数据结构习题解答与实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:104

译者:

出版时间:2005-7

价格:13.50元

装帧:

isbn号码:9787900670526

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 习题解答
• 实验指导
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 高等教育
• 教材
• 练习题
• 代码实现

《算法与数据结构：理论、应用与精进》 这是一本旨在深入剖析算法与数据结构核心概念，并结合现代计算思维的实践性著作。全书围绕“理解、应用、优化”三个维度展开，力求为读者构建一套扎实且富有洞察力的算法与数据结构知识体系。 第一部分：数据结构的基础与优雅 本部分将从最基本的数据结构入手，循序渐进地揭示它们的设计思想、实现机制及其在解决实际问题中的普适性。 线性结构： 数组（Array）： 深入探讨数组的内存布局、访问效率、动态数组的实现原理（如C++中的`std::vector`，Java中的`ArrayList`），以及在排序、搜索等基础算法中的应用。将重点分析数组作为构建其他复杂数据结构基石的重要性。 链表（Linked List）： 细致讲解单向链表、双向链表、循环链表的设计，包括节点的存储、指针的运用、插入、删除、遍历等操作的实现细节。分析链表与数组在不同场景下的优劣，并探讨链表在实现栈、队列、多项式表示等方面的巧妙之处。 栈（Stack）： 详细阐述栈的“后进先出”（LIFO）原则，介绍其基于数组和链表的两种实现方式，以及在函数调用、表达式求值（中缀转后缀）、括号匹配等经典问题中的应用。 队列（Queue）： 深入讲解队列的“先进先出”（FIFO）原则，剖析基于数组（循环队列）和链表的实现，并展示其在广度优先搜索（BFS）、任务调度、缓冲区管理等场景下的强大作用。 非线性结构： 树（Tree）： 基本概念与遍历： 清晰界定树的定义、术语（根节点、父节点、子节点、叶节点、高度、深度等），并详细介绍前序、中序、后序、层序等遍历方法及其算法实现。 二叉树（Binary Tree）： 重点分析普通二叉树、满二叉树、完全二叉树等类型，并深入探讨二叉搜索树（BST）的插入、删除、查找操作，以及其潜在的退化问题（如退化成链表）。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 详细讲解AVL树和红黑树的设计思想，包括旋转、颜色翻转等平衡机制，分析它们如何保证对数级别的操作复杂度，并探讨其在数据库索引、文件系统等高性能应用中的地位。 B树与B+树： 介绍多叉搜索树B树及其变体B+树，重点分析它们在磁盘 I/O 优化方面的优势，以及在文件系统、数据库索引等大规模数据存储和检索系统中的关键作用。 堆（Heap）： 讲解最大堆和最小堆的概念，分析堆的插入、删除（Extract-Max/Min）、建堆等操作，并介绍堆排序（Heap Sort）的实现。探讨堆在优先队列（Priority Queue）实现中的核心地位。 图（Graph）： 图的表示： 详细介绍邻接矩阵和邻接表两种表示方法，并分析它们在空间和时间复杂度上的权衡。 图的遍历： 深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的算法原理、递归与非递归实现，以及它们在连通性判断、拓扑排序、查找路径等问题中的应用。 最短路径算法： 剖析Dijkstra算法（单源最短路径，非负权）、Bellman-Ford算法（单源最短路径，可处理负权）、Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）的原理、实现与复杂度分析，并讨论其在导航、网络路由等领域的应用。 最小生成树（MST）： 详细讲解Prim算法和Kruskal算法，分析它们的贪心策略、实现方式和复杂度，并介绍其在网络设计、聚类分析等问题中的应用。 其他图算法： 简要介绍拓扑排序、关键路径法（CPM）等图论中的其他重要算法。 散列表（Hash Table）： 哈希函数： 探讨各种哈希函数的选择原则（均匀性、计算效率），包括除留余数法、乘法散列法、斐波那契散列法等。 