Data Structures and Program Design

出版者:Prentice-Hall

作者:Robert L. Kruse

页数:0

出版时间:1987-03

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780131971462

用户评价

这本书带给我的惊喜，在于它对“数据结构”的讲解方式，简直像是在解开一个又一个精巧的谜题。作者没有直接呈现冰冷的代码，而是用一种非常富有启发性的方式，引导读者去发现每种数据结构存在的“必然性”。例如，在介绍栈和队列时，作者并没有上来就讲“后进先出”和“先进先出”，而是先抛出了一个问题：当我们处理大量的请求时，如何才能保证资源的公平分配？然后，通过对不同场景的模拟，自然而然地引出了队列的概念；而对于那些需要记录操作历史、并且能够回溯的场景，则巧妙地引出了栈。书中对每种数据结构的内部实现原理都进行了深入的剖析，比如二叉搜索树的插入、删除和查找操作，作者不仅给出了详细的伪代码，还配以大量的插图，清晰地展示了节点的移动和树的平衡过程。我尤其喜欢书中关于“平衡二叉搜索树”（如AVL树和红黑树）的讲解，作者用非常生动的比喻，比如“给树称重”，来形象地说明保持树平衡的重要性，并且详细解释了旋转操作的原理。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正理解这些复杂数据结构的精髓，而不是停留在表面记忆。此外，书中还对不同数据结构在实际应用中的性能进行了详尽的比较和分析，比如在数据库索引、编译器设计、图形图像处理等领域，各种数据结构是如何发挥它们独特优势的。这种贴近实际应用的讲解，让我对数据结构的学习充满了动力，因为它让我看到了理论知识如何转化为解决现实世界问题的强大工具。我曾一度认为数据结构的学习是枯燥乏味的，但这本书彻底改变了我的看法，它让我体会到了数据结构之美，以及它在计算机科学中的核心地位。

这本书给我的感觉，就像是一位经验丰富的建筑师，在指导你如何建造一座宏伟的数字城堡。它不只是告诉你砖块和水泥（即语法和基本概念），更重要的是教会你如何进行整体规划、如何设计坚固的地基，以及如何构建优雅的框架。在“程序设计”的部分，作者并没有局限于单一的编程语言，而是从通用的设计原则出发，探讨了如何写出高质量、可扩展的代码。他花了大量的篇幅来讲解“模块化”和“接口设计”，通过一个虚拟的“图书管理系统”项目，演示了如何将一个复杂的功能分解成多个独立的模块，每个模块都有明确的职责和接口，从而大大降低了开发难度和维护成本。我特别欣赏作者对“抽象”的强调，他认为真正的程序设计在于“抓住问题的本质，并用简洁的方式表达出来”。这一点在讲解“设计模式”时得到了充分的体现。作者并没有像许多教程那样，只是简单地罗列设计模式的名称和代码，而是通过对现实世界中反复出现的设计问题的分析，来引导读者理解每种设计模式诞生的原因，以及它们所解决的核心问题。例如，在讲解“装饰器模式”时，作者用“给咖啡加糖和奶”的比喻，形象地说明了如何在不改变原有类的基础上，动态地增加新的功能。这种“授人以渔”的方式，让我不仅学会了如何使用设计模式，更学会了如何在自己的设计中识别和应用它们。书中还包含了大量的代码示例，这些示例都经过精心设计，不仅能够清晰地展示概念，而且体现了良好的编程风格。总而言之，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何思考、如何构建优秀软件的哲学著作，它帮助我从一个“代码工人”蜕变为一个“软件工程师”。

