具体描述
《国外计算机科学经典教材·数据结构与算法：C++版（第3版）》全面系统地介绍了计算机科学教育中的一个重要组成部分——数据结构，并以C++语言实现相关的算法。书中主要强调了数据结构和算法之间的联系，使用面向对象的方法介绍数据结构，其内容包括算法的复杂度分析、链表、栈队列、递归技术、二叉树、图、排序以及散列。《国外计算机科学经典教材·数据结构与算法：C++版（第3版）》还清晰地阐述了同类教材中较少提到的内存管理、数据压缩和字符串匹配主题。书中包含大量的示例分析和图形，便于读者进一步理解和巩固所学的知识。
《国外计算机科学经典教材·数据结构与算法：C++版（第3版）》适用于计算机科学及其他相关专业的师生。对于需要参加计算机考试，或者希望自学计算机软件开发的人员也大有裨益。
作者简介
目录信息
1.1 抽象数据类型
1.2 封装
1.3 继承
1.4 指针
1.4.1 指针和数组
1.4.2 指针和复制构造函数
1.4.3 指针和析构函数
1.4.4 指针和引用变量
1.4.5 函数指针
1.5 多态性
1.6 C++和面向对象程序设计
1.7 标准模板库
1.7.1 容器
1.7.2 迭代器
1.7.3 算法
1.7.4 函数对象
1.8 标准模板库中的向量
1.9 数据结构与面向对象编程
1.10 案例分析：随机访问文件
1.11 习题
1.12 程序设计作业
第2章 复杂度分析
2.1 计算复杂度和渐近复杂度
2.2 大O符号
2.3 大O符号的性质
2.4 Q符号与@符号
2.5 可能的问题
2.6 复杂度举例
2.7 确定渐近复杂度举例
2.8 最好、平均和最坏情况
2.9 阻尼复杂度
2.10 NP完整性
2.11 习题
第3章 链表
3.1 单链表
3.1.1 插入
3.1.2 删除
3.1.3 查找
3.2 双链表
3.3 循环链表
3.4 跳跃链表
3.5 自组织链表
3.6 稀疏表
3.7 标准模板库中的链表
3.8 标准模板库中的双端队列
3.9 小结
3.10 案例分析：图书馆
3.11 习题
3.12 程序设计作业
第4章 栈与队列
4.1 栈
4.2 队列
4.3 优先队列
4.4 标准模板库中的栈
4.5 标准模板库中的队列
4.6 标准模板库中的优先队列
4.7 案例分析：迷宫问题
4.8 习题
4.9 程序设计作业
第5章 递归
5.1 递归定义
5.2 函数调用与递归实现
5.3 递归调用的剖析
5.4 尾部递归
5.5 非尾部递归
5.6 间接递归
5.7 嵌套递归
5.8 不合理递归
5.9 回溯
5.10 小结
5.11 案例分析：递归下降解释器
5.12 习题
5.13 程序设计作业
第6章 二叉树
6.1 树、二叉树和二叉搜索树
6.2 二叉树的实现
6.3 二叉搜索树的查找
6.4 树的遍历
6.4.1 广度优先遍历
6.4.2 深度优先遍历
6.4.3 不用栈实现的深度优先遍历
6.5 插入
6.6 删除
6.6.1 合并删除
6.6.2 通过复制进行删除
6.7 树的平衡
6.7.1 DSW算法
6.7.2 AVL树
6.8 自调整树
6.8.1 自重新构造树
6.8.2 “张开”策略
6.9 堆
6.9.1 将堆作为优先队列
6.9.2 将数组组织为堆
6.10 波兰记号和表达式树
6.11 案例分析：计算单词出现的频率
6.12 习题
6.13 程序设计作业
第7章 多叉树
7.1 B树家族
7.1.1 B树
7.1.2 B*树
7.1.3 B+树
7.1.4 前缀B+树
7.1.5 位树
7.1.6 R树
7.1.7 2-4树
7.1.8 标准模板库中的集和多集
7.1.9 标准模板库中的映射和多映射
7.2 trie
7.3 小结
7.4 案例分析：拼写检查器
7.5 习题
7.6 程序设计作业
第8章 图
8.1 图的表示法
8.2 图的遍历
8.3 最短路径
8.4 环的检测
8.5 生成树
8.6 连通性
8.6.1 无向图中的连通性
8.6.2 有向图中的连通性
8.7 拓扑排序
8.8 网络
8.8.1 最大流
8.8.2 成本最低的最大流
8.9 匹配
8.9.1 稳定匹配问题
8.9.2 分配问题
8.9.3 非二分图中的匹配集合
8.10 欧拉（Eulerian）图与汉密尔顿（Hamil tonian）图
8.10.1 欧拉图
8.10.2 汉密尔顿图
8.11 给图加上颜色
8.12 图理论中的NP完整性问题
8.12.1 派系问题
8.12.2 三色问题
8.12.3 顶点覆盖问题
8.12.4 汉密尔顿环问题
8.13 案例分析：唯一代表
8.14 习题
8.15 程序设计作业
第9章 排序
第10章 散列
第11章 数据压缩
第12章 内存管理
第13章 字符串匹配
附录A 计算大O
附录B 标准模板库中的算法
附录C NP完整性
