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| 內容簡介： |
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本书共分三个部分。第一部分从第1章到第4章，旨在复习C++程序设计的概念以及程序性能的分析和测量方法。第二部分从第5章到第16章，研究数据结构，包括线性表、数组和矩阵、栈、队列、字典、二叉树、优先级队列、竞赛树、搜索树和图等。第三部分从第17章到第21章，研究常用算法，包括贪婪算法、分而治之算法、动态规划、回溯算法和分枝定界算法。本书有800多道练习题和50多个应用实例。内容广博，组织合理，论述清晰，循序渐进，而且对程序性能的分析和测量系统入微。本书不仅是数据结构和算法的经典教材，而且是计算机科学与工程领域的理想参考书。
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| 目錄：
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出版者的话
译者序
前言
第一部分 预备知识
第1章 C++回顾
1.1 引言
1.2 函数与参数
1.2.1 传值参数
1.2.2 模板函数
1.2.3 引用参数
1.2.4 常量引用参数
1.2.5 返回值
1.2.6 重载函数
1.3 异常
1.3.1 抛出异常
1.3.2 处理异常
1.4 动态存储空间分配
1.4.1 操作符new
1.4.2 一维数组
1.4.3 异常处理
1.4.4 操作符delete
1.4.5 二维数组
1.5 自有数据类型
1.5.1 类currency
1.5.2 一种不同的描述方法
1.5.3 操作符重载
1.5.4 友元和保护性类成员
1.5.5 增加#ifndef、#define和#endif语句
1.6 异常类illegalParameterValue
1.7 递归函数
1.7.1 递归的数学函数
1.7.2 归纳
1.7.3 C++递归函数
1.8 标准模板库
1.9 测试与调试
1.9.1 什么是测试
1.9.2 测试数据的设计
1.9.3 调试
1.10 参考及推荐读物
第2章 程序性能分析
2.1 什么是程序性能
2.2 空间复杂度
2.2.1 空间复杂度的组成
2.2.2 举例
2.3 时间复杂度
2.3.1 时间复杂度的组成
2.3.2 操作计数
2.3.3 最好、最坏和平均操作计数
2.3.4 步数
第3章 渐近记法
3.1 引言
3.2 渐近记法
3.2.1 大Ο记法
3.2.2 渐近记法Ω和Θ
3.3 渐近数学（可选）
3.3.1 大O记法
3.3.2 Ω记法
3.3.3 Θ记法
3.3.4 小ο记法
3.3.5 特性
3.4 复杂度分析举例
3.5 实际复杂度
3.6 参考及推荐读物
第4章 性能测量
4.1 引言
4.2 选择实例的大小
4.3 设计测试数据
4.4 实验设计
4.5 高速缓存
4.5.1 简单计算机模型
4.5.2 缓存未命中对运行时间的影响
4.5.3 矩阵乘法
4.6 参考及推荐读物
第二部分 数据结构
第5章 线性表--数组描述
5.1 数据对象和数据结构
5.2 线性表数据结构
5.2.1 抽象数据类型linearList
5.2.2 抽象类linearList
5.3 数组描述
5.3.1 描述
5.3.2 变长一维数组
5.3.3 类arrayList
5.3.4 C++迭代器
5.3.5 arrayList的一个迭代器
5.4 vector的描述
5.5 在一个数组中实现的多重表
5.6 性能测量
5.7 参考及推荐读物
第6章 线性表--链式描述
6.1 单向链表
6.1.1 描述
6.1.2 结构chainNode
6.1.3 类chain
6.1.4 抽象数据类型linearList的扩充
6.1.5 类extendedChain
