具体描述
《数据结构基础(第5版)》第一章综述了数据结构的基本概念及算法分析初步；第二章至第七章分别讨论了线性表、栈、队列、数组、广义表、树、二叉树、图、串和集合等常用的数据结构，包括数据的逻辑结构、存储结构及有关运算；第八章和第九章讨论了在数据处理中常用的查找和排序的各种方法和算法；第十章介绍了常用的文件组织方法；第十一章简单介绍了常用算法设计方法。全书的选材注重于实际应用，略去一些理论推导和证明；采用通俗易懂的语言描述各种数据结构的定义；采用类C语言来描述数据结构和算法，尽量考虑C语言的特点。《数据结构基础(第5版)》可作为计算机专业的教材或非计算机类各专业选修课的教材。
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用户评价
这本书，坦白说，它就像是一个非常周到的旅行社，为你规划好了一条舒适的旅游路线，提供了一份详细的行程单。它在你踏上旅程的起点，为你介绍了各种“交通工具”，比如数组、链表、栈、队列，并且清晰地列出了它们的“座位安排”（存储方式）和“行驶速度”（时间复杂度）。在解释这些“交通工具”的“使用说明”时，它非常耐心，详细地描述了如何“上车”、“下车”、“换乘”等基本操作。对于一个刚刚踏入数据结构领域的新手来说，这无疑是一个非常友好的引导，让你能够快速地熟悉这些基本的“交通工具”的运作方式。 但是，当我想要更深入地了解“目的地”的“地理风貌”时，我发现我的“导游手册”似乎就显得有些苍白了。在讲解到散列表（哈希表）的时候，它提到了哈希函数和冲突解决方法。这就像是导游告诉你，我们要去一个地方，那里有很多“目的地入口”，并且告诉你，如果入口满了，我们可以用“备用入口”。这些信息是正确的，也很有用。但它没有告诉我，什么样的“入口设计”（哈希函数）能够最有效地引导我去往“目的地”，才能避免“交通拥堵”（哈希冲突）。也没有深入地分析，不同的“备用入口方案”（开放地址法、链地址法）在实际情况下的“通畅程度”和“维护成本”。我渴望知道，如何才能设计出最高效的“交通网络”，让我的数据能够最快地到达目的地，而不是仅仅知道“有这样的交通方式”。
评分读这本书，给我的感觉就像是，我坐在了一个风景如画的咖啡馆里，服务员给我端上来了一杯精心调制的咖啡，味道不错，但总觉得少了点什么，让我回味无穷。它在讲解基本概念的时候，非常到位。比如，在讲到字符串的匹配问题时，它会很自然地引出 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法。它会告诉你 KMP 算法是什么，它的核心思想是利用“部分匹配表”（next 数组）来避免不必要的字符比较，从而提高匹配效率。 但是，当我试图去理解这个“部分匹配表”是如何构建出来的，它的背后逻辑是什么，以及为什么这种“跳跃”式的匹配方式能够如此高效时，书本的讲解就变得有些浅尝辄止了。它给出了计算 next 数组的步骤，甚至是一些伪代码。但它很少去深入地剖析，为什么一个特定的字符需要跳跃到另一个特定的位置？这种跳跃背后的数学原理是什么？在实际的应用中，当模式串的长度非常大时，next 数组的计算复杂度又是多少？更重要的是，它没有提及其他更高效或者更具代表性的字符串匹配算法，比如 Boyer-Moore 算法，后者在实际应用中往往比 KMP 算法表现更出色。我渴望的是，不仅仅是知道“KMP 算法能解决这个问题”，更是想知道“KMP 算法是如何优雅地解决这个问题的”，以及“还有哪些更强大的工具可以帮助我解决类似的问题”。
