Data Structures and Algorithms Using C# pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
C# programmers: no more translating data structures from C++ or Java to use in your programs! Mike McMillan provides a tutorial on how to use data structures and algorithms plus the first comprehensive reference for C# implementation of data structures and algorithms found in the .NET Framework library, as well as those developed by the programmer. The approach is very practical, using timing tests rather than Big O notation to analyze the efficiency of an approach. Coverage includes arrays and array lists, linked lists, hash tables, dictionaries, trees, graphs, and sorting and searching algorithms, as well as more advanced algorithms such as probabilistic algorithms and dynamic programming. This is the perfect resource for C# professionals and students alike.
作者简介
目录信息
读后感
建议还是去看《算法导论》吧，这本书错误多得一塌糊涂：第一章的介绍篇就有好几个低级错误，从第四章开始出现技术性错误，随着往后的章节技术性错误越来越多！第五章的计算表达式的算法大错特错，要是用中缀表达式实现起来难度大，又不会实现干吗不用后缀表达式，即用逆波兰算...
评分建议还是去看《算法导论》吧，这本书错误多得一塌糊涂：第一章的介绍篇就有好几个低级错误，从第四章开始出现技术性错误，随着往后的章节技术性错误越来越多！第五章的计算表达式的算法大错特错，要是用中缀表达式实现起来难度大，又不会实现干吗不用后缀表达式，即用逆波兰算...
评分建议还是去看《算法导论》吧，这本书错误多得一塌糊涂：第一章的介绍篇就有好几个低级错误，从第四章开始出现技术性错误，随着往后的章节技术性错误越来越多！第五章的计算表达式的算法大错特错，要是用中缀表达式实现起来难度大，又不会实现干吗不用后缀表达式，即用逆波兰算...
评分建议还是去看《算法导论》吧，这本书错误多得一塌糊涂：第一章的介绍篇就有好几个低级错误，从第四章开始出现技术性错误，随着往后的章节技术性错误越来越多！第五章的计算表达式的算法大错特错，要是用中缀表达式实现起来难度大，又不会实现干吗不用后缀表达式，即用逆波兰算...
评分建议还是去看《算法导论》吧，这本书错误多得一塌糊涂：第一章的介绍篇就有好几个低级错误，从第四章开始出现技术性错误，随着往后的章节技术性错误越来越多！第五章的计算表达式的算法大错特错，要是用中缀表达式实现起来难度大，又不会实现干吗不用后缀表达式，即用逆波兰算...
用户评价
这本书的封面设计着实吸引人，那种深沉的蓝色调配上清晰的白色字体，给人一种专业而可靠的感觉。我通常对技术书籍的第一印象很大程度上取决于装帧和排版，而这本在这方面做得非常出色。内页纸张的质感也很好，阅读起来眼睛不容易疲劳，即便是长时间对着屏幕和书本对照学习，舒适度也保持得不错。不过，我更关注的是内容编排的逻辑性。我期待看到的是，从基础的数据结构概念引入，逐步过渡到复杂的算法设计，整个过程应该是循序渐进、层层递进的。如果开篇就能用生动的比喻或者现实生活中的案例来解释抽象的概念，那就更棒了，毕竟对于初学者来说，建立直观的认识至关重要。我特别希望作者能花大力气在数据结构的可视化解释上，无论是通过图示还是伪代码的巧妙安排，能让读者真切地感受到每种结构内部的工作原理，而不是仅仅停留在理论层面。毕竟，理论和实践之间，往往隔着一道“理解”的鸿沟，而清晰的结构就是跨越这道鸿沟的桥梁。
评分C#作为语言载体，其特性应该被充分利用。我非常关心作者是如何将这些数据结构和算法的理论知识“翻译”成 C# 代码的。这不仅仅是简单的语法对应，更关乎 C# 语言特有的内存管理、垃圾回收机制对算法性能的影响。比如，在使用链表或树结构时，如何利用 C# 的引用类型和值类型的区别来优化内存布局，这一点非常关键。如果能看到对泛型（Generics）的深入应用，展示如何编写出类型安全且可复用的算法库，那就更好了。我尤其关注 LINQ 语句在处理集合操作时的优雅性，如果能对比传统的循环遍历和使用 LINQ 的效率差异，并给出在性能敏感场景下的使用建议，那么这本书就超越了普通的教材，更像是一本面向专业开发者的实践指南。
评分阅读技术书籍时，示例代码的质量和可运行性是生命线。如果代码示例写得晦涩难懂，或者需要读者花费大量时间去调试才能运行起来，那学习的积极性会大打折扣。我期待这本书中的代码是那种“拿来即用”的，结构清晰、注释得当，最好是能附带一个配套的 GitHub 仓库，让读者可以轻松地克隆下来，并在 Visual Studio 中即时运行和修改，进行交互式学习。更进一步说，高质量的代码示例应该能够体现“最佳实践”。例如，异常处理是否得当？资源是否及时释放？命名规范是否符合行业标准？如果这些细节都能在代码中体现出来，那么读者不仅学到了算法，还潜移默化地提升了自己的编程素养，这才是真正有价值的输入。
评分总的来说，一本优秀的技术书应该具备教育性、实践性和前瞻性。我希望这本书在基础讲解扎实的前提下，能为读者打开一扇通往更高级主题的门。比如，在讲完哈希表后，能不能引申到缓存淘汰策略（如 LRU）；在讲完图论后，能不能简要介绍一下网络路由算法的雏形。这种“承上启下”的结构，能让读者感受到知识体系的完整性，明白所学知识在整个计算机科学版图中的位置。如果全书的论述风格是那种鼓励批判性思考的，而不是一味灌输知识，让读者在阅读过程中不断地问“为什么是这样，有没有更好的方法”，那么这本书的价值将是巨大的，它将成为一本可以反复研读的案头参考书，而非一次性读完就束之高阁的“快餐读物”。
评分我对算法部分的要求就更高了，这不仅仅是实现代码的问题，更是思维模式的转变。这本书的算法讲解深度如何，直接决定了它在我心中的地位。我希望能看到对时间复杂度和空间复杂度分析的详尽论述，不仅仅是给出$O(n^2)$或$O(n log n)$这样的结论，而是要深入剖析是如何推导出来的，每一步的优化点在哪里。例如，在讲解动态规划或贪心算法时，如果能穿插一些经典竞赛级别的难题解析，那就太让人兴奋了。我希望它能提供不同难度级别的练习题，并且对困难题目的解题思路进行多角度的探讨，而不是只提供一种“标准答案”。另外，现代软件开发中，并发和并行算法的应用越来越广泛，如果这本书能在适当的位置，比如在涉及树或图的遍历时，能稍微触及一下多线程环境下的数据同步问题，那绝对是加分项，说明作者的视野不止停留在传统的单线程模型中。
评分对于数据结构和算法的描述过于简单，而且代码中的错误太多。
评分很不错的一本书。
评分一大堆错误！
评分很不错的一本书。
评分对于数据结构和算法的描述过于简单，而且代码中的错误太多。
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