具体描述
本书以简明的语言，配合各种图片，详细地介绍了在构建局域网及广域网的过程中所涉及的基本技术，其中包括局域网基本技术、交换技术及配置管理、路由技术及路由协议原理、广域网及接入技术实现、基本的网络流量控制及数据报过滤、网络地址转换的配置实现等。全书以应用为主线，每一章针对重点内容设置实验，注重对学习者的应用能力的培养，同时，每章配有一定量的习题。
本书可作为高等职业学院、高等专科学校、本科院校举办的二级学院、职业类学校的计算机及相关专业的教材，还可以供IT行业的网络人员和网络构建技术爱好者参考。
《现代数据结构与算法优化实践》 内容提要 本书深入剖析了当代软件工程与数据科学领域中最为核心且关键的理论基石——数据结构与算法。不同于侧重基础概念罗列的传统教材，本书将焦点置于工程实践中的优化策略与复杂问题求解的思维模型上。全书内容覆盖了从经典线性、非线性结构到图论、高级排序与搜索策略的系统性梳理，并以前瞻性的视角探讨了面向大规模数据处理（Big Data）和高并发场景下的算法设计与性能调优。 第一部分：数据结构的高阶理解与应用 本部分旨在超越对基本结构（如数组、链表）的机械记忆，强调理解数据结构背后的设计哲学及其在特定计算模型下的效率权衡。 第一章：抽象数据类型（ADT）的本质与结构选择的决策树 本章首先界定了抽象数据类型的核心概念，并重点分析了不同底层实现（如基于数组、指针、链表）对时间复杂度和空间复杂度的影响。详细阐述了在读写密集型、顺序访问、随机访问等不同应用场景下，如何运用决策树模型快速选定最合适的结构。特别分析了缓存友好性（Cache Locality）对数组基结构优越性的影响，这是现代CPU架构下性能优化的关键因素。 第二章：栈、队列与双端队列的高效实现与应用场景 除了标准的先进先出（FIFO）和后进先出（LIFO）操作，本章着重讲解了环形缓冲区（Circular Buffer）在实时流数据处理中的应用，以及如何利用双端队列实现“滑动窗口最大值/最小值”这类高效的动态查询问题。深入探讨了单调栈/队列在处理直方图最大矩形面积等复杂几何问题中的巧妙应用。 第三章：树结构：从平衡到特殊用途的深度剖析 B/B+树家族的深入解析： 详细介绍B树结构如何针对磁盘I/O优化设计，并将其与内存中的二叉搜索树（BST）进行对比。重点阐述B+树在数据库索引（如InnoDB）中的具体实现原理、非叶子节点存储指针的优势，以及其范围查询的优越性。 红黑树与AVL树的平衡机制： 不仅阐述旋转操作，更侧重于分析两种平衡机制在实际操作中的性能差异，以及它们在标准库（如C++ STL的`std::map`）中被选用的原因。 Trie（前缀树）与字典树的应用： 探讨Trie在字符串匹配、拼写检查、路由查找中的高效性，并介绍如何通过压缩Trie（Radix Tree）进一步节省空间。 第四章：图论算法的工程化落地 图结构作为建模复杂关系的首选工具，本章聚焦于其实际应用。 图的表示法比较： 详尽对比邻接矩阵、邻接表、链式存储结构在稀疏图与稠密图中的空间开销与遍历效率。 最短路径算法的优化： 深入Dijkstra算法的实现，重点分析其使用优先队列（最小堆）后相对于朴素实现的性能提升。针对存在负权边的场景，详细解读Bellman-Ford算法及其周期性检测机制。 最小生成树（MST）的应用： 探讨Kruskal和Prim算法的选择标准，并以网络拓扑设计、电路连接优化等实际案例进行说明。 网络流与匹配问题： 简要介绍Ford-Fulkerson方法和最大流最小割定理，侧重于其在资源分配和任务调度中的理论支撑。 第二部分：算法优化与性能调优的艺术 本部分将理论与性能分析紧密结合，旨在培养读者对算法性能瓶颈的识别和解决能力。 第五章：高级排序与查找策略的性能边界 比较排序的理论下限： 再次证明基于比较的排序算法的$Omega(N log N)$下限，并分析快速排序、归并排序、堆排序在实际运行中的常数因子差异。 外部排序： 针对无法完全载入内存的数据集，详细介绍多路归并排序（External Merge Sort）的策略，包括如何优化磁盘寻道时间。 线性时间排序（计数排序、基数排序）： 阐述这些非比较排序算法适用的数据特性，并分析其在特定约束下的应用价值。 第六章：动态规划（DP）的建模与状态优化 动态规划被誉为解决最优子结构问题的利器，本章侧重于如何准确定义状态转移方程。 经典模型： 零一背包、最长公共子序列（LCS）的精确建模。 空间优化技巧： 重点展示如何通过滚动数组等技术，将原本$O(N cdot M)$的空间复杂度降低到$O(M)$，这在处理超长序列时至关重要。 记忆化搜索与自底向上DP的权衡： 分析两种实现方式在代码简洁性、递归深度限制、以及特定情况下性能表现上的区别。 第七章：散列技术与冲突解决的工程考量 散列是实现近乎$O(1)$查找的关键，但其性能高度依赖于设计质量。 哈希函数的构造： 介绍通用哈希函数（如乘法散列、除法散列）的设计原则，以及如何避免常见的生日问题（Birthday Paradox）。 冲突解决策略的对比： 详述链地址法（Separate Chaining）与开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测、双重散列）的优缺点。特别指出，在内存受限或需要良好缓存性能时，开放寻址法的优势所在。 完美哈希（Perfect Hashing）： 探讨在已知数据集情况下，如何构造查找永不冲突的哈希表。 第八章：面向大规模数据的算法挑战与前沿技术 本章将目光投向内存限制的场景，介绍应对海量数据的核心算法范式。 近似算法与概率数据结构： 介绍Bloom Filter（布隆过滤器）在成员查询中的空间效率与假阳性率的权衡，以及HyperLogLog在基数估计中的应用，展示如何在牺牲绝对精度的情况下，获得极高的空间优势。 外部内存算法基础： 探讨数据在磁盘和内存之间移动的成本模型，介绍如何设计能够减少I/O操作次数的算法结构。 并行与分布式算法设计思想： 简要介绍MapReduce范式下，数据结构和算法需要如何适应数据分片和并行计算的特点，为后续学习分布式系统打下基础。 读者对象 本书适合具有一定编程基础，希望深入理解数据结构内部机制、掌握算法优化技巧的计算机科学专业学生、软件工程师、系统架构师以及数据分析师。阅读本书需要对基础的离散数学和程序设计有初步了解。本书的重点在于“如何写出高效、可维护且能够应对真实世界复杂性的代码”。
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