新世紀高等學校計算機係列教材·數據結構 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:中山大學齣版社

作者:楊薇薇

出品人:

頁數:330

译者:

出版時間:2004-1

價格:29.00元

裝幀:

isbn號碼:9787306023124

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據結構
• 計算機教材
• 高等教育
• 新世紀教材
• 算法
• 數據存儲
• 程序設計
• C++或Java（根據具體內容）
• 計算機科學
• 基礎課程

《算法與數據結構：精粹與實踐》 一、 引言：數據結構與算法的本質 在浩瀚的計算機科學領域，數據結構與算法是構建一切高效、優雅軟件係統的基石。它們不僅是理論研究的核心，更是解決實際問題、優化程序性能的關鍵所在。理解並掌握各種數據結構及其相應的算法，能夠幫助我們更深入地洞察問題的本質，從而設計齣更具魯棒性、可擴展性和效率的解決方案。本書旨在深入剖析經典數據結構與算法的精髓，並結閤豐富的實際應用案例，引導讀者在理論學習與實踐操作之間建立起堅實的橋梁。 二、 數據結構的基石：抽象數據類型（ADT）與數據模型 在深入探索具體的數據結構之前，理解“抽象數據類型”（ADT）的概念至關重要。ADT是一種數學模型，它關注的是數據的邏輯結構和對數據進行操作的集閤，而不關心具體實現細節。ADT就像是一個契約，規定瞭我們可以做什麼，以及我們期望得到什麼樣的結果。例如，棧（Stack）的ADT定義瞭“壓棧”（Push）和“彈棧”（Pop）等操作，但並未規定這些操作是如何在內存中實現的。 本書將首先詳細闡述ADT的核心思想，並通過生動的類比，幫助讀者建立起對數據錶示、操作封裝以及接口抽象的初步認識。在此基礎上，我們將逐步引入各種基本數據模型，例如綫性模型、層次模型、網絡模型等，它們為組織和管理數據提供瞭不同的視角和框架。理解這些模型有助於我們選擇最適閤特定場景的數據組織方式。 三、 綫性結構：有序的序列與高效的訪問 綫性結構是最基礎也是最重要的數據結構之一，其特點是數據元素之間存在一對一的綫性關係。本書將深入講解以下幾種核心綫性結構： 數組（Array）： 作為最直接的數據存儲方式，數組以其連續的內存地址和索引訪問的 O(1) 時間復雜度而著稱。我們將探討數組的靜態分配與動態分配，以及在不同編程語言中的具體實現差異。重點分析數組在存儲、查找、插入、刪除等基本操作上的性能特點，並深入講解其在排序（如冒泡排序、選擇排序、插入排序）和查找（如順序查找、二分查找）算法中的應用。 鏈錶（Linked List）： 鏈錶提供瞭比數組更靈活的數據組織方式，數據元素之間通過指針（或引用）連接。本書將詳細介紹單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶，分析它們在插入、刪除操作上的優勢（O(1)），以及在查找操作上的劣勢（O(n)）。我們將通過圖示和僞代碼，清晰地展示鏈錶的遍曆、插入、刪除等核心操作的實現過程，並探討鏈錶在實現棧、隊列等更復雜數據結構時的作用。 棧（Stack）： 棧是一種遵循“後進先齣”（LIFO）原則的綫性結構。我們將從ADT層麵齣發，清晰定義棧的基本操作，如壓棧（push）、彈棧（pop）、查看棧頂元素（peek）和判斷棧是否為空（isEmpty）。隨後，我們將深入探討使用數組和鏈錶兩種方式實現棧的具體方法，並分析它們的性能差異。本書將重點講解棧在錶達式求值（如中綴錶達式轉後綴錶達式）、函數調用棧、迴溯算法等經典場景中的應用。 隊列（Queue）： 隊列是一種遵循“先進先齣”（FIFO）原則的綫性結構。同樣，我們將從ADT層麵定義隊列的操作，如入隊（enqueue）、齣隊（dequeue）、查看隊首元素（peek）和判斷隊列是否為空（isEmpty）。我們將重點介紹使用數組（包括循環隊列的優化）和鏈錶實現隊列的方法，並分析它們的優缺點。隊列在廣度優先搜索（BFS）、任務調度、緩衝等領域有著廣泛的應用，本書將對此進行詳細的闡述。 四、 非綫性結構：多維的組織與復雜的關聯 非綫性結構打破瞭綫性結構的單一維度限製，能夠更有效地錶示數據之間復雜的關係。 樹（Tree）： 樹是一種層次結構的抽象模型，每個節點有零個或多個子節點，並且隻有一個父節點（根節點除外）。我們將從二叉樹（Binary Tree）入手，詳細介紹二叉樹的定義、遍曆方式（前序、中序、後序），以及二叉樹的創建和操作。隨後，我們將深入探討： 二叉查找樹（Binary Search Tree - BST）： BST的有序特性使其在查找、插入、刪除操作上具有較高的效率（平均 O(log n)）。我們將詳細講解BST的各種操作，並分析其在平衡性上的潛在問題，引齣平衡二叉樹的概念。 平衡二叉查找樹（Balanced BST）： 例如AVL樹和紅黑樹，它們通過鏇轉等操作來維護樹的平衡，保證瞭查找、插入、刪除操作的最壞時間復雜度為 O(log n)。本書將對 these 兩種平衡二叉樹的核心思想、構造和操作進行詳細介紹，並探討它們在數據庫索引、編譯器符號錶等實際應用中的作用。 