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页数:367

译者:

出版时间:2004-1

价格:29.00元

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isbn号码:9787302086178

丛书系列:

图书标签:

• 微机原理
• 微机操作
• 计算机基础
• 办公软件
• 电脑技能
• 信息技术
• 培训教程
• 实操指南
• 入门教程
• 数码办公

好的，这是一本关于《高级数据结构与算法设计》的图书简介，旨在深入探讨计算机科学领域的核心理论与实践应用，完全不涉及“最新微机操作培训教程”的内容。 --- 《高级数据结构与算法设计：理论、实现与前沿应用》 导言：驾驭复杂性，构建高效能计算的基石 在信息爆炸的数字时代，数据处理的规模与复杂度以前所未有的速度增长。如何高效地存储、组织和检索海量信息，如何设计出能够应对复杂计算挑战的解决方案，已经成为衡量一个软件系统乃至一个技术团队核心竞争力的关键指标。本书《高级数据结构与算法设计》正是在此背景下应运而生，它并非停留在基础操作层面，而是致力于为读者构建起坚实的理论框架和实战能力，深入理解计算的本质及其优化之道。 本书面向对象是具备一定编程基础，并渴望在算法和数据结构领域实现深度突破的工程师、研究生以及高级技术爱好者。我们摒弃了对基础概念的冗余阐述，直击复杂结构的设计哲学、严谨的复杂度分析（渐近分析、摊还分析），以及在现代计算环境（如并行计算、分布式系统）下的最新优化策略。 第一部分：经典结构的深度重构与性能优化 本部分着眼于对传统核心数据结构的深入挖掘，探讨其在特定场景下的性能瓶颈与突破口。 第一章：动态数组与链表的极限性能分析 我们将重新审视数组和链表的底层内存布局对缓存命中率的影响（Cache Locality）。重点分析跳跃表（Skip List）的随机化结构如何提供接近平衡二叉树的平均性能，同时简化了维护操作。此外，还将介绍Rope（绳索）结构，它如何作为一种高效的字符串实现，尤其适用于需要频繁进行大规模字符串插入和删除的场景，如文本编辑器或版本控制系统。 第二章：树结构的进阶：自平衡、空间划分与多维索引 超越基础的AVL和红黑树，本书将重点剖析B树和B+树的内部机制，详细解释它们为何是现代数据库系统和文件系统索引的基石。我们不仅会展示插入、删除操作的旋转和分裂过程，更会深入分析它们如何通过优化磁盘I/O操作来提升查询效率。 对于空间数据处理，K-D树、R树及其变种（如R-树）的构建、查询（最近邻搜索ANN）和维护将作为重点。理解如何有效地在多维空间中进行划分和裁剪（Pruning），是地理信息系统（GIS）和机器学习中数据索引的关键。 第三章：图论：从遍历到流与匹配 图算法是解决网络、社交、路径规划问题的核心。本章首先回顾经典的DFS/BFS，然后迅速过渡到更具挑战性的领域。重点内容包括： 最短路径的演进： Dijkstra、Floyd-Warshall、Bellman-Ford，以及在带负权边和稀疏图上的优化策略。 最大流与最小割： 深度解析Ford-Fulkerson框架及其高效实现如Edmonds-Karp和Dinic算法，并探讨其在资源分配和网络流控制中的应用。 匹配问题： 介绍二分图匹配（如Hopcroft-Karp算法）和通用图匹配的理论基础。 第二部分：高级算法设计范式与复杂度理论 本部分是本书的理论核心，旨在培养读者从根本上解决问题的能力，而非仅仅套用已知模板。 第四章：高级动态规划与记忆化搜索 超越线性DP，本章着重讲解状态空间复杂、依赖关系复杂的DP问题。我们将讨论插值DP（Interval DP）在序列划分中的应用，以及Held-Karp算法（用于旅行商问题TSP的DP解法）所体现的指数级优化技巧。同时，会详细分析如何利用四边形不等式优化DP，将$O(N^3)$的复杂度降至$O(N^2)$。 第五章：贪心算法的正确性证明与局限性 探讨贪心算法的局部最优选择引理和最优子结构性质的严格证明方法，例如通过“交错论证法”来证明贪心选择的正确性。此外，我们还将分析何时贪心策略会失效，并引入近似算法（Approximation Algorithms）的概念，为NP-Hard问题的实际求解提供思路。 第六章：计算复杂性理论与NP完全性 对计算模型进行严格的数学定义，包括图灵机和RAM模型。本书将详细梳理P、NP、NPC的定义、证明流程（归约）以及著名的NP完全问题（如SAT、Clique、Hamiltonian Cycle）。理解这些边界，是区分可行计算与理论不可行计算的关键。 第三部分：现代计算环境下的数据结构与算法前沿 随着硬件的发展，算法设计必须考虑现代计算架构的特性。 第七章：并行与并发算法设计 针对多核CPU和GPU环境，本章介绍分治法的并行化，如并行归并排序。重点讨论并发数据结构的设计，包括无锁（Lock-Free）和无等待（Wait-Free）结构，如基于CAS操作的并发栈和队列，以及它们在减少同步开销中的作用。 第八章：基于概率与随机化的算法 在某些情况下，确定性算法的复杂度过高，随机化算法提供了更优的预期性能。我们将深入研究快速傅里叶变换（FFT）在多项式乘法中的应用，以及Karp-Rabin字符串匹配中的哈希技巧。对于几何问题，随机增量算法（如随机增量Delaunay三角剖分）的效率和稳定性分析也将被详细介绍。 第九章：外部存储与大数据结构 当数据量超出主内存容量时，算法必须适应磁盘I/O的限制。本章聚焦于磁盘友好型数据结构，如广泛应用于大规模索引系统的B+树的磁盘I/O优化。同时，也将初步探讨LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的原理，它是许多现代NoSQL数据库（如RocksDB）高性能写入的基础。 结语：持续学习的路径图 《高级数据结构与算法设计》旨在提供一个坚固的知识体系，使读者能够分析现有问题、设计创新解决方案，并准确评估其性能。本书提供的不仅仅是代码实现，更是深入到计算思维深处的逻辑训练。掌握这些内容，将为读者在系统优化、高性能计算、人工智能以及复杂系统架构设计等领域奠定不可动摇的学术和工程基础。 --- 关键词： 复杂度分析、B+树、图算法、最大流、动态规划优化、NP完全性、并行算法、LSM-Tree。

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