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出版者:清华大学出版社

作者:(美)Ray West&Tom Muck&Tom Allen

出品人:

页数:650

译者:

出版时间:2001-8

价格:75.00元

装帧:

isbn号码:9787900635914

丛书系列:

图书标签:

• Dreamweaver
• UltraDev
• 网页设计
• 前端开发
• Web开发
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• JavaScript
• 网站建设
• 技术参考
• 教程

好的，这是一本名为《数据结构与算法：从入门到精通》的技术书籍的详细介绍。 --- 《数据结构与算法：从入门到精通》 内容详述：构建高效软件的基石 本书旨在为所有希望深入理解计算机科学核心原理的读者提供一份全面、深入且实践导向的指南。它不仅仅是一本理论教材，更是一本实战手册，旨在教会读者如何选择、设计和实现最有效率的数据组织方式和处理流程。 本书的结构经过精心设计，从最基础的概念出发，逐步攀登至复杂算法的设计与优化，确保初学者能够平稳过渡，而有经验的开发者也能从中找到提升和回顾的价值。 --- 第一部分：数据结构基础与组织哲学 (The Foundation) 本部分将数据结构视为组织信息的结构化蓝图，详细解析了不同场景下最适合的数据组织方式。 第一章：绪论与计算思维 为什么要学习数据结构？ 讨论时间复杂度（$O(n)$ 符号的真正含义）和空间复杂度的重要性，强调选择正确结构对系统性能的决定性影响。 抽象数据类型（ADT）的哲学： 理解接口与实现的解耦，为后续学习打下坚实的理论基础。 第二章：线性结构详解 数组与动态数组（Vector/ArrayList）： 深入探讨内存连续性带来的性能优势与局限性。实现动态扩容的机制，包括复制与重新分配策略。 链表家族（单向、双向、循环）： 详细分析节点（Node）的内部构造，以及在内存中非连续存储的特点。重点比较在插入、删除操作中与数组的性能差异。 栈（Stack）： 以“后进先出”（LIFO）原则为核心，应用实例包括函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀/前缀）。实现栈的通用模板。 队列（Queue）： 探讨“先进先出”（FIFO）的应用，如任务调度、缓冲区管理。重点分析循环队列（Circular Queue）如何高效利用固定大小的数组空间。 第三章：非线性结构的初探 稀疏矩阵与广义表： 介绍如何用链表等结构优化存储大量零元素的矩阵，以及处理复杂层次关系的方法。 散列表（Hash Table）的核心原理： 这是本书的重点之一。详细讲解哈希函数的设计原则（均匀性、敏感性），以及解决冲突的四大主流方法： 分离链接法（Separate Chaining） 开放寻址法（Open Addressing）：线性探测、二次探测、双重哈希。 装载因子（Load Factor）与性能衰减分析： 如何在空间利用率和平均查找时间之间做出取舍。 --- 第二部分：树形结构与层级数据管理 (The Hierarchy) 树结构是处理层级、排序和路径问题的核心工具。本部分将深入剖析各类树结构的构造、遍历与平衡机制。 第四章：基础树结构与遍历 树的基本概念： 根、节点、度、深度、高度。 二叉树（Binary Tree）： 详细阐述其定义与性质。 二叉树的遍历算法： 系统化讲解前序、中序、后序遍历（递归与非递归实现），以及层序遍历（利用队列）。重点分析中序遍历在恢复二叉搜索树中的关键作用。 第五章：高效搜索：二叉搜索树（BST）与平衡 二叉搜索树（BST）： 确保搜索、插入、删除操作平均时间复杂度为 $O(log n)$ 的理论前提——数据的有序性。 平衡的必要性： 当数据输入为有序序列时，BST 会退化成链表，性能降至 $O(n)$。 AVL 树的引入与旋转操作： 详细图解左旋、右旋、左右旋、右左旋四种基本旋转操作，以及如何通过平衡因子维持高度平衡。 第六章：高级树结构的应用 红黑树（Red-Black Tree）： 深入解析其五大性质，并与 AVL 树进行对比，理解其在实际系统中（如 C++ STL, Java TreeMap）更受青睐的原因（更少的旋转次数，更快的插入/删除）。 