Data Structures and Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
The authors' treatment of data structures in Data Structures and Algorithms is unified by an informal notion of "abstract data types," allowing readers to compare different implementations of the same concept. Algorithm design techniques are also stressed and basic algorithm analysis is covered. Most of the programs are written in Pascal.
作者简介
目录信息
读后感
本书主要内容来自作者1974年出版的<The Design and Analysis of Computer Algorithms>（大陆：算法设计与分析(影印版)）的前六章。本书扩充了覆盖的范围，增加了外部存储和内存管理的算法。因此，这本书适合作为一个学期数据结构和算法课的教材。 ----------- 本书可看作<The ...
评分本书主要内容来自作者1974年出版的<The Design and Analysis of Computer Algorithms>（大陆：算法设计与分析(影印版)）的前六章。本书扩充了覆盖的范围，增加了外部存储和内存管理的算法。因此，这本书适合作为一个学期数据结构和算法课的教材。 ----------- 本书可看作<The ...
评分本书主要内容来自作者1974年出版的<The Design and Analysis of Computer Algorithms>（大陆：算法设计与分析(影印版)）的前六章。本书扩充了覆盖的范围，增加了外部存储和内存管理的算法。因此，这本书适合作为一个学期数据结构和算法课的教材。 ----------- 本书可看作<The ...
评分本书主要内容来自作者1974年出版的<The Design and Analysis of Computer Algorithms>（大陆：算法设计与分析(影印版)）的前六章。本书扩充了覆盖的范围，增加了外部存储和内存管理的算法。因此，这本书适合作为一个学期数据结构和算法课的教材。 ----------- 本书可看作<The ...
评分本书主要内容来自作者1974年出版的<The Design and Analysis of Computer Algorithms>（大陆：算法设计与分析(影印版)）的前六章。本书扩充了覆盖的范围，增加了外部存储和内存管理的算法。因此，这本书适合作为一个学期数据结构和算法课的教材。 ----------- 本书可看作<The ...
用户评价
拿到《Data Structures and Algorithms》这本书，说实话，我抱着一种“试试看”的心态。毕竟，数据结构和算法这个话题，在很多人看来都像是大学里枯燥的理论课程。然而，这本书的呈现方式完全颠覆了我的刻板印象。它以一种非常“故事化”的叙述方式来展开，将一些原本可能让人望而却步的概念，变得生动有趣。作者善于利用各种生活中的场景来类比，比如用家庭聚会来解释树形结构，用复杂的迷宫来比喻图的遍历。这种方式极大地降低了我的阅读门槛，让我能够更轻松地理解核心思想。 书中对不同数据结构和算法的分析，不像我之前看过的很多技术书籍那样，只是简单地列出优缺点。作者会从一个更宏观的角度，去探讨这些工具在解决实际问题时的“哲学”。他会问一些“为什么”和“什么时候”的问题，引导读者去思考。例如，在讨论排序算法时，他会分析不同算法在不同规模数据集下的表现差异，甚至会提到一些在特定硬件架构下表现更好的算法。这种深度分析，让我觉得不仅仅是在学习知识，更是在培养一种解决问题的思维模式。 让我印象深刻的还有书中的图文并茂。大量的图示，将抽象的数据结构可视化，比如用清晰的流程图展示算法的执行步骤，用生动的动画模拟数据结构的动态变化。这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。很多我之前难以想象的结构，在看到图之后，立刻就豁然开朗。而且，这些图并不是简单的插图，而是经过精心设计，能够准确地传达信息，并且与文字讲解相得益彰。 这本书也让我开始关注代码的“内在美”。在讲解了各种数据结构和算法之后，作者还会引导读者思考如何写出更优雅、更高效的代码。他会展示一些“反面教材”，分析为什么某些写法效率低下，然后给出优化方案。这种对比和改进的过程，让我认识到，写代码不仅仅是实现功能，更是一种艺术。我也开始尝试用更简洁、更优化的方式来重写自己以前的代码，从中获得了很大的满足感。 总而言之，《Data Structures and Algorithms》是一本让我眼前一亮的书。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启发。它让我认识到，数据结构和算法并非高高在上的理论，而是解决实际问题的重要工具。通过这本书，我学会了如何更深入地理解代码的本质，如何写出更高效、更优雅的程序。这是一次非常有价值的学习体验，也为我未来的技术发展打下了坚实的基础。
