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出版者:第1版 (2004年1月1日)

作者:王志文

出品人:

页数:327 页

译者:

出版时间:2004-2

价格:28.50

装帧:平装

isbn号码:9787560518039

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 程序设计
• 计算机科学
• 软件开发
• 入门
• 教程
• 基础
• 算法
• 数据结构

《数据结构与算法精要：从理论到实践》 【书籍核心聚焦】 本书致力于系统性地梳理和深入剖析计算机科学领域最核心的基石——数据结构与算法。我们不再停留在理论概念的浅尝辄止，而是将重点放在这些核心技术在现代软件工程中的实际应用、性能分析以及优化策略上。本书旨在为读者构建一座坚实的理论桥梁，连接抽象的算法思想与具体的工程实现，帮助工程师和计算机科学专业的学生真正掌握如何选择、设计和实现高效的解决方案。 【章节内容详述】 第一部分：基础构建块——线性数据结构与抽象 第1章：复杂度分析与渐进记号的严格解读 本章将数据结构与算法的性能评估提升到严格的数学分析层面。我们不仅介绍大O、Ω、Θ记号，更会深入探讨它们在不同输入模型下的局限性与适用性。重点分析最坏情况、平均情况和最好情况下的时间与空间复杂度，引入昂贵的摊还分析（Amortized Analysis）方法，用于评估动态数组、哈希表等数据结构的操作成本。本章将通过大量的数学推导和实际代码示例，巩固读者对“效率”的量化理解。 第2章：数组与链表的深度剖析 超越教科书上简单的定义，本章对比了静态数组、动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）在内存布局、缓存局部性（Cache Locality）上的差异。重点讲解了链表家族：单向、双向、循环链表的实现细节，以及它们在内存碎片化环境下的优势。特别探讨了“指针跳跃”对现代CPU流水线的影响，提供实战中何时应避免使用链表的工程准则。 第3章：栈与队列的抽象应用 栈与队列作为最基本的两种LIFO/FIFO结构，本章聚焦于其在更复杂的算法中的应用。深度解析递归（Stack的隐式使用）、深度优先搜索（DFS）的迭代实现。对于队列，则详细探讨了优先级队列（基于堆实现）的设计原理，以及在并发编程中无锁队列（Lock-Free Queue）的设计挑战与实现模式。 第4章：字符串的底层逻辑与高效处理 字符串处理是I/O密集型应用的关键。本章不只停留在简单的字符遍历，而是深入探讨字符串匹配算法的演进：从朴素算法到KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的模式预处理，再到Boyer-Moore算法的启发式搜索策略。最后，引入Trie（前缀树）和后缀树（Suffix Tree）的概念，展示它们在字典、自动补全和基因序列比对中的强大威力。 第二部分：非线性结构的艺术——树、图与搜索 第5章：树形结构：组织信息的优雅方式 本章系统梳理二叉树、平衡搜索树（AVL树和红黑树）的精髓。我们详细拆解红黑树的旋转与颜色翻转操作，解释其维持对数时间复杂度的数学保证。此外，还将介绍B树和B+树，着重分析它们在磁盘I/O优化和数据库索引结构中的核心地位。 第6章：堆结构与优先级的管理 堆，作为实现优先级的基石，本章将从二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）的复杂结构，反向推导出其在最坏情况和摊还分析下的性能优势。重点讲解二项堆在Dijkstra算法优化中的实际潜力。 第7章：图论核心：表示、遍历与连通性 图论是算法的王冠。本章首先标准化图的表示方法：邻接矩阵、邻接表（包含压缩稀疏表示）。接着，全面覆盖图的遍历技术——DFS与BFS，并探讨它们在判断有环、拓扑排序中的应用。拓扑排序将通过Kahn算法（基于入度）和DFS实现进行对比分析。 第8章：最短路径与最小生成树 本章聚焦于图上的优化问题。详尽剖析Dijkstra算法的实现细节及其对负权边的限制；Bellman-Ford算法如何处理负权环路。最小生成树部分，则对Prim算法和Kruskal算法的逻辑差异、适用场景以及时间复杂度进行严格对比，强调Kruskal中并查集（Disjoint Set Union, DSU）的高效性。 第三部分：算法设计范式与高级主题 第9章：递归与分治策略的威力 本章深入探讨“分而治之”的设计思想。除了经典的归并排序和快速排序（重点分析快速排序的Pivot选择策略），还将引入Strassen矩阵乘法，展示如何通过分治突破传统边界。 第10章：动态规划：消除冗余的艺术 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章提供了一套结构化的DP解题框架：定义状态、找出状态转移方程、确定边界条件。通过背包问题（0/1、完全、多重）、最长公共子序列（LCS）等经典案例，引导读者掌握自底向上（Bottom-Up）和自顶向下带记忆化（Memoization）的实现技巧。 第11章：贪心算法的局限与成功 贪心算法因其简洁性而诱人，本章强调其成立的前提条件——贪心选择性质和最优子结构。通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程，展示贪心算法的优雅，同时通过反例明确指出其不可滥用的领域。 第12章：查找与排序算法的终极比较 本章汇总并深度比较所有重要的排序算法（插入、选择、冒泡、堆、归并、快排、计数、基数）。重点分析基于比较的排序算法的理论下界（$O(N log N)$），并探讨非比较排序算法（如计数排序）在特定数据范围内的性能飞跃。 第四部分：实用数据结构与工程考量 第13章：哈希技术：冲突解决与性能保障 本章深入哈希表的内部机制。详细讲解不同的冲突解决策略：开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）与链地址法。重点分析如何设计高质量的哈希函数以减少聚集现象，并探讨负载因子对性能的决定性影响。 第14章：并查集（DSU）：高效集合管理 本章专门剖析并查集结构，它在图算法（如Kruskal MST）中的关键作用。我们将详细解释路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）这两大优化技术如何将复杂度降至几乎常数级别，并提供在网络连通性检测中的实际代码实现。 第15章：高级主题选讲：布尔代数与位运算优化 本章为工程师量身打造，探讨如何在底层利用位运算来模拟和优化数据结构的操作。讲解位操作在集合表示（Bitsets）、内存管理以及某些特定的哈希函数构建中的应用，展示如何用极致的效率换取代码的简洁性（在特定场景下）。 【本书特点】 工程导向的深度分析： 每种数据结构和算法的讨论都紧密结合其内存占用、缓存友好性、以及在并发环境下的潜在问题。 严格的性能论证： 避免泛泛而谈，所有的复杂度分析都基于严谨的数学逻辑和实际运行数据的佐证。 丰富的代码示例： 提供的代码注重清晰度和效率，鼓励读者思考不同语言特性对算法实现的影响。 本书是献给所有渴望深入理解程序底层运行逻辑、致力于编写出健壮、可扩展、高性能代码的软件开发者和计算机专业学生的必备参考书。

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