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价格:16.00元

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isbn号码:9787113659530

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• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 学习
• 考研

好的，这是一本名为《数据结构》的图书的详细简介，旨在描述其内容，同时避免提及您要求排除的特定信息和风格。 --- 图书简介：《数据结构》 第一部分：导论与基础概念（约 300 字） 本书深入探讨了计算机科学的基石——数据结构。在计算领域，如何组织和管理信息是效率的核心所在。《数据结构》旨在为读者提供坚实的理论基础和实用的工程实践能力，使他们能够选择并实现最适合特定问题的组织方案。 本书的开篇部分首先界定了“数据结构”的范畴，清晰区分了数据、数据项、数据元素以及数据结构之间的层次关系。我们详细阐述了抽象数据类型（ADT）的设计理念，这是将数据和操作分离的关键步骤。通过对数据结构进行数学化描述，我们引入了渐近分析（Asymptotic Analysis）这一核心工具，即大 O 符号（$O$）、大 $Omega$ 符号（$Omega$）和小 $ heta$ 符号（$ heta$），用以精确评估算法的性能，衡量其在最坏、最好和平均情况下的时间复杂度和空间复杂度。这部分内容为后续所有结构的分析奠定了严格的数学框架。 同时，本书强调了算法设计与数据结构之间的内在联系。理解数据的存储方式如何直接影响操作的效率，是构建高效软件系统的先决条件。我们从最基本的一维和多维数组开始，探讨了它们在内存中的连续存储特性及其带来的优势与局限。 第二部分：线性数据结构：组织与操作（约 450 字） 线性数据结构是信息的序列化表示，是理解更复杂结构的基础。本章集中于链表（Linked Lists）。我们详细剖析了单向链表、双向链表和循环链表的内部构造、插入、删除和遍历操作的具体实现过程及其时间复杂度分析。通过与静态数组的对比，读者可以清晰地看到动态内存分配在处理不确定规模数据时的灵活性。 紧接着，本书引入了两种至关重要的受限线性结构：栈（Stack）和队列（Queue）。栈（遵循后进先出 LIFO 原则）的应用被广泛展示，包括函数调用机制的模拟、表达式求值（如中缀转后缀）以及递归的迭代实现。队列（遵循先进先出 FIFO 原则）的描述则侧重于任务调度、缓冲区管理和广度优先搜索（BFS）的基础。我们探讨了用数组和链表实现这两种抽象类型的具体方法，并比较了它们在空间利用率和操作效率上的差异。 此外，本部分还深入讲解了散列表（Hash Tables）。散列函数的设计、冲突解决策略（如链式法和开放定址法中的线性探测、二次探测、双重散列）是本章的重点。我们分析了负载因子对性能的影响，并阐述了散列表如何提供近乎 $O(1)$ 的平均查找、插入和删除时间，使其成为现代编程中不可或缺的工具。 第三部分：非线性数据结构：层次与连接（约 450 字） 非线性结构用于模拟现实世界中复杂的关联关系。本书将大量篇幅用于介绍树（Trees）结构。从最基础的树的术语定义（根、节点、度、深度、高度）开始，我们逐步深入到二叉树（Binary Trees）的遍历方法——先序、中序和后序遍历的算法实现。 本书的核心内容之一是二叉搜索树（BST）。我们详细讨论了 BST 的插入、删除和查找算法，并分析了其在数据有序或随机分布时的性能波动。为了解决标准 BST 在极端情况下可能退化成链表的问题，我们引入了平衡搜索树的概念。重点分析了AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转机制、保持平衡的条件以及它们如何保证所有基本操作的最坏情况时间复杂度都保持在 $O(log n)$。 此外，本书还介绍了堆（Heaps），特别是二叉堆。我们解释了其作为优先队列（Priority Queue）的实现方式，并详细介绍了 `heapify` 操作的原理，这是高效构建堆以及实现堆排序的基础。 第四部分：图结构与高级应用（约 300 字） 图（Graphs）是最通用的数据结构，用于建模网络、依赖关系和路径问题。本章从图的定义（有向图、无向图、加权图）和表示方法入手，详细对比了邻接矩阵和邻接表在空间和时间复杂度上的优劣，并指导读者根据具体场景选择合适的表示方式。 在算法层面，本书聚焦于图的遍历技术——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示了它们在连通性检测和拓扑排序中的应用。 最后，本书深入探讨了图论中的经典算法，它们是数据结构知识的综合应用： 1. 最短路径问题：包括 Dijkstra 算法（处理非负权边）和 Bellman-Ford 算法（处理含负权边的图）。 2. 最小生成树（MST）：详细讲解了 Prim 算法和 Kruskal 算法的实现细节和贪心选择策略。 通过这四个主要部分的学习，读者将构建起一个全面、严谨的数据结构知识体系，为设计、分析和实现高性能的计算机程序打下坚实的基础。 ---

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