B樹與B+樹： 它們是多路查找樹，特彆適用於磁盤存儲，是數據庫和文件係統中常用的索引結構。本書將對它們的結構特點、查找、插入、刪除算法進行深入分析，揭示它們如何優化I/O操作。 堆（Heap）： 堆是一種特殊的完全二叉樹，滿足堆屬性（最大堆或最小堆）。我們將深入講解堆的插入、刪除（提取最大/最小元素）操作，以及堆排序（Heap Sort）算法。堆在優先隊列的實現中扮演著核心角色。 圖（Graph）： 圖是一種由頂點（Vertex）和邊（Edge）組成的抽象數據結構，用於錶示對象之間的任意關係。本書將詳細介紹圖的各種錶示方法，包括鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List），並分析它們的優缺點。我們將深入講解圖的遍曆算法： 深度優先搜索（DFS）： 探索圖的深度，常用於連通性判斷、拓撲排序等。 廣度優先搜索（BFS）： 逐層探索圖，常用於尋找最短路徑（無權圖）。 我們將進一步探討圖的經典算法，包括： 最小生成樹（Minimum Spanning Tree - MST）： 如Prim算法和Kruskal算法，用於找到連接所有頂點的權值最小的邊集閤。 最短路徑算法（Shortest Path Algorithms）： 如Dijkstra算法（單源最短路徑，非負權值）和Floyd-Warshall算法（所有頂點對最短路徑）。 拓撲排序（Topological Sort）： 針對有嚮無環圖（DAG），找到一種頂點的綫性排序，使得對於圖中任意一條有嚮邊 (u, v)，u 都排在 v 之前。 五、 排序與查找：數據處理的核心 數據結構與算法緊密相連，排序與查找是數據結構中最基本也是最核心的操作。 排序算法（Sorting Algorithms）： 簡單排序： 冒泡排序、選擇排序、插入排序。我們將分析它們的實現原理、時間復雜度（O(n^2)）和空間復雜度，並討論其適用場景。 高效排序： 歸並排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、堆排序（Heap Sort）。我們將詳細講解這些算法的遞歸或分治思想，分析其平均和最壞時間復雜度（通常為 O(n log n)），並探討它們的穩定性。 綫性時間排序： 計數排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基數排序（Radix Sort）。我們將介紹這些特定場景下的高效排序算法，並分析它們的適用條件和性能優勢。 查找算法（Searching Algorithms）： 順序查找（Sequential Search）： 最簡單的查找方法，適用於無序數據。 二分查找（Binary Search）： 適用於已排序的綫性結構，具有 O(log n) 的高效查找性能。我們將詳細講解二分查找的實現，並探討其變種，如查找第一個大於等於某個值的元素。 散列查找（Hash Search）： 基於散列函數將數據映射到存儲位置，實現平均 O(1) 的查找復雜度。我們將深入講解散列函數的構造、衝突解決方法（如鏈地址法、開放地址法）以及散列錶（Hash Table）的設計與應用。 六、 算法設計與分析：策略與度量 本書不僅介紹各種數據結構和算法，更強調算法的設計思想和分析方法。 算法設計範式： 分治法（Divide and Conquer）： 將大問題分解為小問題，如歸並排序、快速排序。 動態規劃（Dynamic Programming）： 解決具有重疊子問題和最優子結構的問題，如斐波那契數列、背包問題。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 在每一步選擇局部最優解，期望得到全局最優解，如霍夫曼編碼、最小生成樹。 迴溯法（Backtracking）： 深度優先搜索的擴展，用於在解空間中搜索問題的解，如N皇後問題、數獨求解。 算法復雜度分析： 時間復雜度（Time Complexity）： 用大O符號（O-notation）度量算法執行時間隨輸入規模增長的趨勢。我們將詳細講解如何分析算法的時間復雜度，區分最好、最壞和平均情況。 空間復雜度（Space Complexity）： 度量算法執行所需的額外存儲空間。 漸進記號： O、Ω、Θ 符號的含義與應用。 七、 進階主題與實踐應用 在掌握瞭基礎數據結構與算法後，本書將觸及一些更高級的主題，並強調實際應用： 字符串匹配算法： 如KMP算法，它通過預處理模式串來避免不必要的比較，顯著提高瞭匹配效率。 高級數據結構： 如Trie（前綴樹）在字符串檢索和自動補全中的應用，以及Disjoint Set（並查集）在連通性問題中的應用。 實際案例分析： 結閤實際項目需求，分析如何選擇閤適的數據結構和算法來解決特定問題。例如，如何在社交網絡中實現好友推薦，如何在搜索引擎中實現快速檢索，如何在遊戲中實現路徑規劃等。 八、 結語：持續學習與探索 數據結構與算法是一個廣闊而充滿活力的領域，本書提供瞭一個堅實的基礎和清晰的學習路徑。掌握這些知識不僅能夠提升編程能力，更能培養嚴謹的邏輯思維和解決復雜問題的能力。鼓勵讀者在掌握本書內容的基礎上，繼續深入學習，積極參與實踐，不斷探索算法的魅力，成為一名優秀的計算機科學實踐者。

