An Introduction to Data Structures With Applications (Mcgraw Hill Computer Science Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Mcgraw-Hill College

作者:Jean-Paul Tremblay

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1984-02

价格:USD 61.15

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070651579

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• McGraw-Hill
• 编程
• C++
• Java
• Python
• 数据存储
• 数据检索

算法的基石：探寻高效的数据组织艺术 在信息爆炸的时代，如何高效地存储、访问和处理数据，已成为计算机科学的核心挑战。本书将带您踏上一段引人入胜的旅程，深入探索数据结构的世界，揭示那些隐藏在应用程序背后，支撑起海量信息运转的精妙设计。我们将不仅仅学习如何定义和实现各种数据结构，更将深入理解它们的设计哲学、性能权衡以及在真实世界问题中的应用。 第一部分：基础构建块——理解数据存储的底层逻辑 我们将从最基本的数据组织方式开始，构建起坚实的基础。 数组 (Arrays)：作为最原始也最常用的数据结构，数组提供了连续的内存空间，允许通过索引进行快速访问。我们将探讨其优点，如O(1)的访问时间，同时也会剖析其局限性，例如固定大小和插入/删除操作的效率。我们将通过实际例子，例如存储学生成绩、图像像素信息，来体会数组的实用性。 链表 (Linked Lists)：当需要动态调整大小或频繁进行插入/删除操作时，链表便展现出其独特的优势。我们将深入了解单向链表、双向链表以及循环链表。通过形象的比喻，例如一串相连的火车车厢，我们将理解节点之间如何通过指针相互连接。我们将分析链表在实现队列、栈等抽象数据类型中的关键作用。 栈 (Stacks)：遵循“后进先出”(LIFO)原则的栈，在函数调用、表达式求值和撤销/重做功能中扮演着至关重要的角色。我们将学习如何使用数组或链表来实现栈，并深入分析其操作，如push (入栈) 和pop (出栈) 的时间复杂度。 队列 (Queues)：遵循“先进先出”(FIFO)原则的队列，在任务调度、缓冲区管理和广度优先搜索(BFS)等场景下不可或缺。我们将探究基于数组和链表的队列实现，并理解enqueue (入队) 和dequeue (出队) 操作的精髓。 第二部分：走向复杂——掌握更强大的数据组织范式 在掌握了基础之后，我们将进入更高级、更复杂的抽象数据类型，它们能够解决更广泛的问题。 树 (Trees)：树是一种层次结构的数据组织方式，其核心概念是节点和边。我们将从最基本的二叉树开始，理解其定义、遍历方式（前序、中序、后序），以及在构建更复杂树结构中的基础地位。 二叉搜索树 (Binary Search Trees - BST)：BST以其有序性为代价，提供了高效的查找、插入和删除操作（平均时间复杂度为O(log n)）。我们将深入理解BST的搜索、插入、删除算法，并分析其在平衡情况下的优异表现。 平衡二叉搜索树 (Balanced Binary Search Trees)：当BST的结构变得倾斜时，性能会急剧下降。我们将探讨平衡BST的概念，如AVL树和红黑树。虽然不深入实现细节，但我们将理解它们如何通过旋转等操作来维护树的平衡，从而保证O(log n)的最坏情况时间复杂度。 堆 (Heaps)：堆是一种特殊的完全二叉树，用于高效地实现优先队列。我们将学习最大堆和最小堆的概念，以及它们的插入、删除（extract-max/min）操作。堆在图算法（如Dijkstra算法）和排序算法（如堆排序）中有着广泛的应用。 图 (Graphs)：图由一组顶点和连接这些顶点的边组成，是建模现实世界中复杂关系（如社交网络、交通路线）的强大工具。我们将学习图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表，并理解它们各自的优缺点。 图的遍历：我们将深入学习图的两种基本遍历算法：广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)。通过实际例子，例如寻找两点之间的最短路径（BFS）或检测图中是否存在环（DFS），我们将体会这些算法的强大威力。 最短路径算法：我们将简要介绍Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，了解它们如何求解带权图中单源最短路径问题。 最小生成树算法：我们将了解Prim算法和Kruskal算法，它们用于求解无权或带权无环图中连接所有顶点的最小成本边集合。 第三部分：实践应用——将数据结构融入实际场景 理论的学习最终是为了指导实践。本部分将聚焦于数据结构在实际应用程序中的应用，让您深刻理解其价值。 哈希表 (Hash Tables)：通过哈希函数将键映射到存储位置，哈希表提供了平均O(1)的插入、删除和查找时间。我们将深入理解哈希函数的概念、冲突解决方法（如链地址法和开放寻址法），以及哈希表在数据库索引、缓存机制和查找表中的广泛应用。 排序算法 (Sorting Algorithms)：高效的排序是许多算法的基础。我们将回顾和分析多种排序算法，包括： 简单排序：冒泡排序、选择排序、插入排序，理解它们的原理和O(n^2)的时间复杂度。 高效排序：快速排序、归并排序，理解它们的分治思想和O(n log n)的平均时间复杂度。 其他排序：堆排序，再次体会堆的强大。 搜索算法 (Searching Algorithms)：除了哈希表的查找，我们还将回顾线性搜索和二分搜索，并分析它们在不同数据结构上的性能表现。 学习目标与展望 通过本课程的学习，您将能够： 理解不同数据结构的内在工作原理及其各自的优缺点。 选择最适合特定问题的合适数据结构。 设计和实现各种数据结构。 分析算法的时间和空间复杂度，评估其效率。 将数据结构知识应用于解决实际的计算机科学问题。 数据结构是构建高效、可扩展软件系统的基石。掌握它们，您将能够更深入地理解计算机科学的本质，并为开发更强大的应用程序打下坚实的基础。让我们一起踏上这段探索之旅，解锁数据的无限可能！

