Data Structures, Algorithms, And Applications In C++ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This text provides students with an introduction to data structures and algorithms. It emphasizes algorithm analysis and the development of efficient code, and includes important background material. Divided into three parts, the text features Data Structure Application sections at the end of each chapter in part two, Algorithm Application sections in each design method chapter in part three, and a gradual development of C++ features not found in C to help students with either a background in C or C++ to comprehend topics in the book.
作者简介
Sartaj Sahni在 Cronell大学获得硕士和博士学位。曾任教于明尼苏达大学。目前是佛罗里达大学计逄机与信息科学工程系主任。Sahni教授在数据结构与算法领域的研究和教学方面享有世界声誉，因此当选为IEEE和ACM两会会士以及欧洲科学院院士，并获得IEEE计算机学会的Taylor L.Booth教育奖和W.Wallace-MCDowell奖，2003年更荣获计算机教育最高荣誉ACM Karl V.Karlstrom杰出教育家奖。
目录信息
读后感
讲的还行吧，但是345页应该是有一个错误，我看了一整晚上没看懂，最后把代码敲到我的编译器里，发现果然是错的。日了狗。讲的还行吧，但是345页应该是有一个错误，我看了一整晚上没看懂，最后把代码敲到我的编译器里，发现果然是错的。日了狗。讲的还行吧，但是345页应该是有一...
评分第一部分讲了一些c++的语法，但只是写给学过c++的人看的，比较粗略，简单讲解了本书用到的c++语法，另外性能分析性能测量和渐进记法也花了三个章节的篇幅，讲的比较全面。第二部分的数据结构讲的很全面:线性表，矩阵，栈，队列，跳表，哈希，二叉树，优先级队列，堆，左高树，...
评分第一部分讲了一些c++的语法，但只是写给学过c++的人看的，比较粗略，简单讲解了本书用到的c++语法，另外性能分析性能测量和渐进记法也花了三个章节的篇幅，讲的比较全面。第二部分的数据结构讲的很全面:线性表，矩阵，栈，队列，跳表，哈希，二叉树，优先级队列，堆，左高树，...
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用户评价
这本书的论述方式让我深感**学术上的保守**。我非常希望能够看到对**算法复杂度理论的更严格、更数学化的探讨**，比如对NP完全性问题在不同计算模型下的细微差别进行深入辩证，或者对PCP定理等前沿领域进行概述性的介绍。我期待的是能够挑战我现有数学直觉的论证过程，而不是简单地给出时间复杂度符号$O(n log n)$然后就结束了。这本书似乎更偏向于工程实现而非纯粹的理论探索。它将很多复杂的证明和严格的数学推导都简化了，可能初学者会觉得友好，但对于有一定基础的读者而言，这就像是看了一部删减了关键剧情的电影。我想要的是那种能让我对计算的本质产生敬畏感的深度，那种能让我理解为什么某些问题在理论上就是难以解决的根本原因。这本书更多地是在教我“做什么”，而不是“为什么是这样”。
评分这本书的排版和语言风格让我感到一种强烈的**时代滞后感**。我本以为会看到关于**现代软件工程实践**的讨论，比如如何将这些数据结构和算法有效地集成到微服务架构中，或者在DevOps流程中如何利用它们优化CI/CD管道的性能。我特别想了解在**大规模分布式系统**中，由于网络延迟和一致性问题，传统算法（比如简单的图遍历或排序）如何需要进行根本性的重构，以及是否有新的、专为分布式环境设计的抽象层被提出。然而，书中的示例代码充满了经典的、单机环境下的优化技巧，大量的篇幅被用来解释C++的内存管理细节——这固然重要，但对于一个已经熟练掌握现代面向对象和泛型编程的开发者来说，这就像是教一个老司机重新学习如何打方向盘。它仿佛是为上世纪九十年代末期的程序员写的入门指南，对于渴望学习如何构建**高并发、容错性强**的现代应用的人来说，它提供的工具箱显得过于陈旧和局限。我需要的是前沿的知识和对未来挑战的预见，而不是对过去辉煌的追忆。
评分当我翻阅到关于“应用”的部分时，我本可以期待看到对于**机器学习模型优化**或**复杂金融建模**中算法选择的深入案例分析。例如，如何根据特定的数据集特征选择最优的K-Means变体，或者在处理高维稀疏数据时，哪些稀疏矩阵结构能最大程度地减少I/O瓶颈。这本书的“应用”部分却显得异常保守和笼统。它展示了如何用二叉搜索树来查找一个元素，如何用堆来解决调度问题——这些都是教科书级别的基础。我希望看到的是那些**将理论与业界痛点紧密结合**的、非传统的应用场景。例如，在自然语言处理的Transformer架构中，注意力机制背后的矩阵运算效率是如何通过特殊的内存布局和并行化技术来提升的。书中几乎完全没有触及这些与**高性能计算（HPC）**紧密相关的领域。对于那些希望利用这些基础知识解决**现实世界中棘手、非标准问题**的读者来说，这本书提供的应用场景太过理想化，缺乏足够的深度和广度来激发真正的创新思维。
评分从读者的角度来看，这本书的**代码风格和抽象层次**似乎没有跟上现代C++的步伐，这极大地影响了我的阅读体验。我原本指望能看到大量使用现代C++特性——如concepts、ranges、或者最新的并发原语——来构建清晰、可维护的数据结构。相反，我看到的代码中充斥着大量手动管理的指针、裸露的`new`和`delete`，以及为实现特定功能而编写的、高度耦合的宏定义。这使得在理解算法核心逻辑的同时，还要不断地分心去检查内存安全和生命周期管理，严重干扰了对算法思想本身的专注。对于一个致力于编写**安全、高效、易于维护**的现代C++代码的读者来说，这本书提供的代码范例更像是需要被“重构”的对象，而不是可以直接借鉴的典范。我需要的是能够体现**“代码即设计”理念**的实例，而不是一堆需要耗费精力去“清理”的旧式代码。
评分天哪，我终于读完了这本号称能彻底革新我编程思维的“圣经”！说实话，最初被那宏大的书名吸引，满心期待能在这本书里找到关于**计算理论的深度剖析**以及**编程范式的前沿探讨**。我希望能看到对λ演算的精妙阐述，或者至少是对函数式编程在处理大规模并发问题上的哲学思考。然而，这本书给我的感觉更像是一本详尽的菜谱，详细地列出了每一种“数据结构”和“算法”的实现步骤，配上了大量的C++代码示例。它告诉你如何用`std::vector`实现动态数组，如何用特定的指针操作构建红黑树。但当我合上书本，试图去理解这些工具背后的**设计哲学**，或者更进一步，探讨在**量子计算**背景下这些经典结构将如何演变时，书里几乎一片空白。它似乎满足于停留在“如何实现”的层面，而对“为什么这样设计”以及“更宏大的视野在哪里”避而不谈。对于一个渴望深入挖掘计算机科学核心原理的读者来说，这种表面的覆盖是令人沮丧的。我想要的是能引发我思考未来计算方向的火花，而不是仅仅巩固我已经知道的实现细节。我期待的是一场思想的洗礼，结果却得到了一场冗长的、技术细节的复习课。
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