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页数:299

译者:

出版时间:2009-9

价格:32.00元

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isbn号码:9787115199577

丛书系列:

图书标签:

• 51983043owned
• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
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• 理工科

《数据结构与算法：严谨的编程艺术》 引言 在这个信息爆炸的时代，计算机科学的进步如同奔腾的河流，而数据结构与算法，无疑是这条河流最深邃的河床与最 the 具生命力的源头。它们是构建高效、稳定、可扩展软件系统的基石，是理解计算思维、解决复杂问题的关键。本书《数据结构与算法：严谨的编程艺术》旨在深入剖析这一领域的核心概念，带领读者领略数据组织之美，探索算法设计之道，最终培养出严谨而高效的编程能力。本书不局限于单一的编程语言，而是以清晰的逻辑和普遍适用的原理为导向，为读者构建一个坚实的理论框架，使其能够灵活运用到各种编程实践中。 第一部分：数据的组织之道——数据结构 数据结构是计算机存储、组织和管理数据的方式，它直接影响到程序的效率和性能。本书将从最基础的数据组织形式出发，层层递进，深入讲解各种重要的数据结构。 线性结构：有序的排列 数组（Array）：作为最基本也是最常用的线性结构，数组以其连续的内存存储和通过索引快速访问的特性，在程序设计中扮演着举足轻重的角色。我们将详细探讨数组的定义、操作（插入、删除、查找、更新），以及其在内存中的具体表示方式。更重要的是，我们将分析数组在不同场景下的优缺点，例如其在空间分配上的固定性以及访问效率上的优势，并引出动态数组（如C++中的`std::vector`，Java中的`ArrayList`）的概念，介绍它们如何通过动态扩容来克服静态数组的局限性。 链表（Linked List）：与数组的连续存储不同，链表通过节点间的指针连接来组织数据。我们将详尽讲解单链表、双链表和循环链表，深入理解节点的结构、指针的作用以及各种链表的插入、删除、查找等操作的实现。链表在动态增删频繁的场景下展现出独特的优势，本书将通过实例对比，让读者深刻理解链表相较于数组的灵活性。 栈（Stack）：栈遵循“后进先出”（LIFO）的原则，其操作主要集中在栈顶。我们将探讨栈的抽象数据类型（ADT）定义，以及基于数组和链表两种方式的实现。栈在函数调用、表达式求值、括号匹配等经典算法中有着广泛的应用，本书将通过这些具体场景，生动展现栈的实际价值。 队列（Queue）：队列遵循“先进先出”（FIFO）的原则，其操作主要集中在队尾插入和队头删除。我们将讲解队列的ADT定义，以及基于数组（循环队列）和链表的实现。队列在任务调度、广度优先搜索（BFS）等算法中是不可或缺的工具，本书将通过这些应用，阐明队列在模拟系统行为和遍历问题中的重要性。 非线性结构：多维的探索 树（Tree）：树是一种分层的数据结构，具有层级关系，非常适合表示层次化的数据。我们将从二叉树（Binary Tree）入手，讲解其基本概念（根节点、子节点、叶子节点、度），以及各种遍历方式（前序、中序、后序）。在此基础上，我们将深入探讨几种重要的二叉树类型： 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：BST的有序性使其在查找、插入和删除操作上具有较高的效率（平均 O(log n)）。我们将详细介绍BST的性质、构建、查找、插入、删除等操作，并分析其在退化情况下的性能问题。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）：为了解决BST在某些极端情况下的性能退化，我们将介绍AVL树和红黑树（Red-Black Tree）等平衡二叉搜索树。我们将解释它们如何通过旋转等操作来维护树的平衡，从而保证对数时间的查找、插入和删除操作。 堆（Heap）：堆是一种特殊的完全二叉树，满足堆性质（最大堆或最小堆）。我们将讲解堆的结构、构建、插入、删除（提取最值）等操作，并重点介绍堆在优先队列（Priority Queue）和堆排序（Heap Sort）中的应用。 图（Graph）：图是一种更通用的非线性数据结构，由顶点（Vertex）和边（Edge）组成，可以表示对象之间的任意关系。我们将讲解图的基本概念（有向图、无向图、权重图、连通图、强连通图），以及图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）。在此基础上，我们将深入探讨图的遍历算法： 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）：DFS通过递归或栈的方式，尽可能深地探索图的分支。我们将讲解DFS的原理、实现和应用，如连通分量查找、拓扑排序等。 