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出版者:

作者:李存斌

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页数:0

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价格:21.40元

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isbn号码:9787040225396

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深入解析数据结构与算法：理论精讲与实践应用 图书简介 本书旨在为对计算机科学有深入探究兴趣的读者提供一份全面、详尽的数据结构与算法学习指南。它不仅仅是理论知识的堆砌，更侧重于将抽象概念与实际应用场景紧密结合，帮助读者构建扎实的理论基础和强大的解决实际问题的能力。全书内容逻辑清晰，层层递进，确保读者能够系统地掌握从基础到高级的各类核心算法和数据结构。 第一部分：基础篇——构建坚实的理论基石 本部分首先从计算机科学的基本概念切入，对算法的效率、复杂性分析（时间复杂度和空间复杂度）进行深入探讨，这是后续所有高级主题的理论前提。我们将详细介绍大O、Ω、Θ记号的精确含义及其在不同场景下的应用。 紧接着，本书系统地梳理了线性数据结构。这包括了对数组的深入剖析，探讨其在内存中的连续性如何影响存取效率，并延伸至动态数组的实现原理。链表（单向、双向、循环链表）的构建、遍历和节点操作被详尽阐述，特别关注了其在需要频繁插入和删除操作时的优势。栈（Stack）和队列（Queue）作为后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的抽象数据类型，不仅讲解了其基于数组和链表的具体实现，还通过大量实例展示了它们在表达式求值、递归模拟、任务调度等领域的经典应用。 第二部分：树与图——复杂关系建模的利器 树结构是处理层次化数据的核心工具。本书用大量篇幅讲解了树（Tree）的基本概念，如根、节点、度、深度和高度。二叉树（Binary Tree）作为基础，详细介绍了前序、中序、后序遍历的实现及其相互转换的算法。 随后，我们将进入二叉搜索树（BST），重点分析其在有序数据存储中的效率。然而，BST的局限性在于其可能退化为链表。为解决此问题，本书专门辟章详细讲解了平衡二叉树，包括AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。对于红黑树，我们不仅会介绍其维护平衡的五大基本性质，还会细致分解插入和删除操作中旋转（Rotation）和颜色调整的每一步骤，确保读者能够理解其精妙之处。 在此基础上，本书将堆（Heap）这一特殊树结构单独成章。我们深入探讨了最大堆和最小堆的结构特性，并基于堆实现了堆排序（Heapsort），分析其稳定性和时间复杂度。 图论是本书的重中之重。首先界定了图（Graph）的基本术语（顶点、边、权重、有向/无向、连通性）。图的存储方式是实践的关键，本书对比分析了邻接矩阵和邻接表的优劣，并针对不同规模和密度的图给出选择建议。 图的遍历算法，广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），将通过详尽的伪代码和实际案例（如迷宫求解、拓扑排序的准备工作）进行演示。 第三部分：核心算法精讲——效率的终极追求 本部分聚焦于解决特定问题的最优算法。 1. 排序算法的深度比较： 除了基础的冒泡、选择、插入排序外，本书将重点剖析快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort）。对于快速排序，我们将对比不同的轴点（Pivot）选择策略（如随机选择、中位数选择），以有效规避最坏情况。归并排序则会结合分治思想进行细致讲解。 2. 搜索与查找： 线性查找和二分查找（Binary Search）的适用条件及精确实现是基础。在此之上，本书讨论了散列表（Hash Table），深入解析哈希函数的设计原理，并详尽比较了链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测、双重散列）在处理冲突（Collision）时的性能差异和内存开销。 3. 图算法的进阶： 这是衡量算法功底的关键部分。我们将系统讲解最短路径算法：Dijkstra算法（针对非负权边）的贪心策略实现，以及Bellman-Ford算法（可处理负权边，并可检测负权环）。对于最小生成树（MST），Prim算法和Kruskal算法将从不同的构建角度进行对比分析，并利用优先队列（Priority Queue）的实现优化其性能。 4. 高级算法范式： 本书引入动态规划（Dynamic Programming, DP）这一强大的优化思想。通过备忘录化（Memoization）和自底向上（Tabulation）两种方法，我们将解析经典的DP问题，如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）等，强调识别“重叠子问题”和“最优子结构”的关键步骤。贪心算法（Greedy Algorithms）也将被介绍，并讨论其适用边界，例如霍夫曼编码（Huffman Coding）。 第四部分：实践与优化——走向工程化 本部分将理论与实践紧密结合。我们将探讨字符串匹配算法，重点分析KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法如何利用前缀函数消除不必要的字符比较，实现线性时间复杂度匹配。 此外，本书还讨论了复杂度分析的实际意义，指导读者如何根据实际数据集的规模和特性（稠密图、稀疏图、数据分布等）来选择最适合的算法和数据结构组合，而非盲目追求理论上的最优解。章节中穿插了大量使用现代编程语言实现的示例代码，并附带了性能测试和调优的案例分析。 本书适合具有一定编程基础，渴望系统、深入理解计算机底层运行逻辑和高效问题解决方法的学生、软件工程师及技术爱好者阅读。它提供了进入高级算法和系统设计领域的必备知识框架。

