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页数:274

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出版时间:2009-9

价格:33.00元

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isbn号码:9787118065169

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《数据结构与算法实战手册》：驾驭复杂逻辑，精进程序设计 引言：突破编程瓶颈，迈向高效能代码的基石 在飞速发展的软件工程领域，仅仅掌握基础语法已远远不够。真正的挑战，在于如何高效地组织数据、设计出性能卓越的算法，并将其优雅地转化为可维护的代码。本书《数据结构与算法实战手册》正是在这样的需求背景下诞生的。它不是一本枯燥的理论堆砌，而是一本侧重于实践应用、强调思维训练的工具书，旨在帮助读者从“会写代码”迈向“写好代码”的质的飞跃。 本书的定位是作为一本面向中高级程序员、计算机科学专业学生以及希望系统性提升算法素养的开发者的实战指南。我们深知，算法与数据结构是构建一切复杂系统的底层逻辑，无论你身处云计算、人工智能、大数据处理还是高性能计算的前沿，对它们的深刻理解都是不可或缺的核心竞争力。 第一部分：数据结构的深度剖析与高效实现 本手册将从最基础的抽象数据类型（ADT）出发，逐步深入到那些支撑现代应用的核心结构。我们致力于提供详尽的理论解释、清晰的数学复杂度分析，以及最重要的——高质量、可复用的代码实现。 第1章：数组与链表的精妙平衡 虽然数组和链表看似基础，但其在内存布局、访问时间（$O(1)$ vs $O(n)$）以及插入/删除操作上的差异，决定了它们在不同场景下的适用性。本章将详细剖析静态数组与动态数组（如向量/ArrayList）的内存管理机制，并深入探讨单向、双向及循环链表的底层实现细节，特别是尾插优化和内存碎片化的处理策略。我们将通过实际案例展示，何时应权衡空间换取时间，何时应牺牲部分访问速度来保证高效的动态伸缩。 第2章：栈与队列的先进先出与后进先出哲学 栈（Stack）和队列（Queue）作为限制性抽象数据结构，是函数调用栈、表达式求值和任务调度的基础。本章不仅会讲解基于数组和链表的标准实现，更会聚焦于高级应用，例如： 单调栈/队列的应用： 如何利用它们在 $O(n)$ 时间内解决“下一个更大元素”等问题。 双端队列（Deque）： 在滑动窗口最大值问题中的高效应用。 循环队列的实现技巧： 如何在固定大小的内存块中实现高效的队首和队尾操作，避免不必要的内存分配。 第3章：树结构的遍历、平衡与应用 树是处理层次化数据最强大的工具。本书将重点攻克以下几个关键领域： 二叉树的遍历策略： 递归与非递归（使用栈）的前序、中序、后序遍历的详细对比和代码实现。 二叉搜索树（BST）： 它的平均性能与最坏情况（链表化）的风险分析。 自平衡树的原理与实践： 详细解析AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转、着色和再平衡机制。我们将重点讲解红黑树如何保证最坏情况下的 $O(log n)$ 查找、插入和删除性能，这对于数据库索引和内存管理至关重要。 B/B+树： 它们如何服务于磁盘I/O优化，成为现代文件系统和关系型数据库（如MySQL）的核心结构。 第4章：哈希表的构造与冲突解决 哈希表（Hash Table）因其近乎 $O(1)$ 的平均查找时间而成为现代编程中不可或缺的结构。本章将深入探讨其核心难题： 高质量哈希函数的构建： 如何设计能够均匀分布数据的哈希函数，减少碰撞。 冲突解决策略： 链地址法（Separate Chaining）与开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）的优缺点及性能权衡。 动态重哈希（Rehashing）： 何时以及如何触发扩容，以及保证操作平滑过渡的策略。 第5章：图论基础与高级算法 图结构是建模网络、依赖关系和路径问题的终极工具。