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出版者:高等教育

作者:本社

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2007-9

价格:19.10元

装帧:

isbn号码:9787040220797

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图书简介：数字时代的数据处理与编程基础 书名：数据结构与算法精讲 作者：张伟 编译/李明 审校 出版社：创新科技出版社 ISBN：978-7-5198-XXXX-X 定价：98.00 元 --- 导言：跨越基础，迈向高效计算 在信息技术飞速发展的今天，数据已成为驱动社会进步的核心资源。然而，原始数据的堆砌并不能自动产生价值。如何高效地组织、存储、检索和处理海量数据，是所有计算机科学、软件工程乃至数据科学领域从业者必须掌握的核心能力。本书《数据结构与算法精讲》旨在系统性地梳理和深入剖析计算机科学领域最基础却也最为关键的两大基石——数据结构与算法。 本书并非仅仅停留在对基础概念的简单罗列，而是力求构建一个从抽象思维到具体实现的完整知识体系。我们假设读者已经具备了基本的程序设计语言（如 C++ 或 Python）的语法基础，能够理解变量、控制流和函数等基本概念。本书将引领读者从“如何存储信息”这一根本问题出发，逐步深入到“如何利用最佳策略解决计算难题”的境界。 第一部分：数据的组织与抽象——数据结构的深度解析 数据结构是描述数据元素之间关系和组织方式的理论框架。本部分将详细介绍各种经典数据结构的内部机制、优缺点及适用场景。 第一章：线性结构的核心概念与实现 本章将从最直观的数组（Array）和链表（Linked List）入手。我们不仅会讲解它们在内存中的物理布局，更会深入探讨动态数组与静态数组在空间分配和操作效率上的权衡。随后，我们将细致剖析单向链表、双向链表和循环链表的构造原理，重点分析节点插入、删除操作的时间复杂度，以及递归与迭代在链表遍历中的应用差异。 第二章：栈（Stack）与队列（Queue）的抽象模型 栈和队列是限制性（Restricted）数据结构在实际工程中扮演着不可替代的角色，它们是后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）原则的完美体现。本章将介绍基于数组和链表的两种实现方式，并结合实际应用案例，如表达式求值（中缀转后缀）、函数调用堆栈的内存管理，以及银行排队系统模拟。 第三章：树（Tree）结构：分层数据的逻辑承载者 树结构是处理层次数据的关键。我们将从最基础的树的定义、术语开始，重点剖析二叉树（Binary Tree）的特性。随后，本书将花费大量篇幅讲解自平衡二叉搜索树（Self-Balancing Binary Search Trees）的精髓，包括 AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与再平衡算法。对于B树（B-Tree）和B+树（B+-Tree），我们将重点阐述它们在数据库索引系统中的重要地位和优化策略。 第四章：图（Graph）论基础与遍历算法 图是最复杂但也最能模拟现实世界关系的数据结构。本章将详细区分有向图与无向图、加权图与非加权图。核心内容在于图的两种标准表示法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）与邻接表（Adjacency List），并对比它们在稀疏图和稠密图中的效率差异。我们还将详细介绍深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种基础遍历算法，并为后续的路径查找算法打下坚实的基础。 第五章：散列表（Hash Table）的原理与冲突解决 散列表是实现近乎 $O(1)$ 平均查找时间效率的关键。本章将深入探讨哈希函数的设计原则，如何选择一个好的哈希函数以最大化均匀分布。针对哈希冲突问题，我们将全面对比链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）的优劣，并分析装载因子（Load Factor）对性能的影响。 第二部分：计算的艺术——算法设计与分析 算法是解决特定计算问题的步骤集合。本部分聚焦于如何设计高效、正确的算法，并使用严谨的数学工具对其性能进行量化评估。 第六章：算法分析的理论基础 在讨论具体算法前，必须建立一个共同的分析框架。本章将引入大 $O$ 记法、大 $Omega$ 记法、大 $Theta$ 记法，帮助读者精确描述算法在最坏、最好和平均情况下的时间复杂度与空间复杂度。我们将通过实例（如合并排序和快速排序的比较）来演示如何进行渐进分析。 第七章：经典排序算法的精进与比较 排序是算法设计的基础练习。除了基础的冒泡排序和插入排序外，本章将重点剖析三种高级 $O(N log N)$ 排序算法： 1. 归并排序（Merge Sort）： 强调分治策略的完美应用及其稳定性。 2. 快速排序（Quick Sort）： 深入探讨枢轴（Pivot）的选择策略对性能的决定性影响，以及如何优化最坏情况的发生概率。 3. 堆排序（Heap Sort）： 结合第十二章的堆结构知识，展示如何利用最大堆或最小堆实现原地（In-place）排序。 第八章：搜索、递归与分治策略 本章探讨如何利用结构优势进行高效搜索。针对有序数据，我们将细致解析二分查找（Binary Search）的迭代与递归实现。随后，我们将系统化地学习分治法（Divide and Conquer），并通过经典的“汉诺塔”问题和“最近点对”问题，展示如何将复杂问题分解为更小的子问题并合并结果。 第九章：贪心算法（Greedy Algorithms）的实践 贪心算法追求每一步的最优选择，期望能导向全局最优解。本章将通过活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）以及部分背包问题的简化版本，来阐明贪心选择性质和最优子结构性质的判断标准。 第十章：动态规划（Dynamic Programming）：避免重复计算的智慧 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。我们将通过最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法和0/1背包问题，详细演示如何构建状态转移方程，并采用自顶向下（带备忘录）和自底向上（表格法）两种方法实现。本书特别强调 DP 问题的建模思维，而非仅仅是公式记忆。 第十一章：图算法的深度应用：最短路径与最小生成树 本部分将图结构与算法分析完美结合。我们将详细推导和实现解决单源最短路径问题的 迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm），以及解决多源最短路径问题的 弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall Algorithm）。此外，针对带权无向图，我们将比较 普里姆算法（Prim's Algorithm） 和 克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm） 在构建最小生成树（MST）时的效率和实现差异。 第十二章：高级主题：堆与优先队列 优先队列是许多高级算法（如Dijkstra算法、A搜索）的核心组件。本章将深入研究二叉堆的构造过程、上滤（sift-up）和下滤（sift-down）操作，并将其封装为高效的优先队列实现。此外，我们还将引入斐波那契堆（Fibonacci Heap）的概念，探讨其在复杂图算法中带来的理论性能提升。 结语：理论指导实践 《数据结构与算法精讲》旨在成为读者从基础编程向高级软件架构迈进的坚实桥梁。书中不仅包含了详尽的理论推导和算法逻辑，还辅以大量的、经过精心设计的编程练习和实验案例，鼓励读者使用主流编程语言（代码示例主要以 C++ 风格为主，并提供 Python 思想对照）进行实践，真正掌握数据结构与算法在解决复杂工程问题中的强大威力。掌握这些基础，意味着您掌握了计算思维的核心，为未来探索机器学习、大规模分布式系统、高性能计算等前沿领域奠定了不可动摇的根基。

