面向算法设计的数据结构（C++语言版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:谢勰

出品人:

页数:278

译者:

出版时间:2015-12-1

价格:39

装帧:平装

isbn号码:9787302411529

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• C++
• 计算机科学
• 数据结构
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• 算法设计
• 编程语言
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• 面向对象
• 算法分析
• 结构设计
• 高效编程
• 软件工程

《算法的基石：C++数据结构精解》 本书将深入探讨支撑现代软件开发和算法设计的核心要素——数据结构。它并非一本泛泛而谈的理论书籍，而是聚焦于如何通过C++语言，在实际应用层面构建、理解和运用各种关键的数据结构。我们将一步步剖析数据结构的设计思想、实现细节及其在解决复杂计算问题时的威力。 核心内容概览： 第一部分：数据结构基础与C++实现 抽象数据类型（ADT）与基本概念： 在深入具体结构之前，我们将首先建立坚实的基础。理解抽象数据类型的概念，掌握封装、抽象等面向对象原则如何在数据结构的设计中发挥作用。学习如何用C++的类和对象来精确地建模数据结构，而非仅仅停留在逻辑层面。 线性数据结构： 数组（Arrays）： 回顾数组的静态与动态特性，深入理解内存布局，以及在C++中如何利用`std::vector`实现高效的动态数组。探讨数组在查找、插入、删除等操作上的时间复杂度，并分析其适用场景。 链表（Linked Lists）： 详细介绍单向链表、双向链表和循环链表的结构特点。我们将亲手实现这些链表，并重点关注节点的设计、指针的运用以及在不同操作（如头插、尾插、任意位置插入、删除、遍历）上的性能分析。理解链表相对于数组在动态内存管理上的优势与劣势。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 讲解栈的LIFO（后进先出）和队列的FIFO（先进先出）原则。通过C++的`std::stack`和`std::queue`，以及自定义实现，展示它们在函数调用、表达式求值、任务调度等实际问题中的应用。 非线性数据结构： 树（Trees）： 二叉树（Binary Trees）： 深入理解二叉树的定义、遍历方式（前序、中序、后序、层序）。重点讲解二叉搜索树（BST）的插入、查找、删除操作，并分析其在最坏情况下的性能退化。 平衡二叉搜索树（Balanced BSTs）： 介绍AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的概念，以及它们如何通过旋转和颜色标记来维持树的平衡，从而保证对数级时间复杂度的查找、插入和删除。我们将探讨这些平衡策略背后的数学原理和实现挑战。 堆（Heaps）： 讲解最大堆和最小堆的定义，及其在优先队列（Priority Queues）实现中的核心作用。分析堆的构建、插入和删除操作，并介绍堆排序算法。 图（Graphs）： 介绍图的定义、表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及常见的图的遍历算法（广度优先搜索BFS、深度优先搜索DFS）。重点讲解最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）和最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）的设计思想和C++实现。 哈希表（Hash Tables）： 深入理解哈希函数的设计原则，以及碰撞（Collisions）的处理方法，如链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）。讲解哈希表在O(1)平均时间复杂度下的查找、插入和删除操作，并分析其优缺点。 第二部分：高级数据结构与算法应用 Trie树（前缀树）： 详细介绍Trie树的结构，以及它在字符串查找、自动补全、字典实现等场景下的高效应用。 并查集（Disjoint Set Union - DSU）： 讲解并查集数据结构及其按秩合并和路径压缩等优化技术，展示其在连通性问题、最小生成树等问题中的应用。 线段树（Segment Trees）与树状数组（Fenwick Trees/Binary Indexed Trees - BIT）： 介绍这两种强大的区间数据结构，它们能够高效地处理区间查询和单点/区间更新操作，广泛应用于动态区间统计问题。 算法设计与数据结构结合： 本部分将不再孤立地讨论数据结构，而是强调它们与算法设计的紧密联系。通过一系列经典的算法问题（如字符串匹配、图算法、动态规划中的状态表示等），演示如何选择和设计合适的数据结构来优化算法的效率。 实践导向的学习方法： 本书注重理论与实践的结合。每一章都将配以大量的C++代码示例，从零开始展示数据结构的实现过程，而非简单地调用STL库。读者将有机会亲手编写代码，深刻理解每一种数据结构的内部工作机制。我们还将探讨不同数据结构在时间复杂度和空间复杂度上的权衡，引导读者在实际编程中做出最优选择。 目标读者： 本书适合具有一定C++基础，希望深入理解数据结构原理并将其应用于算法设计与开发的计算机科学专业学生、软件工程师、算法爱好者以及备考ACM/ICPC等竞赛的选手。通过本书的学习，您将能够构建更高效、更健壮的软件系统，为解决更复杂的计算挑战打下坚实的基础。

