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出版者:Springer

作者:Justin Zobel

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-12-01

价格:USD 29.95

装帧:Paperback

isbn号码:9789813083226

丛书系列:

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《数据结构与算法导论》 内容提要： 本书旨在为计算机科学、软件工程、信息技术以及相关交叉学科的学生和专业人士提供一套全面、深入且实用的数据结构与算法学习资源。作为一门核心基础课程，对数据结构与算法的透彻理解是构建高效、可扩展软件系统的基石。《数据结构与算法导论》不仅涵盖了理论基础，更注重实践应用与分析，力求帮助读者建立严谨的计算思维。 第一部分：计算思维与预备知识 本部分着重于建立学习算法和数据结构所必需的数学和逻辑基础。 第1章：引言：计算思维与算法分析 本章首先界定什么是算法，以及它在现代计算中的核心地位。我们将探讨算法的五个基本性质（输入、输出、确定性、有限性、有效性）。随后，重点介绍算法效率的度量标准——时间复杂度和空间复杂度。引入大O（O）、Ω（Omega）、Θ（Theta）等渐近记号，并详细讲解如何通过“下界”和“上界”分析来评估算法的性能。通过对常数时间、对数时间、线性时间、线性对数时间、平方时间、指数时间等典型复杂度的实例剖析，使读者对不同复杂度等级的性能差异有直观认识。同时，简要介绍递归的本质及其分析方法，为后续章节中涉及的递归算法打下基础。 第2章：数学基础与递归 本章深入探讨算法分析中经常用到的数学工具。包括离散概率基础、排列组合的基本原理，以及集合论在描述数据结构时的应用。核心内容聚焦于“递归”——一种强大的问题分解技术。详细讲解如何定义递归关系（基线条件和递归步骤），并介绍求解递推关系的方法，如主定理（Master Theorem）的应用，用于快速分析分治算法的复杂度。通过经典的汉诺塔问题和斐波那契数列的实现与复杂度分析，巩固递归思想。 第二部分：基础数据结构 本部分系统介绍最常用且基础的数据结构，它们是构建更复杂系统模块的基石。 第3章：线性数据结构：栈、队列与链表 本章从最基本的线性组织结构入手。详细讲解栈（Stack）的“后进先出”（LIFO）特性及其应用，如函数调用堆栈和表达式求值。接着介绍队列（Queue）的“先进先出”（FIFO）特性及其在模拟、缓冲区管理中的应用。然后，深入探讨链表（Linked List）的实现，包括单向链表、双向链表和循环链表。重点分析链表与静态数组在插入、删除操作上的性能对比，并讨论何时选择使用链表而非数组。 第4章：数组与动态数组 虽然数组看似简单，但其在内存中的连续存储特性至关重要。本章分析静态数组的优势与局限。重点介绍动态数组（Resizable Array）的实现原理，尤其是“摊还分析”（Amortized Analysis）在解释动态数组扩容成本时的重要性。通过实例说明，虽然单次扩容是$O(n)$，但平均操作成本仍能保持$O(1)$。 第5章：散列表（Hash Tables） 散列表是实现高效查找、插入和删除操作的关键。本章详细阐述散列函数的设计原则、理想特性（均匀分布）以及常见实现方法（如MD5、SHA系列摘要的简化版本用于散列）。重点讨论冲突解决策略：分离链接法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。深入分析在不同负载因子下，平均查找时间的性能表现，并讨论散列表在数据库索引和缓存系统中的应用。 第三部分：高效排序与搜索算法 本部分聚焦于对数据进行组织和检索的核心算法。 第6章：基础排序算法 本章回顾并分析简单排序算法的效率。包括冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）和插入排序（Insertion Sort）。虽然这些算法在实践中可能不是最优选择，但它们是理解比较排序基本概念的绝佳起点。详细分析它们的最坏、最好和平均时间复杂度（多为$O(n^2)$），并讨论插入排序在处理近乎有序数据时的优势。 第7章：高效比较排序 本章深入研究基于比较的排序算法的理论下限（$O(n log n)$）以及实现该下限的算法。 归并排序（Merge Sort）：作为典型的分治算法代表，详细讲解其工作流程、递归树分析，并强调其稳定性（Stable Sort）。 堆排序（Heap Sort）：引入堆（Heap）这一特殊树形数据结构，重点阐述最大堆和最小堆的构建（Heapify过程）和操作（插入与删除）。分析堆排序如何利用堆的结构实现$O(n log n)$的就地（In-place）排序。 