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出版者:科学出版社，OHM社

作者:城井田胜仁

出品人:

页数:140

译者:王益全

出版时间:2002-3-1

价格:18.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030100412

丛书系列:

图书标签:

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编程与数据结构基础：面向复杂系统开发的实践指南 书籍简介 本书旨在为有志于从事软件开发、系统架构设计，尤其是那些需要在资源受限或对实时性、可靠性有极高要求的领域工作的工程师和技术人员，提供一套坚实且面向实践的编程与数据结构基础。我们不会讨论任何与机器人硬件、视觉处理或具体的机器人控制系统相关的内容。本书的核心焦点在于纯粹的计算思维、算法效率和软件工程的基本原则。 第一部分：计算思维的基石与现代编程范式 本部分将深入探讨计算机科学中最核心的抽象思维方式，为理解复杂算法和设计健壮系统打下基础。 第一章：从图灵机到现代架构——计算模型回顾 本章将不涉及任何物理计算设备的细节，而是从理论层面剖析冯·诺依依曼架构的内在逻辑及其对现代软件设计的影响。我们将重点分析计算的可达性与可判定性，探讨有限状态机（FSM）作为描述系统行为的有效工具，及其在软件逻辑设计中的应用。我们会详细解析递归、迭代、以及它们在不同计算复杂度下的性能权衡。 核心内容： 理论计算模型、状态空间分析、计算的边界与限制。 实践目标： 培养读者在面对复杂业务逻辑时，能够迅速将其映射到基础计算模型的能力。 第二章：面向对象、函数式与泛型编程的融合实践 本章将超越简单的语法介绍，深入探究不同编程范式的哲学基础及其在实际项目中的应用场景。 面向对象（OOP）： 强调封装、继承和多态的真正含义，重点讨论设计模式（如工厂、观察者、策略模式）如何解决软件重用性与耦合度之间的矛盾。我们将使用抽象数据类型（ADT）的视角来审视类与接口的设计。 函数式编程（FP）： 聚焦于纯函数、不可变性、高阶函数。探讨如何利用这些特性来简化并发编程中的状态管理问题，减少副作用导致的难以追踪的错误。 泛型编程与元编程基础： 讨论如何通过模板（或泛型类型系统）实现代码的类型安全和代码复用，同时避免过度设计带来的复杂性。 第二部分：核心数据结构与高效存储 本部分是理解任何高效软件系统的基石。我们将集中分析各种数据结构在内存结构、访问时间复杂度以及空间利用率上的内在权衡。 第三章：线性与层次化数据结构的深入剖析 本章将详细解构数组、链表、栈、队列等基础结构，并过渡到更复杂的树形结构。 数组与动态数组（向量）： 深入理解内存连续性带来的缓存局部性优势，以及动态扩容操作的真实成本。 树结构： 重点分析二叉搜索树（BST）在非平衡状态下的性能退化。随后，我们将详细讲解平衡树（如AVL树和红黑树）的旋转、插入和删除操作的精妙算法，确保查找、插入、删除操作始终保持 $O(log n)$ 的效率。 堆（Heaps）的应用： 专注于最大堆和最小堆的构建过程，并探讨其在优先级队列实现中的不可替代性。 第四章：图论基础与非结构化数据管理 图结构是描述任意关系网络的通用模型。本章将完全从抽象关系的角度出发，不涉及任何图形界面或空间定位。 图的表示方法： 比较邻接矩阵与邻接表在不同图稀疏度下的空间和时间复杂度差异。 核心遍历算法： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的精确实现及其在拓扑排序、连通分量识别中的应用。 最短路径问题： 详细讲解迪杰斯特拉（Dijkstra）算法和贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法的原理、适用条件（如负权边处理）以及优化方法。 第五章：哈希技术与高效查找 哈希函数是实现 $O(1)$ 平均查找性能的关键。 完美哈希与通用哈希： 探讨哈希函数的设计原则，避免“雪崩效应”。 冲突解决策略： 详细对比链式法（Separate Chaining）与开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测、双重哈希）在内存使用和聚集效应（Clustering）上的优劣。 