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）：BFS通过队列逐层探索图。我们将讲解BFS的原理、实现和应用，如最短路径查找（无权重图）。 哈希表（Hash Table）：哈希表是一种通过哈希函数将键映射到存储位置的数据结构，能够实现平均 O(1) 的查找、插入和删除操作。我们将详细讲解哈希函数的构造、碰撞（Collision）的发生以及处理冲突的常用方法（开放寻址法、链地址法）。哈希表在数据库索引、缓存、查找表等应用中具有极高的实用价值。 第二部分：计算的效率之道——算法 算法是解决特定问题的步骤和过程的描述。本书将从算法的评价标准出发，系统介绍各种经典的算法设计范式和具体算法。 算法的评价与分析 时间复杂度与空间复杂度：我们将深入讲解如何度量算法的效率，即时间复杂度（Time Complexity）和空间复杂度（Space Complexity）。我们将介绍大 O 记法（Big O Notation），并演示如何分析不同算法的时间和空间消耗。理解复杂度的分析是选择最优算法的关键。 渐进分析：我们将学习如何进行渐进分析，忽略常数因子和低阶项，从而抓住算法在输入规模增大时的主要性能特征。 算法设计范式 分治法（Divide and Conquer）：将一个大问题分解成若干个规模更小的子问题，然后递归地解决子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。我们将通过经典的例子，如归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、二分查找（Binary Search）来理解分治法的思想。 动态规划（Dynamic Programming, DP）：通过将问题分解成重叠的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算。我们将讲解动态规划的核心思想，如最优子结构（Optimal Substructure）和重叠子问题（Overlapping Subproblems），并通过背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）等经典问题来演示动态规划的实现。 贪心算法（Greedy Algorithm）：在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择，从而希望导致全局最优解。我们将讲解贪心算法的适用条件，并通过活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）等例子来展示贪心策略。 回溯法（Backtracking）：一种通过探索所有可能的解空间来寻找解的算法。当发现当前路径无法达到目标时，则回溯到上一步，尝试其他路径。我们将通过N皇后问题（N-Queens Problem）、数独求解等实例来展示回溯法的搜索过程。 经典算法速览 排序算法（Sorting Algorithms）：除了前面提到的归并排序和快速排序，我们还将介绍冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）、希尔排序（Shell Sort）、堆排序（Heap Sort）等，并对它们的性能特点进行对比分析。 查找算法（Searching Algorithms）：除了二分查找，我们还将探讨线性查找（Linear Search），并再次强调哈希查找的优势。 图算法（Graph Algorithms）：除了DFS和BFS，我们将介绍： 最短路径算法：Dijkstra算法（单源最短路径）、Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）。 最小生成树算法：Prim算法、Kruskal算法。 字符串匹配算法：KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）等高效的字符串匹配方法。 第三部分：严谨的编程艺术 数据结构与算法的学习不仅仅是理论的堆砌，更是为了在实际编程中加以运用。本部分将强调编程实践中的严谨性，以及如何将所学知识转化为解决实际问题的能力。 代码实现与调试：强调清晰、规范的代码风格，以及有效的调试技巧。 性能优化：如何在实际编码中考虑数据结构和算法的选择，以及进行性能调优。 问题解决思维：如何将抽象的问题转化为计算机可以理解和解决的模型，如何选择合适的数据结构和算法来应对各种挑战。 结语 《数据结构与算法：严谨的编程艺术》是一本通往高效编程之路的指南。本书不仅提供了丰富的数据结构和算法知识，更注重培养读者严谨的思维方式和解决问题的能力。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解计算机科学的核心，为构建更复杂、更高效的软件系统打下坚实的基础，从而在瞬息万变的科技领域中，以更加自信和从容的姿态迎接挑战。

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