数据结构

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出版者:清华大学
作者:殷人昆
出品人:
页数:512
译者:
出版时间:2007-6
价格:39.00元
装帧:
isbn号码:9787302148111
丛书系列:
图书标签:
  • 数据结构
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具体描述

《数据结构》(第2版)“数据结构”是计算机专业的核心课程,是从事计算机软件开发和应用人员必备的专业基础。随着计算机的日益普及,“数据结构”课程也在不断地发展。《数据结构》(第2版)按照清华大学计算机系本科“数据结构”大纲的要求,从面向对象的概念、对象类设计的风格和数据结构的层次开始,从线性结构到非线性结构,从简单到复杂,深入地讨论了各种数据结构内在的逻辑关系及其在计算机中的实现方式和使用。此外,对常用的迭代、递归、回溯等算法设计技巧,搜索和排序算法等都做了详尽的描述,并引入了简单的算法分析。

《算法的艺术:从入门到精通》 本书并非一本通俗的“数据结构”读物,而是深入探究算法的内在逻辑与艺术性的实践指南。它将带领读者超越仅仅了解链表、树、图等基本概念的层面,聚焦于算法设计、分析及其在实际问题解决中的精妙应用。 内容概述: 本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者理解算法的深层魅力。 第一部分:算法思维的基石 计算的本质与复杂度: 在这一章节,我们将深入探讨计算的本质,不仅仅是描述算法如何执行,更重要的是理解其效率。通过对时间复杂度和空间复杂度的严谨分析,读者将学会如何量化算法的优劣,为后续算法的选择和优化打下坚实基础。我们将剖析大O表示法等核心概念,并通过一系列精心设计的例子,让抽象的复杂度概念变得直观易懂。 递归的优雅与陷阱: 递归是算法设计中一种极其强大而优美的工具。本节将系统性地介绍递归的思想,从简单的斐波那契数列、阶乘,到更复杂的汉诺塔问题,揭示递归如何将复杂问题分解为更小的、可管理的子问题。同时,我们也会深入探讨递归可能带来的栈溢出、重复计算等问题,并介绍尾递归优化、记忆化等技术,帮助读者写出高效且鲁棒的递归程序。 分治策略的威力: 分治法是一种重要的算法设计范式,它将一个大问题分解为若干个规模较小但结构相似的子问题,然后分别解决这些子问题,最后将子问题的解合并起来,形成原问题的解。我们将通过经典的排序算法(如归并排序、快速排序)和搜索算法(如二分查找)来展示分治法的应用。此外,本书还将探讨分治法的适用条件以及其在解决几何问题、最优化问题等领域的潜力。 第二部分:核心算法范式解析 贪心算法的局部最优: 贪心算法是一种在每一步选择当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致全局最优解的算法。本节将通过一些经典实例,如霍夫曼编码、活动选择问题、最小生成树算法(Kruskal和Prim),来阐释贪心策略的设计思路。我们将重点分析贪心算法的正确性证明方法,以及哪些问题适合采用贪心算法,哪些问题则需要更复杂的策略。 动态规划的精巧递推: 动态规划是解决许多复杂优化问题的强大工具。本章将循序渐进地讲解动态规划的核心思想:最优子结构和重叠子问题。