数据结构自考应试指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:南京大学出版社

作者:胡学钢编

出品人:

页数:229 页

译者:

出版时间:2004年01月

价格:19.0

装帧:平装

isbn号码:9787305042591

丛书系列:

图书标签:

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《数据结构与算法——通往高效编程的基石》 内容简介： 在信息时代飞速发展的浪潮中，编程已成为构建数字世界的关键技能。而掌握高效的编程能力，离不开对底层逻辑和数据组织的深刻理解，这正是数据结构与算法所要解决的核心问题。本书旨在为广大计算机科学爱好者、初学者以及希望夯实编程基础的开发者，提供一套系统、全面且深入的数据结构与算法学习指南。我们并非简单罗列各种概念，而是力求勾勒出数据结构与算法在解决实际问题中的应用场景，以及它们如何共同构建起高效、健壮的软件系统。 本书的结构设计旨在循序渐进，确保读者能够逐步建立起扎实的理论基础，并将其融会贯通于实践。我们将从最基础的线性结构出发，逐步过渡到更复杂、更强大的非线性结构，并穿插介绍与之配套的经典算法。 第一部分：基础数据结构与算法 我们首先将深入探讨线性数据结构。在这里，读者将接触到数组——最基本也是最常用的存储结构，理解其在内存中的连续存储特性，以及基于下标的快速访问能力。我们将分析数组的优缺点，例如其在插入和删除操作上的效率问题，并引出更灵活的替代方案。 紧接着，我们将聚焦于链表。链表的动态分配内存特性，使其在插入和删除操作上表现出优越的性能。我们会详细讲解单链表、双向链表和循环链表的结构特点、操作方法（如遍历、查找、插入、删除）以及它们各自的应用场景。通过对链表操作的模拟和分析，读者将深刻体会到指针和内存管理的精妙之处。 再者，栈和队列作为两种重要的线性结构，也将被详尽阐述。我们将从它们的“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的特性出发，结合实际生活中的例子，帮助读者理解其应用。我们将介绍栈的各种实现方式（基于数组和链表），并重点讲解其在函数调用、表达式求值、括号匹配等经典问题中的应用。队列的讲解也将涵盖其多种实现方式，并深入探讨其在广度优先搜索（BFS）、任务调度、缓冲区管理等场景下的重要作用。 在这一部分，我们还会初步涉足排序算法。读者将学习到冒泡排序、选择排序、插入排序等简单排序算法，理解它们的基本原理，并分析它们的时空复杂度。虽然这些算法在效率上存在局限，但它们是理解更复杂排序算法的基础，能够帮助初学者建立起对算法分析的基本概念。 第二部分：树与图——构建复杂关系 当数据之间的关系变得更加复杂时，线性结构就显得捉襟见肘。本书将带领读者进入树形结构的世界。我们将从最基础的二叉树开始，理解其节点、根节点、父节点、子节点、叶子节点等概念。我们将详细讲解二叉树的遍历（前序、中序、后序、层序），并介绍如何实现这些遍历方法。 在此基础上，我们将深入学习二叉搜索树（BST）。BST的有序性使其在查找、插入和删除操作上具有显著优势。本书将详细讲解BST的构建、查找、插入、删除操作，并深入分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。我们还会讨论BST在退化成链表时的性能问题，并引出更平衡的树结构。 接着，我们将重点介绍平衡二叉搜索树，特别是AVL树和红黑树。这些自平衡的树结构通过旋转等操作，能够保证树的高度维持在对数级别，从而极大地提高了查找、插入和删除操作的效率。