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出版者:人民邮电出版社

作者:王建德

出品人:

页数:369

译者:

出版时间:2012-1

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115268655

丛书系列:计算机程序设计竞赛权威指导书

图书标签:

数据结构
算法
编程
数据结构与算法
计算机科学
Programming
计算机
技术
数据结构
程序设计
算法
计算机科学
编程实践
结构设计
效率优化
代码实现
软件开发
实战指南

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具体描述

《程序设计中实用的数据结构》按照数据结构知识的分类，以线性表、树型问题和图型问题为基本构件，介绍了几十种存储方式和相应算法，同时深入浅出地分析和证明了每一种存储方式和算法的应用场合和效率，引导读者尽可能选择有利于提升算法效率的数据结构。

《程序设计中实用的数据结构》既可以作为大专院校计算机专业数据结构或算法类课程的教材，亦可以作为大学生和中学生程序设计竞赛活动的培训教程，还可以作为计算机软件研发的参考资料。本书由王建德、吴永辉编著。

《现代算法设计与分析：效率至上》在信息爆炸的时代，算法的效率直接决定了软件系统的响应速度、资源消耗乃至最终的市场竞争力。本书并非一本关于基础数据结构堆砌的教程，而是深入探讨如何设计和分析高效算法的进阶指南。我们关注的焦点是如何在实际问题中，通过巧妙的算法设计和严谨的分析，榨干计算资源的每一分潜力，实现性能上的飞跃。本书将带领读者穿越一系列精心挑选的算法领域，从经典的排序与搜索算法优化，到图论算法的实际应用，再到动态规划与贪心算法的精妙之处。我们不仅仅会介绍这些算法的原理，更会深入剖析它们的时间和空间复杂度，理解它们为何高效，又在何种场景下表现最佳。同时，我们还将探讨如何根据具体问题，选择最合适的算法，或者对现有算法进行改进，以应对海量数据和复杂计算的需求。核心内容概述：高级排序与搜索策略：抛开基础的冒泡排序或选择排序，本书将重点介绍如快速排序、归并排序、堆排序等具有更优平均时间复杂度的算法。同时，我们将深入讲解二分查找在不同数据结构上的变种应用，以及针对特定场景（如近似搜索、范围查询）的优化技巧。此外，对于大规模数据集，分布式排序算法的原理与实现思路也将有所触及。图论算法的实践力量：图结构是描述现实世界中关系网络的强大工具。本书将深入讲解图的遍历算法（DFS、BFS）在问题解决中的多样化应用，如连通性分析、拓扑排序等。更重要的是，我们将详细阐述最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）在网络路由、物流调度等领域的实际部署，以及最小生成树算法（Prim、Kruskal）在网络建设、资源分配等问题中的经济性优化。对于更复杂的问题，我们将引入网络流算法（Ford-Fulkerson）以及最大匹配算法的原理和应用场景。动态规划与贪心算法的智慧：这两类算法是解决许多复杂优化问题的核心。本书将通过经典的例子，如背包问题、最长公共子序列、硬币找零等，详细解析动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”和“边界条件”。我们不仅会讲解如何构建DP解法，还会探讨如何对其进行空间优化。对于贪心算法，我们将分析其“贪心选择性质”和“最优子结构”，并通过诸如活动选择问题、霍夫曼编码等实例，展示其在策略选择上的高效性。高级数据结构与算法的融合：本书并非孤立地介绍数据结构，而是将其与算法设计紧密结合。我们将探讨如何利用优先队列（堆）优化图算法，如何利用散列表（哈希表）加速查找与去重，以及如何在树结构（如二叉搜索树、AVL树、B树）上实现高效的搜索、插入与删除操作。此外，对于需要处理字符串匹配的场景，我们将引入KMP算法、Boyer-Moore算法等高效的字符串匹配算法。算法分析与性能调优：理论分析是算法效率的基石。本书将引导读者掌握大O表示法，理解时间与空间复杂度的意义，并学会如何对算法进行精确的性能评估。更重要的是，我们将分享在实际开发中进行性能瓶颈分析的常用方法，以及代码级别的优化技巧，例如分支预测、缓存优化、SIMD指令等，帮助读者将理论知识转化为实际的性能提升。面向未来的算法思想：除了经典算法，本书还将对一些前沿的算法思想进行展望，例如概率性算法（如随机化算法、蒙特卡罗方法）在某些问题上的优势，以及 NP-hard 问题的一些近似解法和启发式搜索策略。谁将从中受益：本书适合具有一定编程基础，希望在算法设计与分析能力上实现质的飞跃的开发者、软件工程师、计算机科学专业学生以及对算法优化有迫切需求的从业人员。无论您是准备参加技术面试，还是希望优化现有系统的性能，亦或是对算法的奥秘充满好奇，都能从中获得宝贵的知识和启发。学习本书，您将能够：深刻理解算法的效率如何影响系统性能。熟练掌握高效的排序、搜索、图论、动态规划及贪心算法。灵活运用各种数据结构来优化算法设计。精确分析算法的时间和空间复杂度。独立解决更复杂、更具挑战性的计算问题。提升代码质量，写出性能卓越的软件。《现代算法设计与分析：效率至上》是一本注重实战、强调效率的算法进阶读物，它将帮助您成为一名更优秀的算法工程师，在瞬息万变的科技领域中，用高效的算法构建起坚实的竞争壁垒。

