具体描述
《数据结构与算法(C++版)》共分11章，第1章是基础知识，介绍了基本概念及其术语，并讨论了实用程序软件包；第2章引入线性表；第3章介绍了栈和队列，用栈实现了表达式求值；第4章介绍串，详细讨论了串的存储结构与模式匹配算法；第5章介绍数组和广义表，首次提出了广义表的使用空间表存储结构；第6章介绍了树结构，应用哈夫曼编码实现了压缩软件；第7章介绍图结构，实现了图的常用存结构，讨论了图的相关应用，并实现了相应算法；第8章介绍查找，讨论了静态查找表、动态查找表与散列表，实现了所有算法；第9章介绍排序，以简洁方式实现各种排序算法；第10章介绍了文件，讨论了各种常用文件结构；第11章介绍了算法设计技术、分析技术与可计算问题。
作者简介
目录信息
1.1 数据结构的概念和学习数据结构的必要性1
1.2 数据结构的基本概念2
1.2.1 数据2
1.2.2 数据元素和数据项2
1.2.3 数据结构3
1.3 抽象数据类型及其实现4
1.3.1 数据类型4
1.3.2 抽象数据类型4
1.3.3 C++程序的典型构架5
1.3.4 C++的类和对象6
1.3.5 C++的友元函数7
1.3.6 运算符重载9
1.3.7 C++的参数传递12
1.3.8 C++的输入输出14
1.3.9 有关C++的动态存储分配15
1.3.1 0结构与类17
1.3.1 1C++的模板17
1.4 算法和算法分析19
1.4.1 算法19
1.4.2 算法分析20
1.5 实用程序软件包23
1.6 实例研究31
1.6.1 生命游戏31
1.6.2 计算任意位数的π31
1.7 深入学习导读38
习题138
上机实验题139
第2章 线性表41
2.1 线性表的逻辑结构41
2.2 线性表的顺序存储结构42
2.3 线性表的链式存储结构51
2.3.1 单链表51
2.3.2 循环链表59
2.3.3 双向链表63
2.3.4 在链表结构中保存当前位置和元素个数66
2.4 实例研究78
2.4.1 一元多项式的表示78
2.4.2 计算任意大整数的阶乘83
2.5 深入学习导读86
习题287
上机实验题287
第3章 栈和队列88
3.1 栈88
3.1.1 栈的基本概念88
3.1.2 顺序栈89
3.1.3 链式栈94
3.2 队列100
3.2.1 队列的基本概念100
3.2.2 链队列102
3.2.3 循环队列——队列的顺序存储结构106
3.2.4 队列应用——显示二项式(a+b)i的系数111
3.3 优先队列112
3.4 实例研究116
3.4.1 表达式求值116
3.4.2 事件驱动模拟119
3.5 深入学习导读124
习题3125
上机实验题3125
第4章 串127
4.1 串类型的定义127
4.2 字符串的实现128
4.3 字符串模式匹配算法134
4.3.1 简单字符串模式匹配算法134
4.3.2 首尾字符串模式匹配算法136
4.3.3 KMP字符串模式匹配算法136
4.4 实例研究141
4.4.1 文本编辑141
4.4.2 查找子序列142
4.5 深入学习导读143
习题4143
上机实验题4143
第5章 数组和广义表144
5.1 数组144
5.1.1 数组的基本概念144
5.1.2 数组的顺序存储方式144
5.1.3 数组的类定义147
5.2 矩阵150
5.2.1 矩阵的定义和操作150
5.2.2 特殊矩阵152
5.2.3 稀疏矩阵157
5.3 广义表167
5.3.1 基本概念167
5.3.2 广义表的存储结构169
5.4 实例研究179
5.4.1 稳定伴侣问题179
5.4.2 m元多项式的表示179
5.5 深入学习导读182
习题5183
上机实验题5183
第6章 树和二叉树184
6.1 树的基本概念184
6.1.1 树的定义184
6.1.2 基本术语184
6.2 二叉树186
6.2.1 二叉树的定义186
6.2.2 二叉树的性质188
6.2.3 二叉树的存储结构190
6.3 二叉树遍历199
6.3.1 遍历的定义199
6.3.2 遍历算法200
6.3.3 二叉树遍历应用举例206
6.4 线索二叉树211
6.4.1 线索的概念211
6.4.2 线索二叉树的实现213
6.5 树和森林221
6.5.1 树的存储表示221
6.5.2 树的显示228
