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出版者:辽宁东北大学

作者:肖霞，陈良生主编

出品人:

页数:283

译者:

出版时间:2005-2

价格:29.50元

装帧:

isbn号码:9787811021219

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
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

好的，这是一本关于《现代数据结构与算法分析》的图书简介。 --- 图书简介：现代数据结构与算法分析 聚焦前沿，重塑计算思维 在信息爆炸的时代，计算能力已成为驱动技术革新的核心动力。无论是在人工智能的深度学习网络中，还是在金融高频交易的毫秒响应里，高效的数据组织和精妙的算法设计都是决定成败的关键。本书《现代数据结构与算法分析》并非对传统理论的简单复述，而是立足于当代复杂系统对计算效率的严苛要求，对数据结构与算法的现代应用范式进行了一次深入而系统的重构与剖析。 本书旨在培养读者“从问题抽象到高效求解”的计算思维链条。我们相信，掌握数据结构与算法的精髓，不仅仅是记住各种树形结构或排序方法的实现细节，更是理解如何在特定约束条件下，为数据选择最合适的“容器”，并为其设计出最优的“操作流程”。 --- 第一部分：基石的重塑——现代视角下的核心结构 本部分将从全新的角度审视那些被视为经典的数据结构，并探讨它们在现代计算环境（如多核处理器、内存层次结构）下的性能表现与优化策略。 第 1 章：计算模型的演进与性能分析的严谨性 我们首先探讨了RAM 模型的局限性，引入了外存模型（External Memory Model）和缓存敏感模型（Cache-Oblivious Model）。这部分内容强调，在处理TB级数据时，I/O 次数和缓存未命中是比CPU周期数更重要的性能瓶颈。我们深入分析了渐进记号（$O, Omega, Theta$）在不同计算模型下的适用性，并详细介绍了概率分析（Randomized Analysis）在评估平均性能时的重要性，特别是在面对不受控的输入分布时。 第 2 章：线性与非线性结构的高效实现 本章聚焦于动态数据管理的优化。 动态数组与内存分配： 探讨了分块（Chunking）技术如何平衡预分配与实时扩展的开销，以及伙伴系统（Buddy System）在内存管理中的作用。 栈、队列与双端队列（Deque）： 重点分析了如何利用底层硬件特性（如SIMD指令集）优化这些基础结构的操作，尤其是在并发环境下的无锁实现思路。 链表的现代化： 揭示了为何在许多场景下，虽然链表的理论复杂度不占优，但在特定内存访问模式下仍具有价值，并介绍了绳索（Rope）结构在字符串处理中的优势。 第 3 章：树结构的高级形态与平衡策略 树是组织层次化数据的核心。本章不再停留在简单的二叉搜索树，而是深入探讨了应对高并发和大数据集的专业树结构。 B 树家族的深化： 详细剖析了 B+ 树在数据库索引中的应用原理，以及 Latch-Free B-Tree 在高并发事务处理中的前沿设计。 自平衡树的现代变体： 除了红黑树和AVL树，我们引入了跳跃表（Skip List）作为一种概率平衡结构，并分析了其在并发环境下的可扩展性。 Trie 结构的广度和深度： 针对字符串匹配和前缀搜索，我们对比了经典 Trie、Radix Tree 以及更节省空间的Patricia Tree，并探讨了其在网络路由表查找中的实际应用。 --- 第二部分：算法的精炼——复杂问题的求解范式 本部分将算法的分析与设计提升到更高的抽象层次，关注解决一类问题的通用方法论，而非孤立的特定算法。 第 4 章：图论的高效遍历与最短路径的现代挑战 图算法的复杂度往往是最大的瓶颈。本章着重于如何在稀疏图和稠密图之间切换策略，以及应对动态图的变化。 最短路径算法的并行化： 分析了 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法在多核架构下的并行加速策略，特别是针对无负权边图的前沿扩展（Frontier-based Expansion）方法。 