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出版者:中国铁道出版社

作者:洪维恩

出品人:

页数:359

译者:

出版时间:2003-11

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787113053314

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 基础教程
• 算法
• 数据结构
• 软件开发
• 经典教材

《现代数据结构与算法解析》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且贴近实际应用的现代数据结构与算法的系统性指南。在信息技术飞速发展的今天，无论是人工智能、大数据处理、高性能计算还是日常的软件开发，高效的数据组织方式和精妙的算法设计都是构建健壮、快速系统的基石。《现代数据结构与算法解析》正是在这样的背景下应运而生，它不仅复习了经典理论，更着重于讲解当代主流编程环境中，如何选择、实现和优化这些核心技术。 本书内容组织上采取“理论基础—核心实现—高级应用—性能分析”的递进结构，力求让初学者能够扎实入门，让有经验的开发者能够深入洞察其底层机制和优化策略。 --- 第一部分：基础奠基与抽象数据类型（ADT） 本部分首先建立了坚实的概念基础，引入计算思维和算法分析的数学工具。 第1章 算法的度量与分析 详细介绍了算法效率评估的标准，包括时间复杂度和空间复杂度。深入探讨了渐近记号（大O、Ω、Θ），并结合实例讲解了如何分析递归和非递归算法的性能。重点阐述了最坏、最好和平均情况分析的差异与应用场景。此外，本章还介绍了关于计算模型（如RAM模型）的假设，为后续深入讨论打下理论基础。 第2章 线性结构：数组、链表与栈 本章从最基础的存储结构出发，详细对比了静态数组与动态数组（如C++中的 `std::vector` 或 Java中的 `ArrayList`）的内存布局和操作代价。接着，系统地讲解了单向链表、双向链表和循环链表的实现细节，尤其侧重于节点操作（插入、删除）的内在机制和地址管理。栈（Stack）被作为最典型的后进先出（LIFO）抽象数据类型进行深入剖析，不仅展示了其基于数组和链表的实现，还通过经典的“括号匹配”和“表达式求值”等实际问题，展示了栈在状态管理中的不可替代性。 第3章 队列与双端队列 队列（Queue）作为先进先出（FIFO）结构，是并发编程和系统调度中的核心组件。本章介绍了循环队列的优化实现，以避免线性队列中空间浪费的问题。双端队列（Deque）作为更通用的线性结构，其在滑动窗口最大值等高级应用中的强大能力得到了充分展示。本章也涉及了基于链表的队列实现，并比较了不同实现方式在内存分配和缓存局部性上的优劣。 --- 第二部分：非线性结构的深度探索 非线性结构是解决复杂关系建模问题的关键。本部分聚焦于树形结构和图结构。 第4章 树形结构：基础、遍历与二叉搜索树（BST） 本章从树的定义、术语（根、叶子、深度、高度）入手，详细介绍了树的常见遍历方法（前序、中序、后序、层序），并讨论了它们在表达式解析和数据序列化中的应用。核心内容在于二叉搜索树（BST）的平衡性问题：从无限制的BST在退化情况下的性能瓶颈，过渡到自平衡树的必要性。 第5章 平衡搜索树：AVL树与红黑树 为了保证 $O(log n)$ 的查找、插入和删除性能，本章深入剖析了两种主要的自平衡技术。AVL树作为最早的严格平衡树，其旋转操作（单旋与双旋）的几何原理被详细图解。随后，重点讲解了红黑树（Red-Black Tree）的五大性质及其通过颜色和旋转实现的动态平衡机制。红黑树在标准库实现（如STL中的 `std::map` 和 `std::set`）中的广泛应用，以及其在保证最坏情况性能下的优势，是本章的实践重点。 第6章 堆（Heap）结构与优先队列 堆作为一种特殊的完全二叉树，是实现优先队列（Priority Queue）的最高效方式。本章详细讲解了最大堆和最小堆的构建过程，特别是“堆化”（Heapify）操作的线性时间复杂度证明。在此基础上，本书介绍了如何利用堆实现高效的排序算法——堆排序，并讨论了其在任务调度和广度优先搜索（BFS）变体中的应用。 第7章 图论基础与遍历算法 图（Graph）是描述复杂网络关系的核心模型。本章系统梳理了图的表示方法，包括邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并对比了它们在稀疏图和稠密图中的空间效率差异。对图的两种核心遍历算法——广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）——进行了详尽的伪代码描述和应用场景分析，如连通分量识别和拓扑排序。 第8章 图的路径与连通性算法 本部分是图论应用的高潮。重点讲解了最短路径问题：单源最短路径算法（Dijkstra 算法）及其适用条件（非负权重），以及处理负权边的 Bellman-Ford 算法。此外，还深入探讨了解决所有顶点对之间最短路径的 Floyd-Warshall 算法，并简要介绍了最小生成树（MST）的两大经典算法——Prim 算法和 Kruskal 算法，分析了它们在网络设计中的实际意义。 --- 第三部分：高级主题与算法设计范式 本部分从更抽象的层面，探讨解决问题的通用方法论和面向未来的存储技术。 第9章 散列表（Hash Table）的构建与冲突解决 散列表是现代编程中实现 $O(1)$ 平均时间复杂度查找的关键。本章详细剖析了哈希函数的设计原则（如一致性哈希、链表法、开放寻址法），以及处理哈希冲突的各种策略，特别是线性探测、二次探测和双重哈希的性能权衡。深入讨论了加载因子（Load Factor）对性能的影响，以及散列表在数据库索引和缓存系统中的作用。 第10章 查找与排序的高级技术 除了基础的冒泡、选择和插入排序外，本章聚焦于更高效的比较排序算法。快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略、三路划分，以及其最坏情况的规避方法是讨论的重点。归并排序（Merge Sort）的稳定性、分治思想的应用，以及在外部排序中的潜力也得到了阐述。此外，还介绍了计数排序、基数排序等非比较排序算法，它们在特定数据范围内的线性时间复杂度优势。 第11章 动态规划（DP）与贪心算法 动态规划作为一种强大的优化技术，本章通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，系统地讲解了 DP 的“重叠子问题”和“最优子结构”特性，以及自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down，带备忘录）的实现技巧。与之相对，贪心算法（Greedy Algorithms）的适用场景、局部最优解与全局最优解的关联性分析，以及如何证明贪心策略的正确性，也进行了深入探讨。 第12章 回溯法、分支限界与计算复杂度 本章涵盖了解决 NP 问题的核心搜索技术。回溯法（Backtracking）被应用于八皇后问题、数独求解等，强调状态空间的系统性搜索。分支限界法（Branch and Bound）则展示了如何在不完全搜索的情况下，通过裁剪无效分支来提高效率。最后，本章引入了计算复杂性理论的初步概念，对 P、NP、NP-完全等复杂性类别进行了清晰的界定，帮助读者理解哪些问题是“易解”的，哪些问题是本质上“困难”的。 --- 附录 附录部分提供了对内存管理、缓存原理、C++ STL/Java Collections 框架中数据结构实现原理的简要概述，以及一套涵盖所有章节核心概念的编程实践挑战集。 《现代数据结构与算法解析》力求成为一本既能用于课堂教学，又能作为工程师案头常备的参考手册，引导读者从理解“是什么”到掌握“如何做”，最终达到“为何如此”的深刻理解。

