Data Structures and Algorithms With Modula-2 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:D C Heath & Co

作者:Phillipe J. Gabrini

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-06

价格:USD 56.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780669123043

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• Modula-2
• 编程
• 计算机科学
• 教材
• 经典
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• 数据存储
• 程序设计

精选计算机科学前沿理论与实践 本书聚焦于现代计算科学的核心基石，深入剖析支撑当代软件工程与系统架构的底层原理与高效实现策略。本书旨在为有志于精通计算机科学的读者提供一个坚实、全面的理论框架和丰富的实践指导。 --- 第一部分：计算的理论基础与复杂性分析 第1章：可计算性理论与形式语言 本章追溯计算理论的源头，探讨图灵机模型、Lambda演算的数学等价性与局限性。我们将详细分析可判定性问题、停机问题的不可能性证明，以及递归函数理论的结构。随后，内容将转向形式语言与自动机理论，从有限自动机（DFA/NFA）到下推自动机（PDA），系统梳理正则语言、上下文无关语言的识别机制与文法结构。重点在于理解这些理论模型如何映射到实际的编译器设计与解析器构建中，强调算法效率的理论边界。 第2章：算法设计范式的深入探索 本章系统化地介绍并比较主流的算法设计范式。涵盖贪心算法（Greedy Algorithms）在优化问题中的适用性与局限性；动态规划（Dynamic Programming）的核心思想——最优子结构与重叠子问题——及其在背包问题、最长公共子序列等经典问题中的应用。此外，我们将详尽阐述分治策略（Divide and Conquer），并通过对快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort）的精细化分析，探讨递归深度与缓存效应的影响。对回溯法（Backtracking）和分支限界法（Branch and Bound）在搜索空间剪枝中的作用也将进行深入探讨。 第3章：渐近分析与算法性能评估 本章是理解算法效率的关键。我们详细阐述大O、$Omega$、$ Theta$ 记号的数学定义及其在描述算法最坏、最好和平均情况下的精确含义。内容涵盖主定理（Master Theorem）在求解递归关系式中的应用，以及替代方法如替换法和迭代法。重点讨论了常数因子在实际性能中的重要性，并引入了概率分析（Probabilistic Analysis）的概念，用于评估那些依赖随机性输入的算法的预期性能。 第4章：计算复杂性理论概览 本章将读者引入计算复杂性的前沿领域。深入剖析判定性问题（Decision Problems）的分类，重点讲解P类（多项式时间可解）与NP类（非确定性多项式时间可验证）的定义与关系。我们将详细论证NP完全性（NP-Completeness）的概念，并展示著名的多项式时间归约（Polynomial-Time Reduction）技术。至少会选取三个经典的NP完全问题（如可满足性问题SAT、哈密顿回路问题）进行深入的构造性论证，帮助读者建立对计算难题难度的直观认识。 --- 第二部分：核心数据结构的实现与优化 第5章：线性与树形结构的高效实现 本章专注于基础但至关重要的线性数据结构。详细讲解数组、链表（单向、双向、循环）的内存布局、操作代价分析，并对比其在内存访问局部性上的差异。随后，重点转向树结构，涵盖二叉树的遍历方法（前序、中序、后序）及其在表达式解析中的应用。深入探讨二叉搜索树（BST）的插入、删除操作，并详细分析其在最坏情况下性能退化至线性表的根源。 第6章：自平衡树与高级查找机制 为解决标准BST的性能问题，本章聚焦于自平衡树的实现。详细介绍AVL树的旋转操作（单旋与双旋）以维持高度平衡，并提供详细的平衡因子计算与维护算法。随后，本书将篇幅重点放在红黑树（Red-Black Trees）上，阐述其五大维护性质，并详细推导插入和删除操作后的颜色调整与旋转逻辑，展示其在保证$O(log n)$平均与最坏时间复杂度方面的优越性。