我们将通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等一系列经典问题,展示如何定义状态转移方程,以及如何通过自底向上或自顶向下的方式来求解。本书将特别关注如何识别动态规划问题,以及如何从暴力搜索优化到动态规划解法的过程。 回溯法的系统搜索: 回溯法是一种通过试探性地搜索来组织选择,并在发现当 Giao 局不可行时,及时取消(回溯)已做出选择的算法。本节将重点介绍回溯法在解决组合问题,如N皇后问题、数独求解、全排列生成等场景下的应用。我们将详细讲解回溯法的搜索树概念,如何剪枝以提高效率,以及如何将其应用于约束满足问题。 第三部分:算法的实践与优化 图论算法的广泛应用: 图作为一种重要的数学模型,在现实世界中无处不在,从社交网络到交通路线,再到计算机网络。本章将深入探讨图论中的核心算法,包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)在图的遍历、连通性判断、最短路径查找(Dijkstra、Bellman-Ford)等方面的应用。同时,我们还将介绍拓扑排序、最小生成树算法(Prim、Kruskal)等,以及它们在项目调度、网络设计等领域的实际价值。 搜索与匹配算法的效率之道: 本节将聚焦于高效的搜索和匹配算法。除了前面提到的二分查找,我们还将介绍字符串匹配算法,如朴素匹配、KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法,以及它们在文本处理、模式识别等方面的关键作用。我们将深入分析KMP算法的工作原理,其如何通过构建失配表来避免不必要的比较,显著提升匹配效率。 字符串算法的精细探索: 字符串是计算机科学中最基本的数据类型之一。本书将更深入地探讨字符串相关的算法,包括各种字符串匹配算法的变体和优化,以及后缀数组、后缀树等高级数据结构在字符串处理、文本压缩、生物信息学等领域的强大应用。我们将展示如何利用这些结构来高效地解决诸如最长重复子串、最长公共前缀等问题。 高级算法与专题: 在本书的最后,我们将触及一些更高级的算法概念和专题,例如 NP-hard 问题的概念及其近似算法、随机算法、流算法等。我们将简要介绍这些算法的应用场景以及研究方向,为读者打开更广阔的算法视野。 本书特色: 强调算法思想而非死记硬背: 我们不只是罗列算法,更侧重于讲解算法背后的设计哲学和思维方式。 丰富的理论与实践结合: 每种算法都配有清晰的理论解释、严谨的数学证明以及贴近实际的编程示例。 循序渐进的难度设计: 从基础概念到高级主题,难度逐步提升,确保不同水平的读者都能从中受益。 注重分析与优化: 强调对算法进行时间和空间复杂度分析,并指导读者如何根据具体问题选择最优算法并进行优化。 启发式问题引导: 在讲解过程中,我们会提出一些启发性的问题,引导读者主动思考,培养解决问题的能力。 适用人群: 本书适合所有对算法感兴趣的读者,包括但不限于: 计算机科学与技术专业的学生。 有一定编程基础,希望提升算法设计与分析能力的开发者。 准备参加算法竞赛或技术面试的选手。 对计算思维和问题解决之道有探索欲望的爱好者。 阅读本书,您将不仅仅是掌握一套算法,更能培养一种系统化、逻辑化的思考模式,从而在面对复杂问题时,能够游刃有余地设计出高效、优雅的解决方案。