作者简介

王建德国务院特殊津贴专家、上海师范大学特聘教授、控江中学特级教师。他辅导学生在国际奥林匹克信息学竞赛（IOI）中获8金、4银、2铜，先后出版了《新编实用算法分析与程序设计》和《程序设计中常用的计算思维方式》等多本广受好评的图书，这些图书长期以来是国内各类程序设计竞赛的必备教程。

吴永辉博士，复旦大学计算机科学与工程系副教授，ACM-ICPC中国赛区指导委员会成员，复旦大学ACM程序设计竞赛队教练。自2001年起连续带队进入 ACM-ICPC世界总决赛，并取得过世界第六名的佳绩。主要研究方向为数据库，在《计算机研究与发展》、《软件学报》以及重大学术会议上发表过多篇论文，参与翻译的著作有《数据通信与网络》和《数据通信、计算机网络与开放系统》。

目录信息

上篇讨论线性表
第1 章数组　　 3
1.1 数组的基本概念　　 3
1.1.1 数组是一种顺序存储结构　　 3
1.1.2 数组是程序设计中使用频率最高的数据类型　　 4
1.2 优化数组的存储方式　　 6
1.2.1 规则矩阵的压缩存储　　 6
1.2.2 稀疏矩阵的压缩存储　　 7
1.2.3 01 矩阵的压缩存储　　11
1.3 排序与顺序统计　　 14
1.3.1 排序的基本概念　　 14
1.3.2 计数排序与贪心策略　　 15
1.3.3 采用“二分”策略的排序方法　　 21
1.3.4 顺序统计的基本方法　　 28
第2 章链式存储结构　　 34
2.1 链表的基本概念　　 34
2.1.1 单链表　　 34
2.1.2 循环链表　　 35
2.1.3 双向链表　　 35
2.2 链表的基本运算　　 35
2.2.1 构建单链表　　 36
2.2.2 插入操作　　 36
2.2.3 删除操作　　 36
2.2.4 读取操作　　 36
2.3 链表的应用　　 37
第3 章两种存取方式特殊的线性表　　 43
3.1 “后进先出”的栈　　 43
3.1.1 栈的基本运算　　43
3.1.2 栈的应用　　44
3.2 “先进先出”的队列　　52
3.2.1 队列的基本运算　　52
3.2.2 队列的应用　　54
第4 章散列技术　　59
4.1 散列表　　59
4.2 散列函数的设计　　59
4.3 消除冲突的基本方法　　61
4.3.1 使用开放寻址法消除冲突　　61
4.3.2 使用分离链接法消除冲突　　67
第5 章后缀数组　　71
5.1 后缀数组的基本概念　　71
5.2 采用倍增算法求解rank 数组　　73
5.3 利用rank 数组计算最长公共前缀　　74
5.3.1 计算最长公共前缀是一个典型的RMQ 问题　　75
5.3.2 计算最长公共前缀的基本方法　　75
5.4 后缀数组的应用　　78
5.4.1 利用后缀数组处理单个字符串　　78
5.4.2 两个字符串的公共子串问题　　87
5.4.3 多个字符串共享子串的问题　　90
上篇小结　　97
中篇讨论树型问题
第6 章树的基本概念和遍历规则　　101
6.1 树的递归定义　　101
6.2 节点的分类　　101
6.3 有关度的定义　　 101
6.4 树的深度（高度）　　 102
6.5 森林　　 102
6.6 有序树和无序树　　 102
6.7 树的表示方法　　 103
6.8 树的遍历规则　　 103
6.8.1 先根次序遍历树　　 103
6.8.2 后根次序遍历树　　 104
第7 章树的存储结构　　105
7.1 采用数组存储入边信息　　 105
7.1.1 存储无权树的入边信息　　 105
7.1.2 存储加权树的入边信息　　 106
7.2 采用数组存储所有儿子的地址信息　　 108
7.2.1 采用整数存储儿子的数组下标　　 108
7.2.2 采用指针存储儿子的地址　　 109
7.3 采用邻接表存储出边信息　　 110
