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出版者:中南大学出版社

作者:成奋华，陆惠民主

出品人:

页数:370

译者:

出版时间:2005-8

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787811050981

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

《代码的艺术：数据结构与算法精解》 引言 在信息时代飞速发展的今天，软件已渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的操作系统到复杂的金融交易系统，无一不依靠精妙的代码构建。而代码的灵魂，则在于其底层的逻辑结构和高效的解决问题之道。本书《代码的艺术：数据结构与算法精解》正是为探寻代码的艺术，深入理解数据结构和算法这两大基石而精心编写。它旨在带领读者超越语言的表象，直击程序运行的核心，掌握构建高效、健壮、可维护软件的必备技能。 本书特色与价值 本书最大的特色在于其“精解”二字。我们并非仅仅罗列各种数据结构和算法的定义，而是深入剖析其设计思想、内在原理、性能分析，以及在实际应用中的权衡与取舍。我们相信，理解“为什么”比记住“是什么”更为重要。通过大量的图示、伪代码和详实的数学推导，本书将抽象的概念具象化，让读者能够清晰地把握每一种数据结构和算法的精髓。 本书的另一个重要价值在于其“实用性”。我们精选了在计算机科学领域最为核心、最常遇到的数据结构和算法，并结合了现代软件开发的实际场景进行讲解。读者不仅能学会理论知识，更能了解到如何在实际项目中运用这些知识来解决具体问题，优化程序性能，提升开发效率。 本书内容概览 本书共分为四个主要部分，层层递进，由浅入深地引导读者构建完整的知识体系。 第一部分：基础构建块——数据结构 本部分将带领读者认识并深入理解程序设计中不可或缺的“数据组织者”。我们从最基本的数据结构开始，逐步深入到更为复杂但应用广泛的结构。 数组与链表： 作为最基础的线性表，数组提供了快速的随机访问能力，而链表则以其灵活的插入和删除操作见长。我们将深入比较它们的优缺点，探讨动态数组的实现原理，以及单向链表、双向链表和循环链表的构造与操作。读者将理解何时选择数组，何时选择链表，以及它们在内存中的具体表现。 栈与队列： 这两种“先进后出”与“先进先出”的结构，在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等众多场景中扮演着关键角色。我们将详细讲解它们的抽象数据类型定义，以及如何使用数组或链表来实现这些结构。此外，我们还会探讨循环队列等优化实现，并给出实际应用案例。 哈希表： 哈希表以其平均O(1)的查找、插入和删除时间复杂度，成为现代软件中不可或缺的高效查找结构。本书将详细讲解哈希函数的原理、冲突的常见解决方法（如链地址法和开放寻址法），以及各种哈希表变种的特点。读者将理解如何设计一个好的哈希函数，以及哈希表在字典、缓存等场景的应用。 树形结构： 树是自然界和计算机科学中普遍存在的层次化数据组织方式。我们将从二叉树入手，深入讲解二叉搜索树（BST）的构建、查找、插入和删除操作，以及各种遍历方法（前序、中序、后序）。在此基础上，我们将介绍平衡二叉搜索树，如AVL树和红黑树，阐述它们如何通过自平衡机制保证查找效率。此外，还会涵盖堆（最大堆和最小堆）及其在优先队列中的应用。 图： 图是描述对象之间复杂关系的强大工具。我们将介绍图的基本概念，如顶点、边、有向图、无向图、加权图等。然后，我们将讲解图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表，并分析它们的优劣。 第二部分：解决之道——算法 掌握了数据结构，我们就拥有了组织信息的能力。而算法，则是利用这些数据结构来解决问题的“行动指南”。本部分将聚焦于各种经典的算法及其设计思想。 排序算法： 排序是数据处理中最常见的操作之一。本书将系统介绍各种排序算法，包括： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序，理解其基本思想和时间复杂度。 高效排序： 快速排序、归并排序，深入分析其分治策略和性能优势，以及常见的优化技巧。 特殊排序： 堆排序，将其与堆这一数据结构紧密联系起来。 线性时间排序： 计数排序、桶排序、基数排序，在特定条件下实现O(n)的排序。 我们将对这些算法进行详细的性能分析，包括时间复杂度和空间复杂度，并对比它们在不同场景下的适用性。 查找算法： 除了数据结构内置的查找，我们还将探讨通用的查找算法。 线性查找： 简单直观，但效率较低。 二分查找： 在有序数组中的高效查找，理解其对数据的要求和工作原理。 递归与分治算法： 递归是解决某些问题的强大工具，而分治是许多高效算法的核心思想。我们将通过实例（如汉诺塔、斐波那契数列）深入讲解递归的定义、终止条件以及如何设计递归函数。同时，将以归并排序、快速排序等算法为例，阐述分治策略的步骤：分解、解决、合并。 贪心算法： 贪心算法在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优。我们将通过经典的例子，如活动选择问题、霍夫曼编码，来讲解贪心算法的设计思路和适用条件，并分析其正确性的证明方法。 动态规划： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的强大方法。本书将循序渐进地讲解动态规划的核心思想，包括状态定义、状态转移方程以及如何通过自顶向下（带备忘录的递归）和自底向上（迭代）两种方式实现。我们将通过背包问题、最长公共子序列、最短路径等经典问题，帮助读者掌握动态规划的建模与求解技巧。 回溯算法： 回溯算法是一种通过尝试所有可能的解决方案，并在发现当前路径不可行时“回溯”到上一步的搜索策略。我们将通过 N 皇后问题、组合总和等问题，讲解回溯算法的遍历树、剪枝条件以及如何系统地搜索解空间。 图算法： 在掌握了图这一数据结构后，我们将深入探索图上的常用算法： 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），理解它们的原理、应用场景（如连通性判断、最短路径查找）。 最短路径算法： Dijkstra 算法： 求解单源最短路径，理解其贪心策略和如何处理非负权重的边。 Bellman-Ford 算法： 求解单源最短路径，能够处理负权重边，并能检测负权重环。 Floyd-Warshall 算法： 求解所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法： Prim 算法： 贪心策略求最小生成树。 Kruskal 算法： 并查集辅助求最小生成树。 第三部分：性能的考量——复杂度分析 理解算法的效率至关重要。本部分将专门讲解如何对算法的性能进行量化分析。 时间复杂度与空间复杂度： 详细讲解大 O 记法，理解 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2) 等常见复杂度等级的含义。学习如何分析简单程序段、循环、递归函数的时间复杂度。同时，讲解空间复杂度的分析方法。 摊还分析： 介绍如何分析数据结构（如动态数组、哈希表）在连续操作序列上的平均性能，即使某些操作可能很慢，但整体效率依然很高。 第四部分：进阶探讨与实践 在打下坚实的基础后，本部分将引导读者进一步思考和实践。 常见设计模式与算法结合： 探讨一些常用的设计模式（如工厂模式、策略模式）在解决特定算法问题时的应用，以及如何通过封装和抽象来简化复杂的算法实现。 算法的应用场景： 结合实际开发场景，例如搜索引擎的索引构建、社交网络的连接查找、游戏中的路径规划、数据压缩等，展示数据结构和算法如何发挥其核心作用。 算法面试的准备： 提供一些关于如何准备算法面试的建议，包括如何理解问题、设计解决方案、分析复杂度以及清晰地表达思路。 进一步学习的方向： 简要介绍一些更高级的数据结构（如B树、Trie树）和算法（如字符串匹配算法、计算几何算法）的学习路径，为读者的持续深造提供指引。 本书的目标读者 本书适合以下人群： 计算机科学专业的学生： 作为数据结构与算法课程的辅助读物，或是深入理解课程内容的补充材料。 软件开发工程师： 希望提升编程技能，优化程序性能，解决复杂技术问题的在职开发者。 对计算机科学感兴趣的初学者： 想要系统学习编程核心概念，为未来深入学习打下坚实基础的爱好者。 准备技术面试者： 需要巩固和提升算法与数据结构知识，以应对高强度技术面试的候选人。 结语 《代码的艺术：数据结构与算法精解》不仅仅是一本技术书籍，更是一次对计算思维的探索之旅。通过本书，我们希望读者能够真正领略到数据结构和算法的魅力，掌握构建高效、健壮软件的“内功心法”，从而在瞬息万变的科技浪潮中，成为一名游刃有余的“代码艺术家”。相信掌握了这些核心知识，您将能更自信、更高效地驾驭代码，创造出更具价值的软件产品。

