A Laboratory Course in C++ Data Structures, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Jones and Bartlett Publishers, Inc.

作者:James Roberge

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2003-05-25

价格:USD 47.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780763719760

丛书系列:

图书标签:

• Data_Structure
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图书简介：深入理解与实践现代C++编程范式 聚焦核心主题：高效能、可维护性与现代C++特性应用 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关领域的学生和专业人士提供一个全面、深入且极具实践性的指导，专注于现代C++（C++11/14/17/20及后续标准）在构建复杂数据结构与算法时的应用。本书彻底摈弃了过时或低效的C风格C++，转而采用最前沿的、符合行业标准的编程范式，确保读者掌握的知识和技能能够无缝对接当前的工业级开发需求。 本书的核心理念是：优秀的数据结构设计，必须建立在对语言特性深刻理解的基础之上。因此，我们不仅仅是讲解“如何实现”一个链表或树，更重要的是阐述“为何”在特定场景下，应使用模板元编程、右值引用、移动语义、并发原语或智能指针来优化该结构的性能、资源管理和线程安全性。 --- 第一部分：奠定现代C++基石与泛型编程基础（The Modern C++ Foundation） 本部分将读者从传统的C++思维中解放出来，全面拥抱现代C++的强大特性，为后续复杂数据结构的学习打下坚实的基础。 1. 深度解析现代C++核心特性 内存管理与资源获取即初始化（RAII）： 深入探讨`std::unique_ptr`, `std::shared_ptr`, `std::weak_ptr`的工作原理、性能考量及生命周期管理。特别关注其在容器与节点管理中的自动化优势，有效避免内存泄漏和悬垂指针。 移动语义与完美转发： 全面解析右值引用（Rvalue References）、移动构造函数（Move Constructors）和移动赋值运算符（Move Assignment Operators）。通过实例演示如何通过移动语义，显著提升大型数据结构（如动态数组、树节点）的复制性能，实现$O(1)$的“复制”操作。 并发与并行编程基础（C++11/17）： 介绍`std::thread`, `std::mutex`, `std::atomic`以及C++17引入的并行STL算法。为后续实现线程安全的数据结构（如并发队列、锁保护的哈希表）做好准备。 2. 泛型编程的深化理解 模板元编程（TMP）入门与进阶： 不仅仅停留在简单的模板函数和类上。我们将探讨使用`constexpr`函数、`std::enable_if`（或概念Constraints，如果面向C++20）进行编译期类型检查和选择性编译。 STL容器的审慎选择与定制： 详细对比`std::vector`, `std::deque`, `std::list`的内部实现机制、内存布局和迭代器失效规则。重点分析何时应该自行设计替代方案，而非盲目依赖标准库。 迭代器的精细控制： 区分输入、前向、双向、随机访问迭代器，以及`const`迭代器。通过实现自定义的“适配器”迭代器，加深对STL设计哲学的理解。 --- 第二部分：核心线性数据结构的高级实现（Advanced Linear Structures） 本部分将线性结构作为基石，重点关注其在内存效率、动态调整大小以及迭代器稳定性方面的现代C++优化手段。 3. 动态数组的极限性能探索 `std::vector`的内部工作原理： 深入剖析其容量管理、内存分配策略（如`reallocate`时的内存拷贝与移动）。 定制化动态数组实现： 动手实现一个简化版的动态数组，应用移动语义来优化扩容操作，并确保其迭代器在底层数组重分配时仍能保持合理行为（或明确界定失效规则）。 内存对齐与缓存友好性： 讨论数据在内存中的物理布局对性能的影响，如何在数组中组织数据以最大化CPU缓存命中率。 