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出版者:Prentice Hall

作者:Aaron M. Tenenbaum

出品人:

页数:774

译者:

出版时间:1997-11-04

价格:USD 99.20

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131966680

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• Pascal
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 教学
• 教材
• 经典
• 数据存储
• 程序设计

算法与数据结构精粹：理论、实践与现代应用 本书旨在为读者提供一套全面且深入的算法与数据结构知识体系，重点关注其在现代计算科学中的核心地位和实际应用。我们不局限于任何特定编程语言的语法细节，而是致力于阐明支撑高效计算的底层逻辑、设计范式以及性能分析方法。本书的结构经过精心设计，旨在引导初学者建立坚实的基础，并为有经验的开发者提供深入的洞察力，以应对复杂的工程挑战。 第一部分：基础奠基与计算模型 本部分将为后续深入探讨打下坚实的基础。我们将首先建立对计算复杂性理论的直观理解，这是评估任何算法效率的关键工具。 1. 计算的本质与抽象模型： 深入探讨图灵机（Turing Machine）和随机存取机器（RAM Model）等计算模型，理解它们如何形式化“可计算性”的概念。我们将分析这些模型在理论分析中的优缺点，并过渡到实际编程中更具操作性的模型。 2. 性能分析的基石——渐进分析： 详尽介绍大O（$O$）、大Omega（$Omega$）和小o（$o$）等渐进表示法。读者将学会如何区分最佳情况、最坏情况和平均情况下的时间复杂度与空间复杂度。我们不会停留在简单的数学定义，而是通过大量实际算法的案例（如遍历、排序的每一步操作）来巩固对这些概念的实际意义的理解。重点解析主定理（Master Theorem）及其应用，用以简化对递归算法复杂度的求解。 3. 递归与分治范式： 递归作为一种强大的思维工具，将在本部分得到充分阐述。我们将分析递归的“工作原理”（栈帧、基准情况），并将其应用于经典的分治策略。例如，如何将一个复杂问题分解为独立可解的子问题，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的内部机制与性能权衡。 第二部分：核心数据结构与组织 本部分专注于讲解那些作为现代软件基石的组织化数据结构，强调它们如何有效地管理和检索信息。 4. 线性与集合结构： 数组（Arrays）与动态数组： 深入探讨底层内存布局、缓存局部性（Cache Locality）的影响，以及动态数组（如`ArrayList`或`Vector`）在底层重新分配（Resizing）机制下的摊还分析（Amortized Analysis）。 链表（Linked Lists）： 比较单向、双向和循环链表的结构优势与劣势，特别是它们在插入和删除操作中相对于数组的优势所在。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 重点讨论它们在过程调用管理、表达式求值（如中缀转后缀）和广度优先搜索（BFS）中的应用，而非仅仅作为抽象数据类型（ADT）的简单介绍。 5. 树形结构的高效运用： 树结构是处理层次数据和实现快速查找的关键。 二叉树基础与遍历： 详细讲解前序、中序、后序遍历的算法实现及其在结构重建中的作用。 二叉搜索树（BST）： 分析其平均和最坏情况下的查找性能，并引出其局限性。 平衡树的奥秘： 深入剖析AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的自平衡机制。我们将详细解析旋转操作（单旋、双旋）和颜色翻转的规则，以确保所有操作（插入、删除、查找）的时间复杂度稳定在 $O(log n)$。 B树与B+树： 重点讲解它们在磁盘I/O受限环境（如数据库索引）中的设计哲学和优势。 