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作者:本书写组

出品人:

页数:594

译者:

出版时间:2009-1

价格:68.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115189547

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数据结构与算法：核心概念、实现与应用实践 图书简介 本书深入剖析了计算机科学的基石——数据结构与算法，旨在为读者提供全面而扎实的理论基础和丰富的实践指导。在信息技术飞速发展的今天，理解和掌握高效的数据组织方式与运算策略，是构建高性能、可扩展软件系统的关键所在。本书内容组织严谨，逻辑清晰，从基础概念出发，逐步深入到复杂算法的设计与分析，兼顾理论深度与工程实用性。 第一部分：数据结构基础与抽象 本部分聚焦于对数据进行组织和存储的基本方法。我们将从最基本的线性结构入手，详述数组（Array）的内部机制、内存布局，及其在实现动态数组（如ArrayList）时所面临的性能权衡。随后，我们将详细探讨链表（Linked List）的结构，区分单向链表、双向链表和循环链表的实现细节与适用场景。重点分析链表在插入和删除操作上的时间复杂度优势，以及其在需要频繁变动序列时的应用。 紧接着，我们将进入到栈（Stack）与队列（Queue）的学习。栈作为“后进先出”（LIFO）的抽象数据类型，其在函数调用栈管理、表达式求值（如中缀转后缀）和深度优先搜索（DFS）中的核心作用将被详细阐述。队列则代表“先进先出”（FIFO）的原则，其在任务调度、缓冲区管理以及广度优先搜索（BFS）中的应用将通过具体的例子加以说明。本部分还会引入树（Tree）这一非线性数据结构。我们会从二叉树开始，详细解析其遍历方式（前序、中序、后序），并深入探究二叉搜索树（BST）的结构特性、插入、删除操作的时间复杂度分析。 为了解决BST在极端情况下可能退化为链表的问题，我们引入了平衡树的概念。AVL树和红黑树（Red-Black Tree）作为自平衡二叉搜索树的典范，其平衡维护机制——旋转操作（左旋、右旋）的数学原理和实现步骤将被细致拆解，确保读者能够理解其如何在$O(log n)$的时间复杂度内维护搜索效率。此外，我们还将介绍多路搜索树——B树（B-Tree）及其变种B+树，这些结构对于理解磁盘I/O效率和数据库索引原理至关重要。 第二部分：高级数据组织与图论基础 本部分将视野扩展到更复杂的数据结构和关系建模。堆（Heap），作为一种特殊的完全二叉树，是实现优先队列的关键。我们将讲解最大堆和最小堆的构建过程（Heapify操作），以及如何利用堆来实现高效的堆排序（Heap Sort）算法。 图（Graph）是描述复杂系统关联性的强大工具。本书将全面介绍图的基本概念，包括顶点、边、权重、有向图与无向图。我们将重点讲解图的两种主要存储方式：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们在空间占用和查询效率上的差异。 第三部分：核心算法设计与分析 算法设计与分析是本书的核心。我们将首先建立严谨的算法性能分析框架，包括渐进记号（大O、Ω、Θ记法）的运用，以及时间复杂度和空间复杂度的计算方法。 在搜索算法方面，除了基于树结构的二分查找外，我们还将深入讲解哈希表（Hash Table）的设计艺术。重点讨论哈希函数的构造、冲突解决策略（如链式法、开放定址法中的线性探测、二次探测和双重哈希），以及负载因子对性能的影响。 排序算法的讨论将覆盖所有经典方法：冒泡排序、插入排序、选择排序的简单实现与性能分析；以及更高效的分治策略代表——快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）。针对这两者的递归深度、最好/最坏情况分析，以及如何在实践中优化快速排序的枢轴选择策略，都将进行详细论述。 第四部分：图算法的深度探索 图算法是解决网络、路径规划等问题的核心。我们将依次介绍图的遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并辅以实例说明它们在连通性判断和拓扑排序中的应用。 在最短路径问题上，本书将提供详尽的解析： 1. 迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）：针对非负权重的单源最短路径问题，深入讲解如何利用优先队列（通常是堆）优化其性能。 2. 贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）：用于处理存在负权边的图，并能有效检测负权环。 3. 弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall Algorithm）：用于求解所有对之间的最短路径（APSP）。 此外，我们还将讲解最小生成树（MST）的两大经典算法：普里姆算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm），分析它们在基于边和基于顶点操作上的区别。 第五部分：高级算法范式与应用 本部分聚焦于解决复杂问题的通用设计思想。我们将系统地介绍贪心算法（Greedy Algorithms）的设计原则，并分析其适用范围（如霍夫曼编码、活动安排问题）。 动态规划（Dynamic Programming, DP）作为优化重叠子问题和最优子结构问题的利器，将通过背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，详细阐述“自底向上”和“自顶向下（带备忘录）”的实现思路。 最后，本书将触及计算复杂性理论的初步概念，介绍P类、NP类问题的基本区分，以及回溯法（Backtracking）在解决约束满足问题（如八皇后问题、数独求解）中的应用框架。 目标读者 本书面向所有计算机科学专业的学生、软件工程师，以及对提升程序性能和解决复杂计算问题有浓厚兴趣的自学者。通过本书的学习，读者不仅能熟练运用标准库中的数据结构，更能深刻理解底层机制，从而在实际项目中设计出高效、健壮的解决方案。每一章后都附有精心设计的编程练习，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。

