具体描述
本书以简明易懂的方式介绍了数据结构与算法的基本知识，内容全面、系统。描述方式基于C/C++语言，对数据结构中容易混淆的问题进行了透彻的阐述，对每一个问题均给出了不同的解决方案。涵盖入职面试中常见的数据结构与算法方面的问题，既可以作为数据结构课程的教材，也可以作为研究生考试的参考以及程序员的参考手册。
作者简介
纳拉辛哈•卡鲁曼希（Narasimha Karumanchi）在尼赫鲁科技大学获得计算机科学科技学士学位，在印度理工学院孟买分校获得计算机科学科技硕士学位。他是亚马逊印度公司的软件开发工程师，之前曾就职于IBM和微软公司。他善于用轻松、浅显的方式编写技术书籍，出版了多部著作，其作品在亚马逊上深受好评，目前已被翻译为中文、韩文和日文等。他在各种培训中心和大学教授过数据结构和算法。
目录信息
前言
第1章 绪论1
1.1 变量1
1.2 数据类型1
1.3 数据结构2
1.4 抽象数据类型2
1.5 什么是算法3
1.6 为什么需要分析算法3
1.7 算法分析的目的3
1.8 什么是运行时间分析3
1.9 如何比较算法4
1.10 什么是增长率4
1.11 常用的增长率4
1.12 算法分析的类型5
1.13 渐近符号5
1.14 O符号6
1.15 Ω符号7
1.16 Θ符号8
1.17 为什么称为渐近分析9
1.18 渐近分析的准则9
1.19 渐近符号的性质11
1.20 常用的对数公式和求和公式11
1.21 分治法的主定理11
1.22 与分治法主定理相关的问题12
1.23 减治递推的主定理13
1.24 减治主定理的另一种形式13
1.25 猜测与确认的方法13
1.26 平摊分析15
1.27 关于算法分析的问题集15
第2章 递归与回溯28
2.1 引言28
2.2 什么是递归28
2.3 为什么需要递归28
2.4 递归函数的格式28
2.5 递归与内存(图形化演示)29
2.6 递归与迭代30
2.7 递归的要点30
2.8 递归算法举例30
2.9 关于递归的问题集31
2.10 什么是回溯32
2.11 回溯算法举例32
2.12 关于回溯的问题集32
第3章 链表35
3.1 什么是链表35
3.2 链表的抽象数据类型35
3.3 为什么需要链表35
3.4 数组回顾35
3.5 链表与数组、动态数组的比较37
3.6 单链表37
3.7 双链表43
3.8 循环链表48
3.9 一种存储高效的双链表54
3.10 松散链表55
3.11 跳表61
3.12 关于链表的问题集64
第4章 栈87
4.1 什么是栈87
4.2 如何使用栈87
4.3 栈的抽象数据类型87
4.4 栈的应用88
4.5 栈的实现88
4.6 栈实现的比较94
4.7 关于栈的问题集94
第5章 队列114
5.1 什么是队列114
5.2 如何使用队列114
5.3 队列的抽象数据类型114
5.4 操作异常115
5.5 队列的应用115
5.6 队列的实现115
5.7 关于队列的问题集121
第6章 树127
6.1 什么是树127
6.2 相关术语127
6.3 二叉树128
6.4 几种特殊的二叉树128
6.5 二叉树的性质129
6.6 二叉树的遍历131
6.7 一般的树(N叉树)153
6.8 线索二叉树的遍历(与栈/队列无关的遍历)159
6.9 表达树166
6.10 XOR树168
6.11 二叉搜索树169
6.12 平衡二叉搜索树184
6.13 AVL树184
6.14 其他形式的树200
第7章 优先队列和堆204
7.1 什么是优先队列204
7.2 优先队列的抽象数据类型204
7.3 优先队列的应用205
7.4 优先队列的实现205
7.5 堆和二项堆206
7.6 二项堆207
7.7 堆排序213
7.8 关于优先队列(堆)的问题集214
第8章 不相交集226
8.1 引言226
8.2 等价关系和等价类226
8.3 不相交集的抽象数据类型227
8.4 不相交集的应用227
8.5 不相交集实现的折中方案227
8.6 快速查找Fast FIND的实现(Quick FIND)227
8.7 快速合并Fast UNION的实现(Quick UNION)228
8.8 快速合并Fast UNION的实现(Slow FIND)228
8.9 快速合并Fast UNION的实现(Quick FIND)231
8.10 小结234
8.11 关于不相交集的问题集234
第9章 图算法235
9.1 引言235
9.2 相关术语235
9.3 图的应用238
9.4 图的表示238
9.5 图的遍历242
9.6 拓扑排序249
9.7 最短路径算法250
9.8 最小生成树256
9.9 关于图算法的问题集259
第10章 排序280
10.1 什么是排序280
10.2 为什么需要排序280
10.3 排序算法的分类280
10.4 其他分类方式281
10.5 冒泡排序281
10.6 选择排序282
10.7 插入排序283
10.8 希尔排序285
10.9 归并排序287
10.10 堆排序289
10.11 快速排序289
10.12 树排序292
10.13 排序算法的比较292
10.14 线性排序算法292
10.15 计数排序293
10.16 桶排序(或箱排序)293
10.17 基数排序294
10.18 拓扑排序295
10.19 外部排序295
10.20 关于排序的问题集296
第11章 搜索306
11.1 什么是搜索306
11.2 为什么需要搜索306
11.3 搜索的类型306
11.4 无序线性搜索306
11.5 排序/有序线性搜索307
11.6 二分搜索307
11.7 基本搜索算法的比较308
11.8 符号表和散列308
11.9 字符串搜索算法308
11.10 关于搜索的问题集308
第12章 选择算法(中位数)333
12.1 什么是选择算法333
12.2 基于排序的选择333
12.3 基于划分的选择算法333
12.4 线性选择算法——Median of Median算法333
12.5 按序寻找第k小元素333
12.6 关于选择算法的问题集334
第13章 符号表343
13.1 引言343
13.2 什么是符号表343
13.3 符号表的实现343
13.4 符号表实现的比较344
第14章 散列法346
14.1 什么是散列法346
14.2 为什么需要散列法346
14.3 散列表的抽象数据类型346
14.4 理解散列法346
14.5 散列法的构成要素347
14.
