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出版者:中国电力

作者:胡大威

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2007-9

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787508356853

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 学习
• 考研

《算法设计与实现》 内容提要 本书聚焦于计算机科学的核心基石——算法的设计、分析与优化。它不仅仅是一本理论的罗列，更是一本实战指南，旨在培养读者严谨的计算思维和高效解决实际问题的能力。全书以一种由浅入深、循序渐进的方式组织内容，从基础的数学模型和计算复杂性理论出发，逐步深入到各类经典与前沿算法的精妙结构之中。 第一部分：算法基础与分析 本部分奠定了坚实的理论基础。我们将首先探讨算法的数学描述、正确性证明的思路以及性能评估的关键指标——时间复杂度和空间复杂度。此处将详细解析大O、Ω和Θ符号的精确含义，并通过大量实例展示如何对递归和非递归算法进行渐近分析。重点内容包括主定理（Master Theorem）的应用，这是分析分治算法效率的利器。此外，我们将回顾基本的离散数学工具，如数列、图论基础、组合分析等，确保读者拥有进行严谨算法分析所需的数学素养。我们还会引入概率分析和摊还分析（Amortized Analysis）的概念，用以处理那些平均表现优异但最坏情况可能较差的动态数据结构和算法。 第二部分：经典排序与搜索算法 本部分深入剖析了我们最常遇到的两类基本操作：排序与搜索。排序算法的介绍将超越简单的冒泡排序和选择排序，重点分析那些具有实际应用价值的高效算法。快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略及其在最坏情况下的规避方法是讨论的重点。归并排序（Merge Sort）的稳定性与并行化潜力也将被详细探讨。接着，我们将研究堆排序（Heap Sort），特别是二叉堆的构建与操作效率。对于基于比较的排序，我们将严格证明其时间下界为 $Omega(n log n)$。在搜索方面，除了基础的线性搜索和二分查找，我们还会介绍在特定数据结构上（如平衡二叉查找树）的高效搜索技术。 第三部分：图论算法的深度探索 图作为描述复杂关系的最通用模型，其算法研究是本书的重中之重。我们将全面覆盖图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）及其适用场景。搜索算法方面，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）不仅会被展示如何用于遍历，更会被应用到连通性判断、拓扑排序以及寻找强连通分量等复杂问题中。最短路径问题是图论的核心挑战，本书将详尽讲解从单源最短路径算法——迪杰斯特拉（Dijkstra）算法（及其在负权边情境下的局限），到所有顶点对之间最短路径的弗洛伊德-沃沙尔（Floyd-Warshall）算法。对于包含负权环的图，我们将介绍贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法及其环路检测机制。最小生成树（MST）的求解将集中于克鲁斯卡尔（Kruskal）算法和普里姆（Prim）算法的实现与效率对比。 第四部分：高级设计范式 本部分旨在传授解决复杂问题的通用设计思想。我们将系统地介绍分治法，通过如最大子数组问题等经典案例来阐述其思想。贪心算法的章节将聚焦于局部最优选择如何导向全局最优，并通过霍夫曼编码和活动选择问题来论证其正确性。动态规划（DP）将作为核心内容之一，我们会深入剖析其两大核心要素——最优子结构和重叠子问题。从斐波那契数列的优化计算，到最长公共子序列、背包问题（0/1和分数背包），再到矩阵链乘法，DP的迭代（自底向上）和备忘录（自顶向下）实现方式将被细致比较。最后，我们将引入回溯法和分支限界法，用于解决组合优化问题，如N皇后问题和旅行商问题（TSP）的近似解法。 第五部分：数据结构间的协同与应用 虽然本书不着重于数据结构的纯粹实现细节，但会强调高效算法对特定数据结构的需求。我们将探讨如何利用并查集（Disjoint Set Union）来高效处理动态连通性问题，尤其是在实现克鲁斯卡尔算法时的性能提升。查找表方面，除了基础的哈希表，我们将深入探讨哈希函数的冲突处理策略（开放寻址法与链地址法）以及一致性哈希的应用。对于需要快速范围查询和区间更新的问题，我们将介绍线段树和Fenwick树（树状数组）的原理及其在实际问题中的应用。 第六部分：计算的界限与不可解性 为了让读者对算法的“能力边界”有所认识，本部分将触及计算理论的前沿。我们将引入NP完全性理论的核心概念，定义P类、NP类问题，以及可归约性（Reducibility）。我们将通过 SAT 问题的可归约性实例，展示如何证明一个新问题是NP-完全的。理解哪些问题在多项式时间内是“不可解”的，对于指导工程实践中何时应转向启发式算法或近似算法至关重要。 本书特色 本书的每一个算法都配有清晰的伪代码描述，并辅以 C++ 语言实现的精选示例，帮助读者将理论知识快速转化为可执行的代码。我们强调算法的正确性证明而非仅仅停留在代码层面，注重对各种输入规模下的性能趋势进行细致的分析。本书适合于计算机科学、软件工程、信息技术等专业的高年级本科生和研究生作为教材或参考书，同样也为希望系统梳理和提升算法能力的软件工程师提供了一条坚实的学习路径。掌握本书内容，意味着掌握了用计算的智慧去驾驭复杂信息系统的核心能力。

