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出版者:第1版 (2003年1月1日)

作者:Vitter

出品人:

页数:430

译者:邓子梁

出版时间:2003-1

价格:45.0

装帧:平装

isbn号码:9787508407333

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• NET
• VB
• NET
• 应用程序开发
• 程序设计
• 软件开发
• Windows应用
• 编程入门
• 教程
• 开发工具
• 代码示例

好的，这是一份关于一本假定名为《数据结构与算法分析（C++版）》的图书的详细简介，内容完全不涉及《Visual Basic .NET应用程序设计》中的任何知识点。 --- 图书简介：数据结构与算法分析（C++版） 卷一：基础篇——构建现代计算的基石 第一章：计算思维与问题的抽象 本书旨在为读者提供一套坚实的计算科学基础，聚焦于如何将现实世界中的复杂问题转化为计算机可以高效处理的模型。我们首先探讨计算思维的本质，它不仅仅是编程，更是一种系统性、结构化的解决问题的方式。本章详细阐述了问题的分解、模式识别、抽象化和算法设计这四大核心要素。 我们深入分析了不同类型计算问题的共性与特性，例如决策问题、优化问题和搜索问题。在抽象层面，我们引入了“黑箱”模型的概念，强调在设计之初，我们关注的是“做什么”而非“如何做”，从而将关注点从具体的实现细节中抽离出来。 第二章：C++语言特性与高效编程实践 作为实现数据结构和算法的载体，C++语言的精髓是本章的重点。我们不会将本书内容局限于C++的语法教学，而是聚焦于那些对高性能计算至关重要的特性。 2.1 面向对象范式与泛型编程： 深入讲解类与对象的设计原则，特别是“接口优先”的理念。随后，我们将重点剖析C++的模板（Templates）机制，理解模板如何实现类型无关的数据结构，这是泛型算法设计的基础。 2.2 内存管理与性能考量： 探讨栈（Stack）与堆（Heap）的差异及其在程序执行中的作用。详细讲解智能指针（Smart Pointers）——`unique_ptr`, `shared_ptr`, `weak_ptr`——如何有效地管理动态内存，避免传统指针带来的资源泄漏问题。同时，分析构造函数、析构函数和移动语义（Move Semantics）对性能提升的关键作用。 2.3 标准模板库（STL）核心组件： 虽然本书旨在教授如何实现数据结构，但理解STL提供的成熟实现同样重要。本章会概述STL的四大组件：容器、迭代器、算法和函数对象，为后续章节中设计自定义容器提供对比和参考标准。 第三章：算法效率的度量：渐近分析 没有量化的效率评估，算法设计便缺乏客观标准。本章是全书理论分析的基石。 3.1 运行时间与空间复杂度的定义： 清晰界定算法的时间复杂度和空间复杂度。着重区分最坏情况、最好情况和平均情况的分析方法。 3.2 渐近符号系统： 深入讲解大O记法（$O$）、大Ω记法（$Omega$）和小o记法（$o$）。通过具体的数学推导，展示如何将嵌套循环、递归调用等代码结构转化为精确的渐近表达式。重点强调，渐近分析关注的是当输入规模趋向无穷大时，算法行为的主导项。 3.3 常见复杂度模型的解析： 对比分析 $O(1)$、 $O(log n)$、 $O(n)$、 $O(n log n)$、 $O(n^2)$ 和 $O(2^n)$ 等不同量级算法的实际性能差异，并给出在何种规模下不同复杂度的算法更具优势的实际指导。 --- 卷二：核心结构篇——组织信息的蓝图 第四章：线性数据结构的实现与应用 线性结构是数据组织的基础形态。本章将从底层原理出发，用C++实现这些结构，并分析它们的性能瓶颈。 4.1 数组与动态数组（Vector）： 探讨静态数组的固定性与动态数组的灵活性。重点分析动态数组在元素添加（摊还分析）和随机访问上的效率。 4.2 链表家族： 详尽实现单向链表、双向链表和循环链表。对比它们在插入、删除和元素访问上的时间复杂度，并探讨双向链表在内存开销上增加的代价如何换取了操作上的便利性。 4.3 栈与队列的抽象与实现： 基于数组和链表两种底层结构分别实现栈（Stack）和队列（Queue）。深入讲解栈在表达式求值（如后缀表达式）和递归模拟中的关键作用，以及队列在广度优先搜索（BFS）中的核心地位。 第五章：树形结构：层次化数据的管理 树结构是处理层次关系和分层数据的强大工具。本章侧重于平衡性和搜索效率。 5.1 基本树概念与遍历： 明确树的术语（根、节点、度、深度、高度）。系统讲解前序、中序、后序三种深度优先遍历，以及层次（广度优先）遍历。 5.2 二叉搜索树（BST）的实现与退化问题： 完整实现标准的BST，并分析其在理想情况下的 $O(log n)$ 搜索性能。