算法与数据结构（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:傅清祥

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2001-8-1

价格:34.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505367920

丛书系列:

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《算法与数据结构（第二版）》图书简介 本书是一本系统性介绍计算机科学核心基础——算法与数据结构——的权威著作。在数字时代飞速发展的今天，理解并掌握高效的算法和优化的数据结构，是构建高性能、可扩展软件系统的基石。本书旨在为读者提供扎实的理论基础和丰富的实践指导，帮助开发者应对日益复杂的计算挑战。 内容概述： 本书从最基础的概念出发，循序渐进地引导读者深入理解各类核心算法和数据结构的设计思想、实现方法及其性能分析。我们不仅关注“是什么”，更强调“为什么”和“怎么做”，力求让读者在理论理解的同时，也能熟练掌握在实际编程中应用这些知识。 第一部分：算法基础与分析 在开始探讨具体的数据结构和算法之前，我们首先会建立起对算法本身及其衡量标准的深刻认识。 算法的基本概念： 什么是算法？如何清晰、准确地描述一个算法？本章将介绍算法的形式化表示，如伪代码，以及算法设计的几种基本策略，例如分治法、动态规划、贪心算法等。 算法复杂度分析： 衡量一个算法优劣的关键在于其效率。本书将详细讲解时间复杂度和空间复杂度的概念，以及如何使用大O符号（O）、大Ω符号（Ω）和大Θ符号（Θ）来分析算法的渐进行为。我们将通过实例演示，让读者掌握分析各种循环、递归和多层嵌套算法复杂度的技巧。 递归与回溯： 递归是一种强大的问题解决工具，本书将深入剖析递归的原理，并重点介绍基于递归的回溯算法，如求解组合问题、排列问题，以及经典的迷宫寻路等。 数学基础： 为了更好地理解算法的性能，我们将回顾必要的数学知识，包括但不限于求和、渐进符号的性质、以及概率论在随机化算法中的应用。 第二部分：基础数据结构 数据结构是组织和存储数据的方式，不同的数据结构适用于不同的场景，直接影响算法的效率。 线性数据结构： 数组（Array）： 作为最基本的数据结构，本书将探讨其静态与动态特性，以及在不同编程语言中的实现细节和性能考量。 链表（Linked List）： 包括单向链表、双向链表和循环链表，我们将详细讲解它们的构造、遍历、插入、删除操作，以及它们与数组在内存管理和操作效率上的权衡。 栈（Stack）： 基于后进先出（LIFO）原则，我们将讲解栈的应用，如表达式求值、函数调用栈等，并介绍其基于数组和链表的实现。 队列（Queue）： 基于先进先出（FIFO）原则，我们将讲解队列的应用，如任务调度、广度优先搜索等，并介绍其基于数组和链表的实现。 树形数据结构： 二叉树（Binary Tree）： 包括普通二叉树、二叉搜索树（BST）、平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树），我们将深入剖析节点的插入、删除、查找操作，以及不同平衡策略的原理和优势，以保证查找效率在O(log n)级别。 堆（Heap）： 讲解最大堆和最小堆的概念，以及堆排序的应用。我们将重点介绍优先队列（Priority Queue）的实现，它在许多算法中扮演着核心角色。 B树与B+树： 针对文件系统和数据库索引等场景，本书将介绍B树及其变种B+树的结构特点和查找、插入、删除操作，为理解大规模数据存储和检索打下基础。 图（Graph）： 图的基本概念与表示： 讲解无向图、有向图、加权图等，以及邻接矩阵和邻接表两种主要的存储方式。 