具体描述
《数据结构:思想与实现》为国家精品课程“数据结构”的主讲教材。《数据结构:思想与实现》条理清晰，严格按照线性结构、树形结构、集合结构和图形结构的次序来组织编写。除了常规的数据结构内容之外，还介绍了一些高级的数据结构，如红黑树、AA树和跳表等，并提供了大量的数据结构应用实例。让读者在学习数据结构的同时，逐步了解为什么要学习数据结构，了解数据结构对计算机专业的重要性。
《数据结构:思想与实现》内容翔实，既注重数据结构和算法的原理，又十分强调和程序设计课程的衔接。在讲授数据结构的同时，不断加强学生对程序设计的理解。书中的算法都有完整的C++实现。这些程序结构清晰，构思精巧。所有的程序都在VC6.0环境下编译通过，并能正确运行。它们既是学习数据结构和算法的示例，也是学习C++程序设计很好的示例。
《数据结构:思想与实现》可作为高等学校计算机及相关专业数据结构课程教材，也可作为参加计算机专业硕士研究生入学考试的参考用书。
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读后感
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用户评价
说实话，当我开始阅读这本书时，我有些担心它会过于学术化，充斥着晦涩难懂的数学公式和过于抽象的定义。幸运的是，作者在介绍每种结构时，似乎非常注重“可视化”的描述。例如，在讲解图论中的拓扑排序时，书中没有直接抛出算法流程，而是用了一个非常形象的比喻，仿佛在引导读者亲手去“整理”一个复杂的依赖关系链条。这种叙述方式极大地降低了初学者的理解门槛。我对它处理“动态数据结构”的章节尤其满意，它没有回避在内存分配和回收过程中可能遇到的陷阱，而是清晰地指出了在C++或Java环境下，不同实现方式带来的性能差异。总的来说，这本书的阅读体验非常流畅，它似乎一直在用一种鼓励探索的语气与读者对话，而不是高高在上的说教。
评分这本书的装帧和排版让人眼前一亮，清晰的字体和合理的留白使得长时间阅读也不会感到疲劳。但更重要的是内容组织上的匠心。它没有采取传统的“先讲完所有基础，再讲应用”的模式，而是巧妙地将理论和实践穿插进行。比如，在讲完平衡二叉树的旋转操作后，紧接着就通过一个模拟数据库索引的场景来巩固理解。我特别欣赏它对“抽象数据类型（ADT）”概念的强调，作者反复提醒读者，在着手编写具体代码之前，必须先清晰地定义操作的契约和约束。这种自上而下的设计思维，对于一个习惯了直接敲代码的工程师来说，是极有价值的提醒。如果书中能加入更多关于并行处理和分布式数据结构的设计考量，那就更符合当前的技术趋势了。
评分我是一名在职的软件架构师，对理论知识的实际工程价值要求很高。这本书在“实现”这一块的处理，给了我很大的启发。它提供的代码示例，不仅是标准算法的复述，更像是经过实战检验的“蓝图”。作者似乎在代码中融入了大量的工程经验，比如如何使用模板元编程来提高泛型代码的效率，或者如何用迭代器模式重构复杂的递归调用以避免栈溢出。最让我惊喜的是，书中关于“自适应数据结构”的探讨，比如如何在运行时根据数据的访问频率动态调整结构（例如，LIRS缓存算法的思路），这直接触及了现代系统设计的核心挑战。这本书的价值，在于它能让有一定基础的读者，看到如何将教科书上的理论，打磨成能在生产环境中稳定、高效运行的坚实代码。
评分这本书的标题《数据结构：思想与实现》让我充满了期待，毕竟“思想”二字预示着它不仅仅是一本枯燥的理论堆砌。我希望它能深入剖析每种数据结构背后的设计哲学，比如为什么二叉树在某些场景下优于哈希表，这种权衡的底层逻辑是什么。拿到书后，我立刻翻阅了目录，发现它覆盖了链表、树、图、堆栈、队列等核心内容，但更吸引我的是它对算法复杂度的讨论。我特别关注了书中关于“摊还分析”的讲解，希望能看到清晰的推导过程，而不是仅仅给出一个结论。如果它能结合现实世界的应用案例，比如搜索引擎的索引构建或者社交网络的路径查找，那就更完美了。我个人对时间和空间效率的平衡很感兴趣，期待这本书能在这方面提供独到的见解，让我在实际编程中能做出更明智的决策，而不仅仅是套用模板。希望作者的笔触是那种既严谨又富有启发性的，能够引导我从“会用”提升到“会思考”的层面。
评分我购买这本书的主要目的是为了系统性地回顾和查漏补缺，特别是针对那些在面试中经常被问到的边缘情况处理。这本书在处理异常情况和边界条件时做得非常到位。例如，在讨论哈希表的冲突解决策略时，它不仅对比了链地址法和开放寻址法的优缺点，还深入分析了在负载因子达到某个阈值时，性能下降的临界点和数学证明。这种对“为什么”的深挖，而不是停留在“是什么”的层面，正是好书的标志。我特别留意了书中关于内存局部性和缓存友好的数据结构设计，这部分内容在很多入门教材中都被一笔带过，但这本书却花了相当的篇幅进行讲解，对于追求极致性能的开发者来说，这无疑是一份宝贵的财富。
评分比较基础和详实的一本教材，对于入门来说不错
评分清晰，易懂，代码简洁
评分比国内同等教材要好。
评分清晰，易懂，代码简洁
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