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页数:122

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出版时间:2006-8

价格:13.00元

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isbn号码:9787810906760

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图书标签:

• 信息技术
• 应用技术
• 实习指导
• 计算机基础
• 信息应用
• 实践教学
• 高等教育
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• 技能培训

数字时代的基石：数据结构与算法的深度探索 本书面向对计算机科学核心理论有浓厚兴趣，并希望系统掌握数据组织与高效处理方法的读者。 在当今信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度和规模增长，如何高效地存储、检索和操作这些海量信息，已成为衡量任何软件系统性能的关键瓶颈。本书将带领读者深入探索计算机科学的基石——数据结构与算法，为构建复杂、高效、可扩展的应用系统奠定坚实的理论与实践基础。 第一部分：基础构件——数据结构的精妙设计 本部分聚焦于组织和管理数据的基本范式。我们不仅会介绍经典的数据结构，更会深入剖析其背后的设计哲学、时间与空间复杂度分析，以及在不同场景下的适用性权衡。 第一章：数组与链表——内存布局的艺术 本章将从最基本的线性数据结构——数组（Array）和链表（Linked List）入手。读者将理解连续内存分配与非连续内存分配的内在区别，这直接决定了访问速度和插入删除操作的效率。我们将详细讨论： 动态数组（Resizable Arrays）的实现机制： amortized analysis（均摊分析）如何证明其平均高效性。 单向、双向及循环链表的实现细节：重点分析指针操作的技巧与陷阱。 应用实例：如何在底层实现一个高效的栈（Stack）和队列（Queue）。 第二章：栈与队列——操作受限的强大工具 栈（后进先出，LIFO）和队列（先进先出，FIFO）是程序流程控制和缓冲区管理的核心。本章将侧重于其抽象数据类型（ADT）的实现，并探讨其在递归、表达式求值、广度优先搜索等场景中的关键作用。 第三章：树结构——分层管理的逻辑架构 树是处理层次关系数据的强大工具。本章将全面覆盖各类树结构： 二叉树与二叉搜索树（BST）：深入理解其查找、插入、删除操作的复杂度。 平衡树的必要性：为什么需要AVL树和红黑树（Red-Black Trees）来保证最坏情况下的对数时间复杂度。我们将详述红黑树的颜色调整和旋转操作，这是高级数据库索引和文件系统的核心。 B树与B+树：专门为外部存储（磁盘I/O）设计的数据结构，揭示它们在数据库索引（如MySQL InnoDB）中的工作原理。 堆（Heap）：优先队列（Priority Queue）的底层实现，包括最大堆与最小堆的构建与维护过程。 第四章：图论基础——复杂关系的建模 图（Graph）是表示实体间复杂关联的最佳模型。本部分将建立坚实的图论基础： 图的表示法：邻接矩阵与邻接表各自的优劣及适用场景。 图的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的算法流程、实现及其在连通性判断、拓扑排序中的应用。 第二部分：算法的艺术——高效计算的实现之道 本部分将从“如何解决问题”的角度出发，系统介绍解决计算难题的经典方法论，强调算法设计的思维模式、正确性证明与效率分析。 第五章：递归与分治策略 递归是许多复杂算法的自然表达方式。本章将教授如何识别问题中的递归结构，并运用分治法（Divide and Conquer）思想： 汉诺塔问题：理解指数级增长的本质。 经典排序算法：快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的详细剖析，重点讨论枢轴选择（Pivot Selection）对快速排序性能的决定性影响。 第六章：排序算法的深度比较 除了分治法排序，本章将系统比较其他重要的排序方法： 堆排序：如何利用堆结构实现高效的就地（in-place）排序。 线性时间排序：计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）的原理及其在特定数据范围下的超线性优势。 第七章：贪心算法——局部最优的全局映射 贪心算法（Greedy Algorithm）强调每一步都做出当前看起来最好的选择。本章将通过一系列经典问题，如活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等，探讨何时贪心策略能保证全局最优解，以及如何对其进行证明。 第八章：动态规划——最优解的累积构建 动态规划（Dynamic Programming, DP）是处理具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章将是本书的重点之一： DP的四大要素：状态定义、状态转移方程、边界条件与计算顺序。 经典问题解析：背包问题（Knapsack）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等，通过自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down with Memoization）两种方式，彻底掌握DP思想。 第三部分：高级主题与效率提升 本部分将探讨更为复杂的算法范式，以及如何利用特定数据结构来解决那些单靠基础结构难以高效处理的问题。 第九章：图算法的深入应用 基于前面对图的构建，本章将专注于图的路径发现与连通性分析： 最短路径算法：Dijkstra算法（处理非负权边）与Bellman-Ford算法（处理负权边）的原理与差异。 最小生成树（MST）：Prim算法与Kruskal算法的并查集（Disjoint Set Union, DSU）优化。 拓扑排序与关键路径分析。 第十章：散列表（哈希表）的威力 散列表（Hash Table）提供了平均O(1)的查找、插入和删除性能，是现代编程中不可或缺的结构。本章将深入探究： 哈希函数的设计原则：如何减小冲突。 冲突解决策略：链地址法（Separate Chaining）与开放定址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）。 负载因子与再哈希（Rehashing）机制。 第十一章：高级搜索与回溯 回溯法（Backtracking）：用于系统性地搜索所有可能的解决方案，如八皇后问题、数独求解等。 分支限界法（Branch and Bound）：一种比单纯回溯更智能的剪枝搜索策略，常用于优化问题。 第十二章：计算复杂性入门 为了科学地评估算法的潜力与局限，本章将介绍计算复杂性理论的基础概念： 渐进记号：大O、Ω、Θ符号的精确定义与应用。 时间与空间复杂度分析：如何对实际代码进行精确的性能预测。 P与NP问题概述：理解哪些问题是“容易”解决的，哪些问题是目前公认的“困难”问题。 本书特色： 本书强调理论与实践的紧密结合。每一章节都配有丰富的代码示例（使用C++或Python实现，具体以实际出版内容为准），帮助读者从抽象概念过渡到可运行的代码。通过对经典算法的反复推敲和复杂度分析，读者将建立起一套严谨的计算思维，不仅知其然，更知其所以然，从而能够自信地在实际工程中选择和设计最高效的解决方案。学习完本书，读者将具备构建高性能数据处理系统的核心能力。