这本书给我带来的最深刻印象，莫过于它对“程序设计”这一概念的独特诠释。它并非仅仅停留在语法层面，而是将程序设计上升到了一种艺术和哲学的层面。作者在探讨代码结构时，总是强调“优雅”与“可维护性”，鼓励读者写出不仅能运行，而且易于他人理解和修改的代码。这一点在书中关于面向对象设计的章节中体现得淋漓尽致。作者通过一个大型软件项目的构思过程，从需求分析到模块划分，再到类与对象的设计，一步步展示了如何将复杂的系统分解成 manageable 的组件。他对“继承”、“多态”和“封装”等核心概念的解释，并非生搬硬套教科书上的定义，而是通过一系列精心设计的类图和代码示例，展示了它们在实际编程中的强大作用。比如，在讲解多态时，作者用一个“动物”基类，以及“狗”、“猫”等派生类，演示了如何通过一个统一的接口来调用不同的行为，大大提高了代码的灵活性和可扩展性。此外，书中还特别强调了“设计模式”的应用，并详细介绍了工厂模式、单例模式、观察者模式等常见的设计模式。作者不仅仅是列举模式的定义，更重要的是解释了它们诞生的背景和解决的问题，以及在不同场景下的适用性。我曾一度对设计模式感到困惑，觉得它们只是为了“看起来很专业”而存在的，但通过这本书的讲解，我才明白，它们是前辈们在长期实践中总结出的、解决特定问题的通用解决方案，能够帮助我们写出更健壮、更易于复用的代码。书中还引入了“重构”的概念，并提供了许多具体的重构技巧，比如提取方法、合并变量等，帮助我们逐步改进现有代码的质量。总而言之，这本书不仅仅传授了技术，更传递了一种严谨、高效、注重细节的程序设计理念，让我从一个“写代码的人”变成了一个“设计代码的人”。

这本书给我的启发，主要体现在它对“算法”这一概念的理解和阐释上。作者并没有将算法视为一套孤立的解题方法，而是将其置于更广阔的计算思维背景下进行讲解。他首先强调了算法的核心目标——“在有限的时间和空间内，高效地解决问题”。然后，他通过一系列经典的算法问题，如排序、搜索、图遍历等，深入浅出地剖析了各种算法的设计思想和实现细节。我尤其喜欢书中关于“递归”和“分治”思想的讲解。作者并没有直接抛出递归公式，而是通过“斐波那契数列”和“快速排序”等问题，引导读者一步步思考如何将大问题分解成小问题，再将小问题的解组合起来形成大问题的解。书中对这些算法的时间和空间复杂度进行了严谨的分析，并且通过图示的方式，直观地展示了算法的执行过程。这一点对于我理解算法的效率至关重要。此外，书中还对“动态规划”这一高级算法思想进行了详细的讲解。作者通过“背包问题”和“最长公共子序列”等经典案例，循序渐进地引导读者理解动态规划的核心——“记忆化搜索”和“状态转移方程”。这种由浅入深的学习路径，让我能够真正掌握动态规划的精髓，而不是仅仅停留在背诵代码的层面。书中还探讨了“贪心算法”和“回溯算法”，并提供了相应的应用场景和注意事项。总而言之，这本书不仅仅是一本算法教程，更是一本关于如何培养计算思维、如何优雅地解决计算问题的宝典，它让我对算法的学习充满了热情，并且能够更加自信地面对复杂的计算挑战。

这本书给我的最大收获，莫过于它对“算法”的讲解，将理论的严谨性与实践的应用性完美地结合在了一起。作者并没有像许多教材那样，将算法仅仅视为一堆数学公式和伪代码，而是将其置于解决实际问题的背景下进行阐述。他首先从“排序”这一最基本的问题入手，详细介绍了各种排序算法的原理，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等等，并且对它们的时空复杂度进行了严谨的分析。我尤其喜欢书中对“快速排序”的讲解，作者用递归的思路，巧妙地将问题分解，并且通过“基准元素”的划分，实现了高效的排序。书中对“查找”算法的讲解也同样精彩，不仅介绍了二分查找的原理，还探讨了在不同数据结构上的查找效率。此外，书中还深入探讨了“图论”中的经典算法，如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Prim算法和Kruskal算法，并详细讲解了它们在网络路由、最短路径问题等领域的应用。我曾一度对图算法感到头疼，但通过这本书的讲解，我才真正理解了它们的精妙之处。书中还提供了大量的代码示例，这些示例不仅能够清晰地展示算法的实现，而且都经过优化，具有较高的效率和可读性。总而言之，这本书是一本非常优秀的算法学习指南，它不仅能够帮助我扎实地掌握各种算法的原理，更重要的是，能够让我学会如何将算法的思想应用于解决实际问题，从而提升我的编程能力。

