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页数:297

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出版时间:2009-6

价格:29.00元

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isbn号码:9787308067478

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
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• 程序设计
• 编程入门
• Windows应用程序
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• 计算机科学
• 软件开发
• Visual Studio
• 代码

《数据结构与算法分析（C++版）》图书简介 前言：理解计算思维的基石 在信息技术飞速发展的今天，程序设计早已超越了简单的代码堆砌，上升到构建高效、可靠、可维护系统的工程艺术。要精通这一艺术，必须深入掌握其核心——数据结构与算法。本书《数据结构与算法分析（C++版）》正是一部旨在为读者构建坚实理论基础与强大实践能力的权威著作。它不仅仅是一本关于如何使用特定语言（C++）实现抽象数据类型的指南，更是一部深入探讨算法设计哲学、复杂度分析方法的经典教材。 本书的编撰遵循严谨的学术标准，同时兼顾工程实践的迫切需求。我们深知，没有对底层数据组织和操作效率的深刻理解，任何高级编程技巧都将是空中楼阁。因此，本书将带领读者系统地、由浅入深地探索计算机科学中最核心的若干主题。 第一部分：基础回顾与分析方法论 在正式进入复杂数据结构之前，本书首先对C++语言的基础特性进行了必要的梳理，重点强调了指针、引用、模板、面向对象特性（继承、多态）在实现抽象数据结构时所扮演的关键角色。我们坚信，只有熟练运用现代C++特性，才能编写出既高效又符合工程规范的结构代码。 复杂度分析：效率的度量衡 本书的核心基石在于对算法效率的精确量化——复杂度分析。我们详细介绍了渐进表示法（大O、$Omega$、$Theta$），并强调了最坏情况、最好情况与平均情况分析的意义。通过大量实例，读者将学会如何将一个复杂的操作序列分解为基本操作，并精确计算其时间复杂度和空间复杂度。理解何时选择 $O(n log n)$ 而非 $O(n^2)$，是优秀程序员与普通程序员的分水岭。我们不仅停留在理论定义，更会通过具体的代码片段展示如何通过“求和法”和“主定理”来推导递归算法的复杂度。 第二部分：线性结构与抽象数据类型 本部分聚焦于最常用也最基础的线性数据组织方式。 数组与链表：内存布局与动态性 本书细致对比了静态数组和动态数组（如 `std::vector` 的底层实现原理）。随后，深入探讨了单向链表、双向链表及循环链表的构造与操作。重点分析了在链表中进行插入、删除操作时，相比于数组，其时间复杂度优势是如何体现的，以及在内存连续性上的劣势。我们还探讨了“哨兵节点”等工程技巧在简化边界条件处理中的妙用。 栈与队列：操作受限的逻辑结构 栈（LIFO）和队列（FIFO）是许多算法和系统设计的基础。本书分别从抽象数据类型（ADT）的角度定义它们，并分别使用数组和链表两种底层结构来实现。详细分析了基于链表实现的栈和队列在处理大规模数据时的优势，并结合实际应用场景，如函数调用栈的实现、表达式的逆波兰表示法求解、广度优先搜索（BFS）中队列的应用等，加深读者的理解。 第三部分：非线性结构——树与图的深入探索 本部分是本书的重点和难点，它引导读者进入更复杂的层次化和网络化数据组织世界。 树结构：层次化管理 我们从最基础的树概念开始，随后重点讲解了二叉树的遍历方法（前序、中序、后序），并强调了中序遍历在构建表达式树中的核心作用。 