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出版者:冶金工业出版社

作者:梁田贵等编

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2004-3

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787502436148

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 算法分析
• 设计与分析
• 计算机科学
• 编程
• 理论计算机科学
• 复杂度分析
• 递归
• 分治法

《数据结构精要与实践指南》 内容提要 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关专业领域的学习者和从业者提供一本全面而深入的数据结构基础知识与应用实践的权威指南。全书内容紧密围绕构建高效、可靠软件系统的核心要素——数据组织与操作展开，理论讲解深入浅出，结合大量贴近工业界的实例和算法实现细节，帮助读者建立扎实的理论根基，并熟练掌握在实际工程问题中选择和设计合适数据结构的技能。 第一部分：基础篇——构建认知框架 本部分首先系统回顾了计算机科学中处理信息的基本范式，重点阐述了数据抽象的概念，强调“数据结构”的本质是定义和实现特定的数据类型（ADT）。 第一章：数据结构基础概念 本章详细界定了数据、数据结构、数据类型和抽象数据类型（ADT）之间的关系。深入探讨了抽象的层次性，从用户视角（操作集合）到实现视角（内部存储）。引入了算法分析的基石——渐近时间复杂度和空间复杂度的严格定义，着重讲解了$O$、$ Omega $和$Theta$符号的精确含义，并区分了最坏情况、最好情况和平均情况分析的适用场景。通过斐波那契数列计算等经典案例，直观展示不同算法效率的巨大差异。 第二章：线性数据结构 线性结构是最基础且应用最广泛的组织形式。本章分步讲解了数组和链表的底层实现机制。 数组（Array）：深入分析了连续存储的优势（缓存局部性和$O(1)$随机访问）及其局限性（动态扩容的开销）。详细讨论了多维数组的内存布局（行主序与列主序）。 单链表、双向链表与循环链表：不仅仅停留在增删查改操作的实现上，更深入探讨了指针操作的陷阱、内存泄漏的预防，以及在特定场景下链表（如实现LRU缓存）的优越性。 栈（Stack）与队列（Queue）：分别作为后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的典型ADT，本章重点分析了如何用数组或链表高效实现它们，并给出了栈在表达式求值（中缀转后缀）和递归调用的实现原理中的应用。队列则在缓冲区管理和广度优先搜索（BFS）中的核心地位得到了强调。 第二部分：非线性结构——探索复杂关系 本部分转向处理复杂、多对多关系的数据组织方式，这是算法设计中需要深度思考的领域。 第三章：树（Tree） 树是层次化数据的核心模型。本章对树的概念进行了严格定义，区分了普通树、有序树和森林。 二叉树（Binary Tree）：详述了三种基本的遍历方式（前序、中序、后序）及其在结构恢复中的应用。讨论了树的形态属性（满二叉树、完全二叉树）。 二叉搜索树（BST）：详细阐述了BST的查找、插入和删除操作的递归与迭代实现，并严格分析了其在最坏情况（退化为链表）下的性能瓶颈。 平衡搜索树：为解决BST的退化问题，本章深入剖析了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的维护机制。重点讲解了旋转操作（单旋与双旋）的几何意义，以及红黑树通过颜色属性保证高度平衡的内在逻辑，这是理解高性能数据库索引和标准库实现的关键。 