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出版者:West Publishing Company

作者:Rich Didday

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1984-03

价格:USD 38.25

装帧:Paperback

isbn号码:9780314778871

丛书系列:

图书标签:

• Fortran
• 科学计算
• 数值分析
• 编程入门
• 现代Fortran
• 高性能计算
• 工程计算
• 数据分析
• Fortran 2018
• 并行计算

《数据结构与算法：从理论到实践》 —— 驾驭复杂性，构建高效能系统的基石 作者： [此处留空，或可添加一个假设的作者名，以增加真实感] 出版社： [此处留空，或可添加一个假设的出版社名] --- 内容概述 在信息技术飞速发展的今天，无论是支撑万亿级交易的金融系统，还是驱动前沿科学研究的复杂模拟，其核心驱动力都离不开对数据的高效管理和对计算过程的精妙编排。《数据结构与算法：从理论到实践》 并非仅仅是一本教科书，它是一部旨在将抽象的计算机科学原理与实际工程挑战紧密结合的实用指南。本书将带领读者深入探索计算机科学的基石——数据组织方式和解决问题的策略，并侧重于如何在实际的软件开发中应用这些知识，以设计出时间效率和空间效率俱佳的解决方案。 本书的结构经过精心设计，力求平衡理论的严谨性与应用的直观性。我们将从最基础的元素开始，逐步构建起对复杂数据结构和高级算法的深刻理解。 第一部分：基础构建——数据组织的核心 本部分是理解后续所有高级主题的必备前提。我们不满足于仅仅罗列数据结构的定义，而是深入探究每种结构背后的设计哲学、适用场景以及性能权衡。 第一章：计算思维与复杂度分析 本章首先确立了量化评估算法性能的标准。我们详细讲解了渐近分析（大O、大Ω、Θ记号）的数学基础，并着重于如何准确地分析递归和迭代算法的时间与空间复杂度。我们将通过丰富的实例，展示如何从代码层面准确推断其性能边界，这是优化代码的起点。同时，引入了最坏情况、最好情况和平均情况分析的概念，为后续的算法选择提供决策依据。 第二章：线性数据结构：栈、队列与链表 本章聚焦于最基本也是应用最广泛的线性结构。 数组与动态数组： 探讨底层内存布局对性能的影响，以及动态数组（如 `ArrayList` 或 `Vector`）内部的扩容机制和摊还分析。 栈（Stack）： 不仅讲解 LIFO（后进先出）的原理，更深入探讨其在表达式求值、函数调用栈（Call Stack）管理中的关键作用。 队列（Queue）： 覆盖标准队列、循环队列的设计与实现，重点分析其在任务调度和缓冲区管理中的应用。 链表（Linked List）： 详细比较单向链表、双向链表和循环链表的优劣，尤其关注节点插入和删除操作的常数时间效率，以及它们在实现其他复杂结构时的灵活性。 第三章：抽象数据类型（ADT）与递归 本章将抽象思维提升到新的高度。我们探讨如何使用接口定义操作，而不暴露实现细节。递归是本章的核心，通过汉诺塔问题、斐波那契数列等经典案例，解析递归的本质、尾递归优化，并着重于如何通过“分解、解决、合并”的思维模式来构建优雅且高效的解决方案。 第二部分：树形结构与非线性组织 当数据之间存在层级或多对多关系时，线性结构便显得力不从心。本部分深入探索树形结构，它们是现代计算机系统中管理层次关系和高效查找的核心工具。 第四章：树的基础与遍历 我们从树的术语定义（根、节点、度、深度）入手，详细讲解二叉树的结构特性。重点在于掌握四种主要的遍历算法：前序、中序、后序和层序遍历，并分析它们在不同场景下的用途（例如，中序遍历与二叉搜索树的有序性）。 第五章：二叉搜索树（BST）及其平衡 BST 提供了平均 $O(log n)$ 的查找、插入和删除效率。本章详细演示了 BST 的构建过程，并直面其主要缺陷——可能退化为链表导致效率下降。为解决此问题，我们将引出： AVL 树： 详细讲解高度平衡的概念，以及单旋和双旋操作的几何原理与实现细节。 