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从装帧的实用性角度来看，这本书的开本设计很不合理。它采用了标准的A4尺寸，但页数又相对较少，导致在实际使用中很不方便携带。特别是当需要带着它去实验室或课堂进行现场操作演练时，那种大开本的沉重感和不便携性就暴露无遗。更别提纸张的耐用性了，几次翻阅后，书脊已经开始出现松动的迹象，对于需要反复翻阅查找特定指令的读者来说，这无疑是个潜在的质量隐患。此外，书中的示例代码块的排版也十分拥挤，行间距过小，使得即便是简单的程序语句，也显得密密麻麻，极大地降低了代码的可读性，这对于一本强调“应用技术基础”的指导书而言，无疑是严重的疏漏，让人在对照书本输入代码时倍感吃力。

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这本书的封面设计得很有年代感，那种略显厚重的纸张质感，让人联想到上世纪末期的技术手册。初次翻开时，我期待能看到一些关于早期计算机操作系统的详尽指南，或是关于DOS命令的精深探讨。然而，书中的内容似乎更侧重于某种现代应用系统的基础操作流程，图文并茂的界面截图和步骤说明，虽然清晰易懂，却少了些许技术原理的深度挖掘。比如，它详细讲解了如何配置一个数据源连接，但对于背后的网络协议和数据库事务处理机制，则是一笔带过，让人感觉像是学习使用一个成品软件，而非理解其构建的底层逻辑。对于一个想深入了解信息技术“为什么”的读者来说，这种偏向“如何做”的叙述方式，显得有些浅尝辄止，缺乏足够的理论支撑，使得知识体系的构建不够扎实，更像是一本操作手册的合集，而不是一本系统性的基础教程。

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这本书在软件工具的选择上显得非常保守，似乎停留在多年前的技术栈上，对于当前行业主流的开发环境和技术栈的介绍近乎于零。当我在尝试按照书中的指引去部署和运行那些案例时，发现大量的依赖库版本不兼容，甚至有些软件的官方支持早已终止。这使得读者不得不花费大量时间去进行版本降级或寻找替代方案，极大地消耗了学习的热情和效率。一本“新编”的指导书，理应紧跟时代步伐，介绍业界正在使用的、有生命力的技术。然而，这本书更像是一个历史文献集，记录了某些特定时间点下的技术快照，对于渴望掌握前沿技能的读者来说，这种内容的滞后性带来的挫败感是巨大的，它提供的知识效用衰减得太快了。

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这本教材的编排结构实在有些跳跃，像是将不同年份、不同专业方向的讲义强行拼凑到了一起。刚读完一个关于文件系统管理的章节，紧接着就跳跃到了用户界面设计规范的讨论，中间缺少了平滑的过渡和逻辑上的承接。阅读体验非常破碎，每翻过几页，都得重新适应作者的叙事节奏和术语体系。例如，在前一部分还在讨论如何优化查询效率，后一部分却在讲解一个早已被主流市场淘汰的图形化编辑工具的使用技巧，这种内容的混杂性让人感到困惑，不知道这本书的真正定位和目标读者是谁。如果说它是面向初学者的入门读物，那么其中某些过于专业的概念又显得突兀；若是面向进阶学习者，则其深度又远远不够，许多关键知识点都被一带而过，留给读者的更多是操作层面的记忆，而非理解层面的贯通。

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我个人认为，这本书最大的不足在于缺乏对“应用”背后的思维模式的引导。它过于注重机械化的步骤重复，比如“点击此处，输入此命令，检查结果”，但从未深入解释为何要采取这样的操作路径。在涉及问题排查的部分，提供的建议也仅仅是列举了几个已知的错误代码及其对应的解决办法，并没有教会读者如何像一个工程师那样，去系统性地分析和定位一个未知的异常情况。这种“填鸭式”的教学方法，培养出的很可能是熟练的“操作员”，而非具备独立解决问题能力的“技术人员”。当遇到书本上没有覆盖到的新场景时，读者往往会因为缺乏底层逻辑的理解而束手无策，完全失去了自主学习和探索的能力，这与任何一本合格的技术指导书所应达成的目标背道而驰。

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