具体描述
本书是针对高职高专院校计算机专业和相关专业的数据结构课程的特点而编写的教材。
本书根据教学大纲所规定的内容，详细介绍了数据结构的基本概念、基本结构和算法等重要内容，每章之后配有丰富的练习题目，以利于读者理解知识内容和适应考试。
本书由长期从事数据结构教学工作的高校计算机专业教师编写。全书通俗易懂、重点突出、概念表达严谨、知识结构逻辑性强，既便于教学又便于自学。
本书可以作为高职高专院校学生学习数据结构的教材或其他人员的自学教材。
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读后感
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用户评价
在我看来，这本书是一部非常优秀的数据结构学习指南。它不仅涵盖了数据结构的基础知识，更深入探讨了各种数据结构的原理、实现和应用。作者的写作风格非常清晰，条理分明，让我能够轻松地跟随他的思路进行学习。书中对每一种数据结构都进行了详尽的介绍，包括它们的定义、性质、操作以及时间空间复杂度分析。例如，在介绍栈和队列时，它不仅仅给出了 LIFO 和 FIFO 的基本概念，还通过模拟函数调用栈和消息队列的场景，让我们能够深刻理解它们在实际系统中的重要作用。书中对数组和链表结构的分析也极其到位，作者不仅仅罗列了它们的优缺点，更深入地分析了它们在内存分配、访问效率、插入删除操作上的本质区别，并提供了详细的图示和代码示例，让我们能够直观地感受它们之间的差异。我特别欣赏书中关于哈希表的讲解，它不仅介绍了哈希函数的设计原则和各种冲突解决方法，还深入探讨了如何根据不同的应用场景选择最优的哈希表实现，并且分析了它们在搜索、插入、删除等操作上的平均和最坏情况时间复杂度。此外，书中还系统地介绍了图论中的各种概念和算法，比如图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）、图的遍历（DFS、BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd）以及最小生成树算法（Prim、Kruskal）。这些算法的讲解都非常详尽，并配有图示和实例分析，让我能够清晰地理解算法的逻辑和实现。这本书让我对数据结构有了更深刻的认识，它不仅教会了我“是什么”，更教会了我“为什么”和“怎么做”。
评分这本书的封面设计简洁而富有寓意，深蓝色的背景上勾勒出交织的节点，预示着书中将要探讨的复杂而精妙的知识体系。我是一名正在努力提升自己编程能力的开发者，一直觉得数据结构是提升代码效率和优化算法的关键。这本书为我提供了一个非常系统化的学习路径。作者在讲解每一种数据结构时，都非常注重理论与实践的结合，并且善于运用生动形象的比喻来解释抽象的概念。例如，在介绍二叉搜索树时，作者将其比作一本字典，通过不断地折半查找，能够快速定位到想要的信息。书中对链表结构的讲解尤其精彩，它详细阐述了单链表、双链表、循环链表的结构、操作以及它们在插入、删除、查找等操作上的时间复杂度和空间复杂度。更让我印象深刻的是，作者还结合实际应用场景，阐述了链表在动态内存管理、实现栈和队列等方面的优势。书中对树形结构（如二叉树、平衡二叉树、B树）的讲解也极其细致。它不仅解释了这些结构的基本原理，还详细介绍了各种遍历方法（前序、中序、后序）及其应用，并深入分析了平衡二叉树（AVL树、红黑树）的插入和删除操作，以及它们如何通过旋转来保持平衡，从而保证高效的查找性能。此外，书中还系统地介绍了图论中的各种概念和算法，比如图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）、图的遍历（DFS、BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd）以及最小生成树算法（Prim、Kruskal）。这些算法的讲解都非常详尽，并配有图示和实例分析，让我能够清晰地理解算法的逻辑和实现。这本书极大地提升了我对数据结构和算法的理解深度，让我能够更自信地应对各种编程挑战。
