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出版者:中山大学出版社

作者:杨薇薇

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:2004-1

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787306023124

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 计算机教材
• 高等教育
• 新世纪教材
• 算法
• 数据存储
• 程序设计
• C++或Java（根据具体内容）
• 计算机科学
• 基础课程

《算法与数据结构：精粹与实践》 一、 引言：数据结构与算法的本质 在浩瀚的计算机科学领域，数据结构与算法是构建一切高效、优雅软件系统的基石。它们不仅是理论研究的核心，更是解决实际问题、优化程序性能的关键所在。理解并掌握各种数据结构及其相应的算法，能够帮助我们更深入地洞察问题的本质，从而设计出更具鲁棒性、可扩展性和效率的解决方案。本书旨在深入剖析经典数据结构与算法的精髓，并结合丰富的实际应用案例，引导读者在理论学习与实践操作之间建立起坚实的桥梁。 二、 数据结构的基石：抽象数据类型（ADT）与数据模型 在深入探索具体的数据结构之前，理解“抽象数据类型”（ADT）的概念至关重要。ADT是一种数学模型，它关注的是数据的逻辑结构和对数据进行操作的集合，而不关心具体实现细节。ADT就像是一个契约，规定了我们可以做什么，以及我们期望得到什么样的结果。例如，栈（Stack）的ADT定义了“压栈”（Push）和“弹栈”（Pop）等操作，但并未规定这些操作是如何在内存中实现的。 本书将首先详细阐述ADT的核心思想，并通过生动的类比，帮助读者建立起对数据表示、操作封装以及接口抽象的初步认识。在此基础上，我们将逐步引入各种基本数据模型，例如线性模型、层次模型、网络模型等，它们为组织和管理数据提供了不同的视角和框架。理解这些模型有助于我们选择最适合特定场景的数据组织方式。 三、 线性结构：有序的序列与高效的访问 线性结构是最基础也是最重要的数据结构之一，其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。本书将深入讲解以下几种核心线性结构： 数组（Array）： 作为最直接的数据存储方式，数组以其连续的内存地址和索引访问的 O(1) 时间复杂度而著称。我们将探讨数组的静态分配与动态分配，以及在不同编程语言中的具体实现差异。重点分析数组在存储、查找、插入、删除等基本操作上的性能特点，并深入讲解其在排序（如冒泡排序、选择排序、插入排序）和查找（如顺序查找、二分查找）算法中的应用。 链表（Linked List）： 链表提供了比数组更灵活的数据组织方式，数据元素之间通过指针（或引用）连接。本书将详细介绍单向链表、双向链表和循环链表，分析它们在插入、删除操作上的优势（O(1)），以及在查找操作上的劣势（O(n)）。我们将通过图示和伪代码，清晰地展示链表的遍历、插入、删除等核心操作的实现过程，并探讨链表在实现栈、队列等更复杂数据结构时的作用。 栈（Stack）： 栈是一种遵循“后进先出”（LIFO）原则的线性结构。我们将从ADT层面出发，清晰定义栈的基本操作，如压栈（push）、弹栈（pop）、查看栈顶元素（peek）和判断栈是否为空（isEmpty）。随后，我们将深入探讨使用数组和链表两种方式实现栈的具体方法，并分析它们的性能差异。本书将重点讲解栈在表达式求值（如中缀表达式转后缀表达式）、函数调用栈、回溯算法等经典场景中的应用。 队列（Queue）： 队列是一种遵循“先进先出”（FIFO）原则的线性结构。同样，我们将从ADT层面定义队列的操作，如入队（enqueue）、出队（dequeue）、查看队首元素（peek）和判断队列是否为空（isEmpty）。我们将重点介绍使用数组（包括循环队列的优化）和链表实现队列的方法，并分析它们的优缺点。队列在广度优先搜索（BFS）、任务调度、缓冲等领域有着广泛的应用，本书将对此进行详细的阐述。 四、 非线性结构：多维的组织与复杂的关联 非线性结构打破了线性结构的单一维度限制，能够更有效地表示数据之间复杂的关系。 树（Tree）： 树是一种层次结构的抽象模型，每个节点有零个或多个子节点，并且只有一个父节点（根节点除外）。我们将从二叉树（Binary Tree）入手，详细介绍二叉树的定义、遍历方式（前序、中序、后序），以及二叉树的创建和操作。随后，我们将深入探讨： 二叉查找树（Binary Search Tree - BST）： BST的有序特性使其在查找、插入、删除操作上具有较高的效率（平均 O(log n)）。我们将详细讲解BST的各种操作，并分析其在平衡性上的潜在问题，引出平衡二叉树的概念。 平衡二叉查找树（Balanced BST）： 例如AVL树和红黑树，它们通过旋转等操作来维护树的平衡，保证了查找、插入、删除操作的最坏时间复杂度为 O(log n)。本书将对 these 两种平衡二叉树的核心思想、构造和操作进行详细介绍，并探讨它们在数据库索引、编译器符号表等实际应用中的作用。 B树与B+树： 它们是多路查找树，特别适用于磁盘存储，是数据库和文件系统中常用的索引结构。