数据结构（上） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李晓燕

出品人:

页数:158

译者:

出版时间:2005-8

价格:16.80元

装帧:

isbn号码:9787562232155

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 基础
• 教材
• 高等教育
• 数据存储
• 线性表
• 树

《代码的基石：算法的智慧与工程的艺术》 本书旨在为读者构建一座坚实的编程理论与实践桥梁，深入剖析支撑现代软件开发的基石——数据结构与算法。我们不只停留在概念的罗列，更致力于揭示它们在实际工程中的精妙应用与深远影响。 第一部分：抽象的本质——数据的组织之道 数据的模型与抽象： 从最基础的视角出发，我们探讨数据的本质，以及如何通过抽象将现实世界的问题转化为计算机可理解的结构。我们将认识到，不同的数据组织方式会直接影响程序的效率和可维护性。 线性结构的奥秘： 数组（Array）： 剖析固定长度数组的优劣，理解其内存布局的连续性带来的高效访问，以及动态数组（如C++中的`std::vector`，Java中的`ArrayList`）如何通过内存重分配实现灵活扩展，并探讨其内部机制。 链表（Linked List）： 深入理解单向链表、双向链表和循环链表的结构特性。我们将重点分析它们在插入、删除操作上的优势，以及与数组在内存使用和访问效率上的权衡。实践中，链表在实现某些高级数据结构时扮演着关键角色。 栈（Stack）与队列（Queue）： 讲解这两种“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的基本抽象。我们将通过实例展示栈在函数调用、表达式求值、括号匹配等场景的应用，以及队列在任务调度、广度优先搜索（BFS）等方面的广泛用途。 非线性结构的精巧： 树（Tree）： 探索树的定义、基本术语（根节点、子节点、叶子节点、高度、深度等）。我们将详细讲解二叉树的各种遍历方式（前序、中序、后序、层序），并引出二叉搜索树（BST）的概念，分析其在数据检索、插入和删除上的平均性能。 图（Graph）： 学习图的定义、表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及图的基本操作。我们将介绍无向图和有向图的区别，并为后续的图算法打下基础。 第二部分：逻辑的飞跃——算法的思维训练 算法分析的基础： 复杂度分析（Complexity Analysis）： 引入时间复杂度和空间复杂度的概念，学习如何使用大O符号（O-notation）来衡量算法的效率。我们将重点关注渐进分析，理解算法随着输入规模增长的性能趋势。 常用复杂度类别： 识别并理解O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等常见复杂度，并知道它们在实际场景中的含义。 经典算法的智慧： 排序算法（Sorting Algorithms）： 简单排序： 深入理解冒泡排序、选择排序、插入排序的工作原理，并分析其O(n^2)的时间复杂度，认识到它们在小规模数据或特定场景下的实用性。 高效排序： 详细解析快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的递归思想和分治策略，理解它们达到O(n log n)平均时间复杂度的原因。我们将探讨它们在实际应用中的性能特点与空间开销。 其他排序： 简要介绍堆排序（Heap Sort）的概念，并提及桶排序（Bucket Sort）、计数排序（Counting Sort）等适用于特定数据分布的排序方法。 查找算法（Searching Algorithms）： 线性查找（Linear Search）： 介绍最基本的查找方式，分析其O(n)的时间复杂度。 二分查找（Binary Search）： 讲解在有序数组中应用二分查找的原理，以及其对数级别O(log n)的高效查找能力，并讨论其前提条件。 递归与分治： 递归的思想： 深入理解递归的定义、基本要素（基线条件、递归步骤），并通过经典的汉诺塔、斐波那契数列等例子来巩固对递归的理解。 分治策略： 探讨分治方法的核心思想——将大问题分解为小问题，分别解决，再合并结果。我们将看到，排序算法中的归并排序和快速排序正是分治策略的典范。 本书的特色： 理论与实践并重： 在介绍核心概念的同时，穿插丰富的代码示例（可选择主流编程语言，如Python, Java, C++），帮助读者将理论知识转化为实际的编程能力。 循序渐进的讲解： 内容组织逻辑清晰，从基础的抽象概念逐步深入到复杂的算法设计，确保不同基础的读者都能有效学习。 深入的原理剖析： 不仅讲解“是什么”，更侧重“为什么”，深入分析各种数据结构和算法的设计思想、性能瓶颈及优化空间。 面向工程的视角： 强调所学知识在实际软件开发中的应用价值，帮助读者理解如何根据问题选择最合适的数据结构和算法，写出高效、健壮的代码。 启发式思维训练： 鼓励读者通过思考不同场景下的解决方案，培养解决复杂问题的能力和算法思维。 通过本书的学习，您将不仅能够理解计算机科学的核心概念，更能掌握构建高效、可扩展软件系统的关键技术，为您的编程之路打下坚实的基础。

