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出版者:机械工业出版社

作者:天勤论坛

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2013-4

价格:43.00元

装帧:

isbn号码:9787111421757

丛书系列:天勤计算机考研高分笔记系列

图书标签:

数据结构
考研
计算机科学
考试
中国
奋斗
天勤
2013r
数据结构
高分笔记
2014版
算法
编程
计算机科学
学习笔记
考研辅导
基础教程

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具体描述

内容推荐

今年根据计算机专业研究生入学考试形势的变化（逐渐实行非统考）对本书作了大量非统考知识点的讲解，目前本书所包含的知识点讲解除覆盖统考大纲的所有内容外，对各大自主命题高校所要求的知识点也进行了全面的讲解。本书较之去年的第一版有了重大更新：1.为非统考的考生增加常考知识点的讲解。2.作者通过微博（www.weibo.com/sijieshuai）和微信（微信ID：shuaihui_ds）与读者交流，收集读者反馈信息，并将本书的更新信息第一时间发布给读者。3.开通在线程序测评系统 ,考生可登陆www.acmclub.com进行上机练习，巩固所学知识点。4.改正所发现的错别字，并进一步优化讲解方式。

5.修正代码中出现的bug，并优化解题代码。

本书可作为参加计算机专业研究生入学考试的复习指导用书（包括统考和非统考），也可作为全国各大高校计算机专业或非计算机专业的学生学习数据结构课程的辅导用书。

计算机科学核心概念解析：算法与数据组织深度探索本书聚焦于计算机科学领域中最基础也最核心的知识体系——数据结构与算法，旨在为读者构建坚实、深入的理论框架与实践能力。我们不关注特定年份的考试大纲或复习策略，而是致力于剖析这些概念的内在逻辑、设计思想及其在现代计算中的广泛应用。第一部分：数据组织的基础范式本部分将带领读者系统地理解数据如何在计算机内存中被逻辑化和物理化地组织起来。我们强调抽象数据类型（ADT）的思维方式，即先定义“能做什么”，再探究“如何实现”。一、数组与线性结构的精妙数组的本质与内存布局：深入探讨静态数组的固定大小特性、索引访问的 $O(1)$ 效率的底层原理，以及多维数组在行主序或列主序存储时的内存连续性如何影响缓存命中率。链表家族的灵活性：详细分析单向链表、双向链表和循环链表的结构差异。重点阐述其相对于数组在动态插入和删除操作上的优势（时间复杂度分析），并探讨指针操作的陷阱与优化。栈（Stack）与队列（Queue）：作为最基础的受限访问线性结构，我们将探讨它们如何通过链表或数组实现，以及它们在函数调用（递归/非递归）、表达式求值（中缀转后缀/前缀）、缓冲区管理（先进先出/后进先出）等场景中的核心作用。二、序列的组织艺术：表格与字符串字符串的内部表达：探讨固定长度、可变长度字符串的存储机制，以及模式匹配（如 KMP 算法的预处理部分）对字符串结构的依赖。稀疏矩阵的优化存储：对于大量零元素的矩阵，分析三元组表示法和十字链表法如何有效节省空间，并探讨这类存储结构对运算效率的影响。第二部分：非线性结构的逻辑构建非线性结构是处理复杂关系和实现高效搜索的关键。本部分将深入挖掘树、图等复杂结构的定义、遍历策略及优化方法。三、树结构：层次化信息的优雅表达树的遍历精粹：彻底解析前序、中序、后序遍历的递归与迭代实现，理解它们如何揭示树的结构信息。二叉搜索树（BST）的效率之谜：探讨 BST 的基本操作（查找、插入、删除）的时间复杂度，并重点分析最坏情况（链表化）的发生条件。自平衡技术的引入：深度剖析 AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转机制和平衡因子/着色规则。