大学英语4级考试历年真题试卷及详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:江涛 编

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2010-1

价格:28.60元

装帧:

isbn号码:9787502175795

丛书系列:

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好的，这是一本关于高级数据结构与算法设计及实现的图书简介，内容详尽，旨在为计算机科学和软件工程领域的学习者和专业人士提供深入的理论指导和实用的编程实践。 --- 高级数据结构与算法设计及实现 （A Comprehensive Guide to Advanced Data Structures and Algorithm Design with Implementation） 图书概述 本教材深入探讨了计算机科学领域中最为核心且富有挑战性的两大基石——高级数据结构与复杂算法设计。全书以严谨的数学理论为基础，结合面向对象编程的现代实践，旨在培养读者独立分析问题、设计高效解决方案的能力。不同于初级教程的侧重于基础列表、树和图的简单应用，本书将焦点聚集于那些在高性能计算、大规模数据处理、人工智能和系统优化中扮演关键角色的复杂结构与算法。 本书结构清晰，逻辑递进，从基础概念的重申和深化开始，逐步迈向前沿研究领域。我们不仅提供算法的渐近分析（时间复杂度和空间复杂度），更强调实际应用场景下的性能调优和内存管理策略。 第一部分：基础巩固与性能分析的深化 本部分旨在确保读者对算法分析的基本工具和核心数据结构有更深层次的理解，为后续高级内容的学习打下坚实的基础。 第一章：算法分析的严谨性与现代视角 渐近分析的局限与超越： 深入讨论$mathcal{O}, Omega, Theta$符号的严格定义，并引入平摊分析（Amortized Analysis）在动态数据结构（如斐波那契堆、动态数组）中的应用。 概率分析： 引入随机化算法的分析框架，探讨期望运行时间，并对快速排序等算法的随机版本进行详细的数学推导。 计算模型与不可比性： 讨论图灵机模型、RAM模型，并介绍不可比性理论，例如如何在信息检索中证明某些操作的下界。 第二章：栈、队列与表的优化实现 双端队列（Deque）的高效实现： 采用数组和链表混合结构实现，讨论缓存局部性对性能的影响。 循环缓冲区与流式处理： 在实时系统中如何用循环缓冲区处理高吞吐量数据流，侧重于避免死锁和竞争条件。 跳跃表（Skip List）的深度剖析： 从概率论角度推导其查找性能，并对比其在并发环境下的优势与挑战。 第二部分：高级树结构与空间组织 本部分聚焦于那些用于优化多维数据检索和维护动态集合的复杂树形结构。 第三章：平衡搜索树的变体与高级应用 红黑树的细致入微： 深入讲解2-3-4树与红黑树的等价性，重点分析旋转操作的性质保持性。 AVL树与容错设计： 讨论AVL树的严格平衡特性，以及在需要保证最坏情况性能的嵌入式或安全系统中的适用性。 B树与B+树的磁盘I/O优化： 详细阐述B+树在数据库索引中的核心作用，分析扇出因子（Fan-out Factor）如何最小化磁盘寻道次数。 第四章：空间划分与多维数据结构 K-D树与空间分割： 探讨如何使用K-D树进行最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS），并分析其在高维数据下的“维度灾难”问题。 四叉树（Quadtree）与八叉树（Octree）： 深入讲解它们在地理信息系统（GIS）、计算机图形学（如光线追踪）和碰撞检测中的结构化和递归划分策略。 R树及其变体（R-tree, R+-tree）： 重点解析数据库空间索引的动态维护机制，包括边界框的最小化和重叠处理。 第三部分：图算法的深化与网络流理论 本部分涵盖了处理复杂关系网络的核心算法，并引入计算复杂性理论中的重要分支——网络流。 第五章：图算法的优化与稀疏图处理 高级最短路径算法： 深入研究Dijkstra算法的斐波那契堆实现，以及Bellman-Ford算法在检测负权环中的角色。