Practical Data Structures in C++ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Bryan Flamig

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-04-19

价格:USD 54.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780471558637

丛书系列:

图书标签:

• Programming
• C++
• 数据结构
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 数据存储
• STL
• 代码实现
• 实践
• 学习
• 教程

《C++ 中的高效算法设计与实现》 本书旨在深入探讨如何在 C++ 语言环境中构建和优化各类算法，帮助读者掌握从基础数据结构到复杂算法的设计理念与实践技巧。我们将聚焦于那些能显著提升程序性能、优化资源利用的关键技术，并结合 C++ 的强大功能，展现如何将理论转化为高效、可靠的代码。 第一部分：高效基础——构建坚实基石 在算法的海洋中，扎实的基础如同船只的龙骨，决定了其航行的稳定与速度。本部分将从 C++ 的核心特性出发，为读者构筑算法设计的坚实基石。 C++ 语言特性与算法的融合： 我们将深入剖析 C++ 中那些对算法效率至关重要的特性，例如： 迭代器（Iterators）的强大与灵活： 探索不同类型的迭代器（输入、输出、前向、双向、随机访问）如何优雅地抽象容器操作，以及如何利用它们编写通用的、高效的算法。 STL 容器的深入理解： 超越“知道是什么”，我们更关注“理解为什么”以及“如何用好”。深入分析 `vector` 的内存模型与伸展操作、`list` 的节点连接与插入删除效率、`deque` 的块状结构优化、`set`/`map`（红黑树）的查找与插入复杂度、`unordered_set`/`unordered_map`（哈希表）的平均与最坏情况分析。理解这些内部机制，才能在不同场景下做出最优的容器选择。 模板元编程（Template Metaprogramming）的力量： 学习如何利用模板在编译时进行计算和代码生成，从而避免运行时开销，实现极致的性能优化，例如 SFINAE（Substitution Failure Is Not An Error）在类型安全与特化的应用。 Lambda 表达式与函数对象（Functors）： 掌握这些现代 C++ 特性在算法中作为谓词、操作符的便捷用法，如何简洁地表达复杂逻辑，提升代码的可读性和效率。 智能指针与 RAII（Resource Acquisition Is Initialization）： 探讨如何在算法的内存管理和资源生命周期中，利用智能指针（`unique_ptr`, `shared_ptr`, `weak_ptr`）和 RAII 原则，编写安全、无泄漏的代码，减少手动内存管理的负担。 算法复杂度分析与性能调优： 大 O 符号（Big O Notation）的深度解析： 不仅仅是记忆 O(1), O(n), O(n log n), O(n^2)，而是理解它们背后代表的资源消耗模式，并学会如何精确地分析自己编写代码的复杂度。 时间复杂度和空间复杂度的权衡： 学习在不同的约束条件下，如何在时间效率和空间占用之间找到最佳平衡点。 性能分析工具的使用： 介绍并演示如何使用 gprof, perf, Visual Studio Profiler 等工具，定位代码中的性能瓶颈，并指导如何根据分析结果进行针对性优化。 第二部分：经典算法的精妙设计与 C++ 实现 本部分将精选一系列在计算机科学中具有里程碑意义的算法，深入剖析其设计思想，并提供高质量的 C++ 实现，让读者在实践中领悟算法的魅力。 排序算法的演进与优化： 基础排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序的原理与局限性，以及它们在特定小规模数据或有序数据下的适用性。 高效排序： 快速排序（QuickSort）的“分治”策略、枢轴选择（Pivot Selection）的改进（如三数取中法）及其平均 O(n log n) 时间复杂度；归并排序（MergeSort）的稳定性与外部排序的潜力；堆排序（HeapSort）的构建堆（Heapify）过程与原地排序特性。 线性时间排序： 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基数排序（Radix Sort）在特定数据分布下的惊人效率。 C++ STL 的 `std::sort` 源码解析（或其优化原理）： 了解标准库如何实现高效且稳定的排序。 搜索算法的智慧： 线性搜索： 最基本的查找方式及其 O(n) 复杂度。 二分搜索（Binary Search）： 对有序数据进行对数级查找的原理、边界条件处理（如查找第一个/最后一个匹配项），以及在 C++ STL 中的应用 (`std::binary_search`, `std::lower_bound`, `std::upper_bound`)。 哈希查找（Hashing）： 散列表（Hash Table）的原理、哈希函数的设计（如除法散列、乘法散列）、冲突解决策略（链地址法、开放地址法）及其平均 O(1) 查找效率。 图算法的探索： 图的表示： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）与邻接表（Adjacency List）的优缺点与适用场景。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的递归与非递归实现，以及它们在连通性、拓扑排序、最短路径（无权图）等问题中的应用。 最短路径算法： Dijkstra 算法（单源最短路径，非负权图）、Bellman-Ford 算法（单源最短路径，可处理负权边）、Floyd-Warshall 算法（所有顶点对最短路径）。 最小生成树算法： Prim 算法与 Kruskal 算法（贪心策略的应用）。 动态规划（Dynamic Programming）的艺术： 核心思想： 最优子结构（Optimal Substructure）与重叠子问题（Overlapping Subproblems）的识别。 递推关系构建： 如何将复杂问题分解为更小的、可重叠的子问题，并建立状态转移方程。 记忆化搜索（Memoization）与自底向上（Tabulation）： 两种实现动态规划的方法，及其在 C++ 中的实现技巧。 经典 DP 问题： 斐波那契数列、背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、最长递增子序列（LIS）、矩阵链乘法等。 第三部分：进阶主题与现代 C++ 算法实践 在掌握了经典算法的基础上，我们将进一步探索更高级的算法概念，以及如何在现代 C++ 环境下进行高效的实践。 字符串匹配算法： 朴素字符串匹配： 基本思想与 O(mn) 复杂度。 KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）： 利用前缀函数（Prefix Function）避免不必要的比较，实现 O(m+n) 线性时间复杂度。 Boyer-Moore 算法： 通过“坏字符”和“好后缀”规则，通常能达到比 KMP 更快的实际性能。 数学与几何算法： 数论基础： 模运算、最大公约数（GCD）、最小公倍数（LCM）、素数判断与生成（埃拉托斯特尼筛法）。 组合数学： 排列（Permutation）、组合（Combination）的生成与计数。 几何基础： 点、线、多边形的表示，距离计算，凸包（Convex Hull）算法（如 Graham Scan, Monotone Chain）。 并发与并行算法： 多线程基础： `std::thread` 的创建与管理、线程同步（互斥锁 `std::mutex`、条件变量 `std::condition_variable`）、原子操作（`std::atomic`）。 并行算法库： C++17 引入的并行 STL 算法（如 `std::for_each`, `std::transform` 的并行版本），以及如何在特定场景下利用它们提升计算密集型任务的效率。 任务并行与数据并行： 理解不同并行模式，并学习如何选择合适的并行策略。 算法的工程化实践： 代码重用与模块化： 如何将算法封装成可复用的类或函数库，遵循 SOLID 原则。 单元测试与集成测试： 编写有效的测试用例，确保算法的正确性与鲁棒性。 代码风格与可读性： 遵循一致的代码风格，编写清晰、易于理解的代码，便于维护和协作。 性能剖析与迭代优化： 持续关注算法在实际应用中的表现，并根据需要进行迭代改进。 通过本书的学习，读者将能够更自信地面对复杂的编程挑战，设计出高效、优雅且性能卓越的 C++ 程序。本书不仅仅是算法的集合，更是培养严谨的计算机科学思维和解决问题能力的指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