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书的排版和逻辑流程设计，也体现了专业性。它不是那种东拉西扯、主题分散的资料汇编，而是有一条非常清晰的主线贯穿始终，让你很容易追踪到不同章节之间的内在联系。特别是对于涉及复杂数据结构（比如并查集或高级图算法）的章节，作者会非常耐心地先从最基础的场景切入，逐步引入优化手段，比如路径压缩和按秩合并的数学原理，以及这些操作对时间复杂度的实际影响。这种层层递进的结构，极大地降低了复杂概念的学习难度。读完一个模块，你会感到知识是完整且闭合的，而不是留下一堆悬而未决的疑问。这对于自学或者系统性复习的读者来说，是极其重要的品质，它保证了学习路径的顺畅和高效，让人能扎扎实实地把每一个知识点都内化为自己的能力。
评分这本书拿到手里的时候，感觉分量十足，光是翻阅目录就能感受到作者在内容组织上的用心。它不像市面上很多同类书籍那样，只是简单地罗列算法和数据结构的定义，而是真正深入到了问题的“灵魂”里。比如，在讲解图遍历算法时，作者没有仅仅停留在 BFS 和 DFS 的基本实现上，而是花了大量篇幅去探讨它们在不同场景下的最优选择，以及如何通过优化来应对海量数据带来的性能瓶颈。我尤其欣赏它那种“追根溯源”的讲解方式，每当引入一个新概念，都能清晰地展示它在解决具体工程问题中的必要性。对于那些渴望从“会写代码”到“会思考问题”的读者来说，这本书无疑是一剂强心针。它不仅仅是知识的传授，更是一种思维模式的培养，让人在面对复杂的、非标准化的算法挑战时，能迅速抓住问题的核心矛盾，而不是盲目套用模板。那种读完之后豁然开朗的感觉，是其他一些理论性过强的书籍所无法比拟的。
评分坦白说，这本书的阅读体验是极具挑战性的，但也是极其有价值的。它对细节的把控到了近乎苛刻的地步，很多我自以为已经掌握的经典算法，在这本书里被赋予了全新的视角和更深层次的剖析。举个例子，关于动态规划的章节，作者没有用那种教科书式的、冷冰冰的公式推导，而是通过一系列精心设计的、从小到大、由浅入深的案例，逐步引导读者理解状态转移方程的构建逻辑。当你真正沉下心来，一步步跟着作者的思路走完那些复杂的推导过程后，会发现自己对“最优子结构”和“重叠子问题”的理解达到了前所未有的清晰度。这种讲解方式的好处是，它迫使你主动思考，而不是被动接受。虽然初期可能会感到吃力，需要反复阅读和推敲，但一旦跨过这个门槛，你会发现自己在处理算法优化问题时的自信心得到了极大的提升，不再惧怕那些看起来无从下手的难题。
评分这本书最让我印象深刻的一点是，它非常注重理论与实践的结合，而且结合得非常巧妙。它没有陷入过度炫技的泥潭，而是聚焦于那些在实际软件开发中真正高频出现、且优化空间巨大的经典问题。例如，在讨论树结构时，它不仅讲了平衡二叉树的旋转操作，更深入探讨了在内存受限的环境下，如何权衡查询速度和插入/删除操作的复杂度，甚至提到了某些特定应用场景下为什么会倾向于使用跳跃表而非标准平衡树。这种与工程实际紧密挂钩的讨论，让书中的每一个算法和数据结构都显得“有血有肉”，而不是孤立存在的数学模型。对于像我这样，工作几年后希望系统性地夯实基础，并提升代码性能的工程师来说，这本书提供了极佳的理论支撑，让我们知道“为什么”要选择某个数据结构，而不是仅仅停留在“怎么用”的层面。
评分我必须承认，初次接触这本书时，那种扑面而来的严谨和深度差点让我望而却步。它不像那些市面上流行的“速成”书籍，用简单的图示和口语化的语言让你快速建立一个模糊的概念。恰恰相反，它要求读者具备一定的数学基础和编程经验，因为它倾向于用最精确的语言来描述最本质的逻辑。不过，一旦适应了这种节奏，你会发现这是对学习者最大的尊重。作者没有因为读者的水平而降低内容的深度，反而通过这种高标准，激励读者去挑战和提升自己。尤其是对于那些准备冲击高级技术岗位的读者，这本书里的内容深度，完全能够应对那些最刁钻的面试提问。它不仅仅是准备面试的工具书，更是一本可以伴随职业生涯不断成长的参考手册，每次重温都会有新的感悟，因为你的实践经验在不断丰富，对书中内容的理解也会随之加深。
评分问题从naive solution，经过一步步的followup问题，到最优解，这个过程有点意思
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