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出版者:人民邮电

作者:刘小辉

出品人:

页数:1306

译者:

出版时间:2007-12

价格:148.00元

装帧:

isbn号码:9787115168610

丛书系列:

图书标签:

• 局域网
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• 网络技术
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• 以太网
• 网络安全
• 网络管理
• 交换机
• 路由器

图书简介：数据结构与算法精粹 （本书内容不涉及任何关于“局域网组网技术”或相关网络配置的主题） 概述：构建高效计算世界的基石 《数据结构与算法精粹》是一本深入探讨计算机科学核心理论与实践的专著。它旨在为读者提供对数据组织方式和问题求解策略的全面而深刻的理解。本书将数据结构视为解决复杂问题的基础蓝图，将算法视为实现这些蓝图的精确指令集。我们聚焦于如何以最优化的方式存储、检索和处理信息，从而提升软件系统的性能、可扩展性和健壮性。 本书不局限于介绍基础概念，而是深入挖掘高级抽象、性能分析和实际应用中的权衡取舍。它面向所有希望将编程能力提升至工程实践高度的开发者、计算机科学专业的学生以及系统架构师。通过本书的学习，读者将能识别出特定场景下的最佳数据结构，并设计出时间复杂度与空间复杂度均达到最优的解决方案。 --- 第一部分：基础构建与线性结构优化 本部分为理解复杂结构奠定坚实的理论基础，并详细剖析了最常用且基础的线性数据组织形式。 第一章：计算复杂性理论与渐进分析 本章首先建立了分析算法效率的数学框架。我们从大O（$O$）、小o（$o$）、大Ω（$Omega$）和细微Θ（$Theta$）符号入手，强调渐进分析在预测大规模数据处理能力上的重要性。重点内容包括： 主定理（Master Theorem）的应用：快速求解分治算法的复杂度。 摊还分析（Amortized Analysis）：处理动态数组（如ArrayList）和特定数据结构（如Fibonacci堆）中操作成本的波动性。 空间复杂度和时间复杂度的相互制约：在内存受限或速度要求极高的环境中进行资源平衡。 第二章：数组的深度应用与内存布局 虽然数组是最基础的结构，但本章深入探讨其在现代硬件架构中的影响。 缓存局部性原理（Cache Locality）：解释为什么按顺序访问数据比随机访问快得多，及其对算法性能的实际影响。 多维数组的行主序与列主序：在C/C++和Fortran等语言中的内存映射差异。 稀疏数组的优化存储：介绍三对角矩阵、压缩存储等技术，避免存储大量零值。 第三章：链表及其变体的高效管理 超越简单的单向链表，本章着重于双向链表和循环链表在特定任务中的优势。 LRU缓存（Least Recently Used）的实现：结合哈希表和双向链表，实现$O(1)$时间复杂度的缓存淘汰策略。 “快慢指针”技巧：用于检测链表中的环路、查找中间节点等经典问题。 栈与队列的抽象实现：分别利用链表和数组作为底层支撑，探讨操作系统的调用栈和任务调度队列。 --- 第二部分：非线性结构：组织复杂信息 本部分转向处理具有层次关系或复杂关联的数据，这是构建现代软件系统的核心。 第四章：树结构：层次化信息的精妙组织 本章是全书的重点之一，涵盖了从基础二叉树到自平衡树的所有关键知识点。 二叉搜索树（BST）的性能陷阱：分析最坏情况（退化为链表）并引出平衡化的需求。 AVL树与红黑树（Red-Black Trees）：深入解析旋转操作（左旋、右旋）如何维护树的高度平衡，以及红黑树在标准库（如Java `TreeMap`，C++ `std::map`）中的广泛应用。 B树与B+树：重点讨论它们如何针对磁盘I/O进行优化，是数据库系统（如MySQL, PostgreSQL）索引结构的核心原理。 第五章：堆结构：优先级的有效管理 堆是实现高效优先级的关键。 二项堆与斐波那契堆：对比分析它们在“合并”和“删除最小元素”操作上的理论优势，并讨论其实际工程实现中的取舍。 堆排序（Heap Sort）的稳定性与原地性：证明其最佳的$O(N log N)$时间复杂度，并讨论其在不能使用额外存储空间时的价值。 第六章：图论基础与遍历算法 图是建模网络、依赖关系和路径问题的通用语言。 图的表示法：详细比较邻接矩阵、邻接表以及基于链表的实现，分析在不同稀疏度图中的空间效率。 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）：不仅展示其遍历过程，更深入探讨它们在拓扑排序、查找连通分量以及求解迷宫问题中的应用。 --- 第三部分：高级图算法与搜索策略 本部分专注于利用结构化数据进行路径发现、资源分配和优化决策。 第七章：最短路径算法的精细比较 解决“两点之间最快/最短路径”问题的核心技术。 迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）：在非负权重图中的应用，以及使用斐波那契堆进行加速的理论潜力。 贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford）：处理包含负权边的图，并能有效检测负环。 弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall）：全源最短路径的动态规划方法。 第八章：最小生成树（MST） 如何用最少的成本连接所有节点。 普里姆算法（Prim's Algorithm）：基于贪心策略，从单点向外扩展。 克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm）：基于边权排序，利用并查集（Disjoint Set Union, DSU）高效地维护森林结构。 第九章：动态规划的艺术与应用 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。 背包问题（Knapsack Problem）的变种：0/1背包、完全背包和多重背包的精确求解与时间复杂度优化。 最长公共子序列（LCS）与编辑距离（Edit Distance）：用于字符串比较和序列对齐的经典应用。 --- 第四部分：抽象与哈希机制 本部分探索超越传统存储结构的抽象模型，特别是用于快速查找的哈希技术。 第十章：哈希表：查找的极限速度 哈希是实现接近$O(1)$平均查找时间的关键。 哈希函数的设计：讨论理想哈希函数的特性（均匀性、雪崩效应），以及模运算、乘法法的实际应用。 冲突解决策略的深度剖析： 开放寻址法（Open Addressing）：线性探测、二次探测和双重哈希的优缺点及其探查序列的性能差异。 链式法（Separate Chaining）：当负载因子很高时的性能表现。 一致性哈希（Consistent Hashing）：在分布式系统（如缓存集群）中，如何最小化节点增减带来的数据迁移。 第十一章：集合、映射与高级抽象 本章总结如何利用前述结构实现高级的抽象数据类型。 并查集（DSU）的路径压缩与按秩合并：展示如何将复杂度优化至几乎常数时间（$alpha(N)$，阿克曼函数的反函数）。 Trie树（前缀树）：在字符串检索、自动补全和IP路由表中的高效应用。 --- 结语：从理论到工程实践 本书的最终目标是培养读者的“结构化思维”。每一个算法的选择，都应该建立在对数据特性、资源限制和预期负载的深入分析之上。掌握这些核心技术，读者将能够自信地构建出既能处理海量数据，又能在毫秒级响应的现代软件系统。本书不提供任何关于网络协议、交换机配置或物理布线的内容。

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1300页，超厚……布线、架设主要服务、网络维护管理，挺全，适合入门用。

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