连通性与网络流： 深入讲解最大流/最小割定理及其变种（如 Edmonds-Karp, Dinic 算法），并探讨了其在资源调度和网络可靠性分析中的应用。 大规模图的近似算法： 针对社交网络分析等超大规模图，介绍了 PageRank 算法的迭代收敛性分析，以及图嵌入（Graph Embedding）的基本思想。 第 5 章：动态规划与贪心策略的边界探索 动态规划（DP）是优化复杂决策问题的利器，但其状态空间爆炸是主要障碍。 DP 状态压缩与优化： 探讨了“轮廓线法”（Profile DP）和使用“四边形不等式优化”来减少 DP 状态转移的时间复杂度，从而将 $O(N^3)$ 降至 $O(N^2)$。 贪心算法的正确性证明： 不仅介绍如何设计贪心算法，更重要的是讲解“交错论证”（Exchange Argument）和“保持最优子结构”等严谨的数学方法来证明贪心选择的全局最优性。 集合覆盖与近似比： 在 NP-Hard 问题面前，我们转向近似算法。本章以集合覆盖问题为例，详细分析了其贪心近似算法的性能保证（Approximation Ratio）。 第 6 章：高级搜索与回溯的优化 搜索是解决约束满足问题的通用方法。 启发式搜索： 详细分析了 A 算法的原理，重点讲解了如何设计可接受（Admissible）且一致性（Consistent）的启发式函数，并引入了迭代加深 A (IDA) 来解决内存限制问题。 约束规划（Constraint Programming, CP）： 将搜索问题提升到更高层次的建模，使用前向检查（Forward Checking）和冲突驱动学习（Conflict-Driven Learning）来高效剪枝搜索树。 --- 第三部分：面向未来的计算——现代应用与并行化 本部分是本书的特色所在，它将理论与现代计算环境紧密结合。 第 7 章：散列函数的现代安全与性能考量 散列已不再是简单的查找工具，它承担着数据完整性和安全性的重任。 完美散列（Perfect Hashing）： 针对静态数据集，探讨如何构建查询时间复杂度为 $O(1)$ 的散列函数。 一致性散列（Consistent Hashing）： 深入解析了这种结构在分布式缓存系统（如 Memcached, Cassandra）中如何最小化节点增减带来的数据迁移量。 密码学散列函数简介： 概述了 SHA-256 等函数的内部结构，并简要说明了它们与标准数据结构中散列表的本质区别。 第 8 章：数据流与流式算法 在大数据实时处理场景下，数据无法被完整存储，算法必须在数据到达时进行单次处理。 近似计数与频率估计： 讲解了 Flajolet-Martin 算法和 Count-Min Sketch，它们如何在极低的内存开销下，对海量数据流中的元素频率进行高精度估计。 Bloom Filter 的精确分析： 不仅介绍其原理，更侧重于计算最佳的误报率（False Positive Rate）与空间复杂度之间的权衡。 第 9 章：并行化与并发数据结构 现代 CPU 拥有多个核心，但利用它们并非易事。 并发数据结构的挑战： 讨论了竞态条件、死锁和活锁问题。 锁的替代方案： 详细分析了无锁（Lock-Free）和无等待（Wait-Free）算法的基本原理，特别是基于 CAS（Compare-And-Swap）原语实现的并发栈和队列。 并行化基础： 介绍了Fork-Join模型，并将其应用于快速排序和矩阵乘法的并行版本，帮助读者理解如何将递归结构有效映射到并行硬件上。 --- 总结与展望 《现代数据结构与算法分析》是为计算机科学、软件工程、数据科学等领域的学生、工程师和研究人员量身打造的一本进阶参考书。它要求读者具备扎实的离散数学和基础编程功底。 本书的核心价值在于：它不教授“如何使用”某个API，而是揭示“为何如此设计”。通过对计算模型的深刻理解和对现代硬件瓶颈的洞察，读者将能够设计出在实际工程中真正高效、可扩展的解决方案。掌握这些分析工具，意味着您将能够自信地面对任何复杂计算挑战，并能站在更高维度上评估现有技术的优劣。 --- 适用读者： 计算机专业高年级学生、研究生、算法工程师、软件架构师及对计算效率有极致追求的开发者。 前置知识要求： 熟悉一门主流编程语言（如 C++ 或 Java），掌握基本的离散数学和程序设计基础。