6.5.3 森林的存储表示228
6.5.4 树和森林的遍历233
6.5.5 树和森林与二叉树的转换235
6.6 哈夫曼树与哈夫曼编码238
6.6.1 哈夫曼树的基本概念238
6.6.2 哈夫曼树构造算法239
6.6.3 哈夫曼编码239
6.6.4 哈夫曼树的实现241
6.7 树的计数245
6.8 实例研究247
6.8.1 树与等价关系247
6.8.2 Huffman压缩算法251
6.9 深入学习导读256
习题6256
上机实验题6257
第7章 图258
7.1 图的定义和术语258
7.2 图的存储表示262
7.2.1 邻接矩阵262
7.2.2 邻接表267
7.3 图的遍历274
7.3.1 深度优先搜索275
7.3.2 广度优先搜索276
7.4 图的最小代价生成树277
7.4.1 Prim算法278
7.4.2 Kruskal算法280
7.5 有向无环图及应用284
7.5.1 拓扑排序284
7.5.2 关键路径287
7.6 最短路径291
7.6.1 单源点最短路径问题291
7.6.2 所有顶点之间的最短路径294
7.7 实例研究296
7.7.1 周游世界问题——哈密尔顿圈296
7.7.2 一笔画问题——欧拉问题298
7.8 深入学习导读299
习题7299
上机实验题7301
第8章 查找302
8.1 查找的基本概念302
8.2 静态表的查找305
8.2.1 顺序查找305
8.2.2 有序表的查找306
8.3 动态查找表309
8.3.1 二叉排序树309
8.3.2 二叉平衡树319
8.3.3 B树和B+树343
8.4 散列表345
8.4.1 散列表的概念345
8.4.2 构造散列函数的方法345
8.4.3 处理冲突的方法346
8.4.4 散列表的实现347
8.5 实例研究352
8.5.1 查找3个数组的最小共同元素352
8.5.2 查找最小元素353
8.6 深入学习导读354
习题8354
上机实验题8355
第9章 排序356
9.1 概述356
9.2 插入排序357
9.2.1 直接插入排序357
9.2.2 Shell排序358
9.3 交换排序360
9.3.1 起泡排序360
9.3.2 快速排序361
9.4 选择排序364
9.4.1 简单选择排序364
9.4.2 堆排序365
9.5 归并排序368
9.6 基数排序373
9.6.1 多关键排序373
9.6.2 基数排序373
9.7 各种内部排序方法讨论376
9.8 外部排序378
9.8.1 外部排序基础378
9.8.2 外部排序的方法378
9.9 实例研究380
9.9.1 宴会中来宾数目的最大值380
9.9.2 各种排序算法运行时间测试382
9.9.3 用堆实现优先队列385
9.10 深入学习导读388
习题9388
上机实验题9389
第10章 文件390
10.1 主存储器和辅助存储器390
10.2 各种常用文件结构390
10.2.1 顺序文件390
10.2.2 索引文件391
10.2.3 散列文件392
10.3 实例研究392
10.3.1 VSAM文件392
10.3.2 多关键字文件393
10.4 深入学习导读395
习题10395
上机实验题10395
第11章 算法设计与分析397
11.1 算法设计397
11.1.1 递归算法397
11.1.2 分治算法401
11.1.3 动态规划算法407
11.1.4 贪心算法422
11.1.5 回溯算法425
11.1.6 分支限界法430
11.2 算法分析440
11.2.1 递归分析440
11.2.2 利用生成函数进行分析443
11.3 可计算性问题445
11.3.1 归约445
11.3.2 难解问题、N问题、NP问题和NP完全性问题446
11.3.3 不可编程问题447
11.4 实例研究449
11.4.1 图着色问题449
11.4.2 多边形游戏451
11.5 深入学习导读455
习题11 456
上机实验题11 456
附录A 调和级数458
附录B 泊松分布459
附录C 配套的软件包460
附录D 课程设计项目466
附录E 实验报告格式471
附录F 课程设计报告格式472
参考文献473
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