B树与B+树：针对外部存储（磁盘I/O）的特性，详细介绍了多路平衡搜索树B树及其变体B+树的结构优势，这是理解现代文件系统和关系型数据库索引结构的基石。 第四章：堆（Heap）与优先队列 本章聚焦于优先队列（Priority Queue）这一重要ADT的实现。 二叉堆（Binary Heap）：详细说明了如何利用数组高效地表示一个完全二叉树，并重点解析了“上滤”（Heapify-Up）和“下滤”（Heapify-Down）操作，确保堆的性质在插入和删除最大/最小值时得以维持。 应用：深入讲解了堆在堆排序中的应用，以及它在实现Dijkstra算法和Prim算法时所提供的关键性能优势。 第五章：图（Graph） 图论是建模现实世界复杂连接性的强大工具。本章从基础定义出发，涵盖了有向图、无向图、加权图等概念。 存储结构：详尽对比了邻接矩阵和邻接表在空间占用、添加边和查找邻接点时的性能差异，指导读者根据实际图的稀疏性进行选择。 图的遍历：系统阐述了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现细节、应用场景（如拓扑排序、连通分量检测）。 最短路径算法：详细推导和分析了Dijkstra算法（针对非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边并检测负环）的每一步逻辑和时间复杂度，并介绍了Floyd-Warshall算法进行多源最短路径计算。 最小生成树（MST）：全面解析了Prim算法和Kruskal算法的构造性证明与实现，特别是Kruskal中并查集（Disjoint Set Union）的高效运用。 第三部分：高级主题与应用 本部分将数据结构与更复杂的算法设计范式结合起来，展示了数据结构在解决高级问题中的核心作用。 第六章：散列表（Hash Table） 散列表提供了平均$O(1)$的查找性能，是现代编程中不可或缺的一部分。 散列函数设计：探讨了理想散列函数的特性（均匀分布），并分析了除法、乘法和数字分析等常用构造方法。 冲突解决策略：深入对比了链式法（Separate Chaining）和开放定址法（Open Addressing）（线性探测、二次探测、双重散列）的优劣势及实现细节。 性能分析：严格分析了装载因子（Load Factor）对平均时间复杂度的影响，并讨论了如何动态调整表的大小（Rehashing）以保持性能。 第七章：Trie树与字符串匹配 专门针对字符串处理的数据结构。本章详细介绍了前缀树（Trie）的结构、插入与搜索机制，并展示了它在字典查找、自动补全系统中的高效性。随后，简要介绍了其与高级字符串匹配算法（如KMP）的结合点。 第八章：并查集（Disjoint Set Union, DSU） 本章作为图算法的补充，聚焦于高度优化的集合管理结构——并查集。详细讲解了路径压缩（Path Compression）和按秩合并/按大小合并（Union by Rank/Size）这两大优化技术，证明了其组合后的近乎常数时间复杂度（阿克曼函数反函数$alpha(n)$），以及在Kruskal算法和网络连通性问题中的关键作用。 本书特色 代码实现导向：所有核心数据结构均提供清晰、可读性强的伪代码或主流语言（如C++/Java）的实现框架，注重边界条件处理。 性能权衡分析：不盲目推崇单一“最优”结构，而是通过大量实例对比，教导读者在时间、空间、实现复杂度之间做出明智的工程决策。 面向工业应用：穿插讲解了数据结构在操作系统、数据库、网络路由、编译器设计等实际系统中的经典应用案例。 目标读者 高等院校计算机科学、软件工程、信息安全等专业本科生及研究生。 希望系统巩固底层基础、提升代码性能和解决复杂问题能力的初中级软件工程师。 准备技术面试，需要深入理解经典数据结构与算法原理的专业人士。

