Algorithms and Data Structures in C++ (Computer Science & Engineering) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:CRC-Press

作者:Parker, A.

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:1993-10-26

价格:USD 68.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849371714

丛书系列:

图书标签:

C++
Algorithms
Data Structures
Computer Science
Engineering
Programming
Coding
Problem Solving
Data Analysis
Software Development
Algorithms Design

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具体描述

"Algorithms and Data Structures in C++" introduces modern issues in the theory of algorithms, emphasizing complexity, graphs, parallel processing, and visualization. To accomplish this, the book uses an appropriate subset of frequently utilized and representative algorithms and applications in order to demonstrate the unique and modern aspects of the C++ programming language. What makes this book so valuable is that many complete C++ programs have been compiled and executed on multiple platforms. Each program presented is a stand-alone functional program. A number of applications that exercise significant features of C++, including templates and polymorphisms, is included. The book is a perfect text for computer science and engineering students in traditional algorithms or data structures courses. It will also benefit professionals in all fields of computer science and engineering.

《C++中的算法与数据结构：深入剖析与实践应用》本书将带领读者踏上一段探索计算机科学核心基石的旅程。我们聚焦于理解和实现各种高效的算法与数据结构，这些内容不仅是软件开发的基础，更是解决复杂计算问题的关键。本书旨在为开发者提供一个坚实而全面的平台，帮助他们设计、分析和优化软件性能，从而构建出更具扩展性、鲁棒性和效率的应用程序。核心内容概述：本书的叙述将循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到更高级的主题。我们坚信，对基本原理的透彻理解是掌握复杂技术的前提。第一部分：数据结构的基础数组（Arrays）与动态数组（Dynamic Arrays）：介绍数组的基本操作、内存布局以及其在不同场景下的应用。我们将探讨动态数组（如C++中的`std::vector`）如何克服静态数组的局限性，并分析其内存管理和性能特征。链表（Linked Lists）：深入讲解单向链表、双向链表和循环链表，包括它们的结构、插入、删除、查找等操作。我们将比较链表与数组在不同场景下的优劣，并演示其在实现其他数据结构时的重要性。栈（Stacks）与队列（Queues）：阐述栈（后进先出，LIFO）和队列（先进先出，FIFO）的基本概念及其常见应用，例如函数调用栈、表达式求值、任务调度等。我们将通过C++的具体实现来加深理解。哈希表（Hash Tables）：介绍哈希函数的设计原则、冲突解决策略（如链地址法、开放寻址法）以及哈希表在实现高效查找、插入和删除操作中的强大能力。我们将探讨不同哈希表实现带来的性能差异。第二部分：树形结构与图论树（Trees）：详细介绍二叉树、二叉搜索树（BST）及其各种变体（如平衡二叉搜索树、AVL树、红黑树）。我们将重点关注它们的查找、插入、删除操作的效率，以及它们在排序、搜索和数据组织中的应用。堆（Heaps）：讲解最小堆和最大堆的概念，以及堆在优先队列实现、堆排序算法中的关键作用。我们将分析堆的基本操作及其时间复杂度。图（Graphs）：介绍图的基本概念（顶点、边）、图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）以及常见的图遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。我们将探讨图在网络分析、路径查找等领域的广泛应用。图算法：深入研究一些经典的图算法，包括最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）以及拓扑排序等。第三部分：高效算法的设计与分析排序算法（Sorting Algorithms）：全面覆盖多种排序算法，从简单的冒泡排序、插入排序、选择排序，到更高效的归并排序、快速排序、堆排序，直至计数排序、桶排序、基数排序等非比较排序。我们将详细分析它们的实现细节、时间复杂度和空间复杂度，并讨论在何种场景下选择哪种排序算法。搜索算法（Searching Algorithms）：除了线性搜索，我们将重点讲解二分搜索（Binary Search）及其变体，并分析其在有序数据集上的高效性。分治法（Divide and Conquer）：介绍分治法的基本思想，并通过实例（如归并排序、快速排序）说明如何将一个大问题分解成更小的子问题来求解。动态规划（Dynamic Programming）：阐述动态规划的核心思想，即通过存储子问题的解来避免重复计算。我们将讲解如何识别可以应用动态规划的问题，并通过实例（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列）展示其求解过程。贪心算法（Greedy Algorithms）：介绍贪心算法的设计策略，即在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。我们将通过实例（如活动选择问题、霍夫曼编码）说明其应用。回溯法（Backtracking）：讲解回溯法的基本原理，它是一种通过尝试所有可能的解决方案来找到问题解的系统性搜索方法。我们将用实例（如N皇后问题、数独求解）来演示回溯法的实现。第四部分：算法分析与性能优化时间复杂度和空间复杂度分析：教授如何使用大O符号（Big O notation）来分析算法的时间和空间效率。我们将深入理解不同复杂度类别的含义，以及如何评估算法的扩展性。递归与迭代：探讨递归和迭代这两种实现算法的方式，分析它们的优缺点，以及如何进行相互转换。性能优化技巧：提供一些实用的算法和数据结构优化技巧，例如缓存、查找表的使用、避免不必要的计算等，以提高程序的执行效率。实践导向：本书不仅仅是理论的阐述，更注重理论与实践的结合。每个数据结构和算法都会伴随清晰的C++代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际应用。代码设计注重可读性、效率和模块化，方便读者理解和修改。书中将穿插一些实际问题的求解案例，展示如何运用所学知识来构建实际的解决方案。目标读者：本书适合计算机科学、软件工程等相关专业的学生，以及希望提升编程技能、深入理解算法和数据结构的软件开发者。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，本书都将为您提供宝贵的学习资源。通过系统学习本书，您将能够：深刻理解各种基本和高级数据结构的内在工作原理。熟练掌握经典算法的设计思路、实现方法和性能分析。准确评估不同算法和数据结构在特定问题中的适用性。有效地优化您的代码，提升程序的运行效率和资源利用率。为解决更复杂的计算问题打下坚实的基础，并为学习更高级的计算机科学主题做好准备。我们相信，掌握算法与数据结构是成为一名优秀软件工程师的必经之路。本书将陪伴您在这条道路上不断前行，解锁更强大的编程能力。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体选择非常友好，长时间阅读下来眼睛的疲劳感很低，这一点在技术书籍中常常被忽略，但体验却至关重要。内容组织上，我特别欣赏它对C++现代特性的整合。不同于一些老旧的教材还停留在C++98的语法，这本书巧妙地将C++11/14/17的特性融入到数据结构的实现中，比如使用`std::unique_ptr`进行内存管理、利用Lambda表达式简化回调函数等。这确保了读者学到的不仅是“算法”，更是“用现代C++高效实现算法”的方法论。例如，在实现哈希表时，它会自然地引入构造函数中的移动语义优化，使得即便是基础结构的学习，也能感受到现代编程范式的先进性。这种与时俱进的编写风格，让这本书的生命力大大延长，避免了读者学完后不得不“反向学习”如何用新特性重构旧代码的尴尬局面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，从一个希望快速掌握核心知识的自学者角度来看，是相当出色的。它的附录部分做得非常详尽，包含了许多常见算法和数据结构的复杂度速查表，以及一些针对特定编译器的优化技巧提示。不过，我认为它在算法可视化和交互式学习方面的支持略显不足。尽管代码示例清晰，但对于某些涉及递归深度或状态转换非常频繁的算法（如快速排序的划分过程或动态规划的状态转移），纯文本和静态代码的解释仍然需要读者自己在大脑中构建模型。如果能在配套的在线资源中提供一些简单的可视化工具，例如允许读者输入数据并观察结构变化的过程，那将是锦上添花之举。总的来说，这是一本扎实、深入、且具有高度工程价值的技术著作，是数据结构和算法领域不可多得的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