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这本书啊，拿到手沉甸甸的，封面设计得挺简洁大方，配色也比较沉稳，一看就是那种正经教材的范儿。我刚翻开目录的时候，心里就咯噔一下，心想这下可真要啃硬骨头了。内容组织上，感觉作者是下了大功夫的，逻辑链条非常清晰，从最基础的变量、数据类型讲起，一步步过渡到复杂的指针和内存管理，过渡得非常自然，不像有些书，前几章还挺友好，后边突然就跳跃性很大，让人措手不及。尤其是对那些初学者来说，它似乎预判了你会在哪里卡住，提前在章节后面安排了一些小贴士或者深入探讨的栏目，这点非常人性化。比如讲到函数调用栈的时候，那部分配的流程图画得特别到位，比我之前看过的任何一本教材都要直观易懂，我花了半个小时就彻底搞明白了困扰我很久的一个知识点。这本书的行文风格偏向于严谨的学术探讨，很少有那种为了拉近距离而刻意幽默的语句，这点我很欣赏，毕竟学习编程的核心在于准确和严密。不过，说实话，对于完全没有编程基础的读者，头几章可能需要多花点时间去适应它的节奏，毕竟C语言本身就不是一个特别“温和”的入门语言，但只要熬过了最初的门槛，接下来的学习体验就会越来越顺畅。

