具体描述
《数据结构与算法:C++语言描述》根据作者多年在南京邮电学院讲授“数据结构”和“算法设计与分析”课程的教学经验，在编写用Pascal、C和C++语言描述的几本数据结构教材基础上，参考近几年国内外多种优秀教材编写而成。《数据结构与算法:C++语言描述》涵盖了“数据结构与算法”的核心知识单元，使用C++语言描述。书中不仅系统介绍了各种传统的数据结构和搜索、排序算法，还引入了比较高级的数据结构，如伸展树和跳表。《数据结构与算法:C++语言描述》讨论算法分析和算法设计策略，讨论搜索和排序算法的时间下界，还介绍了随机算法以及NP难度和NP完全问题。
全书条理清晰，内容翔实。书中算法都有完整的C++程序，程序结构清晰，构思精巧，既是读者学习数据结构与算法的很好示例，也是很好的C++程序设计示例。《数据结构与算法:C++语言描述》深入浅出，配有大量的实例和图示，并有丰富的习题，适于自学。
《数据结构与算法:C++语言描述》是一本数据结构与算法知识合二为一的教材，且易于取舍和重组，因此可作为高等院校计算机专业或其他相关专业的“数据结构”或“数据结构与算法”课程的教材，也可供学习该领域知识的人员参考。
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读后感
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用户评价
散列表（Hash Table）的章节，对我来说是一次“顿悟”。之前我尝试过用数组和链表来存储键值对，但在查找效率上总是不尽如人意。这本书详细介绍了哈希函数（Hash Function）的设计原则，以及如何处理哈希冲突，比如链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing）。它不仅解释了这两种方法的原理，还深入分析了它们在不同情况下的性能表现，以及如何选择合适的哈希函数来最大化平均查找速度。书中对平均查找时间复杂度为O(1)的描述，在实际应用中对我解决很多需要快速数据检索的问题提供了巨大的帮助，这让我对数据的存储和检索有了全新的认识。
评分让我印象深刻的还有书中对于字符串匹配算法的讲解，比如朴素匹配算法、KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）和Boyer-Moore算法。这部分内容让我了解到，即使是看似简单的字符串搜索，其背后也蕴含着精妙的算法设计思想。KMP算法的“next”数组（或称“前缀函数”）是如何通过预处理模式串来避免不必要的比较，这让我耳目一新。书中不仅提供了算法的详细解释，还通过代码实现了这些算法，并分析了它们的性能。这对于我理解如何在大量文本数据中高效地查找特定模式，提供了非常实用的指导。
评分这本书在介绍图算法时，展现了令人惊叹的深度和广度。从基本的图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），到各种经典的图算法，比如迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）用于求解单源最短路径，弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall Algorithm）用于求解所有点对最短路径，以及克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm）和普里姆算法（Prim's Algorithm）用于求解最小生成树。书中对这些算法的原理、步骤、伪代码以及复杂度分析都极其详尽。特别是对这些算法在实际应用中的案例，比如网络路由、社交网络分析等，都进行了深入的探讨，让我看到了这些理论知识在现实世界中的强大力量。
评分一本《数据结构与算法》的书籍，对于我这样一名还在计算机科学的海洋中摸索的本科生来说，无异于一艘坚固的导航船。我一直对那些能够高效解决复杂问题的算法和优雅组织数据的结构感到着迷。在翻阅这本书之前，我尝试过通过一些零散的在线资源来学习，但总感觉缺乏系统性和深度。比如，在学习排序算法时，我曾了解过冒泡排序和选择排序，但对于它们的时间复杂度以及在什么场景下更适用，一直没有一个清晰的认识。而这本书，它不仅仅是罗列了各种算法和数据结构，更重要的是，它用一种极其严谨且易于理解的方式，剖析了它们背后的原理。它会详细解释为什么快速排序比冒泡排序更快，它的递归过程是如何工作的，以及在最坏情况下它的性能表现。
