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页数:314

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出版时间:2009-8

价格:33.00元

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isbn号码:9787303100156

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图书标签:

• C#
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《数据结构与算法：揭秘效率背后的奥秘》 简介 在这本书中，我们将踏上一段探索数据组织与处理效率的旅程。告别混乱无序的数据，迎接结构清晰、算法精妙的数字世界。《数据结构与算法：揭秘效率背后的奥秘》不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往更高层级编程思维的大门。它旨在帮助开发者深入理解如何在各种场景下选择最合适的数据结构，以及如何设计出高效、优雅的算法来解决实际问题。 本书从最基础的概念出发，循序渐进地构建起坚实的地基。我们将从“什么是数据结构？”这一根本性问题开始，探讨数据的不同组织方式，以及它们各自的优势和局限性。你将了解到，选择正确的数据结构，如同为你的程序选择了一个得力的助手，能够极大地影响程序的性能和可维护性。 第一部分：数据结构的基础构建 我们将从最基本、最核心的数据结构开始，为你打下坚实的基础。 数组（Arrays）： 作为最原始、最直接的数据存储方式，数组以其连续的内存空间和随机访问的特性占据着重要地位。我们会深入剖析数组的实现原理，理解其在内存中的布局，学习如何进行高效的查找、插入和删除操作，并探讨其在实际应用中的限制，例如固定大小带来的挑战。你将学会如何利用数组高效地处理批量数据，并理解其在操作系统、编译器等底层系统中的应用。 链表（Linked Lists）： 链表作为数组的有力补充，以其动态的内存分配和灵活的插入删除能力脱颖而出。我们将详细介绍单向链表、双向链表和循环链表的概念、特点以及实现方式。通过对链表操作的深入理解，你将掌握如何在需要频繁增删元素的情况下，比数组更高效地管理数据。本书还将探讨链表在操作系统进程管理、内存分配等场景下的应用。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 这两种“先进后出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的抽象数据类型，看似简单，却在计算机科学中扮演着至关重要的角色。我们将从它们的基本操作（入栈/入队、出栈/出队、查看栈顶/队首元素）入手，深入理解其应用场景。例如，函数调用栈的原理、表达式求值、浏览器历史记录的回溯等，都离不开栈的应用。队列在任务调度、消息队列、广度优先搜索等领域同样发挥着不可替代的作用。本书将详细讲解如何使用数组或链表来实现栈和队列，并分析不同实现方式的性能差异。 哈希表（Hash Tables）/散列表（Hash Maps）： 哈希表是实现快速查找的关键。我们将深入探讨哈希函数的选择原则、碰撞冲突的处理策略（如链地址法、开放地址法）以及它们的性能影响。理解哈希表的工作原理，将使你能够构建出极其高效的查找、插入和删除操作，其平均时间复杂度可以达到O(1)。我们将分析哈希表在字典、缓存、数据库索引等众多场景下的应用，并提供优化哈希表性能的实用技巧。 树（Trees）： 树状结构在处理层级关系的数据时具有天然的优势。我们将从最基础的二叉树开始，深入学习二叉查找树（Binary Search Trees）的插入、删除、查找等操作，并理解其在平衡性方面的重要性。随后，我们将引入更高级的树结构，如AVL树和红黑树（Red-Black Trees），它们通过自平衡机制，确保了树的查找、插入和删除操作在最坏情况下的对数时间复杂度。你还将接触到堆（Heaps），它们是实现优先队列的关键，以及B树和B+树，它们是数据库和文件系统索引的核心。 图（Graphs）： 图结构是描述对象之间复杂关系的最佳模型。我们将从图的基本概念（顶点、边、邻接矩阵、邻接表）入手，学习如何表示和遍历图。本书将详细介绍深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种核心的图遍历算法，并探讨它们在解决连通性问题、最短路径问题等方面的应用。你还将接触到有向图、无向图、加权图的概念，以及如何处理图中的循环和连通分量。 第二部分：算法的艺术与实践 在掌握了丰富的数据结构后，我们将聚焦于如何利用这些结构高效地解决问题——算法。 