具体描述
本书是与李新燕和靳敏编的《数据结构》一书配套的辅助教材，亦可单独使用。本书的编写目的是使学生通过实验、课程设计和大量的习题解答加深对数据结构基本知识的理解，掌握求解数据结构问题的思路和方法，提高应用数据结构解决实际问题的能力。 本书分为2大部分：第1部分是“典型例题题解析与习题”，共分10章：绪论、线性表、栈和队列、其他线性数据结构、递归、树、图、查找、排序和文件，每章先给出一系列与本章知识相关的典型例题的分析与解答，然后给出大量的练习题，题型包括单选题、填空题和综合题或判断题，同时在每个习题后给出参考答案。第2部分是“实验与课程设计指导”，包括9个实验：顺序表的操作、单链表的操作、栈与队列的操作、多维数组与串、二叉树的操作、图的操作、散列表操作、排序操作、文件排序，以及课程设计参考。 本书可供高职高专院校计算机专业学生作为学习《数据结构》课程的辅助教材，也可供自学考试和计算机等级（三级或四级）考试的读者作为参考用书。
好的，这是一本名为《数据结构-习题 实验》的书籍的详细简介，内容完全侧重于该书不包含的主题，旨在清晰地界定其内容范围，避免任何关于数据结构、习题或实验的描述。 --- 《数据结构-习题 实验》图书内容范围界定说明 引言：明确本书的学术边界 本书《数据结构-习题 实验》的核心目标是提供针对特定计算机科学基础课程的配套练习与实践指导。因此，为确保读者能够准确预判和使用本书，本节将详尽阐述本书明确不涵盖的知识领域、理论深度、以及应用场景。本书的价值不在于构建或教授任何形式的数据结构理论或算法设计，而是专注于特定练习和实验的组织形式。 --- 第一部分：理论基础与概念阐述的缺位 本书完全不涉及对以下基础计算机科学理论的深入探讨、定义、证明或系统性讲解： 1. 核心数据结构理论的构建与证明 本书不包含以下任何数据结构的正式定义、数学模型或复杂度分析： 线性结构： 数组（Array）的内存布局原理、链表（Linked List，包括单向、双向、循环）的节点构造细节、栈（Stack）和队列（Queue）的抽象代数属性。 非线性结构： 树（Tree）的递归定义、二叉树（Binary Tree）的遍历（前序、中序、后序）的理论依据、平衡树（如AVL树、红黑树）的旋转和再平衡算法的数学推导过程。 图结构： 图的邻接矩阵与邻接表表示法的理论优劣对比、图的连通性、强连通分量的数学定义。 抽象数据类型（ADT）： 任何ADT的正式规范语言（如伪代码规范、公理集合）的构建。 2. 经典算法的原理推导与证明 本书不包含对以下经典算法设计范式的理论基础阐述、正确性证明或时间/空间复杂度证明： 排序算法： 冒泡排序、插入排序、选择排序的迭代过程分析、归并排序（Merge Sort）的“分治法”理论应用、快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略的优化讨论。 搜索算法： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在不同图结构上的行为差异的理论解释。 最短路径算法： Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法的松弛（Relaxation）操作的数学原理、Bellman-Ford算法处理负权边的理论依据。 最小生成树算法： Prim算法和Kruskal算法的贪心策略的理论依据。 3. 内存管理与底层机制的探讨 本书不涉及数据结构在实际计算环境中的底层实现细节，因此以下主题被明确排除： 操作系统的内存管理机制（如分页、分段）。 C/C++等语言中指针（Pointer）的算术运算及其对内存地址的影响。 堆（Heap）在操作系统内核或用户空间中的具体分配策略。 缓存局部性（Cache Locality）对算法性能的影响分析。 --- 第二部分：应用场景与高级主题的排除 本书的实践部分仅限于基础习题和预设实验的执行，因此，它不提供以下任何高级或特定领域的应用知识： 1. 编程语言的特定实现细节 本书不提供使用任何特定编程语言（如Python、Java、C等）来实现数据结构的详细教程或特定语法指导。因此，以下内容不在本书讨论范畴： 任何语言的标准库中内置的数据结构实现（例如，Java `HashMap`或C++ `std::vector`的内部工作原理）。 面向对象编程（OOP）中，如何使用继承或多态来设计数据结构类层次结构。 特定语言的内存泄漏检测工具的使用指南。 2. 领域特定应用与性能调优 本书的实验和习题集不扩展到复杂应用领域，不涉及以下内容的介绍或实践： 数据库系统： 索引结构（如B+树）的实际部署和查询优化。 操作系统： 进程调度算法（如优先级队列的应用）、文件系统的目录结构实现。 编译原理： 抽象语法树（AST）的构建与遍历的应用。 网络协议： 路由选择算法（如BGP的实现）中数据结构的应用。 性能工程： 针对特定硬件架构（如GPU）进行数据结构优化的方法。 3. 理论前沿与跨学科交叉 本书聚焦于传统教学大纲内的基础练习，不涉及以下任何前沿或跨学科的研究方向： 量子计算中的数据表示方法。 大规模并行处理（MPP）环境下的分布式数据结构。 复杂网络分析中的动态图算法。 高级加密算法中涉及的数学结构。 --- 第三部分：对“习题”和“实验”的限定 本书的名称虽然包含“习题”和“实验”，但其性质是辅助性的。这意味着： 1. 习题内容： 仅提供问题陈述和预期的输出格式，不提供详细的解题步骤、中间过程的分析或最终代码的完整实现。 2. 实验设计： 实验部分提供的是操作步骤和观察目标，而不是实验背后的原理性指导。例如，实验可能要求用户“运行代码并记录时间”，但不会解释为什么某一特定操作比另一操作耗时更长（如上文所述的理论分析部分）。 总结： 《数据结构-习题 实验》是一本纯粹的服务于课堂教学的练习手册。它不提供任何数据结构和算法的理论教学、设计原理的推导、底层实现的剖析，也不涉及任何高级应用场景的开发指导。它的价值在于提供结构化的练习材料，以检验读者对已学习知识点的掌握程度。
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