本书将对它们的结构特点、查找、插入、删除算法进行深入分析，揭示它们如何优化I/O操作。 堆（Heap）： 堆是一种特殊的完全二叉树，满足堆属性（最大堆或最小堆）。我们将深入讲解堆的插入、删除（提取最大/最小元素）操作，以及堆排序（Heap Sort）算法。堆在优先队列的实现中扮演着核心角色。 图（Graph）： 图是一种由顶点（Vertex）和边（Edge）组成的抽象数据结构，用于表示对象之间的任意关系。本书将详细介绍图的各种表示方法，包括邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们的优缺点。我们将深入讲解图的遍历算法： 深度优先搜索（DFS）： 探索图的深度，常用于连通性判断、拓扑排序等。 广度优先搜索（BFS）： 逐层探索图，常用于寻找最短路径（无权图）。 我们将进一步探讨图的经典算法，包括： 最小生成树（Minimum Spanning Tree - MST）： 如Prim算法和Kruskal算法，用于找到连接所有顶点的权值最小的边集合。 最短路径算法（Shortest Path Algorithms）： 如Dijkstra算法（单源最短路径，非负权值）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）。 拓扑排序（Topological Sort）： 针对有向无环图（DAG），找到一种顶点的线性排序，使得对于图中任意一条有向边 (u, v)，u 都排在 v 之前。 五、 排序与查找：数据处理的核心 数据结构与算法紧密相连，排序与查找是数据结构中最基本也是最核心的操作。 排序算法（Sorting Algorithms）： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序。我们将分析它们的实现原理、时间复杂度（O(n^2)）和空间复杂度，并讨论其适用场景。 高效排序： 归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、堆排序（Heap Sort）。我们将详细讲解这些算法的递归或分治思想，分析其平均和最坏时间复杂度（通常为 O(n log n)），并探讨它们的稳定性。 线性时间排序： 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基数排序（Radix Sort）。我们将介绍这些特定场景下的高效排序算法，并分析它们的适用条件和性能优势。 查找算法（Searching Algorithms）： 顺序查找（Sequential Search）： 最简单的查找方法，适用于无序数据。 二分查找（Binary Search）： 适用于已排序的线性结构，具有 O(log n) 的高效查找性能。我们将详细讲解二分查找的实现，并探讨其变种，如查找第一个大于等于某个值的元素。 散列查找（Hash Search）： 基于散列函数将数据映射到存储位置，实现平均 O(1) 的查找复杂度。我们将深入讲解散列函数的构造、冲突解决方法（如链地址法、开放地址法）以及散列表（Hash Table）的设计与应用。 六、 算法设计与分析：策略与度量 本书不仅介绍各种数据结构和算法，更强调算法的设计思想和分析方法。 算法设计范式： 分治法（Divide and Conquer）： 将大问题分解为小问题，如归并排序、快速排序。 动态规划（Dynamic Programming）： 解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，如斐波那契数列、背包问题。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 在每一步选择局部最优解，期望得到全局最优解，如霍夫曼编码、最小生成树。 回溯法（Backtracking）： 深度优先搜索的扩展，用于在解空间中搜索问题的解，如N皇后问题、数独求解。 算法复杂度分析： 时间复杂度（Time Complexity）： 用大O符号（O-notation）度量算法执行时间随输入规模增长的趋势。我们将详细讲解如何分析算法的时间复杂度，区分最好、最坏和平均情况。 空间复杂度（Space Complexity）： 度量算法执行所需的额外存储空间。 渐进记号： O、Ω、Θ 符号的含义与应用。 七、 进阶主题与实践应用 在掌握了基础数据结构与算法后，本书将触及一些更高级的主题，并强调实际应用： 字符串匹配算法： 如KMP算法，它通过预处理模式串来避免不必要的比较，显著提高了匹配效率。 高级数据结构： 如Trie（前缀树）在字符串检索和自动补全中的应用，以及Disjoint Set（并查集）在连通性问题中的应用。 实际案例分析： 结合实际项目需求，分析如何选择合适的数据结构和算法来解决特定问题。例如，如何在社交网络中实现好友推荐，如何在搜索引擎中实现快速检索，如何在游戏中实现路径规划等。 八、 结语：持续学习与探索 数据结构与算法是一个广阔而充满活力的领域，本书提供了一个坚实的基础和清晰的学习路径。掌握这些知识不仅能够提升编程能力，更能培养严谨的逻辑思维和解决复杂问题的能力。鼓励读者在掌握本书内容的基础上，继续深入学习，积极参与实践，不断探索算法的魅力，成为一名优秀的计算机科学实践者。

