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出版者:科学出版社

作者:汤大权

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:32

装帧:

isbn号码:9787703011038

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是图书《数据结构与算法精讲》的详细简介： --- 《数据结构与算法精讲》 —— 构建高效能软件的基石 导言：重塑计算思维 在飞速发展的数字时代，软件的性能已成为衡量其价值的关键指标。无论是支撑万亿级交易的金融系统，还是为全球用户提供实时服务的社交网络，其底层效率的提升，无不依赖于对数据组织方式和问题解决流程的深刻理解。《数据结构与算法精讲》并非一本泛泛而谈的入门手册，而是旨在为读者提供一套严谨、深入、实用的计算思维体系。本书聚焦于数据结构和算法这两个计算机科学的“内功心法”，通过清晰的理论阐述、详尽的案例分析和精妙的代码实现，带领读者跨越理论的鸿沟，直抵高效能编程的核心。 本书的读者群体主要面向有一定编程基础，渴望将程序性能提升至专业水准的软件工程师、计算机专业学生以及系统架构师。我们假定读者熟悉至少一门主流编程语言（如 C++、Java 或 Python），并准备好迎接对抽象思维和逻辑推理的挑战。 第一篇：数据结构——高效组织信息的蓝图 数据结构是描述数据在计算机内存中组织和存储方式的科学。本篇内容将系统地剖析各类核心数据结构的内部机制、性能特性及其适用场景。 第1章：基础结构与线性表示 本章从最基础的数组和链表开始，但视角更为深入。我们不仅讨论静态数组的内存连续性带来的高效随机访问，更着重分析动态数组（如 C++ 的 `std::vector` 或 Java 的 `ArrayList`）在扩容机制中隐藏的摊还分析（Amortized Analysis）。对于链表，我们将详细对比单向、双向和循环链表的优劣，并通过实际场景（如内存管理中的空闲列表）展示其在插入和删除操作中的优势。此外，栈（Stack）和队列（Queue）作为抽象数据类型（ADT），将结合递归、函数调用栈、缓冲区管理等应用进行深入讲解。 第2章：树形结构：分层与查找的艺术 树结构是处理分层关系和实现快速查找的关键。本章是全书的重点之一。 二叉树与遍历： 详述前序、中序、后序遍历的原理，并特别强调中序遍历在反推二叉树结构中的核心作用。 二叉搜索树（BST）： 深入剖析 BST 在平均情况下的 $O(log n)$ 查找效率，并严格分析最坏情况下的性能退化（即链表化）。 平衡树的构建与维护： 详细介绍 AVL 树 和 红黑树（Red-Black Tree） 的旋转和变色操作。对于红黑树，我们将以图形化的方式拆解 5 种旋转情况，并阐述其如何保证高度始终保持在对数级别，从而保证所有基本操作的稳定性。 B 树与 B+ 树： 它们是数据库系统和文件系统中的核心。本章将重点解释多路查找树的原理，以及 B+ 树如何通过将所有数据存储在叶子节点并形成有序链表，极大优化范围查询的性能。 第3章：高级结构：面向性能的优化 本章探讨针对特定应用场景优化的数据结构。 堆（Heap）： 深入讲解二叉堆的构建（Heapify 过程）和性质。重点放在堆在优先队列中的应用，以及它如何驱动 Dijkstra 算法 和 A 搜索 的高效运行。 散列表（Hash Table）： 这是理解现代编程效率的关键。我们不仅讲解哈希函数的设计原则（如一致性哈希），更侧重于解决冲突的机制：链地址法 和 开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）。通过数学模型分析装载因子（Load Factor）对性能的影响。 图结构： 图作为表示复杂关系的模型，本章将重点讨论图的存储方式——邻接矩阵与邻接表，并分析在不同图密度下的适用性。 第二篇：算法精粹——解决问题的通用策略 算法是解决问题的步骤和方法。