理解它们如何保证最差情况下的对数时间复杂度，这是构建高效数据库索引和文件系统的基石。堆（Heap）的应用：区分最大堆和最小堆，理解其“部分有序”的特性。重点讲解堆如何用于实现优先队列（Priority Queue），并作为堆排序（Heap Sort）的核心引擎，分析其时间复杂度稳定性。 B 树与 B+ 树的磁盘友好性：针对外部存储（如硬盘）的特点，解释多路平衡查找树（B 树族）的分支因子、高度限制，以及它们在数据库索引和文件系统中的不可替代性。四、图论基础：关系网络的抽象与求解图的表示方法：对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在空间占用和边查询效率上的权衡，理解在不同图密度下的选择策略。图的遍历：详述广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理与应用场景（如迷宫搜索、连通分量检测）。最短路径算法的演进：详细分析 Dijkstra 算法（单源最短路径，无负权边）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边，检测负权环）的松弛操作机制。对于全源最短路径，深入探讨 Floyd-Warshall 算法的动态规划思想。最小生成树（MST）：阐述 Prim 算法和 Kruskal 算法的贪婪策略，理解它们如何构建代价最低的连通子图，及其在网络构建中的实际意义。拓扑排序：讲解如何通过 Kahn 算法（基于入度）或 DFS 实现对有向无环图（DAG）中任务或活动依赖关系的线性化排序。第三部分：算法效率与设计范式数据结构的选择直接决定了算法的效率。本部分侧重于分析和设计高效算法的通用策略。五、算法分析与性能度量渐进记号的精确解读：深入理解大 O ($O$)、大 $Omega$ ($Omega$) 和大 $Theta$ ($Theta$) 记号的数学定义，并掌握如何通过最坏情况、最好情况和平均情况来全面评估算法性能。递归分析的利器：掌握主定理（Master Theorem），用以快速求解分治算法（如归并排序、快速排序）的递推关系式，并理解递归树方法的直观推导过程。六、经典排序算法的深度比较简单排序的局限性：重新审视冒泡、选择、插入排序，明确它们在元素规模增大时的性能瓶颈。分治法的威力：详细分解归并排序（Merge Sort）的合并过程，确保理解其稳定性与 $O(N log N)$ 复杂度的来源。剖析快速排序（Quick Sort）的枢轴选择（Pivot Selection）策略对性能的决定性影响，以及分区操作的实现细节。基于比较的下限：证明任何基于比较的排序算法在平均情况下无法优于 $O(N log N)$ 的理论界限。线性时间排序的条件：探讨计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法，明确它们适用的数据范围和前提条件。七、高级算法设计思想贪心算法的适用性：探讨贪心选择性质和最优子结构，并通过活动安排问题或霍夫曼编码等实例，阐明贪心策略的正确性证明思路。动态规划（DP）：强调 DP 的两大核心特征（最优子结构与重叠子问题）。通过经典的背包问题（0/1 背包）和最长公共子序列问题，演示如何构建状态转移方程，并区分自顶向下的备忘录法与自底向上的表格法。摊还分析（Amortized Analysis）：引入该分析技术，用以评估那些少数操作代价高昂，但大多数操作代价极低的动态结构（如动态数组的扩容操作或斐波那契堆的某些操作）的长期性能。本书旨在提供一个全面、严谨且富有洞察力的学习路径，帮助读者从根本上理解信息是如何被结构化和高效处理的，为未来深入学习操作系统、数据库系统、编译原理乃至人工智能等高级课程打下无可替代的坚实基础。