评分这本书，怎么形容呢，就像是一本非常详尽的“工具手册”，为你一一罗列了各种“工具”，比如锤子（数组）、螺丝刀（链表）、钳子（栈）、镊子（队列）。它详细地告诉你每种“工具”的“材质”（存储方式）、“用途”（基本操作）、以及“使用方法”（复杂度分析）。对于一个初学者来说，这本手册绝对是指导你如何开始使用这些基本“工具”的绝佳帮手。它会让你明白，在什么时候应该拿起锤子，在什么时候应该拿起螺丝刀，并且告诉你用它们来完成任务大致需要多少“力气”（时间）。 然而，当我想要学习如何用这些“工具”去“建造”更复杂的“工程”，比如“搭建精巧的机械装置”时，我感觉我的“工具手册”就显得有些单薄了。在讲解到图结构的时候，它列举了顶点、边，以及有向图和无向图，这就像是告诉你，我们现在要处理的是“零件”和“连接线”。它还介绍了“深度优先”和“广度优先”这两种“探查零件”的方式，这有点像是告诉你，你可以从左边开始找，也可以从上边开始找。但是，它没有深入地讲解，如何根据“工程”的“蓝图”（问题需求），来最优地选择“探查方式”，从而最高效地找到所需的“零件”。更没有提及，如何利用这些“工具”和“探查方式”，去“组装”出解决具体问题的“解决方案”，比如最短路径算法、最小生成树算法等等，这些才是真正考验“工具使用技巧”的环节。
评分这本书，咳，怎么说呢，买的时候是冲着“数据结构”这几个字来的，以为能啃下点硬骨头，提升一下理论功底。结果翻了翻，感觉好像和我想象的有点出入。当然，这不代表它不好，只是我对它的期望值和实际内容之间产生了一点小小的“位移”。我期待的是那种深入骨髓的解析，从最基础的逻辑推演到各种经典算法的精妙之处，能够让我看完后，在面对任何一道数据结构题目时，都能心中有数，仿佛看到数据的流动和结构的演变。这本书的文字风格，怎么形容呢，就像是一位循循善诱的老师，但这位老师好像更侧重于“是什么”而不是“为什么”。它列举了很多数据结构，比如数组、链表、栈、队列，然后解释了它们的定义、基本操作，甚至给出了一些简单的代码示例。这本身是很有价值的，对于初学者来说，建立一个基本概念框架是至关重要的。但是，我总觉得，好像少了点什么。 比如，在讲到链表的时候，它介绍了单链表、双链表、循环链表，然后说了插入、删除、查找的复杂度。这些信息都很标准，都很正确。但它没有深入探讨，为什么链表的插入和删除操作在某些情况下会比数组更优？它的内部机制是如何实现的？当数据量很大时，内存的分配和释放机制会对链表的性能产生怎样的影响？它也没有涉及一些更进阶的话题，比如跳跃链表（Skip List）是如何在保持链式结构的同时，通过多层索引实现接近对数时间的查找效率的。我个人对这些底层原理和高级优化非常感兴趣，总觉得理解了“为什么”，才能更好地“怎么用”。这本书给我的感觉，更像是对数据结构的一次“点到为止”的介绍，勾勒出了大致的轮廓，但并没有深入到细节的肌理之中，让我有些意犹未尽。
评分这本书的内容，怎么讲呢，就像是在一个盛大的宴会上，端上来了一盘盘精致的小点心。每一份都做得相当漂亮，口味也算是清淡宜人，符合大众的审美。它首先以一种非常平缓的节奏，介绍了诸如栈、队列、散列表（哈希表）之类的基础数据结构。每一部分都像是教科书般的讲解，清晰地定义了这些结构的概念，描述了它们的核心操作，并且辅以一些伪代码或者C语言的示例。对于初学者而言，这无疑是一个非常友好的入门指南，能够帮助他们快速建立起对这些常用数据结构的基本认知。例如，在讲解栈的时候，它会用“后进先出”的原则来比喻，然后给出入栈（push）和出栈（pop）的操作，以及在表达式求值、函数调用栈等场景的应用。这种讲解方式，通俗易懂，能够有效地降低学习的门槛。 然而，我作为一名在编程领域摸爬滚打了一段时间的读者，总感觉少了点“干货”。在讲解散列表的时候，它提到了哈希函数、冲突解决（链地址法、开放地址法），并且给出了查找、插入、删除的平均时间复杂度为O(1)。这些都是非常关键的信息，也确实是散列表的核心所在。但是，它并没有深入探讨如何设计一个好的哈希函数？不同的哈希函数对散列表的性能会产生怎样的影响？在实际应用中，我们应该如何根据数据特点选择合适的哈希函数？当发生哈希冲突时，链地址法和开放地址法的具体实现细节是怎样的？它们各自的优缺点在实际操作中会如何体现？这本书给我的感觉，就像是在描述一张地图的轮廓，指出了山川河流的大致位置，但却没有标记出具体的村庄、道路，更没有深入到每个村庄的历史渊源和风土人情。
