数据结构与算法

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出版者:电子工业
作者:熊岳
出品人:
页数:263
译者:
出版时间:2007-8
价格:24.80元
装帧:
isbn号码:9787121047770
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机
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具体描述

数据结构与算法是计算机专业的重要基础课,是该专业的核心课程之一,是一门集技术性、理论性和实践性于一体的课程。本书重点介绍抽象数据类型、基本数据结构、C语言数据结构描述、数据结构的应用、算法设计与分析以及算法性能评价等内容,进一步使读者理解数据抽象与编程实现的关系,提高用计算机解决实际问题的能力。本书内容包括基本数据类型、抽象数据类型、顺序表、链表、串、树和二叉树、图、递归与分治算法、贪心算法、分支限界和动态规划等内容。

探秘宇宙奥秘:从量子纠缠到时空结构 内容简介 本书旨在为广大学者、科研人员及对现代物理学前沿充满好奇心的读者,系统而深入地剖析当代宇宙学、粒子物理学以及理论物理学的核心议题。我们超越了日常经验的范畴,深入到自然界最基本、最令人惊奇的层面,力求构建一个清晰、严谨且富有洞察力的知识体系。全书内容涵盖了从微观的量子场论基石,到宏观的宇宙演化图景,中间穿插了对前沿实验的解读和对尚未解决的重大难题的深入探讨。 第一部分:量子世界的奇诡与基石 本部分聚焦于描述微观粒子的基本理论——量子场论(QFT)。我们不会停留在薛定谔方程的初级表述,而是直接进入相对论性量子力学和量子电动力学(QED)的构建过程。 量子场与粒子概念的重塑: 详细阐述了场激发如何产生我们所观测到的粒子,讨论了真空的物理意义——它不再是空无一物,而是充满了涨落的量子场。 路径积分表述的威力: 引入费曼的路径积分表述,展示其在处理复杂相互作用系统,尤其是在计算散射振幅和构建规范理论中的优雅与高效。 规范对称性与基本力: 深入探讨了规范群(如 $U(1), SU(2), SU(3)$)如何自发地决定了电磁力、弱核力和强核力的性质。着重分析了杨-米尔斯理论的数学结构,及其在描述强相互作用——量子色动力学(QCD)中的应用。讨论了夸克和胶子如何被“禁闭”于强子内部的现象(渐近自由与夸克禁闭)。 自发对称性破缺与希格斯机制: 详尽解析了为何一些基本粒子(如电子、W和Z玻色子)拥有质量而光子没有质量。从Goldstone定理到Higgs机制的引入,解释了标准模型内部的精妙平衡。 第二部分:粒子物理学的标准模型与超越 在建立了描述已知基本粒子的框架后,本书将重点转向标准模型的成功、局限性,以及通往新物理学的探索路径。 标准模型的检验与精确度: 回顾了大量高能物理实验(如LEP、Tevatron和LHC)对标准模型的精确定量验证,包括对 $g-2$ 效应的精密测量。 未解之谜:中微子振荡与质量: 深入探讨了中微子三种味之间相互转换的实验证据,并阐释了这如何挑战了标准模型(标准模型假定中微子无质量)。分析了“跷跷板机制”等潜在的解释方案,以及对马约拉纳中微子的搜寻。 引力与量子的鸿沟: 坦诚探讨了广义相对论与量子力学的根本不相容性。讨论了非重整化性问题,以及为何我们需要一个量子引力理论。 预言与探索: 系统介绍了几种主流的“超越标准模型”(BSM)的理论框架。包括超对称性(SUSY)的动机、其对自然性问题的解决,以及对LHC实验中寻找超对称粒子的分析。此外,还将概述额外维度理论(如Kaluza-Klein理论)的初步构想。 第三部分:宇宙学的宏大叙事与时空结构 本部分将视角拉升至宇宙的尺度,结合广义相对论、物质分布和观测数据,描绘宇宙的过去、现在与未来。 广义相对论的几何化描述: 简要回顾爱因斯坦场方程的物理内涵,强调时空是动态的、由物质和能量决定的几何结构。讨论了黑洞的形成、史瓦西解和克尔解的物理特性,以及引力波作为时空涟漪的预测与探测(LIGO/Virgo的意义)。 标准宇宙学模型($Lambda$CDM): 详细解析弗里德曼方程,解释了宇宙的膨胀、平坦性、均匀性与各向异性。重点分析了宇宙微波背景辐射(CMB)的观测数据(如Planck卫星的测量),以及它如何确立了宇宙的年龄、物质构成。 暗物质的证据与候选者: 论证了星系旋转曲线、引力透镜效应以及大尺度结构形成对暗物质存在的必然性要求。对比分析了WIMP(弱相互作用重粒子)、轴子等主流暗物质候选模型的物理特性和实验搜寻策略。 暗能量与宇宙的加速膨胀: 引入宇宙学常数 $Lambda$ 对膨胀历史的支配作用。探讨了暗能量的本质——它与真空能量的关系,以及对未来宇宙命运的深远影响。对修正引力理论(如f(R)引力)作为暗能量替代方案的初步探讨。 第四部分:前沿交叉领域:量子引力与时空几何的极限 本部分将深入探讨物理学最前沿、最具思辨性的领域,即如何将量子力学与引力统一起来。 弦理论的基本概念: 从将点状粒子替换为一维“弦”的构想到引入高维时空,系统介绍了背景独立性、超对称性在弦论中的体现。讨论了五种不同的超弦理论如何通过“M理论”统一起来,并探讨了对偶性在理解理论极限中的关键作用。 圈量子引力(LQG)的几何观: 介绍LQG如何尝试在不诉诸额外维度的情况下对时空进行“量子化”。讨论了“自旋网络”和“自旋泡沫”的概念,以及它们如何预测在普朗克尺度下时空可能是离散的(“量子泡沫”)。 黑洞信息悖论的现代视角: 重新审视霍金辐射和黑洞蒸发过程,聚焦于信息是否真正丢失的争论。讨论了防火墙悖论、软毛理论(Soft Hair)以及AdS/CFT对偶(全息原理)在解决此悖论中的革命性贡献。 本书的叙事逻辑严密,论证过程侧重于物理直觉与数学严谨性的结合,旨在激发读者对这些宏大问题的持续探究精神。它不仅仅是对现有知识的总结,更是对未来物理图景的深刻预见。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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《数据结构与算法》这本书,对我来说,不仅仅是一本技术书籍,更是一次关于“模式识别”的训练。作者在讲解各种算法的时候,善于提炼出其背后的通用模式。例如,在讲解“分治法”时,作者将其归纳为“分解问题-解决子问题-合并结果”三个步骤,并以此为基础,分析了快速排序、归并排序等算法。这种“模式化”的讲解方式,让我能够举一反三,将学到的知识应用到解决新的问题上。我一直以来都比较缺乏将不同知识点融会贯通的能力,这本书恰恰弥补了我的这一短板。它让我看到了,很多看似不同的算法,其底层逻辑是相通的。这种“化繁为简”的智慧,让我对编程学习有了更深层次的理解。我不再是零散地记忆各种算法,而是开始尝试去构建一个属于自己的“算法知识体系”。这本书就像一位经验丰富的老师,不仅教会了我知识,更教会了我学习的方法。它让我看到了,掌握了核心模式,就等于掌握了解决问题的钥匙。