7.3.1 采用数组存储方式的邻接表　　 110
7.3.2 采用单链表存储方式的邻接表　　 114
7.4 无根树的一般存储方式　　 116
第8 章二叉树　　123
8.1 二叉树的基本概念和存储结构　　 123
8.1.1 二叉树的基本概念　　 123
8.1.2 二叉树的存储结构　　 125
8.2 将普通有序树和森林转换成对应的二叉树　　128
8.2.1 将普通有序树转换成对应的二叉树　　 128
8.2.2 将普通有序树组成的森林转换成对应的二叉树　　 129
8.3 二叉树的遍历　　 130
8.3.1 前序遍历　　 130
8.3.2 中序遍历　　 130
8.3.3 后序遍历　　 131
8.3.4 由两种遍历确定二叉树结构　　 133
第9 章并查集　　135
9.1 并查集的基本概念　　 135
9.2 查找元素所在树的根节点并进行路径压缩　　 137
9.3 合并两个元素所在的集合　　138
第10 章堆　　143
10.1 二叉堆的概念　　 143
10.2 在插入或删除节点时维护堆性质　　 144
10.2.1 插入节点　　 144
10.2.2 删除最小值元素　　 144
10.3 建堆　　 145
10.4 堆排序　　 146
第11 章最优二叉树　　 154
11.1 最优二叉树的基本概念　　 154
11.2 构造最优二叉树　　 155
第12 章线段树　　160
12.1 线段树的基本概念　　 160
12.1.1 用于区间运算的线段树　　 160
12.1.2 用于数据统计的线段树　　 161
12.1.3 线段树的数据结构　　 162
12.2 线段树的基本操作　　 162
12.2.1 建立线段树　　 162
12.2.2 在区间内插入线段或数据　　 163
12.2.3 删除区间内的线段或数据　　 164
12.2.4 计算区间内的线段或数据状态　　 165
12.3 线段树在静态统计问题上的应用　　 165
12.4 线段树在动态统计问题上的应用　　 168
第13 章二叉查找树　　 176
13.1 二叉排序树　　 176
13.1.1 二叉排序树的基本概念　　 176
13.1.2 二叉排序树的基本操作　　 177
13.2 静态二叉排序树　　 180
13.2.1 静态二叉排序树的特征　　 180
13.2.2 静态二叉排序树的构造方法　　 180
13.2.3 在静态二叉排序树上进行数据统计　　　 181
13.3 子树大小平衡树（SBT）　　 186
13.3.1 SBT 的性质　　 186
13.3.2 旋转　　 186
13.3.3 动态维护SBT 的平衡特性　　 191
13.3.4 SBT 的基本操作　　 196
中篇小结　　 205
下篇讨论图型问题
第14 章图的基本概念及其存储结构　　 209
14.1 图的基本概念　　 209
14.2 图的简单分类　　 211
14.2.1 无向图和有向图　　 212
14.2.2 无权图和加权图　　 212
14.2.3 稀疏图和稠密图　　 212
14.2.4 完全图和补图　　 212
14.2.5 树和森林　　 213
14.2.6 图的生成树和生成森林　　 213
14.2.7 平面图　　 214
14.2.8 二分图　　 214
14.2.9 相交图和区间图　　 214
14.3 图的存储结构　　 215
14.3.1 存储节点间相邻关系的相邻矩阵　　 215
14.3.2 存储边信息的3 种数据结构　　 217
第15 章图的遍历及其应用　　 220
15.1 广度优先遍历（BFS 算法）　　 220
15.1.1 BFS 算法的基本概念　　 220
15.1.2 BFS 算法的应用　　 222
15.2 深度优先遍历（DFS 算法）　　 233
