具体描述
《数据结构》是为高等院校开设该课程精心编著的教材。《数据结构》讨论的典型数据结构包括表、堆栈、队列、数组、串、树、二叉树、图、递归程序设计、排序和查找方法，典型存储结构包括顺序存储结构、链式存储结构以及这两种典型存储结构的结合。数据结构是计算机等专业必修的核心课程。《数据结构》的特点是概念叙述简洁，深入浅出，概念讨论和实际设计相结合，实际设计例子典型且完整，均采用C语言设计实现。
本教材是普通高等教育“十五”国家级规划教材。《数据结构》既可作为高等院校计算机等专业的教材，也可作为其他相关专业学生以及自考生的教材或参考书。
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读后感
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用户评价
读完这本书，我感觉自己对计算机底层运作的理解得到了质的飞跃。作者的写作风格非常独特，他擅长用一种极其生动形象的比喻来解释抽象的概念。例如，在讲解栈时，他将其比作叠在一起的盘子，只能从最上面取放，这种形象的比喻瞬间就让我理解了LIFO（后进先出）的原则。而对于队列，他则将其比作排队买票的人群，只能从队尾加入，从队头离开，完美诠释了FIFO（先进先出）的规则。这本书最让我赞赏的一点是，作者并没有把所有东西都一次性讲完，而是通过一种巧妙的递进方式，在讲解一种数据结构后，会立即引出其在实际应用中的优劣势，并与之前学习过的结构进行对比，这让我的学习过程非常有连贯性。在讲解二叉查找树时，他不仅详细介绍了节点插入、删除、查找的操作，还花了大量篇幅讲解了平衡二叉树（如AVL树和红黑树）的平衡条件和旋转操作，让我明白了如何在保证查找效率的同时，避免树的退化。他还通过大量的代码示例，展示了如何在C++、Java等主流编程语言中实现这些数据结构，并且对每一段代码都做了细致的注释，让我能够深入理解代码背后的逻辑。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的培养，它让我学会如何从问题的本质出发，选择最合适的数据结构来解决问题，这对于我今后的编程生涯来说，无疑是宝贵的财富。
评分这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为它会专注于介绍几种主流的数据结构，但作者的视野更为开阔，他不仅涵盖了数组、链表、栈、队列、树、图等基础数据结构，还深入探讨了集合（Set）、映射（Map）等抽象数据类型，以及散列表、堆、优先队列等更为高级的数据结构。更让我感到惊艳的是，作者在讲解每一种数据结构时，都会追溯其历史渊源和设计哲学，让我能够从更宏观的角度理解它们为什么会以这种形式存在。例如，在讲解队列时，他会联系到现实生活中的排队现象，以及在计算机系统中，进程调度、任务执行等场景下队列的重要性。而对于堆，他不仅介绍了二叉堆，还提及了三元堆、多路堆等变种，并分析了它们在特定应用场景下的性能优势。书中的图算法部分也是一大亮点，作者对各种图的遍历算法（DFS、BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Bellman-Ford）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）以及拓扑排序等进行了详尽的阐述，并且通过多个不同类型的图示例，展示了这些算法的实际应用。例如，在讲解最小生成树时，他通过构建网络连接图，演示了如何用Prim算法或Kruskal算法找到连接所有节点的最小成本网络。这本书的知识体系非常完整，让我感觉自己仿佛站在了一个知识的制高点，能够俯瞰整个数据世界的运作规律，这种感觉非常奇妙。
评分我对这本书的评价可以从几个方面来说。首先，它的内容涵盖非常全面，从最基础的数组、链表，到稍微复杂一些的树、图，再到更高级的哈希表、堆，基本上涵盖了计算机科学中最核心的数据结构。作者在讲解每一种数据结构时，都力求做到深入浅出，不会回避技术细节，但又不会让读者感到被晦涩的术语淹没。举个例子，在讲解图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）时，作者不仅给出了详细的算法描述，还特别强调了它们在遍历顺序和应用场景上的区别。例如，DFS更适合用于查找连通分量、检测环等问题，而BFS则更适合用于寻找最短路径（无权图）等问题。他还通过一些实际的案例，比如迷宫寻路、社交网络中的好友推荐等，来生动地展示这些算法的威力。其次，这本书的结构安排非常合理，它遵循了从简单到复杂的学习路径，让读者能够循序渐进地掌握知识。作者在讲解每一种数据结构时，都会先从其基本概念入手，然后介绍其实现方式，再深入分析其在不同操作下的时间复杂度和空间复杂度，最后还会提供一些实际的应用案例。这种结构化的学习方式，让我能够清晰地理解每一种数据结构的特点，以及它们在解决实际问题时的优劣势。这本书让我感觉，学习数据结构不再是一件枯燥的事情，而是一场充满发现和乐趣的探索之旅。
