ADA Plus Data Structures pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Jones & Bartlett Pub

作者:Dale, Nell/ McCormick, John A.

出品人:

页数:900

译者:

出版时间:2006-8

价格:$ 255.32

装帧:Pap

isbn号码:9780763737948

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• ADA
• 编程
• 算法
• 计算机科学
• 软件开发
• 数据存储
• 教学
• 高级
• 专业书籍

《算法解析与高级数据结构实现》 一、本书导言：在计算科学的基石上构建高效未来 信息时代的飞速发展，对软件和系统的性能提出了前所未有的严苛要求。算法的效率和数据结构的合理选择，不再是纯粹的学术探讨，而是决定产品成败、系统稳定性的核心竞争力。本书《算法解析与高级数据结构实现》旨在提供一个全面、深入、且极富实践指导性的知识体系，它聚焦于如何理解和掌握现代计算科学中最关键的基石——经典算法的优化路径，以及那些能够支撑大规模、高并发应用场景的复杂数据结构。 本书的定位并非是对基础概念的简单罗列，而是致力于构建一种“设计者”的心态。我们将带领读者超越教科书上的定义，深入探究每种结构和算法背后的数学原理、时间复杂度分析的严谨性，以及在实际工程中遭遇的陷阱与优化策略。 二、核心内容结构概览：从基础的重塑到前沿的探索 全书内容被划分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够构建一个坚实且灵活的知识框架： 第一部分：基础的再定义与性能的量化 本部分着重于对算法分析基础进行深刻的重塑。我们不会停留在 $O(n)$ 的表面，而是深入探究大O符号背后的常数因子、缓存友好性（Cache Locality）和并行计算的潜在影响。 1. 时间与空间复杂度的深化分析： 详细剖析最坏情况、最好情况与平均情况的区分，引入概率分析法在分析随机算法（如快速排序的平均性能）中的应用。讨论如何使用渐进记号（如 $Theta$ 和 $omega$）来更精确地描述性能边界。 2. 递归与分治的精细化： 不仅讲解主定理（Master Theorem），更侧重于如何利用生成函数（Generating Functions）或替换法来求解复杂的递推关系，尤其是在涉及非标准划分策略时。 3. 基础结构的效率瓶颈： 重新审视数组、链表、栈和队列。重点讨论内存布局如何影响其访问时间，以及如何在特定硬件架构下进行微优化，例如利用SIMD指令集（如果适用）。 第二部分：高级抽象数据结构的精妙构建 这一部分是本书的核心，深入探讨那些用于解决复杂查询、存储和检索问题的强大工具。每一个结构都伴随着其在不同应用场景下的权衡分析。 1. 平衡搜索树的演进与比较： AVL树与红黑树（Red-Black Trees）： 不仅介绍旋转操作，更细致地分析了颜色属性如何保证对数高度，并对比在插入/删除操作中，两种树在实际性能上的细微差别。 B树族与B+树： 重点分析它们在外部存储（磁盘I/O）环境下的优越性，讲解页（Page）的概念如何影响树的高度和查询效率，这对于数据库系统的理解至关重要。 2. 堆结构与优先队列的变体： 介绍二叉堆之外的结构，如斐波那契堆（Fibonacci Heaps），深入分析其“惰性删除”机制如何将某些操作（如合并）的摊销时间复杂度降至常数级别，并讨论在实际系统中应用这些复杂堆的限制。 3. 散列表（Hash Tables）的深度探索： 冲突解决策略的全面对比： 线性探测、二次探测、双重散列的优缺点，以及链式法（Separate Chaining）的性能考量。 完美的哈希（Perfect Hashing）： 介绍如何为一组静态键构建无冲突的哈希函数，并讨论其在编译时优化或特定查找表中的应用。 一致性哈希（Consistent Hashing）： 重点阐述它在分布式系统（如缓存集群或负载均衡）中如何最小化节点增减带来的数据迁移量。 第三部分：图论算法的工程化实现与优化 图结构是建模现实世界复杂关系的核心。本部分将图算法从理论推导带入实际的工程挑战。 1. 图的表示法与内存优化： 深入比较邻接矩阵、邻接表和链式表的内存占用与遍历效率，并探讨在处理大规模、稀疏图时，压缩稀疏行（CSR）等格式的优势。 2. 