数据结构习题与解答 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:John R.Hubbard

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:2002-8-1

价格:40.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111105794

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 清华教材
• 教材
• 数据结构
• 算法
• 习题集
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• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
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• 复习
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好的，这是一份针对假设的书籍《数据结构习题与解答》的、内容详尽且不提及该书的书籍简介。 --- 探索计算思维的基石：算法、逻辑与系统设计精要 导言： 在这个信息爆炸的时代，软件的性能、效率和稳定性已成为衡量其价值的核心标准。每一个成功的应用，无论是复杂的操作系统、高效的搜索引擎，还是大规模的分布式系统，其背后都隐藏着对基础计算原理的深刻理解和精妙运用。本书并非聚焦于某一特定编程语言的语法细节，而是致力于构建一座坚实的桥梁，连接理论知识与实际工程实践。它旨在为渴望深入理解计算机科学核心、提升算法设计与分析能力的读者，提供一套系统化、结构化的学习路径。 本书的核心理念在于，优秀的软件工程师不仅是代码的编写者，更是问题的结构化解决者。而要解决复杂问题，必须首先学会如何有效地组织、存储和操作数据。因此，我们深入探讨了数据结构的设计哲学、算法的复杂度分析以及它们在实际应用中的权衡取舍。 第一部分：基础架构与数据组织的艺术 本部分着重于奠定坚实的数据组织基础，这是所有高级计算架构的起点。我们首先从最基本的抽象数据类型（ADT）出发，通过清晰的数学模型定义，理解数据与操作之间的本质关系。 数组与线性结构： 我们不仅复习了基础的静态数组，更着重分析了动态数组在内存管理、空间扩展与时间效率之间的微妙平衡。在此基础上，我们深入剖析了线性结构——链表。从单向链表到双向链表，再到循环链表，细致地展现了节点指针操作的艺术，特别是在插入、删除和遍历操作中，如何通过精妙的指针重定向来优化性能，并对比了它们与数组在随机访问和顺序访问上的性能差异。 栈与队列的约束逻辑： 这两种结构代表了对序列操作施加的严格限制。我们探讨了“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）原则在实际问题中的应用，例如表达式求值、深度优先搜索（DFS）中的递归模拟、广度优先搜索（BFS）中的任务调度，以及缓冲区管理等经典场景。我们将分析如何使用底层数组或链表高效地实现这些受限抽象。 第二部分：高效检索与查找的策略 数据量的增长要求我们必须具备超越线性搜索的能力。本部分聚焦于如何设计和分析能够大幅缩短查找时间的存储结构。 树形结构： 树作为一种天然的层次化数据模型，是管理层级关系和实现快速检索的关键。我们系统地介绍了二叉树的概念，并详细阐述了二叉搜索树（BST）的构建、插入、删除和查找操作的机制。重点讨论了树的平衡性问题——这是BST性能退化的主要威胁。 平衡树的深入解析： 为了保证最坏情况下的对数时间复杂度，我们详细剖析了自平衡树族的代表：AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。红黑树因其在工程实现中的广泛应用，占据了重要的篇幅。我们将用大量的图示和步骤分解，阐明旋转（Rotation）和颜色调整的复杂逻辑，展示这些看似微小的结构调整是如何保证树的对数高度，从而实现高效查找的。 堆结构与优先级的管理： 堆作为一种特殊的完全二叉树，是实现优先队列（Priority Queue）的理想选择。本书讲解了最大堆和最小堆的构建、插入（上滤）和提取（下滤）操作，并解释了它们在堆排序算法中的应用。我们还会探讨在构建操作系统调度器和图算法（如Dijkstra算法）中，堆是如何发挥其高效维护极值（最大/最小值）的能力的。 散列技术的威力： 当我们需要接近于常数时间的平均查找性能时，散列表（Hash Table）是首选。我们将深入研究散列函数的设计原则，如何确保良好的数据分布性，以及如何有效地处理冲突（Collision）。拉链法、开放地址法（线性探测、二次探测、双重散列）的机制和各自的优缺点将被详尽对比，同时分析负载因子对性能的决定性影响。 第三部分：复杂关系的建模与图论基础 在现实世界中，大量的系统关系是非线性的、相互连接的，这正是图结构大显身手的领域。 图的表示与遍历： 我们定义了图的两种主要表示形式：邻接矩阵和邻接表，并分析了它们在空间占用和操作效率上的互补性。随后，本书详细剖析了图的两种核心遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并结合实际案例（如迷宫求解、网络连通性检查）演示其应用。 最短路径与网络流： 图论的高级应用集中于路径优化。我们将系统介绍寻找单源最短路径的Dijkstra算法，以及处理包含负权边的Bellman-Ford算法。此外，对于需要最大化资源流动的场景，我们将引入最大流-最小割定理，并解释Ford-Fulkerson方法的计算流程。 最小生成树的经济性： 在需要连接所有节点同时使总边权最小化的场景（如网络布线），最小生成树（MST）是关键。本书详细阐述了Kruskal算法和Prim算法的贪婪策略，并分析了它们在不同图结构下的效率表现。 第四部分：高级结构与算法性能分析 本部分将视角从单个数据结构提升到整体系统性能的评估和更复杂的结构设计。 算法复杂度分析： 理解“快”与“慢”的量化标准至关重要。我们引入了渐近分析的工具——大O表示法、大Ω表示法和大Θ表示法，精确地描述算法在输入规模增大时的性能趋势。通过对常见排序算法（如快速排序、归并排序）的递归关系求解，读者将掌握如何科学地评估和比较不同算法的效率。 外部存储与内存分层： 随着数据规模突破内存限制，外部存储排序和内存分层结构变得不可或缺。我们将介绍B树及其变体B+树，这些结构是现代数据库系统和文件系统实现高效磁盘I/O操作的基石。通过分析这些结构如何最大化块读取效率，读者将理解工程实现中对物理特性的考量。 结语： 本书的编写目标是培养读者“结构化思考”的能力。掌握这些核心的数据组织和算法分析技术，意味着拥有了应对未来任何计算挑战的“工具箱”。它不仅适用于计算机科学专业的学生，也对希望优化现有代码、提升系统设计能力的所有软件开发者具有极高的参考价值。理解数据结构与算法，就是掌握了通往高效计算世界的钥匙。 ---