评分我是一名计算机专业的学生，在这本书之前，我对数据结构的学习经历可以说是坎坷。各种枯燥的定义和难以理解的算法让我一度感到挫败。然而，当我翻开这本《数据结构》时，我立刻被它的内容所吸引。作者的写作风格非常独特，他善于运用通俗易懂的语言，将复杂的数据结构概念解释得清晰透彻。例如，在讲解递归时，他并没有直接给出抽象的数学定义，而是从一个经典的“汉诺塔”问题入手，通过一步步的演示，让我清晰地理解了递归的原理和应用。书中对于不同数据结构的分析也极其到位，它不仅介绍了它们的实现方式，还深入剖析了它们在不同操作下的性能表现，并通过图表和对比，让我直观地感受到它们之间的差异。特别是关于图结构的部分，作者不仅详细介绍了图的各种表示方法（邻接矩阵、邻接表），还系统地讲解了图的遍历算法（DFS、BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd）以及最小生成树算法（Prim、Kruskal）。这些算法的讲解都非常详尽，并且配有详细的伪代码和实例分析，让我能够一步步地理解算法的逻辑。我特别喜欢书中关于哈希表的部分，它不仅讲解了哈希函数的设计原则和冲突解决方法（如链地址法、开放地址法），还详细介绍了如何根据不同的应用场景选择合适的哈希表实现。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本“教材”，更像是一位经验丰富的导师，它引导我探索数据结构的奥秘，让我能够真正理解“为什么”和“怎么做”。
评分从翻开这本书的第一页开始，我就被作者严谨而又不失趣味的写作风格所吸引。作为一名希望提升编程技能的学习者，我一直在寻找一本能够系统地梳理数据结构知识的书籍。这本书无疑满足了我的需求，甚至超出了我的预期。作者在讲解每一个数据结构时，都非常注重其背后的设计思想和应用场景。例如，在介绍栈和队列时，它不仅仅给出了 LIFO 和 FIFO 的基本概念，还通过模拟函数调用栈和消息队列的场景，让我们能够深刻理解它们在实际系统中的重要作用。书中对数组和链表结构的分析也极其到位，作者不仅仅罗列了它们的优缺点，更深入地分析了它们在内存分配、访问效率、插入删除操作上的本质区别，并提供了详细的图示和代码示例，让我们能够直观地感受它们之间的差异。我特别欣赏书中关于哈希表的讲解，它不仅介绍了哈希函数的设计原则和各种冲突解决方法，还深入探讨了如何根据不同的应用场景选择最优的哈希表实现，并且分析了它们在搜索、插入、删除等操作上的平均和最坏情况时间复杂度。此外，书中还系统地介绍了图论中的各种概念和算法，比如图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）、图的遍历（DFS、BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd）以及最小生成树算法（Prim、Kruskal）。这些算法的讲解都非常详尽，并配有图示和实例分析，让我能够清晰地理解算法的逻辑和实现。这本书让我对数据结构有了更深刻的认识，它不仅教会了我“是什么”，更教会了我“为什么”和“怎么做”。
评分这本书的排版和设计都非常人性化，让人在阅读过程中感到舒适。我之前对各种数据结构的理解一直比较零散，这本书为我提供了一个非常系统化的学习框架。作者在讲解每一个数据结构时，都非常注重其在实际应用中的价值。例如，在介绍栈和队列时，它不仅仅解释了它们的 LIFO 和 FIFO 特性，还举例说明了它们在函数调用、表达式求值、缓冲区管理等方面的实际应用。我尤其欣赏作者在讲解数组和链表之间的比较时，并没有简单地罗列优缺点，而是深入分析了它们在内存分配、数据访问、插入删除操作上的根本差异，以及在不同场景下选择哪种结构更有效率。这本书对树形结构（如二叉搜索树、AVL树、红黑树）的讲解也相当深入。