以在内容组织上展现出了极高的同理心。它最让我欣赏的一点是，它没有陷入“炫技”的泥潭，而是专注于打牢地基。它花了相当大的篇幅来确保读者对二进制、逻辑运算这些最底层的概念有深刻理解，而不是匆匆带过。这种对基础的尊重，使得后面学习更高级概念时，基础变得异常牢固。我可以毫不夸张地说，这本书帮我理清了很多以前模模糊糊的概念，比如内存管理和缓存机制，以前总是一团浆糊，现在清晰得像是一张被仔细熨平的地图。而且，这本书的编者在内容更新上也很用心，虽然是基础教材，但依然融入了云计算和大数据的一些基本概念的介绍，显示出与时俱进的教学态度。这是一本需要反复研读，并且越读越有体会的经典之作。

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说实话，这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为“公共基础”可能就是走个过场，介绍一些皮毛知识，但事实证明我大错特错。它在网络协议那一章的处理尤其精彩，从最底层的物理层讲起，层层递进到应用层，那种结构化的讲解方式让我对整个互联网的工作原理有了一个前所未有的宏观认识。作者似乎非常注重理论联系实际，每一章节后面都有精心设计的思考题和实验建议，这些都不是那种死记硬背的题目，而是需要你动脑筋去分析和解决问题的。我尝试着自己搭建了一个简单的局域网环境，参照书中的步骤进行操作，结果非常顺利。这种“做中学”的模式极大地提高了我的学习兴趣。这本书的排版也十分考究，重点突出，图文并茂，即使是深夜阅读，也不会感到视觉疲劳。对于想要真正掌握计算机基础知识，而不是仅仅应付考试的读者来说，这本书绝对是一份宝藏。

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