评分我必须说，这本书是我读过的关于数据结构和算法领域中最具启发性的一本。作者的笔触非常细腻，他能够将那些看似复杂抽象的算法原理，用极其通俗易懂的语言表达出来。例如，在讲解堆排序时，他将堆的构建过程比作一个“大堆套小堆”的层层排序过程，这种生动的比喻让我瞬间就明白了堆排序的核心思想。他还深入地分析了二叉堆在插入、删除、查找最大/最小值等操作上的时间复杂度，以及堆排序作为一种原地排序算法的优势。在图算法的部分，他对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的讲解尤其精彩。他不仅给出了这两个算法的步骤和代码实现，还详细解释了它们背后的贪心策略和动态规划思想，并且对比了它们在不同应用场景下的优劣势。我特别欣赏作者在讲解这些算法时，会不断地提醒读者注意边界条件和潜在的陷阱，比如在Dijkstra算法中，当边权为负时，算法可能失效，这时就需要使用Bellman-Ford算法。这种严谨的讲解态度，让我受益匪浅。这本书的价值在于，它不仅仅是教授知识，更重要的是在培养读者的算法思维和解决问题的能力。每一次阅读，都让我对计算机科学有了更深刻的理解和更饱满的热情。
评分我一直认为，要真正掌握一门技术，就必须理解其底层逻辑，而数据结构正是构建一切复杂算法和程序的基础。这本书在这方面做得非常出色，它没有简单地罗列各种数据结构，而是深入浅出地剖析了每种结构的内在联系和演进过程。例如，在介绍栈和队列时，作者不仅讲解了它们的“后进先出”和“先进先出”的特性，更通过对操作系统内存管理、任务调度等实际应用的深入分析，让我明白了这些看似简单的数据结构为何在计算机系统中扮演着如此重要的角色。他对于树形结构，特别是二叉搜索树和平衡二叉搜索树的讲解，更是让我印象深刻。作者用一种循序渐进的方式，先是解释了普通二叉搜索树在某些情况下可能退化成链表，导致查找效率低下，然后引出了AVL树和红黑树等自平衡二叉树的概念，并通过详细的算法推导和性能分析，让我直观地感受到了平衡策略的精妙之处。此外，书中的图算法部分也极具启发性。作者在讲解图的遍历（DFS和BFS）时，不仅仅给出了算法伪代码，还结合了图的邻接矩阵和邻接表表示方法，并详细对比了它们在不同图结构上的空间和时间复杂度。更让我受益匪浅的是，他将这些算法应用到实际问题中，比如社交网络的好友关系查找、最短路径问题（Dijkstra算法）等，这些生动的案例让我深刻体会到图算法的强大威力，以及它在解决现实世界复杂问题中的重要性。这本书的逻辑严谨，层层递进，让我仿佛经历了一场从基础到精深的智力冒险，每一次阅读都伴随着新的发现和顿悟，让我对计算机科学的理解上升到了一个新的高度。
评分对于我这样一个初学者来说，这本书简直是福音。我之前尝试过阅读其他关于数据结构的书籍，但往往因为概念过于抽象或者讲解过于跳跃而感到沮丧。然而，这本书的作者似乎非常了解读者的学习曲线，他从最基础的概念开始，一步一步地引导我进入这个领域。在讲解数组和链表时，作者非常细致地描绘了它们在内存中的存储方式，以及在插入、删除、查找等操作上的时间复杂度差异。他还通过一些简单的动画或流程图的描述，让这些抽象的概念变得可视化，我能够清晰地看到数据如何在内存中移动和排列。更重要的是，作者在讲解过程中，会不断地提醒读者注意性能问题，例如在讲解字符串操作时，他会分析不同的字符串拼接方式对内存和CPU的影响，从而引导读者选择更优化的实现。在学习堆（Heap）和优先队列（Priority Queue）的部分，我第一次真正理解了“优先级”这个概念在数据处理中的重要性，以及如何利用堆这种数据结构来实现高效的优先队列。作者通过模拟计算机内存中的堆排序过程，让我能够直观地看到数据是如何一层层地构建成最大堆或最小堆，以及堆顶元素的取出和堆的重建过程。他对于各种排序算法的分析也十分到位，不仅仅是简单地给出代码，还深入探讨了它们的稳定性、时间复杂度以及在不同场景下的适用性。阅读这本书的过程，就像是在打磨一件精美的工艺品，每一个细节都被作者精心雕琢，每一个概念都得到了充分的阐释，让我感觉学习过程是如此的顺畅和充实。
