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出版者:清华大学出版社

作者:徐孝凯

出品人:

页数:375

译者:

出版时间:2007-10

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787302157618

丛书系列:

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图书简介：数据结构与算法精要 书名： 数据结构与算法精要 作者： [此处填写作者姓名，例如：张伟、李明等] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：清华大学出版社、人民邮电出版社等] 出版日期： [此处填写出版日期，例如：2023年10月] --- 内容提要 在当今飞速发展的计算机科学领域，数据结构和算法是构建高效、可靠软件系统的两大基石。本书《数据结构与算法精要》旨在为读者提供一个全面而深入的指南，系统地阐述核心数据结构的设计原理、实现机制以及经典算法的优化策略。我们聚焦于那些在实际工程中应用最为广泛、对性能影响最为关键的技术，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”以及“如何做”。 本书的内容覆盖了从基础的线性结构到复杂的图论模型，同时详细剖析了排序、搜索、动态规划等核心算法思想。我们强调理论与实践的结合，通过大量的代码示例（主要使用现代C++标准实现，但注重算法思想的普适性）和详细的复杂度分析，帮助读者构建扎实的理论基础和卓越的工程能力。 第一部分：基础结构与抽象思维 本部分为后续高级主题奠定基础，着重于数据在内存中的组织方式以及这些组织方式如何影响操作效率。 第一章：复杂度分析与性能度量 在深入具体结构之前，理解如何量化程序性能至关重要。本章首先介绍渐进记号（大O、Ω、Θ），这是描述算法效率的通用语言。我们将详细讨论时间复杂度和空间复杂度，并区分最好、最坏和平均情况的分析方法。重点讲解如何通过递归树和主定理来分析递归算法的复杂度。此外，还会涉及常数因子和硬件层面的缓存局部性对实际运行时间的影响，引导读者建立“算法优于实现细节”的正确认知。 第二章：线性数据结构 线性结构是最基础也是最常用的组织形式。 数组与向量： 深入探讨连续内存分配的优势与局限。详细分析动态数组（如`std::vector`的底层实现）的扩容机制，特别是摊还分析（Amortized Analysis）如何证明其平均 $O(1)$ 插入性能。 链表： 完整实现单向链表、双向链表和循环链表。重点对比链表在插入和删除操作上相对于数组的优势，以及在随机访问上的劣势。 栈（Stack）： 基于数组和链表实现栈结构，讨论其“后进先出”（LIFO）的应用场景，如函数调用栈、表达式求值和括号匹配问题。 队列（Queue）： 实现标准队列和循环队列。深入探讨双端队列（Deque）的应用，以及在缓冲区管理中的作用。 第三章：抽象数据类型与接口设计 本章侧重于如何使用面向对象或泛型编程的思维来定义清晰、可复用的数据结构接口。通过封装底层实现细节，读者将学会如何创建健壮的、用户友好的数据结构库组件。 第二部分：非线性数据结构与树形组织 非线性结构是处理复杂关系和实现高效查找的关键。 第四章：树（Trees）基础 树结构是组织层次化数据的核心。 树的基本术语与遍历： 详细介绍根、节点、叶子、深度、高度等概念。系统讲解先序、中序、后序遍历的递归和非递归实现，并强调它们在不同应用场景下的意义。 二叉树（Binary Trees）： 专注于二叉树的性质和操作，包括其最大节点数和高度关系。 第五章：二叉搜索树（BST）与平衡策略 BST 是实现有序数据存储和快速查找的基础。 标准BST的实现与挑战： 实现插入、删除和查找操作，并分析在极端输入下BST可能退化成链表，导致性能下降至 $O(N)$ 的问题。 自平衡树： 介绍解决BST性能退化问题的核心技术。详细讲解 AVL 树 的旋转机制（单旋与双旋），确保树高始终保持对数级别。随后，深入剖析 红黑树（Red-Black Trees） 的五大性质，并提供详细的插入和删除过程中的颜色调整与旋转操作实例，解释为什么它是标准库（如`std::map`和`std::set`）的首选实现之一。 第六章：堆（Heaps）与优先队列 堆是一种特殊的树结构，专注于快速访问最大（或最小）元素。 二叉堆的实现： 基于数组实现完全二叉树，详细展示 `heapify`（堆化）过程，以及如何高效地执行插入和提取最大/最小元素操作，复杂度均为 $O(log N)$。 