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出版者:清华大学

作者:彭波

出品人:

页数:257

译者:

出版时间:2002-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787900641670

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
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• 考研

《数据结构》是一本深入探讨计算机科学核心概念的书籍，它将带领读者遨游于信息组织与高效处理的广阔天地。本书并非仅仅是算法的堆砌，而是旨在构建读者对于数据如何在计算机中进行逻辑组织、存储以及操作的深刻理解。 本书首先会为读者构建坚实的基础。我们将从最基本的概念开始，如抽象数据类型（ADT）的哲学思想——它定义了数据的行为，而非其实现细节。接着，我们会详细阐述几种最基础但却至关重要的线性数据结构：数组和链表。数组以其直接的内存访问和高效的随机访问而著称，我们将剖析其内部机制，理解其在内存中的连续性以及固定大小的限制。链表则以其动态的内存分配和灵活的插入删除操作展现了另一种强大的数据组织方式，我们会深入了解单向链表、双向链表以及循环链表，并分析它们各自的优缺点和适用场景。 在掌握了线性结构的精髓后，本书将进一步拓展到非线性数据结构的世界。栈和队列是两种经典的抽象数据类型，它们在实际应用中无处不在，从函数调用栈到任务调度队列，其重要性不言而喻。我们将详细解析栈的“后进先出”（LIFO）原则和队列的“先进先出”（FIFO）原则，并通过丰富的例子展示它们在算法中的应用，例如表达式求值、递归的实现等。 接着，我们将进入更为复杂的树形结构。二叉树作为一种基础但功能强大的树结构，将是本书重点关注的对象。我们会深入探讨满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树（如AVL树和红黑树）等概念，并详细介绍二叉搜索树（BST）的插入、删除、查找等基本操作。平衡二叉树的引入，是为了解决二叉搜索树在某些极端情况下退化为链表导致性能下降的问题，我们将剖析其平衡机制，理解其如何保证对数时间复杂度的查找性能。此外，堆（Heap）作为一种特殊的完全二叉树，它在优先队列和堆排序中的作用将得到充分的阐释，我们会详细讲解最大堆和最小堆的构建与操作。 图（Graph）是另一种极其重要且应用广泛的非线性数据结构，它能够有效地表示对象之间的关系。本书将系统地介绍图的各种表示方法，包括邻接矩阵和邻接表，并分析它们各自的优劣。接着，我们将深入学习图的遍历算法，如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并阐述它们在连通性判断、最短路径查找（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）等问题中的应用。我们还会探讨最小生成树（MST）的概念，并详细讲解Prim算法和Kruskal算法的实现原理。 除了上述核心数据结构，本书还会触及一些更为高级和专门化的主题。哈希表（Hash Table）以其近乎常数时间的平均查找、插入和删除操作，在实际应用中扮演着极其重要的角色。我们将深入理解哈希函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法和开放寻址法），以及如何选择合适的哈希表来优化程序性能。 本书的每一章都将结合大量的伪代码和图示，力求将抽象的概念具象化，便于读者理解。每一种数据结构和算法的实现，我们都会进行详细的讲解，并分析其时间复杂度和空间复杂度，引导读者掌握评估算法效率的关键方法。通过对不同数据结构的比较分析，读者将能够根据具体问题选择最适合的数据组织方式，从而编写出更高效、更优化的代码。 本书的目标不仅仅是让读者记住各种数据结构的定义和操作，更是要培养读者对问题进行抽象、建模和分析的能力。理解数据结构是学习算法的基础，而算法是解决问题的关键。掌握了本书的内容，读者将具备设计和实现复杂算法的能力，为进一步深入学习计算机科学的各个领域打下坚实的基础。无论是操作系统、数据库、编译器，还是人工智能、图形学，数据结构都是贯穿其中的重要基石。本书将是您踏入计算机科学殿堂，掌握核心技能的必备指南。

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这本书的写作风格极具启发性，作者善于运用类比和比喻来解释复杂的概念，让学习过程变得生动有趣。我在学习排序算法的部分，对书中对各种排序算法的讲解和分析印象深刻。从基础的冒泡排序、插入排序，到更高效的快速排序、归并排序，再到特定场景下的堆排序和计数排序，作者都进行了详细的介绍，并分析了它们的稳定性、时间复杂度和空间复杂度。作者还特别对比了不同排序算法在处理有序、逆序或随机数据时的性能差异，以及它们在稳定性上的区别。例如，快速排序在平均情况下表现优异，但在最坏情况下性能会退化；而归并排序则具有稳定的O(n log n)时间复杂度。书中还通过实际的例子，如对学生成绩进行排序，来展示不同排序算法的应用效果。这种详尽的比较分析，让我能够根据实际需求选择最合适的排序算法，并理解它们背后的优化思想。

