具体描述
图书简介：《高级数据结构与算法实现》 聚焦底层原理，精通高效代码 本书介绍 《高级数据结构与算法实现》是一本面向中高级程序员、计算机科学专业学生以及对系统优化有强烈兴趣的开发者的深度技术专著。本书摒弃了对初级语言特性的浅尝辄止，而是将重点完全聚焦于计算机科学的基石——数据结构和算法的底层实现、性能分析以及在现代复杂系统中的实际应用。 本书旨在提供一个全面而深入的视角，帮助读者超越简单的“调用库函数”层面，真正理解数据如何在内存中组织，以及不同计算模型下操作效率的根本差异。我们深信，对数据结构和算法的精深掌握，是构建高性能、高可扩展性软件系统的先决条件。 核心内容深度解析 本书结构严谨，分为五大部分，层层递进，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：基础重构与性能基石 本部分首先对经典的线性、非线性数据结构进行了一次严谨的“自底向上”的重构。我们不会仅仅停留在链表和树的定义层面，而是深入探讨内存布局、缓存友好性（Cache Locality）对实际运行速度的决定性影响。 内存层次结构与程序性能： 详细剖析CPU寄存器、L1/L2/L3缓存与主存之间的延迟差异，并讲解如何通过数据结构的设计（如数组而非指针密集型结构作为首选）来优化访问模式。 数组与动态数组的精细控制： 不仅实现动态数组，更模拟内存分配器，分析扩容操作的摊还分析（Amortized Analysis）的数学原理，并探讨固定大小内存池（Memory Pool）的应用场景。 栈与队列的高级应用： 重点讲解双端队列（Deque）的实现细节，并引入循环缓冲区（Circular Buffer）在实时流数据处理中的高效实践。 第二部分：树结构的深度探索与定制化 本部分是本书的重中之重，它将超越标准的二叉搜索树（BST），进入到平衡、自适应和多值树的世界。 平衡树的艺术： 详细剖析AVL树、红黑树（Red-Black Tree）的旋转操作背后的数学逻辑与维护平衡的机制。本书将提供一个完整的、无依赖库的红黑树实现，重点讲解颜色翻转和节点的提升/下降过程。 B/B+树的物理存储模型： 将视角从内存转移到磁盘I/O。深入讲解B树在数据库索引和文件系统中的核心地位，分析分支因子（Fanout）的选择如何直接影响磁盘寻道次数。 Trie与Radix树： 探讨前缀树在字符串匹配、字典存储中的高效性，并引入压缩Trie（Radix Tree）以节省空间，应用于路由表或IP地址查找。 第三部分：高级图论算法与稀疏性优化 图结构是模拟复杂关系网络的基石。本部分聚焦于如何高效地表示和处理大规模、高稀疏性的图数据。 图的表示法： 深入比较邻接矩阵（Adjacency Matrix）与邻接表（Adjacency List）的优劣，并引入混合表示法。尤其针对稀疏图，详细实现压缩稀疏行（CSR） 和压缩稀疏列（CSC） 格式，这是高性能科学计算库的核心。 最短路径的权衡： 不仅实现Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，更深入分析A搜索算法中启发式函数的设计，以及如何处理带有负权边的场景。 最小生成树与网络流： 详细实现Prim和Kruskal算法，并介绍Ford-Fulkerson方法和Edmonds-Karp算法在最大流问题中的应用，侧重于残余网络（Residual Network）的构建与维护。 第四部分：散列技术与冲突解决的实战 散列（Hashing）看似简单，但其性能的稳定性完全依赖于底层的冲突解决机制和良好的散列函数设计。 开放寻址与链式法对比： 详细对比开放寻址（线性探测、二次探测、双重散列）在缓存命中率上的潜在优势，以及链式法在负载因子极端情况下的鲁棒性。 完美散列与最小完美散列： 介绍如何构建在静态数据集上实现O(1)最坏情况查找的散列方案，这对于编译器、符号表处理至关重要。 一致性哈希（Consistent Hashing）： 深入讲解一致性哈希在分布式缓存系统（如Memcached、Redis Cluster）中，如何最小化节点增减带来的数据迁移量，这是构建高可用系统的关键。 第五部分：高级抽象与实用算法范式 最后一部分将这些底层知识提升到更抽象的算法设计范式层面。 动态规划（DP）的优化： 讲解DP的四个核心要素（最优子结构、重叠子问题），并展示如何通过凸包优化（Convex Hull Trick） 将某些O(N^2)的DP问题优化到O(N log N)。 贪心算法的证明与局限性： 讨论贪心选择性质的判断标准，并通过反例说明贪心策略的适用边界。 回溯法与分支限界： 实现解决旅行商问题（TSP）的分支限界算法，重点讲解剪枝策略（Bounding Function）的设计，以避免遍历整个解空间。 本书的特色与读者对象 本书的实现代码风格严谨，注重效率和健壮性，所有核心算法均使用C++17/20标准（或读者可选择的底层语言，如Rust），并附带详细的时间复杂度和空间复杂度分析，以及实际性能基准测试结果。 适合人群： 1. 希望深入理解标准库底层实现机制的软件工程师。 2. 进行高性能计算、系统编程或需要处理海量数据的算法工程师。 3. 计算机科学专业高年级学生或研究生，需要一本深入的参考书来补充理论知识。 通过研读本书，读者将不仅掌握如何“使用”数据结构，更将学会如何“设计”和“优化”它们，从而在任何需要极致性能的领域内游刃有余。
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