具体描述
本书介绍了数据处理领域中常用的数据结构及其主要的运算，所有的算法均给出了C++的描述，主要内容包括，数据结构与算法的基本概念、线性表及其顺序存储结构、线性链表及其运算、数组、树与二叉树、图、查找技术、Hash表技术、排序技术。本书通俗易懂，实例丰富，每章后面都有习题。
本书可作为高等院校非计算机专业的学生学习数据结构的教材，也可作为数据结构的培训班教材或自学教材。
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用户评价
这本书的阅读体验，可以用“酣畅淋漓”来形容。作者在讲解字符串匹配算法时，所展现出的深度和广度，让我对这个问题有了全新的认识。不仅仅是简单的朴素匹配算法，书中还详细介绍了KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，并对其“next”数组的构建原理进行了深入剖析。我记得书中通过图示，一步步地展示了如何利用已经匹配的字符信息，避免不必要的重复比较，从而大幅提高了匹配效率。此外，书中还介绍了Rabin-Karp算法，它利用哈希函数来快速地判断子串是否相等，虽然存在一定的误判率，但在实际应用中，通过精心设计的哈希函数，可以获得非常好的性能。对于需要频繁进行字符串搜索的场景，如文本编辑器、搜索引擎等，这些算法的重要性不言而喻。这本书让我明白了，看似简单的字符串匹配问题，背后却蕴含着如此巧妙的算法思想，而这些思想的实现，又离不开对底层数据结构的深刻理解。
评分在翻阅完《实用数据结构》这本书后，我内心涌动着一股强烈的冲动，想要将这份阅读体验分享出来，希望我的文字能够触动更多热爱编程的朋友。这本书在我手中，仿佛打开了一扇通往计算世界深处的大门，让我对那些支撑起无数复杂算法和高效程序的基石有了前所未有的清晰认识。作者以一种近乎艺术家的手法，将抽象的数据组织方式具象化，使得那些原本可能令人望而生畏的概念，变得鲜活而易于理解。我尤其欣赏书中在讲解链表时，那种循序渐进的逻辑推演，从单向链表的构建，到双向链表的优势，再到循环链表的应用场景，每一步都讲解得细致入微，并配以清晰的图示，仿佛我正亲手在纸上绘制这些数据结构，感受它们在内存中的流动。书中的算法分析部分也做得非常出色，对于时间复杂度和空间复杂度的讲解，并非流于表面，而是深入到每个操作的细枝末节，让我能够真正理解为何某种数据结构在特定场景下会比其他结构表现得更优。比如，在讨论树结构时，作者不仅介绍了二叉搜索树，还详细阐述了平衡二叉树（如AVL树和红黑树）的必要性，并通过实际代码示例，直观地展现了插入和删除操作在不同树结构下的性能差异。这对于我这种希望深入理解算法效率的人来说，无疑是宝贵的财富。这本书不仅仅是枯燥的技术手册，它更像是一本启迪思维的读物，引导读者去思考“为什么”和“如何”，而非仅仅接受“是什么”。
评分读完《实用数据结构》，我感觉自己像是完成了一次精密的结构拆解与重组。这本书在处理复杂问题时，提供了一种优雅的解决方案。作者对于图算法的讲解，让我印象尤为深刻。从广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的基本原理，到Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法在最短路径问题上的应用，每一种算法的讲解都伴随着丰富的案例，让我能够理解它们在实际应用中的价值。特别是书中对Dijkstra算法的讲解，它不仅仅是给出代码，而是从图的表示方式（邻接矩阵与邻接表）入手，逐步分析了算法的每一步，并通过画图的方式模拟了算法的执行过程，让我对“贪心”策略在最短路径问题中的应用有了深刻的理解。此外，书中还探讨了最小生成树算法（Prim和Kruskal），通过清晰的图示和对比，让我能够清晰地辨析这两种算法的异同以及适用的场景。在处理网络连接、地理路径规划等问题时，这些图算法的知识是必不可少的。这本书让我明白，解决一个看似复杂的问题，往往可以分解为对基本数据结构的操作，而这些基本数据结构的设计和运用，直接决定了最终解决方案的效率和可扩展性。它让我看到了代码背后那份严谨的逻辑之美，以及数据结构在其中扮演的关键角色。
评分《实用数据结构》这本书，对我而言，与其说是一本技术书籍，不如说是一次思维的洗礼。作者在讲解哈希表时，所展现出的巧妙设计，让我惊叹于人类智慧的精妙。书中对于哈希函数的设计原则，以及常见的冲突解决策略（如链地址法和开放地址法），都进行了深入而清晰的阐述。我尤其喜欢书中对于开放地址法中线性探测、二次探测以及双重哈希的对比分析，通过数学公式和图解，让我明白了它们各自的优缺点以及适用范围。这对于理解为什么在实际应用中，哈希表的查找、插入和删除操作能够达到平均O(1)的时间复杂度，提供了坚实的基础。我曾经在学习其他资料时，对哈希表的操作效率感到疑惑，而这本书则用一种非常系统化的方式，解答了我的所有疑问。它不仅仅是告诉我们哈希表很快，而是详细地解释了“为什么”快，“在什么条件下”快，以及“在什么情况下”可能会变慢。这种对细节的关注，以及对理论与实践相结合的强调，让这本书的价值倍增。对于需要处理大量数据的场景，如数据库索引、缓存系统等，哈希表的应用是如此普遍，而这本书则为我打开了理解这些系统底层运作机制的一扇窗。