排序算法（Sorting Algorithms）： 排序是计算机科学中最基本且最常见的操作之一。我们将系统地介绍各种排序算法，从简单的冒泡排序、选择排序、插入排序，到更高效的快速排序、归并排序，再到特定场景下的计数排序、桶排序和基排序。我们将深入分析每种算法的时间复杂度和空间复杂度，并探讨它们在不同数据规模和数据分布下的性能表现。你将学会如何根据实际需求选择最优的排序算法，并理解它们背后的递归、分治等思想。 查找算法（Searching Algorithms）： 除了哈希表提供的O(1)平均查找，我们还将学习其他重要的查找算法。线性查找（Linear Search）的简单直观，二分查找（Binary Search）在有序数据集中的高效性，以及在特定情况下（如树和图）的各种遍历式查找。理解不同查找算法的原理及其适用条件，将帮助你优化程序的检索性能。 递归（Recursion）： 递归是一种强大的问题解决范式，它允许我们将复杂问题分解为更小的、相似的子问题。我们将通过经典的汉诺塔、斐波那契数列、阶乘计算等例子，深入理解递归的定义、基线条件和递归步骤。本书还将探讨递归与迭代之间的转换，以及如何避免栈溢出等潜在问题。 分治算法（Divide and Conquer Algorithms）： 分治策略是一种将大问题分解为相互独立的小问题，然后分别解决这些小问题，最后将子问题的解合并起来，得到原问题的解。快速排序和归并排序都是典型的分治算法。我们将分析分治算法的设计思路，以及它们在解决数学问题、图形学问题中的应用。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 贪心算法在每一步选择局部最优解，期望最终达到全局最优解。我们将通过找零问题、活动选择问题等例子，学习贪心算法的设计思想和适用条件。理解贪心算法的局限性，以及何时它能保证得到最优解，何时会偏离最优解，是掌握该算法的关键。 动态规划（Dynamic Programming）： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构的问题的强大工具。我们将从最简单的斐波那契数列开始，理解如何利用备忘录（Memoization）或递推（Tabulation）的方式，存储和重用子问题的解，从而避免重复计算。本书将深入讲解背包问题、最长公共子序列、最短路径问题等经典的动态规划问题，并指导你如何识别问题中的重叠子结构和最优子结构，从而构建出高效的动态规划解决方案。 回溯算法（Backtracking Algorithms）： 回溯算法是一种通过尝试所有可能的解决方案，并在发现当前路径无法通向有效解时“回溯”到上一步，尝试其他路径的搜索策略。我们将通过N皇后问题、数独求解等例子，理解回溯算法的设计流程。本书将强调回溯算法的剪枝策略，以提高搜索效率。 图算法进阶： 除了基础的图遍历，我们将深入研究更多图算法。最短路径算法，如Dijkstra算法（处理非负权边）和Floyd-Warshall算法（处理所有顶点对的最短路径），将帮助你找到网络中的最优路径。最小生成树算法，如Prim算法和Kruskal算法，则用于在图中找到连接所有顶点的最小权重的边集合。你还将接触到拓扑排序，它适用于有向无环图中任务的调度。 本书特色 理论与实践并重： 本书不仅会详细讲解各种数据结构和算法的理论原理，还会提供大量的代码示例，帮助你将理论知识转化为实际的编程技能。 可视化理解： 通过图示和流程图，帮助读者更直观地理解抽象的数据结构和复杂的算法步骤。 性能分析： 每一部分都会对所介绍的数据结构和算法进行详细的性能分析，包括时间复杂度和空间复杂度，帮助读者理解其效率的来源和局限性。 实战应用： 将理论知识与实际应用场景相结合，展示数据结构和算法如何在软件开发、系统设计等领域发挥关键作用。 循序渐进： 内容组织由浅入深，即使是初学者也能轻松入门，并逐步掌握更高级的概念。 谁适合阅读本书？ 计算机科学专业的学生： 为巩固课程知识，提升学术水平。 初级开发者： 夯实编程基础，理解代码效率的奥秘，为职业发展奠定坚实基础。 有经验的开发者： 学习新的数据结构和算法，优化现有代码，提升技术深度。 对算法和数据结构充满好奇的学习者： 享受探索计算机科学核心原理的乐趣。 结语 《数据结构与算法：揭秘效率背后的奥秘》将为你打开一扇通往高效编程世界的大门。掌握了本书中的知识，你将不仅仅是能够编写代码，更能理解代码运行的底层逻辑，能够设计出性能卓越、可扩展性强的优秀软件。这是一项值得投入时间和精力去学习的技能，它将让你在竞争激烈的技术领域中脱颖而出，成为一名更优秀的开发者。

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