具体描述
本书以教学大纲为指导，充分考虑课程特点，兼顾学习习惯。全书分为11章，内容涉及数据结构的基本概念、线性表、栈和队列、串和数组、递归和广义表、树和二叉树、图、查找、内排序、外排序、文件以及算法设计技术。还精心设计大量例题，用于演示说明相关概念和方法；各章在课后都给出多个典型练习题，并在附录中提供参考答案。
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用户评价
我必须强调一下这本书在理论深度上的平衡把握。许多书籍要么过于偏重理论的数学证明，搞得像高等数学教材一样枯燥，要么就是流于表面，只罗列一些现成的API使用方法。而这本《数据结构与算法教程》在这一点上找到了一个近乎完美的黄金分割点。它在介绍核心算法的复杂度分析时，并没有回避严谨的数学推导，但这些推导往往被巧妙地融入到对算法效率的直观解释中去，使得读者在理解其运行效率的同时，也能体会到背后的数学美感。更令人称道的是，它还引入了针对不同应用场景下，选择特定数据结构或算法的权衡分析，这才是真正体现出“工程思维”的地方。它教会我们的不仅仅是知识点，更是一种面对工程问题时，如何进行系统性思考和决策的方法论。这种既有深度又有广度的内容组织，使得这本书的价值远远超出了单纯的入门读物范畴。
评分这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，透露出一种严谨又不失现代感的专业气息。我拿起它的时候，首先被它的排版吸引了，字体大小适中，行距把握得恰到好处，即便是初次接触这个领域的读者，也能感到阅读的舒适度极高。装帧质量也十分扎实，厚实的纸张拿在手里很有分量，感觉这不是一本快餐式的读物，而是一本可以长期珍藏和反复研读的工具书。初翻几页，就能感受到作者在内容组织上的匠心独运，每一章节的逻辑衔接都如同精密的机械装置般流畅自然，没有丝毫的生硬或跳跃感。特别是对于那些基础概念的阐述，作者似乎有一种天赋，能用最朴素的语言，将那些抽象的理论结构清晰地勾勒出来，避免了许多同类书籍中常见的晦涩难懂的术语堆砌，这对于我们这些希望打下坚实基础的求知者来说，无疑是一大福音。这种精心打磨的阅读体验，让我对接下来的深入学习充满了信心和期待。
评分这本书的配套资源和附录设计，体现了作者深厚的教学功底。我惊喜地发现，在书的最后几页，作者提供了一份详尽的“常见问题与优化思路速查表”，这对于临阵磨枪或者需要快速回顾的读者来说，简直是救命稻草。而且，全书的章节结构非常清晰，每个知识点的知识点索引做得非常到位，如果你只对某一特定概念感兴趣，可以迅速定位，而不会被其他内容干扰。更值得一提的是，书中对一些经典算法的历史演变和不同流派的观点也做了简要的梳理，这让原本可能显得僵硬的知识点瞬间变得生动起来，充满了人文色彩。这种将知识点串联成一个有机的知识体系的编排方式，远比零散的知识点罗列要高效得多，它帮助读者构建了一个强大的知识网络，而不是一堆孤立的数据点。
评分从实操层面上来讲，这本书为我们构建了一个极其扎实的编程实践平台。它不仅仅是概念的讲解，更像是一本“实战手册”。在讲解完抽象概念后，书中会立即提供一系列由浅入深的练习题和项目挑战。这些练习题的设计梯度非常平滑，从基础的链表操作到复杂的图遍历问题，层层递进，确保了读者能够通过亲手编码来固化理解。我个人特别欣赏的是，书中对不同编程语言实现细节的讨论并没有过度纠缠，而是选择了最能体现算法思想的实现方式进行讲解，保持了内容的普适性。这种重思想、轻具体语法的处理方式，极大地拓宽了知识的应用范围，使得无论我未来使用哪种语言进行开发，书中学到的核心思维框架都能直接套用。这是一本真正能让你“动手去做”的书，而不是仅仅让你“动手去翻”的书。
评分这本书的实例讲解部分，简直是教科书级别的典范。我记得以前接触过一些相关资料，往往是概念讲完就直接抛出一堆复杂的代码片段，让人望而却步。但这本书的处理方式完全不同，它似乎深谙“授人以渔”的真谛。每一个数据结构或算法的引入，都会紧跟着一两个精心挑选的、贴近实际应用场景的例子。这些例子不仅仅是展示功能，更重要的是，它会带着你一步一步地剖析，从问题的定义、到思维路径的构建，再到最终代码实现的每一步推导过程，都解释得细致入微，甚至连一些容易出错的边界条件都会提前预警。阅读这些章节时，我常常感觉就像有一位经验丰富的导师坐在身边，耐心地为你梳理思路，而不是冷冰冰地陈述事实。这种陪伴式的学习过程，极大地降低了自学过程中的挫败感，让我能够真正理解“为什么”要这么设计，而不是简单地死记硬背“怎么做”。这种对细节的执着和对学习者友好的态度，是这本书最宝贵的财富之一。
评分这个版本极度蛋疼
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