红黑树（Red-Black Tree）： 阐述其通过颜色属性维持近似平衡的机制，重点剖析插入和删除操作后的重新着色与旋转逻辑，这是理解高性能映射（Map）和集合（Set）实现的关键。 第六章：B 树与多路搜索树 本章将视角从内存扩展到磁盘存储。我们深入研究 B 树及其变体（如 B+ 树），理解它们如何通过增加分支因子来最小化磁盘 I/O 操作，这对于数据库索引设计至关重要。 第三部分：高级结构与高效查找 本部分关注那些针对特定查询模式或需要处理大规模数据集的优化结构。 第七章：堆（Heap）与优先队列 堆是实现优先队列的最佳结构。本书将清晰区分最大堆和最小堆，并着重讲解如何使用数组高效地表示完全二叉树。此外，本书详细分析了堆排序（Heap Sort）的稳定性和性能，并展示了它在构建最小生成树算法（如 Prim 算法）中的作用。 第八章：散列表（Hash Table）的艺术 散列表提供了平均 $O(1)$ 的查找速度，是现代编程中最常用的结构之一。 散列函数设计： 探讨理想散列函数的特性，以及常用技术如除法、乘法和通用散列。 冲突解决策略： 细致比较链式法（Separate Chaining）与开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。 性能分析： 深入分析负载因子（Load Factor）对性能的影响，并讨论动态重散列（Resizing）的时机与策略。 第九章：图结构：建模现实世界 图论是连接计算机科学与现实世界的桥梁。 表示法： 详尽对比邻接矩阵和邻接表在空间占用和时间效率上的差异，并讨论如何根据图的稀疏程度进行选择。 图的遍历： 掌握广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并展示它们在连通性分析、拓扑排序中的应用。 第四部分：核心算法与优化策略 算法是解决问题的“食谱”。本部分聚焦于那些具有深远影响力的经典算法范式。 第十章：排序算法的性能对比 除了基础的插入排序和选择排序，本书将重点分析高级排序算法的内部工作原理和稳定性： 快速排序（Quick Sort）： 探讨枢轴（Pivot）选择的策略（如随机选择、三数取中）对最坏情况的规避，以及 Hoare 分区方案与 Lomuto 分区方案的实现差异。 归并排序（Merge Sort）： 强调其稳定性，以及在外部排序中的应用。 计数排序、基数排序： 作为非比较排序算法的代表，分析它们在特定数据范围下的线性时间效率。 第十一章：图算法：路径与连通性 本章深入应用图结构，解决实际的路径优化问题： 最短路径： 详述 Dijkstra 算法（处理非负权边）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边，并用于检测负权环）。 最小生成树（MST）： 完整实现 Kruskal 算法（基于 DSU/并查集）和 Prim 算法。 网络流： 介绍 Ford-Fulkerson 方法和 Edmonds-Karp 算法，用于解决最大匹配和资源分配问题。 第十二章：动态规划与贪心算法 本章是算法设计思想的升华。 贪心算法： 解释何时贪心选择能达到全局最优（如霍夫曼编码、活动选择问题），并强调贪心选择性质和最优子结构的要求。 动态规划（DP）： 侧重于如何识别重叠子问题和最优子结构。通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，详细演示自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down, 带备忘录）的实现方法，训练读者构建 DP 状态转移方程的能力。 结语 《数据结构与算法：从理论到实践》 旨在培养读者“工程实现能力”和“理论分析能力”的统一。书中的每一项结构和算法都配有清晰的伪代码和主流编程语言（如 C++ 或 Java）的实现示例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。掌握本书内容，将使读者在面对高并发、大数据和复杂系统设计时，拥有坚实且高效的底层技术支撑。本书是每一位致力于构建可靠、可扩展软件系统的工程师和研究人员的必备参考。