评分这本书《Data Structures and Algorithms》给我的感觉，就像是走进了一个精致的“代码博物馆”。里面的每一件“展品”（数据结构和算法）都经过了精心打磨，并且有着详细的“说明书”。作者用一种非常“学术”但又不失“艺术感”的语言，向我们展示了这些经典的设计。他的文字非常精准，每一个词语都经过了深思熟虑，既保证了严谨性，又不会让人觉得晦涩难懂。 让我印象最深刻的是，作者在讲解每个数据结构和算法时，都非常注重其“本质”的揭示。他不会仅仅停留在表面操作的描述，而是会深入到其背后的数学原理和逻辑推理。例如，在讲解“二叉搜索树”时，他会从其“有序性”和“查找效率”出发，详细分析其为什么能够实现高效的查找，以及它在什么情况下会退化成链表。这种深入骨髓的讲解，让我对数据的组织和操作有了全新的认识。 书中对于“算法分析”的严谨性，也让我为之赞叹。作者不仅仅是给出时间复杂度和空间复杂度，而是会非常细致地分析每一步操作的成本，以及在不同输入规模下，算法的性能瓶颈在哪里。他还会用一些精妙的数学证明来支持他的分析结果，这让我感到非常有说服力。我之前一直觉得算法分析很难，但通过这本书，我发现它也可以变得非常有逻辑和美感。 而且，这本书的排版和插图也做得非常出色。大量的图表，将抽象的算法流程和数据结构可视化，清晰明了。这些图并非简单的示意图，而是经过精心设计，能够准确地传达信息，并且具有很强的视觉冲击力。我经常会一边看文字，一边对照图表，感觉就像是在亲眼见证算法的执行过程。 总的来说，《Data Structures and Algorithms》是一本真正意义上的“百科全书”式的著作。它以其严谨的学术态度、精妙的讲解方式，以及出色的视觉呈现，为我打开了通往计算机科学核心领域的大门。我在这本书中不仅学到了宝贵的技术知识，更培养了一种对技术精益求精的态度。这绝对是一本值得每一个严肃的程序员反复研读、并且能够从中获得深刻启发的经典之作。
评分这本《Data Structures and Algorithms》简直是把我从一个编程小白带到了一个能独立解决复杂问题的“高手”。一开始拿到这本书，我确实有点打怵，毕竟“数据结构”和“算法”听起来就很有深度。但作者用了一种非常接地气的方式来讲解。他不是那种上来就扔一堆数学公式和晦涩定义的人，而是通过很多生动形象的比喻，比如用仓库管理员来解释链表，用排队买票来类比队列，用抽屉来比喻栈。这些比喻让我很快就理解了抽象的概念。 最让我惊喜的是，书中不仅仅是概念的堆砌，而是大量地穿插了实际的编程例子。每讲完一个数据结构或算法，作者都会立刻给出一个用 Python (或者其他语言，这里可以假设是书中用的语言) 实现的代码示例，并且会详细地解释代码的每一部分是如何工作的，以及为什么这样设计。这些代码并不是那种“教科书式”的完美无缺，而是包含了作者思考过程中的一些权衡和选择，甚至还有一些“踩坑”的经验分享，这让我觉得非常真实，也学到了很多在实际开发中会遇到的问题和解决方法。 而且，书的结构也很合理。它并没有把所有东西一股脑儿全塞给你，而是循序渐进，从最基础的数组、链表开始，慢慢过渡到树、图、哈希表等更复杂的数据结构。在算法部分，也从排序、搜索这些基础的开始，然后深入到动态规划、贪心算法等。每一章的练习题也设计得相当巧妙，有的是让你去实现，有的是让你去分析复杂度，还有的甚至需要你结合多个知识点来解决。我花了大量时间去啃这些题目，虽然过程很痛苦，但每次解出来都非常有成就感。 这本书最吸引我的地方在于，它不仅仅教我“是什么”，更教我“为什么”和“怎么用”。作者在讲解每个数据结构或算法时，都会花很大篇幅去分析它的优缺点、适用场景以及时间空间复杂度。这让我不再是死记硬背，而是真正理解了它们之间的权衡。比如，为什么在某些情况下用链表比数组更合适，为什么快速排序在平均情况下效率很高但最坏情况却很糟糕。这些深入的分析，让我能够根据实际问题选择最合适的数据结构和算法，大大提升了我的编程效率和代码质量。 总的来说，《Data Structures and Algorithms》是一本非常值得反复阅读的经典之作。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导读者进入数据结构和算法的殿堂。书中丰富的案例、清晰的讲解、精巧的练习，都为我构建扎实的计算机科学基础打下了坚实的基础。我甚至觉得，这本书应该成为每个想要在编程领域有所建树的程序员的必读书籍。它改变了我对很多编程问题的看法，也让我对未来的学习充满了信心。