图的遍历算法： 详细介绍深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，以及它们在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 最短路径算法： 讲解Dijkstra算法、Bellman-Ford算法，以及Floyd-Warshall算法，用于求解单源最短路径和所有顶点对最短路径。 最小生成树算法： 介绍Prim算法和Kruskal算法，用于在连通加权无向图中找到权值总和最小的生成树。 第三部分：高级算法与应用 在掌握了基础数据结构和算法后，我们将进一步探索更复杂的算法技术及其广泛应用。 排序算法： 除了基础的冒泡排序、选择排序、插入排序，本书还将详细讲解效率更高的排序算法，如归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、堆排序（Heap Sort），并深入分析它们的平均和最坏情况时间复杂度。此外，还将介绍计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Rad Radix Sort）等非比较排序算法。 查找算法： 除了线性查找，本书将重点介绍二分查找（Binary Search）及其变种，并讨论其对数据结构的特定要求。 字符串匹配算法： 讲解朴素的字符串匹配方法，以及更高效的Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法、Boyer-Moore算法，分析它们的匹配过程和性能提升。 动态规划（Dynamic Programming）： 深入讲解动态规划的核心思想：最优子结构和重叠子问题。通过经典的例子，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等，引导读者掌握设计和实现动态规划解法的技巧。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心算法的设计策略，并分析其适用条件。通过活动选择问题、霍夫曼编码等实例，展示如何通过局部最优选择达到全局最优。 分治算法（Divide and Conquer）： 再次回顾并深化对分治法的理解，结合更多实际应用，例如计算几何中的一些问题。 哈希表（Hash Table）： 深入讲解哈希函数的设计、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法），以及哈希表的性能分析。这是一种实现平均O(1)时间复杂度查找、插入和删除的关键数据结构。 Trie树（前缀树）： 讲解Trie树的结构和应用，如字典查找、拼写检查、自动完成等。 回溯与分支限界： 进一步探讨回溯算法在求解组合优化问题中的应用，并介绍分支限界法作为回溯的一种优化策略。 随机化算法： 简要介绍随机化算法的思想，例如蒙特卡洛算法在某些问题上的应用。 本书特色： 清晰的逻辑结构： 内容组织严谨，从基础到高级，层层递进，便于读者理解和掌握。 丰富的实例分析： 每个算法和数据结构都配有详细的解释和图示，并辅以经典的实际应用场景。 严谨的数学分析： 对算法的复杂度进行严谨的数学推导和分析，帮助读者建立量化的评估能力。 代码实现指导： 提供关键算法和数据结构的代码实现示例（语言根据实际情况调整，例如Java, C++或Python），帮助读者将理论知识转化为实践技能。 面向读者： 本书适合计算机科学专业的学生、软件工程师、算法爱好者，以及任何希望提升编程能力、解决复杂计算问题的读者。 通过学习本书，读者将不仅能够深刻理解算法与数据结构的核心概念，更能培养独立分析问题、设计高效解决方案的能力，为在快速变化的科技领域中取得成功打下坚实的基础。