冲突处理： 详细讲解开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法（拉链法）等冲突解决技术，分析它们的优缺点和实现细节。 应用： 阐述散列表在查找、缓存、数据库索引、字符串匹配（如Rabin-Karp算法）等方面的广泛应用，并分析其平均常数时间复杂度的原因。 第二部分：算法的艺术与效率 本部分将聚焦于算法的设计范式、分析方法以及优化策略，培养读者运用算法解决复杂问题的能力。 算法分析基础： 渐进记号： 详细讲解大O、大Omega、大Theta记号，用于描述算法的时间和空间复杂度。 算法复杂度分析： 学习如何分析循环、递归、分治等算法的复杂度，掌握主定理（Master Theorem）等工具。 经典算法设计范式： 分治法（Divide and Conquer）： 讲解分治法的基本思想（划分、解决、合并），并通过归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、二分搜索（Binary Search）等经典算法进行深入剖析。 动态规划（Dynamic Programming）： 深入理解动态规划的核心思想（重叠子问题、最优子结构），详细讲解状态定义、状态转移方程的构建，并通过背包问题、最长公共子序列（LCS）、斐波那契数列、矩阵链乘法等案例进行实践。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 阐述贪心策略的含义，分析其适用条件，并通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树（Kruskal、Prim）等示例展示其应用。 回溯法（Backtracking）与分支限界法（Branch and Bound）： 讲解回溯法的搜索策略，并通过N皇后问题、数独求解等示例进行说明。简要介绍分支限界法用于优化搜索空间。 查找与排序算法： 查找： 复习线性查找、二分查找，并介绍基于散列表的查找。 排序： 简单排序： 插入排序、选择排序、冒泡排序的原理、实现与复杂度。 高级排序： 快速排序、归并排序、堆排序的深入讲解，以及它们在实际应用中的效率。 特殊排序： 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基数排序（Radix Sort）的原理与适用场景。 排序的比较与选择： 总结各种排序算法的优缺点，指导读者在不同场景下选择最合适的排序方法。 字符串算法： 模式匹配： 详细介绍朴素字符串匹配算法，并深入讲解KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法的原理和优化。 其他： 简要提及Trie（前缀树）在字符串处理中的应用。 第三部分：算法的实践与性能调优 本部分将从实际工程应用的角度出发，强调算法的实现细节、性能调优以及在现代计算机科学中的地位。 算法实现技巧与陷阱： 边界条件处理： 强调在实现算法时，对各种边界情况（如空集合、单元素集合、最大/最小值等）的细致处理。 内存管理与效率： 讨论如何通过选择合适的数据结构、避免不必要的复制、使用迭代代替递归等方式来优化内存使用和执行效率。 算法的稳定性： 解释排序算法的稳定性概念，并分析哪些算法是稳定的。 大数运算： 简要介绍处理超出标准整数类型范围的大数时可能遇到的问题及解决方案。 性能分析与优化： 性能测试方法： 介绍基准测试、性能剖析（Profiling）等方法，用于识别代码中的瓶颈。 缓存友好性（Cache Locality）： 解释CPU缓存的工作原理，以及如何通过优化数据访问模式来提高算法性能。 并行与并发： 简要介绍如何在多核环境下利用并行计算的思想来加速算法，以及并发编程中的数据结构选择。 算法在现代计算中的应用： 大数据处理： 探讨算法在分布式计算框架（如Hadoop, Spark）中的应用，以及针对大规模数据特有的算法优化。 机器学习与人工智能： 简要介绍许多机器学习模型（如神经网络、支持向量机）和AI算法（如搜索算法、路径规划）都建立在复杂数据结构和高效算法之上。 计算机图形学、网络安全等领域： 简述算法在渲染、加密、压缩等特定领域的应用。 本书旨在提供一个全面的、面向实践的算法与数据结构学习体验。通过理论讲解、清晰的代码示例（语言风格独立，不局限于特定编程语言）和深刻的思考题，读者将能够掌握构建高效、健壮软件系统的关键技能。