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这本书的价值在于它不仅仅传授知识，更培养了解决问题的思维方式。作者在讲解算法的实现时，总是会引导读者思考算法的效率和潜在的改进空间。我对书中关于动态规划（Dynamic Programming）的讲解感到非常着迷。作者不仅解释了动态规划的核心思想，即“最优子结构”和“重叠子问题”，还通过经典的例子，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等，展示了如何将复杂问题分解为更小的子问题，并通过记忆化搜索或自底向上的方式来求解。书中对这些问题的求解过程进行了详细的步骤分析，并计算了相应的状态转移方程和时间复杂度。例如，在求解背包问题时，作者清晰地展示了如何构建一个二维DP表格，来存储不同容量和不同物品组合下的最大价值。这种将抽象的算法思想与具体的编程实现相结合的讲解方式，极大地提升了我解决算法问题的能力。

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这本书的内容组织非常合理，它循序渐进，难度适中，让我在学习过程中能够不断建立信心。我对书中关于集合（set）和映射（map）的讲解非常欣赏。作者不仅解释了集合的无重复元素特性和映射的键值对关系，还深入探讨了它们的常用实现方式，如基于哈希表（HashSet, HashMap）和基于树（TreeSet, TreeMap）。对于基于树的实现，作者特别强调了它们能够提供有序的元素访问，以及在查找、插入和删除操作上保持O(log n)的时间复杂度。书中还对比了基于哈希表和基于树的实现方式在性能上的差异，以及它们各自适用的场景。例如，在需要快速查找和插入的场景下，哈希表通常是首选；而在需要对元素进行排序和范围查询的场景下，基于树的实现则更具优势。书中对二叉搜索树的详细分析，包括其基本性质、插入、删除和查找操作的算法，以及不平衡可能导致的最坏情况，都让我对这类数据结构有了更深刻的理解。

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这本书简直是一场思维的盛宴！从拿到它开始，我就像是踏入了一个充满智慧与秩序的迷宫。作者用一种极为细腻和富有洞察力的方式，将那些抽象的概念一一呈现，仿佛为我打开了一扇通往计算机科学核心的大门。我尤其惊叹于他对各种数据结构的细致讲解，不仅仅是罗列它们的名字和基本操作，更深入地剖析了它们为何存在，它们解决了什么问题，以及在不同场景下选择哪种结构所带来的效率差异。例如，在介绍链表时，作者并没有止步于单向链表，而是循序渐进地引入了双向链表和循环链表，并对它们在插入、删除、遍历等操作上的性能特点进行了详尽的比较，甚至还讨论了它们在内存管理和节点访问方面的细微之处。这种层层递进、由表及里的讲解方式，让我能够真正理解每一种数据结构的设计哲学和应用价值。而且，书中的图示也相当精美，将复杂的算法流程和数据组织方式一目了然地展现出来，大大减轻了我的理解负担。对于我这样一个对计算机科学充满好奇的初学者来说，这本书无疑是最好的入门向导，它不仅提供了知识，更激发了我对算法和数据结构更深层次的探索欲望。

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我特别欣赏这本书的结构安排。它将不同类型的数据结构按照逻辑关系组织起来，从最基础的线性结构，到复杂的非线性结构，再到专门的应用结构，层层递进，逻辑严谨。在学习队列和栈的部分，作者不仅解释了它们的“先进先出”和“后进先出”的基本特性，还通过生动的例子，如函数调用栈、表达式求值、迷宫求解等，展示了它们在解决实际问题中的强大能力。书中还对循环队列和双端队列进行了详细的介绍，并分析了它们在内存效率和操作灵活性方面的优势。对于栈，作者更是深入讲解了其在递归算法中的作用，以及如何通过栈来实现非递归的深度优先遍历。此外，书中对优先队列的讲解也让我受益匪浅。作者不仅解释了基于堆（heap）的优先队列实现，还详细阐述了最大堆和最小堆的概念，以及它们在插入、删除和查找最大/最小元素时的O(log n)时间复杂度。书中还对二叉堆的构建过程进行了详细的分析，包括上浮（heapify-up）和下沉（heapify-down）操作。