一本名为《C++实战数据结构》的书籍，我最近刚入手，才翻阅了开篇几章。首先，从封面设计来看，就透着一股踏实和专业的气息，没有花里胡哨的图饰，而是用一种简洁的字体和深邃的背景色，让人一眼就能感受到其内容的严谨。我特别喜欢它在介绍基本概念时所采用的类比方式，比如在讲到链表时，作者用了一个非常生动的“链条”的比喻，这使得原本有些抽象的内存地址和指针操作一下子变得直观易懂，仿佛我不再是面对一堆冷冰冰的代码，而是像在观察一个现实世界的实体。此外，书中穿插的一些小故事和历史背景，虽然不是核心内容，却极大地增强了阅读的趣味性，让我对这些古老而强大的数据结构有了更深层次的理解，也对它们的创造者产生了由衷的敬意。它不像很多教材那样枯燥乏味，而是在技术讲解的同时，融入了人文关怀，这种做法对于我这样的初学者来说，无疑是巨大的福音，让我能够带着轻松的心情去探索复杂的算法世界。我特别期待书中后续对图和树的讲解，以及它们在实际应用中的案例分析，相信这本定价合理的书籍，一定会成为我学习C++数据结构道路上不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在软件开发一线摸爬滚打的开发者，对于数据结构和算法的掌握程度，直接关系到代码的效率和项目的成败。最近我偶然翻到一本《C++实战数据结构》，虽然还没来得及深入研究，但仅从其目录和序言来看，我就已经对它充满了期待。我尤其欣赏作者在序言中强调的“不仅仅是理论，更是实践”的理念。这说明这本书并非空中楼阁，而是紧密结合了实际的开发需求，有望为我提供一些解决实际编程难题的思路和方法。我关注的是它在介绍不同数据结构时，是如何通过C++语言的特性来体现的，比如 STL 容器的底层实现原理，以及如何利用 C++ 的模板和面向对象特性来设计和实现高效的数据结构。对于像我这样需要处理大量数据和复杂逻辑的开发者来说，一本能够指导我如何写出高性能、易维护的代码的书籍，是多么宝贵。这本书给我的第一印象是，它不会停留在概念的阐述，而是会深入到代码层面，甚至还会探讨一些性能优化的技巧，这正是我所需要的。我希望它能提供一些我之前未曾考虑过的视角，帮助我突破瓶颈，提升技术能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年未曾接触数据结构课程的在职程序员，我近期偶然接触到了《C++实战数据结构》这本书，并对其内容产生了浓厚的兴趣。我所关注的是，书中是否能够以一种更现代、更贴合当前开发环境的方式来阐述这些经典概念。我希望它能够超越传统的教科书模式，融入一些最新的 C++ 标准特性，例如 C++11, C++14, C++17 甚至 C++20 的一些语言特性在数据结构实现中的应用，例如智能指针、右值引用、并发等。我特别看重的是书中能否给出一些关于如何权衡不同数据结构在时间复杂度和空间复杂度上的取舍，以及在面对实际问题时，如何根据具体场景选择最合适的数据结构。这本书的序言中提到“以工程实践为导向”，这让我对它充满了信心，相信它一定能提供许多实用的建议，帮助我快速回顾和更新我在数据结构方面的知识，解决在实际项目中遇到的性能瓶颈问题。我非常期待书中关于动态数组、哈希表、B 树等内容的详细讲解，以及它们在实际应用中的最佳实践。