6.1.6 性能测量
6.2 循环链表和头节点
6.3 双向链表
6.4 链表用到的词汇表
6.5 应用
6.5.1 箱子排序
6.5.2 基数排序
6.5.3 凸包
6.5.4 并查集
第7章 数组和矩阵
7.1 数组
7.1.1 抽象数据类型
7.1.2 C++数组的索引
7.1.3 行主映射和列主映射
7.1.4 用数组的数组来描述
7.1.5 行主描述和列主描述
7.1.6 不规则二维数组
7.2 矩阵
7.2.1 定义和操作
7.2.2 类matrix
7.3 特殊矩阵
7.3.1 定义和应用
7.3.2 对角矩阵
7.3.3 三对角矩阵
7.3.4 三角矩阵
7.3.5 对称矩阵
7.4 稀疏矩阵
7.4.1 基本概念
7.4.2 用单个线性表描述
7.4.3 用多个线性表描述
7.4.4 性能测量
第8章 栈
8.1 定义和应用
8.2 抽象数据类型
8.3 数组描述
8.3.1 作为一个派生类实现
8.3.2 类arrayStack
8.3.3 性能测量
8.4 链表描述
8.4.1 类derivedLinkedStack
8.4.2 类linkedStack
8.4.3 性能测量
8.5 应用
8.5.1 括号匹配
8.5.2 汉诺塔
8.5.3 列车车厢重排
8.5.4 开关盒布线
8.5.5 离线等价类问题
8.5.6 迷宫老鼠
8.6 参考及推荐读物
第9章 队列
9.1 定义和应用
9.2 抽象数据类型
9.3 数组描述
9.3.1 描述
9.3.2 类arrayQueue
9.4 链表描述
9.5 应用
9.5.1 列车车厢重排
9.5.2 电路布线
9.5.3 图元识别
9.5.4 工厂仿真
9.6 参考及推荐读物
第10章 跳表和散列
10.1 字典
10.2 抽象数据类型
10.3 线性表描述
10.4 跳表表示（可选）
10.4.1 理想情况
10.4.2 插入和删除
10.4.3 级的分配
10.4.4 结构skipNode
10.4.5 类skipList
10.4.6 skipList方法的复杂度
10.5 散列表描述
10.5.1 理想散列
10.5.2 散列函数和散列表
10.5.3 线性探查
10.5.4 链式散列
10.6 一个应用--文本压缩
10.6.1 LZW压缩
10.6.2 LZW压缩的实现
10.6.3 LZW解压缩
10.6.4 LZW解压缩的实现
10.6.5 性能评价
10.7 参考及推荐读物
第11章 二叉树和其他树
11.1 树
11.2 二叉树
11.3 二叉树的特性
11.4 二叉树的描述
11.4.1 数组描述
11.4.2 链表描述
11.5 二叉树常用操作
11.6 二叉树遍历
11.7 抽象数据类型BinaryTree
11.8 类linkedBinaryTree
11.9 应用
11.9.1 设置信号放大器
11.9.2 并查集
11.10 参考及推荐读物
第12章 优先级队列
12.1 定义和应用
12.2 抽象数据类型
12.3 线性表
12.4 堆
12.4.1 定义
12.4.2 大根堆的插入
12.4.3 大根堆的删除
12.4.4 大根堆的初始化
12.4.5 类maxHeap
12.4.6 堆和STL
12.5 左高树
12.5.1 高度优先与宽度优先的最大及最小左高树
12.5.2 最大HBLT的插入
12.5.3 最大HBLT的删除
12.5.4 两棵最大HBLT的合并
12.5.5 初始化
12.5.6 类maxHblt
12.6 应用
12.6.1 堆排序
12.6.2 机器调度
12.6.3 霍夫曼编码
12.7 参考及推荐读物
第13章 竞赛树
13.1 赢者树和应用
13.2 抽象数据类型WinnerTree
13.3 赢者树的实现
13.3.1 表示
13.3.2 赢者树的初始化
13.3.3 重新组织比赛
13.3.4 类completeWinnerTree
13.4 输者树
13.5 应用