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坦白讲，我一开始对它的期望值并不高，总觉得这种名称的书籍往往只是对课本内容的简单重复。然而，当我开始使用这本书来准备我的期末考试时，我发现自己大错特错了。这本书的选材角度非常刁钻，很多题目都是对课本知识点进行巧妙变异或深度挖掘后的产物，让你不得不跳出死记硬背的舒适区。比如，它关于树的遍历问题，不仅要求你实现前序、中序、后序，还要求你实现层序遍历，并且对迭代实现和递归实现的性能差异进行了细致的比较和分析。这种深挖细究的精神，让我对数据结构的学习不再停留在表面，而是真正开始理解其背后的计算模型。读完这本书，我感觉自己的“算法内功”得到了显著提升，那种面对新算法问题时，心中立刻浮现出多种解决方案并能快速评估其适用性的感觉，是这本书带给我的最大财富。

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这本书绝对是为那些想要在计算机科学的基石上打下坚实基础的同学量身定做的。初次翻开它的时候，我就被它清晰的结构和详尽的解释所吸引。对于像链表、树和图这样看似抽象的概念，作者并没有停留在枯燥的理论层面，而是通过大量的、精心设计的实例来剖析其内在逻辑。特别是那些关于时间复杂度和空间复杂度的分析部分，简直是教科书级别的严谨，但又保持了极佳的可读性。我记得自己花了整整一个周末，跟着书中的步骤一步步实现了好几个经典的排序算法，每一步的注释都如同私人导师在身旁指导一般，让我对“为什么”和“怎么做”都有了深刻的理解。这本书的价值不仅仅在于告诉你“是什么”，更在于教会你“如何思考”数据如何在内存中高效地组织和操作。对于准备参加专业考试或者希望在面试中脱颖而出的读者来说，这本书提供的不仅仅是知识点，更是一种解决问题的思维框架。我强烈推荐给所有深陷于算法泥潭却不得其解的同行。

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这本习题集给我的感觉是“严谨中带着温度”。我是一个偏向于实践操作的学习者，理论公式背得再熟练，如果不能落实到代码中去，总觉得心里没底。这本书在这方面做得非常出色，每一个知识点模块的收尾，都会附带一个或多个需要完整编码实现的综合性问题。更棒的是，它的代码示例（即便只是在解答部分体现）都非常规范和易于理解，符合行业内的主流编码风格，这对于初入职场的年轻人来说，是比纯粹的算法正确性更重要的加分项——它教会你如何写出“别人能读懂的代码”。例如，在处理内存管理和指针相关的题目时，作者的解答不仅展示了如何正确释放资源，还巧妙地嵌入了C/C++中资源泄漏的常见模式，让你在练习的同时，对潜在的风险保持警惕。它不仅仅是教材，更像是一本高级调试和代码审查指南。

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对于那些希望系统性回顾和巩固自己数据结构知识的在职工程师来说，这本书提供了一个绝佳的“再教育”工具。它的篇幅和深度使得它不适合完全的零基础入门者，但对于已经接触过这些概念，只是在实际工作中应用得不够熟练的人群，它就像是一面镜子，精准地照出了你知识体系中的薄弱环节。我利用它来复习堆栈和队列的优化问题，特别是针对高并发场景下的锁机制与数据结构结合的应用题，书中的分析角度非常前沿且贴合工业界的实际需求。很多题目并不直接告诉你“这是什么结构”，而是通过描述一个业务场景，让你自行判断最合适的底层数据结构，这种能力在日常工作中至关重要。它强迫你从“工具箱”的角度去思考每种结构的功能，而不是仅仅把它当成一个抽象概念来对待。这是一本真正能提升工程实践水平的参考书。

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老实说，我买过好几本号称是“习题与解答”的教材，但大多要么是习题本身过于简单，要么就是解答部分敷衍了事，让人看了等于没看。然而，这本《数据结构习题与解答》完全超出了我的预期。它的难度梯度设置得非常合理，从基础的数组和栈操作开始，逐步深入到动态规划在图论问题中的应用。最让我印象深刻的是，对于一些经典的难题，书里提供的解法不止一种，它会并列展示不同思路的优劣，比如空间换时间的取舍，这对于培养一个全面且灵活的工程师思维至关重要。我特别欣赏作者在解答中对边界条件的关注，很多时候，程序崩溃就败在那些容易被忽略的边缘情况上，这本书却将这些“陷阱”一一标出并给出完美的应对策略。这感觉就像是拿到了一份经验极其丰富的“前辈的笔记”，避免了自己去重复踩坑。如果你已经掌握了基础理论，渴望通过实战来提升自己的编码能力，这本书绝对是你的不二之选。

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