数据结构与C++ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安交通大学出版社

作者:周叶

出品人:

页数:226

译者:

出版时间:1999-11

价格:19.50元

装帧:

isbn号码:9787560511726

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• C++
• 算法
• 编程
• 计算机科学
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• 程序设计
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• 面向对象
• 代码实现
• 学习资料

软件工程：从理论到实践的全面指南 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的软件工程知识体系。我们摒弃了传统教材中偏重于枯燥理论和抽象模型的陈旧叙事方式，转而采用一种以现代软件开发生命周期为核心，紧密结合行业前沿实践和工程案例的叙述结构。本书不仅是对既有软件工程知识的系统梳理，更是一本面向未来、强调工程素养与解决复杂问题能力的实用手册。 第一部分：软件工程的基石与思维范式 本部分奠定软件工程的基础，重点在于培养读者的系统思维和工程化视角。 第一章：理解软件的本质与复杂性 本章从哲学层面探讨软件的特性，区别于硬件的本质差异。我们将深入分析大型软件系统的内在复杂性来源，包括规模性、结构性、隐蔽性以及演化性。重点讨论布鲁克斯定律（Brooks' Law）的现代解读，以及如何识别和管理“必然的复杂性”与“偶然的复杂性”。通过分析历史上的重大软件失败案例（如太空计划、大型企业资源规划系统部署失败），引出早期软件危机（Software Crisis）的教训，并明确软件工程作为应对手段的必要性。 第二章：软件过程模型的新旧交融 我们将不再局限于传统的瀑布模型（Waterfall Model）的线性描述。本章详细剖析迭代与增量开发的思想，并引入敏捷宣言（Agile Manifesto）的核心价值与十二条原则。随后，深入探讨主流的敏捷框架，如Scrum的运作机制、看板（Kanban）的流动管理，以及极限编程（XP）的技术实践。同时，我们也保留对V模型、螺旋模型等经典模型的介绍，用以对比不同约束条件下的适用性。本章的重点在于理解过程选择的权衡艺术，而非僵硬地遵循某一种模型。 第三章：需求工程的精妙艺术 需求是软件的灵魂。本章将需求获取提升到“价值发现”的层次。我们详细阐述需求收集的技术，包括用户访谈的结构化技巧、工作坊（Workshop）的引导艺术，以及场景分析（Scenarios）和用例（Use Cases）的构建方法。在需求的分析与建模阶段，我们将重点介绍如何使用用户故事（User Stories）和验收标准（Acceptance Criteria）来精确捕获用户价值，并利用领域驱动设计（DDD）中的限界上下文（Bounded Context）概念来管理需求的边界，避免范围蔓延（Scope Creep）。 第二部分：高质量的软件构建与设计 本部分聚焦于软件设计的深层结构、架构决策以及代码质量的工程化保障。 第四章：软件架构设计与模式 软件架构是系统稳定性的宏观骨架。本章深入讲解架构的四个“视图”——逻辑视图、开发视图、进程视图和物理视图。我们将详细分析当前主流的架构风格，包括分层架构（Layered Architecture）、事件驱动架构（EDA）、微服务架构（Microservices）的优势与挑战，以及面向服务架构（SOA）的演进路径。对于每个架构风格，我们将结合具体的应用场景（如高并发交易系统、大数据处理平台），阐述其在可扩展性、可维护性和容错性方面的工程权衡。 第五章：模块化、耦合与内聚的度量 本章回归到微观的设计层面，探讨如何构建高内聚、低耦合的软件单元。我们将介绍经典的面向对象设计原则（SOLID，特别是依赖倒置原则DIP的应用）。重点解析耦合的种类（如内容耦合、数据耦合、控制耦合）及其对维护成本的影响。我们引入度量标准，如圈复杂度（Cyclomatic Complexity）和霍尔斯特德度量（Halstead Metrics），用数据化的方式评估代码的复杂度和可理解性，指导重构决策。 