13.5.1 用最先适配法求解箱子装载问题
13.5.2 用相邻适配法求解箱子装载问题
13.6 参考及推荐读物
第14章 搜索树
14.1 定义
14.1.1 二叉搜索树
14.1.2 索引二叉搜索树
14.2 抽象数据类型
14.3 二叉搜索树的操作和实现
14.3.1 类binarySearchTree
14.3.2 搜索
14.3.3 插入
14.3.4 删除
14.3.5 二叉搜索树的高度
14.4 带有相同关键字元素的二叉搜索树
14.5 索引二叉搜索树
14.6 应用
14.6.1 直方图
14.6.2 箱子装载问题的最优匹配法
14.6.3 交叉分布
第15章 平衡搜索树
15.1 AVL树
15.1.1 定义
15.1.2 AVL树的高度
15.1.3 AVL树的描述
15.1.4 AVL搜索树的搜索
15.1.5 AVL搜索树的插入
15.1.6 AVL搜索树的删除
15.2 红-黑树
15.2.1 基本概念
15.2.2 红-黑树的描述
15.2.3 红-黑树的搜索
15.2.4 红-黑树的插入
15.2.5 红-黑树的删除
15.2.6 实现细节的考虑及复杂性分析
15.3 分裂树
15.3.1 介绍
15.3.2 分裂树的操作
15.3.3 折算复杂性
15.4 B-树
15.4.1 索引顺序访问方法
15.4.2 m叉搜索树
15.4.3 m阶B-树
15.4.4 B-树的高度
15.4.5 B-树的搜索
15.4.6 B-树的插入
15.4.7 B-树的删除
15.4.8 节点结构
15.5 参考及推荐读物
第16章 图
16.1 基本概念
16.2 应用和更多的概念
16.3 特性
16.4 抽象数据类型graph
16.5 无权图的描述
16.5.1 邻接矩阵
16.5.2 邻接链表
16.5.3 邻接数组
16.6 加权图的描述
16.7 类实现
16.7.1 不同的类
16.7.2 邻接矩阵类
16.7.3 扩充chain类
16.7.4 链表类
16.8 图的遍历
16.8.1 广度优先搜索
16.8.2 广度优先搜索的实现
16.8.3 方法graph::bfs的复杂性分析
16.8.4 深度优先搜索
16.8.5 深度优先搜索的实现
16.8.6 方法graph::dfs的复杂性分析
16.9 应用
16.9.1 寻找一条路径
16.9.2 连通图及其构成
16.9.3 生成树
第三部分 算法设计方法
第17章 贪婪算法
17.1 最优化问题
17.2 贪婪算法思想
17.3 应用
17.3.1 货箱装载
17.3.2 01背包问题
17.3.3 拓扑排序
17.3.4 二分覆盖
17.3.5 单源最短路径
17.3.6 最小成本生成树
17.4 参考及推荐读物
第18章 分而治之
18.1 算法思想
18.2 应用
18.2.1 残缺棋盘
18.2.2 归并排序
18.2.3 快速排序
18.2.4 选择
18.2.5 相距最近的点对
18.3 解递归方程
18.4 复杂度的下限
18.4.1 最小最大问题的下限
18.4.2 排序算法的下限
第19章 动态规划
19.1 算法思想
19.2 应用
19.2.1 01背包问题
19.2.2 矩阵乘法链
19.2.3 所有顶点对之间的最短路径
19.2.4 带有负值的单源最短路径
19.2.5 网组的无交叉子集
19.3 参考及推荐读物
第20章 回溯法
20.1 算法思想
20.2 应用
20.2.1 货箱装载
20.2.2 01背包问题
20.2.3 最大完备子图
20.2.4 旅行商问题
20.2.5 电路板排列
第21章 分支定界
21.1 算法思想
21.2 应用
21.2.1 货箱装载
21.2.2 01背包问题
21.2.3 最大完备子图
21.2.4 旅行商问题
21.2.5 电路板排列
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