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页数:284

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出版时间:2005-3

价格:25.00元

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isbn号码:9787302197096

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计算机科学与编程思想的深度探索 《数据结构与算法分析：原理与实践》 图书简介 本书旨在为计算机科学领域的学习者和实践者提供一个全面而深入的视角，专注于数据结构与算法设计这一核心主题。它不仅仅是一本理论教科书，更是一本强调实际应用与分析方法的工具书。 第一部分：基础构建与抽象思维（Foundations and Abstraction） 本书的开篇部分，我们将回归计算思维的本质。在深入复杂的算法之前，理解如何有效地组织和管理数据是至关重要的。 第1章：计算模型与复杂度理论的奠基 本章首先回顾了图灵机模型，作为我们分析算法效率的理论基石。重点阐述了时间复杂度和空间复杂度分析的严格数学框架，包括大O、Ω和Θ符号的精确定义和应用。我们深入探讨了如何使用渐进分析来预测程序在输入规模增大时的性能表现，强调了“最坏情况”、“最好情况”与“平均情况”分析的适用场景差异。此外，本章还引入了不可判定性问题（如停机问题）的概念，为算法的极限设定了边界。 第2章：线性数据结构的精妙组织 本章详细剖析了最基础也是应用最广泛的线性数据结构。 数组（Arrays）与动态数组（Vectors）： 除了标准的内存布局分析外，我们着重讨论了缓存局部性（Cache Locality）对数组操作性能的影响，以及动态数组在内存分配与拷贝时的摊还分析（Amortized Analysis）。 链表（Linked Lists）： 对单向、双向及循环链表的实现细节进行了详尽的比较。特别关注了在并发编程环境下，链表的无锁（Lock-Free）或基于读写锁的优化策略。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 讨论了它们在表达式求值、函数调用栈管理（包括递归与迭代的转换）以及缓冲区管理中的经典应用。 第3章：抽象数据类型（ADT）与接口设计 本章强调了接口与实现的解耦原则。我们探讨了如何使用面向对象的设计范式来构建健壮且可扩展的抽象数据类型。重点分析了ADT的设计模式，确保数据结构的内部变化不会影响到依赖于该ADT的外部模块。 第二部分：核心算法与高效搜索（Core Algorithms and Efficient Searching） 本部分是算法设计的核心，聚焦于如何快速地查找、排序和组织数据。 第4章：排序算法的演进与性能权衡 本章对经典排序算法进行了细致的剖析，不仅停留在代码实现层面，更深入到其内部的决策机制。 比较排序： 深入探讨了归并排序（Merge Sort）的稳定性与并行化潜力，快速排序（Quick Sort）的分治策略与枢轴选择的敏感性分析。我们详细分析了堆排序（Heap Sort）如何利用二叉堆结构实现稳定的$O(n log n)$性能。 非比较排序： 重点介绍了计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）在特定数据分布下的线性时间优势及其局限性。 外部排序（External Sorting）： 针对海量数据无法完全载入内存的情况，详细介绍了多路归并排序的设计与优化，包括磁盘I/O的最小化策略。 第5章：搜索艺术：树与图的遍历 本章将搜索问题提升到结构化数据探索的高度。 树结构（Trees）： 详细阐述了二叉搜索树（BST）的平均与最坏性能。随后，重点讲解了自平衡树的精妙之处，包括AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转操作与颜色维护规则，确保搜索、插入和删除操作的对数时间复杂度。 B树与B+树： 专门辟出章节讨论这些结构在数据库索引和文件系统中的关键作用，分析其“宽而浅”的结构如何优化磁盘访问次数。 