评分☆☆☆☆☆

最近我开始涉猎 C++ 编程，并入手了《C++实战数据结构》这本书。我最看重的是学习过程中的“趣味性”和“易理解性”。虽然我才刚开始阅读，但书中为每个概念引入的背景故事和应用场景，让我觉得学习数据结构不再是枯燥的知识点堆砌，而是对解决问题能力的培养。例如，在介绍数组时，作者并没有直接给出一堆代码，而是先用“有序的盒子”来类比，然后才慢慢引入下标、访问等概念，这种由浅入深的讲解方式，让我这个编程新手也能轻松跟上。我特别希望这本书能让我理解，为什么要有这么多不同的数据结构，它们各自的优缺点是什么，以及在什么情况下应该选择哪种数据结构。书中是否包含一些小型的编程练习，能够让我立即动手实践，巩固所学，也是我非常看重的一点。我相信，如果这本书能够做到这一点，它一定能成为我学习 C++ 数据结构道路上的一个得力助手，帮助我建立起对这一重要领域的热情和信心，让我能够自信地去编写更高效、更优雅的代码。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机科学充满好奇的学生，最近入手了一本名为《C++实战数据结构》的书籍。对于我这样还在学习阶段的学生来说，一本好的数据结构教材至关重要，它不仅要传授知识，更要引导我们理解思想。我特别喜欢这本书的排版风格，清晰明了，每一章节的标题都设计得很吸引人，让人忍不住想去探索里面的内容。在阅读前几页时，我发现作者在解释抽象数据类型（ADT）时，用了非常贴切的现实生活中的例子，比如“收银台”和“购物车”，这使得ADT的概念不再是枯燥的数学定义，而是与我们的生活息息相关。我非常期待它能讲解排序和搜索算法，以及它们在实际中的应用场景，比如在搜索引擎、数据库索引等领域。这本书的语言风格也很亲切，仿佛作者就在我身边，手把手地教我一样，没有那种高高在上的感觉，让我能够放松地去学习。我希望这本书能帮助我建立起坚实的数据结构基础，为我今后深入学习其他计算机科学领域的知识打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