布隆过滤器（Bloom Filters）： 作为一种概率性数据结构，介绍它如何在不占用过多空间的前提下，高效地判断一个元素是否可能存在于集合中，重点分析其“假阳性”的概率控制。 第三部分：算法设计与性能分析 本部分专注于如何系统地设计高效算法，并用严格的数学工具衡量其性能。 第六章：算法效率的量化分析——大O、Omega与Theta记号 本章是算法性能分析的理论核心。 渐近分析： 精确定义 $O$ (上界), $Omega$ (下界), $Theta$ (紧界) 记号的数学含义。 时间与空间复杂度： 分析算法在最坏情况（Worst Case）、最好情况（Best Case）和平均情况（Average Case）下的性能表现。 递归关系求解： 掌握主定理（Master Theorem），用于快速求解分治算法（如归并排序、快速排序）的递归时间复杂度。 第七章：设计范式：分治、贪心与动态规划 本章系统介绍解决优化问题的三大主要算法设计范式。 分治法（Divide and Conquer）： 通过实际的数值计算问题（如大数乘法）来展示分解与合并的威力。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 阐述贪心选择性质和最优子结构的关键性，并通过活动安排问题等经典案例说明贪心策略何时适用、何时失败。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 重点讲解 DP 的最优子结构和重叠子问题的识别。通过自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种方法，解决经典的背包问题、最长公共子序列等问题，强调状态转移方程的建立过程。 第八章：高级排序与搜索技术 本章聚焦于超越基础选择排序的更高效算法。 快速排序（Quicksort）： 深入分析枢轴（Pivot）选择策略对性能的决定性影响，探讨随机化快速排序的优势。 归并排序（Mergesort）： 强调其稳定性，以及作为外部排序算法的理论基础。 搜索优化： 分析二分查找的极限，并探讨在特定有序结构中进行插值查找（Interpolation Search）的可能性。 第四部分：软件工程与系统健壮性 本部分将讨论如何将高效的算法和数据结构转化为可靠、可维护的软件系统。 第九章：内存管理与性能调优基础 本章关注程序运行时的底层效率问题，完全脱离硬件交互。 栈与堆： 区分自动内存管理区域（栈）与动态内存分配区域（堆）的生命周期和访问模式，探讨内存碎片化对性能的隐性影响。 缓存局部性（Cache Locality）： 从算法设计层面解释为什么访问数据要尽量连续，以及如何通过改变数据访问顺序来最大化 L1/L2 缓存的命中率。 并发与竞态条件（Race Conditions）： 引入多线程编程的必要性，聚焦于如何使用互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）和条件变量来同步对共享数据的访问，确保数据一致性，避免死锁（Deadlock）和活锁（Livelock）。 第十章：抽象、接口与模块化设计原则 本章探讨构建大型、可维护代码库的软件设计哲学。 SOLID 原则回顾： 重点解析依赖倒置原则（DIP）和接口隔离原则（ISP）如何帮助构建松耦合的系统层级。 设计模式在架构中的应用： 讨论单件模式（Singleton）的滥用风险、外观模式（Facade）如何简化复杂子系统，以及适配器模式（Adapter）在集成不同抽象层时的作用。 代码重构与可读性： 强调清晰的命名规范、合理的函数粒度、以及如何通过重构来持续优化现有代码的结构和性能，使其符合“优雅”的标准。 总结 本书提供了一套严谨的、基于理论的计算科学工具箱。读者将掌握如何分析问题、选择最优数据结构、设计高效算法，并最终以健壮的工程实践来构建复杂的软件解决方案。所有内容严格聚焦于计算原理和代码效率，不涉及任何特定领域的应用细节。

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