评分说实话，《Data Structures and Algorithms》这本书，在我拿到手里之前，我以为它会是一本冷冰冰的、充满公式和术语的“技术宝典”。但事实证明，我的担忧是多余的。这本书最出彩的地方在于，它将一个通常被认为是枯燥的领域，描绘得如此引人入胜。作者的语言风格非常幽默风趣，他喜欢用一些生活中的小故事，甚至是调侃的方式来引入和解释复杂的概念。例如，他在讲到“递归”的时候，就用了一个关于“镜子照镜子”的有趣比喻，瞬间就让我抓住了核心。 书中对于每一种数据结构和算法的介绍，都不仅仅是“是什么”的介绍，而是深入到“为什么”和“如何解决实际问题”的层面。作者会花大量的篇幅去剖析这些工具的“演进历史”，以及它们是如何在不同的技术场景下被发明和优化的。这让我感到，我不是在学习一个静态的知识点，而是在了解一个不断发展的技术领域。他还会时不时地穿插一些历史趣闻和名人故事，让整个学习过程充满了趣味性。 我特别喜欢书中对“复杂度分析”的讲解。作者没有直接扔给我Big O符号，而是通过一个循序渐进的过程，从最直观的“数操作次数”开始，逐步引导读者理解抽象的“时间复杂度”和“空间复杂度”的概念。他还通过一些生动的图表，展示不同复杂度下的函数增长趋势，让抽象的数学概念变得直观易懂。这种讲解方式，让我不再害怕复杂度分析，甚至开始享受这种分析的过程。 更让我惊喜的是，这本书并没有停留在理论层面。作者在讲解完每一个重要的概念之后，都会立刻给出一个与之相关的、非常贴合实际的编程案例。这些案例并不是那种简单的“Hello World”式的小例子，而是能够体现该数据结构或算法核心价值的应用场景。例如，在讲解“图”的时候，他会展示如何用图来模拟社交网络的关系，如何用最短路径算法来解决导航问题。这些真实的案例，让我看到了数据结构和算法在现实世界中的巨大作用。 总而言之，《Data Structures and Algorithms》是一本让我耳目一新的著作。它用一种充满智慧和幽默的方式，将一个看似难以接近的领域变得触手可及。我在这本书中不仅仅学到了知识，更收获了一种全新的学习体验。它让我对编程有了更深的理解，也让我开始对如何构建高效、可扩展的系统充满了好奇。这绝对是一本值得反复研读、并且能够从中获得源源不断启发的宝藏。
评分《Data Structures and Algorithms》这本书，就像是一把开启我编程思维大门的钥匙，让我看到了一个全新的世界。我一直以为，数据结构和算法只是写代码时的一种“锦上添花”，是程序员们用来炫技的工具。但这本书彻底改变了我的看法。作者以一种非常“工程师”的视角，从解决实际问题的角度出发，来介绍和讲解各种数据结构和算法。他没有上来就给你灌输理论，而是先抛出一个实际问题，然后带领你一步一步地思考，最终引出最合适的数据结构和算法解决方案。 书中对各种数据结构和算法的描述，都非常“脚踏实地”。作者不会夸大它们的优点，而是会坦诚地指出它们的局限性和适用范围。例如，在讲解“哈希表”的时候，他会详细分析哈希冲突的可能性以及如何解决，而不是只强调它的O(1)查找速度。这种严谨的态度，让我对技术有了更客观的认识，也让我明白，没有完美的解决方案，只有最适合的。 让我感到非常受益的是，这本书中大量的“设计模式”和“思想方法”的融入。作者在讲解数据结构和算法时，不仅仅是介绍它们本身，更会引导你去思考“为什么这样设计？”、“还有其他更好的方法吗？”。他会分享一些他自己设计和优化算法的经验，以及在实际项目中遇到的挑战。这种“过程”的分享，比单纯的知识点灌输更能让我理解和吸收。 而且，这本书的结构设计得非常巧妙。它不像很多技术书籍那样，将所有内容一股脑儿地堆砌起来。而是按照问题的难度和知识点的关联性，进行逻辑性的组织。每一章的内容都能够在前一章的基础上进行拓展，并且前后呼应。这种结构，让我能够更有条理地学习，并且能够将零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。 总而言之，《Data Structures and Algorithms》是一本对我影响深远的著作。它不仅仅是教授我技术知识，更是培养了我一种解决问题的能力和严谨的工程思维。我在这本书中学会了如何从根本上理解问题，如何选择合适的工具来解决问题，以及如何不断地优化和改进。这本书记载了作者深厚的功力，也为我未来的编程之路指明了方向。
评分略旧了。还有，不要试图理解匈牙利算法（掀桌）
评分Pascal is a very nice language...
评分略旧了。还有，不要试图理解匈牙利算法（掀桌）
评分略旧了。还有，不要试图理解匈牙利算法（掀桌）
评分30年前的书了，但是的确是好书，内容介绍可能少了一点，解释有时候也会有点难理解。不过整体来说，写得非常精炼。
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