数据结构

数据结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国水利水电出版社
作者:李根强
出品人:
页数:284
译者:
出版时间:2005-4-1
价格:26.00元
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787508427461
丛书系列:
图书标签:
  • 数据结构
  • 算法
  • 计算机科学
  • 编程
  • 数据存储
  • 数据组织
  • 基础
  • 教材
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具体描述

本书是与《数据结构(C++版)》一书相配套的辅导书。全书包含3部分内容:配套教材的习题解答及典型例题分析、上机实习指导、模拟试题及参考答案。本书除给出配套教材中习题的解答外,还给出了典型例题的算法分析、算法实现;上机实习部分给出了10个上机实习内容,每个上机实习内容包含多个上机题目,有实习目的、算法提示、算法分析、算法实现,各院校相关人员可以根据实际情况选取;最后,作为本书的结束部分,书中还给出了10套模拟试题并附有参考答案,以检测学生学习数据结构、掌握数据结构知识的程度。

本书内容丰富、题型多样、涉及面广、适应性强,与《数据结构(C++版)》一书的内容紧密结合。既可作为高等院校本、专科学生使用,也可以作为自学人员的参考书,也可供各类学习数据结构的人员参考使用。

《数据结构》 目录 第一部分:基础概念与工具 第一章:导论 1.1 什么是数据结构 1.2 数据结构的重要性 1.3 数据结构与算法的关系 1.4 数据抽象与封装 1.5 抽象数据类型 (ADT) 1.6 算法分析基础:时间复杂度与空间复杂度 1.6.1 大O表示法 1.6.2 常见时间复杂度分析 1.6.3 常见空间复杂度分析 第二章:基本数据类型与操作 2.1 整型、浮点型、字符型 2.2 布尔型 2.3 变量、常量与数据类型声明 2.4 基本运算符与表达式 2.5 控制结构:顺序、选择、循环 2.5.1 条件语句 (if-else, switch) 2.5.2 循环语句 (for, while, do-while) 2.6 函数与过程:参数传递、返回值 第二部分:线性结构 第三章:数组 3.1 数组的定义与表示 3.2 数组的存储方式:连续内存分配 3.3 数组的基本操作:访问、插入、删除、查找 3.4 多维数组 3.4.1 二维数组的存储与访问 3.4.2 n维数组 3.5 数组的应用:查找、排序、矩阵运算 第四章:链表 4.1 链表的定义与特点 4.2 单向链表 4.2.1 节点结构 4.2.2 链表的创建、遍历、查找 4.2.3 链表的插入(头部、尾部、中间) 4.2.4 链表的删除(头部、尾部、中间) 4.2.5 链表的反转 4.3 双向链表 4.3.1 节点结构 4.3.2 双向链表的优势与操作 4.4 循环链表(单向、双向) 4.4.1 特点与应用 4.5 链表的优缺点与数组的比较 4.6 链表在动态内存管理中的作用 第五章:栈 5.1 栈的定义与后进先出 (LIFO) 原则 5.2 栈的抽象数据类型 (ADT) 5.2.1 Push (入栈) 5.2.2 Pop (出栈) 5.2.3 Peek/Top (查看栈顶元素) 5.2.4 IsEmpty (判断栈是否为空) 5.2.5 Size (获取栈的大小) 5.3 栈的实现 5.3.1 基于数组的实现 5.3.2 基于链表的实现 5.4 栈的应用 5.4.1 函数调用栈与表达式求值 5.4.2 括号匹配问题 5.4.3 深度优先搜索 (DFS) 5.4.4 回溯算法 第六章:队列 6.1 队列的定义与先进先出 (FIFO) 原则 6.2 队列的抽象数据类型 (ADT) 6.2.1 Enqueue (入队) 6.2.2 Dequeue (出队) 6.2.3 Front/Peek (查看队头元素) 6.2.4 IsEmpty (判断队列是否为空) 6.2.5 Size (获取队列的大小) 6.3 队列的实现 6.3.1 基于数组的实现(顺序队列) 6.3.2 循环队列的实现与优化 6.3.3 基于链表的实现 6.4 队列的应用 6.4.1 广度优先搜索 (BFS) 6.4.2 任务调度与缓冲 6.4.3 模拟与排队系统 第三部分:非线性结构 第七章:树 7.1 树的基本概念:节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶子节点、深度、高度 7.2 树的表示方法:父亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法 7.3 二叉树 7.3.1 二叉树的定义与性质 7.3.2 二叉树的存储:顺序存储(用于完全二叉树)、链式存储 7.3.3 二叉树的遍历 7.3.3.1 前序遍历 (Pre-order Traversal) 7.3.3.2 中序遍历 (In-order Traversal) 7.3.3.3 后序遍历 (Post-order Traversal) 7.3.3.4 层序遍历 (Level-order Traversal) 7.3.4 满二叉树与完全二叉树 7.4 二叉搜索树 (BST) 7.4.1 BST的定义与性质 7.4.2 BST的插入、删除、查找操作 7.4.3 BST的平衡问题 7.5 平衡二叉搜索树 7.5.1 AVL树 7.5.2 红黑树 7.6 B树与B+树(文件系统与数据库索引) 7.7 堆 (Heap) 7.7.1 最大堆与最小堆 7.7.2 堆的创建与调整 (Heapify) 7.7.3 堆排序 7.8 树的应用:文件系统、搜索引擎、表达式树、决策树 第八章:图 8.1 图的基本概念:顶点 (Vertex)、边 (Edge)、邻接、度、路径、环 8.2 图的分类:有向图、无向图、加权图、无权图 8.3 图的表示方法 8.3.1 邻接矩阵 (Adjacency Matrix) 8.3.2 邻接表 (Adjacency List) 8.4 图的遍历 8.4.1 深度优先搜索 (DFS) 8.4.2 广度优先搜索 (BFS) 8.5 图的连通性 8.5.1 强连通分量(有向图) 8.5.2 连通分量(无向图) 8.6 经典图算法 8.6.1 最小生成树 (MST) 8.6.1.1 Prim算法 8.6.1.2 Kruskal算法 8.6.2 最短路径算法 8.6.2.1 Dijkstra算法(单源最短路径,非负权) 8.6.2.2 Bellman-Ford算法(单源最短路径,可带负权) 8.6.2.3 Floyd-Warshall算法(所有顶点对最短路径) 8.6.3 拓扑排序 (Topological Sort) 8.7 图的应用:社交网络分析、路由算法、依赖关系管理 第九章:散列表 (Hash Table) 9.1 散列函数 (Hash Function) 的设计原则 9.2 冲突处理方法 9.2.1 开放定址法 (Open Addressing) 9.2.1.1 线性探测 (Linear Probing) 9.2.1.2 二次探测 (Quadratic Probing) 9.2.1.3 双重散列 (Double Hashing) 9.2.2 拉链法 (Separate Chaining) 9.3 散列表的查找、插入、删除操作 9.4 散列表的性能分析:装载因子 (Load Factor) 9.5 散列表的应用:字典、集合、缓存 第四部分:高级主题与应用 第十章:排序算法 10.1 排序算法的分类:内部排序与外部排序 10.2 比较排序 10.2.1 冒泡排序 10.2.2 选择排序 10.2.3 插入排序 10.2.4 希尔排序 10.2.5 快速排序 10.2.6 归并排序 10.2.7 堆排序 10.3 非比较排序 10.3.1 计数排序 10.3.2 基数排序 10.3.3 桶排序 10.4 排序算法的性能比较与选择 第十一章:查找算法 11.1 顺序查找 11.2 二分查找 (Binary Search) 11.3 差值查找/插值查找 11.4 斐波那契查找 11.5 散列查找(回顾) 11.6 查找算法的性能比较 第十二章:字符串匹配算法 12.1 朴素匹配算法 12.2 KMP算法 (Knuth-Morris-Pratt) 12.3 Boyer-Moore算法 12.4 Rabin-Karp算法 第十三章:模式匹配与数据压缩 13.1 霍夫曼编码 (Huffman Coding) 13.2 LZW压缩算法 13.3 文件格式(如ZIP, GZIP)中的压缩原理 第十四章:并发数据结构 14.1 并发环境下的挑战 14.2 锁机制与同步 14.3 无锁数据结构基础 14.4 并发栈、并发队列、并发哈希表示例 第十五章:数据结构在实际应用中的综合案例 15.1 操作系统中的进程调度与内存管理 15.2 数据库中的索引与查询优化 15.3 编译器中的语法分析与符号表 15.4 图形学中的场景管理与碰撞检测 15.5 计算机网络中的路由选择与数据包处理 附录 A 常用编程语言中的数据结构实现 B 算法分析工具与技术 C 参考文献

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的出现,对于我这种想要提升编程能力,但又苦于找不到合适切入点的人来说,无疑是雪中送炭。它没有一开始就抛出复杂的概念,而是从最基础的内存模型和数据表示开始,一步步引导我们理解什么是真正的“数据结构”。它的逻辑非常清晰,每一个章节的衔接都很自然,读起来不会感到突兀。我尤其欣赏它在讲解复杂数据结构时,所采用的“由浅入深”的方式。比如在讲解平衡二叉树的时候,它不是直接给出一大堆旋转操作,而是先从普通二叉搜索树的问题说起,然后引出为什么需要平衡,最后才介绍AVL树和红黑树等。这种循序渐进的讲解方式,让我能够更好地理解这些高级数据结构的精妙之处。而且,这本书的代码示例也写得非常规范,可读性很强,我经常会对照代码来理解书中的理论。感觉读完这本书,我不再是那个只会“搬砖”的程序员,而是能够更深入地思考如何用更高效、更优雅的方式来组织和处理数据了。

