具体描述
本书充分展示了面向对象技术在现代数据结构理论中的应用，普遍采用了抽象、封装及继承等技术。本书既介绍了基本的数据结构，包括栈、队列、向量、列表结构；也介绍了若干高级数据结构，包括优先队列结构、映射和词典结构、查找树结构等。并结合具体问题介绍了算法的应用、实现及其分析方法，涉及的算法包括霍结构的生成及高速算法、Huffman编码树算法、平衡查找树的生成、插入和删除算法，并着重介绍了串匹配的KMP和BM算法。本书还通过遍历算法框架将各种图算法统一起来，并基于遍历算法模板加以实现，在同类教材中独树一帜。
本书图文并茂，循序渐进。书中代码都配有详尽而简洁的注释。书中还结合各部分的具体内容穿插了大量问题，以激发读者的求知欲，培养良好的自学习惯和自学能力。本书适合用计算机专业本科生教材或参考书。
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读后感
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用户评价
这本书的排版和字体选择堪称一绝，那种略带粗糙的纸张质感，似乎能让人闻到旧图书馆里书本特有的墨香。我购买它的初衷，其实是想找一本能帮助我快速梳理一下面试知识点的“速查手册”。坦白讲，我对算法题目的“套路化”解法已经感到有些厌倦了，很多市面上的资料都像是一个巨大的题库，缺乏对核心思想的提炼。但这本书的独特之处在于，它似乎更加关注“思维模型”的构建。例如，在讲解动态规划时，作者没有直接给出状态转移方程，而是先设置了一个非常生活化的场景——资源的最优分配问题，然后引导读者如何一步步地将复杂问题拆解为可管理的子问题，并用递归的思维去寻找最优解的边界条件。整个过程的逻辑推导非常清晰，像是在解一道精心设计的数学谜题。我发现，当我读完关于树和图遍历算法的那几章后，我写代码时的直觉判断能力有了显著的提高。以前，遇到一个复杂路径搜索问题，我可能需要停下来思考好几分钟才能确定使用DFS还是BFS；现在，我可以迅速地根据问题的目标（是寻找最短路径还是仅仅需要遍历所有可能性）做出决策，这种效率的提升是立竿见影的。它不仅仅是教你如何解决问题，更是在培养你面对未知问题时的结构化分析能力。
评分这本书的结构安排上，我感觉作者似乎刻意采用了“先难后易”的策略，这对于一些初学者来说可能是一个不小的挑战。开篇就深入探讨了高级排序算法的稳定性与时间复杂度分析的数学证明，我承认，一开始我确实被那些密集的数学符号和逻辑推导弄得有些头晕。我甚至花了好几天时间才勉强理解了快速排序在最坏情况下的性能瓶颈是如何通过巧妙的枢轴选择来规避的。但是，一旦跨过了这个门槛，后面的内容——比如关于散列表的冲突解决策略，以及堆结构的实际应用——就显得异常平易近人。特别是关于B树和B+树的章节，它不是那种干巴巴的教科书式描述，而是将它们与现代文件系统和数据库索引的底层机制紧密联系起来。作者用清晰的比喻，比如将B树比作高效的图书馆目录系统，生动地解释了为什么它们在磁盘I/O密集型操作中表现优异。这种由深度到广度的学习路径，虽然初期痛苦，但一旦适应，其带来的知识体系的稳固性是远超那些浅尝辄止的入门读物的。它迫使你直面困难，而不是绕道而行，这对于真正的技术提升来说，是极其宝贵的。
评分这本书的封面设计得非常朴实，几乎没有任何花哨的元素，黑白为主色调，给人一种严肃、扎实的感觉。我是在一个偶然的机会下翻到这本书的，当时我正在为我正在进行的一个嵌入式项目寻找关于高效内存管理的解决方案。说实话，我对算法和数据结构的学习一直抱持着一种“能用就行”的态度，并没有深入钻研过，总觉得理论过于抽象，与实际应用相隔甚远。然而，这本书的导论部分，用一种近乎叙事的方式，阐述了为什么理解底层结构对于构建健壮的软件系统至关重要。它没有一开始就抛出复杂的公式和图表，而是通过几个经典的计算机科学小故事，比如早期的存储限制对程序设计思维的影响，来引出核心概念。