4. 链式结构与资源回收的挑战 单向链表与双向链表的C++实现： 重点在于节点内存的精确管理。讨论使用自定义分配器（Custom Allocators）替代默认的`new`/`delete`来管理大量小对象，以减少内存碎片和系统调用的开销。 循环依赖与内存泄漏： 在双向链表设计中，如何利用`std::weak_ptr`管理父节点或前驱节点的引用，打破循环依赖，确保正确释放资源。 前置与后置迭代器的实现： 确保插入、删除操作的效率，并精确控制迭代器的有效性。 5. 栈、队列与双端队列的效率权衡 基于STL适配器的应用： 快速实现基于`std::deque`或`std::list`的栈和队列，并讨论其与底层容器选择带来的性能差异。 并发队列的设计： 引入无锁或基于锁的并发机制，实现一个生产者-消费者模型下的线程安全队列，应用原子操作来优化高并发场景下的入队/出队操作。 --- 第三部分：非线性数据结构的高效建模（Non-Linear Structure Modeling） 本部分深入探讨树、图等非线性结构，强调其在复杂算法（如搜索、路径发现、数据索引）中的应用，并结合模板和抽象接口实现高度可重用的组件。 6. 树形结构的精妙设计 二叉搜索树（BST）的健壮实现： 关注节点的创建、销毁的RAII封装。深入讨论平衡性问题，介绍AVL树或红黑树（Red-Black Tree）的原理，重点在于旋转操作的精确指针重定向和颜色维护的逻辑。 堆（Heap）与优先级队列： 实现基于数组的二叉堆，利用数组索引的数学关系简化父子节点查找，并优化`heapify`操作的递归或迭代效率。 泛型遍历算法： 使用迭代器或函数对象实现前序、中序、后序遍历，以及广度优先搜索（BFS），确保遍历逻辑与数据结构解耦。 7. 哈希表与冲突解决策略的性能分析 哈希函数的选择与定制： 探讨如何为自定义对象（User-Defined Types）设计高效且分布均匀的哈希函数，并集成到`std::unordered_map`或自定义实现中。 冲突解决： 详细对比链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，如线性探测、二次探测）的性能优势与缺点。分析在不同负载因子下，哪种方法能提供更稳定的平均访问时间。 动态重哈希（Rehashing）： 精确控制哈希表的加载因子阈值，并在触发重哈希时，应用移动语义优化旧桶到新桶的数据迁移过程。 8. 图论基础与高级遍历 图的表示法： 深入比较邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接列表（Adjacency List）的内存消耗与操作效率。重点展示如何使用`std::vector>`或`std::vector>>`来构建高效的邻接列表。 核心算法实现： 实践Dijkstra最短路径算法和Prim最小生成树算法。在实现中，利用`std::priority_queue`（基于堆）来优化松弛（Relaxation）步骤的效率，并探讨处理负权边的Bellman-Ford算法。 --- 第四部分：设计模式与数据结构的融合（Patterns and Integration） 最后一部分将理论与工业实践相结合，展示如何使用设计模式来构建灵活、可扩展的数据结构框架。 9. 架构设计与接口抽象 访问者模式（Visitor Pattern）： 如何在不修改现有数据结构类定义的情况下，添加新的操作（如序列化、打印、特定算法的检查）。 策略模式（Strategy Pattern）： 在实现数据结构时，如何将可替换的组件（如哈希函数、比较器、内存分配器）作为模板参数或构造函数参数传入，实现高度灵活的结构。 10. 性能剖析与调试技巧 使用Valgrind/Address Sanitizer: 确保所有自定义内存管理和指针操作的正确性。 编译优化级别的影响： 理解`-O2`和`-O3`对模板代码和内联函数的影响，并在实际项目中进行小范围测试。 时间复杂度分析的实际意义： 不仅停留在理论上的$O(N)$，而是通过实际测试数据，量化常数因子（Constant Factors）对运行时间的影响，指导最终的结构选择。 本书通过大量精心设计的代码示例和项目驱动的练习，确保读者不仅“知道”现代C++的语法，更能“掌握”如何运用这些特性来构建出性能卓越、结构清晰、且易于维护的高级数据结构和算法库。