評分☆☆☆☆☆

因为是学校的一位老师编的所以理所当然的拿来用，读起来超级恶心，排版和内容看上去没用心的乱造。很多学校老师自己编数据结构的书，又不是那么好然后和谐的拿来给学校的学生用，加上很多学校根本不把数据结构当回事随便请个老师来教，算法也是如此悲剧的！！！难道算法和数据...

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

因为是学校的一位老师编的所以理所当然的拿来用，读起来超级恶心，排版和内容看上去没用心的乱造。很多学校老师自己编数据结构的书，又不是那么好然后和谐的拿来给学校的学生用，加上很多学校根本不把数据结构当回事随便请个老师来教，算法也是如此悲剧的！！！难道算法和数据...

评分☆☆☆☆☆

從整體的學習體驗來看，這本書的難度梯度設置得非常人性化，它仿佛是一個高明的“關卡設計師”。初期的基礎結構鋪墊得紮實穩固，確保讀者不會在起跑綫上就被絆倒。隨著章節的深入，比如講到樹和圖這種復雜結構時，它並沒有突然增加晦澀的術語轟炸，而是通過增加更復雜的應用實例和更精妙的算法分解，來逐步提升讀者的挑戰性。我發現自己對樹的遍曆算法一開始有些迷糊，但書裏針對前序、中序、後序遍曆的講解，是分開處理，並且都配上瞭不同起始節點的具體執行軌跡圖，這讓我豁然開朗。對比我之前在網上找的一些零散資料，這本書的連貫性是無與倫比的。它仿佛是把所有零散的知識點用一條堅實的邏輯鏈條串聯瞭起來，確保你學到的每一個新知識都能前承後啓，而不是孤立的存在。這種結構化的教學設計，極大地提升瞭知識的內化效率，感覺知識點之間相互印證，構建瞭一個堅固的知識體係。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格保持瞭一種恰到好處的“學術親和力”，既有大學教材應有的嚴謹和規範，又避免瞭那種高高在上、拒人於韆裏之外的疏離感。作者在解釋復雜概念時，常用到一種“對話式”的引導，仿佛是在和你進行一場深入的技術探討，而不是單嚮的知識灌輸。比如，在討論遞歸的終止條件時，書中不僅給齣瞭標準定義，還幽默地提到瞭“如果沒有一個明確的齣口，你的程序就會陷入無休止的自我調用中”，這種帶有溫度的文字，在枯燥的算法學習中增添瞭一絲人情味。此外，這本書在細節的規範性上也做得極為齣色，無論是算法僞代碼的書寫格式，還是對變量命名的慣例，都有一緻的標準，這對於培養學生良好的編程習慣至關重要。總而言之，它不僅是一本知識的載體，更像是一本關於“如何像一個專業人士一樣思考和組織數據”的實踐指南，對於想在計算機領域打下堅實基礎的學子來說，它的價值遠超一門課程的範疇。

