具体描述
本书严格按照教育部考试中心制定的《全国计算机等级考试考试大纲（2004年版）》编写，章节安排与教育部考试中心主编的《全国计算机等级考试三级教程——信息管理技术（2004年版 ）》同步，每节通常细化为4个板块：考点分析、经典题解、即学既练、既学既练参考答案。实战表明，这种“一点一练、即学即会”的结构体例更便于记忆与理解，方便学习与应试。
本书配有上机模拟盘，盘中含有数套标准上机模拟试题，上机题的整个考试过程与真实考试完全相同，便于读者进行考前上机演练。
本书具有标准、严谨、实用、高效、考点全面、考题典型、练习丰富等特点，非常适合有关考使用，也可作为高等院校或培训班的教材。
《数据结构与算法（第3版）》图书简介 作者： 张强 著 出版社： 科学技术出版社 出版时间： 2023年10月 页数： 580页 定价： 98.00元 --- 内容概述与定位 本书是面向计算机科学与技术、软件工程、信息安全等相关专业本科高年级学生及研究生的一本经典教材，同时也是一线软件开发工程师提升专业技能的权威参考手册。本书全面、深入地阐述了数据结构的基本概念、核心算法的设计与实现，以及这些技术在实际工程问题中的应用。 与传统的侧重于理论推导和复杂数学证明的教材不同，《数据结构与算法（第3版）》采取了“理论深度与工程实践并重”的编写方针。它不仅夯实了读者对抽象数据类型（ADT）的理解，更注重使用主流编程语言（C++和Java）清晰地展示各类数据结构和算法的底层工作原理和实现细节。第三版针对近年来云计算、大数据和人工智能领域对高性能计算的需求，对内容进行了大量更新和优化。 核心内容详解 本书共分为十二章，结构清晰，逻辑严密： 第一部分：基础与线性结构（第1章至第3章） 第1章：绪论与算法分析基础 本章开宗明义地介绍了数据结构在计算机科学中的核心地位，界定了几种基本数据类型。重点内容在于算法分析。详细讲解了时间复杂度和空间复杂度的数学定义，特别是大O表示法、Omega表示法和Theta表示法。通过具体的例子，如冒泡排序、插入排序的分析，使读者掌握如何评估算法的效率和资源消耗。此外，还引入了递推关系式的求解方法，为后续分析复杂算法奠定基础。 第2章：线性表（一维数组与链式结构） 线性表是所有数据结构的基础。本章对比分析了顺序存储（数组实现）和链式存储（单链表、双向链表、循环链表）的优缺点。在C++实现部分，详细剖析了链表的节点操作（插入、删除、查找）的指针操作细节。在Java实现中，则侧重于如何利用面向对象思想封装List接口的实现。特别增补了对动态数组（如`std::vector`或`ArrayList`）底层扩容机制的分析，这是高性能应用的关键。 第3章：栈与队列 栈（Stack）和队列（Queue）作为受限的线性结构，其应用场景广泛。本章详细介绍了先进后出（LIFO）和先进先出（FIFO）的原理。重点内容包括：使用数组实现栈和队列，以及使用链表实现栈和队列。对于队列，重点讲解了循环队列的实现技巧，以避免“假溢出”问题。此外，还深入探讨了栈在表达式求值（中缀转后缀、后缀表达式求值）和递归过程模拟中的经典应用。 第二部分：非线性结构（第4章至第7章） 第4章：树（Trees） 树是层次化数据的最佳表示方式。本章从基本的树的术语开始，详细介绍了二叉树的各种性质。核心内容包括：二叉树的先序、中序、后序遍历算法的递归与非递归实现。重点讲解了赫夫曼树（Huffman Tree）的构造过程，这是数据压缩的基础。同时，本版新增了对B树和B+树在数据库索引中的应用场景的介绍，强调其多路查找特性。 第5章：二叉搜索树与平衡树 本章聚焦于高效查找。二叉搜索树（BST）的特性在于中序遍历的有序性。然而，BST的性能高度依赖于结点的插入顺序，可能退化为链表。为解决此问题，本章重点详细阐述了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的平衡维护机制，包括旋转操作（左旋、右旋）和颜色/性质的调整规则。对于需要高性能并发操作的场景，还简要介绍了跳表（Skip List）的概率性平衡思想。 第6章：图（Graphs） 图结构用于建模复杂的关系网络。本章系统讲解了图的邻接矩阵和邻接表两种主要的存储方式及其适用场景。