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这本《数据结构》真的触及了我一直以来学习计算机的痛点。之前看那些讲算法的书,总觉得云里雾里,因为底层的基础太薄弱了。就好像一座大厦,地基不牢,上面的楼层盖得再高也只是空中楼阁。这本书就恰恰解决了这个问题。它从最基础的数组、链表开始,一点点剖析它们的内部实现原理,以及在各种场景下的优劣。我特别喜欢它在讲解每一种数据结构时,都配有非常直观的图示,有时候看着图,突然就茅塞顿开,之前那些模糊的概念一下子就清晰了。而且,它不会只停留在理论层面,还会结合实际的编程场景,比如如何高效地查找、插入、删除数据,这些都是我们在开发中经常会遇到的问题。读完这本书,我感觉自己看待算法的眼光都变了,不再是单纯地记忆几个算法的步骤,而是能够理解为什么这个算法会这么设计,它背后利用了什么样的数据结构思想。这种“知其所以然”的感觉,比单纯的“知其然”要实在得多,也更能激发我深入学习下去的动力。感觉这本书就像一个引路人,把我从算法的迷雾中带了出来,让我看到了更广阔的学习天地。

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说实话,我原本以为《数据结构》这种书会枯燥乏味,充斥着各种晦涩难懂的符号和公式。但这本书完全颠覆了我的认知。它用一种非常生动有趣的方式来讲解,就像在听一位经验丰富的老师在讲故事。比如讲到树结构的时候,它不仅仅是介绍二叉树、平衡树这些概念,还会用一些生动的比喻,比如文件系统的层级结构,或者一个家族的族谱,来帮助我们理解这些抽象的概念。我尤其欣赏它对递归的讲解,虽然递归听起来很玄乎,但作者通过几个经典的例子,比如汉诺塔,一步一步地引导读者去理解递归的精髓,甚至还有一些关于如何避免无限递归的技巧。而且,它在讲解每一种数据结构的时候,都会强调它的应用场景,比如堆的应用于优先队列,图的应用于社交网络分析等等,这让我觉得学习这些知识不再是死记硬背,而是能够与现实世界联系起来。这本书的语言也十分流畅,读起来一点都不费力,有时候甚至会因为里面的某个巧妙设计而会心一笑。总之,这是一本非常有启发性的书,它让我爱上了数据结构的学习。

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这本书对于我这样一个初学者来说,简直是福音。我之前尝试过一些其他的数据结构书籍,但要么太过于理论化,要么就是代码示例过于简略,让我很难跟上。而这本《数据结构》则完全不同,它的讲解非常循序渐进,每一个概念的提出都有充分的铺垫。它从最基础的逻辑结构和物理存储结构讲起,然后逐步引入数组、链表、栈、队列等基本结构。每一章节都配有大量的伪代码和一些语言(虽然没有明确指出具体是哪种语言,但看起来很通用)的代码示例,这些代码都写得非常清晰,注释也很到位,让我能够很容易地理解每一步操作的含义。更重要的是,它在讲解过程中,会不断地强调时间复杂度和空间复杂度的概念,并且会引导读者去分析不同数据结构的操作性能。这对于我理解算法的效率至关重要。我感觉这本书就像一位耐心的导师,一步步地把我从零基础引导到对数据结构有比较扎实的理解,并且为我后续学习更高级的算法打下了坚实的基础。

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坦白说,我一直以为自己对计算机科学领域的某些概念只是“知其然”,但《数据结构》这本书让我真正体会到了“知其所以然”的乐趣。它不仅仅是罗列了各种数据结构的定义和实现方式,更重要的是,它深入剖析了这些数据结构的设计理念和它们所解决的核心问题。例如,在讲解哈希表时,它不仅展示了如何通过散列函数来快速查找,还细致地分析了冲突的解决策略,以及为什么某些冲突解决方式在特定场景下更优。这种对细节的关注,让我能够更深入地理解每一种数据结构的优缺点,以及它们在实际应用中的权衡。这本书的例子也很贴切,它会用一些生活化的场景来类比抽象的概念,让学习过程更加轻松有趣。我特别喜欢它对于图论的介绍,它不仅仅是讲解了图的遍历和搜索,还触及了一些图的应用,比如最短路径算法,这让我看到了数据结构在解决实际问题中的巨大潜力。这本书不仅提升了我的理论知识,更重要的是,它培养了我分析和解决问题的能力。

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