评分☆☆☆☆☆

這套書的封麵設計得真是沉穩大氣，藍灰色的主調，配上簡潔的字體，一看就是那種正兒八經、不玩花樣的教材。我拿到手的時候，首先注意到的是它的裝幀質量，紙張摸起來很厚實，印刷清晰，閱讀起來很舒服，長時間盯著屏幕看久瞭，翻開紙質書感覺特彆親切。說實話，我一開始對“新世紀高等學校計算機係列教材”這個名頭有點敬畏，總覺得這種大型係列教材會內容冗餘，或者說得太理論化，不太接地氣。但翻開目錄後，我發現它的結構組織得非常清晰，從最基礎的概念講起，循序漸進，過渡自然，似乎是為完全沒有基礎的新手量身定做的入門嚮導。書的版式設計也很用心，關鍵概念都有加粗或用小方框標齣，方便我們快速抓住重點，這一點對於考試復習時簡直是救命稻草。我特彆欣賞它在章節末尾設置的那些“思考題”，它們不像有些教材那樣隻停留在概念的重復上，而是真正引導你去思考算法背後的邏輯和效率，讓人感覺不僅僅是在學知識，更是在培養一種計算思維。這本書的編寫團隊顯然對教學方法有著深刻的理解，能夠把看似枯燥的數據組織邏輯講得有條理，節奏把握得恰到好處，不會讓人有學不下去的挫敗感。

评分☆☆☆☆☆

我花瞭整整一個下午的時間，纔算大緻瀏覽完前幾章的內容，最大的感受就是它在概念闡述上的那種“雕琢感”。很多地方的處理方式，讓我覺得作者不僅僅是在“告訴”你這是什麼，更是在“解釋”為什麼是這樣。比如，在講到綫性錶和鏈錶的時候，它沒有直接扔齣代碼實現，而是先用非常形象的比喻，把數據元素之間的邏輯關係具象化瞭，我甚至能在腦海中構建齣元素在內存中被鏈接起來的那個動態過程。這種注重“理解而非死記硬背”的教學理念，在理工科教材中是相當難得的。而且，這本書在細節的處理上也做得非常到位，它不像某些翻譯過來的教材那樣，術語生硬、錶達晦澀，這裏的中文錶達流暢自然，完全沒有閱讀障礙。更讓我驚喜的是，書裏穿插瞭一些曆史背景的小知識點，雖然不是核心考點，但能讓我對這些經典算法的産生有一個更宏觀的認識，讓學習過程變得更加豐滿和有故事性。我本來以為這會是一本非常乾巴巴的工具書，結果卻發現它更像是一位經驗豐富的導師，耐心地引導你一步步揭開計算機科學的神秘麵紗。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格給我一種非常強烈的“工程感”，它似乎更偏嚮於實用主義的視角來講解理論。我注意到，在介紹每一種數據結構時，作者都非常強調其在實際應用中的性能權衡。比如，針對某個數據結構的操作，它會明確指齣“時間復雜度是多少，空間復雜度是多少，在什麼場景下會優於另一種結構”。這種分析不是浮於錶麵的，而是深入到操作的每一步，讓我們清晰地看到不同選擇帶來的實際後果。這對於我們未來要踏入軟件開發領域的人來說，是至關重要的思維訓練。我曾經看過一些偏理論的參考書，它們把算法分析搞得像純數學證明一樣復雜，讓人望而卻步。但這本書的處理方式就高效得多，它用最簡潔的數學工具（比如大O錶示法）來量化效率，同時保證瞭理論的嚴謹性，達到瞭理論與實踐之間的完美平衡。那些配套的圖示也設計得十分精妙，它們不是那種簡單的方框箭頭示意圖，而是能精準地映射到內存分配和邏輯跳轉的層次，極大地降低瞭理解抽象概念的門檻。

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