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刚拿到《面向算法设计的数据结构（C++语言版）》这本书，还没来得及深入研读，但从它的排版、内容编排和章节标题来看，我对其充满了期待。首先，这本书的封面设计简洁大气，书脊上的字体清晰可辨，无论是放在书架上还是随身携带，都显得颇具质感。翻开书页，纸张的触感也相当不错，厚实且不易反光，对于长时间阅读来说，能够大大减轻眼部疲劳。 更吸引我的是它的内容结构。目录清晰地展示了从基础的数据结构（如数组、链表、栈、队列）到更高级的应用（如图、树、哈希表、排序与搜索算法），再到一些进阶主题（如动态规划、贪心算法等），覆盖了计算机科学中最为核心和常用的数据结构与算法知识。每一个章节的标题都直指要害，能够迅速帮助读者定位自己感兴趣或需要学习的内容。我尤其关注到它对C++语言的运用，毕竟C++在算法实现中的性能优势是毋庸置疑的，而通过C++来学习数据结构和算法，无疑能让读者在理论学习的同时，也掌握实际的编程技巧。书中的示例代码据说都是精心设计的，力求清晰易懂，能够帮助读者将抽象的理论转化为具体的代码实现。

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这本书给我的感觉是“干货满满”，没有丝毫的冗余。从它的章节划分就能看出，作者在内容的取舍上非常用心。它不像是那种泛泛而谈、堆砌概念的书籍，而是深入浅出地讲解每一个主题。我特别留意到它将“算法设计”作为核心，这说明它不是一本纯粹的数据结构“百科全书”，而是强调如何利用数据结构来解决实际的算法问题。 在阅读前，我曾担心它可能过于理论化，但从其提及的C++语言版来看，这本会侧重于实际的编码实现。我预想书中会包含大量的代码示例，并且这些代码都是经过精心优化和测试的，能够直接指导读者进行编程实践。这一点对于我这种喜欢边学边练的学习者来说，无疑是一个巨大的福音。我期待书中能够提供一些具有代表性的算法设计案例，并详细解析如何一步步构建出最优的解决方案，从而提升我的算法思维能力。

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拿到《面向算法设计的数据结构（C++语言版）》这本书，我立刻被它专业且清晰的排版所吸引。书的字体大小适中，行距合理，使得阅读体验非常舒适。而且，页边距的处理也很到位，方便我做笔记和标注。我迫不及待地翻阅了目录，发现其内容的组织逻辑非常清晰，从基础的数据结构，如数组、链表、栈、队列，循序渐进地过渡到更复杂的图、树、哈希表等。 更让我眼前一亮的是，本书将“算法设计”置于核心地位。这意味着它不仅仅是讲解数据结构的定义和实现，更侧重于如何利用这些结构来设计高效的算法。这一点对于我来说非常重要，因为我希望能够真正掌握解决问题的能力，而不是仅仅记住一些概念。书中对C++语言的运用也让我非常期待，我希望它能通过具体的C++代码示例，来展示如何优雅、高效地实现各种数据结构和算法。我预感，通过这本书的学习，我将能够更深入地理解算法的原理，并提升我的编程实践能力。

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这本书的出版，对于我这样正在学习计算机科学的学生而言，无疑是一场及时雨。我一直认为，数据结构和算法是计算机科学的基石，而C++语言又在工业界有着广泛的应用。这本书将两者巧妙地结合在一起，让我觉得非常有价值。从它的名称来看，它并非仅仅罗列各种数据结构，而是强调“面向算法设计”，这意味着在学习数据结构的同时，就能学会如何应用它们来解决实际的算法问题。 我尤其看好它在C++语言方面的实现。C++的强大性能和灵活性，使得它在算法竞赛和高性能计算领域有着不可替代的地位。我期待书中能够详细讲解如何使用C++的特性，例如泛型编程、STL等，来高效地实现各种复杂的数据结构和算法。同时，我也希望书中能够包含一些算法的复杂度分析，帮助读者理解不同算法的优劣，并学会如何选择最适合的算法来解决特定的问题。这样的学习体验，将极大地提升我对数据结构和算法的掌握程度。

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这本书给我的第一印象是极其严谨和系统。我注意到它在介绍每一种数据结构时，不仅阐述了其逻辑结构和操作，还深入分析了其时间复杂度和空间复杂度。这一点对于我这种想真正理解算法效率的读者来说至关重要。很多同类书籍可能只是简单地给出代码实现，而这本书似乎更加注重“为什么”和“怎么做”背后的原理。从目录上看，它好像将数据结构与算法设计紧密结合，而不是将它们割裂开来。这意味着学习者在掌握了基本的数据结构后，就能立刻看到如何利用这些结构来设计高效的算法，这种教学方式我非常赞赏。 书中对于C++特性的运用也让我充满好奇。C++作为一门强大的语言，其模板、STL（标准模板库）等特性在数据结构和算法的实现中扮演着举足轻重的角色。我期待这本书能深入讲解如何利用C++的这些特性来优雅、高效地实现各种数据结构和算法。例如，它可能会讲解如何使用STL容器来简化链表、树的实现，或者如何通过C++的类和对象来封装不同的算法。这种理论与实践相结合的方式，能够帮助我们更好地理解算法的本质，并将其转化为可执行的代码。

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在书店翻了一下，很薄的一本，虽然用了LaTeX排版，但是代码的字体看起来十分吃力。内容也很简略，没有作者说的那么神。国内已经有了一本很优秀的数据结构教材，恐怕很难被超越。

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不错，写的很清晰，就像老师在你面前娓娓道来一样。而且给出了很全面得代码，适合自己动手练习。

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