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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:耿国华

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2002-2

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787560611143

丛书系列:

图书标签:

• 成长
• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
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• 考研

《算法设计与分析导论》 内容提要： 本书深入探讨了现代计算机科学的基石——算法的设计、分析与实现。我们不仅仅关注“如何解决问题”，更侧重于“如何高效、优雅地解决问题”。全书以严谨的数学基础为支撑，结合丰富的实际案例，系统性地引导读者掌握解决复杂计算难题的思维框架。 第一部分：基础与预备知识 本部分旨在为后续的深入学习打下坚实的理论基础。 第1章：计算思维的建立 本章从计算的本质出发，讨论图灵机模型作为理论基石的重要性，区分了可计算性与不可计算性。着重介绍了“算法”这一核心概念的严谨定义，包括输入、输出、确定性、有限性与有效性。我们详细阐述了算法分析的必要性，为何需要超越简单的正确性验证，进入效率的考量。初步引入了渐近符号（$O, Omega, Theta$），并详述了它们在描述算法性能随输入规模增长趋势上的数学意义和应用规范。本章强调培养一种“机器视角”的思维模式，将现实问题抽象为计算模型。 第2章：递归与基本数据结构 递归是算法设计中最强大的工具之一。本章详细剖析了递归关系的构建、求解（如主定理的应用）以及深度优先搜索（DFS）的底层逻辑。同时，本章作为数据结构的回顾与铺垫，系统梳理了线性结构，包括数组的底层内存布局与操作效率分析，链表（单向、双向、循环）的实现细节与适用场景，以及栈（Stack）和队列（Queue）作为抽象数据类型的应用，特别强调了它们在过程调用和广度优先搜索（BFS）中的作用。 第二部分：核心算法范式与分析 本部分是全书的核心，聚焦于几种最经典、最具有普适性的算法设计范式。 第3章：分治法：化繁为简的艺术 分治法是处理大规模问题的首选策略。本章以经典的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）为例，深入剖析了如何分解问题、解决子问题以及合并结果。我们对快速排序的最坏情况和平均情况进行了严格的概率分析，并探讨了“随机化枢轴选择”在实践中的意义。此外，本章还介绍了分治法在计算几何中的应用，例如计算平面上最近点对的算法，展示了其在二维空间问题中的强大威力。 第4章：贪心算法：局部最优的集合 贪心算法的设计哲学在于每一步都做出当前看起来最好的选择，而不考虑后续影响。本章通过霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程，展示了如何利用优先级队列来高效实现贪心选择。其他经典案例包括活动安排问题和最小生成树问题的初步探讨（为后续的图论章节做铺垫）。重点讨论了证明一个贪心算法正确性的关键步骤：贪心选择性质和最优子结构性质的验证。 第5章：动态规划：避免重复计算的智慧 动态规划（DP）是处理具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章从斐波那契数列的效率优化出发，引出DP的核心思想——自底向上（迭代）与自顶向下（带备忘录的递归）。我们系统讲解了DP的经典应用：最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法和0/1背包问题。对于背包问题，我们将详细分析如何构建状态转移方程，并讨论其时间复杂度与空间复杂度的权衡。 第三部分：高级数据结构与图论基础 本部分将算法效率的提升建立在高效数据结构的支持之上，并引入了离散数学中至关重要的图结构。 第6章：高效查找结构：平衡与范式 本章深入探讨了如何保证查找、插入和删除操作的时间复杂度维持在对数级别。重点讲解了平衡二叉搜索树（AVL树与红黑树）的维护机制，特别是旋转操作在恢复树平衡中的作用。随后，我们介绍了B树和B+树，分析了它们在磁盘I/O限制下的优势，是数据库索引设计的基石。最后，我们引入了散列表（Hash Table），分析了不同的冲突解决策略（如链式法、开放寻址法）及其对平均性能的影响。 第7章：图算法 I：连通性与路径探索 图是表示复杂关系的首选模型。本章侧重于图的表示法（邻接矩阵与邻接表）及其适用性分析。我们详细阐述了广度优先搜索（BFS）在查找无权图最短路径中的应用，以及深度优先搜索（DFS）在计算图的强连通分量（SCC）和拓扑排序中的关键作用。拓扑排序部分特别讨论了其在项目调度和依赖关系解析中的实际意义。 第8章：图算法 II：最短路径与最小代价 本章关注图上的代价优化问题。首先，我们使用Dijkstra算法解决单源最短路径问题，并分析其在优先队列优化下的性能表现，同时明确指出其不能处理负权边。随后，引入Bellman-Ford算法，讨论其如何检测并处理图中的负权环。最后，介绍Floyd-Warshall算法，用于解决所有顶点对之间的最短路径问题，并探讨其在动态规划视角下的实现细节。 第四部分：高级主题与计算复杂度 本部分将视角从具体的算法提升到计算理论的层面。 第9章：最小生成树（MST） 本章回归图论，专注于寻找连接所有顶点的最小总代价边集。详细对比和实现了两种经典算法：Prim算法和Kruskal算法。我们分析了它们在不同图结构（稠密图与稀疏图）下的效率差异，并展示了它们如何利用贪心策略完美解决MST问题。 第10章：计算复杂性理论导论 算法设计必须与计算的内在限制相结合。本章系统介绍了多项式时间（P类问题）的概念，以及NP类问题的定义——即可以在多项式时间内验证解的问题。重点剖析了NP-完全性（NP-Completeness）的概念，并详细展示了如何使用归约（Reduction）的方法来证明一个问题（如布尔可满足性问题SAT或哈密顿路径问题）的NP-完全性。这部分内容旨在帮助读者理解哪些问题可能没有高效（多项式时间）的精确解法，从而转向近似算法或启发式方法。 本书特点： 1. 理论与实践结合： 每一章都包含大量的伪代码和伪代码的效率分析，鼓励读者动手实现。 2. 严格的数学推导： 确保对算法正确性和性能的论证基于扎实的数学基础。 3. 思维范式训练： 强调算法设计范式的学习，而非简单记忆特定算法。 4. 面向现代计算： 覆盖了从底层数据结构到高级复杂度理论的广阔领域，为后续深入学习机器学习、系统优化等领域奠定坚实基础。

