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页数:250

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出版时间:2010-3

价格:28.00元

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isbn号码:9787302215691

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《数据结构与算法精讲：从基础到应用》 本书旨在为计算机科学与技术、软件工程、信息安全等相关专业的学生和工程技术人员提供一本全面、深入且实用的数据结构与算法学习指南。 在信息技术飞速发展的今天，数据结构与算法作为计算机科学的基石，其重要性不言而喻。它们不仅是理解复杂系统工作原理的关键，更是编写高效、可扩展软件的核心能力。本书力求在理论深度与工程实践之间架起一座坚实的桥梁。 第一部分：基础夯实——数据结构的基石（约 400 字） 本部分聚焦于数据结构的基础概念、抽象数据类型（ADT）的定义，以及实现这些结构所必需的底层操作。我们摒弃了纯理论的枯燥叙述，转而采用直观的图示和详实的伪代码来阐述概念。 第一章：数组与链表：线性结构的两种形态 详细探讨了静态数组和动态数组在内存中的布局与访问效率。重点分析了单链表、双向链表和循环链表的构建、插入、删除操作的时间复杂度。特别对比了链表在解决动态内存分配问题上的优势与局限性。我们引入了“哨兵节点”的概念，用以简化边界条件的判断，提升代码健壮性。 第二章：栈与队列：受限访问的艺术 阐述了栈（LIFO）和队列（FIFO）作为操作系统的核心抽象，如何应用于函数调用栈管理、表达式求值（如逆波兰表示法）和任务调度。通过使用数组和链表两种方式实现栈和队列，深入分析了各自的性能特征。 第三章：串（字符串）的表示与操作 超越基础的字符数组，本书详述了高效的字符串匹配算法的预备知识，包括字符串的KMP算法中的“部分匹配表”的构建原理。讨论了多字节字符编码（如UTF-8）对内存布局的影响。 第四章：稀疏矩阵与多维数组的优化存储 针对实际工程中常见的内存浪费问题，我们详细介绍了行主序和列主序存储方式，并重点讲解了三元组表和十字链表在压缩存储稀疏矩阵中的应用，展示如何将$O(N^2)$的存储空间优化到$O(k)$（$k$为非零元素个数）。 第二部分：高级结构与抽象——树与图的遍历（约 550 字） 本部分进入非线性数据结构的殿堂，这是算法效率提升的关键所在。我们将侧重于平衡性维护和路径搜索。 第五章：树结构：分层数据的管理 深入剖析了二叉树的结构特性，并详细讲解了前序、中序、后序遍历的递归与非递归（利用栈）实现。核心章节在于二叉查找树（BST）的平衡问题。我们引入了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转操作（左旋、右旋）与颜色调整规则，解释它们如何保证$O(log n)$的最坏情况时间复杂度。此外，还包括堆（Heap）结构——特别是二叉最大/最小堆，及其在构建优先队列和堆排序中的应用。 第六章：散列表（哈希表）：期望的常数时间 散列表是现代编程中不可或缺的部分。我们不仅讲解了哈希函数的设计原则（均匀性、无碰撞性），还系统比较了链式地址法和开放定址法（线性探测、二次探测、双重散列）的优缺点。重点分析了装载因子对性能的影响，并探讨了如何通过动态重建表来维持高效性能。 第七章：图论基础与表示方法 图结构是描述复杂关系的利器。我们详细对比了邻接矩阵、邻接表和十字链表在存储不同密度图时的空间复杂度和操作效率。随后，系统阐述了图的两种基本遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并展示它们在连通性判断和拓扑排序中的应用。 第八章：图的最短路径与最小生成树 本章聚焦于图算法的核心应用。Dijkstra算法（单源最短路径）和Bellman-Ford算法（处理负权边）的原理、实现和适用场景被详细分解。对于无权图或所有边权相同的图，我们展示了BFS的简洁解法。接着，深入讲解了Prim算法和Kruskal算法，如何利用贪心策略构建最小生成树（MST），并分析了它们与并查集（Disjoint Set Union, DSU）结构的结合应用。 第三部分：算法设计与分析——效率的终极追求（约 500 字） 本部分从算法设计范式出发，教授读者如何系统地解决复杂问题，并掌握分析和比较算法的数学工具。 第九章：算法分析的数学工具 严格定义了渐进时间复杂度（$O, Omega, Theta$）的含义。详细介绍了主定理（Master Theorem）在求解分治算法递推关系式中的应用，这是分析归并排序和快速排序效率的关键。同时，强调了最坏情况、最好情况和平均情况分析的区别。 第十章：经典排序算法的深度剖析 不仅实现了冒泡、插入、选择排序，更着重分析了快速排序（枢轴选择策略与分区优化）、归并排序（稳定性保证）和堆排序（基于堆结构）的性能。详细讨论了如何通过优化快速排序的枢轴选择（如三数取中法）来避免最坏情况的发生。 第十一章：设计范式 I：分治法与贪心算法 分治法案例包括汉诺塔问题和Strassen矩阵乘法（作为复杂度优化的演示）。贪心算法部分，我们使用活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）来展示贪心选择性质的判断标准，并讨论了贪心策略的局限性——即贪心选择不一定能导向全局最优解。 第十二章：设计范式 II：动态规划与回溯法 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。通过最长公共子序列（LCS）、背包问题（0/1 Knapsack）的二维DP表格推导，教会读者如何定义状态转移方程。回溯法则通过八皇后问题和迷宫寻路等实例，展示如何系统地搜索解空间，并利用剪枝技术提高效率。 附录：高级主题选讲 简要介绍了NP完全性问题的概念，以及如何利用拓扑排序解决依赖关系问题，为读者后续深入学习算法提供方向指引。 --- 本书特色： 工程导向： 所有核心数据结构均提供C++模板类实现参考，强调内存管理和性能考量。 严谨的复杂度分析： 每种操作和算法均附带详尽的最优、最坏和平均时间/空间复杂度分析。 图示丰富： 采用大量的流程图和内存模型图，帮助读者直观理解复杂结构的操作过程。 面向应用： 每章末尾设置“应用案例”模块，将抽象概念与实际的缓存管理、数据库索引、网络路由等场景联系起来。