重点内容是图的遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并分析了它们在连通性判断和拓扑排序中的作用。 第7章：图的查找与应用算法 本章深入探讨了图论中的核心算法： 1. 最小生成树（MST）：详细对比和实现了Prim算法和Kruskal算法，分析了它们在构建网络时的效率差异。 2. 最短路径：讲解了Dijkstra算法（适用于非负权图）和Floyd-Warshall算法（适用于所有顶点对的最短路径）。对于包含负权边的图，介绍了Bellman-Ford算法及其对负权环路的检测能力。 第三部分：查找、排序与高级主题（第8章至第12章） 第8章：查找（Searching） 本章主要介绍静态查找结构。涵盖顺序查找、折半查找（二分查找），以及基于树结构的查找（BST、平衡树）。对于大规模数据的外部查找，本章引入了哈希表（Hash Table）的原理，包括哈希函数的构造、冲突处理方法（链地址法、开放定址法），并重点分析了负载因子对性能的影响。 第9章：排序（Sorting） 排序是算法的核心内容。本章全面覆盖了内部排序算法： 简单排序：冒泡、选择、插入排序。 高效排序：快速排序（Quicksort）的枢轴选择策略与优化、堆排序（Heapsort）的构建与调整。 线性时间排序：归并排序（Merge Sort）的递归实现与稳定性分析，以及计数排序、基数排序等非基于比较的排序方法。 本书特别强调了排序的稳定性这一概念，并对比了不同算法的最佳、最坏和平均时间复杂度。 第10章：内部存储管理与文件结构 本章将视野从内存扩展到外部存储。重点分析了文件结构的基本概念，包括顺序文件、索引文件。对于多级索引结构，如ISAM文件，进行了详细的剖析。此外，还介绍了缓冲区管理的基本思想，以减少磁盘I/O操作。 第11章：堆与优先队列 本章深入研究堆这种特殊数据结构，它既是树的推广，也是实现优先队列（Priority Queue）的常用工具。详细讲解了二项堆和斐波那契堆的基本操作（如合并、插入、提取最大/最小元素），并指出它们在实现更高级的图算法（如更优化的Dijkstra算法）中的性能优势。 第12章：算法设计范式 本章提升到方法论层面，介绍了解决复杂问题的通用策略： 1. 分治法（Divide and Conquer）：再次回顾快速排序和归并排序的内在联系。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：通过实例（如活动安排问题）说明局部最优如何导致全局最优。 3. 动态规划（Dynamic Programming）：这是本章的重中之重，通过最长公共子序列、背包问题等经典案例，系统讲解状态定义、状态转移方程的建立，以及自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down with Memoization）的实现方法。 本书特色 1. 双语实现与对比： 关键算法和数据结构的关键实现部分同时提供了C++（注重底层控制和性能）和Java（注重面向对象封装和泛型应用）的代码示例，帮助读者适应不同技术栈的需求。 2. 复杂度聚焦： 每种结构和算法在介绍后，都会有专门的章节或小节用于严格分析其渐进时间/空间复杂度，并提供实际运行数据对比，强化效率意识。 3. 工程化案例： 抛弃了纯粹的学术化习题，新增了“工程应用实例”模块，例如：内存池的实现（基于链表）、版本控制系统的快照（基于树）、网络路由表的构建（基于图和查找）。 4. 可视化辅助： 附带的配套资源中包含大量动画演示脚本（基于Python/JavaScript），用于直观展示树的旋转、图的遍历过程，有效辅助理解抽象过程。 5. 严谨的数学基础： 虽然强调实践，但对算法分析所依赖的数学工具（如对数、级数求和、主定理等）讲解清晰，确保读者能够推导而非仅凭记忆使用复杂度结果。 《数据结构与算法（第3版）》旨在培养读者不仅是“会用”现有库函数的工程师，更是能够“设计”和“优化”底层计算结构的专业人才。
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