信息学竞赛程序设计方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:223

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出版时间:2007-9

价格:28.00元

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isbn号码:9787121050411

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• 信息学竞赛
• 算法
• 数据结构
• 程序设计
• C++
• C语言
• 竞赛编程
• OI
• ACM
• 计算几何

《数据结构与算法精解》 内容简介 一、 绪论：计算思维的基石 本书旨在为读者构建一个坚实的数据结构与算法基础，深度剖析各类经典数据结构的设计原理、实现机制及其在实际问题求解中的应用场景。我们不仅仅关注“如何实现”，更深入探讨“为何如此设计”，培养读者严谨的计算思维和抽象建模能力。开篇将详细介绍算法分析的基本工具，如渐进复杂度分析（大O、Ω、Θ表示法），并引入递归与迭代的思想，为后续复杂算法的学习奠定理论基础。 二、 线性数据结构的深度探索 本部分将系统梳理并深入剖析线性结构，包括数组、链表（单向、双向、循环链表）的底层内存布局与操作效率对比。特别地，我们将花费大量篇幅讨论动态数组（如 C++ STL 中的 `std::vector`）的扩容策略与摊还分析，揭示其高效性能背后的数学原理。栈与队列作为最基础的线性抽象，我们将通过实例展示它们在表达式求值、函数调用堆栈模拟以及任务调度中的核心作用。 三、 非线性结构的精妙设计 非线性结构是解决复杂关系问题的关键。树形结构是本章的重点。从最基础的二叉树遍历（前序、中序、后序）的递归与非递归实现入手，逐步深入到平衡二叉树，如 AVL 树和红黑树的旋转、插入与删除操作的维护机制。理解红黑树的五条性质及其如何保证对数时间复杂度的查询、插入和删除，是构建高效动态集合的必备知识。 此外，堆（Heap）作为一种特殊的完全二叉树，我们将详述其如何高效地实现优先队列（Priority Queue），并详细阐述堆排序（Heap Sort）的稳定性和时间复杂度。对于多叉树和 B 树/B+ 树，本书将结合数据库索引和文件系统的视角，阐明它们在大数据量外部存储环境中的优势。 四、 图论算法的恢弘世界 图论是离散数学与计算机科学交叉的皇冠。本书将从图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）开始，详细介绍深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理、应用场景（如迷宫寻路、拓扑排序）。 在最短路径问题上，我们将全面覆盖： 1. 单源最短路径： 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的贪心策略及其在非负权重图上的适用性；针对存在负权边的场景，深入分析贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法的松弛操作与负环检测机制。 2. 多源最短路径： 弗洛伊德-沃沙尔（Floyd-Warshall）算法的动态规划思想及其在计算所有节点对之间最短路径中的效率。 最小生成树（MST）部分，我们将对比克鲁斯卡尔（Kruskal）算法的边集方法和普里姆（Prim）算法的顶点集方法，探讨它们在不同图结构下的性能差异，并借助并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构来优化 Kruskal 算法的效率。 五、 经典排序算法的性能剖析 排序是衡量算法效率的试金石。本书将系统回顾和精讲基础排序（冒泡、插入、选择），重点分析它们的时间和空间复杂度。随后，深入研究高效的比较排序算法：快速排序（Quick Sort）的分治策略、枢轴选择对性能的巨大影响，以及合并排序（Merge Sort）的稳定性保证。对于需要线性时间复杂度的场景，本书将引入计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法，并讨论其适用范围和约束条件。 六、 动态规划与贪心策略 动态规划（DP）是处理重叠子问题和最优子结构的关键技术。我们将通过斐波那契数列、背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等经典案例，教会读者如何定义状态、确定状态转移方程，并进行自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down，带记忆化搜索）的实现。 贪心算法部分，我们将分析其“局部最优解导向全局最优解”的特性，并通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例，探讨如何证明一个贪心策略的正确性，并区分其与动态规划的适用边界。 七、 高级主题与算法优化 本章将涉及更前沿或更注重工程实践的算法设计。包括： 散列表（Hash Table）： 深入研究散列函数的构造、冲突解决策略（链地址法、开放寻址法）以及负载因子对性能的影响。 字符串匹配算法： 重点剖析 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的失效函数（Next 数组）的构建逻辑，以及 Boyer-Moore 算法的启发式思想。 回溯法与分支限界法： 应用于解决旅行商问题（TSP）、N皇后问题等组合优化问题，强调剪枝（Pruning）在提高搜索效率中的作用。 本书的特色在于，每种数据结构和算法的讲解都配有清晰的伪代码和至少一种主流编程语言的参考实现，并附带了详细的性能分析和实际应用场景讨论，旨在培养读者将理论知识快速转化为工程实践的能力。