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的内容对于我这种对编程理论有点“恐慌”的人来说，简直是一股清流。它并没有上来就讲枯燥的概念和复杂的数学公式，而是从解决实际问题的角度出发，引入了各种算法和数据结构。比如，它通过一个实际的搜索场景，自然而然地引入了二分查找算法，然后又通过一个经典的“约瑟夫环”问题，讲解了循环链表。我特别喜欢作者在介绍每种算法时，都会先分析它的时间复杂度和空间复杂度，并且用图表的方式直观地展示出来，这让我能很快地理解不同算法的优劣，以及在什么场景下应该选择哪种算法。书中还讲解了排序算法，像是冒泡排序、选择排序、快速排序等等，并对它们进行了详细的对比分析。我还学到了图和树这两种重要的数据结构，并且了解了它们的遍历方式，比如深度优先搜索和广度优先搜索，这对于我理解一些图相关的算法非常有帮助。总的来说，这本书用一种非常接地气的方式，让我认识到了算法和数据结构在编程中的重要性，并且让我觉得学习这些东西并不是一件难事，反而充满了趣味性。
我之前对编程一直停留在写一些简单的脚本，解决一些小问题，但总觉得少了点什么，直到我接触到这本书。它开启了我对“优雅”编程的认知。书里讲的很多设计模式，比如单例模式、工厂模式、观察者模式等等，让我看到了一种将复杂问题分解、重用代码、提高可维护性的绝妙方法。作者不是简单地罗列模式，而是通过大量的实际代码场景来解释这些模式的应用，比如在什么情况下选择哪种模式，以及使用这些模式会带来什么好处，又会存在哪些潜在的缺点。我尤其喜欢书中对SOLID原则的讲解，每个原则都拆解得很细致，用不同的案例来比对遵守和不遵守原则的代码，那种差异感瞬间就让我明白了原则的重要性。而且，这本书不仅仅是关于设计模式，它还深入探讨了代码重构、单元测试、敏捷开发等与高质量软件工程紧密相关的话题，这让我意识到，写出能跑的代码只是第一步，写出易于理解、易于维护、易于扩展的代码才是真正的挑战。这本书让我开始用一种全新的视角来看待我写的每一行代码，也迫使我去思考如何让我的代码变得更好，更专业。
我最近读了一本关于操作系统原理的书，真的让我大开眼界。我以前总觉得操作系统就是个黑盒子，能用就行，从来没想过它内部到底是怎么运作的。这本书彻底改变了我的看法。它从计算机硬件的底层讲起，一步步剖析了CPU是如何调度进程的，内存是如何分配和管理的，文件系统又是如何工作的。书中对进程和线程的概念解释得非常清晰，还详细讲解了它们之间的切换和通信机制，这让我明白了为什么程序会卡顿，以及多任务处理是如何实现的。让我印象深刻的是关于内存管理的部分，虚拟内存、分页、分段这些概念，虽然听起来很抽象，但作者通过图示和比喻，讲得通俗易懂，让我理解了为什么即便物理内存有限，我们也能运行很多大型程序。此外，书里还涉及了并发和同步的问题，像是死锁、竞态条件这些，以及如何通过锁、信号量等机制来解决，这让我对多线程编程的安全性和可靠性有了更深的认识。读完这本书，我感觉自己对计算机底层运行的理解上升了一个台阶，也对那些看似简单的操作背后隐藏的复杂机制有了敬畏之心。
我一直对网络世界充满好奇，尤其是那些信息是如何在互联网上传递的。这本书就像给我打开了一扇通往互联网核心的大门。它从最基础的TCP/IP协议栈讲起，详细介绍了数据包在网络中是如何封装、传输和解封装的。DNS解析的工作原理，HTTP协议的请求和响应过程，CDN加速的原理，以及负载均衡是如何工作的，这些我之前只听说过但一知半解的概念，在这本书里都得到了清晰的解释。作者还穿插了防火墙、NAT等网络安全和网络地址转换的技术，让我明白网络并不是一个完全自由开放的空间，有很多安全机制在保障着它的稳定运行。最让我兴奋的是，书中还讲解了一些常见的网络攻击方式，比如DDoS攻击和SQL注入，以及相应的防御措施，这让我对网络安全有了更深刻的认识，也更加警惕网络上的潜在风险。这本书不仅满足了我的好奇心，更让我对互联网的运作机制有了系统性的理解，也让我意识到，我们日常使用的互联网背后，是一整套复杂而精密的体系在支撑着。
我最近刚翻完一本关于机器学习的书，这本书的讲解非常系统，从最基础的概念，比如监督学习、无监督学习，到各种主流的算法，像是支持向量机、决策树、神经网络等等，都介绍得相当透彻。作者在解释算法原理的时候，会用很多生动的例子，让我这种初学者也能很容易理解，而且还会穿插一些数学推导，但并不晦涩，反而让人感觉很有条理。书中的代码示例也非常实用，都是用Python实现的，配合着清晰的注释，可以直接运行调试，这对于我这种动手能力比较弱的人来说，简直是福音。最让我惊喜的是，书中还提到了目前最热门的深度学习领域，并且有专门的章节介绍卷积神经网络和循环神经网络，还讲了一些实际应用的案例，比如图像识别和自然语言处理，这让我对未来的学习方向有了更明确的规划。总的来说，这本书就像一位耐心的老师，一步步引导我走进机器学习的奇妙世界，它不仅提供了理论知识，更注重实践能力的培养，让我觉得学到的东西是实实在在的，而不是纸上谈兵。读完之后，我对机器学习的整体框架有了更清晰的认识，也更有信心去探索更深入的内容了。
美国amazon的评价好高，比Weiss和Sedgewick都要高。算法实现和讲解挺不错的，不过代码风格特别是封装和去耦做得很不好，评分会高可能是因为大多打分的人是大一大二的小本吧…哦，不过最重要的还是中文版的翻译和排版那叫一个渣！（虽然的我的算法水平可能还不如CS的小本，蛤蛤蛤
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