CC++程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:369

译者:

出版时间:2009-9

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787040280548

丛书系列:

图书标签:

• C++
• C语言
• 程序设计
• 编程
• 计算机科学
• 算法
• 数据结构
• 软件开发
• 入门
• 教程

《算法精粹与数据结构实战》 图书简介 本书并非传统意义上的C/C++语言基础教程，它深入探索了驱动现代软件性能与效率的核心——算法与数据结构。我们摒弃了对基础语法冗长重复的讲解，而是将焦点集中在如何利用先进的算法思想解决复杂、实际的工程问题，并辅以高效的代码实现和性能分析。 第一部分：算法思维的构建与基础算法的精修 本部分旨在为读者奠定坚实的算法分析基础，培养一种系统性的问题解决思维。 第一章：计算复杂性理论与性能度量 本章从理论层面剖析了算法的效率边界。详细介绍了大O、Omega和Theta符号在时间复杂度和空间复杂度分析中的精确应用。我们不满足于表面的“快慢”，而是深入探讨了最好、最坏和平均情况下的复杂度差异。内容涵盖了递归关系的求解，如主定理的应用，并重点讨论了在内存访问模式（如缓存局部性）对实际运行时间的影响，这远比纯粹的渐近分析更贴近真实世界的性能考量。我们引入了摊还分析（Amortized Analysis）的概念，通过实例如动态数组的扩容机制，展示如何评估一系列操作的平均成本。 第二章：排序算法的现代视角 虽然排序是基础，但本书以“优化与适应性”为核心来审视它们。除了标准的高效比较排序（快速排序、归并排序），我们详细分析了内省排序（Introsort）的实现原理，它如何结合快速排序的平均性能与堆排序的最坏情况保证。此外，本章对分布排序（如基数排序、计数排序）进行了深入探讨，分析了它们在数据特性限制下的性能优势，特别是当排序关键字的范围是有限或可映射时，如何突破O(N log N)的理论限制。对稳定性和并行化排序的可能性也进行了前瞻性讨论。 第三章：搜索与图论基础 搜索不再只是二分查找。本章侧重于在非线性数据结构中的高效定位。内容包括跳跃表（Skip List）作为一种概率性数据结构，如何在保持O(log N)性能的同时，简化实现复杂度，并对比其在并发环境下的潜力。 图论部分聚焦于实用性算法。我们详细剖析了Dijkstra算法和Bellman-Ford算法在实际路径规划中的应用差异（特别是在存在负权边的情况下），并引入了A搜索算法，重点讲解了启发式函数的选择与设计对搜索效率的决定性影响。对于连通性问题，如最小生成树（MST），我们不仅讲解了Prim和Kruskal算法，还探讨了在高维稀疏图中的优化实现。 第二部分：核心数据结构的深度剖析与工程应用 本部分旨在超越教科书的定义，探讨数据结构在内存管理、并发控制和特定领域中的高级用法。 第四章：树形数据结构的进阶主题 本章深入研究了平衡二叉搜索树（BST）的维护机制。重点放在红黑树（Red-Black Tree）的旋转与着色规则的细节，以及AVL树在高度平衡约束下的性能权衡。更进一步，我们探讨了B树及其变体（如B+树）在磁盘 I/O 密集型应用（数据库索引）中的核心地位，解释了其分支因子设计背后的I/O优化哲学。对于解决冲突的场景，我们详述了Trie（前缀树）在字符串匹配和字典实现中的效率，并引入了后缀树/数组在复杂文本搜索中的强大能力。 第五章：散列技术的艺术与陷阱 散列是实现快速查找的关键，但其“平均”性能的保证依赖于优秀的设计。本章深入探讨了完美散列（Perfect Hashing）在静态数据集下的应用。对于动态场景，我们详细对比了链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）在内存占用和集群效应处理上的优劣。重点分析了一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统（如缓存集群）中动态增减节点时，最小化数据迁移的机制。此外，我们探讨了抗碰撞哈希函数的选择，如MurmurHash和FNV系列，以及它们在高性能计数器和Bloom过滤器中的角色。 第六章：堆、队列与优先级的灵活调度 堆（Heap）不仅用于排序。本章关注堆结构在调度系统中的应用。除了标准的二叉堆，我们详细介绍了斐波那契堆（Fibonacci Heap），分析其在实现特定图算法（如O(E + V log V)的Dijkstra）中理论上的优越性，并讨论其实际工程实现中常因常数因子过大而被替代的原因。我们还研究了双端队列（Deque）如何用于滑动窗口最大/最小值等动态窗口问题的线性时间解法。 第三部分：高级算法范式与工程实践 本部分将读者引入更抽象、更具挑战性的算法领域，侧重于处理大规模数据和复杂决策问题。 第七章：动态规划与记忆化策略 动态规划（DP）是优化问题的核心。本章通过一系列经典的（背包问题、最长公共子序列）到非经典的（路径计数、最小成本流）问题，系统阐述了DP的“最优子结构”和“重叠子问题”的识别过程。我们强调了自底向上（Tabulation）与自顶向下（Memoization）的选择标准，并引入了DP状态压缩技术，用于解决状态空间有限但维度较高的优化问题。 第八章：贪心算法与回溯法的精准边界 贪心算法的难点在于证明其局部最优选择能够导向全局最优。本章通过活动选择问题、霍夫曼编码等案例，指导读者如何验证贪心选择性质。 回溯法和分支定界法则用于解决NP完全问题。我们详细演示了N皇后问题和旅行商问题（TSP）的分支定界（Branch and Bound）解法，重点在于如何设计有效的上界（Bound）函数，以大幅度剪枝搜索空间，使其在可接受的时间内得到精确解。 第九章：并发与并行算法基础 在多核处理器时代，算法的正确性必须与并发性相结合。本章不讨论具体语言的线程库，而是聚焦于算法层面的并发原语。我们探讨了无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计，如基于CAS（Compare-and-Swap）操作的栈和队列的实现，分析其复杂性与潜在的ABA问题。同时，我们介绍了并行计算模型中的基本算法，如并行归约（Parallel Reduction）和MapReduce范式在分布式计算中的思想雏形，强调数据依赖性对并行化的制约。 附录：性能调优与内存模型 附录部分提供了实用的性能工程知识，讨论了内存访问模式对不同算法性能的影响（例如，向量化、缓存行填充），以及如何利用现代编译器的优化选项和性能分析工具（Profiler）来验证理论复杂度与实际执行效率的一致性。 本书旨在培养读者从底层数据结构到高层算法范式的全面理解，使他们能够设计出不仅正确，而且在现代硬件上能达到极致性能的软件解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