15.2.1 DFS 的基本概念　　 233
15.2.2 在DFS 遍历过程中记录节点颜色变化的时间　　 239
15.2.3 根据节点颜色对边进行分类　　 240
15.2.4 分析DFS 森林的结构　　 242
15.2.5 使用DFS 算法进行拓扑排序　　 244
15.2.6 使用DFS 算法计算欧拉回路　　 248
第16 章有向图的强连通分量和传递闭包　　255
16.1 判定仙人掌图　　255
16.2 计算强连通分量　　259
16.3 传递闭包的应用　　266
第17 章无向图的连通性分析　　271
17.1 计算节点的low 函数　　271
17.2 计算连通图的割点和桥　　272
17.2.1 计算连通图的割点　　272
17.2.2 计算连通图的桥　　273
17.3 计算双连通子图　　275
17.4 分析连通图的连通程度　　276
17.4.1 连通图的顶连通度　　277
17.4.2 连通图的边连通度　　278
第18 章最小生成树　　279
18.1 基本概念　　279
18.2 最小生成树的应用价值　　279
18.3 最小生成树的计算策略　　281
18.4 计算最小生成树的两种算法　　281
18.4.1 Kruskal 算法　　282
18.4.2 Prim 算法　　283
18.5 最小生成树算法的应用实例　　285
第19 章加权图的单源最短路径问题　　293
19.1 基本概念　　293
19.1.1 单源算法是高效解决所有最短路径问题的基础　　293
19.1.2 负权回路影响单源最短路径的计算　　294
19.1.3 松弛技术是单源算法的核心　　295
19.2 求解单源最短路径问题的3 种算法　　296
19.2.1 Dijkstra 算法　　296
19.2.2 Bellman-Ford 算法　　298
19.2.3 SPFA 算法　　299
19.3 单源最短路径算法的应用实例　　301
第20 章二分图的匹配问题　　310
20.1 基本概念　　310
20.1.1 图的匹配概念　　 310
20.1.2 二分图的概念和判定方法　　 311
20.2 计算无权二分图的最大匹配　　 315
20.2.1 匈牙利算法的基本思路　　316
20.2.2 匈牙利算法的基本流程　　316
20.2.3 匈牙利算法的应用实例　　317
20.3 计算带权二分图的最佳匹配　　 320
20.3.1 最佳匹配的概念　　 320
20.3.2 KM算法的基本思路　　 321
20.3.3 KM算法的基本流程和应用实例　　 323
第21 章最大流问题　　327
21.1 基本概念　　 327
21.2 在可增广路径的基础上计算最大流　　 329
21.2.1 可增广路径的基本概念　　 329
21.2.2 基于最大流定理上的最大流算法　　 334
21.3 按层次计算最大流的Dinic 算法　　 334
21.3.1 Dinic 算法的基本思路　　 334
21.3.2 Dinic 算法的基本流程　　 335
21.4 利用最大流最小割定理解题　　 339
21.4.1 割的概念　　 339
21.4.2 最小割的计算方法和应用实例　　 340
21.5 计算多源多汇网络的可行流　　 346
21.6 网络增加容量下界因素后的流量计算问题　　 348
21.6.1 求容量有上下界的网络的最大流　　 348
21.6.2 求容量有上下界的网络的最小流　　 353
21.7 网络增加费用因素后的流量计算问题　　 358
21.7.1 计算最小费用最大流　　 359
21.7.2 计算容量有上下界的网络的最小费用最小流　　 364
下篇小结　　 370
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