作者简介

目录信息

序
新版更新简介及互动服务
新版使用说明
前言
第1章绪论
本章概略
1.1 针对考研数据结构的代码书写规范以及C&C++语言基础
1.1.1 考研综合应用题中算法设计部分的代码书写规范
1.1.2 考研中的C&C++语言基础杂谈
1.2 算法的时间复杂度与空间复杂度分析基础
1.2.1 考研中的算法时间复杂度杂谈
1.2.2 例题选讲
1.2.3 考研中的算法空间复杂度分析
1.3 数据结构和算法的基本概念
1.3.1 数据结构的基本概念
1.3.2 算法的基本概念
习题
习题答案
第2章线性表
大纲要求
考点与要点分析
核心考点
基础要点
本章知识体系框架图
知识点讲解
2.1 线性表的基本概念与实现
2.2 线性表的基本操作
2.2.1 线性表的定义
2.2.2 线性表的结构定义
2.2.3 顺序表的算法操作
2.2.4 单链表的算法操作
2.2.5 双链表的算法操作
2.2.6 循环链表的算法操作
▲真题仿造
真题仿造答案与讲解
上机实战
习题+历年真题
习题答案+历年真题答案
第3章栈、队列和数组
大纲要求
考点与要点分析
核心考点
基础要点
本章知识体系框架图
知识点讲解
3.1 栈和队列的基本概念
3.1.1 栈的基本概念
3.1.2 队列的基本概念
3.2 栈和队列的存储结构、算法与应用
3.2.1 本章所涉及的数据结构定义
3.2.2 顺序栈的基本算法操作
3.2.3 链栈的基本算法操作
3.2.4 栈的应用
3.2.5 顺序队的算法操作
3.2.6 链队的算法操作
3.3 特殊矩阵的压缩存储
▲真题仿造
真题仿造答案与讲解
上机实战
习题+历年真题
习题答案+历年真题答案
第4章串（非统考补充内容）
知识点讲解
4.1 串数据类型的定义
4.1.1 串的定义
4.1.2 串的结构定义
4.1.3 串的基本操作
4.2 串的模式匹配算法
4.2.1 一种简单的模式匹配算法
4.2.2 KMP算法
习题
习题答案
上机实战
第5章数组和稀疏矩阵（非统考补充内容）
知识点讲解
5.1 数组和稀疏矩阵
5.1.1 多维数组
5.1.2 稀疏矩阵
习题
习题答案
上机实战
第6章树与二叉树
大纲要求
考点与要点分析
核心考点
基础要点
本章知识体系框架图
知识点讲解
6.1 树的基本概念
6.1.1 树的定义
6.1.2 树的基本术语
6.1.3 树的存储结构
6.2 二叉树
6.2.1 二叉树的定义
6.2.2 二叉树的主要性质
6.2.3 二叉树的存储结构
6.2.4 二叉树的遍历算法
6.2.5 线索二叉树的基本概念和构造
6.3 树和森林
6.3.1 孩子兄弟存储结构
6.3.2 森林与二叉树的转换
6.3.3 树和森林的遍历
6.4 树与二叉树的应用
6.4.1 二叉排序树与平衡二叉树
6.4.2 赫夫曼树和赫夫曼编码
▲真题仿造
真题仿造答案与解析
上机实战
习题+历年真题
习题答案+历年真题答案
第7章图
大纲要求
考点与要点分析
核心考点
基础要点
本章知识体系框架图
知识点讲解
7.1 图的基本概念
7.2 图的存储结构
7.2.1 邻接矩阵
7.2.2 邻接表
7.3 图的遍历算法操作
7.3.1 深度优先搜索遍历
7.3.2 广度优先搜索遍历
7.3.3 例题选讲
7.4 最小（代价）生成树
7.4.1 普里姆算法和克鲁斯卡尔算法
7.4.2 例题选讲
7.5 最短路径
7.5.1 迪杰斯特拉算法
7.5.2 弗洛伊德算法
7.6 拓扑排序
7.6.1 AOV网
7.6.2 拓扑排序
7.6.3 例题选讲
7.7 关键路径
7.7.1 AOE网
7.7.2 关键路径
▲真题仿造
真题仿造答案解析
上机实战
习题+历年真题
习题答案+历年真题答案
第8章排序
大纲要求
考点与要点分析
核心考点
基础要点
本章知识体系框架图
知识点讲解
8.1 排序的基本概念
8.1.1 排序
8.1.2 稳定性
8.1.3 排序算法的分类
8.2 插入类排序
8.2.1 直接插入排序