它不仅阐述了这些结构的基本原理，还详细解释了它们如何通过旋转等操作来保持平衡，以及这些平衡机制对查找、插入、删除操作的时间复杂度带来的影响。作者还花了不少笔墨介绍了一些非常实用的数据结构，比如堆（Heap）及其在优先队列和堆排序中的应用，以及图（Graph）及其在网络分析、路径查找等方面的广泛用途。书中对算法的分析也十分到位，例如在讲解排序算法时，它不仅给出了各种排序算法（冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序）的实现，还详细分析了它们的时间复杂度和空间复杂度，并提供了详细的证明。通过这本书，我不仅掌握了各种数据结构的理论知识，更学会了如何将这些知识应用于解决实际编程问题。
评分这本书的封面设计就足够吸引我了。深邃的蓝色背景，上面点缀着抽象的、相互连接的节点，仿佛预示着书中将要探索的复杂而精妙的知识网络。我是一个对计算机科学充满好奇的初学者，一直觉得数据结构是通往编程世界的必经之路，却又被它“高深莫测”的名声所吓退。拿到这本书，首先映入眼帘的是清晰的目录，从最基础的线性结构，到复杂的图结构，再到一些进阶的应用，脉络清晰，循序渐进，让我看到了通往理解的希望。每一章的开篇都用生动的比喻和实际的例子来引入概念，比如在讲到数组时，作者将其比作一排整齐的座位，每个座位都有一个编号，方便快速查找。这种贴近生活的方式，极大地降低了我对抽象概念的理解门槛。更重要的是，书中不仅仅罗列了各种数据结构的定义和操作，更深入地剖析了它们的时间复杂度和空间复杂度。通过图表和详细的分析，我能够直观地理解为什么在某些场景下，链表比数组更适合，或者为什么哈希表能够实现近乎常数时间的查找。这种对“为什么”的深入探讨，远比死记硬背各种算法要来得有意义。我还在学习过程中尝试着将书中的代码示例在自己的环境中运行，调试和修改，亲手验证每一个概念的正确性，这种实践出真知的体验是无与伦比的。书中的一些小贴士和“思考题”也很有启发性，它们引导我去思考不同数据结构在实际应用中的优劣势，以及如何根据具体需求选择最合适的数据结构。总而言之，这是一本能够点燃我对数据结构学习热情的书，它让我觉得，掌握数据结构并非难事，而是充满乐趣和智慧的探索过程。
评分这本书给我带来的最大启发在于，它将抽象的数据结构概念与实际的编程场景紧密地联系起来。我一直认为数据结构是一门非常理论化的学科，但这本书让我看到了它的强大生命力。作者在介绍每一种数据结构时，都会先引用一个现实世界的例子，然后引申到数据结构的概念，这种方式让我更容易理解抽象的概念。比如，在讲解二叉搜索树时，作者用图书馆的书籍分类来比喻，让我们能够直观地理解二叉搜索树的查找效率。书中对每种数据结构的操作都进行了详细的阐述，包括插入、删除、查找、遍历等，并且提供了清晰的伪代码和详细的分析。我特别喜欢书中关于哈希表的讲解，它不仅介绍了哈希函数的设计原则，还深入探讨了各种冲突解决方法，以及如何根据不同的应用场景选择最优的哈希表实现。此外，书中还系统地介绍了图论中的各种概念和算法，比如图的遍历（DFS、BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd）以及最小生成树算法（Prim、Kruskal）。这些算法的讲解都非常详尽，并配有图示和实例分析，让我能够清晰地理解算法的逻辑和实现。通过学习这本书，我不仅对数据结构有了更深刻的理解，还学会了如何根据实际问题选择最合适的数据结构和算法，这对于我提高编程效率和解决复杂问题非常有帮助。
