高级数据结构:算法分析与实现
"Advanced Data Structures 是一本专注于高级数据结构的书籍,主要探讨了在应用算法领域中的数据结构设计理念、分析及实现细节。本书涵盖了搜索树、区间或分段常数函数的数据结构、正交范围搜索结构、堆、并查集、结构动态化与持久化、字符串结构以及哈希表等,通过丰富的C语言代码示例和超过500条参考文献,为读者提供了一本不可或缺的教材。作者Peter Brass在德国布伦瑞克技术大学获得数学博士学位,现任纽约城市学院计算机科学系副教授,并曾担任海森堡研究学者。" 《高级数据结构》一书深入探讨了数据结构这一关键算法主题,不同于通常将数据结构作为展示面向对象编程方法的简单材料。它关注的是如何高效地在数值集合、区间集合或字符串集合上实现查询和更新操作。以下是书中涉及的一些重要知识点: 1. **搜索树**:如二叉搜索树、AVL树、红黑树等,它们允许快速的查找、插入和删除操作,保持数据的有序性。 2. **区间或分段常数函数的数据结构**:这些结构用于存储和操作一系列连续的数值范围,如区间树或区间索引,它们支持区间查询和操作。 3. **正交范围搜索结构**:用于处理多维空间中的查询,例如找到一个矩形区域内的所有点,这种结构在地理信息系统和图像处理等领域中有广泛应用。 4. **堆**:包括二叉堆和优先队列,堆是一种可以快速访问最大或最小元素的数据结构,常用于实现堆排序和优先级队列。 5. **并查集(Union-Find)结构**:用于处理元素的连接和查询是否属于同一集合,支持路径压缩和按秩合并,提高操作效率。 6. **结构动态化与持久化**:这些技术允许数据结构在进行修改后仍然能访问修改前的状态,对数据历史的追踪和回溯有重要作用。 7. **字符串结构**:如Trie树(字典树)、Suffix Tree和Suffix Array,它们在文本搜索、拼写检查和DNA序列分析中非常有用。 8. **哈希表**:通过散列函数实现快速查找,提供了近乎恒定的查找时间复杂度,是实现关联数组和缓存的关键。 作者通过大量的C语言代码示例,使读者能够理解并实践这些高级数据结构的实现,同时,引用的500多篇文献提供了丰富的研究背景和进一步学习的资源,使得这本书成为学习和研究数据结构领域的宝贵资料。
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