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出版者:

作者:任化敏 编

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2010-6

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787113111649

丛书系列:

图书标签:

• 编程
• C++
• C++
• 程序设计
• 编程
• 计算机科学
• 算法
• 数据结构
• 面向对象
• 软件开发
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• 学习

《图解数据结构与算法：从基础到实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且易于理解的数据结构与算法学习路径，特别适合那些希望打下坚实计算机科学基础，并在实际编程中灵活运用高效解决问题方法的学习者。我们摒弃了枯燥的纯理论叙述，转而采用大量的图示、清晰的逻辑推导和贴近实际的编程案例，力求将抽象的概念转化为直观的理解。 本书内容组织遵循“理论先行、图例辅助、代码实现、复杂度分析”的逻辑框架，确保读者不仅知其“然”，更明其“所以然”。 --- 第一部分：夯实基础——计算思维的基石 本部分聚焦于建立扎实的计算思维和分析能力，这是理解后续复杂算法的前提。 第一章：算法与计算思维导论 本章首先界定什么是算法，它在现代计算中的核心地位。我们探讨算法的特性（如正确性、效率、可读性），并引入“计算思维”的概念——如何将现实世界的问题抽象为计算机可以处理的步骤。 问题的数学描述与抽象： 如何将自然语言描述的问题转化为精确的数学模型。 算法的生命周期： 从需求分析到设计、实现、测试和部署的完整流程。 程序设计范式简介： 简要介绍过程式、面向对象和函数式编程范式，为后续结构选择做铺垫。 第二章：性能度量与复杂度分析的艺术 理解算法的效率至关重要。本章是全书的理论核心之一，详细解析如何量化算法的性能。 时间复杂度与空间复杂度： 引入大O符号（$O$）、大Ω符号（$Omega$）和大$Theta$符号（$Theta$）的精确定义。 常见复杂度类的辨析： 深入分析常数时间 $O(1)$、对数时间 $O(log n)$、线性时间 $O(n)$、线性对数时间 $O(n log n)$、平方时间 $O(n^2)$ 和指数时间 $O(2^n)$ 的实际应用场景与性能差异。 最好、最坏与平均情况分析： 针对不同输入对算法性能的影响进行细致剖析。 递归算法的复杂度求解： 重点讲解主定理（Master Theorem）在求解分治算法复杂度中的应用，辅以大量图解案例。 --- 第二部分：核心数据结构详解 本部分系统地介绍了计算机科学中最常用和最基础的若干数据结构，强调其内部原理、操作效率及适用场景。 第三章：线性结构——数组与链表的深度剖析 线性结构是最基本的数据组织方式，本章着重比较它们在内存分配和操作效率上的差异。 静态数组与动态数组（向量）： 内存连续性的优势与代价，动态扩容机制的实现细节。 单向、双向及循环链表： 节点结构、指针操作的精妙之处，以及在特定插入删除场景下的效率优势。 栈（Stack）： 后进先出（LIFO）的应用，如表达式求值和函数调用栈的工作原理。 队列（Queue）： 先进先出（FIFO）的应用，如任务调度和缓冲区管理，以及循环队列的优化。 第四章：抽象与嵌套——栈、队列与列表的进阶应用 本章探讨如何利用基础线性结构构建更复杂的抽象数据类型。 双端队列（Deque）： 灵活的头尾操作，在滑动窗口算法中的应用。 列表的实现比较： 深入比较基于数组（动态数组）和基于链表（如STL中的`std::list`）实现的列表的性能权衡。 应用案例： 使用栈实现括号匹配和中缀表达式到后缀表达式的转换。 第五章：树形结构——组织层级数据的艺术 树是处理层级关系和实现高效查找的关键。本章详细介绍各类树结构。 树的基本术语与遍历： 前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现。 二叉树与二叉搜索树（BST）： 结构定义、插入、删除操作的完整逻辑与边界条件处理。 平衡树的引入： 介绍平衡性的重要性，并为后续的AVL树和红黑树做铺垫。 堆（Heap）结构： 最大堆与最小堆的构建（Heapify过程），及其在优先队列中的核心作用。 第六章：高效搜索：平衡树与B树族 为应对大规模数据的快速查找需求，本章聚焦于保持对数时间性能的树结构。 AVL 树： 详细讲解旋转操作（LL, RR, LR, RL）以维护平衡因子，保持 $O(log n)$ 性能。 红黑树（Red-Black Trees）： 学习其五条性质，理解颜色调整和旋转操作如何保证平衡，适用于STL容器如`std::map`和`std::set`。 B 树与 B+ 树： 针对磁盘 I/O 优化的结构，详细解释其多路分支的原理，是数据库和文件系统的基石。 第七章：非线性结构——散列与图论基础 散列（Hashing） 散列表（Hash Table）原理： 哈希函数的设计原则、冲突处理机制（链地址法与开放寻址法）。 性能分析： 负载因子（Load Factor）对性能的影响，以及 $O(1)$ 平均时间复杂度的实现条件。 图论基础（Graph Theory） 图的表示法： 邻接矩阵与邻接表，以及它们在空间和时间上的权衡。 图的遍历： 广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理与应用场景。 --- 第三部分：核心算法的实现与优化 本部分将理论与实践深度结合，涵盖了计算机科学中最重要且应用最广泛的算法思想。 第八章：排序算法的精妙对比 排序是检验算法能力的基础。本章从稳定性和时间复杂度两个维度对比各种排序方法。 基础排序： 冒泡、选择、插入排序的详细步骤与 $O(n^2)$ 性能分析。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）： 枢轴（Pivot）的选择策略，分区（Partition）过程的优化，以及最坏情况的规避。 归并排序（Merge Sort）： 分治思想的完美体现，稳定性保证，以及外部排序中的应用。 线性时间排序： 计数排序、基数排序、桶排序的适用前提与实现细节。 第九章：图算法的探索与应用 图算法是解决网络、路径和依赖关系问题的核心工具。 最短路径问题： Dijkstra 算法： 针对非负权边的最短路径求解，优先队列优化。 Bellman-Ford 算法： 处理含有负权边的图，及负权环的检测。 Floyd-Warshall 算法： 计算任意两点间最短路径的动态规划方法。 最小生成树（MST）： Prim 算法与 Kruskal 算法： 两种贪心策略的实现，Union-Find 结构在 Kruskal 中的应用。 拓扑排序： 在有向无环图（DAG）中确定任务的先后顺序。 第十章：动态规划与贪心策略 本章深入探讨解决优化问题的两大强大范式。 贪心算法： 局部最优解能否导向全局最优解的判断标准，如霍夫曼编码、活动选择问题。 动态规划（DP）： 核心思想： 最优子结构和重叠子问题。 经典案例： 背包问题（0/1 背包与完全背包）、最长公共子序列、矩阵链乘法。详细分析状态转移方程的构建。 第十一章：高级搜索与回溯法 回溯法（Backtracking）： 用于系统地搜索所有可能的解空间，如八皇后问题、数独求解。 分支限界法（Branch and Bound）： 剪枝策略在旅行商问题（TSP）等 NP 难问题求解中的应用。 --- 结语与资源推荐 全书最后一部分总结了如何将所学知识迁移到实际工程项目中，并提供了深入学习的参考书目和在线资源列表，引导读者持续精进，成为一名能够设计和实现高性能系统的工程师。本书的最终目标是培养读者“看到问题，就能联想到最合适的结构和算法”的能力。

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很水的一本书，基本学不到什么东西。看完后顶多有一点C++的概念

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