8.2.2 折半插入排序
8.2.3 希尔排序
8.3 交换类排序
8.3.1 起泡排序
8.3.2 快速排序
8.4 选择类排序
8.4.1 简单选择排序
8.4.2 堆排序
8.5 二路归并排序
8.6 基数排序
8.7 外部排序
8.7.1 基本概念
8.7.2 归并排序法
8.7.3 败者树
▲真题仿造
真题仿造答案与解析
上机实战
习题+历年真题
习题答案+历年真题答案
第9章查找
大纲要求
考点与要点分析
核心考点
基础要点
本章知识体系框架图
知识点讲解
9.1 查找的基本概念、顺序查找法、折半查找法
9.1.1 查找的基本概念
9.1.2 顺序查找法
9.1.3 折半查找法
9.2 二叉排序树、平衡二叉树
9.2.1 二叉排序树
9.2.2 平衡二叉树
9.3 B-树及其基本操作、B+树的基本概念
9.3.1 B-树的基本概念
9.3.2 B-树的基本操作
9.3.3 B+树的基本概念
9.4 散列表
9.4.1 散列表的概念
9.4.2 散列表的建立方法以及冲突解决方法
9.4.3 散列表的性能分析
▲真题仿造
真题仿造答案与解析
上机实战
习题+历年真题
习题答案+历年真题答案
第10章考研中某些算法的分治法解释
附录
附录A 历年真题分值、考点统计表
附录B 历年真题考点索引表
参考文献
考研中某些算法的分治法解释
天勤考研高分笔记系列书籍之考研公共课
考研政治
考研数学
考研英语
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计非常有特色，它们不像普通教材那样只有简单的输入输出验证，而是更多地倾向于设计优化问题和证明题。我做完配套的练习后，明显感觉到自己对细节的敏感度提高了不少。比如，针对树结构，它设置了一系列关于树的最小生成问题，迫使你去反思和重构你对图的遍历算法的理解。再比如，在处理文件系统或网络路由时，那些关于图算法的应用题，总是要求你不仅要写出算法，还要用数学语言证明其正确性并给出最优解的界限。这对我备考来说，是非常宝贵的训练。唯一让我觉得可以改进的地方，也许是它的“代码示例”部分。虽然代码的逻辑是清晰无误的，但它们通常以伪代码或者C语言的风格呈现，对于习惯了Python或Java等现代高级语言的读者来说，可能需要花一点时间去适应那种更贴近底层的表达方式。但反过来看，这种相对底层的代码风格，也保证了算法的通用性，不会因为特定语言的特性而被束缚。总而言之，这本书是为那些不满足于“会用”而追求“精通”的读者准备的，它是一份值得反复研读的、充满挑战性的学习地图。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书在处理抽象数据类型（ADT）和具体实现之间的关系上，展现出了一种高度的工程化视角。它不仅仅是罗列了栈、队列、树这些结构，而是非常清晰地阐述了如何从抽象需求出发，选择最合适的底层数据结构来实现它，并且详细分析了这种选择带来的性能权衡。例如，在讲解散列表（哈希表）时，作者没有简单地介绍“拉链法”和“开放地址法”，而是深入探讨了优秀散列函数的特性，以及如何评估和缓解“聚集”现象。更让我感到惊喜的是，它还花了不少篇幅讨论了非线性数据结构在实际应用中的具体案例，比如B+树在数据库索引中的应用模型，这种理论与工程实践的紧密结合，让枯燥的结构知识一下子变得鲜活起来。我发现自己不再是死记硬背定义，而是开始思考：“如果我要设计一个内存受限的系统，我会如何优化这个树的节点存储？”这种主动思考的转变，我认为是这本书最大的成功之处。它真正做到了“授人以渔”，教会的不是解题的套路，而是解决问题的思路框架。对于那些希望在面试中展示出深厚功底的读者，这本书提供的内容绝对是过硬的弹药。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计，说实话，有些传统得过分了，那种黑白为主，公式和代码块交错的风格，很像上世纪末的专业参考书。但这恰恰是它最让我安心的地方——纯粹的知识传递，没有多余的干扰。