如果非要找一个可以改进的地方，那就是某些章节的习题设置略显保守，更偏向于对书中概念的直接应用验证，而缺乏一些真正挑战思维边界的综合性项目或开放式难题。当然，我理解这可能也是为了保证教材的普适性和入门友好度所做的取舍。然而，对于那些已经掌握了基础概念，渴望进一步进行高级应用探索的读者来说，可能会觉得最后的“实战演练”部分略显单薄。我期待在后续的版本中，能够看到更多贴近现代计算场景（比如并发处理、分布式系统中的数据一致性问题）的算法应用实例。总的来说，这本书是进入这个领域的一张高质量门票，它为你打下了坚不可摧的地基。至于如何用这块基石去搭建宏伟的建筑，则需要读者在阅读完后，结合实际工作不断去探索和拓展。它成功地完成了作为一本优秀教材的核心使命：点燃兴趣，并提供最可靠的指引航标。
这本书的排版和印刷质量也值得称赞。在这个电子阅读日益流行的时代，一本实体书的触感和视觉体验变得尤为重要。纸张的厚度适中，墨水的光泽度和清晰度都非常高，长时间阅读下来眼睛的疲劳感明显减轻。更重要的是，公式和代码块的格式处理得非常专业。那些复杂的数学符号没有出现任何粘连或模糊不清的情况，代码示例的缩进和高亮清晰到位，即便是需要对照阅读的上下文，也能快速定位。我常常习惯在书页空白处做批注和圈画，这本书的纸张吸墨性恰到好处，既不会洇开影响对面的内容，又能很好地承载我的标记。这种对细节的极致追求，反映了出版方和作者对读者的尊重，也侧面印证了内容本身的严肃性和专业性。拿到一本制作精良的书籍进行深度学习，本身就是一种愉悦的体验，它让学习过程本身变成了一种享受。
说实话，我原本对这类偏向“硬核”技术的书籍抱有一定程度的抗拒心理，总觉得它们晦涩难懂，充满了只有专业人士才能解读的“黑话”。然而，这本书彻底颠覆了我的刻板印象。它的叙事节奏掌控得极其精妙，如同一个经验丰富的导师，深知何时应该放慢脚步，何时可以加速推进。当涉及到那些需要反复推敲的算法模型时，作者并没有采取“一刀切”的讲解方式，而是设计了大量的“思考停顿点”。这些地方会抛出一些开放性的问题，迫使读者暂停阅读，自己动手演算或模拟场景。这种主动学习的体验，极大地增强了知识的内化过程。我记得有一次，我在一个关于图遍历的章节卡住了很久，但作者提供了一个非常生活化的类比——城市交通网络的规划——瞬间就打通了我的任督二脉。这种将高深理论巧妙地“接地气”的处理手法，是我近年来阅读技术书籍中少有的体验，它体现了作者深厚的教学功底和对读者困境的深刻洞察。
我是一名资深的软件工程师，日常工作中接触到的技术栈日新月异，但总感觉底层的基础如果不牢固，上层的应用构建起来就像沙滩上的城堡。这本书的价值，恰恰在于它对“基石”的深挖。它不仅仅满足于告诉你“如何做”，更重要的是解释了“为什么必须这样做”。例如，在讨论不同排序方法的性能对比时，书中并没有简单地罗列时间复杂度公式，而是深入剖析了它们在不同数据分布情况下的细微差异，以及这种差异如何直接影响到实际生产环境中的资源消耗。这种层层递进、直击本质的分析方法，让我重新审视了过去许多“约定俗成”的实现方式。它提供了一个批判性的视角，鼓励我们去质疑和优化，而不是盲目地复制粘贴。阅读过程中，我频繁地暂停下来，打开IDE，用书中的理论去重构我们团队正在维护的一个老旧模块，结果发现优化空间比预想的要大得多，这种理论指导实践并带来即时收益的满足感，是无法用言语衡量的。
这本书拿到手的时候，就被它厚重的质感和封面那略带复古的设计吸引了。我一直对如何高效地组织和处理信息抱有浓厚的兴趣，尤其是在面对海量数据时，总感觉手里缺了一把趁手的工具。这本读物，从翻开扉页开始，就给我一种沉稳可靠的感觉。它没有那种浮夸的宣传，而是用一种近乎学术的严谨态度，引导读者进入一个全新的思维领域。我尤其欣赏它在介绍基础概念时所下的苦功，每一个术语的提出都伴随着详尽的背景铺垫，让人能清晰地理解其产生的历史必然性和解决问题的内在逻辑。书中的图文并茂的解释方式，让那些抽象的理论变得触手可及。那些复杂的流程图，不再是让人望而生畏的几何图形，而是像一张张精心绘制的导航地图，清晰地指引着信息的流转方向。读完第一章，我就感觉自己像是站在了一个高耸的瞭望塔上，原本模糊不清的周围环境，一下子变得开阔而有条理。这种由内而外的认知升级，远比单纯记忆几个公式要来得实在和令人振奋。
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