具体描述
《数据结构(C语言版)》共分9章:第1章概述了数据结构的一些基本概念和术语,以及算法和算法分析的概念;第2章介绍线性表的逻辑结构和存储结构及运算实现;第3章介绍特殊线性表实例——栈和队列的定义及其存储结构,以及应用实例;第4章介绍串的基本概念及基本操作应用;第5章介绍数组和广义表的定义及存储结构;第6章主要介绍树和二叉树的定义及基本术语,详细讨论了二又树的遍历运算及其应用;第7章介绍图的基本概念和图的几种存储结构,特别介绍了图的遍历、生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径等内容;第8章介绍了查找,包括静态查找表、动态查找表和哈希表;第9章主要讨论了各种内部排序算法及其性能分析。
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目录信息
第1章 概论
1.1 什么是数据结构
1.1.1 基本概念和术语
1.1.2 数据的存储结构
1.1.3 数据结构与数据类型
1.2 为什么要学习数据结构
1.2.1 数据结构的重要性
1.2.2 数据结构的一个应用例子
1.3 算法和算法分析
1.3.1 算法的特点
1.3.2 算法的度量
本章小结
习题
第2章 线性表
2.1 线性表的定义及基本操作
2.1.1 线性表的定义
2.1.2 线性表的基本操作
2.2 线性表的顺序存储
2.2.1 顺序表的定义
2.2.2 顺序表的基本操作
2.3 线性表的链式存储
2.3.1 单链表
2.3.2 双向链表
2.3.3 循环链表
2.3.4 静态链表
2.4 线性表的存储方式小结
2.5 线性表的应用
2.5.1 顺序表的应用
2.5.2 链表的应用
本章小结
实验
习题
第3章 栈和队列
3.1 栈
3.1.1 栈的定义
3.1.2 栈的基本操作
3.1.3 栈的顺序存储
3.1.4 栈的链式存储
3.2 队列
3.2.1 队列的定义
3.2.2 队列的基本操作
3.2.3 队列的顺序存储
3.2.4 队列的链式存储
3.3 栈和队列的应用
3.3.1 栈的应用
3.3.2 队列的应用
本章小结
实验
习题
第4章 串
4.1 串的基本概念及基本运算
4.1.1 串的基本概念
4.1.2 串的基本操作
4.2 串的存储结构
4.2.1 串的顺序存储结构
4.2.2 串的链式存储结构
4.3 串的模式匹配运算
4.3.1 基本的模式匹配算法
4.3.2 模式匹配的改进算法--kmp算法
本章小结
实验
习题
第5章 数组和广义表
5.1 数组的存储结构与寻址
5.1.1 一维数组的存储结构
5.1.2 二维数组的存储结构
5.2 矩阵的压缩存储
……
第6章 树和二叉树
第7章 图
第8章 查找
第9章 排序
各章习题参考答案
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
当我拿到这本书时,内心其实是有点抗拒的,毕竟“数据结构”听起来就是硬骨头一块。然而,这本书的语言风格却异常的“接地气”,几乎没有那种高高在上的学术腔调。它更像是一位经验丰富的老工程师在跟你分享他的实战心得。比如,在讲解哈希表冲突解决方法时,书中没有停留在理论层面,而是深入分析了开放寻址法和链地址法的优劣势,并用一个模拟数据库索引的场景,直观展示了在数据量爆炸增长时,性能急剧下降的原因和解决之道。这种“问题导向”的写作方式,让我时刻保持着学习的动力,因为我能清晰地看到我所学的知识点将如何被应用。书中对递归的解释部分,是我读过的所有资料中最清晰的一个,它不仅展示了递归的定义,更重要的是教会了我们如何正确地“拆解”问题,找到递归的基线条件和递推关系。读完这部分,我感觉自己对解决复杂问题的方法论都有了新的认识,这已经超出了单纯学习一种技术范畴的收获了。