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说实话，我对编程书籍的评价标准一向比较苛刻，因为它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导。这本书在概念阐述上达到了极高的水准，它没有停留在“是什么”的层面，而是深入挖掘了“为什么会这样”的底层原理。我尤其欣赏它对“位运算”那部分的讲解，很多教程往往一带而过，或者只是给几个简单的例子草草收场，但这本书用了整整三章的篇幅，结合不同的应用场景，比如如何用位操作优化循环，如何处理网络数据包的字节序问题，讲得深入且透彻，简直就像是给一个有经验的工程师做了一次系统性的回顾。更让我惊喜的是，书中包含了不少“陷阱”和“误区”的分析，作者用红色的警示框把那些新手最容易犯错的地方拎出来，并附上详细的反例和修正方法。这比我自己在实际工作中踩坑学到的经验还要系统得多。阅读过程中，我感觉自己不是在单方面接受知识，而是在和一位经验丰富的导师进行高质量的对话，他不仅教我如何写出能跑的代码，更教我如何写出健壮、高效、并且符合底层逻辑的代码。这本书的排版也值得称赞，代码块的字体和高亮设置非常清晰，注释部分和正文区分明显，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。

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对于我这种已经摸索编程好几年的人来说，一本好的进阶书籍往往在于它能带来新的启发，而不是重复我已知的内容。这本书在这方面做得非常出色，它的深度和广度都达到了一个令人印象深刻的平衡点。除了核心的语言特性外，它花了不少笔墨去探讨C语言在特定应用领域的最佳实践。例如，在涉及到嵌入式编程时，它详细讨论了`volatile`关键字的真正含义和它在硬件访问中的不可替代性，并且提供了几个在资源受限环境下进行内存优化和中断处理的实例代码。更让我眼前一亮的是，它对现代C标准的演进也有所涉及，比如C99到C11的变化，以及这些变化如何影响了并发编程和泛型编程的实现。这表明作者不仅仅是停留在教授一门语言，而是在传授一种与时俱进的工程哲学。这本书的难度曲线是陡峭但公平的，它不会因为你的基础薄弱而降低标准，但它也确保了只要你付出了足够的努力，就一定能获得与之匹配的丰厚回报。读完这本书，我感觉自己的技术栈得到了彻底的夯实，对编程的理解也提升到了一个新的维度。

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这本书的实用性远超我的预期，我本以为它会是一本纯粹的理论书籍，但实际上，它更像是一本实战手册的理论内核版。它在讲解完理论知识后，几乎都会紧跟着一个小型或中型的项目案例作为支撑。我记得有一个章节是关于结构体对齐和内存布局的，理论部分已经够烧脑了，作者紧接着就设计了一个小型的数据序列化工具的实现过程，手把手地演示了如何利用对齐规则来编写高效的序列化和反序列化函数，以确保数据在不同系统间传输的兼容性。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，极大地增强了知识的粘性。另外，书中对标准库函数的使用规范讲解得非常细致，比如`scanf`和`printf`的格式控制符使用细节，以及它们在处理缓冲区溢出时的潜在风险，都有明确的警示和规范建议。对于那些希望通过C语言深入理解计算机底层工作原理的读者来说，这本书无疑提供了一个绝佳的跳板。它不只是让你学会C语言的语法，更是让你学会了如何与操作系统和硬件的接口进行“对话”。

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坦白说，我过去对这种厚重的技术书籍总有一种畏难情绪，总觉得读不完，或者读完了也记不住。但这本书的阅读体验非常独特，它似乎有一种魔力，能让你主动沉浸进去。它的叙事节奏把握得非常好，张弛有度。在讲解那些偏向抽象的算法和数据结构时，它会放慢速度，用大量的类比和图形来辅助理解，比如讲解链表和树的遍历时，配的动画流程图简直是神来之笔，我甚至在脑海中构建出了一个三维的模型。而当涉及到系统调用或者底层I/O操作时，它的语气又会变得异常果断和精准，直接切入核心的系统调用接口和寄存器操作，没有任何拖泥带水。这本书在引入外部工具链方面也做了很好的铺垫，它没有固步自封于某一个特定的编译器，而是广泛讨论了GCC、Clang等主流编译器的行为差异，并解释了为什么不同编译器会产生不同的机器码，这极大地拓宽了我的视野，让我明白编写代码不是孤立的，它受限于不同的编译环境。这种全局观的培养，对于想在软件工程领域走得更远的学习者来说，是极其宝贵的财富。

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