二叉搜索树（BST）： 详细介绍了 BST 的查找、插入和删除操作，并深入分析了在随机数据和有序数据下，BST 可能退化成链表，导致性能下降的问题。 平衡树： 针对 BST 的性能瓶颈，本书系统介绍了AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转操作（LL, RR, LR, RL）。我们不仅展示了如何进行平衡调整，更重要的是解释了平衡树保证 $O(log n)$ 查找、插入和删除操作的数学依据，并简要对比了它们在实际应用中的取舍。 堆（Heap）： 重点讲解了最大堆和最小堆的结构及其核心操作——“上滤”和“下滤”。堆在优先队列的实现中不可或缺，本书详细阐述了如何利用堆实现高效的Dijkstra 算法和Prim 算法。 图论基础与应用 图作为最通用的关系表示模型，占据了本书重要的篇幅。 图的表示： 详细对比了邻接矩阵和邻接表两种主要的图存储方式，分析了它们在稀疏图和稠密图中的空间和时间效率差异。 图的遍历： 系统讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并结合实例（如连通分量查找、拓扑排序）展示其应用。 最短路径算法： 深入分析了 Dijkstra 算法（单源最短路径）和 Floyd-Warshall 算法（所有顶点对最短路径），并讨论了 Bellman-Ford 算法在处理负权边时的独特作用。 最小生成树（MST）： 详述了 Kruskal 算法和 Prim 算法的原理、实现（结合了并查集和堆），并证明了它们求得的 MST 的最优性。 第四部分：高级主题与算法设计范式 本部分着眼于算法设计的核心范式，帮助读者形成解决问题的通用思维框架。 排序算法的精要 本书对内部排序进行了全面的梳理和比较，不仅包括 $O(n^2)$ 级别的简单排序（选择、插入、冒泡），更侧重于高效的 $O(n log n)$ 算法： 归并排序（Merge Sort）： 强调其稳定性与在外部排序中的地位，并详细分析其递归结构。 快速排序（Quick Sort）： 深入探讨了枢轴（Pivot）的选择策略对其实际性能的巨大影响，并讨论了“三数取中法”等优化手段。 堆排序（Heap Sort）： 作为一种原地排序算法，本书展示了如何利用堆结构高效地完成排序。 分治、贪心与动态规划 这三种是解决优化问题的三大核心思想： 1. 分治法： 以快速排序、二分查找等经典案例，阐明“分而治之，集成求解”的思想。 2. 贪心算法： 讲解了其局部最优选择的原理，并结合霍夫曼编码、活动安排问题等，分析了贪心策略适用的条件和局限性。 3. 动态规划（DP）： 这是本书中最具挑战性的部分。我们通过斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典问题，系统阐述了 DP 的最优子结构和重叠子问题两大特性，并教授读者如何构建状态转移方程，从自顶向下（带备忘录）和自底向上（迭代法）两种方式实现 DP 求解。 散列表（哈希表） 散列表提供了平均 $O(1)$ 查找、插入和删除的惊人性能。本书详细讲解了哈希函数的构造原则（如除法、乘法），以及如何处理冲突，包括链式法和开放寻址法（线性探查、二次探查、双重散列）。最后，讨论了装载因子对性能的影响，以及何时需要进行表的“再哈希”（Rehashing）。 结论：不仅仅是代码实现 《数据结构与算法分析（C++版）》的目的，是培养读者构建严谨的计算模型、准确评估方案效率的能力。书中所有的 C++ 代码实现都严格遵循现代编程规范，力求清晰、健壮且高效。本书适合作为高等院校计算机科学与技术、软件工程等专业的教材或参考书，也为希望提升自身算法功底的软件工程师提供了宝贵的学习资源。掌握本书内容，即是掌握了软件架构的底层逻辑，为未来应对更复杂的工程挑战打下了坚实的基础。

