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出版者:中国国际广播音像出版社

作者:新科教育产品研发

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-01-01

价格:32.8

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isbn号码:9787900209344

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深入探索数据结构与算法的奥秘：从理论基石到高效实践 一部全面解析计算机科学核心领域的深度著作 本书旨在为广大计算机科学学习者、软件开发者以及希望夯实理论基础的技术人员，提供一套系统、深入且极具实践指导意义的数据结构与算法学习路径。我们摒弃了浅尝辄止的表面介绍，力求在严谨的数学逻辑支撑下，结合丰富的工程实践案例，带领读者真正掌握算法的设计哲学与数据结构的优化之道。 第一部分：奠定坚实基础——算法分析与基础结构 本部分聚焦于理解算法的“好坏”以及构建复杂系统的基本单元。我们将从计算复杂性理论的视角出发，详细剖析大O、Omega和Theta记号的精确含义及其在不同场景下的应用。时间复杂度和空间复杂度的精确度量是后续所有优化的前提。 紧接着，我们将深入探讨线性数据结构的构建与应用。 数组与链表的高级用法： 不仅仅停留在定义层面，我们将讲解动态数组（如ArrayList）的扩容机制及其时间复杂度波动的原因；深入分析单向、双向及循环链表的内存管理与指针操作的陷阱与优化技巧。 栈与队列的抽象实现： 重点阐述如何利用栈实现递归的迭代模拟（如深度优先搜索的非递归实现），以及队列（包括优先队列）在并发编程和任务调度中的关键作用。 第二部分：树形结构与搜索艺术 树是组织层次化数据最优雅的方式。本部分将是本书的重点之一，详细拆解各类树结构的内部运作机制。 二叉树的遍历与操作： 深度剖析前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现，理解它们在数据恢复和表达式解析中的用途。 平衡二叉树的革命： 我们将花费大量篇幅讲解AVL树和红黑树（Red-Black Tree） 的自平衡机制。红黑树作为许多标准库（如Java的`TreeMap`、C++的`std::map`）的底层实现，其旋转、着色、插入和删除操作的复杂性分析将进行详尽的图解说明，确保读者能够掌握其保证$O(log n)$查找效率的精妙之处。 B树与B+树的存储优化： 结合数据库和文件系统的视角，介绍B树家族如何通过增加分支因子来优化磁盘I/O，这是处理海量数据的核心技术。 第三部分：高效检索的利器——哈希与图论 当数据量大到无法通过有序结构有效管理时，哈希和图结构提供了更广阔的解决方案。 哈希表（散列表）的原理与陷阱： 全面解析哈希函数的设计原则，重点探讨冲突解决机制（开放定址法与链地址法）的性能差异。我们会详细分析负载因子对性能的影响，并介绍如何利用一致性哈希（Consistent Hashing）解决分布式系统中的节点增减问题。 图论的全面梳理： 图结构的应用贯穿了现代计算机科学的各个角落。 图的表示法： 邻接矩阵与邻接表的优劣比较及其内存开销分析。 经典遍历算法： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在连通性检测、拓扑排序中的实际应用。 最短路径算法的精讲： 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的原理、适用条件及其与Bellman-Ford算法（处理负权边）的对比。 最小生成树（MST）： 详细讲解Prim算法和Kruskal算法的贪心策略及其实现细节。 第四部分：排序的艺术与高级算法范式 排序是衡量算法掌握程度的试金石。本书将超越基础的冒泡和选择排序，专注于高性能排序算法。 比较排序的极限： 深入分析归并排序和快速排序（Quicksort）的时间复杂度与空间复杂度，重点讨论快速排序的“枢轴选择”策略对最坏情况的影响，并提供实际的优化方案。 非比较排序的突破： 讲解计数排序、桶排序和基数排序，分析它们在特定数据分布下实现$O(n)$线性时间排序的原理。 算法设计范式： 系统介绍三种核心范式： 分治法（Divide and Conquer）： 结合快速排序和矩阵乘法的Strassen算法。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 经典的活动安排问题与霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建。 动态规划（Dynamic Programming）： 这是理解复杂优化问题的关键。我们将通过背包问题、最长公共子序列、编辑距离等经典案例，详细阐述“最优子结构”和“重叠子问题”的识别、状态转移方程的建立与自底向上的填充过程。 第五部分：实战与性能调优 理论最终要回归实践。本部分将探讨算法在实际工程中的部署和性能瓶颈分析。 内存访问模式与缓存友好性： 讨论算法如何受限于现代CPU的缓存结构（L1/L2/L3 Cache），以及如何重写算法（如矩阵分块）以提高缓存命中率，实现“代码的性能优化”。 算法在特定领域的应用： 简要介绍字符串匹配算法（KMP、Boyer-Moore）在文本处理中的效率优势，以及如何利用Trie树（前缀树）实现高效的字典查询和自动补全功能。 算法的并行化思考： 探讨在多核处理器环境下，如何对某些可分解的算法（如归并排序）进行并行化设计，以充分利用硬件资源。 本书的编写风格注重逻辑的连贯性和数学证明的严谨性，每一个算法的核心步骤后都附有清晰的伪代码和详细的复杂度分析。我们相信，只有真正理解数据结构与算法的底层逻辑，才能在面对复杂软件工程挑战时，设计出健壮、高效的解决方案。