此外，B树和B+树的结构及其在外部存储（磁盘I/O）优化中的角色也将被介绍。 第7章：堆结构与优先级队列的优化 本章探讨堆（Heaps）这一关键的优先队列实现。详细描述二叉堆（Binary Heap）的数组表示法，重点解析`heapify`操作的线性时间构建过程，以及`insert`和`extract-max/min`操作的对数时间保证。内容还将扩展到更复杂的堆结构，如斐波那契堆（Fibonacci Heaps），分析其在实现Dijkstra或Prim算法时，如何通过摊还分析（Amortized Analysis）实现更优的渐近时间复杂度。 第8章：散列技术与冲突解决策略 散列（Hashing）是实现近乎常数时间查找的核心技术。本章从散列函数的构造入手，讨论理想散列函数的特性，并详细分析不同技术，如除法散列、乘法散列、数字分析法。随后，本书聚焦于冲突解决机制：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing），并对线性探测、二次探测和双重散列（Double Hashing）的性能退化特性进行对比分析，特别强调负载因子对性能的决定性影响。 --- 第三部分：图论算法与网络流 第9章：图的表示与基础遍历 本章建立图论的数学模型，区分有向图与无向图、带权图与非带权图。详细对比邻接矩阵与邻接表两种主要的图表示方法，分析它们在空间占用和特定操作（如边遍历）上的优劣。深入讲解图的两种核心遍历算法：广度优先搜索（BFS）及其在寻找无权最短路径中的应用，以及深度优先搜索（DFS）及其在拓扑排序、连通分量识别中的关键作用。 第10章：最短路径算法的精细化比较 本章专注于计算图中两点或所有点对之间的最短路径。首先，详细剖析Dijkstra算法的运作原理，并强调其对非负权重的依赖性，以及使用优先队列优化后的时间复杂度。随后，引入Bellman-Ford算法，分析其处理负权边的能力，以及如何利用它检测图中的负权环。最后，介绍Floyd-Warshall算法，通过动态规划的思想实现所有点对最短路径的计算。 第11章：最小生成树与网络流基础 本章讨论在连接所有顶点的子集中寻找总权重最小的结构。详述Kruskal算法（基于并查集优化）和Prim算法的实现细节与性能比较。随后，内容转向网络流问题，引入流网络的概念。详细解释最大流-最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem），并系统讲解Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的迭代过程，并提及Edmonds-Karp算法对该方法的改进。 --- 第四部分：高级主题与并行计算初步 第12章：串联与选择算法的优化 本章关注在特定结构下进行数据选择的效率。深入分析选择排序与堆排序的机制。重点讲解线性时间选择算法——中位数的中位数（Median of Medians）算法，虽然其实际应用受制于其复杂的常数因子，但其理论上的$O(n)$选择保证具有重要的学术意义。此外，本章还将涉及高级排序算法，如计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）在特定数据范围内的线性时间优势。 第13章：分摊分析与动态数据结构 本章探讨在操作序列的整体上评估性能的方法。通过对动态数组（如`ArrayList`的自动扩容）、斐波那契堆、以及Splay树等数据结构的分析，读者将理解“摊还分析”（Amortized Analysis）如何揭示看似昂贵操作背后的平均成本。Splay树的自调整特性及其在保持动态数据集访问局部性方面的作用将被详细论证。 第14章：并行计算与并发模型概述 展望未来计算趋势，本章简要介绍并行处理的基本概念。讨论指令级并行（ILP）和数据级并行（DLP）的基础。介绍并发模型中的基本同步原语（如锁、信号量）的必要性，并简要探讨如何将经典算法（如归并排序、矩阵乘法）进行适度的并行化分解，为读者理解现代多核架构下的算法设计打下初步基础。 --- 本书特点： 理论与实践并重： 每个算法不仅提供清晰的数学证明和复杂度分析，还辅以详细的伪代码和结构化思考流程，便于读者将其转化为任何现代编程语言的实现。 深度剖析结构： 侧重于数据结构内在机制的理解，而非仅仅停留在API层面的调用，确保读者能够根据具体场景对结构进行定制和优化。 严谨的数学基础： 内容严格遵循计算机科学的数学逻辑，强化了读者对算法设计中“为什么”而非“怎么做”的理解。