优先队列的应用： 讨论如何利用堆实现高效的优先级调度系统，并作为后续高级算法（如Dijkstra算法）的关键组件。 第七章：B 树与外部存储 本章将视角从内存扩展到磁盘存储。 B 树（B-Trees）： 介绍B树的结构和性质，重点阐述它们如何通过增加分支因子来最小化磁盘I/O次数，这在数据库索引和文件系统中至关重要。 B+ 树简介： 简要介绍B+树相对于B树在范围查询和顺序访问上的优化。 第三部分：散列技术与高级结构 本部分探讨如何实现平均时间复杂度接近 $O(1)$ 的查找和插入。 第八章：散列表（Hash Tables） 散列表是现代软件工程中不可或缺的一部分。 散列函数设计： 介绍理想散列函数的特性，以及常见的散列函数构造方法（如除法、乘法、斐波那契散列等）。 冲突解决策略： 详细对比和实现链地址法（Separate Chaining） 和 开放寻址法（Open Addressing），包括线性探查、二次探查和双重散列。 性能与负载因子： 分析负载因子对性能的影响，并探讨动态调整表大小（Rehashing）的机制。 第九章：并查集（Disjoint Set Union, DSU） 并查集是处理元素分组和连通性问题的强大工具。 基本操作： 实现 `Find` 和 `Union` 操作。 路径压缩与按秩合并： 详细展示如何通过路径压缩和按秩（或按大小）合并技术，将操作的复杂度优化到几乎常数时间（反阿克曼函数 $alpha(n)$），这是算法优化中的一个经典案例。 第四部分：核心算法精讲 本部分聚焦于解决特定问题的经典、高效算法，并深入剖析其背后的思想。 第十章：排序算法的深度剖析 本章系统地回顾和比较所有主要的比较排序算法，强调它们的稳定性和适用场景。 简单排序： 冒泡排序、插入排序、选择排序，分析其 $O(N^2)$ 性能。 高效排序： 归并排序（Merge Sort）： 强调其稳定性以及始终保持 $O(N log N)$ 的优势。 快速排序（Quick Sort）： 深入讨论分区（Partition）策略的选择（如随机化主元），以及如何避免最坏情况 $O(N^2)$ 的发生。 堆排序（Heap Sort）： 展示如何利用堆结构在原地（In-place）实现 $O(N log N)$ 的排序。 线性时间排序（非比较类）： 介绍计数排序、基数排序和桶排序，讨论它们对输入数据范围和类型的特定要求。 第十一章：搜索与图论基础 本章将数据结构的应用扩展到图模型。 图的表示： 详细比较邻接矩阵与邻接表，分析它们在稀疏图和稠密图中的适用性。 图的遍历： 广度优先搜索（BFS）： 用于查找最短路径（无权图），并展示其实现细节。 深度优先搜索（DFS）： 用于拓扑排序、查找连通分量和回溯问题。 第十二章：最短路径与网络流 本章深入探讨图论在优化问题中的应用。 单源最短路径： 详细讲解 Dijkstra 算法，重点是其如何利用优先队列实现高效查找，并讨论其对负权边的限制。介绍 Bellman-Ford 算法，分析其检测负权环的能力。 全源最短路径： 介绍 Floyd-Warshall 算法，利用动态规划的思想计算所有节点对之间的最短路径。 最小生成树（MST）： 实现并比较 Prim 算法 和 Kruskal 算法，分析两者在不同图结构下的性能差异。 第十三章：动态规划（Dynamic Programming） 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大范式。 基本思想： 阐述最优子结构、重叠子问题和记忆化（Memoization）与自底向上（Tabulation）两种实现方法。 经典案例分析： 细致分解背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等问题的状态定义、状态转移方程的推导过程和最终的时间复杂度分析。 附录 算法工具箱： 常见算法的模板代码和关键技巧总结。 面试常见问题解析： 针对经典数据结构与算法面试题的解题思路梳理。 本书特色 1. 工程导向： 理论讲解紧密结合 C++ STL 中的相关容器实现原理，帮助读者理解标准库的高效性。 2. 复杂度严谨： 每一项重要操作都配有严格的数学分析，区分理论最优与实际工程实现中的权衡。 3. 可视化辅助： 关键算法（如平衡树旋转、图遍历）配有详细的步骤图解，帮助读者直观理解抽象过程。 --- 目标读者： 本书适合具有一定 C++ 编程基础，希望系统学习和深入理解数据结构与算法原理的计算机科学专业学生、软件工程师以及准备技术面试的开发者。掌握本书内容，将使您具备设计和实现高性能、可扩展系统的核心能力。