作者简介

目录信息

第1章数据结构概论11.1数据结构的概念11.1.1数据结构举例11.1.2数据与数据结构21.1.3数据结构的分类31.1.4数据结构课程的内容41.2数据结构的抽象形式61.2.1数据类型61.2.2数据抽象与抽象数据类型71.3作为ADT的C++类91.3.1面向对象的概念91.3.2C++中的类101.3.3C++中的对象121.3.4C++的输入输出131.3.5C++中的函数141.3.6动态存储分配171.3.7C++中的继承181.3.8多态性191.3.9C++的模板231.4算法定义241.5算法性能分析与度量261.5.1算法的性能标准261.5.2算法的后期测试261.5.3算法的事前估计271.5.4算法的渐进分析321.5.5最坏、最好和平均情况36习题37第2章线性表432.1线性表432.1.1线性表的概念432.1.2线性表的类定义442.2顺序表452.2.1顺序表的定义和特点452.2.2顺序表的类定义及其操作452.2.3顺序表的性能分析502.2.4顺序表的应用522.3单链表522.3.1单链表的概念532.3.2单链表的类定义542.3.3单链表中的插入与删除562.3.4带附加头结点的单链表592.3.5单链表的模板类602.4线性链表的其他变形662.4.1循环链表662.4.2双向链表692.5单链表的应用:多项式及其运算732.5.1多项式的表示742.5.2多项式的类定义752.5.3多项式的加法772.5.4多项式的乘法792.6静态链表80习题83第3章栈和队列883.1栈883.1.1栈的定义883.1.2顺序栈893.1.3链式栈923.1.4栈的应用之一——括号匹配943.1.5栈的应用之二——表达式的计算953.2栈与递归1013.2.1递归的概念1013.2.2递归过程与递归工作栈1053.2.3用回溯法求解迷宫问题1093.3队列1143.3.1队列的概念1143.3.2循环队列1143.3.3链式队列1183.3.4队列应用举例:打印二项展开式(a+b)i的系数1203.3.5队列应用举例:电路布线1213.4优先级队列1243.4.1优先级队列的概念1243.4.2优先级队列的存储表示和实现1253.5双端队列1263.5.1双端队列的概念1263.5.2双端队列的数组表示1283.5.3双端队列的链表表示129习题131第4章数组、串与广义表1354.1多维数组的概念与存储1354.1.1多维数组的概念1354.1.2多维数组的存储表示1364.2特殊矩阵1384.2.1对称矩阵的压缩存储1384.2.2三对角线/多对角线矩阵的压缩存储1404.3稀疏矩阵1414.3.1稀疏矩阵及其三元组数组表示1414.3.2稀疏矩阵的转置1454.3.3稀疏矩阵的相加和相乘1474.3.4矩阵的正交链表表示1524.4字符串1534.4.1字符串的概念1534.4.2C++有关字符串的库函数1544.4.3字符串的实现1564.4.4字符串的自定义类1584.4.5字符串操作的实现1594.4.6字符串的模式匹配1614.4.7字符串的存储方法1674.5广义表1694.5.1广义表的定义与性质1694.5.2广义表的表示1704.5.3广义表存储结构的实现1704.5.4广义表的递归算法1744.5.5三元多项式的表示181习题183第5章树1865.1树的基本概念1865.1.1树的定义和术语1865.1.2树的抽象数据类型1885.2二叉树1895.2.1二叉树的定义1895.2.2二叉树的性质1905.2.3二叉树的抽象数据类型1915.3二叉树的存储表示1925.3.1二叉树的数组存储表示1925.3.2二叉树的链表存储表示1935.4二叉树遍历及其应用1985.4.1二叉树遍历的递归算法1985.4.2二叉树遍历的应用2005.4.3二叉树遍历的非递归算法2035.4.4二叉树的计数2075.5线索二叉树2105.5.1线索2105.5.2中序线索二叉树的建立和遍历2115.5.3中序线索二叉树的插入与删除2165.5.4前序与后序的线索化二叉树2185.6树与森林2205.6.1树的存储表示2205.6.2森林与二叉树的转换2255.6.3树与二叉树的转换2275.7树与森林的遍历及其应用2275.7.1树与森林的深度优先遍历2275.7.2树和森林的广度优先遍历2305.7.3树遍历算法的应用2315.7.4其他基于遍历序列的几种存储表示2325.8堆2355.8.1最小堆和最大堆2355.8.2堆的建立2365.8.3堆的插入与删除2385.9Huffman树及其应用2405.9.1路径长度2405.9.2Huffman树2415.9.3Huffman树的应用:最优判定树2435.9.4Huffman树的应用:Huffman编码244习题246第6章集合与字典2516.1集合及其表示2516.1.1集合的基本概念2516.1.2用位向量实现集合抽象数据类型2526.1.3用有序链表实现集合的抽象数据类型2576.2并查集与等价类2626.2.1并查集的定义及其实现2626.2.2并查集的应用:等价类划分2676.3字典2686.3.1字典的概念2696.3.2字典的线性表描述2706.4跳表2736.4.1跳表的概