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出版者:

作者:李明

出品人:

页数:197

译者:

出版时间:1970-1

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787313050175

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 上机实验
• 教程
• 计算机科学
• 高等教育
• 编程入门
• 实验指导
• 代码示例
• 学习资料

图书简介： 《数据结构与算法分析（C++版）》 —— 深入理解与高效实现 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数据结构与算法学习体验，侧重于理论的严谨性与工程实践的结合。我们深知，数据结构是程序设计的基石，而高效的算法则是解决复杂计算问题的核心能力。因此，本书在内容组织上力求构建一个从基础概念到高级应用、循序渐进的学习路径。 第一部分：基础构建与核心概念 本部分专注于打牢读者在计算机科学领域必备的理论基础。我们首先从复杂度分析入手，详细阐述大O、Ω、Θ记号的数学定义和实际应用意义，确保读者能够准确评估算法的性能，这是后续所有讨论的前提。 接着，我们系统地回顾并深入探讨了线性数据结构。除了传统的数组和链表（包括单链表、双向链表和循环链表）的实现细节外，本书特别关注了链表在特定场景下的优化，例如使用哨兵节点简化边界条件处理。栈（Stack）和队列（Queue）的概念被清晰界定，并辅以实际案例说明它们在函数调用、表达式求值和广度优先搜索中的关键作用。 第二部分：非线性结构的精讲与实践 本部分是本书的核心内容之一，重点解析了树（Trees）这一最重要的数据结构。我们详细讲解了二叉树的基本遍历方法（前序、中序、后序），并深入分析了平衡搜索树的必要性。 二叉搜索树（BST）的构造、查找和基本操作被细致剖析，同时直观展示了其在最坏情况下的性能退化问题。 平衡树的艺术：AVL树与红黑树（Red-Black Trees）的引入是本章的亮点。我们不仅会解释旋转操作（左旋、右旋）的几何原理，更会深入探讨红黑树的五个维护性质及其在插入和删除操作中如何通过颜色调整和旋转操作自我平衡，以保证对数时间复杂度的性能。 堆（Heaps）：本章详述了最大堆和最小堆的结构特性，并重点阐述了堆排序的原理，以及如何使用堆来实现优先队列（Priority Queue），这对于实现Dijkstra算法等至关重要。 此外，图（Graphs）的表示方法（邻接矩阵与邻接表）被全面比较，分析了它们在空间和时间复杂度上的优劣。 第三部分：经典算法的深度解析 本部分将理论与算法完美结合，带领读者探索解决实际问题的强大工具。 搜索算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）不仅会展示其在图和树上的应用，还会通过迷宫求解、连通分量计数等实例加深理解。 排序算法的性能演进：从基础的冒泡排序、选择排序到效率更高的插入排序，再到分治思想的体现——快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort），本书对它们的时间和空间复杂度进行了详尽的对比分析。特别是快速排序的分区（Partition）策略的选择对算法性能的巨大影响，会进行专门讨论。 最短路径问题：Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的原理、适用条件（有无负权边）以及实现机制将被清晰阐述。对于涉及所有顶点对的最短路径，Floyd-Warshall算法的动态规划思想也会被深入探讨。 最小生成树（MST）：Prim算法和Kruskal算法的贪心策略被细致地分解，帮助读者理解如何在构建连通子图的同时确保总权重最小。 第四部分：高级主题与效率提升 面向更高级的计算挑战，本书介绍了动态规划（Dynamic Programming, DP）和贪心算法（Greedy Algorithms）的设计范式。 动态规划：通过经典的背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）等案例，讲解DP的最优子结构和重叠子问题的识别，并演示如何利用备忘录法或自底向上的方式进行优化。 贪心算法：介绍其局限性与适用性，并结合霍夫曼编码（Huffman Coding）等实际应用展示其高效性。 散列技术（Hashing）：详尽讲解散列表的构造、冲突解决策略（如链式法和开放定址法），以及完美散列的概念。同时，本书也会讨论布隆过滤器（Bloom Filters）在数据快速判重中的应用。 面向读者与特色 本书不依赖于特定的编程语言作为讲解的唯一载体，而是采用清晰的伪代码和详尽的逻辑步骤来阐述算法思想，确保知识的通用性。我们假设读者已具备基础的程序设计能力，无需预先掌握任何特定语言即可投入学习。 工程化视角：每介绍完一种数据结构或算法，都会附带讨论其在实际系统设计中可能遇到的性能瓶颈与优化方向。 严谨性与直观性并重：数学证明和理论推导保证了严谨性，而大量图示、流程图和对比表格则确保了概念的直观理解。 《数据结构与算法分析（C++版）》旨在成为读者通往高效编程和复杂问题解决能力的一座坚实桥梁。学习完本书，读者将能够自信地分析任何计算问题的复杂度，并选择或设计出最优的解决方案。

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