具体描述
本书依据教育部考试中心最新发布的2004年版《全国计算机等级考试考试大纲》编写而成，一方面结合命题规律，对重要考点进行分析、讲解，并选取经典考题深人剖析；另一方面配有同步练习、模拟试题和上机试题，逐步向考生详尽透析考试中的所有知识要点。可谓“一书在手，通关无忧”。
本书光盘配有“全国计算机等级考试模拟软件”，其中智能化的答题系统按照教材的顺序循序渐进、逐步编排，模拟试卷和上机内容与形式完全模拟真实考试，考试步骤、考试界面、考试方式、题目形式与真实考试完全一致。书+光盘，物超所值。
本书适合于作为全国计算机等级考试考前培训班辅导用书，也可作为应试人员的自学用书。
《数据结构与算法精讲与实战》图书简介 导言：算法的基石，编程的灵魂 在飞速发展的计算机科学领域，数据结构与算法始终是构建高效、可靠软件系统的核心基石。它们不仅是理解底层系统运行机制的关键，更是衡量一个程序员专业水平的重要标尺。本书《数据结构与算法精讲与实战》旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践指导意义的学习体系，帮助您从理论的殿堂迈向工程的实战，真正掌握构建复杂应用所需的数据组织与问题求解能力。 本书并非泛泛而谈，而是聚焦于那些在现代计算环境中最为关键、应用最为广泛的数据结构和算法。我们摒弃了冗长晦涩的数学推导，转而采用直观的图示、清晰的伪代码以及大量的真实案例，确保每一位读者，无论其背景如何，都能轻松领悟其精髓。 第一部分：数据结构的深度剖析与构建 本部分将系统地梳理和解析各类核心数据结构的内在机制、优缺点及其适用场景。我们强调的不是简单地“知道”这些结构存在，而是要理解“为什么”它们会被设计成这种样子，以及在特定约束下如何优化其性能。 1. 线性结构的精益求精：数组、链表与栈队列 动态数组与静态数组的内存哲学： 我们将深入探讨数组在内存中的连续存储特性，分析动态数组（如 `ArrayList` 或 `std::vector`）在扩容时的性能开销与内存管理策略。对比之下，静态数组在嵌入式系统和底层优化中的不可替代性将被详细阐述。 链表的优雅与陷阱： 从单向链表到双向链表，再到循环链表，本书不仅讲解了节点的插入、删除操作，更着重分析了指针操作的复杂性和潜在的内存泄漏风险。特别地，我们将介绍使用哨兵节点（Sentinel Node）来简化边界条件处理的技巧。 栈与队列的抽象与实现： 它们是工程中最常用的抽象工具。本书将展示如何使用数组和链表灵活地实现栈和队列，并延伸讨论基于队列的广度优先搜索（BFS）以及基于栈的深度优先搜索（DFS）在图论中的应用基础。 2. 非线性结构的构建艺术：树与图的遍历与表示 树结构：从基础到平衡： 详细解析了二叉树的遍历（前序、中序、后序）的内在逻辑，并通过实例说明它们如何对应于表达式求值和代码编译过程。随后，我们将重点攻克平衡树——AVL树和红黑树。红黑树的旋转和颜色调整规则将被分解为最简单的几个步骤，帮助读者理解其在保证对数时间复杂度内的稳定性和高效性。 堆结构：优先级的管理大师： 二叉堆（最大堆与最小堆）是实现高效优先级的核心。本书将详述堆的上滤（Heapify-Up）和下滤（Heapify-Down）操作，并展示堆在构建最优最小生成树（Prim算法）和求解 Top K 问题中的关键作用。 图结构：复杂系统的建模： 图论是解决网络、路径规划等复杂问题的核心。我们将区分邻接矩阵与邻接表这两种主要的图表示方法，分析它们在空间和时间复杂度上的权衡。随后，我们将详细讲解图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在连通性判断、拓扑排序等问题中的具体应用。 3. 高效查找的利器：哈希表与B/B+树 哈希表的冲突解决之道： 不仅仅是 `Key-Value` 的简单映射，本书深入探讨了哈希函数的优秀设计原则、链地址法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）的区别与性能差异。尤其关注了在负载因子增加时，如何通过动态扩容来维持接近 $O(1)$ 的平均查找时间。 数据库的基石——B/B+树： 针对大规模数据存储和检索的需求，本书专门辟章节详细解析了B树和B+树的结构特性，解释了为何B+树更适合作为关系型数据库的索引结构，特别是其多路平衡查找和范围查询的高效性。 第二部分：算法的设计思想与高效实现 本部分从“如何解决问题”的角度出发，系统介绍解决问题的核心算法范式，并辅以高质量的伪代码和主流编程语言（如 C++ / Python 风格）的实现参考。 1. 搜索与遍历的艺术：递归、分治与回溯 分治策略的典范： 以快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）为例，清晰阐述“分解-解决-合并”的思想。重点剖析快速排序的“基准选择”对平均性能的影响，以及归并排序在稳定性和最坏情况下的优势。 回溯法：系统化的试错过程： 回溯法是解决组合优化问题的万能钥匙。本书通过著名的“八皇后问题”、“N 皇后问题”和“迷宫寻路”等经典案例，构建起一个完整的试探、剪枝、回溯的逻辑闭环。 2. 贪心算法：局部最优的局部决策 直觉与证明的平衡： 贪心算法要求决策者在每一步都选择当前看来最好的选择。本书将通过“霍夫曼编码”、“最小活动安排问题”等案例，阐明贪心策略成功的关键在于证明其局部最优选择能够导向全局最优解。同时，也将指出哪些问题不适合使用贪心算法，并说明其原因。 3. 动态规划：消除冗余的优化路径 最优子结构与重叠子问题： 动态规划（DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本书将采用自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录的递归）两种方式，对比分析“斐波那契数列”、“背包问题”（0/1 背包与完全背包）和“最长公共子序列”的求解过程，力求让读者真正掌握 DP 状态转移方程的构建。 4. 图算法的广度与深度应用 最短路径的求解： 详细解析了单源最短路径算法——迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的原理及其在处理非负权重图中的效率，以及处理含有负权边的贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法的局限性。 最小生成树的构建： 深入讲解了 Kruskal 算法（基于边、使用并查集）和 Prim 算法（基于顶点、使用优先队列）的实现细节，并分析它们在不同图结构下的性能表现。 第三部分：实战演练与性能分析 理论知识只有在实践中才能生根发芽。本部分聚焦于如何评估代码的质量和效率。 渐近复杂度分析（Big O Notation）： 清晰界定 $O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)$ 等复杂度的含义，并提供一套标准化的方法来分析所实现代码的时间复杂度和空间复杂度。 内存管理与优化实践： 讨论指针的正确使用、避免内存泄漏的编程习惯，并探讨在特定场景下，如何通过数据结构的巧妙选择（例如，使用 `std::unordered_map` 替代 `std::map`）来达到性能上的飞跃。 高频面试题解析： 选取了近年来企业级技术面试中出现频率最高的 50 道算法与数据结构题目，提供高质量的解题思路和最优解法实现，帮助读者将所学知识转化为实际的面试竞争力。 本书的独特价值 《数据结构与算法精讲与实战》的价值在于其平衡性：它既有足够的理论深度来支撑对计算机科学原理的理解，又紧密贴合工程实践的需求。我们相信，掌握了这些核心工具，读者将能够自信地应对任何复杂的数据挑战，无论是开发高性能的后端服务、设计高效的操作系统组件，还是在算法竞赛中取得突破。这本书是您从“会写代码”到“写出好代码”的关键桥梁。
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