快速排序（Quick Sort）：分析分区（Partitioning）策略（如Lomuto和Hoare方案），以及枢轴选择对性能的极端影响。讨论如何通过随机化枢轴来避免最坏情况$O(n^2)$。 第8章：非比较排序与搜索 本章介绍在特定条件下，复杂度能突破$O(n log n)$的排序方法。 计数排序（Counting Sort）：适用于整数范围不大的情况，展示$O(n+k)$的线性时间复杂度。 基数排序（Radix Sort）：基于位或数字对数据进行排序，分析其在处理固定长度或可变长度数字时的效率。 搜索算法：复习顺序搜索，重点分析二分查找（Binary Search）在有序数组中的$O(log n)$效率，并讨论其在不同场景下的变体（如查找第一个/最后一个匹配项）。 第四部分：树结构与图论基础 本部分扩展到非线性数据结构，这是处理层次关系和复杂网络的基础。 第9章：树结构 本章首先定义树的基本概念（根、节点、度、深度、高度）。 二叉树：讲解遍历方法（前序、中序、后序）及其在表达式解析中的应用。 二叉搜索树（BST）：定义BST的性质，分析其基本操作（查找、插入、删除）的平均$O(log n)$和最坏$O(n)$复杂度。 平衡搜索树简介：简要介绍为克服BST退化问题而设计的结构，如AVL树和红黑树（此处仅做概念介绍，详细实现留给进阶课程）。 堆（Heap）：作为一种特殊的完全二叉树，重申其在优先队列实现中的关键作用。 第10章：图论基础 图是表示实体间复杂关系的最强大工具。本章定义图的基本术语（顶点、边、有向/无向、权重、连通性）。详细讨论图的存储表示法：邻接矩阵与邻接表，并对比两者在稀疏图和稠密图中的空间和时间效率差异。 第11章：图的遍历算法 本章讲解系统性探索图结构的两种核心方法。 广度优先搜索（BFS）：基于队列实现，用于查找最短路径（在无权图中）和层级遍历。分析其时间复杂度为$O(V+E)$。 深度优先搜索（DFS）：基于栈或递归实现，用于拓扑排序、查找强连通分量和检测环路。分析其时间复杂度同样为$O(V+E)$。 第12章：图的路径与连通性算法 本部分是图论应用的高潮。 拓扑排序（Topological Sorting）：仅适用于有向无环图（DAG），用于任务调度和依赖关系处理，分别使用基于DFS和Kahn算法（基于入度）实现。 最短路径问题： Dijkstra算法：解决单源最短路径问题（非负权重），重点讲解如何使用优先队列（基于最小堆）优化性能至$O((V+E) log V)$。 Bellman-Ford算法：解决包含负权边的单源最短路径问题，并能检测出负权环。 最小生成树（MST）：讨论如何找到连接图中所有顶点的边集，且总权重最小。详细讲解Prim算法和Kruskal算法（基于并查集结构），并分析其效率。 第五部分：高级主题与应用 本部分探讨更复杂的计算问题和相应的优化技术。 第13章：贪心算法与动态规划 本章区分两种重要的优化设计范式。 贪心算法（Greedy Algorithms）：讲解贪心选择性质和最优子结构，通过活动选择问题和霍夫曼编码实例，说明贪心策略的适用性。 动态规划（Dynamic Programming, DP）：讲解DP的两个关键特性：重叠子问题和最优子结构。通过经典的背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法，展示自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down, 记忆化）的实现方式，以及如何构建DP表格。 第14章：摊还分析与高级数据结构综述 本章对算法效率的分析进行深化。除了之前介绍的动态数组的摊还分析外，本章还将介绍更复杂的结构，如斐波那契堆（Fibonacci Heaps）在某些图算法（如更快的Dijkstra变体）中的优势，以及并查集（Disjoint Set Union, DSU）结构及其路径压缩和按秩合并技术带来的近乎常数的摊还时间复杂度。 附录：C++ / Java 实践指南 提供核心数据结构与算法在主流编程语言中的标准库实现参考，以及如何使用这些实现来解决实际问题。 本书特色： 1. 理论深度与实践广度并重： 每种数据结构和算法都伴随着严谨的数学分析，同时提供了大量的代码示例和应用场景，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 2. 清晰的复杂度分析： 贯穿全书，对所有核心算法的时间和空间复杂度进行了细致的推导和对比。 3. 面向问题驱动： 章节内容组织围绕核心计算问题展开（如排序、查找、路径寻找），便于读者理解算法的实际价值。 4. 高质量的习题集： 每章末尾附有分级难度的练习题，从基础概念检验到复杂算法设计，帮助巩固学习效果。 《数据结构与算法导论》是希望在计算机科学领域打下坚实基础的学生的必备参考书，也是软件工程师提升代码质量和系统性能的权威指南。