随后，深入探讨BST在数据有序插入时可能退化为链表，导致效率降至 $O(n)$ 的“性能陷阱”。 5.3 平衡树理论与实践（AVL与红黑树简介）： 介绍AVL树和红黑树的自平衡机制。重点分析旋转操作（左旋、右旋、复合旋转）如何保证树的高度始终保持在对数级别，从而确保插入、删除和查找操作的最坏情况复杂度稳定在 $O(log n)$。 5.4 堆（Heap）结构： 实现二叉堆（通常使用数组实现），重点讲解上滤（Heapify-up）和下滤（Heapify-down）操作。阐述堆在优先级队列中的应用，并引出堆排序（Heap Sort）算法的 $O(n log n)$ 性能分析。 第六章：散列表（哈希表）：平均时间复杂度突破口 散列表是实现 $O(1)$ 平均时间复杂度查找的关键。 6.1 哈希函数的设计原则： 探讨如何设计高效、均匀分布的哈希函数，避免“散列冲突”。分析除法散列和乘法散列的优缺点。 6.2 冲突解决策略： 详细实现并对比两种主要的冲突解决技术： 链式地址法（Separate Chaining）： 使用链表存储冲突的元素。 开放定址法（Open Addressing）： 包括线性探测、二次探测和双重散列，重点分析开放定址法中聚集问题（Clustering）的产生与缓解。 6.3 性能分析与负载因子： 讨论负载因子（Load Factor）如何直接影响散列表的性能，以及在何种阈值下需要进行再哈希（Rehashing）以维持 $O(1)$ 的平均查找时间。 --- 卷三：高级主题篇——解决复杂问题的利器 第七章：图论基础与遍历算法 图是表示复杂网络关系的标准结构，本章侧重于其表示方法和基础遍历。 7.1 图的表示方法： 深入对比邻接矩阵和邻接表两种表示方式，分析它们在空间效率和处理稀疏图/稠密图时的适用性。 7.2 图的遍历算法： 详述广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理与实现。特别强调在遍历过程中如何利用辅助结构（如标记数组或栈）来追踪访问状态，并讨论它们在路径查找和连通性检测中的应用。 第八章：最短路径与最小生成树 在网络优化问题中，最短路径和最小成本连接是核心需求。 8.1 单源最短路径： 详细讲解迪杰斯特拉算法（Dijkstra’s Algorithm），分析其在基于优先队列优化后的 $O((E+V)log V)$ 复杂度。随后，介绍处理包含负权边的图的贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm），并阐述如何利用该算法检测负权环。 8.2 最小生成树（MST）： 讲解普里姆算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm），它们分别基于贪心策略构建MST。重点分析克鲁斯卡尔算法中对并查集（Disjoint Set Union, DSU）高效结构的使用，以及DSU的路径压缩和按秩合并技术如何实现近乎常数的单次操作时间。 第九章：算法设计范式：从分治到动态规划 本章介绍解决复杂问题的两种主流、强大的设计范式。 9.1 分治法（Divide and Conquer）： 深入分析快速排序（Quick Sort）的实现细节，包括枢轴（Pivot）的选择策略。通过归并排序（Merge Sort）的稳定性分析，展示分治法如何有效地将问题分解、解决子问题并合并结果。 9.2 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 阐明DP的核心思想——最优子结构和重叠子问题。通过经典的案例，如斐波那契数列的优化计算、背包问题（0/1 Knapsack）和最长公共子序列（LCS），演示如何构建状态转移方程，并采用自底向上的表格法（Tabulation）来避免重复计算。 附录：计算复杂性理论简介 本附录提供对计算能力边界的初步探讨。简要介绍可计算性理论、时间复杂度类 P 和 NP 的概念，以及NP完全性的意义，帮助读者理解哪些问题原则上存在高效（多项式时间）解法，而哪些问题可能需要依赖近似算法或启发式方法。 --- 本书特色总结： C++驱动的实践： 所有核心数据结构均采用现代C++实现，注重性能和内存管理。 理论与实践并重： 每一个结构和算法都伴随着严格的渐近复杂度分析和实际运行案例。 抽象思维训练： 强调如何将现实问题转化为标准的数据结构模型，而非简单地记忆API。 深入底层机制： 对平衡树的旋转、哈希冲突处理和动态规划的状态转移等关键机制进行了细致的剖析。 本书适合具备一定C++基础，渴望深入理解计算机内部运作机制，并希望在软件开发中实现性能优化的计算机科学专业学生、工程师及资深程序员。

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