数据结构与算法

出版者:机械工业出版社

作者:德罗兹德克

页数:752

出版时间:2006-4

价格:79.00元

isbn号码:9787111188261

具体描述

数据结构和算法课程是计算机科学教育的核心内容，本书提供了该领域心备的知识。根据当前的设计和实现范例，本书以面向对象的方式描述数据结构，深入浅出地廛解了相关的难点。Drozdek强调了数据结构和算法之间的关系，分析了算法的复杂性，还讲解了增强封装和分解的信息隐藏原理，对递归方法进行清晰的阐述了不同类型的递归。

　　本书第1版取材新颖，被很多学校采用为教学参考书。第2版在延续了第1版理论结合实际的风格的同时，在理论上更精深了一层，添加了很多数据结构的经典问题与新的思想，比如NP完整性、图论中的团问题以及结合自劝机理论探讨的字符串匹配技术等。

用户评价

这本书的参考资料和附录部分也暴露了其在学术严谨性上的不足。一本优秀的专业书籍，其引用的文献列表应当是全面且与时俱进的，能够引导读者进一步探索该领域的最新进展。然而，我发现这本书引用的主要参考资料集中在几十年前的经典文献，对于近十年内发表在顶级会议或期刊上的突破性成果，几乎没有提及。这让人不禁怀疑作者对该领域的最新动态是否有所了解。如果作者无法提供一个基于当前研究前沿的视角，那么这本书的参考价值就大大降低了。我期望看到作者能够将传统的知识体系与现代的计算环境（比如量子计算对经典算法的冲击，或者AI驱动的算法发现）相结合，提供一个跨越时代的视野。目前看来，它更像是一个对旧有知识体系的整理合集，缺乏将知识点熔铸成面向未来的洞察力的能力。我希望下一版能看到一个更广阔的知识地图，将本书内容置于整个计算机科学的演进脉络中进行定位。

这本书的排版和装帧质量确实无可挑剔，纸张的触感和字体的清晰度都体现了出版方对细节的重视。然而，内容上的缺失让我感到非常困惑。我购买它是冲着其标题所暗示的**高级计算理论与复杂性分析**的深度研究去的。我本想深入了解P/NP问题的最新进展、或者至少是关于NP完全问题的有效近似算法在实际优化问题（比如大规模资源调度）中的应用细节。我对那些已被证明的经典理论感到满意，但真正的价值在于如何将这些理论应用于解决那些“几乎”最优解就足够好的工程问题。书中对时间复杂度和空间复杂度的讨论，似乎还停留在二十年前的水平，缺少了对现代并行计算模型（如GPU计算模型下的算法优化）的关注。举个例子，对于图论算法，我期待看到诸如大规模社交网络分析中，如何利用图嵌入技术来降维和加速查询，或者在处理海量实时数据流时，如何设计内存高效的流式算法。这些前沿且极具工程价值的内容，在这本书中几乎是付之阙如的，这使得它更像是一份为初学者准备的速览手册，而不是一本面向资深研究人员或高级开发者的深度参考书。

这本书的封面设计得相当吸引人，那种深沉的蓝色调配上简洁的白色字体，一下子就给人一种专业且严谨的感觉。我抱着极大的期待翻开了第一页，希望能在其中找到关于**现代编程范式与软件架构设计**的深刻洞察。遗憾的是，这本书的内容似乎更侧重于对基础概念的重复阐述，对于我目前在实际项目中遇到的那些复杂的、需要权衡取舍的架构决策点，几乎没有提供任何有价值的指导。例如，在讨论到微服务拆分策略时，我本期望能看到一些关于如何平衡服务间依赖、数据一致性保障的实战案例或者至少是深入的理论分析，比如Actor模型在分布式系统中的应用优化，或者是基于领域驱动设计（DDD）的边界上下文划分的决策树。然而，书中只是简单地罗列了各种架构风格的定义，缺乏将这些知识点串联起来形成一套可操作的、应对真实世界挑战的系统化思维框架。我感觉自己像是在阅读一本技术词汇的字典，而非一本能够指导我构建健壮、可扩展系统的实战指南。对于那些期望通过这本书来提升系统设计能力的工程师来说，这无疑是一个不小的落差。我更希望看到的是对新技术栈如何融入现有体系的探讨，而不是停留在教科书式的介绍层面。

阅读体验上，这本书的语言风格非常平实，甚至可以说是略显枯燥。我本以为会遇到一些精妙的、具有启发性的数学论证或者巧妙的算法构造过程，这些往往是技术书籍中最引人入胜的部分。我特别希望看到作者如何用简洁、优雅的方式来证明一个复杂算法的正确性和最优性，那种“啊哈！”的顿悟时刻。例如，在讨论某种动态规划问题的最优子结构时，如果能配以清晰的图示和严密的归纳推理，将会大大提升学习效率。但这本书更多的是直接给出结论和公式，缺乏必要的“推导的艺术”。就好像作者直接跳过了所有艰难的思考过程，将结果抛给了读者，要求读者自行脑补中间的逻辑飞跃。对于希望真正理解算法内在逻辑和数学基础的读者来说，这种“填鸭式”的呈现方式是极其不利的。我需要的不只是“是什么”，更需要的是“为什么是这样”，以及“如何才能想到这种解决方案”的思维过程展示。

我花了大量时间试图在书中寻找关于**数据安全与隐私保护算法**的章节，因为这是当前信息技术领域最核心的挑战之一。我对同态加密、安全多方计算（MPC）等技术在分布式账本或联合学习场景下的实际部署和性能瓶颈非常感兴趣。我希望书中能包含一些关于如何权衡加密强度与计算开销的实用建议，或者至少对不同MPC协议（如基于贝叶斯网络的对比基于混淆电路的）的适用性进行详尽的分析。不幸的是，这本书完全避开了这些热门且关键的交叉领域。它似乎固执地将自己局限在一个非常狭窄的、纯粹的理论探索空间内，对于如何将算法思维应用于保障用户数据安全这个至关重要的现实问题上，显得力不从心。我甚至希望它能简单地讨论一下差分隐私（Differential Privacy）在数据报告中的基本实现路径，但即便是这种入门级的讨论也未能在书中找到。这种对当前技术热点和实际应用痛点的回避，使得这本书的实用价值大打折扣，感觉像是一个脱离了时代背景的学术遗珠。