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这本书的全面性让我感到惊喜。它涵盖了从基础到高级的各种数据结构，并且在每个部分都进行了深入的探讨。我对书中关于多路查找树（如B树和B+树）的讲解尤为满意。作者不仅解释了它们如何在磁盘存储系统中优化查找效率，还详细阐述了它们的分支因子（fanout）和节点大小如何影响I/O次数。书中对B+树的讲解尤其深入，解释了它如何通过将所有数据节点链接起来，实现高效的范围查询和顺序访问，这在数据库系统中非常常见。作者还对比了B树和B+树在数据检索和范围查询上的效率差异，并解释了为什么B+树在数据库索引中更受欢迎。此外，书中对 Trie 树（前缀树）的讲解也让我茅塞顿开，解释了它如何高效地存储和检索字符串集合，并应用于自动补全、拼写检查等场景。

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这本书的实用性是我选择它的主要原因。作者在讲解理论知识的同时，也提供了大量的代码示例，并且这些示例都经过了精心的设计，能够清晰地反映出数据结构的特性。我在学习数组和字符串处理时，对书中关于字符串匹配算法（如KMP算法）的讲解印象深刻。作者不仅给出了KMP算法的详细步骤，还分析了其前缀函数（next数组）的构建过程，以及如何利用这个前缀函数避免不必要的字符比较，从而实现线性时间复杂度的匹配。这种对算法优化细节的深入剖析，让我对提高代码效率有了更直观的认识。而且，书中对数组和字符串在内存中的存储方式，以及它们在不同操作下的时间复杂度进行了详细的解释。例如，字符串的拼接操作在某些语言中可能会产生大量的临时对象，从而影响性能，而书中提供的优化建议，比如使用StringBuilder，也极大地帮助我提升了编程实践能力。

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这本书的语言风格非常吸引人，它没有枯燥的技术术语堆砌，而是用一种清晰、流畅且富有逻辑性的方式来传达信息。作者就像一个经验丰富的导师，一步步引导读者去理解每一个概念。我对书中关于哈希表的讲解尤为满意。作者不仅解释了哈希函数的设计原则，以及如何处理哈希冲突（如链地址法和开放地址法），还深入探讨了各种哈希表实现方式在不同场景下的优缺点。例如，链地址法在处理大量插入和删除时表现出色，而开放地址法在内存使用上可能更有效率，但需要更仔细地处理删除操作，以避免影响后续查找。书中还详细分析了负载因子对哈希表性能的影响，以及如何通过动态扩容来维持高效的查找速度。更让我惊喜的是，作者还提及了更高级的哈希表应用，如布隆过滤器和一致性哈希，并解释了它们在分布式系统和大数据处理中的独特价值。这种由基础到进阶的讲解方式，让我觉得这本书不仅适合初学者，也对有一定经验的开发者非常有启发。

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这本书的清晰度和易读性是我选择它的另一个重要原因。作者的讲解方式非常直观，让每一个概念都变得触手可及。我在学习图的遍历算法时，对书中对深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的详细解释和应用场景的分析印象深刻。作者不仅给出了DFS和BFS的递归和迭代实现方式，还深入分析了它们在连通分量查找、拓扑排序、最短路径（无权图）等问题中的应用。书中还通过生动的图示，展示了DFS和BFS在遍历图时的过程，以及它们如何系统地访问图中的所有节点。例如，在查找图的连通分量时，DFS可以从一个未访问过的节点开始，递归地访问所有与之连通的节点，从而找到一个连通分量；而BFS则可以逐层地访问节点，找到最短路径。这种详细的分析和直观的展示，让我对这些基本的图算法有了非常透彻的理解。

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这本书的深度和广度令人印象深刻。作者在阐述过程中，总能巧妙地穿插各种实际应用案例，让我切实体会到数据结构在现代软件开发中的重要性。我记得在学习树形结构的部分，书中对二叉搜索树、平衡二叉树（如AVL树和红黑树）的讲解，不仅仅是理论上的描述，还详细阐述了它们如何保证查找、插入和删除操作的对数时间复杂度，以及在实际应用中，例如数据库索引、文件系统等场景下，它们所扮演的关键角色。作者还特别强调了理解不同树结构的平衡机制，例如AVL树的高度平衡条件和红黑树的颜色规则，并对它们的插入和删除操作后的调整过程进行了非常详细的算法分析，包括旋转和颜色翻转等操作的详细步骤和原因。这种深入的分析让我对这些数据结构的效率有了更清晰的认识，也明白了为什么在需要高性能查找的场景下，会优先选择这些平衡树。此外，书中对于图的讲解也同样出色，从邻接矩阵到邻接表，再到各种遍历算法（深度优先搜索和广度优先搜索），以及最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）和最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法），作者都进行了详尽的解释和伪代码展示，并分析了它们的时间复杂度和适用范围。

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