图的遍历： 深度剖析了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用，包括拓扑排序、连通分量的识别，以及它们在迷宫求解和社交网络分析中的实际映射。 第三部分：高级算法范式与优化策略（Advanced Paradigms and Optimization） 本部分探讨解决复杂问题的通用策略和前沿技术。 第6章：贪婪算法与动态规划的抉择 本章旨在清晰界定何时采用“目光短浅”的贪婪策略，何时需要“深谋远虑”的动态规划。 贪婪算法： 通过活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例，分析贪婪选择性质和最优子结构的应用。 动态规划（DP）： 侧重于DP的两个核心要素——重叠子问题和最优子结构。通过背包问题（Knapsack Problem）、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 with Memoization）的实现技巧与性能对比。 第7章：图论算法的高级应用 本章将图论的应用从基础遍历扩展到网络流与路径优化。 最短路径算法： 详细分析了Dijkstra算法（非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边和负权环检测）的原理。 最小生成树（MST）： 阐述了Prim算法和Kruskal算法的异同，以及它们在网络设计中的经济学意义。 网络流基础： 引入最大流最小割定理，并通过Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的实现，展示其在匹配问题和资源分配中的强大能力。 第8章：分治法、回溯法与NP完备性 分治法（Divide and Conquer）： 除了排序外，探讨了Strassen矩阵乘法等领域中，分治如何突破传统瓶颈。 回溯法（Backtracking）： 针对组合优化问题（如八皇后问题、数独求解），分析如何通过系统地搜索解空间树并及时剪枝来提高效率。 NP理论入门： 简要介绍P类、NP类、NPC类问题的概念，解释3-SAT和旅行商问题（TSP）作为NP完全问题的地位，为学习者理解计算复杂性的前沿奠定概念基础。 第四部分：现代数据结构与实践考量（Modern Structures and Practical Considerations） 第9章：散列技术与冲突解决 本章深入研究散列表（Hash Tables）的设计，这是现代程序中实现近乎常数时间查找的关键。 散列函数设计： 讨论了通用完美散列、一致性散列（Consistent Hashing）在分布式系统中的应用。 冲突处理： 对分离链接法（Separate Chaining）和开放定址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）的性能特点进行了详尽的对比分析。 第10章：堆、优先队列与缓存效率 本章聚焦于优先队列的实现与优化。 二叉堆与斐波那契堆（Fibonacci Heaps）： 比较标准二叉堆在实现Dijkstra算法中的作用，并探讨斐波那契堆在理论上如何实现更快的减小键值操作，尽管其实际开销较高。 二项堆与配对堆： 介绍这些更复杂的堆结构在特定场景下的优势。 第11章：并发数据结构 在多核处理器时代，并发性能至关重要。本章探讨了如何在并发环境下安全地操作共享数据结构，包括如何利用原子操作（Atomic Operations）来实现无锁的栈和队列，以及在并发集合中权衡性能与正确性的挑战。 --- 本书特色： 理论与实践并重： 每种数据结构和算法都配有清晰的数学分析，并提供多语言（如C++和Python）的伪代码或实际代码片段，便于读者验证理解。 面向分析： 强调如何根据实际约束条件（内存、I/O速度、数据分布）选择最优的算法和结构。 案例驱动： 穿插了大量来自操作系统、数据库、网络和机器学习领域的真实应用场景，展示抽象概念如何解决实际工程问题。 本书适合所有希望从代码编写者转变为系统设计者的计算机科学专业学生、软件工程师以及对算法原理有深入探究兴趣的自学者。通过系统学习，读者将能够构建出更高效、更健壮的软件系统。

