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出版者:化学工业

作者:组织编写

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2001-6

价格:9.50元

装帧:

isbn号码:9787502532314

丛书系列:

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• 提纲挈领
• 解题技巧
• 应试指导
• 学习规划
• 知识梳理

《深度探索：算法与数据结构实战》 本书是一本面向初学者和进阶者的算法与数据结构学习指南。在快速发展的计算机科学领域，深刻理解并熟练运用算法和数据结构是构建高效、可扩展软件系统的基石。本书旨在提供一个清晰、系统且实践性强的学习路径，帮助读者掌握核心概念，并通过大量的实例和练习来巩固知识。 本书内容概述： 第一部分：基础篇——构建坚实的理论基石 第一章：算法入门与分析 什么是算法？ 探讨算法的定义、特征，以及在解决实际问题中的作用。 算法效率度量： 深入讲解时间复杂度和空间复杂度，通过大O符号（O）、大Ω符号（Ω）和Θ符号（Θ）来量化算法的性能。 常用复杂度分析方法： 介绍如何分析顺序结构、分支结构、循环结构以及递归调用的复杂度，并辅以直观的图示和示例。 递推关系与主定理： 讲解如何求解递归算法的复杂度，以及使用主定理来高效分析分治算法的复杂度。 第二章：数据结构概览 抽象数据类型（ADT）：介绍ADT的概念，以及其与具体数据结构的关系。 线性数据结构： 数组（Array）：探讨数组的优点（随机访问）和缺点（插入/删除效率低），以及在内存中的存储方式。 链表（Linked List）：详细讲解单向链表、双向链表和循环链表的实现原理、操作（插入、删除、查找）及其时间复杂度。 栈（Stack）：介绍栈的LIFO（后进先出）特性，栈的应用场景（如函数调用栈、表达式求值），以及基于数组和链表的实现。 队列（Queue）：介绍队列的FIFO（先进先出）特性，队列的应用场景（如任务调度、广度优先搜索），以及基于数组和链表的实现。 非线性数据结构： 树（Tree）： 基本概念：根节点、父节点、子节点、叶子节点、深度、高度等。 二叉树（Binary Tree）：详解二叉树的性质，以及前序、中序、后序遍历方法。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：讲解BST的性质（左子节点值小于父节点，右子节点值大于父节点），插入、删除、查找操作的实现及其效率。 平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）：简要介绍这些数据结构的平衡机制，以及它们在保证查找效率方面的优势（不深入细节，为后续章节铺垫）。 图（Graph）： 基本概念：顶点、边、无向图、有向图、加权图、连通分量等。 图的表示：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优缺点及适用场景。 哈希表（Hash Table）： 哈希函数：介绍哈希函数的设计原则和常用方法（如除法取余法、乘法散列法）。 冲突处理：详述链地址法（Chaining）和开放地址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测、双重散列）来解决哈希冲突。 应用：探讨哈希表在快速查找、缓存等场景下的应用。 第二部分：核心算法篇——掌握高效解决方法 第三章：排序算法 比较排序： 冒泡排序（Bubble Sort）：原理、实现、复杂度分析（最佳、平均、最坏情况）。 选择排序（Selection Sort）：原理、实现、复杂度分析。 插入排序（Insertion Sort）：原理、实现、复杂度分析，及其对部分有序序列的优势。 希尔排序（Shell Sort）：作为插入排序的改进，讲解其分组排序思想和复杂度。 快速排序（Quick Sort）：核心思想（分治法）、pivot选择策略、分区过程、递归实现，以及其平均O(n log n)的高效率。 归并排序（Merge Sort）：分治思想、合并过程、递归实现，以及其稳定的O(n log n)效率。 堆排序（Heap Sort）：讲解堆（Heap）的概念（最大堆、最小堆），以及如何利用堆实现排序，复杂度分析。 