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这本《算法与数据结构（第二版）》真的让我眼前一亮，比我之前看过的很多同类书籍都要深入和透彻。从目录的编排就能看出作者的用心良苦，不仅涵盖了最经典、最基础的算法和数据结构，还加入了一些进阶的主题，比如图算法的高级应用和动态规划的拓展思路。在讲解的过程中，作者并没有满足于简单的概念堆砌，而是非常注重算法的逻辑推理和性能分析。每一个算法的提出，都伴随着详细的伪代码和清晰的步骤解析，让人很容易跟随作者的思路去理解其内在的精妙之处。更难能可贵的是，书中对各种数据结构的适用场景和优缺点进行了深入的对比分析，这对于我在实际项目中选择合适的数据结构至关重要。我尤其喜欢书中对各种算法的时间复杂度和空间复杂度的严谨推导，这不仅帮助我量化了算法的效率，也培养了我对算法性能的敏感度。而且，书中给出的练习题也很有代表性，既有巩固基础的题目，也有需要深度思考的挑战，充分调动了我学习的积极性。

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在我看来，《算法与数据结构（第二版）》这本书是一次非常成功的知识梳理和体系构建。它系统地介绍了算法和数据结构的核心概念，并且在讲解过程中，非常注重逻辑的严谨性和内容的连贯性。我之前在学习一些算法时，常常会遇到“为什么是这样”的困惑，而这本书则能够很好地解答这些疑问。比如，在讲解动态规划时，作者不仅给出了状态转移方程，还详细地阐述了如何从子问题最优解推导出整体最优解，这对于我理解动态规划的思想至关重要。书中对树和图的讲解也非常细致，从二叉树的遍历到图的连通性问题，再到最短路径和最小生成树，都进行了深入的探讨。我特别欣赏书中为每个算法都提供了清晰的伪代码，这使得我更容易将其转化为实际的代码实现。而且，书中的一些插图也非常精美，能够有效地辅助我理解抽象的概念。这本书让我觉得，学习算法和数据结构不再是一件枯燥乏味的事情，而是一次充满探索和发现的旅程。

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我必须说，《算法与数据结构（第二版）》这本书的设计和内容都非常契合我的学习需求。我通常是通过阅读来学习算法和数据结构的，而这本书在这方面做得非常到位。作者的文字表达清晰流畅，即使是对于一些晦涩的概念，也能被解释得易于理解。我印象最深刻的是，书中在讲解排序算法时，没有简单地罗列出各种排序方法，而是详细分析了它们的稳定性和时间复杂度，并对比了它们在不同数据规模下的优劣。这种深入的分析让我能够真正理解每种排序算法的特点，而不是机械地记忆。此外，书中对堆栈、队列、链表、树、图等基本数据结构的讲解，也都非常扎实，并配有大量的图示，帮助我直观地理解它们的结构和操作。我特别喜欢书中关于递归和回溯算法的章节，作者用非常巧妙的方式将这些抽象的概念具象化，让我能够更好地掌握它们的设计思路。这本书不仅让我巩固了基础知识，还拓宽了我的视野，让我对算法和数据结构有了更深刻的认识。

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不得不说，《算法与数据结构（第二版）》这本书的出版，在我的学习生涯中绝对是一个重要的里程碑。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我一步步走进算法和数据结构的世界。我一直认为，理解算法的本质比死记硬背代码更重要，而这本书正是如此。作者在介绍每一种算法时，都花了大量篇幅去阐述其背后的思想和原理，而不是简单地给出代码。例如，在讲解分治法时，作者不仅清晰地解释了“分”、“治”、“合”这三个核心步骤，还通过多个生动的例子，如归并排序和快速排序，来展示这种思想是如何在实际问题中发挥作用的。对于一些复杂的概念，比如二叉查找树的平衡机制，书中也用了很多图示和比喻来辅助理解，大大降低了学习门槛。我特别欣赏书中对递归和迭代的深入探讨，以及它们在解决不同问题时的取舍之道。这本书让我深刻体会到，算法不仅仅是计算机科学的理论基石，更是解决现实世界复杂问题的强大工具。

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坦白讲，一开始拿到《算法与数据结构（第二版）》这本书的时候，我并没有抱太大的期望，毕竟市面上同类型的书籍已经很多了。然而，当我翻开第一页，就被其严谨的逻辑和精炼的语言所吸引。作者在讲解算法时，充分考虑到了读者的不同背景，从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂的算法和数据结构。我特别喜欢书中对于每一种数据结构的详细介绍，不仅仅是其定义和操作，更包含了其底层实现原理和性能分析。比如，在讲解哈希表时，作者详细介绍了哈希函数的选择、冲突解决方法（如链地址法和开放地址法），以及它们对查找效率的影响，这让我对哈希表的理解提升到了一个新的高度。此外，书中关于图算法的讲解也十分出色，从基本的图的表示方法，到深度优先搜索和广度优先搜索的应用，再到最短路径算法（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法），层层递进，脉络清晰。书中还穿插了一些实际应用案例，让我能够将所学知识与实际开发联系起来，这对我来说非常有价值。

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