具体描述
本书的内容反映最新的实用程序设计方法及技术，顺应并符合新时期教学发展的规律，书中讲授的程序设计方法与现代编程方法步调一致。 本书以实践为主线，以应用为目标，通过完成实际的应用程序的方式学习程序设计知识。每一个新概念、知识点的提出都伴随着一个完整的、可实际运行的实用程序及其输入、输出。 本书的核心思想是教会读者如何用Java开发应用程序。本书汲取了很多来自实际编程中的体验，每一个面向实际的应用程序实例都引入并吸收了许多来自软件工程方面的基础知识，说明了开发过程及包含的知识点，使读者能够熟练应用这种企业常用的程序设计方法和开发过程。
图书简介：《数据结构与算法导论》 作者： [此处应为虚构作者名，例如：张宏伟] 出版社： [此处应为虚构出版社名，例如：科学技术出版社] 出版日期： [此处应为虚构日期，例如：2024年5月] --- 内容概述： 《数据结构与算法导论》是一本全面而深入探讨计算机科学核心基础——数据结构和算法的专著。本书旨在为读者提供构建高效、可靠和可扩展软件系统的理论基础与实践指南。我们深刻认识到，无论技术栈如何变迁，高效地组织数据和设计精妙的解决问题的步骤，始终是衡量一名优秀软件工程师的关键能力。 本书的内容组织遵循从基础概念到高级应用的逻辑线索，力求清晰易懂，同时不失严谨性。我们避开了具体编程语言的特定语法细节，而是专注于算法思想的本质、数据结构的内在特性及其在通用计算模型下的性能分析。 第一部分：基础与抽象——构建计算思维的基石 本部分着重于为后续的复杂主题打下坚实的数学和理论基础。 第一章：计算模型与性能分析 本章首先回顾了图灵机和随机存取机器（RAM）等基本计算模型，帮助读者理解计算的本质限制。核心在于引入渐近分析（Asymptotic Analysis）的概念。我们详细阐述了大O表示法（$O$）、大Ω表示法（$Omega$）和小theta表示法（$Theta$）的精确定义和应用。通过对常见操作（如加法、比较、赋值）的时间复杂度进行量化，读者将学会如何客观评估算法的效率，理解“最坏情况”、“最好情况”和“平均情况”分析的意义。此外，还探讨了空间复杂度的概念，强调内存效率与时间效率同等重要。 第二章：基本数据组织：线性结构 本章聚焦于最基本、最常用的数据组织形式。 数组（Arrays）： 深入探讨静态数组和动态数组（如可变大小数组）的内部实现机制。分析了随机访问的$O(1)$效率，以及在数组末尾插入/删除操作的摊销分析（Amortized Analysis）。 链表（Linked Lists）： 详细比较了单向链表、双向链表和循环链表的结构特点。重点分析了在链表任意位置插入和删除操作的时间复杂度，并阐述了何时使用链表而非数组的决策逻辑。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 这两种抽象数据类型（ADT）的实现被置于本章的末尾。我们将展示如何仅使用数组或链表来高效实现LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）的特性，并探讨它们在函数调用栈管理、任务调度等实际场景中的应用。 第二部分：层次化数据结构与高效查找 第二部分将讨论如何通过引入层次结构来优化数据的存储和检索速度。 第三章：树形结构基础 树是分层数据组织的核心。本章从基础的树术语（根、节点、度、深度）开始，逐步深入到特定结构的实现。 二叉树（Binary Trees）： 详细介绍二叉树的遍历方法——前序、中序和后序遍历，并解释这些遍历顺序在不同应用中的独特价值。 二叉搜索树（BST）： 阐述了BST的查找、插入和删除操作的原理。关键在于分析其性能——在理想情况下为$O(log n)$，但在最坏情况下会退化为链表，即$O(n)$。 第四章：平衡搜索树：保证性能 为了克服普通BST的性能不确定性，本章引入了自平衡机制。 AVL树： 深入剖析AVL树的旋转操作（单旋和双旋）。我们精确地展示了如何通过维护节点的平衡因子（Balance Factor）来确保树的高度始终保持在对数级别，从而保证所有核心操作的$O(log n)$性能。 红黑树（Red-Black Trees）： 作为更复杂但应用更广泛的平衡结构，本章详细讲解了红黑树的五个关键性质，以及插入和删除操作后如何通过颜色调整和旋转来维持这些性质。尽管实现较为复杂，但其性能保证和较少的旋转次数使其在标准库中占据重要地位。 第五章：堆与优先队列 本章专注于基于优先级的元素管理。 二叉堆（Binary Heaps）： 阐述了最大堆和最小堆的定义。