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☆☆☆☆☆

出版者:Manning Publications

作者:David Clinton

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2018-10-2

价格:GBP 21.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781617294938

丛书系列:

图书标签:

计算机
linux
Linux
计算科学
inaction
Linux
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具体描述

《数据结构与算法导论》深入剖析计算的基石，驾驭复杂问题的利器在信息技术飞速发展的今天，无论是构建高效的软件系统，优化海量数据的处理流程，还是探究人工智能算法的底层逻辑，对数据结构和算法的深刻理解都是构建坚实技术基石的关键。本书《数据结构与算法导论》并非简单罗列各种数据结构和算法的定义与实现，而是旨在为读者构建一个全面、系统且具有实践指导意义的知识框架，帮助您真正掌握如何根据实际问题选择最合适的工具，并设计出性能卓越的解决方案。本书结构清晰，内容涵盖了从基础概念到前沿算法的广泛领域，力求在理论深度与工程实用性之间找到完美的平衡点。 --- 第一部分：基础构建——理解数据的组织与操作本部分着重于奠定坚实的理论基础，介绍数据在计算机内存中是如何组织和管理的，以及对这些组织结构进行高效操作的基本方法。第1章：计算思维与问题分解在正式进入具体的数据结构之前，我们将首先探讨什么是高效的算法思维。本章强调问题的抽象、输入/输出的明确界定，以及如何将复杂问题分解为可管理的子问题。我们将引入算法效率的度量标准——时间复杂度和空间复杂度，并深入讲解大O符号（$O$）、$Omega$（Omega）和$Theta$（Theta）的精确含义，为后续的性能分析打下理论基础。重点分析递归函数的复杂度求解，特别是主定理的应用。第2章：基本数据结构：数组与链表数组（Array）作为最基础的线性结构，其优点（随机访问）和局限性（插入/删除的成本）被详尽讨论。在此基础上，本书详细介绍了动态数组的实现原理和内存管理机制。随后，我们转向链表（Linked List），包括单向链表、双向链表和循环链表。通过对比数组和链表的内存布局、连续性与分散性，读者将清晰理解在何种场景下应优先选用哪种结构。本章包含大量操作（如合并、反转、查找中间节点）的C/C++或Java实现示例。第3章：栈（Stack）与队列（Queue）：受限的抽象栈（后进先出，LIFO）和队列（先进先出，FIFO）是程序控制流和任务调度中不可或缺的结构。本书不仅讲解其基于数组和链表的实现，更重要的是探讨它们在实际应用中的角色，例如：函数调用栈的原理、表达式求值（中缀转后缀）、迷宫求解中的回溯（栈的应用）以及任务调度（队列的应用）。特别地，我们还会介绍双端队列（Deque）及其在滑动窗口最大值问题中的高效应用。 --- 第二部分：结构化数据与高效检索本部分深入探讨用于组织非线性数据和实现快速查找、插入、删除操作的核心结构。第4章：树（Trees）：分层与层次化数据树结构是处理层次关系的有力工具。本章从基本概念（根、叶子、深度、高度）开始，重点分析了二叉树（Binary Tree）的遍历方法（前序、中序、后序）及其相互转换的原理。第5章：二叉搜索树（BST）与平衡 BST 提供了平均 $O(log n)$ 的查找性能。然而，其性能高度依赖于数据插入的顺序，可能退化为链表，导致 $O(n)$ 的最坏情况。为解决这一问题，本书花费大量篇幅详细阐述了平衡二叉搜索树的机制： AVL 树：严格的平衡因子约束，保证了绝对的平衡性，但旋转操作相对复杂。红黑树（Red-Black Trees）：广泛应用于标准库（如Java的`TreeMap`，C++的`std::map`）。我们将深入剖析其五条颜色规则、节点的插入和删除后如何通过单旋和双旋来恢复局部平衡，这是理解操作系统和数据库底层索引机制的关键。第6章：堆（Heaps）与优先队列堆是一种特殊的树结构，它满足“堆性质”（父节点总是大于/小于其子节点），是实现优先队列（Priority Queue）的基础。