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这本书在章节末尾设置的“思考与挑战”部分，绝对是为那些不甘平庸的读者准备的“硬菜”。这些习题和思考题，绝非简单的重复书本内容的填空或修正，它们往往要求你综合运用前面学到的多个知识点，甚至需要你结合实际应用场景进行创造性的思考和设计。有些挑战题的难度甚至可以媲美一些大学期末考试的综合题型，但它们都围绕着核心概念，让你在解决问题的过程中，真正实现知识的内化。我发现，仅仅是花时间去琢磨这些挑战题的解题思路，就已经比单纯阅读新的章节内容收获更大。这本书真正做到了“授人以渔”，它不只是给你鱼竿，更教会你如何根据不同的水域环境，自己去设计和打造最适合的鱼钩，这才是真正面向工程实践的优秀教材所应具备的特质。

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这本书的配图和代码示例，绝对是点睛之笔，我必须单独提出来夸赞一番。在很多技术书籍中，代码示例往往是枯燥的、大段大段的文字，看得人昏昏欲睡，而且常常缺乏实际的运行背景。但这里的每一个代码块，都被精心设计过，它们不仅仅是为了演示某个语法特性，而是构成了一个个微型的、完整的、可以独立运行的小项目。而且，很多复杂的结构（比如模板元编程或者多线程同步机制），作者都配上了非常精妙的流程图或结构示意图。这些图示清晰地展示了数据流向和控制逻辑，比单纯的文字描述直观了一百倍。我甚至发现有些示例代码段，我自己平时写的时候可能会犯一些细微的错误，但书里的版本都是经过反复推敲和优化的，这不仅仅是在教我“能跑起来的代码”，更是在潜移默化中培养我编写“健壮且高效的代码”的习惯。这种注重实践和细节的态度，是这本书最宝贵的财富之一。

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说实话，我是一个对编程概念理解起来比较慢的人，很多时候看别人的教程都会感觉信息量太大，一下子涌上来不知道该抓住重点。然而，这本书在组织材料的逻辑性上，简直是教科书级别的示范。它不是简单地堆砌语法点，而是巧妙地将复杂的概念拆解成一个个易于消化的、相互关联的小模块。比如，它在讲解指针的引入时，并没有直接抛出复杂的内存地址操作，而是先通过类比现实生活中的“地址簿”或“索引卡”来建立一个直观的认知模型，这种循序渐进的教学方式，极大地降低了初学者的心理门槛。读起来完全没有那种生硬的、背诵式的感觉，更像是一位经验丰富的老工程师，在旁边耐心而清晰地为你剖析每一个技术细节的“为什么”和“如何做”。特别是那些深入到操作系统底层交互的部分，作者的处理方式简直是行云流水，既保证了严谨性，又避免了不必要的晦涩难懂，这是我过去阅读很多同类书籍时从未体验过的流畅感。

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天哪，这本书的封面设计真是让我眼前一亮！那种简洁而富有设计感的排版，配上沉稳的配色，一看就知道里面装的是真家伙，不是那种花里胡哨的入门读物。我尤其喜欢封面上那个抽象的几何图形，它似乎在暗示着编程世界的逻辑与严谨，让人还没翻开书页，就已经对即将学习的内容充满了期待。拿到手里的时候，那种厚实感也让人感到安心，说明作者在内容的深度和广度上肯定下了不少功夫，绝对不是那种浅尝辄止的“速成宝典”。我原本以为这类基础教程都会采用那种老套的、千篇一律的风格，但这本书给我的第一印象，是专业且充满诚意的。它成功地在“学术性”和“可读性”之间找到了一个绝妙的平衡点，让人忍不住想立刻坐下来，沉浸在C++的魅力之中。这本书的装帧质量也无可挑剔，纸张的触感很舒适，即便是长时间阅读，也不会有那种廉价书籍带来的视觉疲劳感。光是这第一印象，就足以让我对后续的学习旅程充满信心。

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我是一个更偏爱“原理深挖”而非“表面操作”的学习者，而这本书恰好满足了我对“刨根问底”的渴望。很多入门书籍往往在讲完基础语法后就戛然而止，留给读者一堆“黑箱”知识点。但这本书的强大之处在于，它会时不时地跳出来，解释“为什么C++要这么设计？”或者“这个底层机制是如何在内存中实现的？”。例如，当讲到虚函数和多态性时，它深入剖析了虚函数表（vtable）的结构和查找过程，这种对幕后机制的揭示，极大地增强了我对面向对象编程范式的理解深度，让我不再满足于停留在“会用”的层面，而是真正理解了“为何如此”。这种对核心原理的毫不保留的讲解，让整本书的知识密度非常高，但阅读体验却异常扎实，每读完一章，都会有一种知识体系被重新构建和强化的感觉，而不是零散信息的堆砌。

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废话过多，关键部分又不是很详细。自学的话看这本书还行。

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