具体描述
《数据结构与算法:学习指导与习题解析》配合我社出版的面向21世纪课程教材《数据结构与算法》的使用，为读者学习数据结构与算法课程给予指导。全书共14章，其中，第1～12章总结了本课程重要的内容知识点、学习重点和难点，某些章节还对相关知识点进行了扩展；前13章从题意分析、典型错误、数据结构、算法代码、算法分析等多个角度给出了主教材中212道习题和53道上机题的综合分析和参考解答，并新收入了覆盖各章知识点的170多道习题和40多道上机题供读者练习；第13章内容基本上选自ACM国际大学生程序设计竞赛题，强化算法实现和上机实习能力；第14章以1999～2005年北京大学计算机系研究生入学考试数据结构试题及解答为主，辅助读者自学与自测。教据结构与算法课程的学习目的是，根据应用问题的性质选择合理的数据结构，在合理的时间、空间复杂度限制下编程加以解决。认真地完成习题和上机题，是学好本课程，提高程序设计质量的重要环节。
《数据结构与算法:学习指导与习题解析》可作为普通高等院校计算机及相关专业数据结构与算法课程的教学参考书，也可供参加计算机硕士、计算机博士、软件工程硕士入学考试的考生参考使用，还可供计算机应用技术人员参考使用。
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用户评价
阅读这本书的过程，体验出奇地流畅，这可能要归功于作者在行文风格上的克制与精准。它没有使用那种过于口语化或卖弄学识的腔调，而是保持了一种近乎冷静的叙述口吻，仿佛一位经验极其丰富的导师，在你身边耐心地为你梳理每一个知识节点之间的逻辑关联。例如，在解释红黑树的自平衡机制时，作者没有跳过那些复杂的旋转和变色规则，而是将每一步操作都分解成一个“局部破坏”和“全局修复”的过程，并用清晰的图示标记出受影响的父节点和子节点。这种严谨性避免了读者在面对复杂结构时产生“黑箱操作”的感觉。我发现自己不再只是被动地接受结论，而是主动地在脑海中模拟这些操作，去验证为什么必须是这种特定的旋转方向才能保证树的高度平衡。这种启发式的教学方法，极大地提高了知识的内化效率。
评分这本书在对“抽象思维”的培养上，我认为是下了大功夫的。它不仅仅是教你怎么写出一段能跑的排序代码，更重要的是让你理解“为什么这个排序方法比那个更适合在内存受限的环境下使用”。在对比不同的查找算法时，作者引入了现实世界中的案例，比如搜索引擎的倒排索引构建，或者基因序列的比对问题。这种场景化的叙述方式，帮助我跳出了纯粹的算法竞赛思维定式，开始将这些基础工具视为解决实际工程问题的利器。特别是当涉及到高级的堆结构和斐波那契堆的比较时，作者没有停留在理论的复杂度比较上，而是深入分析了在实际 I/O 密集型任务中，缓存命中率和内存访问模式对算法实际运行时间的影响，这对于我这种主要从事后端服务的工程师来说，提供了宝贵的视角，让我对算法的选择有了更深层次的权衡依据。
评分我最近在尝试用更现代的编程范式去重构一些旧代码，发现很多时候遇到的性能瓶颈都源于对基础数据结构的理解不够透彻。这本书给我的感觉是，它不像市面上那些只关注特定语言实现的书籍，它更侧重于原理的普适性。比如，在讲解图算法时，它没有直接跳到某一特定语言的库函数，而是花了大量的篇幅去剖析深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在不同场景下的适用性差异，甚至深入探讨了它们在递归栈深度上的潜在风险。我尤其欣赏其中关于“摊还分析”的讲解，那部分内容我以前在其他教材里总是感到晦涩难懂，但这本书的作者似乎找到了一个绝佳的切入点，通过一个动态数组扩容的例子，将复杂的数学期望值计算过程，分解成了几个易于理解的小步骤，读完后我立刻能感受到那种豁然开朗的成就感。这对于我未来设计高效的缓存淘汰策略或者优化数据库索引结构，都有着直接的指导意义，绝对是值得反复研读的理论基石。
评分说实话，我对技术书籍的“实践性”要求一直很高，纯理论堆砌的书很容易束之高阁。这本书在这方面做得相当平衡。每一章的理论讲解之后，紧跟着的往往是一系列精心设计的编程练习。这些练习的难度梯度设计得非常合理，从基础的实现验证，到中等难度的应用场景模拟，再到最后几章那种需要结合多种算法思想的综合性挑战。我尝试做了几个关于动态规划的题目，发现书中提供的参考代码不仅清晰可读，而且注释详尽，它没有直接给出最优解的模板，而是引导你去思考如何通过记忆化搜索或自底向上的迭代方式来优化状态转移方程。更让我惊喜的是，书后附带了一个在线资源链接，里面似乎包含了更多的测试用例和解题思路的提示，这极大地扩展了学习的深度和广度，让人感觉这不是一本孤立的书，而是一个完整的学习生态系统。
评分这本书的包装设计真是让人眼前一亮，那种深沉的蓝色调配上简洁的银色字体，透露出一种专业而又沉稳的气息。拿到手里，首先感受到的是纸张的质感，摸上去略带粗粝，但翻页时的声音却很清脆，这在如今很多追求极致光滑的印刷品中显得尤为难得。我特意翻阅了前几章的排版，发现作者在图示的运用上非常用心。那些复杂的树形结构和链表示意图，不再是那种生硬的黑白线条，而是巧妙地融入了色彩区分，使得逻辑关系一目了然，即便初学者也能迅速抓住核心概念。特别是对“时间复杂度”和“空间复杂度”的阐述部分，作者没有仅仅停留在数学公式的堆砌上，而是通过生动的比喻，比如描述数据量增长带来的“拥堵”效应，让抽象的概念变得具象化，这对于我们这些希望深入理解底层原理的人来说，无疑是极大的福音。我感觉作者不仅仅是在传授知识点，更像是在引导我们进行一场思维的重塑，让人在阅读过程中充满了探索的乐趣，而不是枯燥的死记硬背。
评分一切答案都是好东西~
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