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这本书最大的价值在于其对C++特性的深度整合与应用。它不是简单地用C++的语法来实现传统的数据结构，而是充分利用了C++98到后续版本的特性，比如模板元编程（Template Metaprogramming）在实现泛型数据结构时的精妙运用。我特别欣赏作者在讲解容器适配器时，如何细致地展示底层容器和适配器层之间的接口设计哲学。书中对于面向对象设计原则在数据结构实现中的体现也做了深入的探讨，比如如何通过继承和多态来构建一个灵活可扩展的图形库框架。很多市面上的教材只是展示了“怎么做”，而这本书则深入探讨了“为什么这么做”，探讨了不同设计选择背后的权衡（Trade-offs）。例如，在讨论智能指针管理复杂数据结构时的内存泄漏风险时，作者提供了一套非常系统和健壮的RAII（资源获取即初始化）实践模板。这使得我对C++的理解不再停留在语法层面，而是上升到了软件工程设计的层面，极大地提升了我编写高性能、高可靠性代码的能力。

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这本书的封面设计就给人一种非常扎实、严谨的感觉，那种经典的教科书风格，让人立刻联想到那些需要投入大量时间和精力的学术研究。我拿到书后，首先被它详尽的章节结构所吸引。它不像市面上很多号称“入门”的教材那样轻描淡写，而是直接深入到数据结构的核心概念中。比如，在讲解链表或树的实现时，作者并没有简单地给出代码片段，而是花了大量的篇幅去剖析背后的时间复杂度和空间复杂度，甚至追溯到为什么选择某种特定的内存分配方式。这种层层递进的讲解方式，对于那些真正想掌握底层原理，而非仅仅会调用库函数的人来说，简直是宝藏。我记得有一次我在调试一个复杂的图算法，卡在了某个递归调用的死循环里，翻阅这本书的对应章节后，作者关于递归栈帧的生动比喻，瞬间让我茅塞顿开。这本书的配图也极其到位，那些清晰的流程图和内存模型示意图，比单纯的文字描述更有助于理解那些抽象的数据组织方式。它不是一本能让你轻松读完的书，但它绝对是一本能让你真正“学到东西”的参考书。

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这本书的排版和印刷质量也值得称赞，毕竟对于一本需要大量阅读和查阅的专业书籍来说，这一点至关重要。纸张的触感厚实，不会有廉价的油墨味，长时间阅读眼睛也不会感到特别疲劳。更重要的是，代码块的格式非常清晰，缩进和关键字的颜色区分度很高，这在处理上百行的复杂算法实现时，极大地减少了阅读的负担。不过，我也必须承认，对于完全没有数据结构基础的初学者来说，这本书的门槛确实偏高，可能会产生一定的挫败感。它更像是为那些已经掌握了基础编程语法，并准备向专业级程序员进阶的人群量身定做的“进阶圣经”。它不适合作为第一本编程入门书，但绝对应该被放在任何严肃计算机科学专业学生书架的最显眼位置，作为一本可以陪伴职业生涯的权威工具书。我甚至将它作为我个人知识体系中关于数据结构与算法部分的“终极参考标准”。

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作为一本被我反复翻阅的参考书，这本书的实用性体现在其极其详尽的习题和案例分析部分。这些习题往往不是那种简单的“填空题”或“跑通代码”的任务，而是设计得非常巧妙，旨在考察对特定算法的深刻理解和在受限条件下进行优化的能力。我记得其中一个关于哈希冲突解决策略的实验，要求我们模拟不同负载因子下的平均查找时间，并对比开放寻址法和链地址法的性能差异，这迫使我不仅要写出代码，还要深入到性能测试和数据分析的环节。此外，书中的附录部分对标准模板库（STL）中核心容器的内部实现原理也给出了一个高层次的概述，这对于理解为什么STL的某些操作会比我们自己手写的代码更快至关重要。我发现，每当我遇到一个实际项目中的性能瓶颈时，翻阅这本书中对应的章节，总能找到理论指导和潜在的优化方向。它成功地架起了从课堂理论到工业实践之间的桥梁。

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老实说，这本书的阅读体验并不是那种“一气呵成”的轻松愉悦。它的语言风格偏向于学术论文的严谨，句子结构常常比较长，充满了技术术语的精准堆砌。初次接触时，我不得不频繁地查阅术语表，甚至需要对照其他更基础的资料来辅助理解某些初始概念的铺垫。这本教材的难度曲线相当陡峭，尤其是在进入到高级主题，比如平衡二叉搜索树的旋转操作和B树的磁盘I/O优化时，代码示例的篇幅和复杂性都达到了一个很高的水准。我感觉作者完全没有因为读者的“接受能力”而妥协，而是坚持以最高标准来呈现这些核心知识。这反而迫使我必须放慢速度，逐行逐句地去推导每一步的逻辑。它更像是一位经验极其丰富的导师，用一种不容置疑的权威语气在指导你攻克难关，而不是一个和蔼可亲的伙伴在陪你散步。对于那些目标是进入顶尖科研机构或者对算法有极致追求的工程师来说，这种“高压”式的学习环境或许正是他们所需要的“磨刀石”。

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