评分这本书对于我理解“时间复杂度”和“空间复杂度”这两个概念，起到了决定性的作用。之前我只是模糊地知道“O(n)”是什么意思，但这本书通过生动的图示和具体的代码示例，让我真正领会到这些抽象的概念如何映射到实际的运行效率上。我记得在学习图的遍历时，书中对比了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用场景，并详细分析了它们在不同图结构下的时间开销。这让我能够更自信地选择哪种搜索策略来解决路径查找、连通性判断等问题。而且，书中对递归的讲解也让我印象深刻，它并没有止步于展示递归的实现，而是深入到递归的本质，以及如何通过尾递归优化或者迭代来避免栈溢出的风险，这些细节的呈现，让我对算法的理解上升到了一个新的层面。
评分对于“算法分析”部分，我一直觉得它像是给算法加上了一层“性能滤镜”。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅告诉你一个算法的时间复杂度是多少，还会告诉你为什么是这个复杂度。例如，在分析分治算法（Divide and Conquer）时，它会引入主定理（Master Theorem）来求解递归方程，这是一种非常数学化但又极其强大的工具，能让我迅速评估出这类算法的效率。我曾尝试过手动计算一些算法的复杂度，但经常会陷入细节的泥潭，而这本书提供的系统性分析方法，大大简化了这一过程。它让我学会了如何将问题分解，如何分析子问题的复杂度，以及如何合并结果，这些都是设计高效算法的关键步骤。
评分总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位循循善诱的老师。它不仅仅告诉我“是什么”和“怎么做”，更重要的是告诉我“为什么”和“何时用”。它培养了我对算法优化和数据结构选择的敏感度，让我能够从更宏观的视角去审视问题的解决方案。在阅读的过程中，我时常会停下来思考，是否可以有更好的方法来组织数据，是否可以有更快的算法来解决当前的问题。这本书的阅读体验，让我深刻体会到计算机科学的魅力所在，它是一种用逻辑和效率构建世界的艺术，而这本书，就是我手中最得力的画笔。
评分堆（Heap）和优先队列（Priority Queue）是这本书中让我觉得非常实用的部分。在处理需要频繁查找最大值或最小值的问题时，比如任务调度或者求中位数，堆的应用场景非常广泛。书中对二叉堆（Binary Heap）的构建、插入、删除最大/最小值等操作的讲解，都配有清晰的图示，让我能够直观地理解堆的“堆属性”是如何维持的。更重要的是，它将堆与优先队列紧密联系起来，解释了优先队列的抽象概念是如何通过堆来实现的，并且对比了使用其他数据结构（如排序数组或链表）实现优先队列的效率差异。这让我明白，理解底层数据结构对于实现高效的抽象数据类型至关重要。
评分我尤其喜欢这本书在介绍每一种数据结构时，都会从“为什么需要它”开始，而不是直接抛出实现细节。比如，在讲解树（Tree）时，作者首先描绘了线性结构（如数组和链表）在查找和插入操作上的局限性，然后引出了树形结构如何通过分层和节点间的父子关系，实现更快的查找效率，特别是二叉搜索树（Binary Search Tree）和平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree），如AVL树和红黑树。书中对这些平衡树的插入、删除、旋转等操作的详细步骤和图解，让我能够一步步地理解它们是如何保持树的平衡，从而保证了对数级别的查找时间复杂度。这不仅仅是知识的获取，更是一种思维方式的启迪，让我学会如何根据问题的特点，去设计或选择最适合的数据结构。
评分内存管理和指针的概念，在我刚开始学习C++的时候，一直是我心中的痛。这本书在讲解链表（Linked List）和图（Graph）等需要动态分配内存和管理节点之间关系的数据结构时，给予了我极大的帮助。它通过细致的代码片段，展示了如何正确地申请、使用和释放内存，以及如何通过指针来建立数据之间的连接。特别是双向链表（Doubly Linked List）和循环链表（Circular Linked List）的讲解，让我深刻理解了指针在构建复杂数据结构中的重要性，以及如何避免常见的内存泄漏和野指针问题。书中还会强调在实现这些结构时，需要注意的边界条件和异常情况，这使得我的代码编写更加健壮。
评分忘了具体是那一本了，算法也是看的头晕，只能说收获不是很大
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