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这本书的语言风格简直就是一场技术上的“极限拉扯”。它不像某些入门书籍那样，恨不得把每一个细节都用卡通化的比喻来解释，弄得读者云里雾里，好像自己真的在玩游戏而不是学习编程。恰恰相反，作者采取了一种非常直接、近乎冷酷的叙事方式。它直接抛出概念，然后迅速跟进复杂的代码示例和技术术语。初次接触的读者可能会感到措手不及，仿佛被扔进了一个满是专业黑话的会议室。但奇怪的是，当我强迫自己跟上这种节奏，对照着官方文档和一些网络资源反复琢磨之后，我发现这种“硬核”的讲解方式反而效率极高。它不浪费时间在不必要的铺垫上，直接将核心逻辑暴露给你看。这要求读者具备一定的自学能力和主动查找资料的习惯，否则很容易在某个技术名词上卡壳。对于已经有一点编程经验的人来说，这本书简直是如虎添翼，它能迅速帮你建立起一套严谨的技术思维框架。读完一个章节，你会有一种“原来如此，事情就是这么简单”的顿悟感，尽管这个“简单”背后隐藏着作者大量的知识沉淀。

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从一个对界面设计有偏好的读者的角度来看，这本书的视觉体验可以说是“反潮流”的。如果你期望看到大量彩色的代码高亮、漂亮的流程图或者赏心悦目的图形界面截图，那么你可能会感到失望。这本书的设计哲学似乎坚信“内容为王，形式退居其次”。代码块的着重处理主要依赖于缩进和清晰的注释，而不是五颜六色的语法标记。图示方面，它们大多是概念性的架构图或者数据流向图，线条简洁到近乎简陋，但信息密度极高。这种极简主义的设计风格，初看起来可能会让人觉得这本书有些“老派”或“枯燥”。然而，随着阅读的深入，我开始欣赏这种克制。它有效地将读者的注意力牢牢锁定在代码逻辑和算法本身，避免了视觉上的干扰。它训练你用文本和逻辑去“构建”图形界面，而不是仅仅被动地观看成品。这种“用脑力构建视觉”的过程，虽然更耗费心神，但最终带来的内化效果是无可比拟的。它剥离了所有可能分散注意力的装饰，留下了一个纯粹的思考空间。

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这本书在处理错误和异常机制的部分，给我的感觉是极其负责和“不留情面”的。很多教程在讲到错误处理时，往往只是简单地提一下“try-catch”结构，然后迅速翻篇，仿佛这是一个无足轻重的配角。然而，这本书却用了相当大的篇幅，去剖析不同层级的异常可能产生的原因、它们在系统中的传播路径，以及如何编写出具备韧性的代码来优雅地应对这些“意外”。它甚至探讨了某些在实际工程中极易被忽视的边界条件下的潜在崩溃点。阅读这部分内容时，我产生了一种强烈的“危机感”——意识到自己过去在编程时犯了多少次关于错误处理的懒惰错误。作者的态度不是教你如何避免错误，而是教你如何“管理”不可避免的错误。这种对健壮性和稳定性的执着，使得这本书超越了单纯的语法教学范畴，更像是一本关于软件工程伦理的入门读物。它让你明白，代码的价值不仅在于它能做什么，更在于它在遇到困难时表现出的姿态。

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这本书在结构编排上体现了一种令人敬佩的“层层递进的压力测试”。它并不是按照教科书上最传统的“变量、运算、流程控制”的顺序来组织内容的，至少不是完全如此。它似乎更侧重于构建一个实际的项目环境。比如，它可能在很早的阶段就引入了事件驱动模型的概念，而不是等到所有的基础语法都讲解完毕后才勉强将它们串联起来。这种先搭框架、后填细节的做法，对于习惯了传统线性学习路径的读者来说，无疑是一种挑战。我个人体会最深的是，当你面对一个看似没有头绪的复杂场景时，这本书会告诉你，解决方案往往不是来自于单一的语法点，而是多个知识模块的巧妙组合。书中的案例代码，份量都很足，每一个函数和类的设计都经过深思熟虑，很少有那种为了凑页数而堆砌的“玩具”代码。这种深入到实践核心的讲解方式，让我不得不停下来，不仅要理解代码的功能，还要分析作者为什么要选择这种特定的实现方式，背后的设计哲学是什么。这迫使读者从一个单纯的“代码执行者”转变为一个“架构思考者”。

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这本书的封面设计得相当朴实，没有太多花哨的图形，黑白分明的标题和作者信息，给人一种严谨、专业的初印象。我拿到书的时候，首先注意到的是它的厚度，拿在手里颇有分量，这让我对其中内容的详实程度充满了期待。毕竟，学习一门编程语言，光有理论是不够的，需要大量的实践案例和深入的原理剖析。内页的纸张质量也挺不错，印刷清晰，字号适中，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。从排版上看，作者似乎非常注重逻辑性和结构性，章节之间的过渡自然流畅，似乎在引导读者一步步深入到更复杂的概念中去。我翻阅了一下目录，发现涵盖了从基础语法到面向对象编程，再到数据库交互等多个重要模块，这表明它试图构建一个比较全面的知识体系。虽然只是初步的翻阅，但这种扎实的装帧和清晰的布局，已经让我觉得这是一本值得花时间去啃读的教材。它没有试图用华丽的辞藻去包装技术，而是用一种沉稳的态度去呈现知识本身，这对于一个想认真学习编程的读者来说，是莫大的福音。整体感觉这本书是为那些希望打下坚实基础，不满足于仅仅停留在表面操作的学习者准备的。

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