本篇将算法的学习提升到“策略”层面，旨在培养读者面对未知问题时，能够迅速选择或设计出最优解法的能力。 第4章：算法分析的量化标准 在进入具体算法前，本章奠定了严谨的分析基础。 渐进分析法： 详细定义大 $O$、大 $Omega$、大 $Theta$ 符号的数学含义，强调其在描述算法极限行为时的重要性。 时间复杂度和空间复杂度： 通过实例（如矩阵乘法、循环嵌套）演示如何精确计算最坏、最好和平均时间复杂度。 递归关系求解： 深入讲解 主定理（Master Theorem） 的应用，这是分析分治算法复杂度的利器，并结合递归树法进行直观验证。 第5章：排序算法的演进与比较 排序是检验算法理解深度的试金石。本书对经典排序算法的讲解，不仅限于实现，更在于对其内在特性的洞察。 基础 $O(n^2)$ 排序： 冒泡、选择、插入排序的实现及其稳定性的探讨。 高效排序（分治法）： 详细解析 快速排序 的枢轴选择策略（如随机化枢轴）对避免最坏情况的重要性，并对比 归并排序 的稳定性与 $O(n log n)$ 的保证。 线性时间排序： 深入分析 计数排序、基数排序 和 桶排序，阐明它们打破 $Omega(n log n)$ 限制的先决条件（即数据分布或范围限制）。 第6章：图论算法：探索连接世界的路径 图算法是解决网络、路径、依赖问题的核心工具。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理与应用，特别是它们在拓扑排序、连通分量查找中的作用。 最短路径问题： Dijkstra 算法： 结合优先队列优化，分析其在非负权图上的效率。 Bellman-Ford 算法： 强调其在处理负权边和负权环检测中的不可替代性。 Floyd-Warshall 算法： 作为多源最短路径解决方案，通过动态规划的思想求解所有顶点对之间的最短距离。 最小生成树（MST）： 详细对比 Prim 算法 和 Kruskal 算法，分析它们在不同图表示（邻接矩阵/表）下的性能表现，并探讨 Kruskal 算法中并查集（Disjoint Set Union, DSU） 的高效实现（路径压缩与按秩合并）。 第7章：动态规划与贪心策略 这两章代表了算法设计的两大核心范式。 动态规划（DP）： 强调 DP 的两大核心特征——最优子结构和重叠子问题。通过经典的 背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列 和 矩阵链乘法，引导读者掌握状态定义、状态转移方程的构建和自底向上的实现技巧。 贪心算法： 讲解贪心选择性质和最优子结构的判断标准。通过 霍夫曼编码 和 活动选择问题，展示贪心策略在某些问题上的简洁和高效性，并强调其局限性——并非所有问题都适用。 第三篇：实践与前沿——从理论到工业应用 本篇将理论知识与现代软件工程的需求相结合。 第8章：字符串匹配与高级搜索 朴素匹配与 KMP 算法： 详细剖析 Knuth-Morris-Pratt（KMP） 算法中前缀函数（最长真前缀的失配表） 的构建过程，理解其如何避免冗余比较，实现线性时间匹配。 Boyer-Moore 算法： 介绍其“从后往前匹配”的特性，以及“坏字符规则”和“好后缀规则”的组合带来的实际性能飞跃。 第9章：计算理论的边界 本章旨在拓展读者的视野，理解哪些问题在计算上是“困难的”。 复杂度理论基础： 引入 P 类问题 和 NP 类问题 的概念。 NP-完全性： 解释什么是 NP-C 问题，并通过 可归约性（Reduction） 的思想，说明旅行商问题（TSP） 和 背包问题 的困难性。这部分内容旨在指导工程师在面对这类问题时，应优先考虑启发式算法或近似算法，而非盲目追求精确解。 结语 《数据结构与算法精讲》 致力于将晦涩的数学概念转化为可操作的工程实践。本书中的所有算法均配有高质量、可复现的代码示例，并辅以详尽的性能分析报告。掌握本书内容，意味着您不仅掌握了一套工具集，更重要的是，您将拥有以最高效率解决复杂计算问题的思维框架。 ---

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