这本书的阅读过程，对我来说，是一次从“知其然”到“知其所以然”的升华。作者在介绍“数据结构”时，并没有简单地罗列各种结构及其操作，而是着重于解释“为什么需要这样的结构”，以及“它在解决哪些问题时具有优势”。例如，在讲解“二叉搜索树”时，作者并没有直接给出节点的定义和插入算法，而是先抛出了“快速查找具有有序关系的数据”这一需求，然后引导读者思考如何构建一个能够高效满足这个需求的结构。他详细地解释了二叉搜索树的插入、删除和查找操作，并辅以大量的图示，清晰地展示了节点的增删和树的形态变化。我尤其欣赏书中对“平衡二叉搜索树”（如AVL树和红黑树）的讲解。作者不仅解释了它们为什么需要平衡，还详细讲解了各种旋转操作的原理，以及它们如何保证了对数级的时间复杂度。此外，书中还对“哈希表”这种重要的数据结构进行了深入的剖析。作者不仅解释了哈希函数的设计原则，还详细探讨了“冲突解决”的各种策略，如链地址法和开放地址法，并且对比了它们的优缺点。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正理解每种数据结构的内在逻辑和设计思想。书中还通过大量的实际应用案例，展示了各种数据结构在现实世界中的重要作用，比如在数据库索引、编译器设计、网络路由等领域。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本引导我深入理解数据结构核心思想的智慧之书，让我对计算机科学有了更深刻的认识。

这本书最让我感到震撼的是，它对“程序设计”的理解，已经超越了单纯的代码编写，而是将其提升到了一种“系统思维”的高度。作者并没有上来就讨论具体的语法和函数，而是首先强调了“问题域分析”的重要性，即在开始编码之前，必须充分理解要解决的问题的本质、需求以及可能的约束条件。他用一个“航班订票系统”的构思过程，展示了如何从高层次的业务逻辑出发，逐步细化到数据模型、模块划分，以及最终的类和接口设计。我特别欣赏作者对“抽象”和“封装”的强调。他认为，优秀的程序设计在于将复杂的现实世界问题，通过抽象的方式提炼出关键的要素，并通过封装的方式，将相关的数据和行为组织在一起，形成独立的、可复用的组件。这一点在书中关于“设计模式”的讲解中得到了充分体现。作者并没有简单地罗列设计模式的定义，而是通过分析大量实际编程中遇到的反复出现的问题，来引导读者理解每种设计模式诞生的原因，以及它们所提供的通用解决方案。例如，在讲解“工厂模式”时，他用“生产不同型号汽车”的比喻，形象地说明了如何将对象的创建过程从客户端代码中解耦出来。书中还包含了大量的代码示例，这些示例都经过精心设计，不仅清晰地展示了技术概念，而且体现了良好的编程实践和代码风格。总而言之，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何进行系统设计、如何构建健壮、可维护、可扩展软件的哲学指南，它让我对“写代码”这件事有了更深层次的理解。

这本书的阅读体验，就像是在与一位经验丰富的老友进行一场关于编程智慧的深度对话。作者的语言风格非常亲切，没有使用过多晦涩难懂的专业术语，而是善于用生活化的例子来解释复杂的概念。例如，在讲解“递归”时，他用“俄罗斯套娃”的比喻，形象地描绘了问题层层分解、逐层嵌套的过程，让我瞬间就理解了递归的精髓。而对于“分治算法”，他则用“ divide and conquer”这个耳熟能详的英文短语，来强调将大问题分解成小问题，然后逐个击破的策略。这本书在讲解“数据结构”时，也别具匠心。它并没有将各种数据结构孤立地呈现，而是从实际问题的需求出发，引导读者去思考为什么需要这些数据结构。比如，在讲解“栈”时，作者先抛出了“撤销操作”这一场景，然后自然而然地引出了后进先出的栈的结构。同样，在讲解“队列”时，则从“排队买票”这一场景出发，解释了先进先出的队列的原理。这种“由问题驱动”的学习方式，让整个过程充满了探索的乐趣，而不是被动地接受知识。书中对每种数据结构的优缺点、适用场景以及时间空间复杂度都进行了详尽的分析，并且提供了多种语言的实现示例，让我能够将理论知识转化为实际的代码。我尤其喜欢书中关于“字符串匹配算法”的讲解，作者详细对比了朴素匹配算法、KMP算法和Boyer-Moore算法，并用图示的方式清晰地展示了它们的工作原理和效率差异。总而言之，这本书不仅仅是传授技术，更重要的是传递了一种解决问题的思维方式和对编程的热爱，让我受益匪浅。

