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出版者:人民邮电出版社

作者:明月创作室

出品人:

页数:471

译者:

出版时间:2001-7

价格:45.0

装帧:精装

isbn号码:9787115094582

丛书系列:

图书标签:

• 局域网
• 网络编程
• DIY
• 应用开发
• Python
• Socket
• 网络应用
• 实践
• 教程
• 编程入门

好的，这是一份关于一本名为《局域网应用DIY》的图书的详细简介，内容侧重于该书不包含的方面，以确保不与您提供的书名产生关联。 --- 《数据结构与算法精解：C++实现》图书简介 本书并非聚焦于网络构建、配置或应用层面，而是深入探讨计算机科学的基石——数据结构与算法。它面向的是那些希望夯实编程内功、理解底层逻辑的开发者、计算机专业学生以及对高效计算有追求的工程师。 本书的核心宗旨是提供一套清晰、详尽且高度实用的C++实现指南，阐述如何设计、分析和实现核心数据结构，并应用先进的算法解决复杂计算问题。我们坚信，只有深刻理解数据如何在内存中组织，以及操作这些数据的有效路径，才能编写出真正健壮、高性能的软件。 第一部分：基础与核心数据结构 本书的开篇并非关于网络协议或路由器配置，而是专注于基础构建块。 第1章：C++面向对象基础回顾与模板编程实践 本章假设读者已具备C++基础语法知识，但重点强化了现代C++（C++11/14/17）中的面向对象范式，特别是继承、多态、虚函数和抽象类的正确使用。随后，我们详细介绍了C++模板（Templates）的工作原理，包括函数模板、类模板以及模板特化，为后续实现泛型数据结构奠定基础。我们强调如何使用模板编写出不依赖于特定数据类型（如`int`或`string`）的高效代码。 第2章：线性结构的深入剖析 本章系统性地讲解了数组和链表。我们不仅展示了静态数组和动态数组（如`std::vector`的底层逻辑）的实现，更细致地探讨了单向链表、双向链表和循环链表的构建与操作。重点内容包括：节点指针的精确管理、内存泄漏的规避、以及在链表结构中实现高效的插入、删除和查找操作的时间复杂度分析。 第3章：栈与队列的抽象与应用 栈（Stack）和队列（Queue）作为最基本的抽象数据类型，在本章得到深入探讨。我们分别使用数组和链表两种底层结构来实现LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）的特性。此外，我们还覆盖了更高级的应用，例如：双端队列（Deque）的实现，以及如何利用栈结构实现递归算法的迭代模拟。 第二部分：非线性数据结构的精妙设计 本部分是本书的重点，涉及复杂的数据组织形式，这些结构是构建现代软件框架、数据库索引和搜索系统的关键。 第4章：树结构基础与遍历 树是层次化数据的理想模型。本章从二叉树的基础概念入手，详细介绍了前序、中序、后序遍历的递归和非递归实现。我们特别关注了如何使用结构体和指针来构建树节点，并讨论了在C++中管理树结构的生命周期和内存释放问题。 第5章：平衡二叉搜索树（BST）的挑战与优雅 标准的二叉搜索树（BST）在最坏情况下性能急剧下降。本章投入大量篇幅讲解如何通过旋转操作保持树的平衡，重点介绍AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的插入、删除及维护平衡的复杂算法。我们提供了详细的C++代码，展示了旋转操作的精确逻辑和边界条件处理。 第6章：堆结构与优先队列 堆（Heap）是实现高效优先级调度的核心。我们详细解释了最大堆和最小堆的结构特性，以及如何使用数组高效地表示堆（而非链表），重点实现`heapify`（堆化）操作和堆的插入/提取最大（小）值的算法。基于此，我们构建了标准的优先队列（Priority Queue）类。 第7章：散列表（哈希表）的冲突解决之道 散列表提供了平均O(1)的查找性能，是现代编程中不可或缺的一部分。本章深入探讨了哈希函数的构造原理（包括除法、乘法等方法），以及处理哈希冲突的各种策略：链式法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）。我们重点讨论了负载因子对性能的影响及动态扩容机制。 第三部分：图论与高级算法 本部分将数据结构的应用提升至更宏大的计算领域——图论，涉及路径寻找、网络流等复杂问题。 第8章：图的表示与基础遍历 图（Graph）是描述实体间关系的最佳模型。本章讲解了图的两种主要表示方法：邻接矩阵和邻接表，并分析了它们在稀疏图和稠密图中的适用性。接着，我们实现了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并讨论了它们在连通性判断和拓扑排序中的应用。 第9章：最短路径算法的实现 最短路径是图论中的经典问题。本章提供了Dijkstra算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理含负权边的图）的完整C++代码实现，并分析了它们的时间复杂度和适用场景。对于所有顶点对的最短路径，我们还简要介绍了Floyd-Warshall算法的动态规划思想。 第10章：最小生成树与贪心策略 本章关注如何用最经济的方式连接图中的所有节点。我们详细阐述了Prim算法和Kruskal算法，展示了如何利用优先队列或并查集（Disjoint Set Union，将在后续章节详述）来实现高效的最小生成树（MST）构建。 第四部分：高级技巧与算法范式 第11章：动态规划与分治策略 本章转向算法设计范式。我们通过经典的背包问题、最长公共子序列（LCS）等案例，详细剖析了动态规划（DP）的备忘录化（Memoization）和自底向上（Tabulation）两种实现方式。同时，我们也回顾了分治策略，如快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）的优化技巧。 第12章：并查集与贪心算法的实战 并查集（Union-Find）结构因其出色的路径压缩和按秩合并优化，成为处理动态连通性问题的利器。本章不仅讲解了其高效实现，还将其作为核心工具应用于Kruskal算法和求解网络连通性问题。我们还探讨了其他经典的贪心算法应用场景。 总结与展望 本书的重点始终围绕“如何高效地组织和操作数据”这一核心命题。全书所有示例均使用C++编写，强调代码的清晰度、效率以及对内存的精细控制。读者在合上此书后，将掌握一套坚实的计算思维框架，能够自信地评估和选择最合适的数据结构来解决任何复杂的计算挑战，无论其背景是操作系统、数据库优化还是高性能计算领域，均能受益匪浅。本书未涉及任何关于网络拓扑、路由协议、网络编程接口或无线通信技术的内容。 ---

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