数据结构常见题型解析及模拟题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社（图书发行部）（新时代出版社）

作者:刘遵仁

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2006-3

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787118043129

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 面试
• 考研
• 编程
• 练习题
• 模拟题
• 基础
• 学习
• 计算机

算法的语言，编程的基石：深度探索数据结构与算法的奥秘 在这纷繁复杂的数字世界中，高效的数据组织与处理能力是构建卓越软件的灵魂。本书并非一本枯燥的理论教科书，而是一本聚焦于实际应用、旨在提升你算法思维与编程实力的行动指南。它将带领你穿越数据结构的广袤领域，解锁算法的精妙设计，让你在解决实际编程问题时游刃有余。 为什么掌握数据结构与算法至关重要？ 想象一下，面对海量数据的洪流，如何才能迅速、准确地从中提取所需信息？在信息爆炸的时代，效率意味着一切。一个优秀的算法，能够将原本需要数小时甚至数天的计算时间缩短到毫秒之间。而合理的数据结构，则是这一切的基础，它决定了数据的存储方式、访问效率以及操作的便捷性。无论是搜索引擎的毫秒级响应，还是社交网络的实时信息流，亦或是人工智能的深度学习模型，背后都离不开精妙绝伦的数据结构与算法的支撑。 本书将从根本上为你梳理那些贯穿于计算机科学核心的经典数据结构，并深入剖析与之相关的算法设计思想。我们将不再停留在概念的堆砌，而是通过大量的实际案例与问题解析，让你深刻理解每种数据结构的设计初衷、适用场景以及其独特的优势与局限。 内容亮点与学习路径： 本书将为你构建一条清晰的学习路径，让你循序渐进地掌握数据结构与算法的核心知识。 基础篇：数据组织的基石 线性结构： 我们将从最基础的数组和链表开始，深入探讨它们在内存中的表现形式、插入、删除、查找等操作的时间复杂度与空间复杂度。你会了解到，看似简单的结构，在不同的应用场景下，选择哪一种才能最大化性能。例如，为什么在需要频繁插入删除的场景下，链表会优于数组？ 栈与队列： 这两种“后进先出”与“先进先出”的结构，是许多复杂算法的基石。我们将通过函数调用栈、表达式求值、任务调度等生动实例，揭示它们在程序运行与问题解决中的关键作用。 散列表（哈希表）： 追求极致查找速度的利器。我们将详细讲解哈希函数的原理、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法）以及在字典、缓存等场景下的广泛应用。理解哈希表，就是掌握了平均O(1)查找的秘密。 进阶篇：树与图的深度探索 树形结构： 从简单的二叉树到平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树），再到B树、B+树等。我们将深入理解它们如何实现高效的搜索、插入与删除，以及在数据库索引、文件系统等领域的不可或缺性。 图结构： 描绘对象之间复杂关系的有力工具。我们将学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及经典的图算法，如深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS），它们在迷宫求解、社交网络分析、最短路径查找（Dijkstra算法、Floyd算法）等方面有着举足轻重的地位。 算法设计篇：思维的升华 递归与分治： 许多复杂问题的解决之道。我们将剖析递归的本质，并结合归并排序、快速排序等经典算法，理解分治策略如何将大问题分解为小问题，从而获得高效的解决方案。 动态规划： 解决重叠子问题与最优子结构问题的利器。我们将通过背包问题、最长公共子序列、矩阵连乘等经典问题，详细讲解动态规划的递推关系、状态转移方程的构建，让你掌握解决这类问题的通用方法。 贪心算法： 在每一步都做出局部最优选择，最终期望达到全局最优。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码等实例，阐述贪心算法的设计思想及其适用条件。 回溯与分支限界： 解决组合搜索问题的强大技术。我们将探讨它们如何系统地搜索解空间，并在不满足条件时进行剪枝，从而找到问题的最优解。 本书的独特之处： 问题驱动，而非死记硬背： 本书的每一章节都围绕着一类典型的数据结构或算法设计思想展开，通过解析一系列精心设计的题目，来阐释理论知识。让你在解决实际问题的过程中，自然而然地掌握相关概念。 深入浅出，兼顾理论与实践： 我们力求在保证理论严谨性的同时，用最通俗易懂的语言进行阐述。代码示例清晰明了，逻辑推理步步为营，让你既能理解“为什么”，也能学会“怎么做”。 实战导向，提升编程功底： 所有讲解都紧密围绕编程实践展开，帮助你理解不同数据结构与算法在真实场景中的应用，并培养你分析问题、设计高效解决方案的能力。 思维训练，培养算法素养： 本书不仅仅传授知识，更重要的是培养你的算法思维。通过对不同解法的比较分析，让你学会权衡利弊，选择最适合特定问题的解决方案。 谁适合阅读本书？ 计算机科学与技术专业的学生： 想要系统扎实地掌握数据结构与算法这门核心课程，并在期末考试中取得优异成绩。 软件工程师： 渴望提升代码效率，优化程序性能，在面试中脱颖而出，并在实际工作中解决更具挑战性的技术难题。 对编程充满热情，渴望深入理解计算机底层运作的爱好者： 想要构建更强大、更优雅的软件系统。 掌握了数据结构与算法，你也就掌握了编程的语言，构建优秀软件的基石。本书将是你在这条探索之路上的得力助手，引领你揭开算法的神秘面纱，释放你无穷的编程潜能。让我们一起，用代码编织出高效、优雅的解决方案！