评分☆☆☆☆☆

因为是学校的一位老师编的所以理所当然的拿来用，读起来超级恶心，排版和内容看上去没用心的乱造。很多学校老师自己编数据结构的书，又不是那么好然后和谐的拿来给学校的学生用，加上很多学校根本不把数据结构当回事随便请个老师来教，算法也是如此悲剧的！！！难道算法和数据...

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从整体的学习体验来看，这本书的难度梯度设置得非常人性化，它仿佛是一个高明的“关卡设计师”。初期的基础结构铺垫得扎实稳固，确保读者不会在起跑线上就被绊倒。随着章节的深入，比如讲到树和图这种复杂结构时，它并没有突然增加晦涩的术语轰炸，而是通过增加更复杂的应用实例和更精妙的算法分解，来逐步提升读者的挑战性。我发现自己对树的遍历算法一开始有些迷糊，但书里针对前序、中序、后序遍历的讲解，是分开处理，并且都配上了不同起始节点的具体执行轨迹图，这让我豁然开朗。对比我之前在网上找的一些零散资料，这本书的连贯性是无与伦比的。它仿佛是把所有零散的知识点用一条坚实的逻辑链条串联了起来，确保你学到的每一个新知识都能前承后启，而不是孤立的存在。这种结构化的教学设计，极大地提升了知识的内化效率，感觉知识点之间相互印证，构建了一个坚固的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格给我一种非常强烈的“工程感”，它似乎更偏向于实用主义的视角来讲解理论。我注意到，在介绍每一种数据结构时，作者都非常强调其在实际应用中的性能权衡。比如，针对某个数据结构的操作，它会明确指出“时间复杂度是多少，空间复杂度是多少，在什么场景下会优于另一种结构”。这种分析不是浮于表面的，而是深入到操作的每一步，让我们清晰地看到不同选择带来的实际后果。这对于我们未来要踏入软件开发领域的人来说，是至关重要的思维训练。我曾经看过一些偏理论的参考书，它们把算法分析搞得像纯数学证明一样复杂，让人望而却步。但这本书的处理方式就高效得多，它用最简洁的数学工具（比如大O表示法）来量化效率，同时保证了理论的严谨性，达到了理论与实践之间的完美平衡。那些配套的图示也设计得十分精妙，它们不是那种简单的方框箭头示意图，而是能精准地映射到内存分配和逻辑跳转的层次，极大地降低了理解抽象概念的门槛。

