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價格:29.50元

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isbn號碼:9787563508396

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圖書標籤:

• 匯編語言
• 計算機科學
• 編程
• 底層編程
• x86
• ARM
• MASM
• NASM
• 係統編程
• 計算機基礎

深入探索數據結構與算法的奧秘：構建高效能軟件的基石 書籍名稱： 《數據結構與算法精解：從理論到實踐》 圖書簡介 在計算機科學的廣闊天地中，數據結構與算法無疑是構建任何高效、穩定軟件係統的核心基石。本書《數據結構與算法精解：從理論到實踐》旨在為讀者提供一套全麵、深入且極富實踐指導意義的學習路徑，幫助他們不僅理解這些核心概念的數學原理，更能熟練運用它們解決現實世界中的復雜工程問題。 本書的編寫基於對現代軟件開發需求的深刻洞察，它超越瞭傳統教材中枯燥的定義和孤立的知識點堆砌，力求將理論的嚴謹性與工程實踐的靈活性完美結閤。我們深知，無論是進行大規模係統的性能優化、開發復雜的圖形處理應用，還是設計前沿的人工智能模型，底層的數據組織方式和運算邏輯是決定最終成敗的關鍵。 第一部分：基礎重塑與抽象思維的建立 本部分聚焦於為後續的深入學習打下堅實的理論基礎。我們首先從最基礎的計算模型和計算復雜性理論入手，介紹如何使用漸近符號（大O、Ω、Θ記法）精確地描述和比較不同算法的性能。這不是簡單的數學公式記憶，而是培養一種“量化思維”，讓讀者在麵對任何設計選擇時，都能預估其時間復雜度和空間復雜度。 隨後，我們將詳細剖析基本的數據組織形式。數組的內存布局、隨機訪問的效率分析，以及鏈錶（包括單嚮、雙嚮和循環鏈錶）在動態內存管理中的優勢與劣勢，將被置於詳細的對比分析之下。我們引入瞭棧（Stack）和隊列（Queue）這兩種最基礎的綫性結構，並著重探討瞭它們在函數調用機製（調用棧）和緩衝區管理中的實際應用場景。通過大量的示例代碼和操作序列分析，讀者將清晰地理解後進先齣（LIFO）和先進先齣（FIFO）原則如何指導日常編程實踐。 第二部分：非綫性結構的精妙架構與應用 離開瞭一維的綫性結構，本書將帶領讀者進入更具挑戰性和錶現力的非綫性世界。 樹（Trees）是本部分的核心內容。我們從最簡單的二叉樹開始，係統地講解瞭遍曆方法（前序、中序、後序、層序）的實現及其應用。隨後，本書將篇幅重點投嚮瞭二叉搜索樹（BST），深入剖析其查找、插入和刪除操作的平均與最壞情況復雜度。為瞭解決普通BST在極端數據輸入下可能退化為鏈錶的性能問題，我們引入瞭平衡搜索樹的概念。AVL樹和紅黑樹（Red-Black Trees）的鏇轉、重新著色等維護平衡的復雜算法將被詳細分解。我們將通過圖示和逐步推導，揭示紅黑樹如何在保證對數時間復雜度的同時，實現高效的自我修復。 緊接著，堆（Heaps）——作為優先隊列的經典實現——將被全麵介紹。本書不僅會展示如何利用二叉堆高效地實現最小/最大元素提取，還會詳盡闡述堆排序的原理及其與快速排序、歸並排序在實際應用中的適用性對比。 此外，圖（Graphs）是本部分的高潮。我們將從圖的錶示方法（鄰接矩陣與鄰接錶）入手，係統地講解圖論中最核心的算法：深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS），並探討它們在迷宮求解、連通分量查找中的應用。更進一步，我們深入剖析瞭最短路徑算法，包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法（處理負權邊）以及Floyd-Warshall算法（處理所有頂點對），並討論瞭它們在網絡路由優化中的實際價值。最小生成樹（MST）算法，如Prim和Kruskal算法，將以直觀的方式展示如何在構建網絡時實現成本效益的最優解。 第三部分：高級算法思想與工程優化 第三部分關注的是解決復雜問題的通用範式，這些思想是區分普通程序員與高級軟件架構師的關鍵所在。 分治法（Divide and Conquer）的理論框架，如快速排序和歸並排序，將被再次深入審視，重點分析其遞歸調用的開銷與優化點。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）的學習被視為本領域的一大難點，本書采用“自底嚮上”的填錶法和“自頂嚮下”的備忘錄法相結閤的教學策略。我們將使用一係列經典問題（如最長公共子序列、背包問題、矩陣鏈乘法）來循序漸進地引導讀者掌握DP的核心要素：最優子結構和重疊子問題，最終使讀者能夠獨立地設計齣DP狀態轉移方程。 貪心算法（Greedy Algorithms）的適用性邊界將被清晰界定。我們不僅會展示霍夫曼編碼等成功的貪心案例，還會通過反例說明何時貪心策略會導緻全局最優解的丟失，從而幫助讀者避免陷入“貪心陷阱”。 第四部分：查找與排序的終極對比 本部分是對核心查詢和組織技術的集大成者。排序算法的比較分析將達到一個新的深度： 1. 比較排序：快速排序的樞軸選擇策略、歸並排序的穩定性分析、堆排序的內存效率。 2. 非比較排序：針對特定數據域的計數排序、基數排序和桶排序，分析它們在$O(N)$時間復雜度下的實現細節及其對輸入數據分布的依賴性。 查找部分不僅涵蓋瞭二分查找的嚴謹實現，更著重介紹瞭哈希錶（Hash Tables）。我們將深入研究散列函數的構造原理、解決衝突的各種技術（鏈地址法、開放尋址法中的綫性探測、二次探測和雙重哈希），並精確計算平均查找長度，確保讀者能夠設計齣具有最優平均性能的查找結構。 結語：從理論到高性能代碼 《數據結構與算法精解》不僅是一本知識的匯編，更是一本思維的訓練手冊。每章末尾都附有精心設計的、涵蓋不同難度等級的工程挑戰，要求讀者使用至少一種主流編程語言（如C++或Java）實現並測試所學算法。本書的最終目標是讓讀者能夠根據實際應用場景（內存約束、I/O瓶頸、實時性要求等），準確地選擇並優化最閤適的數據結構和算法，從而真正掌握構建高性能、可擴展軟件係統的核心能力。

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