非比较排序： 计数排序（Counting Sort）：适用范围（整数范围有限），原理、实现、复杂度O(n+k)。 桶排序（Bucket Sort）：思想、适用场景，以及如何结合其他排序方法。 基数排序（Radix Sort）：基于位数或字符的排序，讲解其实现过程和复杂度。 第四章：查找算法 顺序查找（Linear Search）：基本原理，复杂度O(n)。 二分查找（Binary Search）：前提（有序序列），递归和非递归实现，复杂度O(log n)。 哈希查找：基于哈希表的查找，平均O(1)的高效率。 第五章：图算法 图的遍历： 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）：递归和迭代实现，应用（连通性判断、拓扑排序、找环）。 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）：迭代实现，应用（最短路径——无权图）。 最短路径算法： Dijkstra算法：解决单源最短路径问题（非负权边），贪心策略，伪代码实现。 Floyd-Warshall算法：解决所有顶点对之间的最短路径问题（可处理负权边，但不能有负权环），动态规划思想。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： Prim算法：贪心策略，从小到大构建MST。 Kruskal算法：贪心策略，并查集（Disjoint Set Union, DSU）在其中起到的关键作用，从小到大添加边。 拓扑排序（Topological Sort）：针对有向无环图（DAG），算法实现（Kahn算法/基于DFS）。 第六章：递归与分治 递归的本质：函数调用栈，递归的定义（基本情况、递归步骤）。 经典的递归问题：斐波那契数列、阶乘、汉诺塔。 分治法的思想：将问题分解为更小的子问题，解决子问题，合并结果。 与递归的关系：分治法通常使用递归来实现。 实战案例：快速排序、归并排序、二分查找等。 第七章：动态规划 动态规划的核心思想：最优子结构和重叠子问题。 状态定义与状态转移方程：如何通过数学模型描述问题。 递推与记忆化搜索：两种实现方式。 经典动态规划问题： 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） 硬币找零 矩阵链乘法 第三部分：进阶与实践篇——提升解决复杂问题的能力 第八章：高级数据结构（简介） 堆（Heap）：优先级队列（Priority Queue）的实现，二叉堆的构建与操作。 优先队列（Priority Queue）：其在某些算法（如Dijkstra）中的应用。 字典树（Trie Tree）：前缀匹配，字符串集合的快速查找、插入、删除。 并查集（Disjoint Set Union, DSU）：用于判断连通性、处理集合合并问题。 图的特定结构：有向无环图（DAG）的性质和应用。 第九章：贪心算法 贪心策略的定义：每一步都做出当前看起来最优的选择。 贪心算法的适用条件：证明贪心选择性质和最优子结构。 经典贪心问题：活动选择问题、霍夫曼编码、部分背包问题。 第十章：算法设计模式与技巧 回溯法（Backtracking）：解决组合问题、约束满足问题。 分支限界法（Branch and Bound）：对回溯法的优化，通过剪枝来减少搜索空间。 位运算技巧：在特定场景下的高效实现。 双指针技巧：解决数组、链表相关问题。 第十一章：实际问题与案例分析 LeetCode/牛客网等平台题目解析：选取具有代表性的问题，从问题分析、算法选择、思路推导到代码实现，进行详细讲解。 实际工程中的应用场景：例如，搜索引擎的索引构建，社交网络的连接分析，推荐系统的相似度计算等。 性能优化策略：如何根据实际情况选择最合适的数据结构和算法，以及优化代码逻辑。 学习方法建议： 本书并非简单地罗列算法和数据结构，而是强调“理解”和“实践”。在学习过程中，建议读者： 1. 动手实现：不要满足于看懂代码，一定要亲手将算法和数据结构在自己熟悉的编程语言中实现一遍。 2. 调试理解：通过调试，观察程序运行过程，加深对算法执行流程的理解。 3. 举一反三：尝试修改已有算法，或将其应用于略微不同的问题。 4. 解决问题：利用所学知识，尝试解决实际的编程挑战，提升实战能力。 5. 深入思考：不仅要会用，还要理解为什么这样设计，为什么这种算法更优。 通过本书的学习，读者将能够建立起扎实的算法与数据结构基础，为解决日益复杂的计算机问题打下坚实的基础，并在编程面试、项目开发等领域更具竞争力。

