Ad Hoc & Sensor Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:De Morais Condeiro, Carolos/ Agrawal, Dharma P.

出品人:

页数:641

译者:

出版时间:

价格:1190.48元

装帧:HRD

isbn号码:9789812566812

丛书系列:

图书标签:

• 无线传感器网络
• Ad Hoc网络
• 移动Ad Hoc网络
• 无线通信
• 网络协议
• 路由协议
• 安全
• 能量管理
• MAC层
• 网络拓扑

《代码之弈：算法、数据结构与高效编程实践》 简介： 在快速发展的数字时代，软件的效率与优雅如同建筑的稳固与美观，是决定其价值与生命力的关键。我们生活在一个由算法驱动的世界，从搜索引擎的精准推荐，到社交媒体的即时通讯，再到自动驾驶汽车的决策核心，无不依赖于巧妙设计的算法和高效组织的数据结构。然而，许多初涉编程领域的学习者，乃至一些经验丰富的开发者，在面对复杂问题时，往往会陷入效率瓶颈，编写出臃肿、缓慢的代码，耗费宝贵的计算资源，甚至导致系统崩溃。 《代码之弈：算法、数据结构与高效编程实践》正是为弥合这一鸿沟而生。本书并非一本泛泛而谈的理论教材，而是一场深入浅出的实践之旅，旨在揭示算法与数据结构背后的艺术与科学，并将其转化为切实可行的编程技巧，赋能读者构建真正高效、健壮且可扩展的软件系统。我们相信，掌握精妙的算法和优化的数据结构，就像掌握了最锋利的解题利器，能够以四两拨千斤之力，应对各种严峻的编程挑战。 本书内容概览： 本书的结构设计循序渐进，从基础概念的牢固奠定，到复杂算法的深入剖析，再到实战应用中的技巧提炼，力求为读者打造一个全面且深入的学习体验。 第一部分：基石——理解核心概念 在正式踏上算法与数据结构的探索之旅前，我们必须先打下坚实的基础。这部分将带领读者回顾并深入理解那些看似简单却至关重要的概念，它们是构建一切复杂逻辑的基石。 编程范式的演进与选择： 我们将简要回顾命令式、声明式、面向对象、函数式等主流编程范式，并探讨在不同场景下选择合适的范式对代码效率和可维护性的影响。这并非是冗长的历史回顾，而是为了让读者明白，良好的代码风格本身就是一种效率的体现。 时间与空间复杂度分析： 这是衡量算法效率的基石。我们将通过生动形象的例子，而非枯燥的数学公式，深入讲解大O符号的含义，如何分析循环、递归等常见结构的时间复杂度，以及理解算法的空间占用。我们将强调，在实际开发中，对复杂度的直观理解比死记硬背公式更为重要。 数据结构的核心思想： 在介绍具体的数据结构之前，我们将先探讨“结构”本身的重要性。为何需要组织数据？不同的组织方式会带来怎样的性能差异？我们将引入“抽象数据类型”（ADT）的概念，为后续学习各种具体数据结构打下概念基础。 第二部分：数据结构——高效组织信息的艺术 数据结构是程序员手中组织和管理信息的强大工具。本书将系统地介绍各种经典且实用的数据结构，重点在于理解它们的内部原理、适用场景以及如何利用它们优化程序性能。 线性结构： 数组与链表： 从最基础的数组的随机访问优势，到链表在插入和删除操作中的灵活性，我们将对比它们的优劣，并探讨在动态数组、双向链表等变体中的应用。 栈与队列： 这两种 LIFO (Last-In, First-Out) 和 FIFO (First-In, First-Out) 的结构在很多场景下扮演着重要角色，我们将通过实际问题（如函数调用栈、广度优先搜索）来理解它们的运作机制和应用。 哈希表（散列表）： 作为“空间换时间”的典范，哈希表在实现快速查找、插入和删除方面具有无可比拟的优势。我们将深入讲解哈希函数的设计原则、冲突解决策略（如链地址法、开放寻址法），以及它在字典、缓存等场景的广泛应用。 非线性结构： 树： 二叉树与二叉搜索树： 从最简单的二叉树开始，我们将重点讲解二叉搜索树的有序性及其在数据检索上的高效性，并介绍平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）如何通过自平衡机制保证查询、插入和删除的平均时间复杂度达到对数级别。 堆（优先队列）： 堆作为一种特殊的完全二叉树，在实现优先队列方面发挥着关键作用。我们将解析最大堆和最小堆的工作原理，以及它们在堆排序、图算法（如 Dijkstra）中的应用。 B 树与 B+ 树： 考虑到磁盘 I/O 的高昂成本，B 树及其变体 B+ 树在数据库和文件系统中扮演着举足轻重的角色。我们将剖析它们如何优化磁盘访问，以实现高效的海量数据检索。 图： 图作为描述对象之间复杂关系的强大模型，在社交网络分析、路径查找、网络路由等领域无处不在。我们将介绍图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及后续将要介绍的各种图算法。 