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出版者:

作者:Apress

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2010-7

价格:$ 56.49

装帧:

isbn号码:9781430227519

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server
• 数据库建模
• 数据仓库
• ETL
• 数据库设计
• SQL
• 数据分析
• 商业智能
• Microsoft SQL Server
• 数据建模

《数据结构与算法精解》：构建高效能软件的基石 内容简介 在当今快速迭代的软件开发世界中，性能与效率是衡量一个系统优劣的关键指标。《数据结构与算法精解》是一本深入探讨计算机科学核心理论的权威著作，它旨在为软件工程师、系统架构师以及计算机科学专业的学生提供一个全面、深入且实用的知识框架，用以设计和实现高性能、可扩展的软件解决方案。本书摒弃了过于抽象的理论堆砌，而是将复杂的概念与现代编程实践紧密结合，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”以及“为什么这样做”。 本书的结构经过精心设计，从基础概念出发，逐步深入到高级主题，确保了学习路径的平滑过渡。我们坚信，只有扎实掌握了底层原理，才能在面对日益复杂的工程挑战时游刃有余。 --- 第一部分：基础与抽象——计算的基石 本部分聚焦于构建高效算法所需的底层思维模式和基本工具。我们从数据在内存中的组织方式开始，这是理解后续所有复杂结构的前提。 第1章：计算思维与性能度量 本章首先引入了算法分析的严谨性，重点讲解了时间复杂度和空间复杂度的概念，特别是大 O 符号（Big O Notation）的实际应用。我们详细分析了不同增长率函数的实际影响，并探讨了“最好情况”、“最坏情况”和“平均情况”分析的适用场景。此外，还讨论了现代 CPU 架构（如缓存、流水线）如何影响实际运行时间，强调了理论模型与硬件现实之间的桥梁。本章的实践部分侧重于如何使用性能分析工具（Profiler）来验证算法的实际效率。 第2章：线性结构：数组与链表的深度剖析 虽然数组和链表看似简单，但它们的内在差异对性能有着深远影响。本章不仅涵盖了静态数组、动态数组（如 C++ 的 `std::vector` 或 Java 的 `ArrayList`）的内存布局和操作开销，还深入探讨了单向链表、双向链表及循环链表的实现细节。我们重点分析了在不同场景下（如随机访问、头部/尾部插入与删除）的选择依据。此外，还引入了“块状数组”（Chunked Array）等混合结构，展示如何权衡连续性和灵活性。 第3章：栈与队列的抽象应用 栈（Stack）和队列（Queue）是实现控制流和任务调度的核心抽象。本章详细介绍了 LIFO（后进先出）和 FIFO（先进先出）原则在实际工程中的应用，例如表达式求值（中缀转后缀）、递归的迭代实现、深度优先搜索（DFS）中的隐式栈管理，以及广度优先搜索（BFS）中的显式队列应用。我们还探讨了更专业的队列变体，如双端队列（Deque）及其在滑动窗口算法中的高效实现。 --- 第二部分：组织与查找——信息的高效管理 高效的数据组织是快速信息检索的前提。本部分转向结构化数据存储，重点关注如何优化查找、插入和删除操作的效率。 第4章：树结构：从有序到平衡 本章是全书的重点之一。从基础的二叉树、二叉搜索树（BST）开始，详细解释了它们在最坏情况下性能退化至 O(n) 的原因。随后，我们全面介绍了自平衡树，特别是 AVL 树 和 红黑树（Red-Black Tree） 的旋转、着色和再平衡机制。我们用详尽的图示和伪代码来阐释这些复杂的维护操作，并讨论了它们在数据库索引和高效 Map/Set 实现中的核心作用。 第5章：堆结构与优先队列 堆（Heap）是实现高效优先级调度的关键。本章重点讲解了二叉堆的构建、插入和“堆化”（Heapify）过程，分析了其 O(log n) 的操作时间。我们还讨论了如何使用堆来解决 Top-K 问题，以及在 Dijkstra 算法 和 Prim 算法 等图论问题中的关键作用。