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这本书的封面设计得非常简洁有力，那种深邃的蓝色调让人联想到浩瀚的知识海洋，字体选择也十分考究，既有现代感又不失学术的严谨性。我最初被它吸引，完全是冲着“数据结构”这几个字去的，希望能系统地梳理一下计算机科学的基石。然而，当我翻开第一页，我发现这本书的内容似乎更侧重于宏观的理论探讨和历史沿革，而不是我期待的那种手把手教你实现链表、树或图的具体算法细节。它花了大量的篇幅去阐述信息论的基础，以及不同文明在处理信息组织上的哲学思辨，比如古埃及的纸莎草卷轴与现代数据库索引的底层逻辑共通性。这种跨学科的视角无疑是开阔眼界的，让我开始思考数据结构背后的文化根源。比如，其中有一章详细分析了古代罗马的道路网络规划与现代图论算法的映射关系，论证了人类解决空间组织问题的方法论是具有时间穿越性的。虽然这种高屋建瓴的叙事方式令人耳目一新，但对于一个迫切需要快速掌握具体编程实现技巧的初学者来说，这种深度的哲学思辨多少有些“出师未捷身先死”的遗憾，急需一些扎实的、可以直接在IDE中运行的代码示例来佐证这些宏大理论。

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这本书在“高级数据结构与算法”的章节里，几乎完全偏离了计算机科学的轨道，转而深入探讨了生物学和生态学中的系统组织模式。例如，在讨论“动态规划”时，作者引入了蚁群觅食行为的数学模型，详细分析了信息素的扩散机制如何模拟出最优路径的选择。虽然这部分内容展现了极强的跨学科视野，将算法思想与自然界的自组织现象进行了深刻的连接，但对于我这个需要准备认证考试的读者来说，这简直是牛头不对马嘴。我原本期望看到的是矩阵链乘法的优化技巧，或者是背包问题的动态规划解法，结果却读到了一篇关于真菌菌丝体网络如何实现高效资源分配的论文摘要。这种“跑题”的趋势贯穿全书，让我不断地在“这是关于编程的书”和“这好像是一本生态学理论读物”之间挣扎，每一次翻页都充满了不确定性，不知道下一页等待我的是代码片段还是对植物光合作用效率的探讨。

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这本书的行文风格极其跳跃，仿佛是几位不同领域的专家在一次激烈的学术研讨会上即兴发挥的记录汇编。其中关于“时间复杂度分析”的那几章，我完全看不出传统的$O$记号是怎么建立起来的。相反，作者引入了一套基于“认知负荷”的度量标准，声称一个算法的优劣不应仅仅取决于机器执行的次数，更重要的是人类大脑在理解和调试过程中的精神消耗程度。这部分内容写得如同意识流小说，充满了晦涩的比喻，比如将快速排序比作“一场永无止境的宫廷权力斗争，每次‘枢轴’的选择都决定了下一轮的朝臣站位”。当我试图对照着我熟悉的教科书来对照验证这些概念时，发现完全找不到任何对应的术语或公式。这种文学化的表达方式虽然赋予了技术内容一种独特的诗意，但却让我在试图将这些知识点转化为实际的代码模块时，遇到了难以逾越的鸿沟。我感觉我是在阅读一本关于“算法美学”的专著，而非一本实用的技术参考书，它更适合摆在哲学系的阅览室，而不是程序员的案头。

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我必须承认，这本书在语言运用上达到了一个令人惊叹的高度，但代价是牺牲了所有可操作性。作者的遣词造句充满了古雅的拉丁文词根和不常见的学术术语，使得阅读过程变成了一场持续的词典查询之旅。它很少使用“输入”“输出”“赋值”这类基础编程用语，取而代之的是“信息之源的注入”、“状态的永恒铭刻”这类充满诗意的表达。在介绍“栈”（Stack）的后进先出（LIFO）特性时，全书只用了一句话带过：“如同被遗忘在时间长廊尽头的最后一件尘封的信物，唯有它能最早重见天日。”我理解这种试图提升技术讨论深度的努力，但对于需要调试程序的人来说，我们需要的是对“压栈”和“弹栈”操作的精确描述，而不是对信物命运的哲学沉思。这本书更像是一部关于“信息形态演化史”的史诗，而不是一本教授如何构建和操作这些形态的实用手册。

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这本书的插图部分简直是一场视觉的灾难，充满了抽象派的几何图形和一些看起来像是上世纪七十年代黑白科幻电影里的场景设计图。例如，在解释“哈希函数”的原理时，作者没有提供任何标准的散列表（Hash Table）结构图，而是用了一张由无数互相交织的、色彩斑驳的丝线构成的复杂网格图，并配文称之为“信息在潜意识中的随机映射”。我花了好大力气才勉强将那团混乱的丝线与“冲突解决”的概念联系起来。更令人费解的是，书中对于“树形结构”的描述，竟然完全依赖于对中世纪哥特式教堂拱顶结构的详细剖析。作者声称，最稳定的建筑结构也是最有效的数据组织结构，但这种类比的跳跃性实在太大了，使得我完全无法从中学到如何构建一个二叉搜索树（BST）或者平衡树的实际操作流程。如果说技术书籍需要图示来简化复杂概念，那么这本书的图示似乎是在用更复杂的方式来进一步混淆那些本就令人头疼的概念。

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