不得不说作者应该是老师吧书名跟风格极度不符合我来吐槽一句话的：存储无权树的入边信息谁能告诉我什么是入边吗入边这个词就这么从书里面凭空出现了能告诉我什么是入边？鹿鞭？

评分☆☆☆☆☆

鄙人刚看完后缀数组一章,感觉这书根本就像国家队论文那里粘帖过来,而且是修改得更差,弄得错误挺多的,甚至是代码的错误也不少,不知是印刷的问题还是怎样,并且还用pascal语言描述...不过倒是提供了一个大纲,自己再上网找资料再看.

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《程序设计中实用的数据结构》这本书，让我对“实用”二字有了重新的定义。它不是那种只讲理论、不讲实践的教科书，也不是那种只讲皮毛、不讲深度的速成指南。书中对于如何根据具体场景选择最合适的数据结构，有非常独到的见解。我特别喜欢书中关于分块（Block Decomposition）和平方根分解（Square Root Decomposition）的介绍，这是一种在不牺牲太多时间复杂度的情况下，通过牺牲一些空间复杂度来优化查询和更新操作的技巧，对于处理范围查询问题非常有帮助。另外，书中还深入探讨了位图（Bitmap）和布隆过滤器（Bloom Filter）的应用，这些在内存受限或需要快速判断元素存在性的场景下，简直是神器。我曾经在一个需要海量去重和快速查询的场景中，尝试了多种方案，最终在读完布隆过滤器的章节后，找到了一个既高效又节省资源的解决方案。这本书最大的亮点在于，它教会了我如何“思考”数据结构，而不是仅仅“记忆”数据结构。作者通过大量的实际案例，让我明白了每一种数据结构都有其存在的价值和适用的场景，关键在于我们能否准确地识别它们。

评分☆☆☆☆☆

我承认，一开始我对《程序设计中实用的数据结构》这本书抱有一丝怀疑，因为市面上关于数据结构的书籍实在太多了，很多都大同小异。然而，当我深入阅读之后，我不得不说，这本书彻底颠覆了我之前的认知。它并没有仅仅罗列各种数据结构，而是以一种非常“故事性”的方式，讲述了它们是如何被发明出来，又是如何在解决特定问题的过程中不断演进的。我特别喜欢书中关于动态数组（Dynamic Array）和链表（Linked List）的对比分析，不仅讲了它们的优劣势，还深入探讨了在不同访问模式下的性能差异，这对于我理解内存分配和访问延迟非常有帮助。还有书中对字符串匹配算法的介绍，比如KMP算法和Boyer-Moore算法，不仅讲解了算法的原理，还提供了在实际应用中的代码示例，让我能够迅速上手。最让我印象深刻的是，作者竟然花费了相当大的篇幅来讨论并查集（Disjoint Set Union），并且将其与最小生成树（Minimum Spanning Tree）的Kruskal算法巧妙地结合起来，这让我对这种看似简单的结构有了全新的认识，也为我解决图论相关问题提供了新的思路。这本书的叙事方式，让枯燥的知识变得生动有趣，也让我更深刻地理解了数据结构的设计哲学。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我大开眼界！作为一个多年涉足软件开发的老兵，我总以为自己对数据结构了如指掌，但《程序设计中实用的数据结构》这本书却像一把钥匙，开启了我之前从未真正触及的深度。它没有停留在我熟悉的数组、链表、栈、队列这些基础之上，而是径直深入到了像B树、红黑树、AVL树这样更复杂的平衡查找树。作者用一种极其生动且富有逻辑的方式，层层剖析了这些结构的内部运作机制，从它们的定义、特性，到在实际场景中是如何发挥作用的，都讲解得鞭辟入里。我尤其喜欢书中对不同查找树在插入、删除、查找等操作上的时间复杂度分析，那种严谨的推导过程，让我不仅知其然，更知其所以然。书中还通过大量的图示和伪代码，将抽象的概念具象化，使得理解过程不再枯燥乏味。我曾经在处理大量数据索引时遇到性能瓶颈，阅读了关于B树的部分后，我茅塞顿开，立刻找到了优化的方向。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维的启迪，它让我学会了如何从更宏观的角度去审视问题，并选择最合适的数据结构来解决。