在我接触过的同类教材中，这本书最大的亮点之一在于它对“为什么”的解释。很多教材只是告诉你“怎么做”，但这本书深入探讨了“为什么是这种结构”和“为什么这种算法更优”。举个例子，当它介绍红黑树时，并没有直接抛出那几条复杂的平衡规则，而是先从二叉搜索树在极端情况下（如完全有序插入）性能急剧下降的问题入手，通过“迫使”树保持平衡的需求，自然而然地推导出红黑树的维护机制。这种基于问题驱动的教学方法，极大地激发了读者的好奇心和求知欲。它鼓励读者去思考，而不是被动接受。对于那些希望成为架构师或资深开发人员的读者来说，这种深层次的理解，远比死记硬背代码实现要宝贵得多。它训练的不是你的记忆力，而是你的设计思维。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着多年编程经验的软件工程师，更看重的是算法在实际工业场景中的应用深度和效率分析。这本书在处理高级主题时，展现出了令人印象深刻的深度。它没有仅仅停留在算法正确性的层面，而是花费了大量篇幅去剖析不同实现方式的时间复杂度和空间复杂度。例如，在对比几种主流的图搜索算法（如Dijkstra和A*）时，它不仅展示了伪代码，还深入讨论了在内存受限或大规模图结构下，如何根据具体需求权衡使用优先队列的类型对性能带来的影响。此外，书中对“摊还分析”（Amortized Analysis）这一相对晦涩的概念进行了非常精妙的处理，通过生动的例子阐释了这种复杂时间分析方法的实用价值。对于我这样的实践者来说，这种兼顾理论深度与工程实用性的讲解方式，使得这本书远超一般教程的范畴，更像是一本可以随时翻阅的参考手册，尤其是在需要对现有代码库的性能瓶颈进行优化时，它提供的洞察力是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当朴实，封面设计上没有太多花哨的元素，直奔主题，这对于一本技术书籍来说是好事。初次翻阅时，我立刻被它清晰的章节划分和逻辑严密的结构所吸引。作者在介绍基础概念时，采取了一种循序渐进的方式，从最核心的数据结构如数组、链表开始，逐步过渡到更复杂的树和图，每一步的衔接都非常自然，让人感觉学习曲线是平缓而非陡峭的。尤其值得称赞的是，它在解释抽象概念时，总是能辅以非常直观的C++代码示例。这些代码不仅仅是功能的堆砌，而是精心设计的、能够体现特定算法精髓的范例。比如，在讲解平衡二叉搜索树的旋转操作时，书中配有详细的图示和同步的代码分析，使得原本枯燥的旋转过程变得清晰易懂，这对于初学者来说无疑是巨大的福音。我个人认为，如果一个技术读者希望建立起扎实的理论基础，这本书的开篇部分是极佳的起点，它为你打下的地基非常牢固，确保后续学习不会因为基础薄弱而产生动摇。

评分☆☆☆☆☆