针对大规模、稀疏图，探讨Contraction Hierarchies (CH)等预处理技术。 最小生成树（MST）的并行化： 分析Boruvka算法在分布式环境下的并行优势，并与Kruskal和Prim算法进行性能对比。 拓扑排序的高级应用： 不仅限于任务调度，还包括依赖关系解析和编译器的代码优化阶段。 第六章：网络流与匹配理论 最大流/最小割的理论与实现： 详细讲解Edmonds-Karp、Dinic算法的原理和复杂度分析。 最大二分图匹配： 利用最大流算法（如Hopcroft-Karp算法）求解二分图的最大匹配问题，并扩展至一般图匹配。 费用流问题（Min-Cost Max-Flow）： 讨论如何在最大化流的同时最小化总成本，在资源分配和运输问题中的应用。 第四部分：高级抽象结构与设计模式的融合 本部分将视角提升到数据结构的设计哲学层面，探讨抽象数据类型（ADT）的实现复杂性和面向对象设计模式的结合。 第七章：堆结构与优先队列的扩展 斐波那契堆（Fibonacci Heap）： 详细推导其$O(1)$的插入和$O(log n)$的删除操作的数学依据，重点分析延迟合并机制。 二项堆（Binomial Heap）： 阐述其结构与合并操作，并对比其在特定算法（如Prim算法的某些变体）中的优势。 配对堆（Pairing Heap）的实用性： 讨论其实际性能优于理论分析的特性，及其在近似算法中的应用。 第八章：散列技术与冲突解决策略 完美散列（Perfect Hashing）： 介绍如何构建在特定键集上实现$O(1)$最坏情况查找的散列函数，包括两级散列方案。 通用散列（Universal Hashing）： 解释如何通过随机化来保证散列性能的概率界限，以对抗恶意输入。 布谷鸟散列（Cuckoo Hashing）： 探讨其通过多重哈希函数和“驱逐”机制实现高负载因子下的快速查找。 第五部分：前沿算法与计算复杂性交叉 最后一部分关注于当前计算领域的研究热点，并将算法设计置于计算复杂性理论的框架下审视。 第九章：动态规划与备忘录的深度优化 Knuth优化与Divide-and-Conquer优化： 探讨如何通过观察成本函数满足四边形不等式来将$O(n^3)$的动态规划降至$O(n^2)$。 凸壳技巧（Convex Hull Trick）： 在斜率优化中应用几何概念来加速线性递推式的计算。 集合划分与背包问题的近似算法： 讨论NP-完全问题的实用解法，如FPTAS（Fully Polynomial Time Approximation Scheme）。 第十章：串行化与并行算法设计 字符串匹配的高效算法： 深入KMP、Boyer-Moore算法的内部逻辑，并介绍Aho-Corasick算法在多模式匹配中的应用。 计算几何基础： 凸包的Graham扫描和Jarvis March算法，以及扫描线（Sweep Line）技术在解决平面问题中的应用。 NP-完全性简介： 简要介绍P、NP、NP-完全的概念，通过实例（如旅行商问题SAT归约）说明证明NP-完全性的方法论，强调在实际工程中应采用启发式或近似方法。 目标读者与学习目标 本书面向对象包括但不限于： 1. 计算机科学专业高年级本科生及研究生： 作为高级数据结构与算法课程的指定教材。 2. 软件工程师与系统架构师： 致力于优化底层性能、设计高并发系统或处理海量数据的专业人士。 3. 算法竞赛（ACM/ICPC等）的准备者： 提供深入的理论支持和高阶技巧。 学习目标： 读者在完成本书学习后，将能够： 熟练掌握至少十种高级数据结构的内部工作原理和适用场景。 能够根据具体问题，选择并设计出渐近复杂度最优的算法。 具备对复杂算法进行严格数学分析和性能评估的能力。 理解现代编程语言（如C++或Java）中标准库数据结构的底层实现机制。 能够将理论知识转化为高效、可维护的软件实现。 本书特色： 每章末尾均附有详细的习题和案例分析，强调从抽象概念到实际代码（伪代码或特定语言实现）的无缝转化。理论推导详尽，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。

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