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我是一个追求极致代码效率的动手派读者，这本书在实战应用方面的体现让我眼前一亮。它并没有沉溺于理论的空泛讨论，而是非常注重“如何用C语言解决实际问题”。书中大量的实操案例，比如简单的系统工具开发、小型文件处理程序等，都展示了C语言的强大性能和底层控制力。更重要的是，作者在给出解决方案的同时，还会对代码的性能进行分析和优化建议，这对于培养我的工程思维至关重要。我尤其喜欢书中关于内存管理的章节，讲解得非常透彻，让我明白了为什么在C语言中需要手动管理内存，以及如何避免常见的内存泄漏问题。这本书真正做到了“授人以渔”，教会我如何写出不仅能跑，而且跑得高效、健壮的代码。

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这本书的编排结构逻辑性极强，简直是为自学而生的宝典。我特别欣赏作者在章节之间的过渡处理，衔接得非常自然流畅，让你感觉每学完一章，知识体系都在稳步地向上搭建。它不像有些教材那样，章节之间像是孤立的知识点堆砌，读起来断断续续，让人难以形成整体概念。这本书的“递进式学习”设计非常巧妙，从基础语法到数据结构，再到文件操作，每一步都踩在你的能力提升点上。而且，作者在讲解复杂逻辑时，总是会先给出一个宏观的概述，然后再深入细节剖析，这种“先见林后见木”的策略，极大地减轻了我的认知负担。对于那些希望通过自学掌握C语言的读者来说，这本书无疑是最佳的“领航员”，它为你规划好了清晰的路径，让你少走了很多弯路。

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这本书的讲解真是深入浅出，对于初学者来说简直是一股清流。我记得我刚接触编程时，面对那些密密麻麻的代码和晦涩难懂的语法规则，简直一头雾水。但是翻开这本书，那种感觉立刻烟消云散了。作者似乎有一种魔力，能把最复杂的概念用最直观的方式呈现出来。比如，在讲解指针的时候，我原本以为会是一场噩梦，结果作者通过生动的比喻和图示，让我瞬间领悟了指针的精髓。书中的每一个例子都经过精心设计，既贴合实际应用场景，又能够充分展示C语言的核心特性。读完前几章，我感觉自己已经不再是那个对编程一无所知的小白了，而是有了一个坚实的起点，可以自信地迈向更深层次的学习。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启蒙，让我学会了如何像程序员一样去思考问题。

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这本书的语言风格带着一种独特的严谨和幽默感并存的魅力，让人在学习的枯燥中也能找到乐趣。作者的文字功底非常扎实，不像某些教材那样干巴巴地陈述事实，而是像一位经验丰富的导师在和你面对面交流。他总能在关键时刻插入一些过来人的“小窍门”或者对历史背景的简短介绍，这使得学习过程不再是单向的灌输，而更像是一场有趣的对话。尤其是一些边界条件的讨论，作者处理得非常到位，既没有回避C语言的“怪癖”，又用一种轻松的语气引导我们去理解它们背后的逻辑。读完这本书，我不仅掌握了C语言的知识，还体会到了一种对待编程应有的严谨态度和探索精神，这种软性的收获，比单纯记住几个语法点要宝贵得多。

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从排版和可读性的角度来看，这本书绝对是业界良心之作。现在的技术书籍，很多都因为排版粗糙、图表模糊而大打折扣，但这本书完全没有这个问题。无论是代码块的样式，还是关键概念的突出显示，都处理得恰到好处，眼睛看起来非常舒服，长时间阅读也不会感到疲劳。那些用来解释复杂算法或数据结构的插图，绘制得清晰明了，即便是那些需要空间想象力的概念，通过这些图示也能迅速捕捉到核心。这说明作者和出版方在细节上投入了大量的精力，深知阅读体验对学习效果的影响。一本好书，不仅内容要好，外在的呈现同样重要，这本书在这方面无疑是做到了极致，让人爱不释手，愿意一页一页地读下去。

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