此外，还对比了二叉堆与更高级的斐波那契堆（Fibonacci Heap）在摊还分析下的性能优势。 第6章：散列技术与冲突解决 散列表（Hash Table）提供了平均 O(1) 的查找性能，是现代编程中最常用的数据结构之一。本章深入剖析了散列函数的设计原则，包括一致性、均匀性和雪崩效应。重点对比了 链地址法（Separate Chaining） 和 开放寻址法（Open Addressing，如线性探测、二次探测和双重散列） 的优缺点。特别关注了如何通过精心选择的散列函数来抵抗拒绝服务攻击（HashDoS）。 --- 第三部分：连接与关系——图算法的强大威力 图结构是建模现实世界复杂关系（网络、依赖、路径）的终极工具。本部分专注于图的遍历、连通性分析及最短路径求解。 第7章：图的表示与遍历 本章介绍了图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix） 和 邻接表（Adjacency List），并分析了它们在稀疏图和稠密图中的内存和时间效率权衡。随后，我们详细演示了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图上的应用，包括如何使用它们来检测环路、寻找强连通分量以及拓扑排序。 第8章：最短路径算法详解 最短路径问题是图论中的核心挑战。我们系统地介绍了： 1. Dijkstra 算法：及其对非负权边的适用性，并展示了优先队列如何优化其性能。 2. Bellman-Ford 算法：如何处理包含负权边的图，以及如何利用它来检测负权环。 3. Floyd-Warshall 算法：用于解决所有顶点对之间的最短路径问题，并探讨了其动态规划基础。 第9章：最小生成树与网络流 本部分介绍了图论中的优化问题。我们详细解析了 Prim 算法 和 Kruskal 算法 如何通过贪心策略高效地构建最小生成树（MST）。随后，引入了网络流的概念，重点讲解了 Ford-Fulkerson 方法 及其基于增广路径的迭代思想，并简要介绍了 Edmonds-Karp 和 Dinic 算法在实际网络规划中的应用。 --- 第四部分：效率的极限——高级算法设计范式 本部分将视野扩展到更复杂的算法设计和优化策略，这些是构建大规模系统的关键技术。 第10章：分治法与递归优化 本章探讨了分治策略（Divide and Conquer）的强大威力，从经典的 归并排序（Merge Sort） 和 快速排序（Quick Sort） 的实现细节和性能分析入手，讲解了主定理（Master Theorem）在分析递归关系中的应用。我们还展示了如何利用分治法解决二维平面上的最近点对问题等几何算法。 第11章：动态规划（DP）：优化重叠子问题 动态规划是解决具有最优子结构和重叠子问题特性的问题的利器。本章通过大量的实例（如背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法）来阐述 自底向上（Bottom-Up） 和 自顶向下带备忘录（Top-Down with Memoization） 两种实现方式。重点在于如何正确地定义状态转移方程，这是掌握 DP 的核心。 第12章：贪心算法与线性规划基础 本章分析了贪心算法（Greedy Algorithm）适用的前提条件——贪心选择性质和最优子结构。我们通过活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等实例来验证贪心策略的有效性。同时，本章简要介绍了线性规划的基本概念，为理解更复杂的资源分配优化问题打下基础。 --- 结语与实践路线图 《数据结构与算法精解》不仅仅是一本理论手册，更是一本工程实践指南。全书穿插了大量使用现代编程语言（如 C++、Python 或 Java）实现的、经过优化的代码示例。我们鼓励读者在学习每一个新结构或算法后，立即尝试将其应用于实际问题中，例如：设计一个高性能缓存淘汰策略（LRU Cache，结合链表与哈希表）、实现一个实时日志分析器（使用堆和图算法），或优化一个编译器的依赖解析器（使用拓扑排序）。通过这种方式，读者将能真正内化这些知识，成为能写出兼具优雅性与极致性能代码的顶尖工程师。

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