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这本书的阅读体验是极其流畅且富有启发性的。它给我的感觉是，作者真正站在了一个初学者的角度去审视整个学习过程，然后用最符合人类思维习惯的方式来组织内容。逻辑链条设置得非常巧妙，从宏观的概念引入，到中观的模块划分，再到微观的每一个参数设置，层层递进，衔接自然得让人几乎感觉不到阅读的疲劳。我最欣赏的是它那种鼓励探索的精神，书中多次提醒读者不要盲目模仿，而是要理解背后的原理，并尝试在此基础上进行创新。这种“授人以渔”的教育理念，让这本书的价值远超了一本纯粹的技术手册，更像是一份陪伴成长的学习伙伴。我几乎可以肯定，这本书将成为我工具箱里最常用的一本参考书。

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我尝试过好几本相关的书籍，但大多停留在非常基础的介绍层面，对于我这种已经工作了几年的人来说，价值有限。这本书的厉害之处在于，它大胆地触及了许多被业界视为“黑魔法”的高级应用场景。作者并没有回避那些复杂的、涉及到多重技术栈整合的难题，反而将其作为重点进行剖析。那种条分缕析的分析过程，严谨又不失灵活，让我看到了将理论知识应用于复杂现实问题的可行路径。我特别关注了其中关于性能优化和自动化脚本的那几个章节，内容之详实，细节之到位，完全超出了我的预料。这本书无疑是为那些渴望突破当前技术瓶颈、追求卓越的专业人士量身打造的进阶指南。

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这本书真是让我大开眼界！我一直以为自己对这个领域的理解已经够深入了，但读完之后才发现，原来还有这么多我从未接触过的精彩内容。作者的讲解方式非常独特，他不像那些只会照本宣科的教科书，而是用一种非常生动有趣的方式，把复杂的概念拆解得一清二楚。尤其是在介绍那些进阶技巧的时候，那种如庖丁解牛般的精准和巧妙，让人忍不住拍案叫绝。我特别喜欢书里那些精心设计的案例，它们不仅仅是枯燥的代码堆砌，而是真正反映了实际工作中的挑战和解决方案。通过这些案例，我不仅学会了如何操作，更重要的是，理解了背后的设计思想和逻辑。读完这本书，我感觉自己的技能树被点亮了好几个关键点，那种知识融会贯通的畅快感，真的无与伦比。我强烈推荐给所有希望从“会用”到“精通”的朋友们，它绝对能帮你跨越一个重要的门槛。

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说实话，我一开始对这类工具书抱有很高的期望，但很多时候都会失望。然而，这本书完全颠覆了我的预期。它的深度和广度都达到了一个非常令人惊叹的水平。很多其他资料中一笔带过的概念，在这里都被深入挖掘，并且提供了详实的上下文解释。我尤其欣赏作者在讨论“为什么”要这么做，而不仅仅是“怎么”做。这种对底层原理的追根溯源，使得我不再是死记硬背指令，而是真正理解了操作背后的驱动力。书中的排版和图示设计也十分考究，逻辑清晰，即使面对跨度较大的知识点也能轻松跟上。对于我这种需要不断解决疑难杂症的实践者来说，这本书简直是我的“武功秘籍”，每当遇到瓶颈，翻开它总能找到启发。

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我是一个视觉学习者，对那种只有文字堆砌的书籍感到头疼，但这本书在这方面做得极为出色。它的配图和流程图简直是艺术品级别的！它们不是那种敷衍了事的截图，而是经过精心设计的可视化工具，将抽象的操作步骤具象化，极大地降低了学习曲线。我发现自己很多原本需要反复琢磨半天的难点，仅仅通过对照书中的图示，就能豁然开朗。更值得一提的是，作者在讲解每一个功能模块时，都会穿插一些“过来人”的经验之谈，这些小小的提示往往能帮你避开那些常见的“陷阱”。读起来完全没有压力，更像是在听一位经验丰富的前辈在耳边细心指导，让人感到非常亲切和受用。

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