具体描述
Object Oriented PHP shows developers how to take advantage of the new object oriented features of PHP. Working within the context of concrete examples, the book begins with code compatible with PHP 4 and 5, and then focuses on object orientation in PHP 5. The author's practical approach uses numerous code examples, which will help developers get up to speed with object oriented PHP quickly, and show them how to apply what they learn to everyday situations. All code samples are available for download on the book's companion site.
图书名称：《数据结构与算法分析（C++版）》 作者： [此处可填写真实作者名，例如：Mark Allen Weiss] 出版社： [此处可填写真实出版社名，例如：机械工业出版社] 版次： [此处可填写真实版次信息，例如：原版第四版，中文版第三次印刷] --- 图书简介： 《数据结构与算法分析（C++版）》是一本享誉全球的计算机科学经典教材，专注于深入探讨数据结构和算法的理论基础、设计方法以及在实际应用中的性能分析。本书的核心目标是为读者提供严谨的数学化分析工具，使他们能够评估不同数据结构和算法的效率，并在此基础上做出最优的技术选型和实现决策。 本书完全采用 C++ 语言作为实现工具，通过清晰、标准的 C++ 代码示例，将抽象的算法概念转化为可执行的逻辑。作者巧妙地平衡了理论深度与工程实践之间的关系，确保读者不仅理解“如何实现”，更重要的是理解“为什么这样实现”以及“实现的效果如何”。 第一部分：基础与性能分析 本书伊始，便为读者搭建了坚实的数学基础。内容涵盖了分析算法效率的关键工具——渐近分析（Asymptotic Analysis），包括大 O 符号（$O$）、大 $Omega$ 符号（$Omega$）和精确的 $Theta$ 符号。读者将学习如何使用这些工具来精确描述和比较算法的运行时间复杂度（时间复杂度）和内存占用（空间复杂度）。重点分析了线性、对数、多项式和指数时间复杂度的意义。 随后，本书深入探讨了递归的分析，特别是如何利用主定理（Master Theorem）快速求解分治算法的复杂度，这对于理解归并排序、快速排序等核心算法至关重要。 第二部分：线性结构与基础排序 在介绍完分析方法后，本书系统地讲解了最常用和最基础的线性数据结构： 1. 数组（Arrays）与链表（Linked Lists）： 对静态数组和动态数组的内存分配与操作效率进行了细致的对比，并详细阐述了单链表、双向链表和循环链表的插入、删除和遍历操作的性能特征。 2. 栈（Stacks）与队列（Queues）： 讨论了它们作为抽象数据类型的实现方式（基于数组或链表），以及它们在表达式求值、函数调用机制（递归的底层实现）等领域的应用。 3. 排序算法的深度剖析： 这是一个重点章节。除了基础的冒泡排序、插入排序和选择排序外，本书对更高效的排序算法进行了详尽的讲解和复杂度分析： 归并排序（Merge Sort）： 强调其稳定的 $O(N log N)$ 性能。 快速排序（Quick Sort）： 深入讨论了枢轴（Pivot）选择对最坏情况的影响，并提供了优化枢轴选择的策略（如随机化）。 堆排序（Heap Sort）： 详细介绍了二叉堆（Binary Heap）的结构，如何使用堆来实现高效的 $O(N log N)$ 排序，以及堆作为优先队列的实现原理。 第三部分：非线性结构——树与图 本书将大量篇幅用于探讨非线性数据结构，这些结构是处理复杂关系和层次化数据的基石。 1. 树（Trees）： 二叉树（Binary Trees）： 基础遍历方法（前序、中序、后序）的实现与复杂度。 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）： 插入、删除和查找操作的平均与最坏情况分析。 平衡搜索树的必要性： 为了解决普通 BST 的退化问题，本书详细介绍了两种重要的自平衡结构： AVL 树： 重点讲解旋转操作（LL, RR, LR, RL）如何维持树的高度平衡，确保所有基本操作时间复杂度严格保持在 $O(log N)$。 红黑树（Red-Black Trees）： 作为 C++ 标准模板库（STL）中 `std::map` 和 `std::set` 的底层实现之一，本书对其五大性质、插入和删除时的颜色调整与平衡操作进行了详尽的推导和代码演示。 B 树与 B+ 树： 专为外部存储（磁盘 I/O）设计的数据结构，在数据库索引和文件系统中至关重要，本书分析了它们如何通过增加分支因子来最小化磁盘访问次数。 2. 图（Graphs）： 图论是算法的另一大核心领域。本书从图的表示法入手，对比了邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在不同稀疏度图上的性能差异。随后，系统地讲解了核心的图遍历算法： 广度优先搜索（BFS）： 及其在寻找最短路径（无权图）中的应用。 深度优先搜索（DFS）： 及其在连通性分析、拓扑排序和寻找强连通分量中的应用。 最短路径算法： 详细讲解了迪杰斯特拉（Dijkstra's Algorithm）（单源最短路径）和贝尔曼-福特（Bellman-Ford Algorithm）（可处理负权边的最短路径），并分析了它们在不同场景下的适用性。 最小生成树（MST）： 介绍了普里姆（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔（Kruskal's Algorithm），并探讨了它们与排序和堆结构的关系。 第四部分：高级算法与主题 本书的最后部分着眼于更复杂的算法设计范式和特定应用领域： 1. 散列表（Hash Tables）： 散列函数的设计原则、冲突解决策略（链地址法 Separate Chaining 和开放寻址法 Open Addressing）的性能分析。探讨了负载因子（Load Factor）对查找效率的决定性影响。 2. 并查集（Disjoint Set Union, DSU）： 重点介绍其在处理动态连接性问题（如 Kruskal 算法中检查环路）中的高效性，分析了路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）带来的近乎常数时间的性能优化。 3. 摊还分析（Amortized Analysis）： 这是对数据结构性能分析的进一步提升，用于分析一系列操作的平均性能，例如在动态数组扩容或 Fibonacci 堆操作中的应用。 4. 进阶主题（可选）： 部分版本可能包含对Trie 树（前缀树）在字符串匹配中的应用，以及对NP-完全性问题概念的初步介绍，帮助读者理解哪些问题在计算上被认为是“棘手”的。 学习价值与特色： 本书的突出特点在于其严谨的数学推导与C++ 范式的完美结合。所有核心算法都提供了清晰的 C++ 实现代码，这些代码通常遵循良好的工程实践，且注重效率。通过本书的学习，读者将能够： 量化评估不同解决方案的优劣。 熟练运用分治、贪心、动态规划等核心算法设计思想。 掌握构建高效软件系统的数据组织蓝图。 为后续的操作系统、编译原理、数据库系统以及高级算法设计课程打下无可替代的坚实基础。 这本书是所有希望从“会写代码”提升到“能设计高效系统”的软件工程师、计算机科学专业学生和研究人员的必备参考书。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
oop php 基础
评分oop php 基础
评分oop php 基础
评分oop php 基础
评分oop php 基础
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有