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我之前一直认为算法是一个非常高深莫测的领域，感觉只有那些顶尖的计算机科学家才能真正掌握。这本书的出现，彻底颠覆了我的看法。它就像一位循循善诱的向导，带领我一步步走进算法的世界。作者在讲解过程中，非常注重细节，对于每一个算法的每一个步骤都进行了细致入微的描述，并且配以清晰的代码实现。我最喜欢的是书中关于“复杂度分析”的部分，这一点是很多入门书籍容易忽略的。作者不仅教会我如何计算时间复杂度和空间复杂度，更重要的是让我理解为什么这些分析如此重要，它们直接关系到程序的效率和性能。他通过对比不同算法在处理大规模数据时的表现，让我直观地感受到了算法优化的巨大价值。书中还涉及到了一些更高级的算法，比如网络流、字符串匹配等，虽然这些内容对我来说还有些挑战，但我能够感受到作者在讲解这些复杂算法时，依然保持着清晰的逻辑和严谨的态度。我尤其欣赏作者在书中反复强调的“最优解”的追求，这让我明白，在编程的世界里，不仅仅是让程序跑起来，更重要的是让它高效地跑起来。这本书就像一个宝藏，每一次翻阅都能发现新的惊喜，都能学到新的知识。

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我之前一直认为，学习算法就是背诵各种算法的名称和伪代码，然后等着面试官考我。这本书的出现，彻底颠覆了我的这种认知。它让我明白，算法的设计与分析，不仅仅是技术层面的东西，更是一种思维模式和解决问题的艺术。作者在书中，不仅仅是罗列算法，更是引导我去思考“如何设计”和“如何分析”。他会通过一个具体的问题，例如“如何高效地在一张地图上找到最短路径”，然后引导我去思考，如何将这个问题抽象成图模型，如何选择合适的图算法，以及如何分析算法的效率。这种“从问题到模型，从模型到算法，从算法到分析”的完整过程，让我受益匪浅。书中的案例分析也非常精彩，他会对比不同算法在同一问题上的表现，让我直观地感受到算法优化的重要性。我尤其喜欢书中关于“分支限界”和“回溯”等算法的讲解，它们让我看到了解决复杂问题时，逻辑推理和搜索策略的强大力量。这本书不仅仅是传授算法知识，更是在培养一种独立思考、逻辑分析和解决问题的能力。

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这本书的结构设计非常合理，循序渐进，非常适合我这种想要系统学习算法的读者。从基础的搜索和排序算法开始，作者逐步引入了更复杂的算法，如动态规划、图算法、贪心算法等。在讲解每一个算法时，他都非常注重“设计”和“分析”这两个核心。他不仅会给出算法的实现，还会深入分析算法的设计思路、时间复杂度和空间复杂度，并且会对比不同算法在不同场景下的优劣。我最欣赏的是作者在讲解过程中，始终强调“为什么”。为什么要有二分查找？为什么冒泡排序效率不高？为什么在某些情况下，贪心算法是最佳选择？这种对“为什么”的深入探讨，让我不仅仅是记住了一个算法，更是理解了它背后的原理和思想。书中的代码示例也非常清晰，并且作者还会解释代码的每一个细节，这对于我这种喜欢通过实践来学习的人来说，是极大的帮助。我感觉这本书就像一位经验丰富的导师，他不仅仅是告诉我“是什么”，更是告诉我“为什么”和“怎么做”，让我能够真正掌握算法的精髓，并将其应用于实际问题中。

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我当初购买这本书，纯粹是出于对“算法”这个词的强烈好奇，总觉得它代表着计算机科学中最核心、最神秘的力量。拿到书后，我被它厚实的体积和密密麻麻的文字量小小地震撼了一下，一度担心自己是否能够消化。然而，当我真正坐下来，开始逐页阅读时，却发现自己被深深地吸引住了。作者的叙述风格非常独特，他没有采用那种枯燥乏味的定义式讲解，而是更像一位经验丰富的老师，用生动形象的语言，将抽象的算法概念娓娓道来。例如，在介绍递归算法时，他用了一个非常有趣的“俄罗斯套娃”的比喻，让我瞬间就理解了递归的本质。又比如，在讲解图的遍历时，他引入了“寻宝游戏”的场景，让深度优先搜索和广度优先搜索的差异变得一目了然。最让我印象深刻的是，书中不仅仅罗列了各种算法，更重要的是引导我去思考“为什么”。为什么要有这么多不同的排序算法？它们各自的优势和劣势在哪里？在什么场景下，使用哪种算法效率最高？作者通过大量的案例分析和对比，让我不仅仅是被动地接受知识，而是主动地去思考、去比较、去选择。书中的图表设计也非常精美，清晰地展示了算法的执行过程和数据结构的变化，极大地帮助了我理解那些复杂的逻辑。我感觉这本书不仅仅是在教我算法，更是在培养我一种解决问题的思维模式，一种用逻辑和效率去审视和优化方案的能力。