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这本书的出现,让我对“学以致用”有了更深刻的体会。我一直是个理论派,喜欢钻研各种概念的精髓,但总觉得缺少了将这些抽象知识落地到实际问题的能力。拿到《数据结构与算法》这本书后,我被它循序渐进的讲解方式深深吸引。作者没有上来就抛出枯燥的定义和复杂的公式,而是从生活中随处可见的例子入手,比如如何高效地管理文件、如何快速地查找信息,引导我一步步理解数据结构的设计思路。我尤其喜欢书中所举的关于排序算法的例子,从最简单的冒泡排序,到更高效的快速排序和归并排序,作者不仅清晰地阐述了它们的原理,还通过大量的代码示例和图示,让我直观地感受到不同算法在执行效率上的巨大差异。这种“知其然,更知其所以然”的学习体验,极大地提升了我解决实际编程问题的信心。我尝试着将书中所学应用到我正在开发的一个小项目中,发现原本困扰我许久的一个性能瓶颈,竟然通过更换一种更合适的数据结构就迎刃而解了。这种成就感是无与伦比的。这本书就像是一位经验丰富的导师,在我迷茫时点拨我,在我懈怠时鼓励我,让我看到了理论知识的强大力量,也激发了我对编程更深层次的探索热情。它不仅仅是一本教材,更是一份宝贵的学习伙伴,为我打开了一扇通往更广阔技术世界的大门。我推荐这本书给所有希望提升编程内功的开发者,无论你是初学者还是有一定经验的工程师,都能从中获益匪浅。