本书侧重于二叉堆的实现，包括如何通过数组高效地表示堆结构，以及 `heapify`（建堆）、`insert`（插入）和 `extract_max/min`（提取最值）操作的 $O(log n)$ 复杂度证明。此外，我们将介绍堆排序（Heap Sort）的内部机制及其与快速排序在稳定性上的区别。第7章：散列表（Hash Tables）：近乎恒定的查找散列表是现代编程中最常用、性能最高的查找结构之一。本章从散列函数的原理入手，讨论如何设计良好的散列函数以均匀分布数据。重点剖析处理冲突的两种主流方法： 1. 链式法（Separate Chaining）：使用链表存储冲突的元素。 2. 开放寻址法（Open Addressing）：包括线性探测、二次探测和双重散列，详细分析探地址的性能退化与装载因子（Load Factor）的关系。本书将探讨如何优化散列表的性能，包括调整大小（Resizing）和动态重散列（Rehashing）的策略。 --- 第三部分：图论——连接世界的模型图结构是建模复杂关系（如网络、地图、依赖关系）的终极工具。本部分是全书的难点和重点之一。第8章：图的表示与基本遍历介绍图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）。随后，系统讲解两种核心遍历算法：广度优先搜索（BFS）：利用队列实现，用于寻找最短路径（无权图）。深度优先搜索（DFS）：利用栈（或递归）实现，用于拓扑排序、连通分量检测和查找环路。第9章：最短路径算法本章专注于在不同约束条件下寻找图中两点之间的最优路径： 1. Dijkstra 算法：针对非负权重的单源最短路径问题，重点分析其使用优先队列优化后的时间复杂度。 2. Bellman-Ford 算法：能够处理包含负权边的图，并能有效检测出负权环路的存在性。 3. Floyd-Warshall 算法：用于求解所有顶点对之间的最短路径（All-Pairs Shortest Path）。第10章：最小生成树（MST）最小生成树算法用于在连通的、无向的带权图中找到一个包含所有顶点的子图，且边的总权重最小。本书详细对比和实现两种经典贪心算法： Prim 算法：从一个起始点开始，逐步扩展 MST。 Kruskal 算法：基于边的排序，利用并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构高效地判断是否形成环路，DSU的路径压缩和按秩合并的优化机制将得到深入讲解。 --- 第四部分：高级主题与算法设计范式本部分将视野拓展到更抽象的算法设计方法和效率更高的专业结构。第11章：贪心算法（Greedy Algorithms）探讨贪心算法的设计哲学——局部最优选择是否能导向全局最优。通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等经典案例，分析贪心算法的可行性判断标准和局限性。第12章：动态规划（Dynamic Programming, DP）动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。本书将DP的思考过程结构化为三个步骤：最优子结构分析、重叠子问题识别、状态转移方程的建立。我们将深入分析背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法的具体实现。第13章：高级搜索与回溯法本章讨论如何系统地搜索解空间，特别是用于解决约束满足问题。我们将剖析回溯法（Backtracking）在八皇后问题、数独求解以及组合生成问题中的应用，强调剪枝（Pruning）技术对于提升效率的重要性。第14章：高级数据结构选讲为了应对大规模数据的挑战，本书最后介绍几种在特定领域表现优异的结构： B 树/B+ 树：解释它们如何优化磁盘I/O，成为数据库和文件系统索引的首选结构。 Trie（前缀树）：专门用于高效的字符串前缀搜索和字典操作。布隆过滤器（Bloom Filter）：用于概率性地判断一个元素是否在一个集合中，强调其空间效率和“误报”的可能性。通过对这些核心概念和高级应用的详尽讲解，《数据结构与算法导论》旨在培养读者分析问题、设计方案并用数学方法验证其效率的综合能力，使读者能够自信地应对软件工程和计算机科学领域中最具挑战性的任务。本书的最终目标是让数据结构和算法不再是僵硬的公式，而是解决现实世界复杂问题的灵活工具箱。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