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这本书的封面设计实在令人耳目一新，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，立刻抓住了我的眼球。我本以为这是一本晦涩难懂的学术著作，但翻开目录后，才发现它似乎在努力构建一座连接理论与实践的桥梁。尤其值得称道的是，它似乎花了大篇幅来探讨如何将复杂的技术概念，转化为非专业人士也能理解的清晰叙述。我在阅读引言部分时，感受到了作者对于“清晰沟通”的执着，仿佛他正在对我耳提面命：不要被技术术语的迷雾所困扰，而是要找到那条直达读者心智的路径。书中案例的选取也颇为用心，从早期的算法描述到近期的机器学习模型解释，每一步都似乎在暗示着，无论技术如何迭代，有效书写的基本原则是恒久不变的。我特别留意了关于“技术文档的受众分析”那一章节，它不像其他书籍那样只是泛泛而谈，而是深入剖析了不同背景的读者（例如，高管、工程师、最终用户）对信息的需求差异，这对于我这种需要在跨职能团队中进行汇报的人来说，简直是醍醐灌顶的指南。整体来看，这本书的阅读体验是流畅而富有启发性的，它提供的不仅仅是写作技巧，更是一种重新审视技术信息传递方式的思维框架。

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这本书的独特之处在于，它似乎预设了读者已经具备了扎实的专业知识，因此，它的大部分篇幅都用于探讨如何“超越”专业知识本身，去进行有效的沟通。它巧妙地将认知心理学的一些原理融入到写作结构中，例如，如何利用人类对序列的记忆偏好来组织技术步骤，以及如何通过“预告-展开-总结”的模式来最大化信息的留存率。我尤其喜欢它对“语气”（Tone）的探讨，书中指出，在描述失败或局限性时，应采用何种语气才能既保持专业性又不显得过于傲慢或自卑。这种对微妙人际互动的捕捉，让技术写作不再是冰冷的指令，而更像是一次真诚的对话。它迫使我思考，我的文字是否在无意中给读者造成了不必要的认知负担。总而言之，这是一本将写作技巧提升到了“高阶沟通策略”层面的著作，读后我感觉自己对“表达”这门手艺的理解，又迈上了一个全新的台阶，它拓展了我对技术交流边界的想象。

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我通常对这类主题的书籍持保留态度，因为它们往往内容空泛，堆砌理论而缺乏实操性。然而，这本书的行文风格极其务实，它仿佛一位经验丰富的老工程师在手把手地教你如何修理一台精密的仪器。它没有过多渲染写作的“艺术性”，而是聚焦于“效率”和“准确性”。我特别欣赏它对“术语管理”的细致处理。书中详细列举了如何建立和维护一个项目级的术语表，以及如何在不同文档版本间保持术语的一致性，这在大型软件项目中是致命的关键点。书中穿插的“常见错误陷阱”小节，简直就是一本“反面教材大全”，通过对错误范例的解剖，让你瞬间明白那些看似无伤大雅的表达习惯，是如何在关键时刻误导读者的。例如，它对比了两种描述API错误的语句，指出其中一种的模糊性是如何增加用户排查时间的。对我而言，这本书更像是一本“工具箱”，里面装的都是经过实战检验过的、能立刻拿出来用的实用方法，而非空谈。

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说实话，这本书的深度远超我的预期，它并非一本教你“如何使用Markdown”的工具手册，而更像是一本关于“技术思维如何转化为文字力量”的哲学探讨。最让我印象深刻的是其中关于“论证结构”的部分，作者似乎花了极大的篇幅来解构一个技术论文或报告是如何从一个模糊的假设，逐步构建成一个无可辩驳的结论的。他们不仅仅提供了模板，更是剖析了逻辑链条的每一个薄弱环节，并提供了加固这些环节的策略。我记得有一段分析了知名开源项目文档的优缺点，通过对比，清晰地展示了在描述复杂系统架构时，侧重点的微小偏差如何导致理解上的巨大鸿沟。这种批判性分析的视角，让我不再满足于仅仅完成写作任务，而是开始思考每一句话背后的“意图”和“影响”。书中关于“面向未来的文档策略”的讨论也极具前瞻性，它涉及了自动化文档生成与人工润色的平衡点，这在当前AI辅助写作日益普及的背景下，显得尤为关键。读完这部分，我感到自己对技术写作的理解，已经从“写得对”提升到了“写得有力量，且能经受住时间的考验”。

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从排版和视觉设计的角度来看，这本书展现出了一种高级的克制感。它没有采用时下流行的那种五颜六色的高亮和过多的图表来分散注意力，而是通过精妙的留白和清晰的层级划分，引导读者的视线。这种设计本身就体现了作者对于“清晰传达”的深刻理解——形式服务于内容。内容方面，我对书中关于“代码示例的呈现规范”那一块留下了极深的印象。它不仅讨论了代码的格式化，更深入到如何为示例代码添加注释，以确保即使是初次接触该代码块的读者，也能立即理解其上下文和功能。书中甚至提供了不同复杂度代码示例的最佳展示长度建议，这绝对是其他写作指南中未曾提及的细节。这本书成功地将“设计”融入了“写作”的范畴，让我意识到，一个好的技术文档，其视觉呈现方式与文字内容同等重要，都是构建清晰认知的重要组成部分。

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语言清晰，通俗易懂。内容简洁，覆盖了计算机论文写作的主要几个部分。但毕竟篇幅有限，例子较少。

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