评分这本书的结构设计非常巧妙，它以一种循序渐进的方式带领读者进入数据结构的世界。我是一个对算法和数据结构非常感兴趣的人，这本书为我提供了一个系统而全面的学习平台。作者在讲解每一种数据结构时，都非常注重理论与实践的结合。例如，在介绍链表时，它不仅讲解了单链表、双链表、循环链表的结构和操作，还深入分析了它们在插入、删除、查找等操作上的时间复杂度和空间复杂度。更重要的是，作者还结合实际应用场景，阐述了链表在动态内存管理、实现栈和队列等方面的优势。书中对树形结构（如二叉树、平衡二叉树、B树）的讲解也极其细致。它不仅解释了这些结构的基本原理，还详细介绍了各种遍历方法（前序、中序、后序）及其应用，并深入分析了平衡二叉树（AVL树、红黑树）的插入和删除操作，以及它们如何通过旋转来保持平衡，从而保证高效的查找性能。此外，书中还系统地介绍了图论中的各种概念和算法，比如图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）、图的遍历（DFS、BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd）以及最小生成树算法（Prim、Kruskal）。这些算法的讲解都非常详尽，并配有图示和实例分析，让我能够清晰地理解算法的逻辑和实现。这本书极大地提升了我对数据结构和算法的理解深度，让我能够更自信地应对各种编程挑战。
评分从目录开始，这本书就展现出一种严谨而又不失活泼的风格。我是一个有过一些编程基础的人，一直在寻找一本能够系统梳理和深化我对数据结构理解的读物。这本书满足了我所有的期待，甚至超出了我的预期。作者在讲解每一个数据结构时，都不仅仅是给出了定义和实现，更重要的是，它深入浅出地解释了每种结构的设计理念以及它们在解决实际问题中的应用场景。例如，在介绍栈和队列时，作者通过模拟现实生活中的排队和后进先出（如叠盘子）的场景，让这些抽象的概念变得触手可及。书中对链表结构的讲解尤其精彩，它详细阐述了单链表、双链表、循环链表的优缺点，以及它们在插入、删除、查找等操作中的时间复杂度差异。更让我印象深刻的是，作者并没有止步于基础概念，而是将这些基础知识与更复杂的算法相结合，比如在讲解排序算法时，它会结合二分查找和链表的插入排序，展示了不同数据结构如何影响算法的效率。书中对树形结构（如二叉树、平衡二叉树、B树）的阐述更是细致入微，它不仅解释了它们的结构和性质，还详细介绍了各种遍历方法（前序、中序、后序）及其应用。尤其是在平衡二叉树的部分，作者花了大量篇幅讲解了AVL树和红黑树的插入和删除操作，并附带了详细的证明和图示，这对于我理解这些复杂的自平衡机制至关重要。通过阅读这本书，我发现自己对数据结构的理解不再停留在表面，而是上升到了一个更高的层次，能够更深入地思考问题的本质，并选择更优化的解决方案。
评分这本书的开篇就让我感受到了作者对数据结构的热情和深刻理解。我是一名对计算机科学充满好奇的学生，一直希望能够系统地学习数据结构。这本书为我提供了一个非常好的起点。作者在讲解每一个数据结构时，都非常注重其在实际应用中的价值。例如，在介绍栈和队列时，它不仅仅解释了它们的 LIFO 和 FIFO 特性，还举例说明了它们在函数调用、表达式求值、缓冲区管理等方面的实际应用。我尤其欣赏作者在讲解数组和链表之间的比较时，并没有简单地罗列优缺点，而是深入分析了它们在内存分配、数据访问、插入删除操作上的根本差异，以及在不同场景下选择哪种结构更有效率。书中对树形结构（如二叉搜索树、AVL树、红黑树）的讲解也相当深入。它不仅阐述了这些结构的基本原理，还详细解释了它们如何通过旋转等操作来保持平衡，以及这些平衡机制对查找、插入、删除操作的时间复杂度带来的影响。作者还花了不少笔墨介绍了一些非常实用的数据结构，比如堆（Heap）及其在优先队列和堆排序中的应用，以及图（Graph）及其在网络分析、路径查找等方面的广泛用途。书中对算法的分析也十分到位，例如在讲解排序算法时，它不仅给出了各种排序算法（冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序）的实现，还详细分析了它们的时间复杂度和空间复杂度，并提供了详细的证明。通过这本书，我不仅掌握了各种数据结构的理论知识，更学会了如何将这些知识应用于解决实际编程问题。
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