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我一直认为,阅读一本好书,就像结交一位知心的朋友,它能够丰富你的思想,开阔你的视野。而《数据结构与算法》这本书,无疑就是这样一位难得的良师益友。在阅读的过程中,我常常被作者的洞察力所折服。他不仅仅停留在对技术细节的描述,更深入地探讨了这些技术背后所蕴含的深刻哲学。例如,在讲解图论时,作者并没有仅仅介绍各种图的遍历算法,而是借此引申出“连接”与“关系”的本质,以及如何通过抽象和建模来理解和解决现实世界中的复杂网络问题。这一点对我启发很大。我一直以来都比较注重技术的应用,但很少去思考技术背后的逻辑和思想。这本书让我看到了技术与哲学之间的微妙联系,也让我意识到,一个优秀的程序员,不仅要有扎实的编程功底,更要有深刻的思考能力。书中的一些比喻和类比,更是精彩绝伦,将抽象的概念变得生动形象。例如,作者用“图书馆的书架”来比喻数组,用“链条”来比喻链表,这种形象的描述,让我一下子就抓住了核心要义。我感觉自己不仅仅是在学习知识,更是在进行一场思想的洗礼。这本书让我对编程有了全新的认识,它不再仅仅是冷冰冰的代码,而是充满了智慧和艺术。

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在我看来,《数据结构与算法》这本书最突出的优点,在于它对“效率”的极致追求。作者在讲解每一个算法的时候,都会不厌其烦地分析其时间复杂度和空间复杂度,并用大量的图表和数据来展示不同算法在性能上的差异。我尤其喜欢作者在讲解“字符串匹配算法”时,对KMP算法的剖析。他不仅仅给出了算法的实现,更深入地探讨了其“next数组”的构建原理,以及如何通过“部分匹配”来避免不必要的比较。这种对细节的极致关注,让我看到了一个优秀算法的生命力。阅读这本书,让我对“效率”有了全新的认识。我不再仅仅关注代码是否能运行,而是开始思考代码是否能运行得更好。这种对效率的敏感度,极大地提升了我编写代码的质量。我感觉自己就像一个精益求精的工匠,在不断地打磨自己的技艺,追求着代码的完美。这本书让我明白,在计算机科学的世界里,效率就是一切,而数据结构与算法,正是实现这种效率的基石。

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在我阅读《数据结构与算法》这本书的过程中,我深刻感受到了作者在“权衡”方面的独到之处。书中在介绍各种数据结构时,不仅仅强调了它们的优点,更重要的是,它清晰地指出了它们在特定场景下的局限性。例如,在讲解“链表”时,作者就明确指出,虽然链表在插入和删除方面具有优势,但在随机访问方面却不如数组。这种“权衡”的思维,让我对各种数据结构有了更全面的认识。我意识到,没有一种数据结构或算法是万能的,关键在于如何根据具体的应用场景,选择最适合的工具。这种“权衡”的能力,不仅仅在技术领域重要,在生活的方方面面都至关重要。这本书让我学会了如何去分析问题的不同方面,如何去评估各种解决方案的优劣,从而做出更明智的决策。我感觉自己不仅仅是在学习编程技术,更是在学习一种“决策智慧”。这本书让我看到了,优秀的技术,往往是经过深思熟虑的“权衡”的结果。

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在翻阅《数据结构与算法》的过程中,我感受到了作者在知识体系构建上的匠心独运。这本书并非简单地罗列各种数据结构和算法,而是将它们置于一个宏大的计算思维框架之下进行阐述。作者深刻地认识到,理解数据结构和算法的意义,不仅仅在于掌握工具,更在于培养一种解决问题的思维方式。书中对于“如何选择合适的数据结构”的探讨,给我留下了深刻的印象。它不仅仅给出了各种数据结构的优缺点,更重要的是,它教会了我如何根据问题的具体需求,从时间复杂度、空间复杂度、易用性等多个维度进行权衡和选择。我尤其欣赏作者在讲解动态规划时所采用的“状态转移”的思路,它将原本复杂的问题分解成一系列相互关联的子问题,并通过递归或迭代的方式逐步求解,最终得到最优解。这种化繁为简的思维方式,不仅在算法设计上至关重要,在日常生活中解决复杂问题时也同样适用。我尝试着将这种思维方式应用到我的工作中,面对一些看似棘手的问题,我不再感到无从下手,而是开始思考问题的本质,寻找其内在的规律和可分解性,发现事情变得清晰明朗起来。这本书让我认识到,学习数据结构与算法,不仅仅是为了写出更快的程序,更是为了塑造一种更强大、更具条理性的思维模式,这对我个人的成长和职业发展都具有深远的意义。