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这本书的封面设计真是引人注目，那种深邃的蓝色调搭配着清晰的白色字体，立刻就给人一种严谨、专业的印象。我拿到手时，首先被它的装帧质量所吸引，纸张的触感很有分量，让人感觉这是一本值得细细研读的经典之作。虽然我还没有完全深入到每一个算法的细节中，但光是目录的组织方式就体现了作者深厚的功力。它似乎没有采用那种流水账式的堆砌知识点的方法，而是精心构建了一个从基础到高阶的逻辑链条。我尤其欣赏它在章节安排上的深思熟虑，不同数据结构之间的过渡自然流畅，不会让人感到突兀。例如，在介绍完链表之后，紧接着就引入了树的概念，这种循序渐进的教学方式非常符合学习者的认知规律。这种精心打磨的排版和结构，无疑为接下来的学习打下了坚实的基础，让我在翻阅之初就充满了期待，相信接下来的内容会是逻辑严密、论证有力的。

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我对这本书的内容深度感到十分惊喜，它显然不是那种浮光掠影、只停留在表面概念介绍的入门读物。我注意到作者在讲解一些核心算法时，会深入到其背后的数学原理和时间复杂度的精确分析，这种刨根问底的态度非常赞赏。比如在讲解动态规划问题时，它没有简单地给出状态转移方程，而是花费了相当的篇幅去剖析最优子结构是如何形成的，以及为什么要选择特定的边界条件。这种详尽的推导过程，对于真正想掌握算法精髓而非仅仅背诵代码的人来说，简直是醍醐灌顶。我感觉作者对待每一个知识点都倾注了极大的热情和严谨的态度，力求让读者不仅知道“怎么做”，更明白“为什么这样做是最好的”。这种对理论深度和工程实践之间平衡的把握，使得这本书的价值远超一般的教科书范畴，更像是一本可以反复咀嚼的学术专著。

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关于学习体验，这本书给我带来了一种意想不到的连贯性，似乎作者已经预判了我可能在哪个步骤会产生疑问，并在前文中埋下了伏笔。例如，在深入探讨图的遍历方法时，它巧妙地回顾了之前关于栈和队列的特性，将它们无缝地整合到了新的算法框架之中，形成了一个整体的知识网络。这种内部的逻辑一致性使得知识的积累非常牢固，而不是零散的碎片。我感觉我不是在被动地接收信息，而是在主动地构建一个坚固的知识体系。每一次阅读的深入，都让我对计算机科学的底层逻辑有了更深一层的敬畏和理解。这本书的价值在于它提供了一个稳固的思维框架，帮助读者建立起分析和解决任何计算问题的通用方法论。

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从实用性的角度来看，这本书的处理方式非常务实，它没有沉溺于不切实际的理论构造，而是非常注重算法在实际编程环境中的落地。我发现书中提供的代码示例（虽然是Modula-2语言，但思想是相通的）结构清晰，注释详尽，几乎可以直接作为范例来参考。更重要的是，作者在讨论每种数据结构或算法的局限性时，都非常坦率，指出了它们在特定约束条件下的性能瓶颈，并引导读者思考替代方案。这种对“银弹不存在”的深刻理解，是区分优秀技术书籍和普通教材的关键。它教会我们的不仅仅是如何实现一个算法，更是如何像一个真正的软件工程师一样，在性能、内存占用和实现复杂度之间做出明智的权衡和取舍。这种实践导向的教学方法，极大地提升了知识的应用价值。

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这本书的行文风格是相当坦诚且直接的，没有过多花哨的修辞或故作高深的术语堆砌，读起来有一种与一位经验丰富的大师面对面交流的感觉。它擅长用最简洁的语言阐述最复杂的问题，这种清晰度在技术书籍中是难能可贵的。我特别喜欢作者在解释一些容易混淆的概念时所采用的类比和比喻，它们精准到位，瞬间就能打通思维的阻塞点。有时候，一本技术书读起来会让人感到枯燥乏味，但这本书的叙事节奏把握得很好，总能在关键时刻穿插一些历史背景或者实际应用场景，使得抽象的理论知识立刻鲜活了起来。这种“润物细无声”的教学策略，极大地降低了初学者的畏难情绪，让复杂的算法学习过程变成了一种探索的乐趣，而不是单纯的煎熬。

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