这种娓娓道来的方式，一下子就抓住了我的注意力。我尤其欣赏它对“为什么”的强调，而不是简单地罗列“是什么”。比如，在讨论数组和链表的使用场景时，作者花了大量篇幅去对比在不同硬件架构下，缓存一致性对操作性能的实际影响，这对于我们这些长期与硬件打交道的开发者来说，简直是如获至宝。它让我重新审视了那些看似基础的概念，意识到它们远非教科书上的简单定义那么肤浅，而是渗透在每一次内存访问和指令执行的底层逻辑之中。这本书成功地将理论的深度与工程实践的广度结合了起来，让人读起来既有学术上的满足感，又有动手解决问题的即视感。
评分这本书最大的魅力，在于它对“抽象数据类型”的哲学思考。许多书籍在介绍完链表、栈、队列后就匆匆转向更复杂的结构，很少有人会花时间去探讨，为什么我们会发明“栈”这个概念。这本书却用很大篇幅，从人类信息处理的局限性出发，解释了LIFO（后进先出）和FIFO（先进先出）原则在解决特定问题时的必然性。作者将抽象数据类型视为解决复杂性的一种工具，而不是一个单纯的编程构造。这种高度的概括性，使得我阅读完后，看待整个软件设计的方式都有所改变。当我面对一个新的编程挑战时，我不再是首先考虑“我该用哪个已知的结构”，而是开始思考“这个问题天然需要什么样的存取模式？” 这种思维的转变，让我看清了许多设计模式的本质，它们很多都可以归结为对某种底层数据抽象的巧妙封装。书中对递归与迭代的深入探讨，也让我明白了如何在高层逻辑和底层实现之间找到最优雅的平衡点。总而言之，这本书不仅仅是一本技术参考书，更像是一部关于“计算思维”的入门指南，它为我后续深入学习计算理论奠定了坚实而灵活的基础。
评分我必须指出，这本书的配图质量，尤其是在涉及复杂数据结构的可视化方面，达到了一个令人惊叹的高度。很多同类书籍的图示往往是静态的、难以看出动态变化过程的。而这本书中的图例，无论是关于斐波那契堆的操作过程，还是红黑树的自平衡调整，都设计得极其精妙。它们并非简单的示意图，而是融入了操作的序列和状态的转换。比如，在讲解最小生成树算法时，图示清晰地展示了随着每次迭代，边被加入集合后，图的连通性是如何变化的，甚至连那些被拒绝的边也用不同的颜色和虚线标出，极大地降低了理解算法执行流程的认知负荷。这种对视觉辅助的重视，让原本枯燥的算法流程变得直观易懂。更令人惊喜的是，在每一章的末尾，作者都附带了一系列“思考题”，这些题目往往不是让你直接写出代码实现，而是要求你分析某个特定场景下，不同算法的时间空间复杂度会如何变化。这些开放性的问题，极大地激发了我去尝试修改现有算法、探索其边界的兴趣。它教会了我，代码实现只是最后一步，对算法的深刻理解才是王道。
评分挺不错的，感觉作者至少coding的功底不错，而且递归在划分方面的总结独树一帜，我最喜欢看类似的书，需要重新复习一下，去海图找了一本看了一下，明天读完。总体来讲还不错，对于数据结构的讲解，以及对于排序和树，堆之间的横向联系，看看也算挺好的。
评分挺不错的，感觉作者至少coding的功底不错，而且递归在划分方面的总结独树一帜，我最喜欢看类似的书，需要重新复习一下，去海图找了一本看了一下，明天读完。总体来讲还不错，对于数据结构的讲解，以及对于排序和树，堆之间的横向联系，看看也算挺好的。
评分挺不错的，感觉作者至少coding的功底不错，而且递归在划分方面的总结独树一帜，我最喜欢看类似的书，需要重新复习一下，去海图找了一本看了一下，明天读完。总体来讲还不错，对于数据结构的讲解，以及对于排序和树，堆之间的横向联系，看看也算挺好的。
评分国内写的非常好的一本了
评分挺不错的，感觉作者至少coding的功底不错，而且递归在划分方面的总结独树一帜，我最喜欢看类似的书，需要重新复习一下，去海图找了一本看了一下，明天读完。总体来讲还不错，对于数据结构的讲解，以及对于排序和树，堆之间的横向联系，看看也算挺好的。
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