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出版者:Osborne/McGraw-Hill

作者:Herbert Schildt

出品人:

页数:933

译者:

出版时间:2002-3-8

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780072134858

丛书系列:

图书标签:

Programming
C
#计算机
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具体描述

《算法之思：数据结构与计算思维的深度探索》引言在信息爆炸的时代，高效处理和理解海量数据已成为一项核心技能。算法，作为解决问题的系统化方法，其重要性不言而喻。它不仅是计算机科学的基石，更是我们构建智能系统、优化决策过程、乃至理解世界运作规律的关键工具。本书旨在带领读者深入探索算法的精妙世界，从最基础的数据结构出发，逐步构建起坚实的计算思维能力，从而能够独立分析问题、设计高效解决方案，并自信地应对各种复杂的计算挑战。第一部分：数据结构的基石——组织信息的艺术任何算法的有效性都离不开对数据的合理组织。本部分将从最基本的构成单位开始，系统地介绍各种数据结构，并深入剖析它们的设计理念、实现方式及其在不同场景下的适用性。第一章：序列的本质——数组与链表数组（Array）：作为最基础的线性数据结构，数组提供了一种固定大小的连续内存空间来存储同类型的数据元素。我们将深入探讨数组的索引访问机制、时间复杂度（O(1)的查找，O(n)的插入和删除），以及其在实际应用中的优势（如空间局部性带来的缓存友好性）和劣势（如固定大小带来的扩容开销）。我们会通过一系列示例，展示如何利用数组实现栈、队列等基本操作，并探讨一些经典的数组处理算法，如二分查找。链表（Linked List）：与数组的连续存储不同，链表通过节点间的指针连接来组织数据。我们将详细介绍单向链表、双向链表和循环链表的结构特点，分析它们的插入、删除和查找操作的时间复杂度（通常为O(n)，但在已知节点的情况下，插入和删除可达O(1)）。我们将重点讨论链表在动态存储、高效插入删除等方面的优势，并展示如何利用链表实现更灵活的数据管理，例如构建动态数组、反转链表等。第二章：层级与连接——树形与图结构树（Tree）：树是一种分层的数据结构，其中每个节点都有一个父节点（根节点除外）和零个或多个子节点。我们将从二叉树（Binary Tree）入手，讲解其定义、遍历方式（前序、中序、后序）及其应用。随后，我们将深入探讨二叉搜索树（Binary Search Tree, BST），分析其查找、插入、删除操作的时间复杂度（平均O(log n)，最坏O(n)），并引入平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的概念，解释它们如何通过自平衡机制来保证查找效率。我们将还会介绍堆（Heap）这种特殊的树结构，以及它在优先队列和堆排序中的核心作用。图（Graph）：图是一种更通用的数据结构，由一组顶点（Vertex）和连接这些顶点的边（Edge）组成，可以表示实体之间的复杂关系。我们将学习图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们的优缺点。在本章中，我们将重点研究图的遍历算法，包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），它们是解决许多图相关问题的基础。第三章：高效查找的利器——散列表散列表（Hash Table）：散列表通过散列函数（Hash Function）将键（Key）映射到存储位置，实现平均O(1)的查找、插入和删除操作。我们将深入理解散列函数的原理，探讨常见的散列函数设计，以及如何处理散列冲突（Collision）——当不同的键映射到同一个位置时。我们将介绍两种主要的冲突解决策略：开放寻址法（Open Addressing）和链地址法（Chaining），并分析它们各自的时间复杂度与空间复杂度。散列表在缓存、数据库索引、集合（Set）和映射（Map）等场景中扮演着至关重要的角色。第二部分：算法的精髓——解决问题的智慧掌握了数据结构的组织之道，我们便能更好地理解和设计算法。本部分将聚焦于各类经典的算法范式和技术，带领读者领略算法设计的魅力。第四章：排序的艺术——数据的有序化排序是将一组数据按照特定顺序排列的过程，是许多算法和数据处理任务的前提。我们将从简单但效率较低的排序算法开始，逐步深入到更高效的算法。简单排序：冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）——理解它们的实现机制，分析其O(n^2)的时间复杂度，并认识到它们在小规模数据或近乎有序数据上的优势。