6. 堆（Heaps）与优先队列（Priority Queues）： 讨论二叉堆的结构特性，以及如何利用它高效地实现Dijkstra算法和Prim算法。同时，介绍堆排序（Heap Sort）的实现细节和稳定性分析。 7. 散列表（Hash Tables）： 散列表是实现近乎 $O(1)$ 查找的利器。本章将着重于哈希函数的设计原则（均匀分布、避免冲突），以及解决冲突的各种技术，包括分离链接法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）（如线性探测、二次探测和双重散列）。我们将量化负载因子（Load Factor）对性能的影响。 第三部分：高级数据结构与图论算法 本部分将探索更复杂的结构以及处理网络和关系数据的强大工具——图算法。 8. 图结构与表示： 定义图的基本术语（顶点、边、权重、路径）。详细比较邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在空间效率和遍历效率上的差异，指导读者根据图的稀疏性选择合适的表示方法。 9. 图遍历算法： 详尽讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现，并展示它们在连通性判断、拓扑排序（Topological Sort）和寻找最短路径中的实际作用。 10. 最短路径问题： 单源最短路径： 深入分析Dijkstra算法的贪婪选择策略，以及它在存在非负权重图中的应用。 含负权边的处理： 讲解Bellman-Ford算法，重点理解其动态规划的本质以及如何利用它来检测负权环路。 全源最短路径： 介绍Floyd-Warshall算法，及其动态规划的递推关系。 11. 最小生成树（MST）： 详细解析Prim算法和Kruskal算法。我们将对比它们对图结构的要求以及在实际操作中的效率差异，并探讨它们与贪婪算法设计哲学的关系。 第四部分：算法设计范式与高级主题 本部分将提升读者的算法设计能力，从宏观层面把握解决问题的策略。 12. 贪婪算法（Greedy Algorithms）： 阐述贪婪算法的“局部最优解导向全局最优解”的判断标准，并通过活动安排问题、零钱找零问题等经典案例说明其适用边界。 13. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP是解决重叠子问题和最优子结构问题的关键。我们将系统地讲解自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（带记忆化搜索，Memoization）的实现方式。重点剖析背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法的DP状态定义与转移方程。 14. 搜索与回溯（Backtracking）： 讲解如何系统地探索解空间树，用于解决约束满足问题，例如N皇后问题和数独求解。重点分析剪枝（Pruning）策略对效率的巨大提升作用。 15. 高级排序技巧： 除了分治排序外，我们将深入研究堆排序的效率保证，以及计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等线性时间排序算法，分析它们对输入数据特性（如整数范围）的依赖性。 第五部分：可计算性与未来视野 本部分将讨论理论计算的极限以及现代计算领域的趋势。 16. NP完备性简介： 简要介绍可判定性问题、P类问题和NP类问题。通过SAT问题的归约思想，让读者对“难题”的本质有一个初步认知，理解为什么有些问题在计算上被认为是“困难的”。 17. 并发与并行的数据结构基础： 简要探讨在多核处理器环境下，传统数据结构如何需要重新设计以保证线程安全和效率。介绍原子操作（Atomic Operations）和锁（Locks）的基本概念，为进入高性能计算领域做铺垫。 本书通过严谨的数学分析、清晰的伪代码描述以及对实际应用场景的深入剖析，确保读者不仅能“实现”这些结构和算法，更能“理解”它们在何时、为何比其他方案更优越。目标是培养读者独立设计、分析和优化复杂软件系统的核心能力。