我们将详细讲解AVL树和红黑树的平衡条件、插入和删除时如何维护平衡，以及它们在实际应用中的优势。 然后，我们将拓展到多路查找树，特别是B树及其变种（如B+树）。B树广泛应用于数据库和文件系统中，能够有效地处理大规模数据。我们将讲解B树的结构特性、查找、插入和删除操作，以及它们如何优化磁盘I/O。 随后，我们将进入图结构的学习。图是一种更通用的数据表示方式，能够描述对象之间的任意关系。我们将讲解图的定义（顶点、边）、表示方法（邻接矩阵、邻接表），并介绍有向图和无向图的概念。 我们将重点讲解图的遍历，包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。DFS的递归或栈式实现，以及BFS的队列式实现，都将通过详细的示例进行阐述。我们将分析DFS和BFS在查找连通分量、拓扑排序等问题中的应用。 此外，本书还将深入探讨图的经典算法，例如最短路径算法。我们将详细讲解Dijkstra算法（用于解决单源最短路径问题），以及Floyd-Warshall算法（用于解决所有顶点对之间的最短路径问题）。我们还会介绍Prim算法和Kruskal算法，用于寻找最小生成树（MST），并分析它们在网络设计、资源分配等场景下的应用。 第三部分：高级算法与应用 在掌握了基础数据结构和图算法之后，本书将进一步拓展到高级算法领域。我们将深入探讨贪心算法的设计思想，通过一系列典型问题（如活动选择问题、背包问题、霍夫曼编码）的讲解，帮助读者理解贪心算法的适用条件和设计策略。 接着，我们将重点讲解动态规划（DP）。DP是一种通过将复杂问题分解为重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的强大技术。我们将从斐波那契数列、硬币找零问题等入门案例入手，逐步深入到更复杂的DP问题，如最长公共子序列、最长递增子序列、0/1背包问题等。我们将详细分析DP的状态定义、状态转移方程的推导过程，以及其在优化算法效率上的威力。 此外，本书还将介绍字符串匹配算法，特别是KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）。KMP算法通过构建失配表，能够显著提高字符串查找的效率，避免了朴素算法的重复回溯。我们将详细讲解KMP算法的原理和实现。 本书还将触及散列表（Hash Table）。散列表是一种通过哈希函数将键映射到存储位置的数据结构，能够实现平均O(1)的查找、插入和删除操作。我们将讲解哈希函数的选择、冲突的解决方法（如链地址法、开放地址法），以及散列表在缓存、索引等方面的广泛应用。 第四部分：实战演练与性能分析 理论知识的掌握离不开实践。本书在每一章节都会穿插精心设计的编程练习，鼓励读者动手实现所学的数据结构和算法。我们将提供清晰的题目描述和实现思路，帮助读者将理论转化为代码。 同时，本书高度重视算法的性能分析。我们将反复强调时间复杂度和空间复杂度的概念，并教授读者如何使用大O表示法来分析算法的效率。通过对不同算法在不同场景下的性能对比，读者将能够深刻理解选择合适数据结构和算法的重要性，从而写出更优化的代码。 总结： 《数据结构与算法——通往高效编程的基石》不仅仅是一本讲解概念的教材，更是一本引导读者理解编程思想、提升解决问题能力的实践指南。我们相信，通过对本书内容的系统学习和深入理解，读者将能够建立起坚实的数据结构与算法基础，为未来更复杂的编程挑战打下坚实的地基，迈向更高效、更优雅的编程世界。无论您是初入编程之门的学生，还是希望提升技术功底的在职开发者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。