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我最近收到了一本《数据结构习题解答与实验指导》，拿到手的时候就感觉沉甸甸的，这预示着里面内容的丰富程度。我一直觉得数据结构是计算机科学的基础，但同时也是一个比较难啃的科目，很多概念和算法都比较抽象，需要大量的练习和实践来加深理解。这本书的书名就直接点出了它的核心价值——“习题解答”和“实验指导”，这正是我在学习过程中迫切需要的。翻开后，我最先注意到的是排版。虽然书中内容很多，但整体布局还是很紧凑而不失清晰，字体大小适中，行间距也比较合理，阅读起来不会觉得费眼。更重要的是，它不仅仅是简单地罗列习题和答案，我看到在一些核心章节后面，还配有详细的解题思路和方法分析，这对于我这种容易在解题过程中迷失方向的学习者来说，简直是雪中送炭。我特别欣赏那些对复杂算法进行步骤拆解的讲解，清晰的逻辑推理能够帮助我理解“为什么”这样做，而不是仅仅记住“怎么”做。而且，书中对一些常见的错误和易混淆的概念也进行了提示，这显示了作者的经验和对学生学习难点的洞察。我还在期待它能提供一些关于如何设计和分析算法的通用框架，以及在解决实际问题时如何选择合适的数据结构。当然，最吸引我的还是“实验指导”部分，希望它能包含一些经典的、能够体现数据结构核心思想的实验项目，并且能够提供不同语言（比如C++或者Java）的实现示例，以及对实验结果的分析和讨论。如果实验指导能够指导我一步步完成一个完整的程序，并且让我理解其中的逻辑和效率，那这本书的价值就真的发挥到极致了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体设计风格非常专业，封面设计简洁而有力，让人一眼就能感受到其学术和技术上的严谨性。打开书页，我立刻被其清晰的结构和逻辑性的内容编排所吸引。在数据结构的学习过程中，我一直认为理论知识的学习是基础，而大量的练习和实践则是将理论转化为实际能力的必经之路。《数据结构习题解答与实验指导》这个书名就直接点出了它的核心功能，我对此非常期待。我仔细浏览了目录，可以看到书中涵盖了数据结构领域的绝大多数重要概念和算法，并且章节之间的衔接非常自然，形成了一个完整的知识体系。令我感到惊喜的是，在许多概念的讲解中，作者并没有止步于纯粹的文字描述，而是巧妙地穿插了一些图示和伪代码，这些可视化元素极大地帮助我理解了那些抽象的数据结构和复杂的算法流程。尤其是一些涉及到递归或者迭代的算法，图示的出现让原本晦涩难懂的逻辑变得清晰明了。我对于书中的“习题解答”部分抱有很高的期望，我希望它不仅仅是给出正确答案，更重要的是提供详细的解题步骤和思路分析。这对于我理解问题的本质，掌握解决问题的通用方法至关重要。我尤其关注那些能够考察学生对数据结构原理深刻理解的题目，以及那些引导学生进行算法优化的题目。而“实验指导”部分，更是我关注的焦点。我希望它能够提供一些具有代表性的实验项目，并且能够详细指导如何进行实验的设计、实现、运行和结果分析。如果实验指导能够提供一些关于不同编程语言的实现细节，并引导我进行性能测试和评估，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计风格非常经典，没有花哨的装饰，予人一种沉静而厚重的学术气息，这正是我心目中一本优秀的技术类书籍应有的样子。打开之后，扑面而来的就是扎实的文本内容，让我立刻感受到作者在数据结构领域的深厚功底。我一直以来都觉得，掌握数据结构的关键在于理解其内在逻辑和应用场景，而仅仅依靠理论课本上的概念性阐述，往往难以触及精髓。这本书以“习题解答”作为切入点，我非常期待它能够提供一系列精心设计的习题，这些习题不仅涵盖了基础知识的巩固，更能挑战我对复杂问题的分析和解决能力。我尤其关注的是那些能够引发思考的开放性题目，以及那些能够将抽象概念具象化的应用题。更重要的是，我对“解答”部分的质量有着很高的期望。我希望它不仅仅是给出最终答案，而是能够详细地剖析解题思路，讲解每一步的逻辑推导，甚至给出多种解题方法的比较和优劣分析。这对于培养我的独立思考能力和解决问题的策略至关重要。另外，“实验指导”的部分，我将其视为本书的另一大亮点。我渴望看到它能够提供一套系统性的实验流程，引导我从最基础的数据结构操作开始，逐步深入到更复杂的算法实现。我期待作者能够提供清晰的代码示例，并且解释代码背后的设计思想和性能考量。如果实验指导还能包含一些对实验结果进行评估和优化的建议，那将极大地提升我的实践能力，让我真正地“玩转”数据结构。