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这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配上烫金的字体，立刻营造出一种庄重而又充满智慧的氛围。刚拿到手的时候，我就被它沉甸甸的分量所吸引，感觉就像捧着一本知识的宝藏。书页的纸张质地也非常考究，触感细腻，油墨印刷清晰锐利，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。我特别喜欢它内文的排版，字体大小适中，行距舒适，使得阅读过程非常流畅。我花了些时间研究了一下目录结构，发现它对知识点的梳理脉络非常清晰，从基础概念的引入，到深入理论的探讨，再到实际应用的拓展，层层递进，逻辑严密。这种精心设计的布局，让人在阅读时能够很自然地跟随作者的思路前行，无需费力去梳理那些原本可能显得杂乱无章的信息流。它给我的第一印象是，这是一本经过深思熟虑、用心打磨的作品，它在外观和内质上都体现了对读者的尊重，让人有种迫不及待想深入探索其中的奥秘的冲动。对于任何追求阅读品质和内容深度的读者来说，这本书的物理呈现本身就是一种享受。

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这本书的整体结构展现出一种强大的内在驱动力，它似乎是为了应对现代信息爆炸时代下读者的注意力稀缺问题而精心设计的。它巧妙地平衡了信息密度与阅读节奏之间的关系，保证了在提供足够详尽信息的同时，绝不让读者感到信息过载。我观察到，作者非常擅长使用小标题和区块划分来构建阅读的“锚点”，让你在任何一个中断点重新开始阅读时，都能迅速找到自己的位置并重新进入心流状态。而且，全书的论证逻辑似乎是内置了一个完美的反馈回路，每一次的深入探讨，最终都会回到最初提出的那个核心问题上进行重新审视和深化，形成一个螺旋上升的学习闭环。这种结构上的严谨与灵活的完美结合，体现了作者极高的专业素养和对读者体验的极致关注。读完一章后，留下的不是知识点的堆砌，而是一种知识结构在脑中被清晰重塑的感觉，非常令人满意。

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我是一个非常注重实用性的读者，如果一本书只有理论而缺乏指导，在我看来价值就会大打折扣。这本书在这方面的表现，简直可以用“出乎意料的扎实”来形容。它不仅构建了宏大的知识体系框架，更重要的是，它在关键环节提供了可以直接落地操作的指引。我注意到，书中的某些章节后面附带的“实践小贴士”或“反思环节”，设计得非常巧妙。它们不是生硬地要求读者去完成任务，而是引导读者将书中学到的理论知识，与自己已有的经验或未来的目标进行深度链接。这种设计有效地打破了理论与实践之间的鸿沟，让知识不再是书本上的铅字，而是可以立即付诸行动的工具。对于我这样需要在工作或学习中快速应用新知的人来说，这种即学即用的设计理念，无疑是这本书最大的亮点之一，它真正体现了“学以致用”的价值。

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这本书的行文风格是一种非常成熟且富有韵律感的散文式论述，这在教材或参考书中是极为罕见的。它没有那种刻板的教条主义腔调，反而充满了作者个人的思考和对学科的深刻洞察。阅读它的时候，我经常会停下来，反复咀嚼某些句子，因为其中蕴含的哲理和对事物本质的揭示，常常能引发我更深层次的联想和自我对话。比如，当作者探讨一个核心原则时，他会不经意间引入一些跨学科的视角，让原本单一的论述变得立体而富有层次感。这使得阅读过程更像是一场智力上的冒险，你永远不知道下一页会带来怎样的惊喜发现。这种高级的文本构建能力，让这本书超越了单纯的知识传递工具，升华成为了一部启发心智的佳作。它不仅教会你“是什么”，更引导你思考“为什么”以及“如何更深入地理解”。

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说实话，我一开始对这类书籍抱持着一种审慎的态度，毕竟市面上的学习资料琳琅满目，真正能让人眼前一亮的并不多见。然而，这本书的独特之处很快就显现出来了。它没有采用那种高高在上、故作深奥的理论说教方式，而是仿佛有一位经验丰富的导师，耐心地在你耳边娓娓道来。作者在阐述复杂概念时，总是能找到最贴切的比喻和最生动的案例，这使得那些原本晦涩难懂的知识点，瞬间变得鲜活而易于理解。我尤其欣赏它在引入新知识点时所采用的那种循序渐进的节奏感，它绝不急于让你接收全部信息，而是像雕刻家一样，一点点地勾勒出知识的全貌。这种教学上的耐心和技巧，极大地降低了学习的门槛，让我这个在某些领域曾感到吃力的读者，也能重新燃起信心。读下去的感觉，就像在走一条铺满鲜花的上坡路，虽然需要付出努力，但沿途的风景美不胜收，每一步都充满收获的喜悦。

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