高效排序：快速排序（Quick Sort）——理解其“分而治之”的思想，掌握其递归实现和枢轴选择策略，分析其平均O(n log n)的时间复杂度及其最坏情况。归并排序（Merge Sort）——同样采用分而治之的思想，理解其合并过程，分析其稳定的O(n log n)时间复杂度。堆排序（Heap Sort）——结合堆数据结构，实现O(n log n)的就地排序。其他排序：计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基数排序（Radix Sort）——在特定条件下，这些非比较排序算法可以达到O(n)或O(nk)的时间复杂度，我们将探讨它们适用的数据特性。第五章：搜索的智慧——信息定位的策略搜索是在数据集中查找特定元素的过程。除了前面介绍的二分查找，我们将探讨更广泛的搜索策略。广度优先搜索（BFS）与深度优先搜索（DFS）：再次回顾这两种图（及其树）的遍历算法，深入分析它们在解决最短路径问题（BFS）、拓扑排序、连通分量查找等问题上的应用。回溯（Backtracking）与剪枝（Pruning）：回溯是一种通过系统地搜索所有可能的解决方案来解决问题的方法，当发现当前路径不可能产生有效解时，则“回溯”到上一状态。我们将学习如何设计回溯算法来解决组合问题、排列问题、图着色问题等。剪枝是回溯算法中的优化技术，用于提前排除无效搜索空间。第六章：动态规划——化繁为简的递推思想动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种强大的算法设计技术，用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。核心思想：我们将从“记忆化搜索”（Memoization）和“自底向上”（Tabulation）两种实现方式入手，理解如何通过存储子问题的解来避免重复计算。经典应用： Fibonacci数列、背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等，通过这些经典例子，读者将掌握如何识别动态规划问题，并逐步构建状态转移方程。第七章：贪心算法——局部最优的全局选择贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择局部最优解，期望最终能得到全局最优解的算法。适用场景：我们将分析贪心算法适用的条件，并学习如何证明贪心策略的正确性。典型例子：活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）、最短路径（Dijkstra算法）等，通过这些例子，读者将体会到贪心算法的简洁与高效。第三部分：计算思维的升华——问题解决的框架算法的设计与应用并非孤立的技能，它们是计算思维这一更广阔概念的组成部分。本部分旨在帮助读者将所学知识融会贯通，形成解决问题的通用框架。第八章：复杂度分析——衡量算法的效率时间复杂度（Time Complexity）：学习如何使用大O符号（Big O Notation）来衡量算法执行时间随输入规模增长的趋势，理解O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n)等常见复杂度类别的含义。空间复杂度（Space Complexity）：学习如何衡量算法在执行过程中所需的额外存储空间。摊还分析（Amortized Analysis）：介绍在某些情况下，虽然单次操作成本可能很高，但多次操作的平均成本很低的概念，如动态数组的扩容。第九章：算法设计范式——解决问题的通用方法分而治之（Divide and Conquer）：递归地将问题分解为更小的子问题，解决子问题，然后将子问题的解合并起来，如快速排序、归并排序。减而治之（Decrease and Conquer）：将问题规模减小，然后解决规模减小的版本，如插入排序。迭代（Iteration）：通过循环结构重复执行一系列操作，通常用于处理序列或需要重复计算的场景。第十章：实践与挑战——将知识转化为能力理论的学习终究要回归实践。本章将指导读者如何将所学算法和数据结构应用于实际问题，并提供一些挑战性的练习，鼓励读者独立思考和解决问题。真实世界的问题建模：如何将现实中的问题抽象成算法可以处理的形式，选择合适的数据结构和算法。调试与优化：学习如何发现和修复代码中的错误，以及如何根据复杂度分析对算法进行优化。进阶话题简介：简单介绍一些更高级的算法领域，如图论中的高级算法、字符串匹配算法、NP-complete问题等，为读者的进一步学习打下基础。结语掌握数据结构与算法，不仅仅是为了通过技术面试，更是为了培养一种严谨、逻辑清晰、注重效率的计算思维。这套思维方式将贯穿于您解决各种技术问题，乃至生活中遇到的挑战。本书的宗旨是通过深入浅出的讲解和丰富的示例，帮助您建立起坚实的基础，激发您对算法世界的无限探索热情。愿您在本书的陪伴下，开启一段精彩的计算之旅！