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阅读这本书的过程，就像是进行一场精妙的智力探险。它的叙事节奏掌握得极其到位，章节之间的过渡自然流畅，绝不是那种生硬地将各个数据结构孤立讲解的教科书。作者似乎深谙教学之道，他巧妙地将数组、记录、栈和队列这些基础概念编织成一个相互关联的体系。比如，在讨论完顺序表之后，紧接着就引入了链表的优势，这种对比分析极大地加深了我对不同实现方式取舍的理解。书中对时间复杂度和空间复杂度的分析，也显得尤为细致入微，不仅仅是给出一个大O符号了事，而是深入剖析了每一步操作背后的资源消耗，这对于培养严谨的算法思维至关重要。然而，话说回来，对于那些期待看到大量使用现代Pascal 7.0以上特性或者跨平台兼容性讨论的读者可能会感到一丝遗憾，这本书显然聚焦于其核心——纯粹的数据组织原理，对于后来的语言特性更新着墨不多。即便如此，这种对核心原理的专注，反而让这本书具有了超越时间的价值，它教会我的，是如何“思考”数据，而非仅仅是“使用”数据结构，这才是真正的智慧所在。

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我发现这本书在细节的处理上，透露着一股老派工匠的执着。很多现代教材为了追求篇幅精简，往往会一笔带过一些繁琐的边界条件或异常处理，但在这本书里，你会发现作者对这些“小问题”给予了足够的重视。特别是关于堆栈溢出和内存管理的讨论，虽然碍于当时Pascal环境的限制，没有涉及现代操作系统级别的虚拟内存，但它对有限资源下如何安全有效地操作数据结构，提供了非常扎实的指导。我个人对书中关于图论部分的处理印象深刻，那种一步步构建图的表示方法，从邻接矩阵到邻接表，每一步的转换都伴随着清晰的性能权衡分析，让人在脑海中构建出一幅清晰的结构拓扑图。美中不足的一点是，排版风格略显朴素，图示的清晰度相较于今天的激光打印书籍自然有所逊色，部分流程图略显拥挤，需要读者投入额外的注意力去解码。但这丝毫不影响其内容的深度和广度，它更像是一份需要你用笔和纸一同研习的“工作手册”，而非快消式的阅读材料。

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如果要用一个词来形容这本书的精髓，那便是“架构感”。它不仅仅是告诉你如何实现一个队列，而是让你理解为什么这个队列必须是这种样子，它在整个数据处理流程中扮演何种不可替代的角色。书中关于文件结构和外部存储数据组织的探讨，尽管是基于当时的技术背景，但其关于数据持久化和访问效率的思考，在今天看来依然具有极高的参考价值。它教会了我如何从宏观层面设计数据的布局，而不是仅仅关注微观的代码实现。唯一的遗憾或许是，在涉及面向过程编程范式的约束下，一些本可以被封装得更优雅的抽象数据类型（ADT）的实现，显得有些冗长，需要读者自行在脑中进行更多的抽象提炼。但正是这种“需要自己动手完成最后一步抽象”的过程，反而加深了对ADT本质的理解。这本书是一份需要被尊重的参考资料，它不是那种快速帮你解决眼前问题的工具书，而更像是一位资深工程师，耐心地为你讲解他自己构建世界的蓝图，充满了历史的厚重感和理论的坚实性。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深沉的蓝色调配上略显复古的衬线字体，立刻让人联想到计算机科学黄金年代的严谨与魅力。当我第一次翻开它时，那种纸张特有的微黄和油墨的清香扑鼻而来，瞬间将我带回了那个使用Pascal进行结构化编程的时代。尽管我手中的版本可能不是初版，但那种经典感丝毫不减。内容上，它似乎非常注重从最基础的逻辑层面去构建数据结构的理解，而不是一味地堆砌复杂的算法。我尤其欣赏作者在讲解链表和树结构时所采用的类比手法，非常直观，对于初学者来说，这简直是架起了一座通往抽象概念的坚实桥梁。书中对递归的阐述，也摆脱了许多现代教材中那种过于抽象的数学定义，而是结合了一些具体的、贴近实际操作的例子，使得原本令人望而生畏的概念变得清晰易懂。不过，对于追求极致性能优化，或者习惯于面向对象范式的读者来说，这本书的某些部分可能显得略微“保守”，但正是这种坚守基础的风格，让它成为了一本耐人寻味的经典之作，值得每一位想要打牢基础的程序员细细品味，感受其字里行间蕴含的深厚功力。

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这本书给我的整体感觉是，它在“慢下来”的过程中找到了真正的速度。它没有急于展示那些炫酷的、在实际应用中可能一年也用不上的高级结构，而是将精力倾注在那些最常用、最核心的结构上——那些构成一切复杂系统的基石。作者在介绍二叉搜索树时，对于平衡树概念的引入是极其克制的，他先让你充分理解非平衡BST在最坏情况下的性能衰退，然后才水到渠成地引出AVL树或红黑树的概念（如果书中提及了的话，我的记忆更侧重于对基础原理的阐述）。这种教学路径的安排，极大地提升了对后续复杂主题的接受度。语言风格上，它显得非常正式和严谨，几乎没有半点戏谑或轻松的语调，这对于那些习惯于网络化、碎片化学习的年轻读者来说，可能需要一个适应期。但一旦适应了这种沉稳的语境，你会发现，每一个句子都承载着经过深思熟虑的信息量，迫使你必须全神贯注，这无疑是对专注力的一种绝佳训练。

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