重点讲解了“上滤”（sift-up）和“下滤”（sift-down）操作，证明了插入和删除最大/最小元素的时间复杂度为$O(log n)$。 应用： 详细展示了堆如何高效地构建优先队列（Priority Queue）抽象，并介绍堆排序（Heap Sort）的完整流程，分析其$O(n log n)$的性能优势。 第三部分：高级数据结构与非线性组织 本部分探讨处理复杂关系和海量数据的结构。 第六章：散列表（哈希表） 散列表是实现平均$O(1)$查找的关键技术。 散列函数设计： 探讨了设计良好散列函数的原则，包括均匀分布和减少冲突。详细分析了模运算散列、乘法散列等常用方法。 冲突解决策略： 深入对比了两种主要的冲突处理机制： 1. 开放定址法（Open Addressing）： 包括线性探查（Linear Probing）、二次探查（Quadratic Probing）和双重散列（Double Hashing）。分析了聚簇（Clustering）现象及其对性能的影响。 2. 链式法（Chaining）： 使用链表存储冲突元素，分析其在不同负载因子下的性能表现。 性能分析： 解释了负载因子（Load Factor）对性能的决定性作用，并展示了如何通过动态重散列（Resizing）来维持高效的平均性能。 第七章：图论基础与应用 图（Graphs）是表示复杂关系（如网络、地图）的终极工具。 图的表示： 对比了邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优缺点，尤其关注在稀疏图和稠密图中的空间效率差异。 图的遍历： 详细讲解了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。通过实例展示它们在连通性检测、拓扑排序等问题中的应用。 第八章：图的路径与连通性算法 本章聚焦于在图结构中寻找最优路径或结构。 最短路径算法： 详细阐述了Dijkstra算法（处理非负权重的单源最短路径）和Bellman-Ford算法（处理包含负权边的图，并能检测负权环）。 最小生成树（MST）： 介绍了两种构造MST的经典贪心算法：Prim算法和Kruskal算法。对它们的执行过程和时间复杂度进行了细致的对比分析。 第四部分：算法设计范式 本部分从宏观角度介绍解决问题的通用策略。 第九章：递归与分治策略 递归是算法设计中强大的工具。本章通过经典的例子（如汉诺塔、斐波那契数列）巩固递归概念。 分治法（Divide and Conquer）： 深入分析了该范式在快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）中的应用。重点讨论了快速排序的平均$O(n log n)$性能及其对枢轴选择的依赖性，并引入主定理（Master Theorem）用于分析递归关系的解。 第十章：贪心算法与动态规划 本章对比了两种强大的优化算法范式。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 强调贪心选择性质和最优子结构。通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等案例，展示了如何快速找到局部最优解，并证明了其能导向全局最优。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 区分DP与分治法。强调DP的关键在于“重叠子问题”和“最优子结构”。通过背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）等经典问题，演示了自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现方法，并展示如何构建状态转移方程。 第十一章：高级算法技术 回溯法（Backtracking）： 讲解如何系统地搜索解空间，常用于解决约束满足问题，如八皇后问题和数独求解。 摊还分析进阶： 对一些复杂操作（如斐波那契堆的某些操作）进行更深入的摊还分析，以揭示其真实的高效性。 结语： 《数据结构与算法导论》不仅仅是一本参考手册，更是一本思维训练的教材。它通过严谨的数学证明和丰富的算法实例，引导读者从“如何编写代码”的层面跃升至“如何设计高效的计算方案”的层面。掌握本书内容，将使读者在面对任何复杂的计算挑战时，都能构建出性能卓越、结构合理的解决方案。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有