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这本书的最大亮点，或许在于其对“应用”二字的真正理解和实践。它不满足于将数据结构作为纯粹的理论工具来讲解，而是贯穿始终地将它们与实际的工程问题联系起来。例如，在讲解优先队列时，作者并没有停留在标准的堆实现上，而是延伸讨论了使用斐波那契堆来优化某些特定图算法的理论收益。这种对前沿和优化方向的探讨，极大地拓宽了我的视野，让我意识到数据结构远非静态的知识点，而是一个持续演进的工程领域。此外，书中对一些经典算法的证明部分处理得非常审慎，既没有为了追求简洁而省略关键的归纳步骤，也没有过度冗长地展开，找到了一个非常微妙的平衡点。对于像最小生成树这类证明相对复杂的算法，它能清晰地引导读者理解其贪心选择性质的必然性。这本书真正教会我的，是如何在面对一个实际问题时，能够迅速在脑海中筛选出最适合的数据结构，并评估其在特定约束条件下的最优实现路径。它培养的是一种解决问题的“结构化思维”，远超出了单纯的代码实现能力。

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这本书的封面设计得相当朴素，但内容却足以让人眼前一亮。初次翻开，我立刻被其清晰的逻辑结构所吸引。作者似乎非常善于将复杂的概念分解成易于理解的小块，这对于我这种在数据结构领域尚属新手的读者来说，简直是福音。它不像有些教材那样堆砌晦涩难懂的术语，而是通过大量贴近现实世界的例子来阐释抽象的算法原理。比如，在讲解树结构时，它并没有直接抛出复杂的递归定义，而是通过一个模拟文件系统的场景，让读者亲身感受到树状结构在组织信息上的强大能力。再者，书中对不同数据结构的时间和空间复杂度分析也做得非常透彻，不仅仅是给出一个公式，还会深入探讨背后的数学推导过程，让读者知其然更知其所以然。特别是对于那些动态数组和链表的操作细节，讲解得细致入微，即便是那些容易混淆的指针操作，作者也用清晰的图示加以说明，避免了初学者常常陷入的循环引用或内存泄漏的困境。总的来说，它成功地架起了一座理论与实践之间的桥梁，让学习过程变得既有深度又充满乐趣。

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这本书的语言风格非常严谨，充满了学术的厚重感，但阅读体验却出奇地流畅。它并非那种轻快的入门读物，而是更倾向于深入挖掘每一项技术背后的“为什么”。我特别欣赏作者在介绍高级主题，比如图论算法时所展现出的那种系统性思维。它不是简单地罗列Dijkstra或Floyd-Warshall算法的步骤，而是先从网络流问题的本质入手，逐步引导读者理解这些算法是如何巧妙地平衡效率与正确性。这种由宏观到微观的讲解方式，极大地提升了我对算法设计的整体认知。此外，书中的习题设计也极具挑战性，它们往往不是直接的应用题，而是需要读者对所学知识进行深度重组和创新的思考。完成这些习题的过程，感觉就像是在进行一场思维的马拉松，每一次突破都带来了巨大的成就感。它强迫你跳出教材的框架，去思考如何在实际的编程环境中优化性能，这对于培养一个合格的软件工程师来说至关重要。即便是对基础的数据结构部分，它也引入了现代编程语言的一些特性来佐证其应用，避免了过于古老的代码示例，使得知识的保鲜期更长。

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这本书的排版和图示质量实在是有待商榷，这使得它在初次接触时显得有些枯燥乏味。大量的文本段落堆砌，缺乏现代教材中那种活泼的视觉引导，很多关键步骤的流程图画得非常简单，像是用基础的绘图工具完成的一样，这在理解复杂的图遍历算法时，确实造成了一定的阅读阻力。我花了额外的时间去自己绘制修正版的图示，才能更好地跟上作者的思路。然而，一旦跨过了这个视觉上的门槛，其内容的严谨性就显现出来了。尤其是关于内存管理和指针操作的章节，作者虽然没有使用花哨的动画，但文字描述的精确性是毋庸置疑的。它对于底层实现细节的把握非常到位，例如讲解内存碎片化时，文字的描述逻辑严密，足以让一个对操作系统有基本了解的读者构建出清晰的画面。所以，这本书更像是为那些已经具备一定自学能力和毅力的读者准备的，它牺牲了部分的“友好度”，但换来了知识的纯粹和不可动摇的准确性。它要求你用脑力去弥补视觉上的不足。

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阅读体验上，这本书给我最大的感受是它的“百科全书”特质。它覆盖的广度是令人惊叹的，几乎所有主流且常用的数据结构和相关算法都被囊括其中，而且讲解的深度也足以满足专业开发者的需求。不仅仅是那些基础的栈、队列、散列表，就连像B树、B+树这类在数据库领域至关重要的结构，也给予了详尽的篇幅。作者似乎下定决心要为读者构建一个完整且自洽的知识体系。有一处让我印象深刻的是，它将散列表（哈希表）的各种冲突解决策略——链式法、开放寻址法（线性探查、二次探查、双重散列）——放在一起进行横向对比，清晰地指出了每种方法的性能权衡点和适用场景。这种对比式的教学法，避免了读者在学习过程中产生知识的碎片化。同时，书中对抽象数据类型（ADT）的强调，也让读者始终聚焦于“做什么”而非“如何实现”，这是一种非常高屋建瓴的教学视角，确保了学习者能够从设计层面而非纯粹的实现层面去理解这些工具的价值。

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