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翻开《数据结构与算法》这本书,我仿佛走进了一个精妙绝伦的算法世界。作者的文笔流畅而富有感染力,他将那些原本枯燥乏味的计算机科学概念,描绘得如同精美的画卷,引人入胜。我尤其欣赏作者在讲解“树”这一数据结构时所展现出的艺术感。他没有仅仅停留在二叉树、平衡树的定义上,而是从“层级”和“分支”这些自然现象出发,引导读者去理解树状结构的优雅和高效。书中对于“红黑树”的讲解,更是让我惊叹于其设计的精妙。作者通过生动的比喻和循序渐进的逻辑,将复杂的平衡机制解释得清晰明了,让我深刻体会到,伟大的算法往往是人类智慧的结晶。阅读这本书,不仅仅是学习知识,更是一种美的享受。它让我看到了算法的逻辑之美、结构的艺术之美,以及在效率背后所蕴含的深刻智慧。我感觉到自己的思维被拓宽了,对编程的理解也上升到了一个新的高度。这本书让我明白,技术并非冷冰冰的机器指令,而是充满了创造力和想象力的艺术。

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《数据结构与算法》这本书,对我而言,更像是一次思维的“排毒”。我一直以来都习惯于用一种比较“暴力”的方式去解决编程问题,即通过堆砌更多的代码和计算资源来达成目标。然而,这本书让我看到了另一种更优雅、更高效的解决方案。作者在讲解“哈希表”时,用一个“电话簿”的比喻,让我瞬间明白了其核心思想——通过一个映射关系,实现O(1)的查找。这种“秒懂”的体验,让我对自己过往的编程方式产生了深刻的反思。我意识到,很多时候,我只是在“用力”编程,而没有“巧”地编程。这本书教会了我如何运用更巧妙的数据结构和算法,来优化我的代码,提高我的效率。我尝试着将书中学到的知识,应用到我一个已经开发完成的项目中,惊喜地发现,原本运行缓慢的部分,竟然提升了数十倍的速度。这种“事半功倍”的效果,让我深感震撼。这本书让我明白,编程的终极目标,并非写出最多的代码,而是写出最简洁、最高效、最优雅的代码。它像一位严厉的导师,鞭策我走出舒适区,去追求更高的技术境界。

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坦白说,一开始我对《数据结构与算法》这本书并没有抱有多大的期望,毕竟这个主题听起来就比较枯燥和晦涩。然而,当我真正开始阅读之后,我发现自己被这本书深深地吸引了。作者在讲解过程中,始终保持着一种轻松幽默的语调,使得原本可能令人望而却步的技术概念,变得生动有趣。他善于运用类比和故事,将抽象的算法原理讲解得浅显易懂。我尤其喜欢书中关于“递归”的讲解,作者通过一个“俄罗斯套娃”的生动比喻,让我瞬间就明白了递归的核心思想。这种寓教于乐的方式,让我完全忘记了阅读的“痛苦”,反而沉浸在知识的海洋中。更让我惊喜的是,这本书不仅仅是讲解理论,还提供了大量的实战练习和案例分析。作者鼓励读者动手去实践,去体验不同算法的优劣。我尝试着将书中的一些算法应用到我自己的项目中,惊喜地发现,我的代码运行效率得到了显著的提升。这种“学以致用”的成就感,是任何语言都无法形容的。这本书让我真正体会到了学习的乐趣,也让我对编程充满了新的热情。它就像一位睿智的朋友,在轻松的氛围中,教会了我那些最核心、最实用的编程知识。

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在我看来,《数据结构与算法》这本书最令人称道的地方,在于它对“抽象”这一概念的深入剖析。作者不仅仅是介绍各种数据结构和算法的实现方式,更重要的是,他引导读者去理解为什么会有这些结构和算法,以及它们是如何被抽象出来的。书中对于“栈”和“队列”的讲解,让我印象深刻。作者并没有直接给出它们的定义,而是先从“后进先出”和“先进先出”这两个行为模式入手,让读者去感受它们在现实生活中的应用场景,然后再引出对应的抽象数据类型。这种由现象到本质的思考方式,让我对抽象的理解有了质的飞跃。我一直以来都比较注重细节的实现,但对底层的抽象思维却认识不足。这本书让我看到了,真正的技术能力,不仅在于能够熟练地运用工具,更在于能够理解工具背后的设计理念和抽象原则。我开始尝试着用更加抽象的眼光去看待我遇到的问题,不再局限于具体的实现细节,而是去寻找问题的本质,去构建更加通用的解决方案。这种思维方式的转变,让我在面对复杂问题时,能够更加从容和自信。这本书不仅仅是一本技术书籍,更是一本关于如何思考、如何解决问题的“思维方法论”。

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