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出版者:高等教育

作者:步玉程

出品人:

頁數:159

译者:

出版時間:

價格:36.0

裝幀:

isbn號碼:9787040228236

叢書系列:

圖書標籤:

• 速錄
• 計算機速錄
• 辦公技能
• 效率提升
• 文字處理
• 輸入法
• 辦公軟件
• 學習
• 技術
• 電腦技巧

《數據結構與算法：基礎與實踐》 書籍簡介 本書旨在為計算機科學、軟件工程及相關專業領域的學生和從業人員提供一個全麵、深入且實用的數據結構與算法學習指南。在信息技術飛速發展的今天，無論是構建高效的軟件係統，還是解決復雜的計算難題，紮實的數據結構基礎和精湛的算法設計能力都是核心競爭力所在。本書正是為滿足這一需求而精心編著。 第一部分：理論基石——數據結構的核心概念 本書的開篇部分將係統地梳理和介紹數據結構的基本理論框架。我們深知，理解數據結構並非僅僅是記憶各種結構的代碼實現，更重要的是理解其背後的設計思想、適用場景以及性能權衡。 1. 緒論與抽象數據類型（ADT）： 我們從明確定義數據結構和算法的地位與作用入手，強調抽象數據類型（ADT）這一核心概念。通過ADT的視角，讀者可以學會如何將現實世界的問題轉化為可計算的模型，獨立於具體的實現細節。 2. 綫性數據結構深度解析： 數組與動態數組： 深入探討數組在內存中的連續存儲特性，分析其隨機訪問的高效性與插入/刪除操作的局限性。重點講解動態數組（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）在實現“可變大小”過程中所采用的內存擴容機製及其時間復雜度分析。 鏈錶傢族： 詳細剖析單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的結構特點、操作效率，並特彆關注鏈錶在需要頻繁進行插入和刪除操作場景下的優勢。同時，我們會引入“哨兵節點”等實用技巧，以簡化代碼邏輯。 棧與隊列的原理及應用： 將棧（LIFO）和隊列（FIFO）作為重要的受限訪問結構進行闡述。應用部分將涵蓋函數調用棧的工作原理、錶達式求值（中綴轉後綴/前綴）、迷宮尋路（DFS/BFS的底層支撐）等經典案例。 3. 非綫性數據結構的高級探討： 樹結構： 這是本書的重點之一。我們將從二叉樹的概念齣發，逐步深入到二叉搜索樹（BST）的構建、查找與平衡機製。隨後，詳細介紹平衡樹的兩個重要分支：AVL樹和紅黑樹（Red-Black Tree）。紅黑樹的鏇轉操作與顔色調整規則將被分解為易於理解的步驟，確保讀者能夠掌握其自平衡的精妙設計。此外，還會覆蓋堆（Heap）結構，包括最大堆和最小堆的構建、堆排序（Heap Sort）的實現及其穩定性分析。 圖論基礎與錶示法： 圖作為描述復雜關係最強大的工具，將得到充分的講解。我們將對比鄰接矩陣和鄰接錶兩種主要的存儲方式，分析它們在空間占用和操作效率上的權衡。針對稀疏圖和稠密圖的選擇策略將進行明確指導。 第二部分：算法的藝術——設計、分析與優化 理論結構奠定基礎後，本書將聚焦於算法的設計範式、嚴謹的性能分析方法以及解決實際問題的策略。 1. 算法分析的嚴謹性： 漸進時間復雜度： 詳盡解釋大O錶示法（O）、大Omega錶示法（Ω）和大Theta錶示法（Θ）的數學含義。通過大量的代碼示例，演示如何精確地推導齣算法的最壞情況、最好情況和平均情況時間復雜度。 空間復雜度與操作成本： 不僅關注時間，也關注內存消耗。分析遞歸算法的空間開銷，以及緩存局部性對實際運行時間的影響。 2. 經典搜索與排序算法的實現與比較： 排序算法全景圖： 係統實現和對比冒泡排序、插入排序、選擇排序等基礎算法，隨後深入分析希爾排序（Shell Sort）、歸並排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）和堆排序。特彆是快速排序的分區（Partition）策略和樞軸（Pivot）選擇對性能的決定性影響，將被細緻剖析。 搜索策略： 除瞭綫性搜索，本書會重點講解二分查找（Binary Search）的前提條件、實現細節及其在有序數據集中的效率優勢。 3. 算法設計範式： 本部分是本書的核心價值所在，引導讀者從“如何做”到“為何要這樣做”。 分治法（Divide and Conquer）： 以快速排序和歸並排序為例，展示如何將大問題分解為可獨立解決的小問題，並閤並結果。 貪心算法（Greedy Algorithms）： 介紹貪心選擇性質和最優子結構，並通過活動安排問題、霍夫曼編碼（Huffman Coding）等經典問題展示貪心策略的有效性，同時指齣其局限性。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）： DP是解決重疊子問題和最優子結構問題的利器。本書將詳細介紹“記憶化搜索”與“自底嚮上”兩種實現方式，並精選背包問題（0/1 Knapsack）、最長公共子序列（LCS）和矩陣鏈乘法等核心案例，幫助讀者掌握DP方程的建立。 第三部分：高級主題與工程應用 為瞭使讀者能夠應對現代軟件開發中的復雜挑戰，本書在後半部分引入瞭更高級、更具工程實踐意義的主題。 1. 圖算法的實戰應用： 圖遍曆： 深入實現廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），並探討它們在拓撲排序（Topological Sort）中的應用，特彆是在項目依賴管理中的價值。 最短路徑問題： 全麵解析Dijkstra算法（單源最短路徑）和Bellman-Ford算法（含負權邊的處理）。對於全源最短路徑，將介紹Floyd-Warshall算法的矩陣乘法思想。 最小生成樹（MST）： 詳細講解Prim算法和Kruskal算法，並通過實際網絡連接的例子說明如何利用MST優化資源分配。 2. 散列錶（哈希錶）的精妙： 作為最常用的數據結構之一，哈希錶（Hash Table）的性能依賴於好的哈希函數和衝突解決策略。本書將深入探討鏈式法和開放定址法（如綫性探測、二次探測），並分析負載因子、重哈希（Rehashing）機製對平均O(1)性能的影響。 3. 字符串匹配與高級搜索： 介紹樸素匹配法的效率瓶頸，隨後深入講解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，揭示它們如何通過預處理和迴溯優化，實現綫性時間復雜度的字符串搜索。 總結與展望 《數據結構與算法：基礎與實踐》力求在理論的深度和工程的廣度之間取得完美平衡。本書不僅提供瞭詳盡的原理闡述和僞代碼，更提供瞭主流編程語言（如C++和Python）的參考實現，並附帶大量的習題和思考題，鼓勵讀者動手實踐，真正將知識轉化為解決問題的能力。學習完本書，讀者將能夠自信地在麵試中闡述復雜算法的設計思路，並在實際項目中選用最閤適的數據結構，編寫齣性能卓越、維護性強的代碼。

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