本书将侧重于算法的应用而非纯粹的数学证明： 图的表示法： 邻接矩阵与邻接表的选择标准及内存开销对比。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在连通性判断、拓扑排序中的实际应用。 最短路径算法： Dijkstra算法（单源最短路径，无负权边）和Bellman-Ford算法（可处理负权边，并检测负权环）的优化实现。 最小生成树（MST）： Kruskal算法（基于并查集）和Prim算法的实战比较。 第二部分：核心算法思想与复杂度优化 算法是解决问题的“食谱”，而效率是衡量食谱优劣的关键指标。本部分旨在训练读者形成系统的算法设计思维。 第6章：递归、分治与回溯法 递归的艺术与陷阱： 深度分析递归的调用栈机制，并引入记忆化搜索（Memoization）的概念，将其与动态规划衔接。 分治策略的典范： 深入解析快速排序（Quick Sort）的Lomuto和Hoare分区方案的性能差异，以及归并排序（Merge Sort）的稳定性保证。 回溯法（Backtracking）： 讲解其在解决组合优化问题（如N皇后问题、数独求解）中的通用框架和剪枝技巧。 第7章：动态规划的“状态转移”艺术 动态规划（DP）是处理重叠子问题和最优子结构的关键。本章将引导读者通过结构化的方法构建DP模型： 基础模型构建： 从斐波那契数列到最长公共子序列（LCS）。 背包问题系列： 0/1背包、完全背包、多重背包的二维和一维滚动数组优化实现。 序列与路径DP： 矩阵链乘法、最长递增子序列（LIS）的 $O(n^2)$ 与 $O(n log n)$ 解法对比。 第8章：贪心算法的局部最优与全局最优 贪心算法以其简洁高效著称，但其正确性依赖于特定的“贪心选择性质”。本章将通过活动安排问题、霍夫曼编码等经典案例，教会读者如何证明贪心选择的有效性，并区分其适用范围，避免在错误的问题上应用贪心策略。 第9章：高级搜索与优化：分支限界与A搜索 当问题的状态空间过于庞大时，简单的DFS/BFS不再适用。 分支限界法（Branch and Bound）： 结合了深度搜索的探索性和剪枝的优化，用于解决旅行商问题（TSP）等NP-Hard问题。 启发式搜索A： 详细解析其评估函数 $f(n) = g(n) + h(n)$ 的设计，以及如何利用启发式函数 $h(n)$ 引导搜索，实现高效的路径查找（如在网格地图中）。 第三部分：实战工具与性能调优 本部分将超越纯粹的算法理论，聚焦于如何在实际工程环境中应用这些知识，并利用特定的数据结构提升系统性能。 第10章：并查集（Disjoint Set Union, DSU）的效率革命 并查集是处理动态连接性问题的利器。本章将侧重于路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）两项关键优化，展示其如何将近乎线性的时间复杂度 $O(alpha(n))$ 引入到如Kruskal算法和网络连通性检查中。 第11章：堆结构与优先队列的调度艺术 优先队列（Priority Queue）是基于堆（Heap）实现的。本书将深入讲解最大堆和最小堆的构建过程，并聚焦于其在调度系统中的核心作用： 堆的应用： 解决Top K问题、实现Dijkstra算法的优化版本。 二项堆与斐波那契堆： 介绍这些更高级的堆结构，它们在某些场景下（如网络路由协议）能提供更优的摊还时间复杂度。 第12章：字符串匹配与高级文本处理 在处理日志分析、文本搜索和生物信息学等场景时，高效的字符串算法至关重要。本章将涵盖： KMP算法： 深入解析其核心的“部分匹配表”（LPS数组）的构建和应用，实现线性时间复杂度的字符串查找。 Rabin-Karp算法： 利用滚动的哈希技术，进行多模式匹配。 结语：持续学习与工程化思维 《数据结构与算法实战手册》的完成，旨在为您提供一个坚实的技术框架。掌握了这些工具，您将能够自信地分析现有系统的性能瓶颈，并设计出兼具效率与健壮性的解决方案。算法与数据结构的学习是一个持续迭代的过程，本书提供的不仅是知识点，更是一种严谨的、以复杂度为导向的工程化思维模式。

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