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作为一名渴望提升编程实战能力的老读者，我一直都在寻找一本能够真正“落地”的编程指南。这本书的亮点在于其对解题策略的独到见解。它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”。在处理那些经典的、看似千篇一律的竞赛难题时，作者总能挖掘出隐藏在背后的通用思想框架。比如，在讲解搜索算法优化时，书中引入的启发式剪枝技巧，描述得深入且充满说服力，这远超出了我过去接触到的大部分教材中那种机械化的模板介绍。阅读过程中，我仿佛进行了一次与高手并肩作战的模拟训练，每一次对复杂度分析的论述都精确到位，没有丝毫的含糊不清。这种对细节的极致追求，保证了书中所述方法在真实竞赛环境中的可靠性和高效性。对于那些已经被基础知识困住，急需突破瓶颈的进阶选手来说，这本书无疑是一剂强效的“强心针”。

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坦白讲，我过去阅读过不少声称能教授“竞赛技巧”的书籍，但大多流于表面，要么过于偏重理论推导而缺乏实操指导，要么就是简单地罗列代码范例。然而，这本书真正做到了“技近乎道”。它所强调的，是如何在压力环境下，保持清醒的头脑，并快速地将抽象的算法思路转化为高效、无错的代码实现。书中对调试技巧和常见错误模式的分析，简直是经验之谈，那些都是我在无数次模拟赛中“吃亏”后才领悟到的真理。作者仿佛站在读者的角度，预设了我们可能遇到的所有思维陷阱，并提前给出解药。这种以人为本的教学理念，让这本书的使用价值远远超出了普通教材的范畴，它更像是一份浸透了无数次实战教训的“武林秘籍”，指导我们如何更优雅、更稳定地去赢得比赛。

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从目录结构的宏观角度来看，这本书的编排体现了极高的专业水准和清晰的知识体系构建逻辑。它似乎遵循着一条从“宏观战略”到“微观战术”的完整学习路径。首先铺陈的是问题建模的基本思路，然后才细化到特定算法工具箱的运用，这避免了读者在学习初期就迷失在各种复杂公式的泥沼中。特别是关于“如何选择合适的数据结构来支撑特定算法”这一章节，作者给出了一个非常实用的决策树模型，这对于初学者在面对海量题目时如何快速锁定解题方向，提供了极具价值的导航作用。这种结构化的知识呈现方式，使得这本书不仅可以作为一本工具书随时查阅，更可以作为一套完整的自学课程教材来系统学习，每读完一部分，都能清晰地感受到自己的知识体系又得到了一个实质性的扩充和加固。

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这本书的语言风格呈现出一种沉稳而又不失活泼的特点，这在技术书籍中是比较难得的。作者在处理那些枯燥的数学证明或严谨的逻辑推导时，巧妙地穿插了一些引人深思的小故事或者历史背景，使得学习过程充满趣味性。比如，在介绍特定排序算法的演化历程时，那种对算法美学的赞叹溢于言表，让人在学习技术的同时，也感受到计算机科学本身的魅力。更令人欣赏的是，全书的行文流畅自然，即便是涉及到高深的离散数学知识点，作者也能用一种近乎口语化的方式进行阐述，大大减轻了阅读的认知负担。我特别喜欢它在每个小节末尾设置的“思考与挑战”环节，这些问题往往不是简单的知识点复述，而是要求读者对所学内容进行深层次的迁移和应用，极大地锻炼了独立思考的能力，真正做到了学以致用。

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这本书的装帧设计非常引人注目，封面采用了深邃的蓝色调，搭配着象征着逻辑与算法的几何图案，给人一种既专业又充满神秘感的第一印象。拿到手中，纸张的质感也相当不错，印刷清晰，内页排版简洁明了，大量图表的运用使得复杂的概念不再显得晦涩难懂。尤其值得称赞的是，作者在讲解算法思想时，注重将理论与实践紧密结合，每一个核心算法的剖析都配有详尽的伪代码和易于理解的例子。尽管我还没有完全深入到每一章节的细节，但从前几章的阅读体验来看，这本书的结构安排非常合理，从基础的数据结构开始，逐步过渡到高级的图论和动态规划，这种循序渐进的方式极大地降低了初学者的入门门槛。它更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导读者，而不是简单地堆砌公式和代码片段。那种对知识点刨根问底的钻研精神，通过文字传递了出来，让人感觉作者对信息学竞赛领域有着极深的理解和热爱。

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