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刚拿到这本《C语言程序设计》的时候，我其实是抱着一种试试看的心态。毕竟，编程这东西听起来就很高大上，我担心自己能不能驾驭。然而，事实证明我的担忧是多余的！这本书的叙述方式非常接地气，用词也通俗易懂，就像一个经验丰富的老师在耳边耐心讲解一样。它并没有直接抛出复杂的概念，而是从最基础的“Hello, World!”开始，一点点建立起我对编程的认知。让我印象深刻的是，书中对每一个函数、每一个关键字的讲解都非常透彻，不仅仅告诉你它是什么，更重要的是告诉你它为什么会这么设计，在什么场景下会用到。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我对C语言的理解更加深入，也让我明白了许多看似简单却蕴含深厚逻辑的原理。我特别喜欢书中穿插的一些“常见误区”和“进阶提示”，这些都是作者经验的结晶，能够帮助我们避开很多弯路。我曾经花了很长时间去琢磨一个自己犯的错误，后来发现书中恰好就提到了类似的情况，一下子就茅塞顿开。这种“预判”式的指导，真的非常宝贵。这本书让我对学习编程的热情持续高涨，因为它不仅仅是知识的传递，更是一种思维的启迪。

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这本《C语言程序设计》绝对是我的编程启蒙之路上的明灯！ 我至今还记得第一次翻开它时的激动心情，仿佛打开了一个全新的世界。 这本书的魅力在于，它不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是以一种循序渐进、由浅入深的方式，带领我这个对编程一无所知的小白，一步步走进C语言的殿堂。 书中大量的实例分析，让我不再为那些晦涩的语法概念感到困惑，每一个小小的程序片段都经过精心设计，清晰地展示了某个知识点的应用。 尤其是那些循序渐进的练习题，难度梯度把握得恰到好处，完成它们的过程本身就是一种学习和巩固，让我深刻理解了“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”的道理。 读这本书，我感觉自己不再是被动地接受知识，而是积极地参与到学习过程中，每一次代码的敲击，每一次运行结果的出现，都充满了成就感。 即使现在我已经接触了更高级的语言，回想起当初学习C语言的点点滴滴，这本书的清晰逻辑和生动讲解仍然令我受益匪浅，它为我打下了坚实的基础，让我能够自信地去探索更广阔的编程领域。 这本书的排版也很舒服，文字清晰，图示也很直观，阅读体验非常棒，我愿意把这份学习的喜悦分享给每一个渴望入门编程的朋友。

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说实话，市面上关于C语言的书籍实在太多了，我之前也尝试过几本，但总觉得要么过于学术，要么过于浅显。直到我遇到了这本《C语言程序设计》，才找到了我心目中的理想教材。它最让我赞赏的一点是，它在讲解基础知识的同时，非常注重培养读者的编程思维。书中不仅仅是罗列语法规则，而是通过一个个精心设计的案例，引导读者去思考如何用C语言来解决实际问题。比如，当讲到循环语句时，它会给出如何用循环来计算阶乘、如何用循环来打印图形等多个例子，让我们看到循环的强大和灵活。而且，书中对于每一个代码片段的解释都非常详细，甚至会分析每一行代码的执行流程，这对于新手来说简直是福音。我曾经因为一个不起眼的小错误而卡住好几个小时，但通过仔细阅读书中对类似错误的分析，我很快就找到了症结所在。这本书的深度和广度都拿捏得恰到好处，既保证了对基础知识的全面覆盖，又对一些关键概念进行了深入的剖析，让我感觉自己不仅仅是在学习一门语言，更是在学习一种解决问题的能力。

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这本书《C语言程序设计》给我的感觉，就像是一把开启编程世界大门的金钥匙。它没有那些花里胡哨的包装，也没有故弄玄虚的理论，而是实实在在地，用最清晰、最直接的方式，教会你如何使用C语言去构建和理解程序。我特别喜欢它的“案例驱动”的学习模式，书中每一个概念的引入，都伴随着一个实际的、能够运行的代码示例，让你在第一时间就能看到理论的实践效果。这种“动手实践”的教学方式，极大地激发了我的学习兴趣，也让我对C语言的理解更加深刻。我曾经对函数和递归的概念感到非常困惑，但在书中通过生动形象的比喻和由简入繁的例子，我竟然也能够游刃有余地掌握了。而且，这本书的语言风格非常严谨，用词准确，但又不失亲切感，读起来一点都不枯燥。我个人认为，这本书的价值不仅仅在于传授C语言的知识，更重要的是它培养了我们一种严谨的逻辑思维和解决问题的能力，这对于我们未来从事任何与技术相关的工作都至关重要。我真心推荐给所有想要学习C语言的朋友，它绝对是你最值得信赖的伙伴。

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我一直觉得，学习任何一门技术，最怕的就是“知其然不知其所以然”。而这本《C语言程序设计》在这方面做得尤为出色。它没有像某些教材那样，只是简单地告诉你“这么写是对的”，而是会花大量的篇幅去解释“为什么这么写”。比如，在讲解指针的时候，它并没有直接抛出令人头疼的指针运算，而是先从内存地址的概念讲起，一步步引出指针的作用，然后再通过大量的图示和实例，将抽象的概念变得具象化。我曾经被指针折磨得够呛，但读完这部分内容后，我才真正理解了指针的本质，并且能够自信地运用它。此外，书中对于程序的调试和错误排查部分也有很详尽的介绍，这对于初学者来说尤其重要。很多时候，我们写的程序运行不起来，并不是因为语法错误，而是逻辑上的问题，这本书教会了我如何去分析程序的运行过程，如何定位和解决这些问题。让我印象深刻的是，书中还包含了一些小型项目的实践，让我们能够将所学的知识融会贯通，并且在实践中不断成长。这本书的编排设计也非常合理，每一章节都承上启下，逻辑清晰，阅读起来毫不费力。

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