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这本书的排版和设计给我留下了深刻的印象，它采用了非常清晰的逻辑结构来组织内容。每一章似乎都围绕一个核心的数据结构展开，首先是概念介绍，然后是关键操作的伪代码分析，最后会有一个深入的“陷阱与优化”部分，专门讨论初学者容易犯错的地方以及如何提升性能。这种层层递进的讲解方式使得学习曲线变得相对平滑。我注意到作者在解释递归和动态规划时，运用了大量的图示来辅助理解，这对于可视化思维较强的学习者来说是巨大的福音。然而，我在阅读过程中也感觉到，对于完全没有编程经验的读者来说，可能还是需要配合其他更基础的编程语言教程来使用，因为这本书的侧重点在于“结构”和“分析”，而非“如何用C++或Java实现”。它假设读者已经具备了一定的编程基础，从而能专注于数据结构本身的精髓。

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拿到这本书，我的第一反应是它作为一本工具书的专业性。我花了些时间翻阅了目录和一些章节的开头，发现它似乎更侧重于对数据结构基础概念的深入剖析，尤其是在算法复杂度分析和常见数据结构（如链表、树、图）的实现细节上。书中对各种操作的时间和空间效率进行了详尽的讨论，这对于需要扎实理论基础的读者来说是非常有价值的。不过，我发现书中对于如何将这些理论知识应用到实际的大型项目中，例如系统设计中的数据存储选型，或者面向特定应用场景（如图形渲染或数据库索引）的优化策略，涉及得相对较少。它更像是一本偏向“学术派”的教材或参考手册，专注于构建坚实的理论基石，而非直接面向工程实践的“速查手册”。如果你的目标是理解算法背后的数学原理和结构逻辑，这本书绝对能满足你，但如果你期待看到大量直接可用的项目级代码模板或云原生环境下的应用实例，这本书可能不会是你的首选。

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在阅读体验上，这本书的风格偏向于严谨的教科书，文字非常精确，几乎没有多余的闲聊或幽默的插科打诨来缓解阅读的疲劳感。作者的叙述是高度浓缩和信息密集的，每一个句子都承载着重要的信息点。这对于追求效率的读者是好事，意味着可以用更少的时间获取更多知识密度。但反过来看，这可能会让那些习惯了更加“对话式”教学风格的自学者感到有些枯燥和晦涩。例如，在讲解图的遍历算法时，它直接给出了标准的Dijkstra算法的完整描述和优化版本，而没有花太多笔墨去铺垫图论的历史背景或直观的例子。总的来说，它更像是一本“工具箱”而非“领路人”，你需要自己带着问题去查阅，而不是被动地引导。

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这本书的难度定位似乎是面向已经学完大学基础数据结构课程，准备参加专业技术面试或进行更高阶算法学习的群体。它的深度远超普通入门书籍，尤其是在涉及高级主题，比如B树或红黑树的平衡机制时，讲解得非常细致，甚至引用了一些较早期的文献作为佐证。我特别欣赏其中关于“空间换时间”和“时间换空间”的权衡分析，这才是真正体现工程师思维的地方。但坦白说，对于那些仅仅想通过考试或者应付基础面试的读者来说，这本书的某些深度可能会显得有些“杀鸡用牛刀”。它需要的不仅仅是记忆，更是对抽象概念的深刻洞察力。如果你只是想快速了解栈和队列的基本用法，这本书提供的理论细节可能超出了你的即时需求，需要有耐心去消化那些复杂的证明过程和边界条件的讨论。

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这本书最令人称道的一点是它对“为什么”的深入探讨，而非仅仅停留在“是什么”和“怎么做”。比如，在讨论哈希表的冲突解决策略时，它不仅列出了开放寻址法和链地址法，还详细对比了它们在不同负载因子下的实际性能表现，并探讨了特定哈希函数选择的优劣。这促使读者思考背后的设计哲学。遗憾的是，我没有在书中看到太多关于现代编程语言标准库中数据结构实现细节的对比分析。例如，Java的`HashMap`和C++的`std::map`在底层实现上的细微差异，以及这些差异如何影响特定场景的性能，这本书并没有涉及。它更偏向于通用的、跨语言的理论模型，缺乏对主流工程实践中具体框架的细节剖析，这使得理论到实践的桥梁搭建，还需要读者自己额外努力去完成。

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