对于一个已经熟悉基本操作的资深用户来说，最怕的就是读到那种复述官方文档或者Man Page内容的书籍。真正有价值的输入，是那些经过作者实战经验沉淀后，提炼出的最佳实践和‘陷阱’预警。这本书的价值恰恰在于后者。例如，在内存管理一章，它没有简单地罗列`mmap`的参数，而是深入探讨了透明大页（THP）在特定数据库负载下的性能反噬效应，以及何时应该禁用它。这种带有强烈个人色彩和实战检验的建议，是书本知识区别于普通参考资料的标志。它不是在‘教’你知识，而是在‘传授’经验，告诉你哪些看似美好的特性在特定场景下会变成性能杀手。这种基于深入理解后做出的权衡和取舍的指导，是无法从标准的命令行手册中学到的，也是我购买技术书籍时最看重的部分。

评分☆☆☆☆☆

我注意到，这本书在网络模块的讲解上投入了相当大的篇幅，这正是我目前工作中的一个痛点。我们团队最近在处理一个高并发的TCP连接池问题，延迟抖动（Latency Jitter）成了老大难。市面上多数网络书籍会花大量篇幅讲Socket编程，但对内核中接收队列、软中断处理、拥塞控制算法（如BBR的引入和效果）的底层实现几乎是闭口不谈。这本书似乎填补了这个空白。它详尽地描述了NAPI（新的应用编程接口）如何高效地处理大量中断，减少CPU开销，以及内核层面是如何管理发送缓冲区以避免不必要的重传和超时。通过对这些细节的掌握，我感觉自己不再是被动地接受网络延迟的结果，而是有能力去主动干预和优化内核的网络栈配置。这种从‘用户空间视角’到‘内核视角’的视角转换，是真正意义上的‘In Action’，让读者能够真正参与到系统的深层运作中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常务实，没有太多华而不实的文学修辞，直奔主题，这一点深得我心。我之前买过一本号称是‘终极指南’的书，结果大部分篇幅都在回顾Unix的简史和哲学思辨，真正干货的部分少得可怜。阅读体验就像是参加一场冗长且跑题的会议，浪费了我宝贵的时间。而这套书，我随便翻开任何一页，都能看到清晰的寄存器状态、内存布局图，或是关键配置文件中某个不起眼参数的精确含义及其对系统行为的巨大影响。尤其是在讨论文件系统时，它没有满足于解释ext4的inode结构，而是详细对比了延迟分配（Delayed Allocation）如何优化写入性能，以及如何应对数据丢失风险。这种对性能瓶颈和潜在风险的预判性讲解，远比单纯的API参考手册要有价值得多。我更看重的是那种能够让我站在更高维度去理解系统行为模式的能力，而不是仅仅停留在记忆特定命令的层面上。

评分☆☆☆☆☆

这套书的封面设计很有意思，那种深邃的蓝色调和简洁的字体搭配，一下子就抓住了我的眼球。我是一个系统运维的老兵了，过去十几年里踩过的坑比走过的路还多，但对Linux内核和底层机制的理解总觉得差那么一层窗户纸。市面上很多教材要么过于理论化，堆砌着晦涩难懂的术语，读起来像在啃一本厚厚的字典；要么就是陷于表面的‘How-to’，教你敲几个命令了事，但一旦遇到复杂的故障排查，就束手无策。我一直在寻找一本能真正把我带入‘Action’层面的书，那种不仅仅是告诉你‘做什么’，更要深入解释‘为什么会这样’的书。我希望它能像一位经验丰富的前辈，带着我一起拆解那些看似神圣不可侵犯的系统调用、内存管理细节，以及网络协议栈的每一步握手与数据包传输。我期待的阅读体验是，每读完一个章节，都能清晰地在脑海中构建起一个微小的、可运行的Linux世界模型，而不是读完后只留下满脑子的疑惑和‘也许试试看’的侥幸心理。这套书的厚度让我感到沉甸甸的，希望这份重量能压实我知识体系中的那些松散角落。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏的是它对于现代Linux发行版中那些‘不那么明显’的组件的处理深度。在我的日常工作中，我们早就习惯了使用systemd来管理服务，但很少有人会去深究它背后那套复杂的依赖解析和资源控制机制是如何实现的。市面上的很多书籍似乎都默认读者只需要知道如何启用或禁用一个服务，对更深层的Cgroup限制、日志流的重定向机制一带而过，仿佛那是只有内核开发者才需要关心的魔法。然而，正是这些细节，决定了我们的应用在高负载下是优雅降级还是直接崩溃。我翻阅了其中关于进程调度器的章节，它没有止步于讲解CFS（完全公平调度器）的基本概念，而是深入到了虚拟运行时（vruntime）的计算、抢占点的选择，以及实时进程的优先级继承问题。这种深入骨髓的剖析，对于构建高性能、高弹性的企业级应用至关重要。我希望这本书能提供足够的代码片段和系统调用流程图，让我能够清晰地追踪一个数据包从网卡到应用层用户空间的全生命周期，而不是停留在OSI七层模型的抽象描述上。

评分☆☆☆☆☆

比较简单的几个实际操作案例，主要基于Ubuntu。对Linux系统讲得比较浅显。

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比较简单的几个实际操作案例，主要基于Ubuntu。对Linux系统讲得比较浅显。

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