最短路径算法的精细调优： Dijkstra与A算法： 讨论优先队列的选择如何影响Dijkstra的性能，并详细解析启发式函数（Heuristics）在A算法中对搜索空间的剪枝作用。 Bellman-Ford与Floyd-Warshall： 分析它们在处理负权边和全源最短路径问题时的适用性，以及在算法内部的松弛（Relaxation）操作的优化点。 3. 网络流与匹配问题： 重点讲解Ford-Fulkerson方法，并深入剖析Edmonds-Karp和Dinic算法在最大流计算中的效率提升，讨论它们在资源调度和匹配问题中的应用。 第四部分：超越经典：面向现代计算的高级结构 本部分关注那些为处理大数据、高维数据或满足特定查询需求而发展起来的尖端数据结构。 1. 动态与自适应结构： 跳跃列表（Skip Lists）： 介绍其作为一种概率性替代平衡树的方案，如何简化实现复杂性，同时保持对数性能。 树的持久化（Persistence）： 讲解如何设计数据结构以高效地保留所有历史版本，这对于审计、版本控制系统至关重要。 2. 空间索引与几何数据结构： K-D 树与四叉树/八叉树（Quadtrees/Octrees）： 阐述它们在最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）和空间数据划分中的工作原理，并讨论当数据分布不均匀时的性能退化问题。 R 树与R树： 重点分析它们如何用于地理信息系统（GIS）和数据库中的范围查询，强调边界框（Bounding Box）的最小化与重叠度的控制。 3. 字符串算法的效率革命： 介绍后缀树（Suffix Trees）和后缀数组（Suffix Arrays）。重点剖析它们在快速模式匹配、最长公共子串等任务上的线性时间优势，并对比两者在内存占用上的取舍。 三、本书的特色与价值 本书的价值在于其对工程实践的深刻关注。每一个算法的介绍，都附带了： 伪代码与标准实现对比： 提供清晰的逻辑骨架，并与主流编程语言中的标准库实现进行对比分析，揭示库函数背后的工程智慧。 性能权衡分析图表： 针对特定操作（如查找、插入、内存占用），使用图形化方式对比不同数据结构的相对优势。 “陷阱预警”章节： 提示开发者在实际应用中容易犯的错误，例如在哈希表中选择不好的因子、在平衡树中错误地处理边界条件等。 通过阅读《算法解析与高级数据结构实现》，读者将不仅掌握“如何做”，更会理解“为何如此”，从而能够自信地在任何规模的项目中，设计出性能卓越、可维护性高的软件系统。本书是面向希望从熟练程序员晋升为系统架构师的工程师、计算机科学专业高年级学生和研究人员的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书给我的核心价值，那一定是“健壮性”。很多教程教你如何写出一个能跑的程序，而这本书教你如何写出一个即便在极端条件下也不会崩溃的、可靠的系统组件。我对书中关于“平衡二叉搜索树”和“B/B+树”的章节印象特别深刻。作者不仅细致地讲解了旋转和重新平衡的过程，还详细比较了它们在数据库索引和文件系统中的实际部署差异，甚至探讨了它们在固态硬盘（SSD）普及后的性能变化趋势。这种对技术演进的关注，让这本书读起来完全不像是几年前出版的旧作，反而充满了生命力。它促使我思考，我今天学到的数据结构，五年后是否依然适用？此外，书中对抽象数据类型（ADT）的强调，贯穿始终，它时刻提醒我们，底层的实现细节是服务于清晰的接口定义的，这对于构建大型、可维护的软件系统至关重要。总而言之，这是一份值得放在案头、时常翻阅的经典资料。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我开始系统性地学习高级编程范式时，市面上很多书籍都陷入了要么过于理论化、要么过于偏重某一门编程语言的误区。这本书却在这方面找到了一个绝佳的平衡点。它并没有局限于 C++ 或者 Java 这样的单一载体，而是将核心的抽象概念剥离出来，用一种近乎伪代码的方式呈现，这使得我可以轻松地将学到的知识迁移到我正在使用的任何面向对象或函数式编程环境中。我尤其欣赏作者对于“时间复杂度和空间复杂度分析”的讲解方式，他们没有仅仅停留在 Big O 表示法，而是深入剖析了在不同硬件架构和数据规模下，这些复杂度的实际性能差异，这对于编写真正高效的企业级代码至关重要。书中对图论算法的梳理也非常到位，从基础的遍历到复杂的网络流问题，逻辑链条衔接得非常自然，没有那种生硬的章节跳转感。读完这部分，我感觉自己对优化代码的底层逻辑有了更深刻的理解，不再是简单地套用模板，而是真正理解了“为什么这样做会更快”。