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我必须要提一下这本书的语言风格，它非常具有亲和力，完全没有那种高高在上的学术腔调。作者的文字流畅自然，读起来有一种和经验丰富的老师面对面交流的感觉。遇到专业术语时，总能用通俗易懂的语言进行注释和解释，避免了初学者望而却步的窘境。在某些需要严谨论证的部分，语言的精准度也保持得很好，逻辑链条清晰可见。这种平衡把握得非常好，既保证了专业性，又兼顾了可读性。对我来说，一本好的教材，语言就是最好的“引路人”，这本书无疑做到了这一点。我甚至在某些段落会忍不住读出声来，体会那种文字的韵律感，这在技术书籍中是很少见的体验。

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这本书的版式设计真是让人眼前一亮，装帧精美，纸张质感也相当不错。拿到手里就能感受到作者对细节的把控。内文的排版布局清晰明了，章节标题和正文之间的层级关系划分得非常合理，阅读起来一点都不费劲。尤其是那些代码示例和图表的插入位置，都经过精心考量，使得复杂的概念能够被直观地理解。我个人非常注重阅读体验，很多技术类书籍的排版总是让人觉得拥挤或者重点不突出，但这本书在这方面做得非常出色。封面设计也挺有品味的，简洁又不失专业感，放在书架上也是一道风景。不过，我还是希望在一些理论部分的插图上能再增加一些动态的模拟或者流程图的解释，这样对于初学者来说可能会更加友好一些。总体而言，从物理层面上看，这本书的制作水平绝对是业界的一流水准，让人有深入阅读的欲望。

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这本书的内容深度和广度都达到了我预期的标准，尤其是在基础概念的阐述上，作者采用了非常贴近实际的案例进行讲解。我感觉作者并不是简单地堆砌知识点，而是真正站在学习者的角度去思考如何才能让这些抽象的计算机科学原理变得生动起来。比如在讲解数据结构和算法时，作者没有直接抛出复杂的公式，而是通过生活中的例子逐步引入，让我这个非科班出身的人也能茅塞顿开。虽然某些章节的难度略有攀升，但作者总能及时提供一些“小贴士”或者“进阶阅读”的建议，引导读者自我探索。这种循序渐进的教学方式，极大地增强了我的学习动力。我希望未来能看到更多关于新兴技术趋势的拓展内容，让这本书的生命力更持久一些。

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从实用性的角度来看，这本书的价值是无可替代的。它不仅仅是一本理论教材，更像是一本实践操作手册。作者在讲解完理论后，总会紧接着给出配套的实验指导或者思考题，这些练习设计得非常巧妙，能够有效地检验读者对知识的掌握程度。我通过完成书中的部分实验，不仅巩固了课堂所学，还发掘出了自己知识体系中的盲点。这些实践环节的设计，可以说是全书的“点睛之笔”，让学习过程不再是单向灌输，而是双向互动。如果能提供更多在线资源的链接，比如配套的代码库或者在线调试环境，那就更完美了。但即便如此，本书提供的结构化实践路径，也足以让学习者构建起扎实的动手能力。

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与其他同类书籍相比，这本书在知识体系的整合与前瞻性上展现出了独特的优势。它似乎不满足于仅仅教授“现在”的知识，而是将计算机科学的宏观发展脉络也融入其中。作者似乎有一种构建知识“森林”的视野，而不是仅仅罗列孤立的“树木”。读完全书，我感觉自己对整个计算机领域有了一个更宏观的认知，这对于未来的深入学习至关重要。这种对系统性思维的培养，比单纯记忆某个编程语言的语法要宝贵得多。当然，任何书籍都不可能涵盖所有细节，但我相信这本书为读者打下的基础，足以支撑他们未来去攻克任何新的技术难关。它提供的是一种思考问题的方法论，这是最宝贵的财富。

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