这本书的封面设计着实吸引了我，深邃的蓝色背景搭配着银色的立体文字，散发着一种严谨而又富有深度知识的质感，仿佛里面蕴藏着宇宙般浩瀚的算法和数据结构的奥秘。我迫不及待地翻开第一页，迎接我的不是枯燥的术语堆砌，而是作者用一种娓娓道来的方式，将那些曾经让我望而却步的概念，变得生动而易于理解。例如，在介绍链表的时候，作者并没有直接抛出节点的定义和指针的操作，而是通过一个生动的生活场景——排队买票，来形象地比喻节点的连接和遍历过程。这种“故事化”的教学方式，让我瞬间就能抓住核心思想，而不是被抽象的符号所困扰。紧接着，书中对不同数据结构的优缺点进行了细致的分析，比如数组的随机访问效率极高，但插入和删除却可能导致大量的元素移位；而链表则恰恰相反，插入和删除方便，但查找却需要逐个遍历。这种对比分析，让我对何时选择何种数据结构有了清晰的认识，不再是盲目地堆砌代码。而且，书中还大量穿插了实际应用案例，比如在文件系统中如何利用树形结构来组织文件和文件夹，在网络路由中如何运用图算法来寻找最短路径。这些真实的场景，让学习过程不再是纸上谈兵，而是充满了解决实际问题的成就感。作者在解释算法的时候，也非常注重逻辑的严谨性和实现的细节，对于每个算法的时间复杂度和空间复杂度都进行了深入的剖析，并且提供了多种实现方式供读者参考和比较。我尤其喜欢书中关于递归算法的讲解，作者用了一个非常巧妙的“汉诺塔”问题来阐释递归的思想，并通过图形化的演示，让我清晰地看到了递归的调用栈是如何工作的。总而言之，这本书不仅是一本技术指南，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱，引领我一步步深入数据结构和算法的殿堂，让我对编程的理解达到了一个新的高度。

这本书带给我的全新视角，主要体现在它对“数据结构”与“算法”之间辩证关系的深入探讨。作者并没有将它们割裂开来讲解，而是强调了它们是相互依存、相互促进的。例如，在讲解“图”这种数据结构时，作者紧接着就介绍了“深度优先搜索（DFS）”和“广度优先搜索（BFS）”这两种遍历算法，并详细分析了它们在不同场景下的应用，比如寻找连通分量、最短路径等。这种讲解方式，让我能够更直观地理解，一种数据结构的强大之处，往往体现在与之匹配的优秀算法上。书中对各种数据结构的内部实现原理都进行了细致入微的剖析，比如“堆”这种数据结构，作者不仅解释了它如何在数组中表示，还详细讲解了“上浮”和“下沉”操作如何维护堆的性质，以及如何利用堆来实现“优先队列”和“堆排序”。我特别欣赏书中关于“哈希表”的讲解，作者不仅解释了哈希函数的设计原则，还深入探讨了“冲突解决”的各种策略，如链地址法和开放地址法，并且对比了它们的优缺点。这种对细节的关注，让我能够更深入地理解数据结构的健壮性和效率。此外，书中还对各种数据结构和算法的组合应用进行了大量的案例分析，例如在搜索引擎中如何利用倒排索引（一种基于哈希表和链表的数据结构）和关键词匹配算法来快速检索信息。这种将理论知识与实际应用紧密结合的方式，让我对数据结构和算法的学习充满了信心和动力。总而言之，这本书让我深刻认识到，数据结构和算法是计算机科学的基石，它们之间的巧妙结合，能够创造出解决无数复杂问题的强大解决方案。