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出版者:科学

作者:席君 编

出品人:

页数:245

译者:

出版时间:2010-7

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787030273970

丛书系列:

图书标签:

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• 通俗易懂
• 零基础

好的，以下是一本名为《精通数据结构与算法：从理论到实践的系统指南》的图书简介，内容详实，不涉及您提到的《会计可以这样学》的任何信息。 --- 《精通数据结构与算法：从理论到实践的系统指南》 图书简介 代码的骨架，思维的阶梯——深入理解与高效应用的核心技术手册 在这个信息爆炸、计算能力飞速发展的时代，软件的性能和效率不再仅仅是锦上添花，而是决定产品成败的关键因素。算法与数据结构，作为计算机科学的基石，是构建高效、可扩展系统的核心竞争力。它们是程序员的“内功心法”，是解决复杂计算问题的根本武器。 《精通数据结构与算法：从理论到实践的系统指南》并非一本简单的概念罗列或题解汇编，它是一部旨在帮助读者彻底理解、熟练掌握并在真实世界项目中应用高级数据结构与算法的权威性著作。本书以严谨的数学理论为基础，以实战化的编程思维为导向，旨在搭建起理论知识与工程实践之间的坚实桥梁。 一、 为什么需要这本书？ 市面上不乏介绍数据结构与算法的书籍，但很多要么过于理论化，脱离实际场景；要么过于偏重于面试刷题，忽略了底层原理的深入剖析。本书的独特价值在于其深度、广度与实用性的完美结合： 1. 原理的彻底剖析： 我们不仅仅展示“如何实现”，更着重阐述“为什么这样设计”以及“其背后的数学和逻辑基础”。例如，对于平衡二叉树的旋转操作，本书会详细推导平衡因子的维护和时间复杂度保证的数学依据。 2. 工程化视野： 理论必须服务于工程。本书将大量篇幅用于讨论不同数据结构在实际系统（如数据库索引、操作系统调度、网络路由、编译器设计）中的应用案例，帮助读者建立“场景驱动”的思维模式。 3. 语言无关性与多语言实现： 核心算法和数据结构的设计思想是通用的。本书首先使用伪代码和清晰的逻辑描述核心流程，随后提供主流编程语言（如Java、Python、C++）的精炼实现，确保读者能够灵活迁移到自己的技术栈。 二、 核心内容深度解析 本书结构清晰，循序渐进，共分为五大部分，涵盖了从基础到前沿的完整知识体系。 第一部分：基础奠基与性能分析 (The Foundation) 本部分作为引言和基础铺垫，确保读者具备必要的数学和编程素养。 计算复杂度理论精讲： 深入探讨大O、$Omega$ 和 $Theta$ 记号的精确含义，分析最坏、最好和平均情况时间复杂度的计算方法。重点剖析递归关系的求解（主定理、递推法）。 数组与链表的高级应用： 不仅限于静态和动态数组，还深入探讨了变长数组的内存管理、哨兵节点在链表设计中的作用，以及双向链表的应用场景优化。 散列表的精妙设计： 详细解析线性探测、二次探测、双重散列等冲突解决策略的性能权衡。着重讲解一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统（如Memcached、Dynamo）中的关键作用。 第二部分：树形结构与层次化数据 (Hierarchical Data Structures) 树是处理层次关系和高效查找的核心工具。 二叉搜索树（BST）的完整生命周期： 从基本操作到自平衡机制的引入。 AVL树与红黑树（Red-Black Tree）的精细化实现： 详述单旋、双旋操作的触发条件与颜色调整规则，提供严格的数学证明来保证 $O(log n)$ 的时间复杂度。特别关注红黑树在Linux内核和Java `TreeMap` 中的实际应用。 B/B+ 树的磁盘友好性： 重点分析这些结构如何针对块存储设备（硬盘）的特性进行优化，这是数据库系统（如MySQL、PostgreSQL）索引机制的核心。 第三部分：高级抽象与集合管理 (Advanced Abstractions) 本部分关注于利用抽象结构来高效管理数据集合。 堆结构及其应用： 除了标准的二叉堆，本书详细介绍了斐波那契堆（Fibonacci Heap）的复杂结构，并分析了它在解决Dijkstra和Prim算法的渐进时间复杂度优化中的潜力与工程上的取舍。 优先队列与任务调度： 展示优先队列如何驱动操作系统、网络拥塞控制和事件驱动模拟。 并查集（Disjoint Set Union）： 深度解析路径压缩和按秩合并带来的近乎常数时间的效率提升，并将其应用于最小生成树算法（Kruskal）和网络连通性判断。 第四部分：图论算法的实战部署 (Graph Theory in Action) 图论是描述复杂关系网络的通用语言。本书聚焦于最核心和最实用的图算法。 图的表示方法： 比较邻接矩阵、邻接表和边表在不同图稀疏度下的内存和时间效率。 最短路径算法的迭代与演进： 深入对比Bellman-Ford（处理负权边）、Dijkstra（贪心策略的正确性论证）以及Floyd-Warshall（动态规划视角）。 网络流与匹配： 介绍Ford-Fulkerson方法、Edmonds-Karp算法，并阐述其在资源分配、最大二分图匹配等实际问题中的应用。 拓扑排序与关键路径分析： 在项目管理（如PERT/CPM）中的实际部署。 第五部分：高级算法范式与并行计算基础 (Paradigms and Beyond) 本部分将读者的视野扩展到解决复杂问题的通用策略。 动态规划（DP）的五步法： 传授一套系统性的DP问题分解框架，涵盖背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典模型，强调状态转移方程的建立。 贪心算法的正确性证明： 探讨贪心选择性质和最优子结构，并对比贪心策略与动态规划的适用边界。 回溯法与分支限界法： 解决组合优化问题的两大核心技术，详细分析剪枝策略的有效性，例如在旅行商问题（TSP）求解中的应用。 并行化思维： 初步探讨MapReduce思想的基础，以及如何设计能够利用多核CPU的简单并行化算法结构。 三、 目标读者 本书面向所有希望从“会写代码”跃升到“会设计高效系统”的软件工程师、计算机科学专业的学生、算法研究者以及技术管理者。无论您是准备系统设计面试、优化现有系统的性能瓶颈，还是致力于开发高性能计算应用，本书都将是您案头不可或缺的参考书。 掌握数据结构与算法，就是掌握了驾驭复杂计算问题的终极能力。 ---

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