計算機基礎及應用教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:機械工業齣版社

作者:黃燕

出品人:

頁數:336

译者:

出版時間:2002-8-1

價格:29.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787111108818

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機
• 計算機基礎
• 計算機應用
• 教程
• 入門
• 基礎知識
• 辦公軟件
• 信息技術
• 計算機技能
• 學習
• 實踐

《算法藝術與數據結構精粹》 導言：駕馭信息洪流，構建智能基石 在信息技術日新月異的今天，數據已成為驅動社會進步的核心動力。然而，原始數據的堆砌並不能直接轉化為價值。真正的力量，蘊藏在如何高效地組織、處理和轉化這些數據之中。本書《算法藝術與數據結構精粹》旨在揭示計算機科學中最核心、最本質的原理——算法與數據結構。它超越瞭特定編程語言的錶象，深入到計算思維的底層邏輯，為讀者構建一套堅固而靈活的“軟件骨架”。 本書的創作初衷，是為那些渴望從“代碼實現者”躍升為“係統設計者”的工程師、研究人員以及高階學生提供一本深度而實用的參考手冊。我們相信，理解數據結構如何影響性能，掌握算法設計範式如何解決復雜問題，是通往卓越軟件工程的必經之路。 第一部分：數據組織的基石——基礎數據結構 本部分聚焦於構建高效計算係統的基本“磚塊”。我們不會將重點放在對這些結構的簡單描述上，而是深入探討其背後的時間復雜度和空間復雜度分析，以及在不同應用場景下的權衡取捨。 第一章：綫性結構的深刻剖析：數組、鏈錶與棧/隊列的現代應用 我們從最基礎的數組講起，不僅僅討論靜態數組，更深入探究動態數組（如Vector或ArrayList）的底層內存管理與擴容機製。隨後，我們將詳細解析單嚮、雙嚮及循環鏈錶的實現細節，特彆是它們在內存碎片化環境下的優勢與劣勢。棧（Stack）和隊列（Queue）作為LIFO和FIFO的基本抽象，其應用將從經典的錶達式求值、函數調用堆棧（Call Stack）擴展到更復雜的緩衝區管理和任務調度係統。重點關注：緩存一緻性對數組訪問性能的影響。 第二章：樹的層級與遍曆：從二叉樹到B樹 樹結構是處理層次化數據的關鍵。本書首先係統闡述瞭二叉樹的基本操作，包括深度優先（前序、中序、後序）和廣度優先遍曆。隨後，我們進入平衡查找樹的世界。二叉搜索樹（BST）的性能瓶頸（最壞情況下的退化）將引導我們進入AVL樹和紅黑樹（Red-Black Tree）的精妙設計。紅黑樹作為許多標準庫（如`std::map`和`std::set`）的基石，我們將詳細剖析其鏇轉和著色規則如何保證$O(log n)$的查找、插入和刪除性能。 第三章：超越綫性：哈希錶的衝突解決與性能保障 哈希錶（Hash Table）是實現平均$O(1)$查找效率的“魔法”工具。本書將重點分析幾種主流的衝突解決策略：分離鏈接法（Separate Chaining）和開放尋址法（Open Addressing，包括綫性探測、二次探測和雙重散列）。我們還將探討如何設計高質量的散列函數，以及負載因子（Load Factor）對性能衰減的影響，並介紹如何通過動態調整錶的大小來維持高效性。 第二章部分：非綫性與復雜關係的建模：圖論基礎 圖論是處理網絡、關係和路徑問題的核心。本章將圖的錶示方法（鄰接矩陣與鄰接錶）進行對比分析，強調在稀疏圖和稠密圖中的應用側重。我們將深入研究圖的兩種基本遍曆算法——深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS），並展示它們在連通性判斷、拓撲排序等問題中的應用。 第二部分：算法的智慧——設計範式與優化 數據結構提供瞭“容器”，而算法則提供瞭“操作”。本部分聚焦於解決問題的通用策略和優化技術。 第一章：分治法與遞歸的優雅：排序與搜索的極緻 分治策略（Divide and Conquer）是算法設計中最具影響力的範式之一。我們將細緻分析快速排序（Quick Sort）的樞軸選擇藝術及其平均$O(n log n)$性能的秘密，並對比歸並排序（Merge Sort）的穩定性優勢。此外，本章還會介紹二分查找（Binary Search）的優化版本，如查找第一個/最後一個匹配項的邊界問題。 第二章：貪心算法的局部最優與全局結果 貪心算法（Greedy Algorithms）以其簡潔性著稱。我們將探討在何種情況下局部最優選擇能導嚮全局最優。經典案例包括霍夫曼編碼（Huffman Coding）的數據壓縮應用、活動安排問題以及最小生成樹（MST）的兩種主要實現——普裏姆算法（Prim's）和剋魯斯卡爾算法（Kruskal's），對比它們如何利用不同的圖數據結構來優化計算。 第三章：動態規劃：重疊子問題與最優子結構 動態規劃（Dynamic Programming, DP）是解決復雜優化問題的利器。本書將詳細拆解DP的兩個核心特徵：最優子結構和重疊子問題。我們將通過經典的背包問題（Knapsack Problem）、最長公共子序列（LCS）和矩陣鏈乘法（Matrix Chain Multiplication）來展示自底嚮上（Bottom-Up）和自頂嚮下（Top-Down，帶備忘錄）的實現差異和效率考量。 第四章：圖算法的高級應用：最短路徑與網絡流 本部分將圖算法推嚮應用前沿。我們將深度剖析Dijkstra算法（處理非負權邊）和Bellman-Ford算法（處理負權邊，並能檢測負權環）。對於包含多個源點或需要最大化通過量的場景，本書將介紹最大流/最小割理論，並講解福特-富勒剋森（Ford-Fulkerson）方法的原理與實現。 第三部分：效率的挑戰——高級主題與計算理論 本部分將目光投嚮算法的邊界和理論極限。 第一章：復雜度理論與問題分類 理解算法的“好壞”不僅在於其實際運行時間，更在於其理論復雜度界限。我們將介紹大O、大$Omega$和$Theta$符號的嚴格定義，並重點探討P類、NP類問題的區彆。對於NP完全問題，如旅行商問題（TSP）和子集求和問題，我們將介紹近似算法和啓發式搜索（如迴溯法和分支限界法）作為求解無精確解難題的實用策略。 第二章：外存數據結構與大數據處理 在麵對超齣主存容量的龐大數據集時，傳統內存結構麵臨挑戰。本書將介紹B+樹（B+ Tree）作為數據庫索引和文件係統的標準結構，解析其如何通過優化磁盤I/O操作來加速大規模數據的檢索。此外，也將觸及一些分布式計算中的數據分區和排序技術的基本思想。 結論：算法思維的持續迭代 《算法藝術與數據結構精粹》力求為讀者提供一套完整的、可遷移的計算思維工具箱。掌握這些精粹，不僅意味著能夠寫齣高效的代碼，更意味著能夠在麵對任何未曾謀麵的復雜係統挑戰時，能夠係統地、科學地分解問題，並選擇或設計齣最優的解決方案。算法和數據結構是永恒的，它們是軟件工程永不衰退的“內功心法”。

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