具体描述
ASP编程高手，ISBN：9787900629869，作者：北京博彦科技发展有限责任公司著
好的，这是一本名为《数据结构与算法实战》的图书简介，旨在详细介绍计算机科学中的核心概念，并提供大量基于实际应用的案例和代码实现。 --- 《数据结构与算法实战：从理论到性能优化的全景指南》 导言：驾驭信息时代的底层逻辑 在软件工程的广阔天地中，代码的优雅与否，往往取决于其背后的数据组织方式和解决问题的效率。本书《数据结构与算法实战》正是一部旨在帮助开发者跨越理论与实践鸿沟的权威指南。我们深知，无论技术栈如何更迭，高效地处理信息——即如何存储（数据结构）以及如何运算（算法）——始终是构建高性能、可扩展系统的基石。 本书的核心目标并非仅仅罗列教科书中的定义，而是深入剖析这些经典概念在现代工程场景中的实际应用、性能瓶颈分析以及优化策略。我们将以一种注重实践和思考的方式，引导读者真正理解“为什么”以及“如何做”。 第一部分：数据结构的基石——组织信息的艺术 数据结构是程序设计的骨架。本部分将系统地梳理并深入讲解构建复杂应用所需的各类基础和高级数据结构。我们不仅会展示其实现原理，更会聚焦于它们在不同约束条件下的适用性。 第1章：线性结构的精微剖析 数组与链表： 深入探讨连续存储与离散存储的内存特性、查找与插入操作的时间复杂度对比。重点分析内存局部性原理对数组性能的影响，以及链表在频繁动态调整场景中的优势。 栈与队列： 剖析先进先出（FIFO）和后进先出（LIFO）的应用，从函数调用栈到消息队列的实现机制。我们将详细探讨循环队列的内存优化技巧。 特殊线性结构： 介绍双端队列（Deque）及其在滑动窗口最大值等算法中的巧妙应用。 第2章：非线性结构的深度探索 树形结构： 这是本书的重点之一。我们将从二叉树的遍历（前序、中序、后序）入手，逐步深入到平衡二叉树（AVL树、红黑树）。红黑树的自平衡机制将以图文并茂的方式进行拆解，揭示其在数据库索引（如MySQL的InnoDB）中的核心作用。 堆（Heap）： 不仅介绍最大堆与最小堆的构建，更侧重于堆在优先队列实现中的高效性，以及如何利用堆进行Top K问题的筛选。 图论基础与表示法： 讲解邻接矩阵与邻接表的优劣权衡，理解它们如何影响后续图算法的效率。 第3章：高效查找与映射机制 散列表（哈希表）： 这是现代编程中不可或缺的结构。本书将详述哈希函数的设计原则，并着重分析解决冲突（Collision）的各种策略，包括链式法、开放定址法（线性探测、二次探测）。我们将提供如何选择合适的负载因子（Load Factor）以确保平均O(1)性能的实战经验。 集合（Set）与映射（Map）： 探讨基于平衡树和基于散列表的实现差异，指导读者在需要保持有序性（树）和追求极致查找速度（哈希）之间的取舍。 第二部分：算法的智慧——解决问题的效率之道 数据结构是“容器”，而算法是“操作”。本部分将聚焦于核心算法思想，强调算法的设计模式、时间复杂度分析（大O表示法）和实际的性能调优。 第4章：排序算法的演进与比较 基础排序： 冒泡、插入、选择排序的原理回顾与性能分析。 分治思想的体现： 深入讲解快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略及其对最坏情况的影响，以及归并排序（Merge Sort）在保证稳定性方面的优势。 线性时间排序： 介绍计数排序、基数排序等在特定数据范围内的突破性性能。 实战对比： 通过大量实验数据对比不同排序算法在随机数据、已排序数据和逆序数据上的真实表现。 第5章：搜索与遍历的艺术 无序数据搜索： 散列表查找的深入讨论。 有序数据搜索： 二分查找（Binary Search）的精确实现，以及如何处理边界条件。 图与树的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的递归与迭代实现，并分析两者在空间占用上的差异。 第6章：递归、分治与回溯法 递归的优化： 尾递归消除与记忆化搜索（Memoization）在动态规划预备阶段的应用。 回溯法（Backtracking）： 解决组合优化问题的核心工具。我们将通过经典的八皇后问题、数独求解器等案例，展示如何有效地剪枝（Pruning）搜索空间，避免不必要的计算。 第7章：动态规划（DP）：化繁为简的思维模型 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。 DP的构建流程： 详细拆解如何定义状态、确定状态转移方程。 经典问题实践： 背包问题（0/1、完全背包）、最长公共子序列、矩阵链乘法。 空间优化： 讲解如何通过滚动数组等技术，将高维DP的状态空间压缩到最低可行维度，以节约内存资源。 第8章：图算法的精髓 图算法是解决网络、路径、依赖关系问题的关键。 最短路径问题： 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法（处理非负权边）和贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法（处理负权边）的详细讲解。 最小生成树（MST）： 普里姆（Prim）算法和克鲁斯卡尔（Kruskal）算法的实现对比，理解它们在处理稀疏图与稠密图时的效率差异。 拓扑排序： 在项目调度和依赖关系解析中的核心应用。 第三部分：性能优化与工程实践 理论必须服务于工程。本部分将算法和数据结构的应用提升到系统性能优化的层面。 第9章：高级查找结构与磁盘I/O B树与B+树： 为什么数据库索引偏爱它们？深入分析B+树在磁盘存取（页读取）效率上的巨大优势，这是理解高性能数据库系统的关键。 Trie树（前缀树）： 在字典、自动补全和IP路由查找中的高效应用。 第10章：贪心算法与近似解 贪心策略的适用性判断： 探讨贪心算法何时有效（如霍夫曼编码），以及如何证明其解的最优性。 近似算法： 在NP-Hard问题中，如何使用贪心或启发式方法快速获得足够好的解。 第11章：时间与空间复杂度的实战考量 性能测试的科学性： 如何使用基准测试工具消除环境噪音，获取可靠的性能数据。 缓存友好性（Cache Friendliness）： 重新审视数组和链表的内存访问模式，理解L1/L2缓存对算法实际运行时间的影响，即使在大O表示法上性能相近。 并发环境下的数据结构选择： 简要介绍无锁数据结构（Lock-Free）和并发哈希表的概念，为多线程编程打下基础。 结语：持续优化的旅程 《数据结构与算法实战》旨在培养读者“工程师的直觉”——即在面对一个新问题时，能够迅速识别出背后隐藏的数据结构和算法模式。本书提供的是一套解决问题的“工具箱”和一套“思考框架”，引导读者在未来的技术挑战中，不仅能写出“能跑”的代码，更能写出“高效、健壮”的代码。掌握这些底层逻辑，是通往架构师和资深工程师的必经之路。
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