念2736.4.2跳表的类定义2746.4.3跳表的搜索、插入和删除2766.5散列2796.5.1散列表与散列方法2796.5.2散列函数2806.5.3处理冲突的闭散列方法2826.5.4处理冲突的开散列方法2916.5.5散列表分析293习题294第7章搜索结构2977.1静态搜索结构2987.1.1静态搜索表2987.1.2顺序搜索3007.1.3基于有序顺序表的顺序搜索和折半搜索3027.1.4基于有序顺序表的其他搜索方法3077.2二叉搜索树3087.2.1二叉搜索树的概念3097.2.2二叉搜索树上的搜索3107.2.3二叉搜索树的插入3117.2.4二叉搜索树的删除3137.2.5二叉搜索树的性能分析3147.2.6最优二叉搜索树3177.3AVL树3207.3.1AVL树的概念3217.3.2平衡化旋转3217.3.3AVL树的插入3267.3.4AVL树的删除3297.3.5AVL树的性能分析3337.4伸展树3347.5红黑树3377.5.1红黑树的概念和性质3377.5.2红黑树的搜索3387.5.3红黑树的插入3387.5.4红黑树的删除339习题342第8章图3468.1图的基本概念3468.1.1与图有关的若干概念3468.1.2图的抽象数据类型3488.2图的存储结构3498.2.1图的邻接矩阵表示3508.2.2图的邻接表表示3558.2.3图的邻接多重表表示3618.3图的遍历3638.3.1深度优先搜索3648.3.2广度优先搜索3658.3.3连通分量3668.3.4重连通分量3688.4最小生成树3708.4.1Kruskal算法3718.4.2Prim算法3738.5最短路径3758.5.1非负权值的单源最短路径3768.5.2任意权值的单源最短路径3798.5.3所有顶点之间的最短路径3818.6用顶点表示活动的网络(AOV网络)3838.7用边表示活动的网络(AOE网络)388习题392第9章排序3979.1排序的概念及其算法性能分析3979.1.1排序的概念3979.1.2排序算法的性能评估3989.1.3排序表的类定义4009.2插入排序4019.2.1直接插入排序4019.2.2折半插入排序4039.2.3希尔排序4049.3快速排序4059.3.1快速排序的过程4069.3.2快速排序的性能分析4079.3.3快速排序的改进算法4099.3.4三路划分的快速排序算法4129.4选择排序4139.4.1直接选择排序4139.4.2锦标赛排序4149.4.3堆排序4199.5归并排序4229.5.1归并4229.5.2归并排序算法4239.6基于链表的排序算法4259.6.1链表插入排序4259.6.2链表归并排序4279.6.3链表排序结果的重排4289.7分配排序4319.7.1桶式排序4319.7.2基数排序4329.7.3MSD基数排序4339.7.4LSD基数排序4359.8内部排序算法的分析4379.8.1排序方法的下界4379.8.2各种内部排序方法的比较439习题440第10章文件、外部排序与搜索44410.1主存储器和外存储器44410.1.1磁带44410.1.2磁盘存储器44610.1.3缓冲区与缓冲池44810.2文件组织44910.2.1文件的概念44910.2.2文件的存储结构45010.3外排序45910.3.1外排序的基本过程45910.3.2k路平衡归并与败者树46110.3.3初始归并段的生成(run generation)46610.3.4并行操作的缓冲区处理47010.3.5最佳归并树47310.4多级索引结构47510.4.1静态的ISAM方法47510.4.2动态的m路搜索树47610.4.3B树47810.4.4B树的插入48010.4.5B树的删除48210.4.6B+树48610.4.7VSAM48910.5可扩充散列49010.5.1二叉Trie树49010.5.2将二叉Trie树转换为目录表49110.5.3目录表扩充与收缩49310.5.4性能分析49410.6Trie树49410.6.1Trie树的定义49410.6.2Trie树的搜索49510.6.3在Trie树上的插入和删除496习题497附录A程序索引500附录B词汇索引504参考文献512
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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与其他我读过的经典教材相比,这本书在与现代计算环境的结合上略显不足。它似乎更倾向于一个纯粹的、脱离具体硬件和操作系统环境的理论模型。例如,在讨论数组和内存局部性对性能的影响时,描述得过于笼统,没有深入探讨现代CPU缓存机制如何实际影响数组操作的性能优化。对于一个追求实战能力的读者来说,了解这些“活的”知识点至关重要。这本书的例子大多是教科书式的理想场景,缺乏对现实世界中数据规模、I/O限制、并发访问等复杂因素的考量。它构建了一个完美的理论世界,但当我们试图将这些知识应用到处理TB级数据或者高并发网络服务时,会发现理论指导的局限性。我希望作者能在保持理论严谨性的同时,能更积极地将这些经典结构置于现代软件工程的语境下进行探讨,让学习过程更具时代感和实践意义。

