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出版者:南开大学出版社

作者:李辉

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2004-6-1

价格:28.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787310020782

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

编程思维与数据结构精讲本书简介：本教程旨在为读者提供坚实且深入的计算机科学基础，尤其侧重于培养结构化的编程思维和对核心数据结构的透彻理解。它并非面向特定软件应用的速查手册，而是致力于构建计算思维的底层逻辑，帮助读者无论未来从事何种技术领域，都能高效、可靠地解决复杂问题。第一部分：计算思维的基石——算法与逻辑本部分将彻底革新读者对“解决问题”的传统认知，将其转化为可计算、可量化的步骤序列。第一章：问题的抽象与建模本章从哲学层面探讨计算的本质，引导读者将现实世界的复杂场景（如资源分配、路径规划、信息检索）抽象为数学模型和计算模型。重点分析对象、属性、关系和行为的定义，这是后续算法设计的前提。我们将深入探讨有限状态机（FSM）在描述系统行为中的应用，以及如何使用布尔代数和逻辑推理来验证程序的正确性。第二章：基础算法设计范式本章详细剖析几种最核心、最具普适性的算法设计思想： 1. 枚举法与穷举搜索：阐述其在小规模问题中的可行性与局限性。 2. 贪心算法（Greedy Approach）：讲解其局部最优解与全局最优解的关系，通过经典的活动选择问题、最小生成树的边际选择等案例，展示其效率优势和适用边界。 3. 分治策略（Divide and Conquer）：详述如何将大问题拆解为相互独立的子问题，重点分析快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）的内部机制、时间复杂度分析以及递归深度控制。 4. 回溯法与深度优先搜索（DFS）：侧重于约束满足问题（CSP）的解决，如八皇后问题、迷宫求解，详细解析状态空间树的构建与剪枝策略。第三章：性能分析与复杂度理论有效的代码不仅要能运行，更要高效运行。本章致力于提供严谨的性能分析工具： 1. 渐进记号（Asymptotic Notation）：深入理解大 O 表示法（$O$）、大 $Omega$ 表示法（$Omega$）和小 $Theta$ 表示法（$Theta$）的数学定义和实际意义，区分最坏情况、最好情况和平均情况下的时间复杂度。 2. 递归关系式求解：掌握主定理（Master Theorem）的应用，用于快速确定分治算法的复杂度。 3. 空间复杂度的考量：讨论内存使用与运行时间之间的权衡（Space-Time Trade-off）。 4. NP 问题简介：简要介绍判定性问题、可解性问题以及不可解性的概念，为读者建立计算理论的宏观视野。第二部分：核心数据结构的深度构造数据结构是组织和管理信息的方式。本部分将深入讲解支撑现代软件系统的关键结构。第四章：线性与非线性序列结构 1. 数组（Array）与动态数组（Vector）：讨论底层内存布局、缓存局部性对访问速度的影响，以及动态扩容的机制。 2. 链表（Linked List）：详述单向、双向和循环链表的实现细节，对比其在插入和删除操作上的优势。 3. 栈（Stack）与队列（Queue）：讲解 LIFO 和 FIFO 原则，并展示它们在表达式求值（如中缀转后缀）和广度优先搜索（BFS）中的核心作用。第五章：树形数据结构的遍历与平衡树是处理层次化数据的核心工具。 1. 基本树结构与遍历：深入理解二叉树的定义，掌握前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现。 2. 二叉搜索树（BST）：分析其查找、插入、删除操作的平均和最坏情况复杂度，理解其性能严重依赖于节点的插入顺序。 3. 平衡搜索树：重点剖析 AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转操作（左旋、右旋）和颜色保持规则，确保 $O(log n)$ 的性能保证。 4. 堆（Heap）结构：讲解最大堆和最小堆的构建，以及如何利用堆实现在 $O(n log n)$ 时间内进行高效的排序（堆排序）。第六章：高效检索的利器——散列表与图论基础 1. 散列表（Hash Table）：详述散列函数的构造原理（如模运算、乘法法），重点分析冲突解决策略——链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测等），评估负载因子对性能的影响。 2. 并查集（Disjoint Set Union - DSU）：介绍其在处理集合划分问题中的高效性，并详细阐述路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）优化带来的近乎常数时间的性能提升。 3. 图的基本概念：定义图的术语（顶点、边、权重、有向/无向），掌握邻接矩阵和邻接表两种主要的存储方式，并分析其空间和时间效率的权衡。第三部分：高级搜索与路径发现本部分将图论知识应用于解决实际的连接与优化问题。第七章：图的遍历与连通性 1. 广度优先搜索（BFS）：结合队列结构，用于查找最短路径（无权图）和层序遍历。 2. 深度优先搜索（DFS）：用于连通分量查找、拓扑排序和查找欧拉路径/回路。 3. 拓扑排序：讲解其原理及其在项目调度和依赖关系解析中的应用。第八章：最短路径算法详解 1. Dijkstra 算法：详细讲解如何使用优先队列优化 Dijkstra 算法，适用于非负权重的单源最短路径问题。 2. Bellman-Ford 算法：介绍其在处理包含负权边图中的应用，以及如何利用该算法检测负权环。 3. Floyd-Warshall 算法：讲解动态规划思想在解决所有节点对之间最短路径问题上的优雅实现。总结与展望本书的最终目标是让读者掌握从问题定义到高效算法实现的完整流程。通过对这些核心概念和结构的深入学习，读者将具备强大的软件设计基础，能够自信地应对未来任何需要精确逻辑和高效数据管理的编程挑战。本书内容侧重于计算机科学的理论核心，不涉及任何特定办公软件的操作细节或界面使用指南。