评分《实用数据结构》这本书，如同一个经验丰富的老师，循循善诱，让我学到了很多。在讨论内存管理和垃圾回收时，书中并没有止步于概念的介绍，而是深入探讨了不同的垃圾回收算法，例如标记-清除（Mark-Sweep）、复制（Copying）以及标记-整理（Mark-Compact）等。作者通过生动的比喻和清晰的图示，让我理解了每种算法的工作原理，以及它们各自的优缺点，比如空间利用率、回收效率和对程序执行的影响。这对于我理解Java、Python等语言的内存管理机制，非常有帮助。书中还涉及了对象池（Object Pool）的设计模式，它通过复用已创建的对象，来减少频繁的创建和销毁带来的开销，从而提升程序的性能。这让我意识到，在编写高效的程序时，不仅要关注算法本身，还要关注内存的有效利用。这些知识的广度和深度，远远超出了我对一本“数据结构”书籍的预期。
评分这本书的文字，有一种独特的魅力，让我在阅读过程中，时常会心一笑，感叹于作者的洞见。《实用数据结构》在讲解散列表（Hash Table）的各种变种时，为我打开了新的视野。我之前只知道基本的哈希表，但这本书让我了解到，散列表还有许多更高级的应用，例如布隆过滤器（Bloom Filter）。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它可以在牺牲一定的准确率的前提下，判断一个元素是否存在于一个集合中。书中详细解释了布隆过滤器的原理，包括多个哈希函数的选择和位数组的设计，以及其在缓存穿透、URL过滤等场景下的应用。这让我看到了数据结构在解决实际问题时，如何通过巧妙的设计，权衡性能和空间，达到最佳的平衡。此外，书中还提到了其他一些基于散列的结构，如一致性哈希（Consistent Hashing），它在分布式系统中，能够有效地解决节点增减带来的数据迁移问题。
评分读完《实用数据结构》，我感觉自己对计算机科学的理解提升到了一个新的维度。书中在讲解多路搜索树（如B树和B+树）时，将抽象的概念与实际应用紧密结合。我理解了B树和B+树之所以在文件系统和数据库索引中如此流行，是因为它们能够有效地减少磁盘I/O操作，从而提高查询效率。书中通过图示，清晰地展示了B树和B+树的结构特点，如多路分支、平衡性以及节点存储数据的策略。对于B+树，我还了解到它将所有数据都存储在叶子节点，并且叶子节点之间通过指针连接，这使得范围查询更加高效。这些知识，对于理解高性能数据库的内部机制，以及如何设计高效的存储系统，至关重要。这本书让我明白，数据结构的选择，不仅仅是理论上的考量，更是对系统整体性能的直接影响。
评分这本书带给我的，远不止于对“数据结构”本身的认知，更在于它如何潜移默化地塑造了我的编程思维。在学习排序算法的部分，作者并没有简单地罗列各种算法，而是从不同的角度，比如稳定性、原地性、时间复杂度以及空间复杂度，对它们进行了详尽的分类和比较。我记得在讲解快速排序时，作者详细地分析了“pivot”选择对算法性能的影响，并给出了几种优化策略，如三数取中法，这让我明白，即使是看似成熟的算法，也存在着优化的空间。对于归并排序，书中对分治法的运用解释得十分透彻，让我理解了如何将一个大问题分解为若干个小问题，然后将小问题的解合并起来，得到大问题的解。书中还涉及了堆排序，对堆（heap）这种特殊的树形结构以及“大顶堆”和“小顶堆”的概念讲解得非常到位，并将其与数组的结合，实现了高效的排序。这些不同的排序算法，就像是工具箱里的不同工具，了解它们各自的特点，才能在实际编程中，根据具体场景选择最合适的工具，从而写出更高效、更优雅的代码。
评分《实用数据结构》这本书，如同我编程旅途中的一盏明灯，指引我穿越迷雾，看清前方的道路。作者在讲解栈（stack）和队列（queue）时，那种抽丝剥茧的讲解方式，让我受益匪浅。对于栈，我不仅理解了“后进先出”（LIFO）的特性，还深入学习了它在函数调用栈、表达式求值以及括号匹配等方面的实际应用。书中通过绘制函数调用过程的示意图，让我清晰地看到了栈是如何管理函数嵌套和局部变量的。对于队列，我也理解了“先进先出”（FIFO）的特性，以及它在任务调度、广度优先搜索（BFS）等场景下的重要作用。书中还详细介绍了双端队列（deque），它结合了栈和队列的特点，在某些场景下提供了更灵活的操作。我尤其欣赏书中对于栈和队列实现方式的讲解，既可以通过数组来实现，也可以通过链表来实现，并且对这两种实现方式的优缺点进行了对比分析。这种对细节的打磨，让我能够更深入地理解数据结构的本质，以及如何在不同的约束条件下进行最佳选择。
评分《实用数据结构》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是对编程的热情。作者在讲解位图（Bitmap）和Trie树（前缀树）时，展现出的简洁与高效，让我印象深刻。位图，通过使用二进制的每一位来表示一个元素是否存在，是一种非常节省空间的表示方法，尤其适用于处理范围较大的整数集合，例如用于统计在线用户数量、判断IP地址是否存在等。书中还介绍了位图在排序（如基数排序）中的应用。对于Trie树，我理解了它如何通过前缀匹配来高效地存储和查找字符串集合，尤其是在需要进行自动补全、拼写检查等功能时，Trie树的优势就显而易见了。书中通过详细的图解，让我看到了Trie树是如何构建的，以及如何在其中进行查找和插入操作。这些数据结构，虽然看起来简单，但在实际应用中却能发挥巨大的作用，这让我体会到，有时候最简单的设计，往往是最有效的。
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