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与其他同类书籍相比，这本书最显著的特点在于其对“为什么”的深入探讨。它不仅仅停留在“怎么做”（How-to），而是花了大量篇幅解释“为什么（Why）需要这样做”。例如，在讲解模块（Module）和子程序（Subroutine）的封装时，它不仅仅展示了语法，还解释了在大型科学项目中，这种封装结构如何有效地管理依赖关系和避免命名空间冲突，这对于正在构建大型仿真框架的专业人士来说至关重要。这种对底层设计哲学层面的挖掘，使得读者不仅仅是学会了Fortran的皮毛，更是理解了它作为科学计算语言的精髓所在。它培养的不是代码的搬运工，而是具有深层思考能力的架构师。这种对思维方式的塑造，远比单纯的语法讲解更有价值，也更难得。

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我必须承认，在接触这本书之前，我对Fortran的印象还停留在上个世纪的刻板印象中。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种非常积极、前瞻性的视角，将Fortran定位为未来高性能计算不可或缺的工具。书中的案例选择也非常贴近现实，涵盖了从基础的数值积分到更复杂的偏微分方程求解等领域，使得读者能够清晰地看到所学知识如何在实际的科研和工程问题中落地生根。最让我感到惊喜的是，作者对于调试（Debugging）的篇幅也给予了足够的重视，提供了很多实用的排错技巧，这往往是其他书籍会忽略的“软技能”。这本书读完后，我不仅掌握了Fortran的编写能力，更重要的是，建立起了一套解决科学计算问题的完整方法论。它是一部兼具广度、深度和实用性的杰作。

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这本书的排版和字体选择也值得称赞。在长时间阅读代码和技术文档时，眼睛的疲劳是不可避免的，但这本书的作者和出版方显然考虑到了这一点。行距和字间距都经过了精心的设计，使得代码块和正文能够清晰地划分开来，阅读起来非常舒服。更重要的是，书中对关键概念的强调方式非常巧妙，不是通过生硬的加粗或边框，而是通过上下文的组织和例证的递进，自然而然地将读者的注意力引向核心要点。这是一种更高层次的“教学艺术”。我发现自己很少需要回头重读某一段落来确认理解，因为作者的叙述逻辑是如此的顺畅自然，如同高明的辩手在引导听众的思路。对于需要大量时间沉浸在技术书籍中的读者来说，这种细致入微的关怀，是衡量一本好书的重要标准。

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这本书的封面设计简约却带着一种莫名的吸引力，那种经典的理工科书籍的排版，让我一下子回想起了大学时代那些堆满了复杂公式和晦涩难懂概念的教材。我本来是抱着一种“试试看”的心态买下的，毕竟现在市面上的编程书，要么过于基础，要么就是直奔晦涩的底层原理，很少有能真正做到“为人类服务”的。阅读的体验非常流畅，作者似乎深谙初学者的痛点，总能用最直白易懂的方式，将Fortran这个老牌语言的核心思想层层剥开。我尤其欣赏它在讲解程序结构和数据类型时的耐心程度，不像有些书，仿佛预设读者已经对所有计算机科学概念了如指掌。它似乎在用一种非常人性化的语调与读者对话，让人在学习的过程中，产生的挫败感大大降低，更多的是一种“原来如此”的豁然开朗。这种感觉非常宝贵，尤其对于那些想从其他语言转过来的工程师来说，这本书无疑是架起了一座坚实的桥梁。

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翻开内页，我立刻被其中对于现代Fortran特性的强调所吸引。很多老派的Fortran书籍往往停留在Fortran 77的范畴，给人一种过时的感觉，但这本书显然紧跟时代步伐。它没有沉溺于历史的陈旧，而是将重点放在了如何利用现代Fortran（比如面向对象特性、并行计算模块）来解决当代科学计算中的复杂问题上。我特别关注了其中关于数组操作和并行化的章节，那里的代码示例清晰、高效，而且不仅仅是给出了代码，还深入剖析了为什么这种写法在性能上具有优势。这对于我目前正在进行的高性能计算项目来说，简直是雪中送炭。阅读这些部分时，我甚至产生了一种冲动，想立刻停止阅读，然后去重构我现有的计算例程。它的理论阐述与实际应用之间的平衡拿捏得恰到好处，既有深度，又不失实用性，让人感觉到手中捧着的不是一本教科书，而是一份能立即提升工作效率的实战手册。

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