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作为一名资深的软件工程师，我手边堆着好几本号称是“经典”的数据结构教材，但坦白说，大部分读起来都像是在啃一本干巴巴的字典，重点是概念的罗列，缺乏实际应用指导和深度剖析。这本书的出现，简直像在沉闷的技术书海中投下了一颗震撼弹。它的视角非常独特，不仅讲解了“是什么”，更深入探讨了“为什么会这样设计”以及“在现代工程实践中如何取舍”。特别是它对不同算法复杂度分析的细致入微，用近乎于哲学思辨的方式，探讨了时间与空间效率的平衡点，这对于我们处理大规模数据时的架构决策至关重要。书中对一些高级话题，比如B树在数据库索引中的实际应用，或者图算法在网络路由中的优化策略，都有非常精辟的见解，不是那种教科书式的搬运，而是融入了作者多年实战经验的洞察。阅读过程中，我时常需要停下来，对着代码示例反复推敲，很多过去只是“知道”却不曾“理解透彻”的优化点，现在茅塞顿开。这本书不适合纯粹的门外汉，但对于希望从“会写代码”跃升到“精通设计”的开发者来说，它提供了一个极佳的、高屋建瓴的视角，是工具箱里不可或缺的“瑞士军刀”。

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这本书的叙事风格极其富有画面感，读起来一点都不觉得枯燥乏味。它没有采用那种冷冰冰的学术语言，反而像是在讲述一个宏大的、关于信息组织的历史故事。比如，在介绍散列表（哈希表）时，作者描绘了早期计算机科学家们为了解决数据查找效率问题所经历的“摸索”与“灵光乍现”，这种历史背景的融入，极大地激发了我的求知欲。我感觉自己不是在学习一套死板的规则，而是在参与一场智慧的演进过程。尤其是关于图论的部分，作者运用了大量的比喻，将复杂的图遍历算法想象成探险家在未知领域中绘制地图的过程，每一步决策都清晰可见，连带着那些晦涩的递归调用和回溯逻辑，都变得易于理解和记忆。这种将抽象概念具象化的能力，是这本书最难能可贵的地方。它让我对计算机科学这门学科，产生了一种深厚的敬意和亲近感，仿佛它不再是遥不可及的高岭之花，而是触手可及的智慧结晶。

