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出版者:科学出版社

作者:孙丽萍 编

出品人:

页数:188

译者:

出版时间:2005-3

价格:17.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030151674

丛书系列:

图书标签:

• 技术经济
• 经济分析
• 投资评估
• 成本效益分析
• 工程经济
• 项目评估
• 财务分析
• 决策分析
• 风险评估
• 工程管理

深邃的数字世界：数据结构与算法的艺术 前言 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。然而，原始数据的洪流如果没有经过精心的组织、高效的处理和智慧的挖掘，其价值便难以充分展现。本书并非探讨经济学中的成本效益考量，亦不涉及技术项目的财务评估，而是将焦点完全聚焦于信息科学的基石——数据结构与算法。它是一部旨在引领读者深入理解计算机程序如何有效地存储、组织和操作海量信息的指南。 第一部分：数据组织的基石——抽象与具体 本部分将从最基础的概念出发，为读者构建起坚实的理论框架。我们将详细阐述抽象数据类型（ADT）的核心思想，区分其与具体实现之间的层次关系。这种分离的设计哲学，是构建健壮、可维护软件系统的关键。 数组（Array）与链表（Linked List）： 深入剖析两种最基础的线性数据结构。数组的静态分配与高效随机访问特性，如何被动态变化的链表所弥补？我们将通过细致的性能分析（时间复杂度和空间复杂度），对比它们在插入、删除和查找操作上的优劣。特别是，对于双向链表和循环链表的实现细节，将进行详尽的图解说明。 栈（Stack）与队列（Queue）： 基于这些基本结构，我们引入后进先出（LIFO）的栈和先进先出（FIFO）的队列。它们在函数调用机制、表达式求值（如中缀转后缀）以及缓冲区管理中的实际应用场景将被逐一剖析。我们将展示如何利用栈解决括号匹配等经典问题。 树结构（Trees）： 离开线性结构，我们进入层次化数据的世界。二叉树作为最常见的树形结构，其遍历方法（前序、中序、后序）将是重点。在此基础上，我们将深入探讨二叉搜索树（BST），并分析其在最坏情况下的性能退化问题。 第二部分：优化与平衡——高效搜索的艺术 当数据量持续增长，一个未经优化的搜索操作可能导致系统性能的急剧下降。本部分致力于介绍那些旨在维持操作效率的平衡机制和索引技术。 平衡二叉搜索树（Balanced BSTs）： 重点解析AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转与再平衡机制。我们将详细阐述这些机制如何保证树的高度始终维持在对数级别，从而确保搜索、插入和删除操作的时间复杂度稳定在 $O(log n)$。理解红黑树中颜色的约束条件及其对维护平衡的贡献，是理解高级内存管理和文件系统索引的关键。 堆（Heap）： 介绍基于完全二叉树实现的特殊结构——堆。我们区分最大堆和最小堆，并详细阐述堆化（Heapify）算法的过程。堆在优先级队列的实现中扮演着不可替代的角色，我们将展示如何利用它高效地提取最高优先级的元素。 第三部分：跨越维度的连接——图论的应用 图结构是描述复杂关系网络的强大工具，广泛应用于社交网络分析、路由选择和资源调度中。 图的表示： 探讨邻接矩阵和邻接表两种主要的图存储方式，并评估它们在稀疏图和稠密图环境下的空间效率差异。 图的遍历： 深入讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。BFS 如何用于寻找最短路径（在无权图中），DFS 如何用于拓扑排序和判断连通性。 经典图算法： 本章将详述如何应用迪杰斯特拉（Dijkstra）算法解决单源最短路径问题，以及普里姆（Prim）算法和克鲁斯卡尔（Kruskal）算法如何构建最小生成树（MST）。这些算法是现代网络路由协议的理论基础。 第四部分：处理冲突与优化存储——哈希与外部排序 本部分关注数据存取的即时性，以及如何管理超出内存容量的数据集。 散列技术（Hashing）： 讲解哈希函数的设计原则，如何将任意大小的键映射到固定大小的地址空间。我们将集中讨论冲突解决策略，包括链地址法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，如线性探测、二次探测）。理解负载因子对性能的影响至关重要。 外部存储与排序： 认识到内存的局限性，我们转向讨论如何高效地处理磁盘上的海量数据。重点介绍多路归并排序的思想，以及它如何成为大型数据库系统进行数据整合的基础技术。 第五部分：算法的效率与设计范式 优秀的程序员不仅要选择正确的数据结构，更要掌握设计高效算法的通用范式。 递归与分治法： 深入剖析快速排序（Quick Sort）和合并排序（Merge Sort）的递归实现，并分析其平均与最坏时间复杂度。 动态规划（Dynamic Programming）： 讲解最优子结构和重叠子问题这两个DP的支柱。通过斐波那契数列的优化、背包问题（0/1 Knapsack）的解析，展示如何通过存储中间结果（备忘录）来避免指数级的重复计算。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨其适用的场景，以及何时贪心选择能够导向全局最优解（如活动安排问题）。 结语 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数据结构与算法知识体系。掌握这些核心概念，如同获得了在数字世界中建造高效“信息高速公路”的蓝图和工具。它关乎效率、关乎优化，是每一位致力于软件工程、系统设计和复杂问题求解的专业人士必须精通的内功心法。本书不涉及任何关于技术投资回报率的计算，完全专注于算法本身的逻辑美感与计算效率的极致追求。