第三部分：算法——解决问题的智慧 算法是解决问题的步骤和逻辑。本部分将带领读者深入探索各种经典算法，理解它们的原理、设计思路以及在不同问题上的应用，并强调如何通过算法优化来提升程序的整体性能。 排序算法： 基础排序： 冒泡排序、插入排序、选择排序等直观易懂，我们将分析它们的复杂度，并理解其局限性。 高效排序： 快速排序、归并排序是现代排序算法的代表，我们将深入理解它们的Divide and Conquer（分而治之）策略，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 特殊排序： 计数排序、桶排序、基数排序等，我们将探讨它们在特定数据范围内的巨大优势。 搜索算法： 线性搜索与二分搜索： 从最直接的遍历到有序数据的对数级查找，我们将再次强调数据结构对算法性能的影响。 图搜索算法： 深度优先搜索 (DFS)： 探索分支的极限，应用于连通性判断、拓扑排序等。 广度优先搜索 (BFS)： 层层递进，寻找最短路径（在无权图中），应用于网络爬虫、最短路径问题等。 图算法： 最短路径算法： Dijkstra 算法： 求解单源最短路径（非负权）。 Floyd-Warshall 算法： 求解所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法： Prim 算法与 Kruskal 算法： 在连通图中，寻找连接所有顶点的权重最小的边集合。 动态规划 (DP)： 解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大技术。我们将通过经典的斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等例子，循序渐进地讲解如何识别 DP 问题、设计状态转移方程，并实现高效的 DP 解法。 贪心算法： 在每一步选择局部最优解，期望最终达到全局最优。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码等，理解贪心算法的适用条件和局限性。 回溯与分支限界： 处理组合搜索问题的常用方法，如 N 皇后问题、数独求解等。我们将深入理解其“试探”与“剪枝”的策略。 第四部分：实践与进阶——将知识转化为生产力 理论的学习最终需要落地到实践。本部分将聚焦于如何在实际编程中应用所学的算法与数据结构，并介绍一些更高级的概念和工具。 算法的实际应用场景分析： 我们将选取多个典型应用场景，如搜索引擎的索引构建、社交网络的推荐系统、推荐引擎的协同过滤、大数据处理中的 MapReduce 思想等，深入分析其中涉及的算法与数据结构。 优化技巧与性能调优： 除了选择合适的算法和数据结构，我们还将探讨内存管理、缓存策略、并发与并行处理等方面的优化技巧，帮助读者写出真正高效的代码。 常见算法库的使用： 许多编程语言都提供了强大的标准库，内置了高效的算法和数据结构实现。我们将介绍如何有效地利用这些库，避免重复造轮子，并理解其底层实现原理。 学习资源与社区： 在数字化时代，持续学习是保持竞争力的关键。我们将为读者推荐优秀的在线资源、书籍和社区，引导读者不断精进。 编码规范与可读性： 高效的代码不仅体现在运行速度上，也体现在其清晰、可维护性上。我们将强调良好的代码风格、注释以及模块化的重要性。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节都力求在深入讲解理论概念的同时，提供丰富的代码示例和实际应用场景分析，帮助读者将知识融会贯通。 循序渐进的教学设计： 从最基础的概念到复杂的算法，本书的结构安排旨在让读者逐步掌握，避免一开始就面对难以理解的挑战。 强调“为什么”： 我们不仅告诉你“如何做”，更重要的是解释“为什么这样做”，帮助读者理解算法与数据结构背后的设计哲学，从而能够举一反三。 贴合实际的例子： 所选用的例子均来自实际的软件开发场景，力求让读者感受到所学知识的价值与实用性。 激发思考的习题： 每章末尾精心设计的习题，旨在巩固所学知识，并鼓励读者主动思考和探索。 目标读者： 本书适合所有希望提升编程技能的开发者，包括： 计算机科学专业的学生： 为深入学习打下坚实的基础。 初级和中级软件工程师： 弥补理论知识的不足，提升解决复杂问题的能力。 对算法和数据结构感兴趣的开发者： 深入理解程序运行的底层逻辑，优化代码性能。 准备技术面试的开发者： 掌握面试中常考的算法和数据结构知识。 《代码之弈：算法、数据结构与高效编程实践》不仅是一本书，更是一次关于效率与智慧的探索。我们诚挚地邀请您加入这场代码的博弈，用最精妙的算法和最优雅的数据结构，书写您在数字世界中的卓越篇章。

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