评分这本书的讲解方式对我来说非常具有吸引力。作者似乎非常注重知识的“情境化”和“可视化”，他不会直接抛出概念，而是先构建一个需要解决的问题场景，然后循序渐进地引入相应的数据结构和算法。例如，在讲解集合（Set）和映射（Map）时，他并没有直接给出抽象数据类型的定义，而是从如何管理一个用户名单、如何快速查找一个学生的成绩等生活化的例子开始，一步步引导读者思考如何高效地组织和查找数据，最终自然地引出了集合和映射的概念，以及它们底层实现（如哈希表）的重要性。这种由问题驱动的学习方式，极大地激发了我的学习兴趣，让我感觉自己不仅仅是在被动地接受知识，而是在主动地参与到解决问题的过程中。此外，书中对于各种排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等）的详细分析，也让我印象深刻。作者不仅给出了这些算法的伪代码，还对它们的稳定性、时间复杂度和空间复杂度进行了深入的比较，并且通过一些图示，直观地展示了它们在排序过程中的数据变化。我尤其喜欢他对快速排序的讲解，他深入剖析了快排的分区思想和递归调用过程，以及如何通过优化枢纽元的选择来提高算法的性能。这本书让我明白，学习数据结构和算法，不仅仅是记住那些公式和代码，更重要的是理解它们背后的逻辑和思想。
评分这本书的内容深度和广度都令我惊叹。我原以为这会是一本偏向于理论的书籍，但作者的写作风格非常接地气，他总是能将枯燥的技术概念与实际应用紧密结合。在讲解哈希表时，他不仅仅介绍了哈希函数的概念和冲突解决的方法，还详细讨论了哈希表在数据库索引、缓存系统、搜索引擎等场景下的应用，并且分析了在不同应用场景下，选择合适的哈希函数和冲突解决策略的重要性。我印象特别深刻的是，他对于B树和B+树的讲解。在讲解B树时，他通过生动的图示，展示了B树如何在磁盘存储中实现高效的数据检索，以及它在文件系统和数据库索引中的关键作用。接着，他进一步介绍了B+树，并解释了B+树相对于B树在数据检索效率上的优势，以及它在数据库系统中更为广泛的应用。他还对比了B树和B+树在节点结构、叶子节点是否存储数据、以及数据顺序访问特性等方面的差异。这种对细节的深入挖掘和对实际应用的广泛涵盖，让我感觉到这本书的含金量非常高。作者的每一次讲解，都不仅仅是在传递知识，更是在分享一种解决问题的思路和方法，这对于我这样希望深入理解计算机系统运作原理的读者来说，无疑是巨大的收获。
评分我可以毫不夸张地说，这本书彻底改变了我对算法的认知。以前我总觉得算法是那些极少数天才才能掌握的神秘领域，但通过阅读这本书，我发现算法的逻辑并非遥不可及，而是建立在清晰的数据结构基础之上。作者在讲解哈希表（Hash Table）时，巧妙地引入了“散列函数”和“冲突解决”的概念，并详细解释了拉链法和开放地址法等常用的冲突解决策略。他通过一系列的例子，展示了哈希表如何在平均 O(1) 的时间复杂度下实现快速查找，同时也指出了当哈希冲突严重时，性能会急剧下降的潜在问题。这让我明白了，一个优秀的数据结构设计，往往需要在空间效率和时间效率之间做出权衡。在讲解图算法时，作者对最短路径算法（如Dijkstra和Floyd-Warshall）的讲解尤为深入。他不仅仅给出了算法的步骤，还详细解释了这些算法背后的动态规划思想，以及如何通过构建距离矩阵和前驱矩阵来逐步求解最短路径。这些详细的推导过程，让我不再是死记硬背算法，而是真正理解了算法的精髓。我还特别欣赏作者在讲解过程中，会时不时地穿插一些经典算法问题，并引导读者思考如何利用所学的数据结构来解决这些问题，这种引导式的学习方式极大地激发了我的主动思考能力。这本书让我明白，数据结构和算法是相辅相成的，理解了数据结构，才能更好地设计和实现高效的算法，而算法的实现，又反过来印证了数据结构的价值。
评分这本书的封面设计就足以吸引我，简约而不失专业感，封面上“数据结构”四个字散发着一种沉静而强大的力量，仿佛预示着其中蕴含着计算机世界中最基础但也最核心的奥秘。当我翻开第一页，一股知识的洪流便扑面而来，作者用一种极其生动且富有逻辑性的语言，为我打开了数据结构的大门。一开始，我担心它会像很多技术书籍一样枯燥乏味，充斥着晦涩难懂的公式和抽象的概念，但事实证明我的担忧是多余的。作者在讲解每一个数据结构时，都会从实际生活中遇到的问题出发，比如如何高效地组织信息，如何快速地查找某个条目，这些贴近生活的类比让我能够迅速理解抽象概念背后的逻辑和应用价值。例如，在讲解链表的部分，作者将其比作一串串的珠子，每颗珠子都指向下一颗，这种直观的描述让我立刻就明白了链表的核心思想，以及它与数组在内存分配和插入删除操作上的根本区别。接着，他深入剖析了单向链表、双向链表以及循环链表各自的特点和适用场景，并配以清晰的图示，让我对它们的内部机制了如指掌。更让我惊喜的是，作者并没有停留在理论层面，而是通过大量的代码示例，展示了如何在不同的编程语言中实现这些数据结构，并且对每行代码都做了详尽的解释，让我不仅懂得了“是什么”，更学会了“怎么做”。阅读过程中，我仿佛置身于一个精心构建的知识迷宫，每一步都充满探索的乐趣，每一页都让我对计算机科学有了更深的理解和敬畏。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，耐心而细致地引导我一步步走向数据世界的深处，去揭示那些隐藏在代码之下的精妙运作原理。
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