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读完这本书，我最大的感受是作者在方法论上的严谨性，简直到了吹毛求疵的地步。每一个公式的推导，每一个指标的选取，都有清晰的理论依据支撑，这对于需要进行严谨决策支持的人来说，简直是福音。我记得有一章专门讲了如何构建多目标决策矩阵，里面的权重分配逻辑，作者用了非常精妙的层次分析法（AHP）的简化版来解释，避免了过度复杂的数学运算，同时又能保证结果的客观性。但最让我印象深刻的，还是它在案例分析上下的功夫。书中引用的行业数据看起来像是经过了细致筛选和交叉验证的，不像有些书籍那样使用过时或过于理想化的数据。例如，在分析某个新能源项目的经济性时，作者详细列出了不同情景下的敏感性分析结果，包括原材料价格波动5%、政策补贴削减10%等情景，这种对“边界条件”的充分探讨，极大地提升了分析结果的可信度和操作性。这本书更像是一位经验丰富的顾问，在你耳边细语，告诉你每一步决策背后的逻辑陷阱在哪里。

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这本书在探讨未来趋势和技术前瞻性评估方面，展现出了远超同类书籍的深度和广度。它不仅仅是停留在“如何算账”的层面，而是深入挖掘了技术成熟度曲线（Gartner Hype Cycle）在经济效益预测中的应用。我特别关注了关于数字化转型对传统产业经济模型冲击的那几节内容，作者提出的“边际成本递减效应”在软件和平台经济中的体现，并如何重塑了投资回报周期，这部分分析极具启发性。我感觉作者对全球技术发展有着敏锐的洞察力，书中对新兴技术（如工业物联网、AI驱动的供应链优化）的经济价值评估框架，考虑到了很多现有评估体系尚未充分覆盖的变量，比如数据资产的潜在价值和网络效应的量化。这本书的价值就在于，它迫使你跳出现有的财务框架，去思考未来十年技术进步可能带来的颠覆性价值，而不是仅仅优化现有的收益率。

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这本书的阅读体验出乎意料地流畅，这在技术类书籍中是相当难得的。作者的文笔不是那种典型的学术腔调，而是带着一种娓娓道来的叙事感。尤其是在介绍一些宏观经济指标如何影响微观项目决策时，他会巧妙地穿插一些历史典故或者行业轶事，让原本可能枯燥的理论知识变得生动有趣。比如，他在解释技术替代风险时，引用了某个经典技术被市场淘汰的案例，这个故事性极强的引子，比单纯的定义要深刻得多。此外，排版方面也值得称赞，大段的文字间留有足够的空白，图表制作精良，关键概念用粗体或不同颜色突出显示，这对于长时间阅读来说，极大地减轻了视觉疲劳。我甚至发现，即便是那些关于财务报表解读的章节，作者也尽量使用项目管理中常用的术语来包装，使得那些非财务背景的读者也能快速上手，这种跨学科的融合处理得非常到位。

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这本书的封面设计相当引人注目，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，一下子就给人一种专业而又富有深度的感觉。我本来以为这会是一本枯燥的教科书，但翻开目录才发现，作者的行文思路非常清晰，结构安排得井井有条。比如说，在探讨初期投资评估的部分，它没有直接抛出复杂的数学模型，而是先用几个生动的案例来阐述“为什么要做这个评估”，这种由浅入深的引导方式，让初学者也能很快抓住核心概念。特别是关于折现现金流（DCF）的讲解，书中提供了一个非常实用的Excel模板思路，并配有详尽的步骤图解，这比我之前看过的任何资料都要直观易懂。我个人特别欣赏作者在处理风险与不确定性那几章时所采用的视角，他没有仅仅停留在理论层面，而是结合了当前市场热点，讨论了地缘政治波动如何影响长期项目的可行性分析，这让整本书的理论体系立刻“活”了起来，具有很强的现实指导意义，绝非空中楼阁。

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这本书的实用性绝对是五星级的，它几乎可以成为一线项目经理或投资分析师的案头参考手册。我最欣赏的是它对“定性分析”的重视，很多经济分析书只重硬数据，但这本书花了相当大的篇幅来教导读者如何系统地评估管理团队的能力、市场进入壁垒以及监管环境的适应性，并将这些定性因素有效地量化纳入风险调整因子中。书中的附录部分简直是宝藏，它收集了多个国家和地区的投资回报率基准数据，并对这些数据进行了时序分析，这为跨区域项目的比较分析提供了坚实的基础。更具体来说，书中提供了一个“快速决策清单”，列出了在项目启动前必须完成的十大经济性校验点，结构化程度极高，每次我准备向高层汇报前，都会对照这个清单检查一遍，极大地提升了我的工作效率和汇报的专业度，这本书无疑是市场上非常稀缺且极具实战价值的专业读物。

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