评分说实话，拿到这本《数据结构基础》的时候，我满怀期待，希望它能像一把金钥匙，打开我通往算法世界的大门。毕竟，数据结构是算法的基石，没有扎实的数据结构基础，谈论高效的算法就是空中楼阁。这本书的排版印刷倒是挺不错的，字体大小适中，纸张也够厚实，阅读起来不会感到疲劳。然而，当我的目光触及到第一章时，我感觉自己好像进入了一个精心布置但略显空旷的房间。它非常系统地介绍了数组和链表，详细列举了它们的优缺点，以及在不同场景下的应用。这部分内容，可以说是非常扎实，对于完全没有接触过数据结构的新手来说，绝对是一个不错的起点。它将抽象的概念具象化，用清晰的语言解释了“什么是数组”、“什么是链表”，以及它们是如何在内存中存储数据的。 但是，随着阅读的深入，我逐渐感受到一种“浅尝辄止”的遗憾。在讲到树结构时，它提到了二叉树、平衡二叉树，甚至还稍微触及了B树。这些概念本身是重要的，也是算法面试中经常出现的考点。然而，书本对这些结构的讲解，更像是对一个目录的罗列，简单介绍了一下定义和基本性质，却没有深入剖析它们的内在逻辑和演化过程。例如，在讲解平衡二叉树（AVL树、红黑树）时，它仅仅提到了它们是为了解决二叉搜索树在极端情况下退化成链表的问题，并通过旋转操作来维持平衡。但是，具体的旋转过程是怎样的？不同的旋转操作（左旋、右旋、左右旋、右左旋）是如何相互配合的？背后的数学原理是什么？这些关键的细节，在这本书中似乎被一带而过。我渴望看到的是，不仅仅是“是什么”，更是“怎么做的”以及“为什么这么做”。
评分这本书，怎么说呢，就像是一位非常有经验的老厨师，为你展示了一桌色香味俱全的满汉全席，每一道菜都摆放得井井有条，让你食指大动。它在开头部分，对“烹饪原料”，也就是各种基础数据结构，进行了细致的介绍。例如，对于数组，它会告诉你它的“配料”（存储结构）是连续的，因此“取用速度”（随机访问）非常快，但“添加新料”（插入）或“移除旧料”（删除）的时候，可能需要“重新摆放”很多东西，效率就低了。对于链表，它会告诉你它的“配料”是分散的，用“绳子”（指针）连接，所以“添加”或“移除”的时候，只需要“调整绳子”，效率很高，但“查找特定配料”的时候，就得一根根地“顺着绳子”找过去，速度就慢了。 但是，当我看到“点心”的部分，也就是一些更复杂的结构，比如树的时候，我感觉这位厨师似乎只给我展示了“菜单”，却没有告诉我具体的“烹饪秘籍”。它列出了二叉树、平衡二叉树的概念，并且提到了“翻转”和“旋转”这些“烹饪手法”。这些术语听起来很有趣，也很重要。但它并没有详细地解释，这些“烹饪手法”是如何精确操作的？比如，一个“左旋”或者“右旋”是如何进行的？它们又是如何协同工作的，来保证“点心”的“平衡性”和“美观度”（性能）？更重要的是，它没有深入探讨，为什么我们需要“平衡”这些“点心”？平衡的“点心”和不平衡的“点心”，在“食用口感”（算法效率）上会有怎样的巨大差异？我期望的是，不仅仅知道“有什么”，更是希望了解“怎么做”以及“为什么这么做”。
评分这本书，嗯，怎么说呢，就像是一场精心准备的开胃菜，摆满了各种色彩斑斓的小碟，诱人食欲，却又让人在品尝之后，期待着主菜的到来。它在初期，对于队列和栈这两种基础且重要的线性结构，进行了相当详尽的阐述。它不仅定义了它们的抽象概念，还详细说明了“入队”、“出队”、“入栈”、“出栈”等基本操作，并且用生动的比喻，比如电梯或排队买票，帮助读者理解它们“先进先出”或“后进后出”的特性。在讲解具体实现时，它还分别介绍了如何使用数组和链表来实现队列和栈，并对比了它们在性能上的差异，比如数组实现的队列在循环使用时可能遇到的“假溢出”问题，以及链表实现如何避免这个问题。 