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我最近在钻研《高级数据结构与算法》，说实话，这本书的深度是毋庸置疑的，对于那些追求极致性能优化的工程师来说，它无疑是一座宝库。它对图论算法的阐述达到了教科书级别的详尽，特别是针对NP完全性问题的讨论，引用了大量前沿研究成果，让人不得不佩服作者深厚的学术功底。不过，这种深度也带来了一个副作用：极高的阅读门槛。对于我这种主要关注工程实现而非纯理论推导的人来说，很多章节读起来像是在啃石头。例如，对B树和B+树的变种进行比较分析时，作者用了大量的数学证明来佐证其渐近复杂度，但对如何在实际的数据库索引设计中权衡空间和时间复杂度的微妙平衡点着墨不多。我更希望看到一些实际的性能测试数据或者不同实现方式在特定负载下的对比分析。此外，书中代码示例多为伪代码，虽然有助于理解逻辑，但如果能配上主流语言（如C++或Java）的模板代码，对于快速上手实践将是巨大的帮助。它更像是一本供研究人员参考的参考书，而不是给忙碌的开发者准备的速查手册。

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《概率论与数理统计》这本书，如果要用一个词来形容，那就是“刻板”。它完美地遵循了所有概率论教材的传统结构：从事件的定义到随机变量，再到大数定律和中心极限定理。公式推导无可挑剔，每一步都遵循严格的数学逻辑。但问题在于，它似乎完全活在纯数学的世界里，与现实世界脱节得太厉害了。书里举的例子大多是抛硬币、掷骰子这类最基础的模型，偶尔提到一些离散和连续分布，也仅仅是套用公式计算期望和方差。对于我这个需要将统计学应用于市场数据分析的人来说，我更需要看到如何处理时间序列数据、如何进行假设检验中的多重比较校正，以及如何理解贝叶斯推断在现代机器学习中的应用。书中的回归分析部分过于基础，对多元线性回归的假设条件和残差分析一带而过，对于实际建模中可能遇到的多重共线性问题避而不谈。总而言之，它是一本合格的数学基础教材，但作为一本面向应用统计的指南，它的实用价值相对有限，需要大量的课外补充才能真正派上用场。

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关于那本《现代控制理论精要》，我的感受是复杂且矛盾的。它的优点在于对经典控制理论的脉络梳理得非常清晰，从根轨迹到频率响应分析，逻辑链条一气呵成，让人能体会到控制系统设计的优雅性。然而，当我翻到现代控制理论部分，也就是状态空间法的那块时，感觉内容突然变得非常“干燥”。作者似乎过于专注于矩阵代数的运算技巧，比如可控性和可观测性的判定，却忽视了将这些数学工具与物理世界中的实际问题紧密结合起来。例如，在分析一个典型的二阶或三阶系统时，如果能配上更直观的仿真动画或者实验数据对比，而不是仅仅停留在李雅普诺夫方程的求解上，学习的兴趣和效率会大大提高。更让人困惑的是，书中对非线性控制理论的介绍显得过于简略，这在当前很多复杂的机器人和航空航天应用中已是主流，但这本书似乎仍停留在LTI（线性时不变）系统的舒适区内，缺乏对混沌、滑模控制等现代热点问题的深入探讨。

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这本《模拟电子技术基础》真是让人头疼，尤其是那些关于晶体管工作原理的章节，看得我昏昏欲睡。作者似乎默认读者都具备深厚的数电背景，讲到半导体器件的PN结特性时，直接就跳到了复杂的等效电路模型，完全没有给初学者留一点缓冲。我花了整整一个下午，对照着好几本其他教材才勉强搞懂什么叫“饱和区”和“截止区”。书里的例题设计得也有些过于抽象，很多都是理想化的电路图，实际动手实验时根本找不到对应的元器件参数，感觉更像是一本理论证明集，而不是指导实践的工具书。特别是对运放的分析部分，虽然公式推导很严谨，但缺乏生动的应用案例来加深理解。比如，如果能结合一个实际的音频放大电路或者滤波电路的分析，效果可能就会好很多。这本书的排版也比较老旧，公式和文字挤在一起，阅读起来体验不佳，急需进行现代化设计和校订。我对那些复杂的微分方程推导实在提不起兴趣，更希望看到清晰的模块化讲解和实际应用场景的穿插。

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我对《深入理解操作系统：原理与实现》的评价是“全面但缺乏人情味”。这本书的知识体系覆盖得相当广，从内存管理到进程调度，再到文件系统的设计，几乎没有遗漏任何一个操作系统核心组件。作者的严谨态度体现在每一个细节上，连中断处理的汇编层面代码都有涉及，这对于想成为系统级程序员的人来说是无可替代的财富。但是，阅读体验上，这本书的叙事方式过于偏向“自顶向下”的结构分解，每一个概念都是冷冰冰的定义和公式。我花了好大力气才理解进程切换的上下文保存与恢复机制，但书中对于“为什么”需要这种机制，以及不同CPU架构下实现上的细微差别，介绍得不够生动。相比之下，我更喜欢那种讲述OS发展史，通过解决实际挑战来引出新机制的叙事方式，比如“早期的分时系统是如何因为内存碎片问题催生了分页技术的”。这本书更像是一部技术规范的汇编，而非一本引导人探索技术奥秘的导游手册。

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