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出版者:人民邮电出版社

作者:Chris H. Pappas

出品人:

页数:285

译者:周良忠

出版时间:2002-10

价格:34.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787115105233

丛书系列:

图书标签:

程序设计
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具体描述

《深入理解数据结构与算法：从理论到实践》本书简介：在当今快速发展的软件工程领域，数据结构与算法的扎实基础是构建高效、可扩展系统的核心基石。本书《深入理解数据结构与算法：从理论到实践》旨在为读者提供一个全面且深入的学习路径，系统性地剖析经典数据结构的设计原理、实现机制，以及各种核心算法的内在逻辑与优化策略。本书的视角超越了简单的API调用，着重于理解“为什么”和“如何做”，使读者能够真正掌握底层逻辑，从而在面对复杂的工程挑战时，能够设计出性能卓越的解决方案。核心内容结构与特色：本书内容组织严谨，由浅入深，共分为七个主要部分，覆盖了从基础抽象到高级应用的全景图。第一部分：基础回顾与计算模型本部分首先对离散数学中的必要概念（如集合论、逻辑运算）进行回顾，并着重介绍了算法分析的基石——计算复杂度理论。我们将详细探讨大O、Ω、Θ记法，并深入分析最好、最坏和平均情况下的时间复杂度与空间复杂度分析方法。通过实际案例，读者将学习如何精确地评估算法的性能瓶颈，这对于后续章节的算法选择至关重要。第二部分：线性数据结构的精妙本部分聚焦于最基础也是应用最广泛的线性结构。数组与动态数组：不仅讨论固定大小数组的内存布局，更深入剖析动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）在扩容机制下的摊还分析（Amortized Analysis）。理解其隐藏的性能代价是优化内存操作的关键。链表家族：详细对比单向链表、双向链表和循环链表的结构差异、插入删除操作的时间复杂度，并特别关注循环链表在实现特定算法（如约瑟夫环问题）中的独特优势。栈与队列：不仅限于LIFO和FIFO的基本操作，我们将探讨它们在函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀）、广度优先搜索（BFS）中的实际应用。此外，还会介绍如何使用链表或数组高效地实现优先级队列（尽管优先级队列通常被视为更高级结构，但其基础概念与栈/队列紧密相连）。第三部分：非线性数据结构的艺术——树结构树是组织层次化数据的核心工具。本部分将投入大量篇幅讲解树的变体及其平衡机制。二叉树与遍历：深入讲解前序、中序、后序遍历，并介绍层序遍历（利用队列实现）。理解递归和迭代实现之间的细微差别。二叉搜索树（BST）：探讨其基本查找、插入、删除操作。关键在于分析其在极端情况下的性能退化（成为链表），从而自然引出平衡树的需求。平衡树的实现原理：我们将详细解析AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转操作（左旋、右旋、双旋）和着色规则。虽然红黑树的实现细节较为复杂，但本书将用清晰的图示和步骤分解其维持平衡的严格要求，这是构建高性能数据库索引和文件系统的核心技术。 B树与B+树：针对外部存储（磁盘I/O）的特点，本书会介绍B树和B+树的结构，解释它们如何通过增加分支因子来最小化磁盘访问次数，这是理解现代数据库索引（如MySQL InnoDB）的必经之路。第四部分：高效查找与排序算法的深度解析本部分是算法效率的集中体现。排序算法的演进：涵盖基础排序（插入、选择、冒泡）的复杂度分析。重点深入研究分治策略在排序中的应用：快速排序（QuickSort）的枢轴选择策略、合并排序（MergeSort）的稳定性分析。最后，系统讲解堆排序（HeapSort）如何利用最大/最小堆结构在原地完成排序。查找优化：除了基本的线性查找，我们详述二分查找（Binary Search）的适用条件和边界处理技巧。对于特殊数据结构，如散列表，我们将深入探讨哈希函数的构造原则（如一致性哈希），以及解决冲突的多种方法（分离链接法、开放寻址法及其线性探测、二次探测、双重哈希的优劣）。第五部分：图论基础与应用图结构是建模网络、依赖关系和路径问题的强大工具。图的表示：详尽对比邻接矩阵和邻接表在不同图密度下的空间和时间效率。图的遍历：区分深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示它们在拓扑排序、连通分量识别中的应用。最短路径算法：详细推导和实现Dijkstra算法（处理非负权重边）和Bellman-Ford算法（处理负权边和负环检测）。对于全源最短路径，我们将讲解Floyd-Warshall算法的动态规划思想。最小生成树（MST）：介绍Prim算法和Kruskal算法的贪心策略，并分析两者在不同图结构下的性能差异。第六部分：高级算法范式本部分转向解决复杂问题的通用设计模式。动态规划（DP）：强调DP的两个核心要素：最优子结构和重叠子问题。通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，构建自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录）的解题框架。贪心算法：阐述贪心选择性质的判断标准，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等实例说明其适用范围与局限性。回溯法与分支限界法：针对组合优化问题（如N皇后问题、数独求解），详细剖析回溯树的构建与剪枝策略，提高搜索效率。第七部分：性能调优与实际工程考量本书的收尾部分将理论与实际工程相结合。内存管理与缓存效率：讨论数据局部性（Locality of Reference）对CPU缓存命中的影响，解释为什么扁平化数据结构在某些场景下比引用密集型结构（如复杂的链式对象）性能更优。并发数据结构概述：简要介绍锁、无锁结构（如原子操作）在并发环境下的挑战，并概述如何设计线程安全的栈、队列和哈希表。本书目标读者：本书面向所有希望从“会用” C 语言转向“精通”其背后计算原理的软件开发者、计算机科学专业的学生以及算法工程师。阅读本书需要具备基本的编程能力和对计算机系统基础的初步了解。通过本书的学习，读者将不仅能熟练运用标准库中的数据结构，更能根据实际需求，设计并实现定制化的、高效率的数据结构与算法模块。