评分☆☆☆☆☆

说真的，《程序设计中实用的数据结构》这本书，给我带来的启发绝不仅仅是停留在理论层面。它更像是给我提供了一套“兵器谱”，让我知道在面对不同的“战场”（编程问题）时，应该选择哪种“兵器”（数据结构）才能事半功倍。书中关于堆（Heap）的讲解，不仅仅是二叉堆，还涉及了左倾堆、斐波那契堆等更高级的版本，并且详细阐述了它们在优先级队列（Priority Queue）以及图算法（如Prim算法）中的应用，这让我对算法的效率有了更深刻的理解。我曾经在一个需要频繁插入和删除最高优先级元素的场景中犯过难，读完堆的部分，我立刻意识到了解决方案。此外，书中对字典（Dictionary）和集合（Set）的高级实现，比如跳跃表（Skip List）的讲解，让我大开眼界。跳跃表在兼顾查找、插入、删除的高效性之余，又比平衡树的实现更简单，这简直是完美解决了我在一些需要高性能集合操作场景下的痛点。作者在书中巧妙地穿插了许多实际应用案例，例如在缓存淘汰策略、搜索引擎索引构建等方面的应用，让我能够将学到的知识融会贯通，直接应用到实际开发中。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初拿到《程序设计中实用的数据结构》这本书，是抱着一种“学点新东西”的心态，但完全没想到它能带来如此巨大的冲击。这本书的精髓，在于它对“实用”二字的深刻理解。作者没有沉溺于晦涩的理论，而是将目光聚焦在实际编程中那些能够切实提升效率、优化性能的数据结构。例如，书中关于图（Graph）的章节，从最基本的邻接矩阵和邻接表表示法，到诸如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等经典最短路径算法的应用，再到拓扑排序在项目管理、依赖关系解析等方面的巧妙运用，都给我的项目开发带来了直接的帮助。我曾经为一个需要处理社交网络关系的项目而苦恼，书中关于图遍历算法的详细讲解，以及对连通分量、强连通分量等概念的阐述，让我能够更清晰地设计出解决方案。更让我惊喜的是，作者还触及了散列表（Hash Table）的高级应用，比如布谷鸟散列（Cuckoo Hashing）等，这让我对哈希表的理解从“查东西快”提升到了“如何设计更优的哈希函数和冲突解决策略”。这本书真的像一个宝藏，每次翻阅都能发现新的闪光点，让我对数据结构有了更立体、更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

还不错，看的挺爽

评分☆☆☆☆☆

又加深了理解

评分☆☆☆☆☆

还不错，看的挺爽

评分☆☆☆☆☆

还不错，看的挺爽

评分☆☆☆☆☆

国内的教授们写书都是这样的，他自己明白就好了，不管读者是否明白。。。到了关键步骤，就写“显然”。。。让读者自己去想了。。。