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老实说，我对那些动辄上千页的“计算机百科全书”感到头疼，而这本教程的篇幅控制得非常得体，内容密度却高得惊人。它似乎精准地把握住了“公共基础”这个定位，只聚焦于那些无论未来从事哪个方向（软件开发、网络安全还是人工智能）都必须掌握的核心概念。我特别喜欢它对操作系统原理那部分的叙述，没有陷入到操作系统的各个子模块的繁琐细节中去，而是聚焦于进程调度、并发控制这些高频考点和实际工作中处理死锁问题的思路。这种“抓大放小”的策略，极大地提高了我的学习效率。我可以在短时间内建立起一个宏观的框架，然后根据自己的兴趣点，再挑选性地去深挖那些非核心内容。对于时间紧张的在职人士或需要快速入门的大学生来说，这本书的价值无可替代。

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拿到这本书时，我最关注的是它对编程语言基础的讲解是否够扎实，毕竟这是后续学习一切高级技术的基础。非常惊喜的是，它在C语言和Python这些主流语言的语法讲解上，采用了对比和递进的方式，而不是孤立地介绍每一种语言的特性。这种横向比较的视角，让我很快就领悟了不同语言背后的设计哲学差异。例如，在处理指针和引用时，作者清晰地指出了C语言的直接与C++的抽象之间的权衡，这对于培养我的编程思维至关重要。更难得的是，它不仅仅停留在“如何写代码”的层面，而是深入探讨了“为什么这样写代码更有效率”，这才是区分合格程序员和优秀程序员的关键所在。书中的每一个代码块都经过了精心的设计和注释，确保读者在敲下代码的同时，也能理解其背后的运行机制，这种细节处理体现了作者深厚的教学功底。

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这本书的排版和阅读体验，简直是教科书中的一股清流。很多技术书籍为了塞入更多内容，往往把字体搞得密密麻麻，阅读起来就像在啃干巴巴的理论，让人昏昏欲睡。然而，这本书的版式设计非常人性化，大量的留白让眼睛得到了充分的休息，关键术语和重要的公式都用粗体或不同的颜色块凸显出来，即便是快速翻阅，也能抓住核心信息。更不用提的是，它在章节末尾设置的“自我检测”环节，不同于传统的选择题，更多是开放性的思考题，迫使你去组织语言，将学到的知识串联起来进行论述，这极大地锻炼了我的表达能力。我甚至发现，很多测试面试中经常出现的“解释XX”类的开放性问题，都能在这个环节找到思路的源头。

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作为一本面向入门读者的教材，它最成功的地方在于，它成功地消解了计算机科学的“神秘感”。在学习之前，我总觉得计算机内部的运作复杂得像个黑箱，充满了晦涩难懂的专业术语。但是，通过这本书的引导，我开始明白，那些所谓的“高深技术”都是由一个个逻辑严密的、可以被分解的小模块构成的。例如，它对网络协议（TCP/IP模型）的介绍，不是简单地罗列七层结构，而是通过一个虚拟数据包的旅行故事，将每一层的职责生动地串联起来，让“三次握手”和“四次挥手”这些抽象过程变得可视化、可理解。这种将抽象概念具体化的教学方法，极大地增强了我学习的信心，让我觉得即便是面对未来更复杂的领域，我也拥有了拆解和攻克难题的基础能力。

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这本书的插图和图表简直是为初学者量身定做的，逻辑清晰得令人赞叹。我记得我一开始对数据结构和算法的概念一窍不通，但翻开这本书，那些复杂的流程图和代码示例就像有人手把手在教我一样。特别是关于内存管理那几章，作者没有用那种故作高深的术语堆砌，而是用了很多贴近日常生活的比喻，让我一下子就抓住了核心。比如，他们把内存比作一个忙碌的仓库，不同的数据类型就是不同大小的包裹，一下子就明白了为什么会有栈和堆的区别。我尤其欣赏的是，它不是那种只停留在理论表面的教材，很多地方都嵌入了实际应用场景的分析，比如一个小程序的启动过程，甚至是操作系统底层的一些基本操作，都用非常直观的方式展现了出来。对于那些希望真正理解计算机是如何“思考”的读者来说，这本书的讲解深度和广度都恰到好处，不会让人在知识的海洋里迷失方向，反而能稳健地建立起一个坚实的知识体系。

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