第六章：设计模式的实战应用 本章不满足于罗列GoF（Gang of Four）设计模式的定义，而是侧重于“何时”以及“为何”使用特定的模式。我们将分析创建型、结构型和行为型模式在解决特定设计难题中的作用。例如，通过一个复杂的配置加载系统案例，演示工厂模式（Factory）与抽象工厂模式（Abstract Factory）的差异；通过一个多渠道消息推送系统，阐述策略模式（Strategy）与桥接模式（Bridge）如何解耦业务逻辑与具体实现。 第三部分：工程化、测试与质量保障体系 软件工程的精髓在于可重复的、可预测的交付。本部分聚焦于如何通过流程和自动化手段确保质量。 第七章：持续集成与持续交付（CI/CD） CI/CD是现代软件交付的生命线。本章详细拆解构建、集成、测试、部署的自动化流水线。我们将探讨分支策略（如Git Flow、Trunk-Based Development）对CI流程的影响。重点剖析容器化技术（如Docker）和基础设施即代码（IaC，如Terraform）在实现环境一致性、加速部署方面的关键作用。本章要求读者不仅理解工具链，更要理解自动化背后的工程哲学：小步快跑、快速反馈。 第八章：软件测试金字塔的构建 软件测试不再是开发结束后的附加环节，而是贯穿始终的质量活动。本章详细介绍测试金字塔模型，强调单元测试（Unit Test）在底层的重要性及其编写规范（如使用Mocking和Stubbing隔离依赖）。向上延伸至集成测试、服务间契约测试（Contract Testing）以及端到端（E2E）测试的合理分布。我们将讨论测试驱动开发（TDD）的具体实践流程，并引入混沌工程（Chaos Engineering）的概念，以测试系统在极端条件下的鲁棒性。 第九章：配置管理与版本控制的深度应用 版本控制是团队协作的基础。本章超越了Git的基本操作，深入探讨如何使用Git进行复杂的代码审查（Code Review）流程、维护清晰的提交历史（Commit Hygiene），以及如何利用标签（Tagging）和Release Branch进行精确的版本发布控制。在配置管理方面，我们将讨论“配置与代码分离”的原则，以及如何使用环境特定的配置文件（Environment Variables）和配置中心（如Consul, etcd）来管理不同阶段（开发、测试、生产）的系统参数，确保环境的可移植性。 第四部分：维护、演化与团队协作 软件的生命周期绝大部分时间处于维护和演化阶段。本部分关注如何管理软件的“技术债务”和优化团队的协作效率。 第十章：软件维护与技术债务管理 本章明确指出，软件维护是其生命周期中最耗时、成本最高的阶段。我们将系统地分类软件维护的类型（纠正性、适应性、完善性、预防性）。重点分析技术债务（Technical Debt）的成因（如匆忙发布、设计妥协）及其累积效应。本章提供量化技术债务的方法，并提出“债务偿还”的最佳实践，例如在每次迭代中预留固定比例的带宽来重构和优化关键模块。 第十一章：可观测性（Observability）与故障排查 现代分布式系统要求从被动响应转向主动洞察。本章全面介绍可观测性的三大支柱：日志（Logging）、指标（Metrics）和追踪（Tracing）。我们将探讨如何设计有效的分布式追踪系统（如使用OpenTelemetry标准），如何利用时间序列数据库存储和分析系统性能指标，并讲解如何建立有效的告警策略（Alerting）体系，以确保在系统出现非预期行为时，工程师能够快速定位问题的根源。 第十二章：软件工程中的伦理、法律与团队动力学 本章拓展了软件工程的范畴，涵盖了影响工程实践的非技术因素。我们将讨论开源软件的许可证（License）合规性，数据隐私（如GDPR、CCPA）对软件设计的影响。在团队动力学方面，本章借鉴组织行为学理论，分析如何构建高绩效的工程团队，如何处理跨职能沟通的障碍，以及如何通过有效的代码所有权和知识共享机制，提高整个团队的韧性和适应能力。 本书通过详实的案例分析、流程图示以及对前沿工具和概念的批判性评估，旨在培养出不仅能写出“能跑”代码，更能构建出“可靠、可维护、可演进”的工业级软件系统的优秀工程师。

评分☆☆☆☆☆

RT 事实上,我并没有看完,还剩下十几二十页的样子,主要是看不下去了 书中太多无关的细枝末节,好像作者想把每一种数据结构都写成一个标准库,但是代码却极尽的蹩脚. 很多代码显得很笨拙,重点的分析也只是一笔带过.让人完全没办法抓住数据结构的核心. 最初是想作为CLRS的辅助用...