我特别留意了它关于排序算法的章节，不同于市面上很多书籍将快速排序和归并排序视为独立的知识点，这本书巧妙地将它们置于“分治策略”的大框架下进行对比讲解。通过这种对比，我一下子明白了为什么在某些场景下快速排序的平均性能要优于归并排序，而在最坏情况下，作者也清晰地指出了如何通过“三数取中”等手段来规避风险。这种系统性的归类和讲解方式，极大地提升了我对算法思想的融会贯通能力。此外，书中对“摊还分析”的引入，也让我大开眼界，这在我过去学习的很多教材中是完全缺失的高级主题。虽然这部分内容稍微有点抽象，需要读者具备一定的离散数学基础，但作者的讲解逻辑层层递进，从最简单的均摊案例开始，逐步过渡到更复杂的动态数据结构，这种由浅入深的节奏把握得相当到位。总的来说，这是一本需要“慢读”的书，每一页都值得细细品味，因为知识点之间环环相扣，跳过任何一环都可能导致后续理解的断裂。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴实，那种带着点复古味道的米白色纸张，让人一上手就感觉是那种沉下心来啃硬骨头的学习资料。我拿到手的时候，第一感觉是“厚重”，不仅仅是物理上的重量，更像是一种知识沉淀下来的分量感。我尤其欣赏作者在梳理基础概念时的那种耐心，比如对链表操作的每一步分解，那种详尽程度，简直像是在手把手教学。很多教材往往一笔带过，让人在实际编程中遇到边界条件就抓瞎，但这本书里，即便是像二叉树的遍历这种烂熟于心的地方，作者也给出了至少三种不同的实现思路和它们各自的复杂度分析，这对于追求“高分”的读者来说，无疑是雪中送炭。特别是关于递归和迭代相互转化的那几页，我反复看了好几遍，它不像某些速成秘籍那样只抛出结论，而是真的把逻辑的底层脉络给你捋顺了。当然，如果说有什么遗憾，可能就是图论部分的图示再多一些会更直观，毕竟这种结构性内容，纯文字堆砌多少还是需要读者自己多花一番力气去想象构建模型的。但总的来说，它给我的感觉是：这是一位经验丰富的前辈，坐在你身边，用最严谨但又不会让人望而却步的语言，把复杂的知识点层层剥开，让你不仅知道“怎么做”，更知道“为什么这么做”。对于准备考研或者想扎实基础的同行来说，它提供的不仅仅是知识点，更是一种严谨的思维训练。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末才勉强翻完前三章，感觉脑细胞被重新排列组合了一遍。这本书的特点就是“硬核”，它拒绝任何花哨的包装，直接切入问题的核心——效率与正确性。最让我印象深刻的是它对时间复杂度和空间复杂度的分析，简直可以用“吹毛求疵”来形容，但正是这种近乎偏执的细致，才真正体现了“高分”的要求。它不会满足于给出O(n)或O(log n)这种笼统的结论，而是会深入到常数因子级别的讨论，甚至会提及不同编译器在特定操作上的细微性能差异。这种深挖到底的风格，对于那些追求极致性能的读者来说，绝对是一本圣经。不过，话说回来，这种深度也意味着阅读门槛相对较高。如果你是初次接触数据结构的新手，可能会觉得前几章的数学推导和严格的定义有些令人望而生畏，仿佛一下子被扔到了学术前沿。我甚至怀疑作者是不是偷偷给每个定义都附带了一篇微型的数学证明，那种严密性让人不敢轻易跳过任何一个逗号。我个人是结合了网上的一些可视化工具辅助理解的，否则光靠文字想象那种指针的移动和内存的分配，确实考验功力。这本书的价值在于，它逼迫你去思考代码背后的底层逻辑，而不是仅仅停留在会写出能跑通的API的层面，它塑造的是一种工程师的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

天勤的高分笔记入门强于生啃课本数据结构

评分☆☆☆☆☆

条理清晰，透彻！肥肠好的一本数据结构的书，大概比一个念ppt的老师好100多倍吧

评分☆☆☆☆☆

考研时复习书，是入门的书，是可以读懂的书

评分☆☆☆☆☆

比起李春葆的好太多了。

评分☆☆☆☆☆

比起李春葆的好太多了。