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出版者:

作者:Mathis, Philippe

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2010-5

价格:$ 184.00

装帧:

isbn号码:9781848210837

丛书系列:

图书标签:

• 图论
• 网络科学
• 复杂网络
• 图算法
• 网络分析
• 数据科学
• 机器学习
• 社交网络
• 信息传播
• 网络建模

计算机科学与工程前沿探索：数据结构与算法的基石 书名：数据结构与算法精解 作者：[此处可想象一位资深计算机科学家或教育家的名字] 出版社：[此处可想象一家权威学术出版社的名称] 图书简介 在当今这个数据爆炸性增长的数字时代，计算机科学的核心竞争力不再仅仅依赖于硬件的飞速迭代，更深层次的驱动力来源于对信息进行高效组织、存储、检索和处理的能力。《数据结构与算法精解》正是这样一部旨在系统、深入地剖析支撑现代计算大厦的基石——数据结构与核心算法的权威著作。它面向所有致力于提升软件工程实践深度、准备迎接复杂系统设计挑战的开发者、研究人员以及高年级本科生和研究生。 本书并非对现有知识的简单罗列，而是力求在理论的严谨性与工程实践的有效性之间建立起坚实的桥梁。我们坚信，理解“为什么”比单纯记住“怎么做”更为重要。因此，本书的叙述脉络紧密围绕着问题的本质、抽象模型的建立，以及在不同计算模型下解决这些问题的最优策略展开。 第一部分：基础结构与抽象模型构建 本书的开篇部分，奠定了理解所有高级算法的基础。我们从最基础的数据组织单元出发，详细阐述了数组（Arrays）和链表（Linked Lists）的内存布局、操作复杂度及应用场景的细微差别。重点在于，我们不只是介绍它们的定义，而是深入探讨了内存局部性（Locality of Reference）如何影响实际性能，以及动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）在扩容机制上所做的精妙权衡。 随后，我们将目光投向抽象数据类型（ADT）的核心代表：栈（Stacks）和队列（Queues）。通过使用这些ADTs来解决如表达式求值、递归的迭代实现、广度优先搜索（BFS）等经典问题，读者将清晰地认识到抽象层面的思维如何简化复杂性。对于先进的队列结构，如双端队列（Deques）和循环队列，本书也提供了详尽的实现细节和性能分析。 本部分的高潮是对树结构（Trees）的深入探索。从概念上最简单的二叉树开始，我们逐步构建出能适应高效率操作的结构。二叉搜索树（BST）的插入、查找与删除操作的平均与最坏情况分析是基础。随后，重点攻克平衡二叉树——包括红黑树（Red-Black Trees）和AVL树。对这些结构的平衡机制，如旋转操作的几何直观性、颜色/高度属性的维护，进行了前所未有的细致分解。读者将理解这些复杂结构如何在$O(log n)$的时间复杂度内保障操作的稳定性，这对于数据库索引、操作系统调度等场景至关重要。 第二部分：高效查找与排序策略 排序是算法领域最古老也是最核心的研究课题之一。本书投入大量篇幅，全面梳理了从基础排序算法到高级比较排序的演进。 基础排序方法（如冒泡、插入、选择排序）被用作引入稳定性（Stability）和原地性（In-place）等关键概念的教学工具。随后，我们深入剖析了分治策略（Divide and Conquer）的典范——快速排序（Quick Sort）。本书提供了一个对枢轴选择（Pivot Selection）策略的全面比较，从随机选择到中位数方法，探讨它们如何直接影响算法的实际运行时间，并详细分析了尾递归优化和分区（Partitioning）操作的实现技巧。 归并排序（Merge Sort）则被用于讲解分治策略在稳定性和最坏情况下的保证，并引出其在外部排序中的重要地位。 然而，比较排序的理论下界是$Omega(n log n)$。为了突破这一限制，本书引入了线性时间排序算法。我们详细讲解了计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）的工作原理，并清晰界定了它们适用的数据分布约束。 在查找方面，除了在有序结构（如BST）上的对数时间查找，本书还专门开辟章节讨论哈希表（Hash Tables）。重点不在于简单地使用哈希函数，而在于如何优雅地处理冲突（Collisions）。我们比较了开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）和链式法，并深入分析了完美哈希和最小化冲突的现代技术，确保读者能构建出具有平均$O(1)$性能的查找结构。 第三部分：图论的广度和深度 如果说树是分层数据的模型，那么图（Graphs）则是表示复杂关系网络的终极工具。本部分是本书的精华之一，它将计算思维应用于社会网络、路线规划、资源分配等现实世界问题。 我们从图的基本概念和表示法开始，包括邻接矩阵和邻接表的优劣比较，并探讨了如何在内存和时间效率之间进行折衷。 核心算法部分，本书系统地介绍了图的遍历技术：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。我们展示了如何利用DFS来发现图的强连通分量（Strongly Connected Components, SCCs），以及如何应用BFS来解决无权图上的最短路径问题。 对于带权图，迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）和贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）的实现细节与适用条件被详尽阐述。特别是对迪杰斯特拉算法中优先队列（通常使用二叉堆实现）的选择和优化，直接关系到算法的整体性能。 此外，本书还覆盖了最小生成树（Minimum Spanning Trees, MST）的两个经典算法——普里姆算法（Prim's）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's），它们展示了贪心策略（Greedy Algorithms）在优化问题上的强大力量。 第四部分：高级主题与算法设计范式 在掌握了基础结构和核心算法后，本书转向更宏观的算法设计哲学。我们不再关注单个问题的解法，而是探讨解决一类问题的通用框架。 1. 动态规划（Dynamic Programming, DP）：本书将DP的精髓概括为“最优子结构”和“重叠子问题”。通过经典的背包问题、最长公共子序列以及矩阵链乘法的实例，我们详细讲解了自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现方式的权衡，并强调了状态转移方程的精确定义是成功的关键。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：除了MST，我们还分析了霍夫曼编码（Huffman Coding）作为一种高效的变长编码方案，展示了局部最优选择如何导向全局最优解，同时也明确指出了贪心算法不适用的边界。 3. 回溯法与分支限界法（Backtracking and Branch and Bound）：这些方法是解决组合爆炸问题的有效工具。我们使用N皇后问题和旅行商问题（TSP）的简化版本作为案例，演示如何通过剪枝（Pruning）技术有效地探索搜索空间。 结语：从理解到创造 《数据结构与算法精解》的最终目标是培养读者的“计算思维”。算法设计不仅仅是套用公式，它要求在理解硬件限制、数据特性和问题约束的基础上，创造出既优雅又高效的解决方案。本书提供的不仅是代码实现，更是一套解决未来未知计算难题的思维工具箱。每一个算法都附带有严格的数学证明和详尽的性能分析，确保读者能够自信地将这些理论知识转化为健壮、可扩展的软件系统。掌握本书内容，即是掌握了通往卓越软件工程师的必经之路。

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