高级数据结构：探索高效算法的核心工具

"《Advanced Data Structures》是一本深入探讨高级数据结构及其应用的书籍，涵盖了队列、堆栈、链表等基础数据结构的高级用法以及复杂的变体。同时，书中详细阐述了跳表、高级树搜索和图搜索等主题，旨在展示数据结构在算法中的核心地位。作者Peter Brass在德国不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，是数据结构和算法领域的专家。书中提供了大量的C语言代码示例和超过500条参考文献，使本书成为不可或缺的学习资源。" 《Advanced Data Structures》这本书主要涉及以下几个重要的知识点： 1. **高级数据结构**：书中不仅讨论了基本的数据结构如队列（Queue）、堆栈（Stack）和链表（Linked List），还深入到这些数据结构的高级应用和变体。队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于任务调度或消息传递；堆栈是后进先出（LIFO）的数据结构，广泛应用于函数调用和回溯算法；链表则为动态存储提供了便利，可以实现快速插入和删除。 2. **搜索树**：搜索树（SearchTree）是高效查找的关键数据结构，包括二叉搜索树、AVL树、红黑树等，它们保证了在平衡状态下的O(log n)查找效率。 3. **区间数据结构**：对于处理一组区间或分段常数函数的问题，书中提出了特定的数据结构，如区间树（Interval Tree）和区间堆（Interval Heap），这些结构支持快速查询与操作区间集合。 4. **正交范围搜索结构**：这些结构如kd树、四叉树等，适用于多维空间中的数据查询，能够高效地处理点查询和范围查询。 5. **堆**：堆（Heap）是优先队列的一种实现，包括最大堆和最小堆，常用于实现堆排序和优先级队列。 6. **并查集（Union-Find）结构**：用于维护集合的连接性，并支持快速查找、合并和分离操作。 7. **结构的动态化和持久化**：这是将静态数据结构转化为可变或可持久化的技术，允许在不影响历史版本的情况下修改数据结构。 8. **字符串结构**：书中可能涉及到Trie树（前缀树）和AC自动机等高效处理字符串查询的数据结构。 9. **哈希表**：哈希表（HashTable）通过散列函数实现快速的查找、插入和删除操作，是实现关联数组的关键。 10. **高级树搜索和图搜索**：如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、A*搜索等，这些都是解决树形结构和图问题的重要算法。 这本书通过丰富的实例和代码示例，为读者提供了一个深入了解和应用高级数据结构的平台，是学习和研究算法的重要参考资料。