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于它的“不动声色”中蕴含的巨大能量。它不像某些畅销书那样，用浮夸的标题和夸张的承诺来吸引眼球，而是以一种沉稳、扎实的姿态展现其内容深度。我阅读了一些关于架构设计的章节，发现作者在讨论微服务和领域驱动设计（DDD）的结合点时，提出了几套不同场景下的权衡模型，这些模型非常实用，能帮助团队在面对复杂业务需求时，快速做出技术选型决策。这种超越具体技术实现的宏观视野，是真正区分优秀工程师和普通程序员的关键。总而言之，这本书更像是一份高级技术路线图，它指引的不是某个特定版本的语法操作，而是如何成为一个更成熟、更有远见的开发者。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对技术书籍的评价标准一向很苛刻，很多书要么是理论太散，要么是代码太旧。但翻开这本后，我发现它对最新框架特性的关注度非常高，这点非常难得。细节之处尽显功力，比如对新版本语言特性的深度挖掘和优化建议，这表明作者团队对行业动态保持着高度的警觉。其中关于性能调优的部分，给出的诊断思路和工具推荐极其专业，完全不是那种泛泛而谈的“多优化”口号，而是提供了具体的步骤和衡量标准，让人读后立刻有了实践的方向。这种前瞻性和实操性，是判断一本技术书是否值得拥有的关键。我甚至觉得，这本书的某些章节，可以单独拿出来作为某个特定技术方向的入门教材来使用，其内容的深度和广度都令人印象深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构布局，简直是一次精心策划的阅读体验。它采用了模块化的设计，每一部分都像是一个独立而完整的知识单元，但通过巧妙的过渡和引用，又完美地融入了整体的知识体系之中。我特别喜欢它在每个章节末尾设置的“深入思考”环节，那不是简单的习题，而是开放性的、引导性的问题，迫使读者去思考更高层次的设计权衡和取舍。这种设计极大地锻炼了读者的批判性思维能力，它不仅仅是在传授知识，更是在培养一种严谨的工程师思维模式。装帧的质量也值得称赞，纸张的质感很好，长时间阅读眼睛不容易疲劳，这对于需要长时间浸淫其中的学习者来说，是一个非常人性化的考量，体现了出版方对读者的尊重。

评分☆☆☆☆☆

啊，这本书，拿到手里沉甸甸的，装帧设计很有品味，那种深邃的蓝色调，让人联想到浩瀚的星空，或者说是未知的技术领域，非常有吸引力。从目录上看，内容涵盖的知识点极其广泛，从最基础的语法结构到高级的设计模式，似乎都在其中有所涉猎。我特别留意了其中关于异步编程和内存管理的章节，那部分内容排版非常清晰，图表的使用也恰到好处，看得出作者在知识体系的构建上下了极大的功夫，力求让读者能够循序渐进地掌握复杂概念。虽然我还没来得及深入研究每一个代码示例，但仅凭初步的浏览，就能感受到作者对编程哲学的深刻理解，不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。这本书的篇幅足以让人确信，它不是那种浮光掠影的速成手册，而是一部可以伴随开发者长期成长的参考宝典，每一次重读都会有新的领悟，这种厚重感和知识的密度，在同类书籍中是相当罕见的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，说实话，非常平实，没有那种故作高深的术语堆砌，读起来非常顺畅自然，就像一位经验丰富的前辈在耳边耐心指导。我尤其欣赏作者在讲解那些容易让人混淆的底层机制时所采用的比喻，那些比喻非常生动形象，能瞬间击中问题的核心，让原本晦涩难懂的概念变得豁然开朗。比如，它对委托和事件的阐述，简直是教科书级别的清晰，我过去在其他地方看了很多遍都似懂非懂，但在这本书里，感觉像是醍醐灌顶。而且，书中的案例代码都非常贴合实际工作场景，没有那些为了演示功能而设计的、脱离实际的“玩具”代码，这对于我们这些需要立即将所学应用到项目中的人来说，价值无可估量。它真的做到了将理论与实践的完美结合，读完一章，你马上就能感觉到自己的实战能力得到了实质性的提升。

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重读C#，给自己一个理由，用心，再用心，再用心。

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