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这本书的叙事风格，用一个词来形容就是“稳健且一丝不苟”。它几乎涵盖了所有标准的数据结构范畴，从基础的数组、链表，到后期的堆栈、队列，再到复杂的数据组织如B树和Trie树，讲解的覆盖面非常广。我特别欣赏它在不同结构性能对比上的处理方式。它不会武断地下结论说A比B好，而是会详细分析在不同操作场景下（比如插入、查找、删除）它们的性能权衡。这种平衡的视角，帮助我建立起一个更成熟的系统设计思维，而不是盲目地追逐某个时髦的结构。阅读过程中，我感觉自己像是在参与一场严密的工程讨论，每一个选择都有其背后的数据支撑。这种严谨性，使得这本书成为了我案头常备的参考书，每当遇到新的问题时，总能从中找到相关的理论基础来指导实践。

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这本《数据结构》真是让人又爱又恨，尤其是初次接触的读者，可能需要做好打持久战的心理准备。我记得刚翻开它的时候，那种扑面而来的理论深度差点让我望而却步。它不像有些入门书籍那样，上来就用特别“亲民”的比喻来包裹那些抽象的概念，而是直接把你扔进了算法和数据组织的严谨世界里。讲解图论的那几章，简直像在啃一块坚硬的石头，每一个定理的推导和证明都需要反复咀嚼，生怕漏掉一个细节就会导致后续理解的全面崩塌。不过，一旦你熬过了最艰难的那些理论高地，你会发现，作者在处理复杂算法的复杂度分析时，展现出了惊人的清晰度。那些关于时间、空间复杂度的讨论，不是那种干巴巴的数学公式堆砌，而是真正让你理解了“为什么”某个效率更高，那种豁然开朗的感觉，绝对是值得的。它更像是一本严肃的学术著作，而不是给速成者的速查手册，非常适合那些想深入计算机底层逻辑的读者。

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我必须指出，这本书的语言风格偏向于学术化和教科书式的陈述，这对于一些更注重应用和实战经验的读者来说，可能会显得有些枯燥乏味。它很少使用那些引人入胜的故事或者现实世界的案例来“软化”概念。例如，在讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）时，虽然算法本身被阐述得清晰无误，但如果能多结合一些实际应用场景（比如网络爬虫的遍历、迷宫求解等），想必能让概念的记忆更加深刻。整本书读下来，我感觉更像是在进行一次纯粹的数学和逻辑训练，而不是一次工程实践的预演。这使得它非常适合那些需要打下扎实理论基础的研究生或者希望通过考试的专业学生，但对于急于想在项目中快速应用特定数据结构的工程师来说，可能需要配合其他更具实践导向的资料一起阅读，以弥补这方面略显不足的“人情味”。

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坦白说，这本书的配图和示例代码，是我在阅读过程中最感到困惑的部分之一。我承认，它试图用最简洁的方式来描绘那些复杂的结构，比如二叉树的平衡调整，或是散列表的冲突解决机制。然而，很多插图的设计实在过于“概念化”，缺乏足够的上下文来引导初学者。我经常需要在纸上自己动手画图，或者干脆打开编程环境，手敲一遍才能真正“看见”数据是如何流动的。特别是关于指针操作和内存管理的章节，代码片段虽然在技术上是无可挑剔的，但对于习惯了高级语言封装的读者来说，理解这些底层细节的微妙之处确实需要极大的耐心。感觉作者更倾向于相信读者的悟性，而不是手把手地带着走。这本书的价值在于其理论的纯粹性，但它的学习曲线无疑是陡峭的，需要读者具备一定的自学能力和对细节的执着。

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这本书最让我感到惊喜的是，它在处理抽象数据类型（ADT）时所展现出的层次感。作者没有把数据结构看作是孤立的代码片段，而是将其置于一个更宏大的抽象框架之下进行讨论。这迫使我开始思考，不仅仅是“如何实现”一个栈，而是“栈的本质特性是什么”，以及它在不同情境下可以如何被抽象和重构。特别是最后关于文件组织结构的那几章，虽然篇幅相对较少，但其前瞻性让我印象深刻，它暗示了这些基础结构如何映射到磁盘I/O和数据库索引的设计中。这种从微观实现到宏观设计哲学的过渡，处理得非常自然且有说服力。它成功地将数据结构从一个简单的编程练习，提升到了计算机科学核心理论的高度，让我对这个领域有了更深层次的敬畏和理解。

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