评分☆☆☆☆☆

这次拿到一本非常厚实的《数据结构习题解答与实验指导》，包装很到位，封面设计虽然算不上惊艳，但简洁大方，给人一种专业、严谨的感觉。迫不及待地翻开，首先映入眼帘的是目录，条理清晰，章节划分也比较细致，涵盖了数据结构中的经典内容，比如数组、链表、栈、队列、树、图、查找和排序等。虽然我还没来得及深入阅读，但从目录的编排上就能感受到作者在内容组织上的用心。更让我惊喜的是，书中附带了一些精美的插图和流程图，虽然现在还没具体看它们如何解释概念，但直观的图示对于理解抽象的数据结构理论非常有帮助，这一点在很多同类书籍中是比较欠缺的。我个人一直觉得，数据结构的学习，理论和实践是相辅相成的，光有概念性的讲解，没有足够的练习和实验，很难真正掌握。这本书的标题就点明了它的特点，"习题解答与实验指导"，光是这个名字就让我觉得它能很好地解决我在学习过程中可能遇到的难题。期待里面的习题能够覆盖各种难度和类型的题目，并且解答能够深入浅出，让我明白解题思路，而不仅仅是给出一个答案。还有那个"实验指导"，我特别好奇它会以什么形式呈现，是代码片段，还是详细的步骤说明，亦或是附带的源代码文件？如果能提供清晰易懂的实验代码，并指导如何运行和调试，那就太棒了，这对于提升我的动手能力，将理论知识转化为实际应用至关重要。总的来说，从初步的印象来看，这本书在内容安排和辅助教学方面，都做得比较扎实，给我留下了很好的第一印象，让我对后续的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据结构习题解答与实验指导》这本书，首先映入眼帘的是它简洁明了的书名，这立刻吸引了我的注意，因为在我看来，理论知识与实践能力的结合是学习任何技术性学科的关键。这本书的排版非常讲究，字体清晰，版面布局疏密有致，即使是阅读大量篇幅的内容也不会感到疲惫。我尤其欣赏的是书中对于每个数据结构的概念讲解，不仅仅是定义，而是融入了大量的图示和生动的比喻，这极大地降低了理解门槛，让抽象的概念变得触手可及。对于我这样在初学阶段容易被复杂理论吓倒的人来说，这种 pendekatan 简直是福音。而且，书中在介绍完基本概念后，紧接着就是配套的习题，并且这些习题的难度梯度设计得非常合理，从易到难，循序渐进，让我能够逐步巩固所学知识。我最看重的是习题的“解答”部分，我期待它能够提供详尽的解题思路，不仅仅是给出答案，更重要的是讲解解题的逻辑过程，分析可能出现的陷阱，甚至提供一些优化方案。这对于我提升解题技巧和培养严谨的逻辑思维能力有着莫大的帮助。而“实验指导”部分，更是我迫切需要的。我希望它能够提供一些能够充分体现数据结构特点的实验项目，并且能够指导我如何从零开始构建和实现这些项目，理解代码的每一行，以及如何对实验结果进行分析和评估。如果书中能够提供一些关于算法效率分析的指导，例如如何计算时间复杂度和空间复杂度，并结合实验进行验证，那就更加完美了。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