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一直以来，我对算法的概念都停留在课本上那些冰冷的公式和定义，感觉它们离我实际的编程生活很遥远。直到我偶然间接触到《算法设计与分析》这本书，才真正打开了新世界的大门。这本书给我的第一印象是它的“实用性”和“接地气”。作者没有上来就抛出大段的理论，而是先从实际应用场景出发，引出问题的症结，然后再逐步深入到算法的设计与分析。例如，在介绍查找算法时，他会先描述一个“如何在庞大的通讯录中快速找到一个电话号码”的实际问题，然后层层递进地引出线性查找、二分查找等方法，并详细分析它们的优劣。这种由“问题”到“解决方案”的路径，让我这个对理论感到畏惧的读者，也能轻松地跟上节奏。书中的代码示例也非常贴合实际，清晰易懂，并且作者还贴心地提供了多种语言的实现，方便不同背景的读者学习。更重要的是，这本书不仅仅是教我“怎么做”，更教会我“为什么这样做”。在分析每一个算法时，作者都会深入剖析其背后的逻辑，解释其设计思路，以及如何评估其性能。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，极大地提升了我对算法的理解深度。读完这本书，我感觉自己仿佛掌握了一套强大的“工具箱”，面对各种编程挑战，我都会更有信心去寻找最优的解决方案。

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阅读这本书的过程，对我来说是一次充满惊喜的旅程。我原本对算法的理解仅限于一些皮毛，认为它只是枯燥的代码和公式。但这本书，用一种全新的视角，让我看到了算法的魅力。作者的叙述风格非常活泼，他并没有采用生硬的定义和枯燥的定理，而是通过大量的实际案例，将算法的原理和应用娓娓道来。例如，在介绍“排序算法”时，他并没有直接罗列冒泡排序、插入排序等，而是先描述了“如何将一堆杂乱的书籍按照高度排序”的场景，然后循序渐进地引入各种排序方法的思想。这种“从生活到理论”的讲解方式，让我这个初学者也能轻松地理解那些看似复杂的算法。书中的图示也极具特色，它们不仅仅是用来辅助说明，更像是独立的艺术品，将算法的执行过程生动地展现出来。我尤其喜欢书中对于“复杂度分析”的讲解，作者不仅教我如何计算时间复杂度和空间复杂度，更让我理解了它们背后的意义，以及如何通过优化算法来提升程序的性能。读完这本书，我感觉自己对算法的恐惧感荡然无存，取而代之的是一种强烈的学习兴趣和探索欲望。

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这本书的深度和广度都让我印象深刻。在介绍基础算法的同时，它也触及了许多更高级、更前沿的算法概念，而且讲解得非常透彻。例如，书中对于“动态规划”的阐述，可以说是达到了我目前为止阅读过的同类书籍中的顶峰。作者不仅仅介绍了状态转移方程，更重要的是深入剖析了“最优子结构”和“重叠子问题”这两个动态规划的核心要素，并通过一系列经典问题，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等，将动态规划的思路融会贯通。我特别欣赏作者在分析问题时，那种严谨的数学推导过程，以及对算法时间复杂度和空间复杂度的细致分析。他会明确指出，在什么条件下，某个算法的表现会最优，又在什么情况下，它可能会成为性能瓶颈。这种深入骨髓的分析，让我不仅仅是“知道”一个算法，更是“理解”它，并且能够根据实际情况，“选择”它。书中还包含了一些图算法和字符串匹配算法的内容，虽然这些对我来说还有些难度，但作者的讲解依然清晰易懂，充满了启发性。我感觉这本书不仅仅是一本学习算法的书，更是一本培养严谨思维和分析能力的宝典。

