数据结构导论习题与真题解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:张华

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2004-7-1

价格:20.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508422107

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
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• 真题
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• 计算机
• 考研
• 数据结构导论
• 编程

深入理解与实践：计算机科学核心概念的探索之旅 本书旨在为计算机科学的学习者提供一个全面、深入且富有实践性的视角，聚焦于那些支撑现代计算系统的基石理论和核心概念。我们不探讨特定教材的习题解答或真题分析，而是致力于构建一套严谨的知识框架，帮助读者从根本上理解计算机科学的逻辑与结构。 本书的结构围绕几个关键领域展开：计算理论的哲学基础、系统软件的运行机制、以及算法设计与优化的艺术。我们的目标是培养读者超越具体实现层面，掌握计算机科学的思维范式。 第一部分：计算的本质与抽象（Theoretical Foundations） 本部分将引领读者进入计算思维的殿堂，探究“计算”本身的含义以及它的界限。 1. 离散数学与逻辑推理：构建思维的骨架 理解任何计算过程，首先需要掌握其背后的数学语言。本章将深入探讨集合论、关系与函数的严谨定义，这些是构建所有数据结构和抽象模型的基石。我们着重分析命题逻辑与一阶谓词逻辑，阐释如何使用形式化的语言来精确表达和验证计算陈述的正确性。重点将放在证明的艺术上，包括直接证明、反证法、数学归纳法，以及构造性证明的思路，这些是确保程序逻辑无懈可击的关键技能。 2. 形式语言与自动机理论：计算模型的解析 本节将剖析计算能力的不同层次。我们将系统地介绍有限自动机（Finite Automata）及其在词法分析中的应用，随后扩展到下推自动机（Pushdown Automata），理解上下文无关文法（Context-Free Grammars）在语法分析中的核心作用。更进一步，我们将探究图灵机（Turing Machines）这一通用计算模型的理论意义，讨论其可计算性（Computability）的边界，以及著名的停机问题（Halting Problem）所揭示的计算的内在局限性。对复杂性理论（Complexity Theory）的初步介绍，如P类与NP类问题的区分，将为后续的效率分析打下理论基础。 第二部分：系统环境的构建（System Environments） 计算机科学的理论必须在实际的硬件和软件环境中得以实现。本部分聚焦于支撑上层应用运行的底层机制。 3. 计算机体系结构概览：硬件与软件的交汇点 本章不提供特定CPU的指令集手册，而是从抽象层次理解计算机的组织结构。我们将详细阐述冯·诺依曼结构的优缺点，并介绍存储器层次结构（Memory Hierarchy）的设计哲学——从寄存器到缓存（Cache）、主存（RAM）直至二级存储的性能差异与优化策略。对指令集架构（ISA）的探讨将侧重于其对高级语言编译的制约，包括指令的寻址模式、流水线（Pipelining）的基本概念，以及中断与异常处理如何实现操作系统的协同工作。 4. 操作系统原理：资源的调度与抽象 操作系统是现代计算的“管家”。本节的核心在于理解进程与线程的概念区别、生命周期管理以及它们如何并发执行。我们将深入分析并发控制面临的挑战，如互斥访问、死锁（Deadlock）的检测与预防机制。在内存管理方面，我们将侧重于虚拟内存（Virtual Memory）的实现原理，包括分页（Paging）和分段（Segmentation）如何通过地址翻译实现高效的内存抽象与隔离。文件系统的组织结构和I/O子系统的设计原则也将被纳入讨论。 第三部分：高效能的实现艺术（The Art of Efficient Implementation） 理论转化为高效能的实践，依赖于精妙的算法设计和合适的数据组织方式。 5. 算法设计范式与分析：解决问题的通用策略 本章着重于提升解决问题的效率和结构性。我们将系统回顾分治法（Divide and Conquer）、贪心算法（Greedy Algorithms）和动态规划（Dynamic Programming）这三大核心设计范式，并通过多个经典问题（如最短路径、背包问题）来对比它们的应用场景和优势。渐近分析（Asymptotic Analysis），即使用大O、大$Omega$和$Theta$符号进行精确的性能评估，是本节的重点，强调如何在最坏、平均和最佳情况下衡量算法的效率。 6. 组织数据的结构：抽象与映射 本部分将超越简单的线性结构，探讨用于复杂关系建模和快速检索的组织方式。我们将深入剖析树（Trees）的变种，尤其是平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）在维持对数时间复杂度下的动态集合操作中的关键作用。图（Graphs）的遍历算法（DFS, BFS）及其在网络分析、拓扑排序中的应用将被详细阐述。对于高性能需求，散列表（Hash Tables）的冲突解决策略（如链地址法与开放寻址法）及其性能权衡，以及堆（Heaps）在实现优先队列中的作用，都将得到详尽的分析。 7. 排序与搜索的深度优化 排序不仅仅是排列数字，它是许多更复杂算法的前置步骤。本章将对比较排序的理论下界（$Omega(N log N)$）进行论证，并详细分析如归并排序、快速排序的内部机制与优化技巧。同时，针对特定数据分布，我们将讨论非比较排序算法（如计数排序、基数排序）的适用性和效率优势。搜索方面，除了二分查找外，还将探讨在不平衡结构或大规模数据集中的优化搜索策略。 本书力求成为一本严谨的参考书，它不侧重于特定编程语言的语法，而是专注于计算机科学领域内具有普适性的、跨越时代的理论知识和设计原则，帮助读者建立起坚实的理论基础，从而能够独立面对和解决前沿计算领域的挑战。

