Data Structures and Algorithms in C++

Data Structures and Algorithms in C++ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Thomson Press (India) Ltd
作者:Adam Drozdek
出品人:
页数:776
译者:
出版时间:2006-12-1
价格:0
装帧:Paperback
isbn号码:9788131501153
丛书系列:
图书标签:
  • 数据结构
  • c++
  • C++
  • Algorithms
  • 数据结构
  • 算法
  • C++
  • 编程
  • 计算机科学
  • 数据存储
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用户评价

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这本书的严谨性令人印象深刻,但同时它也保持了必要的灵活性。我特别喜欢它在讲解递归与迭代相互转换时的论述。它不仅仅是给出了两种实现方式,而是深入探讨了尾递归优化等底层机制对性能的影响,这一点在很多同类书籍中是被轻易带过的。对于追求极致性能的开发者而言,这种对细节的打磨至关重要。另外,书中的练习题设计得非常巧妙。它们并非简单的重复性编码任务,而是往往要求读者在现有知识基础上进行扩展或优化。例如,在学习图论部分时,有一道题是要求修改Dijkstra算法以适应带有负权边的特定场景,这迫使我必须回过头去仔细审视算法的核心假设。这种“在做中学,在错中学”的反馈机制,极大地提升了我的算法设计能力。这本书的论证逻辑链条非常完整,很少出现需要读者自行脑补跳跃的部分,这使得它非常适合作为自学教材。

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我是一名软件工程专业的学生,这本书对我的项目实践帮助简直是立竿见影。在最近的一个需要处理大规模日志数据的项目中,我最初选择了最直观的哈希表来存储和查询,但随着数据量的增加,性能瓶颈开始显现。正是阅读了书中关于平衡二叉搜索树(如红黑树)的部分,我才意识到在需要保持有序查询和高效插入删除的场景下,它们才是更稳妥的选择。书里对每种数据结构的应用场景都有明确的界定,甚至提到了在特定编程语言(虽然是C++,但原理是通用的)中,标准库是如何选择底层实现的。这让我不再是简单地调用API,而是真正理解了“我为什么选择这个”背后的工程考量。而且,作者在描述复杂算法时,总会穿插一些历史背景或者实际应用中的经典案例,这让学习过程变得生动有趣,而不是枯燥的公式演算。这本书的价值在于,它不仅仅教你“如何实现”,更重要的是教你“为何这样设计”和“何时使用”。

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说实话,这本书的深度和广度都超出了我的预期,对于有一定编程基础的人来说,它提供了一个极好的“查漏补缺”的机会。我之前自己零散地学过一些排序算法,但总觉得对它们的内在联系和适用场景理解不够透彻。这本书在对比快排、归并排序和堆排序时,简直是教科书级别的分析。它不仅展示了代码实现,更深入探讨了它们在最坏情况、平均情况下的性能表现,以及它们对内存使用的微妙影响。我特别欣赏作者在讲解高级算法如动态规划时采用的渐进式教学方法。他从一个非常简单的、可以手动计算的例子入手,逐步引导我们识别出子问题和状态转移方程,最后才过渡到完整的递归和记忆化搜索的实现。这种层层递进的结构,彻底打破了我对动态规划“玄学”的恐惧。读到后面,你会发现算法设计不再是凭空想象,而是一套严谨的、可以遵循的思维流程。这本书的排版和图示也做得非常专业,代码块的语法高亮清晰,阅读体验极佳,让我愿意长时间沉浸其中。

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坦率地说,这本书的C++实现细节对我来说是一个巨大的挑战,但也是它最大的优点之一。它没有回避指针、内存管理这些C++的“痛点”,而是将数据结构的操作与底层的内存布局紧密结合起来讲解。例如,讲解内存池如何优化对象频繁创建和销毁的场景时,作者直接展示了C++中如何通过操作内存地址来实现高效的内存分配和回收,这让我对C++的强大控制力有了更深的敬畏。对于那些希望从高级语言抽象层跳出来,深入理解程序运行机制的读者来说,这本书提供的视角是无价的。它强迫你思考,当你声明一个`std::vector`时,背后发生了什么?当插入元素导致底层数组需要扩容时,效率是如何保证的?这种硬核的深入,虽然阅读起来需要更高的专注度,但一旦理解,你会发现自己看待所有数据操作的视角都发生了根本性的转变,编程的内功也随之大大增强。

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这本书简直是为我这种初学者量身定制的!我之前对编程的概念总是模模糊糊的,尤其是一提到“数据结构”和“算法”,就感觉像是要啃硬骨头。但是作者的叙述方式实在是太清晰了,完全没有那种高高在上的技术术语堆砌感。比如讲到链表和数组的区别时,他不是直接抛出定义,而是用了一个非常生动的比喻,让我一下子就明白了它们在内存中组织方式的本质差异。再比如,在介绍二叉树的遍历时,他不仅画出了图示,还配上了清晰的伪代码,每一步操作都解释得详尽入微,我跟着敲了一遍代码后,那种“原来如此”的顿悟感太棒了。更让我惊喜的是,书里关于时间复杂度和空间复杂度的分析部分,也处理得恰到好处。它没有过度陷入数学推导的泥潭,而是重点放在了如何“思考”效率上,告诉我们面对不同规模的数据时,应该优先考虑哪种结构或算法。读完前几章,我对数据组织的基本逻辑已经建立起了坚实的框架,这对于后续学习任何高级编程概念都至关重要。这本书不是那种让你囫囵吞枣的书,它要求你停下来思考,但提供的引导又足够强大,让人愿意一步步深入下去。

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这书我得谢谢Iker全家

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