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说实话，我对这种技术书籍一向抱持着一种怀疑态度，因为市面上太多标题党了，承诺能让你掌握一切，结果读完还是稀里糊涂。这本书的厉害之处在于它的“克制”和“聚焦”。它没有试图涵盖所有已知的数据结构，而是挑选了最核心、最常用、最具代表性的几种，然后将它们嚼碎了，喂到你嘴边。比如，它对树形结构的处理就非常精彩，从二叉树到红黑树的演变过程，逻辑链条衔接得天衣无缝，你会清楚地看到每一步改进是为了解决前一个结构的哪个瓶颈。更让我惊喜的是，作者在讲解每种结构时，都穿插了其在特定编程语言（比如C++或Java）中的具体实现细节和陷阱，这比那些只谈理论的书籍实用太多了。我试着按照书中的引导，重新实现了一些基础结构，结果发现自己对内存管理和指针操作的理解都上了一个台阶。这本书更像是一位技艺高超的工匠，教你如何打磨工具，而不是只给你一张工具的目录。它注重的是内在的逻辑和性能的考量，而不是浮于表面的语法操作。

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这本书的价值，在于它构建了一个坚实的思维框架，而不是零散的知识点集合。我过去学习数据结构总是记不住，因为知识点之间缺乏有效的连接点，读完一个忘了另一个。但这本书的章节安排非常有条理，它从最基础的线性结构开始，逐步引申到非线性结构，每种结构的设计思想都前后呼应，共同服务于提高信息的存取效率这个核心目标。阅读的体验是层层递进的，你不会感觉到某一部分是孤立的知识模块。书中对抽象数据类型（ADT）的强调也非常到位，这让我真正理解了软件工程中“关注点分离”的重要性——先定义好接口和行为，再考虑底层如何实现。这种自上而下的设计思路，极大地提升了我对复杂系统设计的能力。我不再满足于仅仅能写出功能正确的代码，而是开始主动思考：当前的数据组织方式是否最优？是否存在更优雅、更具扩展性的解决方案？这本书真正教会我的，是如何像一个系统架构师那样去思考数据流和信息存储的问题，这是任何速成手册都无法比拟的深度。

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这本书简直是为我这种编程初学者量身定做的！我一直对那些复杂的算法和数据组织方式感到头大，总觉得它们是高深莫测的“黑魔法”。然而，捧起这本书，我才发现，原来那些看似抽象的概念，竟然能被讲解得如此清晰、生动。作者似乎深谙我们初学者的痛点，他没有直接堆砌晦涩的术语，而是用大量的、贴近日常生活的例子来阐释，比如用图书馆的书架来比喻数组，用排队买票的场景来解释队列。每一次翻阅，都像是在和一位耐心的老师对话，他总能在我快要迷失在细节里的时候，及时拉我一把，让我看到全局的架构。特别是关于链表的那几章，以前看别人写的代码总是云里雾里，现在读完，我竟然能自己勾勒出节点间的连接关系，那种豁然开朗的感觉，简直妙不可言。这本书的排版也很舒服，留白恰到好处，配合着图文并茂的解释，阅读体验极佳，不会让人产生阅读疲劳。我甚至开始期待下班后能赶紧回家，继续沉浸在这个逻辑构建的世界里，这种“主动学习”的乐趣，这本书真的功不可没。我感觉我的编程思维正在被重塑，不再是简单的代码堆砌，而是开始思考如何更高效地组织信息。

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神马也不会 求过求过

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学校发的教材就是这本，这本书完全是为了介绍某种数据结构而介绍某种数据结构 还好期末开卷考，考完就把书卖了，找了本邓俊辉老师的书重学

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