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这本书的难度曲线设置得非常陡峭,几乎没有缓冲地带。前几章或许还能勉强跟上,但一旦进入到高级数据结构和算法分析的篇章,信息量瞬间爆炸,让人喘不过气来。我注意到,书中几乎没有提供任何“预习”或者“回顾”性的总结,知识点之间是紧密粘连在一起的,一旦某处没跟上,后续的内容就会变得晦涩难懂。如果作者能够在每个大章节的末尾,设置一些开放性的思考题,或者更具挑战性的“开放式设计”任务,而不是仅仅停留在理论证明上,那这本书的实用价值和对思维能力的锻炼将大大提升。现在读完后,我感觉自己像是在背诵一本字典,知道每个词的定义,却不知道如何用它们来写一篇精彩的文章。它提供了一个坚实的地基,但通往上层建筑的楼梯却修建得过于陡峭,缺乏必要的平台供人驻足喘息和反思。

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我必须承认,这本书在深度上是毋庸置疑的,它对每个数据结构底层运作机制的剖析,可以说是相当透彻。那些关于时间复杂度和空间复杂度的分析,严谨得让人挑不出错来。但问题在于,这种“透彻”常常是以牺牲阅读的流畅性为代价的。我感觉自己像是在拆解一台极其精密的仪器,每一个齿轮都被单独拎出来展示,虽然清楚了结构,却失去了对整体如何协同工作的宏观认识。例如,书中对堆栈和队列的描述,虽然原理正确,但叙述方式过于学术化,读起来有一种冰冷的距离感。我个人更偏爱那种带有强烈作者个人风格和洞察力的叙述,能感受到作者在其中倾注的热情和思考的痕迹。这本书里,我只看到了知识的罗列,却鲜少感受到作者是如何“思考”这些结构的。对于那些希望通过阅读来激发解决问题新思路的读者来说,这本书提供的启发性可能略显不足,它更侧重于“是什么”和“如何计算”,而不是“为什么这么设计”以及“在特定场景下如何巧妙运用”。

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这本《数据结构》的书,我算是断断续续啃完了。坦白说,一开始抱着极大的期望,毕竟这个领域的重要性不言而喻,它被誉为计算机科学的基石。然而,阅读过程中的体验,就像在迷雾中摸索。书中的理论阐述,有时候显得过于抽象和干燥,即便是那些经典的算法,比如快速排序或者图的遍历,讲解起来也常常是公式和符号的堆砌,缺乏那种让人恍然大悟的直观感。我反复翻阅那些关于链表和树的章节,总感觉作者假定读者已经对内存管理和递归思维有着非常深入的理解,导致我在试图将理论与实际代码实现联系起来时,总会卡壳。举个例子,在讲到B树的平衡机制时,上下文的跳转有些生硬,让人需要花费额外的精力去梳理前后的逻辑关系。我期望的是那种能够通过生动的比喻或者实际应用场景来渗透概念的书籍,而不是单纯的学术性堆砌。如果能加入更多不同编程语言的实现细节对比,或许能让初学者更容易上手,而不是在理论的象牙塔里迷失方向。总而言之,它更像是一本为已经掌握基础的工程师准备的参考手册,而非一本引人入胜的入门向导。

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说实话,这本书的排版和视觉呈现,是我在阅读过程中最不适应的地方之一。在处理复杂的图论部分时,图示的质量实在不敢恭维,有些关键的节点连接或者路径高亮做得非常模糊,这对于依赖视觉辅助理解复杂算法的人来说,无疑是个巨大的障碍。我不得不拿出纸笔,自己重新绘制这些结构图,才能勉强跟上作者的思路。此外,书中的术语定义似乎存在一些不一致性,虽然在局部章节内定义清晰,但横跨不同章节时,同一个概念可能会被用略微不同的方式提及,这在需要频繁查阅和对比不同章节内容的学习者身上,会造成不必要的困惑和时间浪费。一本优秀的教材,应该像一位耐心的导师,引导学生平稳过渡。而这本书,给我的感觉更像是一份未经充分校对的、高强度的学术讲义,需要读者具备极强的自我纠错能力和耐心去消化其中的瑕疵。

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难怪看不懂,分数挺低的

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相当痛苦……>_<

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难怪看不懂,分数挺低的

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就用这种书当教材?

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终于他妈的给我啃完了……随便你们怎么说,可是我必须要心疼一下清华的同学们得用这个+谭浩强………

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