评分☆☆☆☆☆

这本大部头的书，我断断续续读了快三个月，但最大的感受是它的“厚度”并非体现在页数上，而是体现在知识的密度和广度上。我尤其想提一下其中关于内存管理和缓存友好的数据结构设计这一章。在很多入门或中级的教材中，这部分内容常常被一带而过，但这本书却花了足足四章的篇幅来深入探讨。作者详尽地解释了 CPU 缓存的工作原理，以及如何通过改变数据在内存中的布局（例如使用数组而不是链表来存储特定类型的数据）来显著提升程序性能。这种从硬件层面反哺软件设计的思路，彻底颠覆了我之前对“优化”的理解。而且，书中对于并发数据结构，比如锁机制和无锁队列的介绍，虽然复杂，但作者通过细致的步骤分解，让我这个对多线程编程有些畏惧的读者也能逐步跟上思路。它更像是一份深入前沿研究的参考手册，而不是一本简单的入门指南，非常适合那些希望挑战自我、突破瓶颈的资深开发者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格简直是反潮流而行之，充满了老派计算机科学书籍的严谨和美感。纸张的触感很好，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳，这在如今这个快速迭代的数字阅读时代，提供了一种难得的沉浸式体验。我个人认为，这本书在处理“递归”和“回溯”算法时，展现出了极高的教学水准。作者没有直接给出复杂的递归公式，而是通过一个接一个精心构造的“迷宫”或“拼图”问题，引导读者一步步构建调用栈和状态空间。当我终于通过自己的推导解决了书中的一个中等难度的八皇后问题时，那种豁然开朗的感觉，是看任何视频教程都无法比拟的。更值得称赞的是，它对数据结构在不同应用场景下的局限性分析非常坦诚，它不会神化任何一种结构，而是客观地指出每种选择背后的权衡——效率、内存占用和实现难度，这种平衡的视角极大地提升了我的工程判断力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计实在是太吸引人了，那种深邃的蓝色调搭配着醒目的橙色字体，一下子就抓住了我的眼球。我原本以为这会是一本非常学术化、枯燥的教科书，但翻开第一页后，那种直观的排版和清晰的图表让我感到惊喜。作者在介绍数据结构的基础概念时，没有直接堆砌复杂的数学公式，而是采用了大量生活化的比喻和实际应用的案例来辅助理解。比如，在讲解哈希表的冲突解决策略时，作者竟然用到了我们日常生活中处理“抢车位”的场景，一下子就让原本抽象的概念变得生动起来。我特别喜欢它在章节末尾设置的“动手实践”环节，那些小挑战虽然不难，但非常有助于巩固当天学到的知识点，让人有一种即刻上手的成就感。书中的算法可视化部分做得尤为出色，通过动态的流程图展示了排序和搜索算法的每一步操作，这对于我这种视觉学习者来说，简直是福音。整体阅读下来，感觉作者不仅精通技术，更是一位懂得如何与读者有效沟通的教育者，读起来丝毫没有压力，反而充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