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我花了整整一个下午的时间，才算大致浏览完前几章的内容，最大的感受就是它在概念阐述上的那种“雕琢感”。很多地方的处理方式，让我觉得作者不仅仅是在“告诉”你这是什么，更是在“解释”为什么是这样。比如，在讲到线性表和链表的时候，它没有直接扔出代码实现，而是先用非常形象的比喻，把数据元素之间的逻辑关系具象化了，我甚至能在脑海中构建出元素在内存中被链接起来的那个动态过程。这种注重“理解而非死记硬背”的教学理念，在理工科教材中是相当难得的。而且，这本书在细节的处理上也做得非常到位，它不像某些翻译过来的教材那样，术语生硬、表达晦涩，这里的中文表达流畅自然，完全没有阅读障碍。更让我惊喜的是，书里穿插了一些历史背景的小知识点，虽然不是核心考点，但能让我对这些经典算法的产生有一个更宏观的认识，让学习过程变得更加丰满和有故事性。我本来以为这会是一本非常干巴巴的工具书，结果却发现它更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导你一步步揭开计算机科学的神秘面纱。

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这本书的语言风格保持了一种恰到好处的“学术亲和力”，既有大学教材应有的严谨和规范，又避免了那种高高在上、拒人于千里之外的疏离感。作者在解释复杂概念时，常用到一种“对话式”的引导，仿佛是在和你进行一场深入的技术探讨，而不是单向的知识灌输。比如，在讨论递归的终止条件时，书中不仅给出了标准定义，还幽默地提到了“如果没有一个明确的出口，你的程序就会陷入无休止的自我调用中”，这种带有温度的文字，在枯燥的算法学习中增添了一丝人情味。此外，这本书在细节的规范性上也做得极为出色，无论是算法伪代码的书写格式，还是对变量命名的惯例，都有一致的标准，这对于培养学生良好的编程习惯至关重要。总而言之，它不仅是一本知识的载体，更像是一本关于“如何像一个专业人士一样思考和组织数据”的实践指南，对于想在计算机领域打下坚实基础的学子来说，它的价值远超一门课程的范畴。

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这套书的封面设计得真是沉稳大气，蓝灰色的主调，配上简洁的字体，一看就是那种正儿八经、不玩花样的教材。我拿到手的时候，首先注意到的是它的装帧质量，纸张摸起来很厚实，印刷清晰，阅读起来很舒服，长时间盯着屏幕看久了，翻开纸质书感觉特别亲切。说实话，我一开始对“新世纪高等学校计算机系列教材”这个名头有点敬畏，总觉得这种大型系列教材会内容冗余，或者说得太理论化，不太接地气。但翻开目录后，我发现它的结构组织得非常清晰，从最基础的概念讲起，循序渐进，过渡自然，似乎是为完全没有基础的新手量身定做的入门向导。书的版式设计也很用心，关键概念都有加粗或用小方框标出，方便我们快速抓住重点，这一点对于考试复习时简直是救命稻草。我特别欣赏它在章节末尾设置的那些“思考题”，它们不像有些教材那样只停留在概念的重复上，而是真正引导你去思考算法背后的逻辑和效率，让人感觉不仅仅是在学知识，更是在培养一种计算思维。这本书的编写团队显然对教学方法有着深刻的理解，能够把看似枯燥的数据组织逻辑讲得有条理，节奏把握得恰到好处，不会让人有学不下去的挫败感。

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