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这本书的装帧和排版设计，虽然不追求华丽，但实用性极强。很多参考书为了追求轻薄，常常把代码和文字挤在一起，阅读起来非常吃力，尤其是涉及到复杂的算法伪代码时，经常需要反复对照才能理清逻辑。这本书在这方面做得非常考究。它使用了大量的留白，使得关键的公式和代码块能够独立成章地展示出来，视觉焦点非常明确。更让我惊喜的是，它在关键术语的定义上，采用了加粗加框的处理方式，即使是快速翻阅时，也能迅速定位到核心概念的准确表述。我尤其喜欢它在章节末尾设置的“知识点关联图谱”。这张图谱不是简单的罗列，而是用不同粗细的线条清晰地标明了各个数据结构之间的内在联系和相互依赖关系，比如栈和递归的关系、树和图的共通性等等。这对于宏观把握整个学科的知识架构，建立完整的知识体系，起到了决定性的帮助。对于需要建立逻辑框架的自考生来说，这种可视化工具的价值无可替代。

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说实话，一开始拿到手，我还有点担心它会不会过于侧重理论而忽略了实操性，毕竟自考的特点就是强调应用和应试能力。然而，阅读接下来的章节，我的顾虑完全打消了。这本书在每个重要数据结构（比如哈希表、堆栈和队列）的讲解之后，都紧跟着一个“历年真题精析”的板块。这个板块的设计非常巧妙，它不是简单地把真题放上来，而是会针对性地指出，在这个知识点上，历年考官最喜欢考察哪几种变化形式，以及每种形式下最标准、得分最高的解题步骤是怎样的。例如，在讲解树的遍历时，它不仅区分了前序、中序和后序，还特别强调了在特定情况下（比如如何通过前序和中序恢复二叉树）的解题技巧和时间效率对比。这种“理论与实战无缝对接”的模式，极大地提高了我的备考效率。我感觉自己不是在死记硬背，而是在进行一场高强度的模拟演练，每一次阅读都像是在积累实战经验。对于任何想要在考试中取得高分的考生来说，这种注重解题策略的指导是无价之宝。

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这本书的封面设计得相当朴实，没有过多花哨的元素，直奔主题，这一点我很欣赏。从我翻开第一页开始，我就能感受到作者在内容组织上的用心良苦。它并不是那种堆砌概念的教科书，而是更像一位经验丰富的老师，手把手地带着你一步步攻克难关。比如，在讲解图论算法的那一部分，作者没有直接抛出复杂的数学推导，而是先用了一个非常贴近生活的例子——城市交通规划——来引入问题，这让我一下子就抓住了核心思想。随后，他才慢慢过渡到时间复杂度和空间复杂度的分析，并且在讲解过程中穿插了大量的“注意事项”和“易错点提醒”，这些细节处理得非常到位。很多时候，我们自考备考，最怕的就是因为某个小细节的理解偏差而导致整个知识体系出现漏洞，这本书在这方面做得非常稳健，让人感觉非常踏实。特别是对于像我这种零基础或者基础薄弱的考生来说，这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了学习的门槛。它不仅仅是知识的传递，更像是一种学习方法的指导，让你知道在面对海量知识点时，应该如何构建自己的知识树。

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坦白说，我在市场上看过不少号称是“自考宝典”的书籍，很多内容陈旧，或者翻译腔太重，读起来晦涩难懂。这本书的语言风格则显得非常接地气和专业并重。作者似乎深知自考生的学习节奏和心理状态，用词精准，但又避免了过度的学术化和晦涩表达。当讲解到那些容易混淆的概念时，比如抽象数据类型（ADT）和具体实现之间的区别，作者会用一些生动的小比喻来帮助理解，让人恍然大悟。印象最深的是，在讨论面向对象设计原则在数据结构应用中的体现时，作者没有简单地套用教科书的定义，而是深入分析了如何在有限的考试时间内，用最简洁的代码结构来体现封装性和继承性。这种对考试要求的精准把握，使得这本书的指导性远超一般的教材。它更像是考场上的“战术手册”，告诉你如何在压力之下，稳定、高效地输出标准答案。

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如果让我用一句话来总结这本书给我的感觉，那就是“清晰、全面、且极度聚焦于目标”。它没有在那些非考试重点的边缘知识点上浪费笔墨，而是把每一页的篇幅都用在了刀刃上。对于自考这种时间紧、任务重的考试形式来说，资源的有效分配至关重要。这本书的价值在于它的“取舍艺术”。它告诉你哪些是必须牢牢掌握的基石，哪些是加分项但可以暂时搁置的深奥理论。我发现，当我按照这本书的章节顺序进行复习时，我的复习效率明显提高，因为我不再需要自己去筛选哪些是重点，哪些是次要的。它已经替我完成了第一轮的筛选工作。这种高度的应试导向性，使得备考过程中的焦虑感大大降低，我能更专注于理解和应用，而不是在信息的海洋里迷失方向。这对于任何希望高效通过考试的考生来说，都是一个非常可靠的辅助工具。

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