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我原本对算法的印象就是枯燥、抽象、难懂，常常因为看到一大堆公式和符号就望而却步。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者的叙述风格非常平易近人，他擅长将复杂的概念用生动形象的比喻来解释，让我这种算法“小白”也能轻松理解。例如，在讲解“贪心算法”时，他用了一个“背包问题”的例子，让我直观地理解了贪心策略的核心思想——每一步都做出当前看起来最好的选择。书中对于“回溯算法”的讲解也同样精彩，他用“迷宫寻路”的比喻，清晰地阐述了回溯法的“试探”和“撤销”过程。最让我惊喜的是，这本书不仅仅停留在算法的介绍，更重要的是引导我去“设计”算法。作者在讲解每一个问题时，都会先分析问题的本质，然后引导我思考如何分解问题、如何选择合适的数据结构，最终设计出高效的算法。这种“授人以渔”的教学方式，让我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在学习一种解决问题的思维能力。书中的代码实现也非常规范，并且详细解释了每一行代码的含义，这对于我这种喜欢动手实践的读者来说，无疑是极大的帮助。我感觉这本书就像一位经验丰富的导师，耐心地带领我探索算法的奥秘，让我对这个曾经令我畏惧的领域充满了好奇和热情。

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坦白说，我对算法的理解一直是个“半吊子”，知道一些基础的概念，但总是缺乏系统性的认识。这本书的出现，恰好填补了我的这个空白。作者在书中展现出的深厚功力和教学艺术，着实令我折服。他对于算法的讲解，层次分明，逻辑严谨，而且非常注重概念的内在联系。书中对于“分治法”的讲解，让我对“将大问题分解成小问题，逐个解决，再合并结果”这一核心思想有了前所未有的清晰认识。他通过汉诺塔、快速排序等经典案例，将抽象的概念具象化，让我能够直观地理解其精髓。另外，作者在分析算法的效率时，非常强调“渐进意义下的最优性”，这一点是很多初学者容易忽视的。他通过对不同算法在不同数据规模下的运行时间进行对比，让我深刻体会到，即使是看似微小的效率提升，在处理海量数据时也能带来巨大的性能飞跃。书中的图示也功不可没，它们生动地展示了数据结构的演变和算法的执行流程，大大降低了理解难度。我感觉这本书不仅仅是传授知识，更是在培养一种严谨的、逻辑驱动的思维方式。读完这本书，我感觉自己对“优化”这个概念有了更深的理解，也更加清楚地认识到，在算法的世界里，永远有更好的解决方案等待被发现。

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这本书的封面设计简约而经典，给人一种严谨、专业的视觉感受。拿到手中，纸张的质感也相当不错，厚实而略带哑光，阅读起来不会反光，长时间翻阅也不会感到疲劳。我尤其喜欢它封面上那种低饱和度的蓝色调，搭配银色的书名，传递出一种深邃而智慧的气息，仿佛在暗示着里面隐藏着无数精妙的逻辑和巧妙的解题思路。在内容上，我原本对算法的理解仅停留在一些基础的排序和查找，抱着一种“不过如此”的心态开始翻阅。然而，当我深入其中，被那些循序渐进的讲解、详实的代码示例，以及作者对于每一个算法的背景、适用场景、时间空间复杂度分析的透彻剖析所深深吸引。书中对于动态规划、图论算法、贪心算法等核心概念的阐述，都做到了既有理论的高度，又不失实践的可操作性。特别是作者在讲解某个复杂算法时，会先从一个简单的类比入手，然后逐步引入数学模型和证明，最终回归到具体的代码实现，这种由浅入深的教学方式，让我这个初学者也能茅塞顿开，感觉自己正在搭建一座理解算法的坚实桥梁。我最欣赏的是，这本书并没有一味地堆砌算法，而是着重于“设计”和“分析”这两个核心。它教会我不仅仅是记住一个算法，更重要的是理解为什么这样设计，以及如何去衡量它的优劣。这对于我未来在面对实际问题时，能够选择最优的算法解决方案至关重要。它让我明白，算法并非冷冰冰的公式，而是解决问题的艺术，是智慧的结晶。

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