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这本书的装帧和纸张质量也值得称赞，这对于需要频繁翻阅、甚至在上面做笔记的读者来说至关重要。我习惯在学习新概念时，用不同颜色的笔标记重点、圈出关键公式，并写下自己的疑问和心得。这本书的纸张厚度适中，墨水不会晕染到下一页，而且书本的装订非常牢固，即便是经常摊开到某一页长时间阅读或比对，书脊也不会出现松动或开裂的迹象。这让我可以无所顾忌地把它当作一个“可操作的工作台”，而不是一个只能供着看的“精装典籍”。另外，书中对某些复杂算法的伪代码部分，采用了特殊的字体和缩进，使得逻辑流程一目了然，即使在光线不佳的环境下，阅读也不会感到吃力。总而言之，从内容深度到阅读体验，再到物理品质，这本书都体现出了一种对读者负责任的匠人精神，让人在学习的过程中感受到一种由内而外的尊重与专业。

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说实话，我对市面上大部分号称“习题解析”的书都持保留态度，很多时候所谓的“解析”无非就是把标准答案抄一遍，最多加一句“因为……所以……”，根本无法真正引导读者思考。但这一本完全颠覆了我的认知。它真正的价值在于它对每一个例题的剖析，简直是庖丁解牛般细致入微。对于一个难题，作者不会急于给出最终代码，而是会先拆解问题的核心约束，探讨几种可能的解题思路，然后逐一分析每种思路的优劣，最终才导向最优解。这种“引导式”的解析，极大地激发了我主动学习的欲望，我不再是被动地接受知识点，而是主动参与到解题的逻辑构建过程中。我记得有道关于动态规划的题目，我卡了好几天都没想通状态转移方程，结果这本书的解析部分，用了足足两页纸来阐述如何从最简单的子问题出发，一步步推导出通用公式，那种豁然开朗的感觉，比自己死磕出来还要深刻。这不仅仅是学会了这道题，更是掌握了一种面对同类问题时的通用思维框架。

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这部书拿到手里，首先映入眼帘的是它沉甸甸的分量，这可不是那种轻飘飘、聊胜于无的教材，而是实实在在地体现了内容的深度和广度。封面设计简洁大气，没有花哨的图案，直奔主题，让人感觉这绝对是一本用来啃硬骨头的工具书。我之前学数据结构的时候，总觉得很多概念理解起来很抽象，书本上的例子也过于理想化，缺乏实战的指导意义。但是这本书，它似乎真的能把那些枯燥的算法和数据结构理论，用一种更贴近实际工程需求的方式呈现出来。比如在讲链表操作的时候，它不是简单地罗列插入、删除的步骤，而是会深入分析不同场景下的时间复杂度和空间效率，这一点对我这种追求极致性能的开发者来说，简直是雪中送炭。而且，书中的排版布局也十分讲究，清晰的章节划分和合理的图文配比，使得即使是复杂的图论或者树结构，也能被梳理得井井有条，阅读体验相当流畅，不会让人在浩如烟海的文字中迷失方向。我尤其欣赏它在理论和实践之间的拿捏，既保证了学术上的严谨性，又兼顾了读者实际应用中的痛点。

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作为一名工作了多年的软件工程师，我深知理论知识如果不能落地，终究是空中楼阁。许多理论书读完后，一旦离开熟悉的IDE环境，那些复杂的指针操作和内存管理细节就很快模糊了。这本书的优秀之处在于，它并没有局限于纸面上的数学推导。在处理像“内存管理中的数据结构布局”或者“操作系统中的进程间通信数据结构”这类偏底层的题目时，作者非常巧妙地引入了C/C++的实际代码片段作为辅助说明。这些代码不是完整的程序，而是精准定位到关键操作的代码块，它们清晰地展示了理论模型如何在具体的编程语言中被实现。这种“理论-代码”的紧密结合，让我重新审视了诸如“位运算在数据结构中的应用”这类过去容易被我忽略的优化技巧。它让我明白，数据结构不仅仅是计算机科学的理论课程，更是高效编程的基石。阅读这本书，就像是在一个高级技术沙龙里，听着经验丰富的专家分享他们如何在实战中运用这些经典结构。

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我是在备战一次非常重要的技术面试时接触到这本书的，坦白讲，我时间非常紧迫，需要快速地查漏补缺，把那些似是而非的知识点彻底夯实。这本书的结构设计非常符合这种速成和复习的需求。它不像教科书那样需要从头读到尾，它的“真题解析”部分，就像一个精心组织的知识点索引库。我可以根据我薄弱的环节，比如“堆栈的应用”、“B树的平衡维护”或者“哈希冲突的解决策略”，直接定位到相应的章节。更棒的是，它收录的题目覆盖面极广，不仅有高校期末考试的经典题型，还涵盖了许多工业界面试中经常出现的变种和优化问题。每道题目的解答后面，都紧跟着一个“知识点回顾”的小版块，用几句话精炼地总结了相关的理论基础，确保读者在做完题后，能立刻把实际操作和理论知识重新对上号。这种高效的知识串联机制，极大地提升了我的复习效率，感觉像是请了一位私人导师在身边随时答疑解惑。

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