说实话,我对编程书籍的耐心一向有限,很多书籍读到一半就束之高阁了,但《数据结构》这本书却让我保持了极高的阅读连贯性。它的叙事节奏把握得非常好,不会像某些学术著作那样,一开始就抛出大量复杂的数学证明,让人望而却步。作者采取的是一种“逐步深入”的策略,先用最直观的方式介绍结构是什么,然后才开始探讨其性能分析和优化。我特别欣赏它对“抽象数据类型(ADT)”的强调,这种自顶向下的设计思想,是区分优秀程序员和普通代码实现者的关键。书中对链表和数组的对比分析极其到位,我过去一直混淆两者的内存分配和操作效率差异,通过书中详尽的图示和时间复杂度对比,现在已经能做到信手拈来了。此外,书中的习题设计也很有水平,它不仅仅是检验你是否记住了定义,更多的是考察你如何根据特定的应用场景(比如内存受限环境下的数据存储),选择和调整最合适的数据结构。这本书不仅仅是教你知识,更是在培养一种结构化的、高效的编程思维,这对于任何想在技术领域走得更远的人来说,都是无价之宝。
坦白讲,我购买这本书是为了应对一场重要的面试,没想到它带来的收获远超预期。这本书在深度上做到了令人印象深刻的平衡。它既有足够的广度覆盖了栈、队列、树、图等核心结构,又在某些关键领域进行了深度的挖掘。特别是关于堆排序和平衡二叉树(AVL树、红黑树)的章节,作者没有止步于给出实现代码,而是详细推导了维持树平衡的旋转操作背后的数学原理,以及为什么这些操作能够在对数时间内完成。这种对底层机制的刨根问底,极大地增强了我对算法稳定性和效率的信心。书中的图解部分也极为出色,很多复杂的结构变化,通过动态的流程图展示,比纯文字描述要直观得多,省去了我大量自行绘制图表的时间。这本书的价值在于,它让你不仅知道“怎么做”,更让你深刻理解“为什么必须这么做”,这才是真正内化的知识。
翻开这本《数据结构》,我本以为会是一场枯燥的算法演练,没想到却像进入了一个精妙的迷宫,每一步都充满了逻辑的挑战与美感。作者并没有用晦涩难懂的术语堆砌篇幅,而是用非常生动且贴近日常生活的例子,将抽象的概念具象化了。比如,在讲解树形结构时,他引入了一个家庭族谱的构建过程,清晰地展示了节点、父节点、子节点之间的层级关系,让我一下子就抓住了核心。尤其对图论部分的阐述,简直是神来之笔,不是那种教科书式的死板定义,而是通过城市交通网络规划的案例,让我深刻理解了最短路径算法在实际中的应用价值。阅读过程中,我经常会停下来,对照书中的代码实现,在脑海中模拟数据流动的轨迹,那种“豁然开朗”的感觉,是其他很多技术书籍无法给予的。这本书的排版也非常人性化,关键概念都有特别的标注和总结,使得复习起来效率极高,避免了在厚厚的文字堆里迷失方向。它更像一位循循善诱的导师,在你即将迷茫时,递上一盏指路明灯,让你对计算机科学的底层逻辑产生由衷的敬畏和兴趣。
这本书的阅读体验,堪称是近年来我接触到的技术书籍中的一股清流。它的逻辑脉络清晰到近乎完美,从最基础的元素组织形式开始,层层递进,构建起一个完整的数据组织体系。我特别喜欢作者在每章末尾设置的“思想碰撞”环节,那里常常会引出一些关于数据结构选择的哲学性讨论,比如在面向对象设计中,选择组合而非继承的思想,是如何在数据结构设计中体现的。这种将技术细节与设计哲学相结合的写法,极大地提升了本书的阅读层次。例如,书中对比了优先级队列的两种常见实现方式(基于二叉堆和斐波那契堆),并对它们在不同操作场景下的摊还时间复杂度进行了深入的比较分析,这种细致入微的对比,对于需要进行性能调优的专业人士来说,简直是宝典。总而言之,这本书不只是一本技术手册,更是一部关于如何高效、优雅地组织和管理信息的智慧结晶。