B 树与 B+ 树： 专为外部存储（磁盘 I/O）设计的数据结构。重点讨论其高扇出（high fan-out）的特性，及其在数据库索引（如 MySQL InnoDB）中的核心地位。 堆（Heap）： 理解最大堆与最小堆的构建。实现堆排序（Heap Sort），展示其 $O(n log n)$ 的性能优势。 --- 第三部分：图论基础与路径算法 (The Network) 图结构是描述复杂关系（如社交网络、地图、电路）的终极工具。本部分专注于图的表示和经典路径查找算法。 第七章：图的表示与基本操作 图的类型： 有向图、无向图、加权图、完全图。 存储方式对比： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）与邻接表（Adjacency List）的优劣分析，特别是在稀疏图和稠密图中的性能权衡。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的算法实现，以及它们在树、图结构中的不同应用（如拓扑排序）。 第八章：最短路径算法详解 单源最短路径： Dijkstra 算法： 详细讲解算法流程、优先级队列（基于堆的实现）的应用，及其在非负权图中的应用。 Bellman-Ford 算法： 如何处理图中存在的负权边，以及如何通过迭代次数检测负权环。 所有点对最短路径： Floyd-Warshall 算法： 基于动态规划思想，实现所有节点间最短路径的简洁算法。 第九章：最小生成树（MST） MST 的概念： 在连通图中选取包含所有顶点的子图，且权值总和最小。 Prim 算法： 从一个源点开始逐步生长最小树。 Kruskal 算法： 基于边的策略，利用并查集（Disjoint Set Union, DSU）高效判断添加边是否会形成环路。DSU 的路径压缩和按秩合并技术将被深入剖析。 --- 第四部分：高级算法设计范式 (The Strategy) 本部分聚焦于解决复杂问题的通用设计策略，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第十章：算法设计思想：分治与贪心 分治法（Divide and Conquer）： 以快速排序（Quick Sort）为例，深入探讨枢轴（Pivot）的选择对性能的决定性影响。归并排序（Merge Sort）的稳定性分析。 贪心算法（Greedy Approach）： 解释“局部最优解是否能推导出全局最优解”的判断标准。应用实例包括霍夫曼编码（Huffman Coding）和活动安排问题。 第十一章：动态规划（Dynamic Programming, DP） DP 的两大特性： 最优子结构和重叠子问题。 自底向上（Tabulation）与自顶向下（Memoization）： 两种实现方式的对比与代码演示。 经典 DP 问题解析： 背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、最长递增子序列（LIS）的迭代求解。 第十二章：复杂性理论与算法优化 NP 完全性简介： 理解 P、NP、NP-Complete 的概念，为问题的可解性提供理论框架。 回溯法与分支限界法： 解决旅行商问题（TSP）和 N 皇后问题的通用框架。 算法的实践优化： 内存访问局部性、缓存友好性（Cache-aware）的编程技巧，以及如何利用现代 CPU 架构提升代码性能。 --- 读者对象与学习目标 本书面向所有对计算机底层机制有强烈好奇心的人士，包括： 1. 计算机科学专业学生： 作为核心课程的补充教材，提供比传统教科书更深入的实践细节和现代应用案例。 2. 软件工程师与架构师： 旨在查漏补缺，掌握不同数据结构的实际应用边界和性能陷阱，优化现有系统的瓶颈代码。 3. 准备技术面试的开发者： 提供了大量面试中常见且高频考察的数据结构与算法模型，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 学习本书后，您将能够： 精确评估 任何算法或数据结构的性能，并选择最合适的工具应对特定场景。 熟练实现 各种平衡树、图算法及动态规划模型。 理解 操作系统、数据库索引和编译器内部工作原理所依赖的核心数据结构。 将 理论知识转化为优雅、高效且可维护的软件代码。

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