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对于动手实践的环节，这本书提供的实验指导部分可以说是这本书的灵魂所在。我特别喜欢它将理论学习和实际操作紧密结合的方式。每个重要的知识点后面都紧跟着相应的上机操作任务，而且这些任务的难度梯度设置得非常合理。初期的实验主要是对新学知识点的简单巩固，比如要求我们编写一个计算器程序，或者实现一个简单的文件读写。但随着章节的深入，实验的复杂度也显著提升，比如后期涉及到数据库交互或者简单的图形界面设计时，不仅要求我们写出能运行的代码，还强调了代码的规范性和效率优化。更棒的是，有些实验甚至带有“挑战性拓展”部分，这给了有余力的读者去探索更深层次技术的机会。我感觉自己不是在被动地完成作业，而是在真正参与解决实际问题的过程，这极大地激发了我持续学习的动力。

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这本书的排版和装帧真是让人眼前一亮，初拿到手的时候，那种沉甸甸的质感就让人觉得物超所值。封面设计得简洁又不失专业感，色彩搭配得很舒服，不像有些技术书籍那样让人一看就觉得枯燥乏味。内页的纸张质量也相当不错，墨迹清晰，字迹锐利，长时间阅读也不会觉得眼睛很累。而且，书中的图表和代码示例的排版也做得非常用心，关键的代码块都会用不同的颜色或字体进行突出显示，这对于初学者来说简直是福音，能大大提高阅读效率，减少因查找特定代码细节而产生的挫败感。不过，虽然视觉体验很好，但我也注意到一些小瑕疵，比如在某些章节的页边距处理上似乎不够一致，希望后续的版本能在这方面再精细打磨一下，毕竟一本优秀的教材，在细节上才能真正体现出制作团队的匠心和对读者的尊重。总的来说，从物理形态上看，这本书无疑是一件值得收藏的工具书。

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坦白说，阅读体验上我还是找到了一些可以提升的空间，尤其是在语言风格上，有时候会显得过于学院派和书面化。虽然信息的准确性毋庸置疑，但一些段落的叙述方式，比如长句的使用频率较高，对于需要快速获取信息的读者来说，可能会在瞬间造成一定的阅读负担。我有时需要反复阅读才能完全消化其中包含的全部技术细节。如果作者能在某些关键定义和流程阐述时，增加一些更口语化、更直接的表达方式，或者多使用一些对比和类比，可能会让那些编程经验较少的读者感到更亲切。不过，瑕不掩瑜，这本书在内容深度和广度上的平衡做得非常出色，它像一位严谨的导师，尽管偶尔会用比较正式的语言，但其传授的知识体系是牢固且可靠的，为后续深入学习其他高级主题铺设了坚实的地基。

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作为一名已经工作了一段时间，但编程基础相对薄弱的职场人士，我最关心的就是知识的实用性和前沿性。这本书在保持基础扎实的同时，对于现代编程环境的支持也做得相当到位。它没有固步自封于过时的语法和过时的IDE操作，而是较多地融入了当前业界主流的开发工具和调试技巧。比如，在错误排查和异常处理这一块，它详细介绍了如何有效利用调试器设置断点、单步执行和观察变量状态，这对于提高解决实际工作中遇到的Bug的效率是至关重要的。此外，书中对程序性能初步优化的讨论，也为读者打下了良好的工程化思维基础。虽然它是一本入门级的教程，但它的视野明显超越了单纯的“教会你写代码”，而是努力在培养读者“如何写出好代码”的职业素养。

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我尝试着从基础章节入手学习，发现作者在概念的引入和逐步深入方面做得非常到位，几乎没有那种“突然跳跃”的感觉。比如，当讲解变量和数据类型时，作者不仅仅是罗列了各种类型及其用途，而是结合了非常贴近实际应用场景的小例子，比如“如何存储一个学生的年龄和期末成绩”，这种方式让抽象的编程概念立刻变得具体可感。更值得称赞的是，书中对面向对象编程（OOP）思想的阐述，采用了循序渐进的策略，从类和对象的比喻，到封装、继承和多态的深入讲解，逻辑链条非常完整。我之前接触过一些其他教材，往往在讲解继承时就让人感到困惑，但这本书里，通过一个精心设计的、贯穿多个章节的综合案例，将这些复杂的概念串联了起来，使得理解过程变得水到渠成。这种教学设计思路，无疑体现了作者深厚的教学经验和对学习者认知曲线的深刻理解。

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