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作为一名有几年开发经验的程序员，虽然工作中会频繁接触到各种数据结构，但有时会发现自己对某些底层原理的理解并不够深入。这本“数据结构与C++”恰好满足了我这种“温故而知新”的需求。它的讲解方式让我印象深刻，不是简单地罗列算法，而是深入剖析了算法背后的思想和逻辑，以及在C++中如何最优地实现。我尤其欣赏书中对不同数据结构优劣势的比较分析，以及在实际场景中如何选择合适的结构。这种贴近实战的讲解，能够帮助我更灵活地运用所学知识，解决实际开发中遇到的问题。总而言之，这是一本既有理论深度，又有实践指导意义的好书。

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最近一直在寻找一本能够系统性梳理数据结构知识的书籍，市面上选择确实不少，但大多要么过于理论化，要么偏重于某个特定应用场景。直到看到这本“数据结构与C++”，才觉得眼前一亮。它不像那种只罗列公式和伪代码的书，而是非常注重将抽象的概念与具体的C++实现相结合。我特别关注了书中关于指针、内存管理以及面向对象思想在数据结构中的应用的部分，这对于真正理解C++的精髓至关重要。能够将C++的语法特性和数据结构的底层原理一一对应起来讲解，我认为这是非常有价值的。希望能通过这本书，不仅掌握数据结构本身，更能提升我的C++编程功底，写出更优雅、更高效的代码。

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这本书的名字“数据结构与C++”就足够吸引我了。我一直在寻找一本能将这两者完美结合的书籍。很多关于数据结构的书籍，要么过于理论化，让我觉得抽象难懂，要么就是直接给出C++代码，却缺乏深入的原理讲解。而这本则恰好填补了这一空白。它在讲解每个数据结构时，都详细地阐述了其背后的逻辑，并通过C++代码进行了生动的实现。我特别喜欢书中对复杂度分析的讲解，能够清晰地看到不同算法的效率差异。相信通过阅读这本书，我不仅能掌握各种数据结构，还能更深入地理解C++语言的特性，并学会如何用C++写出更优、更高效的程序。

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拿到这本书，第一感觉是沉甸甸的，内容肯定很丰富。迫不及待地翻开，就被书中清晰的图示和精炼的文字吸引了。讲解方式非常现代化，不是那种枯燥的教科书式语言，而是更像一位经验丰富的老师在循循善诱。我一直觉得，学习数据结构的关键在于理解其“为什么”和“怎么用”，而这本书在这方面做得相当出色。它不仅介绍了各种数据结构的定义和实现，更重要的是解释了它们在解决实际问题时的作用和优势。C++的引入，更是将理论与实践紧密地联系起来，让我能够立刻将学到的知识转化为可执行的代码。期待在接下来的学习中，能够真正领略数据结构之美，并将其融会贯通于我的C++编程之中。

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一本厚实的书，封面设计简洁大气，书名“数据结构与C++”字样清晰醒目，一看就知道是奔着扎实基础去的。打开第一页，印刷质量相当不错，纸张也挺舒服，不会有廉价感。作为一名初学者，对这类书籍的期待总是复杂的，既希望它能深入浅出地讲解概念，又担心过于晦涩难懂。翻阅了目录，从绪论到各种经典的数据结构，再到排序、查找算法，内容覆盖面很广，看起来条理清晰，循序渐进。尤其是C++语言特性的结合，让人对如何用这门强大的语言去实现这些抽象概念充满了好奇。我想，如果真的能把这本书吃透，对编程的理解一定会有质的飞跃。期待接下来的阅读旅程，希望能像书中描绘的算法一样，逻辑严谨，高效清晰。

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