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这本书的书封设计非常吸引眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一下子就给人一种专业而又不失活力的感觉。我是在一个充斥着各种“速成”编程书的书店里偶然发现它的，当时我正对着那些花花绿绿的封面感到有些疲惫。这本书的装帧质量也相当不错，纸张厚实，印刷清晰，拿在手里沉甸甸的，让人感觉这是一本扎扎实实、可以陪伴我走过漫长学习历程的良师益友。内页的排版布局也看得出作者的用心，代码块和文字说明之间留白得当，阅读起来一点都不觉得拥挤，眼睛不会很快疲劳。尤其是那些关键概念的解释部分，作者似乎非常擅长用清晰的图示来辅助说明，尽管我还没有深入阅读具体内容，但仅从这个外观上，我就对它寄予了很高的期望，相信它在呈现技术细节时也能保持这种优秀的水准。

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我注意到这本书在引入实践案例时，处理得非常巧妙，它似乎并不急于展示那些炫酷的、复杂的应用，而是聚焦于如何用最基础的语言特性去解决实际编程中经常遇到的“小问题”。例如，在讲到循环结构时，我瞥见了一个关于如何高效计算斐波那契数列的示例，它没有直接给出最优解，而是通过对比不同循环次数下的效率差异，引导读者去思考算法的优化问题。这种“引导式学习”的模式，比直接给出标准答案要高明得多，因为它训练的不是简单的复制粘贴能力，而是独立思考和问题拆解的能力。我期待着能跟着书中的步骤，亲手敲下每一个代码片段，并从中领悟到编程思想的精髓，而不仅仅是记住语法规则。

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这本书的语言风格，怎么说呢，有一种老派学者的严谨，但又透着一股子对新手的体贴劲儿。它不像某些学术著作那样高高在上，满篇都是晦涩难懂的术语，而是尽量用贴近生活的比喻来解释那些抽象的计算机底层原理。我在翻阅其中关于“存储类别”的那一小节时，作者用了一个非常生动的比喻来描述静态变量和自动变量的区别，一下子就让我这个之前总是搞混概念的人豁然开朗。这种“亦师亦友”的写作腔调，极大地降低了学习的心理门槛。它似乎在对读者说：“别怕，我知道这很难，但我会带着你慢慢走过每一个坎。”这种亲切感，在技术书籍中是非常难得的品质。

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初翻阅目录时，我最大的感受是它的逻辑脉络梳理得极其顺畅，简直就像一条精心铺设的高速公路，引领着初学者逐步深入。它不是那种上来就抛出一堆复杂指针和内存管理的教材，而是从最基础的变量、数据类型讲起，每向前推进一个章节，都能明显感觉到知识点之间的层层递进和相互支撑。我特别欣赏作者在章节安排上的“弹性”设计——似乎既照顾了那些希望快速入门的读者，又为那些追求扎实基础的人士留足了空间去反复咀嚼那些核心概念。比如，它很早就引入了函数调用的机制，但又巧妙地将编译和链接的细节放在了后续章节进行深入探讨，这种循序渐进的方式，让我这个编程新手感到信心倍增，仿佛每一个路口都有清晰的指示牌，而不是直接把我扔进一片迷雾之中。

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从内容深度和广度来看，这本书似乎有着超越一般入门教材的雄心。它不仅仅停留在教会你如何写出能运行的程序，更像是试图为你搭建一座通往计算机科学殿堂的坚实地基。我注意到在某些章节的末尾，似乎还附带了一些关于特定平台或编译器的“进阶思考”小贴士，这些内容虽然不是核心必学，却能极大地拓宽读者的视野，让人意识到编程语言背后的庞大生态系统。这让我觉得，这本书不是一本“用完即弃”的速查手册，而更像是一本值得反复研读的参考书。读完它，我预感自己不仅能掌握一门编程语言，更能建立起一套面对未来任何新技术的学习框架，这才是真正有价值的投资。

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