然而，当我的目光转向更复杂的图结构时，我感觉自己仿佛站在了高高的山顶，看到了壮丽的风景，但却不知道如何才能真正地踏入那片风景之中。它提到了图的概念，定义了顶点、边，并且介绍了有向图和无向图。这部分内容，对于建立一个初步的印象是有帮助的。但随后，它就进入了对图的遍历方式，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的讲解。这些遍历算法是图论的基础，也是许多图算法的基石。但本书的讲解，更多的是停留在“如何做”的层面，给出了算法的步骤和伪代码。它很少深入探究，为什么DFS和BFS的遍历顺序会有所不同？它们各自适用于解决哪些类型的问题？例如，在讲解BFS时，它提到了用队列来实现，但却没有进一步解释，为什么队列是BFS的天然搭档，它如何保证了层序遍历的正确性？
评分这本书，怎么说呢，就像是一本非常详细的“食谱”，告诉你如何准备各种食材，比如面粉、鸡蛋、糖，以及如何将它们混合在一起。在讲解线性表的时候，它详细介绍了数组和链表的特性，告诉你它们分别是如何在内存中存储数据的，以及进行插入、删除、查找操作时的效率。这部分内容，对于一个初学者来说，是非常宝贵的，能够帮助他们建立起对不同存储方式的直观认识。 然而，当我翻到后面，看到那些更复杂的“菜肴”，比如排序算法时，我发现我的“食谱”似乎就变得有些局限了。它列举了冒泡排序、选择排序、插入排序等简单的排序方法，并且给出了它们的实现代码和时间复杂度分析。这些都是基础的排序算法，对于理解排序的基本原理非常有帮助。但是，它并没有深入地讲解，那些更高效的排序算法，比如快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort），它们是如何通过“分治”的思想来大幅提升排序效率的？快速排序的“枢轴”（pivot）选择策略对算法性能有什么影响？归并排序又是如何通过“合并”有序子序列来达到整体有序的？更关键的是，它没有深入探讨这些算法在实际应用中的优缺点，以及在什么样的数据规模和数据分布下，应该选择哪种排序算法才能达到最佳性能。我渴望的是，不仅仅知道“有哪些排序方法”，更是希望了解“为什么这些方法有效”，以及“如何在实际情况中做出最佳选择”。
评分我拿到这本《数据结构基础》的时候，带着一种“武装到牙齿”的期待。我以为它会像一本密不透风的装甲车，能够带领我安全地穿越算法的“雷区”。它确实在开篇花了相当大的篇幅来介绍线性表，包括顺序存储的数组和链式存储的链表。这部分内容的讲解，可以说是非常细致。它不仅定义了什么是线性表，还逐一分析了在顺序存储和链式存储下，插入、删除、查找等基本操作的时间复杂度和空间复杂度。对于一些初学者来说，这部分的讲解，能够帮助他们建立起对不同存储方式及其性能特点的初步理解。例如，它会清晰地说明，为什么数组的随机访问效率高，而链表的插入删除效率相对较高。 但当我翻到后面，特别是关于树形结构的部分时，我的感觉就像是，我已经被送到了目的地，但是我的“装甲车”似乎出了点小问题，只剩下了一个空壳。它提到了二叉树，并且介绍了一些常见的遍历方式，如前序、中序、后序遍历。这部分内容，虽然重要，但讲解得相对比较模板化。它告诉你“这是什么”，但很少告诉你“为什么是这样”。例如，在讲解二叉搜索树的插入和删除操作时，它仅仅给出了基本的操作流程，但并没有深入探讨，在插入一个新节点或者删除一个节点后，二叉搜索树的结构会发生怎样的变化？如何才能保证二叉搜索树的性质不被破坏？更重要的是，它没有提及任何关于平衡二叉树的算法，比如AVL树或者红黑树。在我看来，没有平衡二叉树的讲解，树形结构的学习就不完整，至少，它缺少了解决实际应用中性能瓶颈的关键一环。
评分教材而已。1994年12月第一版，10元。
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