数据结构-(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:张世和

出品人:

页数:178

译者:

出版时间:2007-9

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787302152521

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 教材
• 高等教育
• 数据存储
• 数据组织
• 算法设计
• C++

探索计算世界的基石：算法设计与分析的精深之旅 一本面向未来工程师与理论家的深度力作，彻底颠覆您对计算效率的传统认知。 本书并非聚焦于特定数据结构的实现细节，而是将视角提升至更高的抽象层次——算法设计与分析的普适性原理及其数学严谨性。它旨在为读者构建一个坚不可摧的理论框架，使其能够独立应对任何复杂度不断攀升的计算挑战。 --- 第一部分：效率的度量与思维的重塑 本部分着重于建立衡量算法性能的统一标准，并引导读者从“能不能算”的思维模式，跃迁到“算得多好”的优化路径。 第一章：计算复杂度的数学语言 我们摒弃了对特定机器性能的依赖，转而采用渐进分析法作为核心工具。详细阐述大O、大Ω、小o、Θ记号的精确数学定义及其在最坏情况、平均情况和最好情况分析中的应用。我们将深入探讨主定理（Master Theorem）的推导过程及其在递归方程求解中的威力，并辅以大量非标准递归形式的实例分析，确保读者对递归树法和替换法的掌握达到炉火纯青的地步。 第二章：资源消耗的量化模型 本章专注于对计算资源——时间与空间——进行精细化建模。我们不仅会分析基于比较的排序算法的理论下限，还会探讨非比较排序（如基数排序、桶排序）如何在特定数据分布下突破 $mathcal{O}(n log n)$ 的瓶颈。此外，我们将系统介绍内存层次结构对实际性能的影响，讨论缓存命中率、局部性原理（时间与空间局部性）如何修正纯粹的渐进分析结果，为编写具有实际工程价值的代码奠定基础。 --- 第二部分：构建高效算法的范式与范例 本部分是算法设计的核心战场，我们将系统梳理并深入剖析现代计算机科学中四大经典设计范式，每种范式都配有至少两个高度复杂的应用实例进行彻底分解。 第三章：分治策略的优雅与递归的陷阱 深入剖析分治法（Divide and Conquer）如何将难以处理的大问题分解为可解的小问题。重点分析经典的快速排序（Quick Sort）在不同枢轴选择策略下的平均和最坏性能差异。随后，我们将转向几何计算领域，详尽剖析最近点对问题（Closest Pair of Points）的 $mathcal{O}(n log n)$ 算法，突出其在空间划分和合并步骤中的关键技巧，并讨论快速傅里叶变换（FFT）如何作为一种特殊的分治应用来加速多项式乘法。 第四章：贪婪选择的局部最优与全局迷思 本章探讨贪婪算法（Greedy Algorithms）的适用边界。通过对霍夫曼编码（Huffman Coding）的完整推导，展示贪婪选择如何保证最优前缀编码；同时，我们将分析最小生成树（Minimum Spanning Tree）问题的 Kruskal 和 Prim 算法，阐明它们在图的结构上做出局部最优抉择的数学依据。更关键的是，本章会设立专门的章节来论证贪婪法失效的案例，帮助读者识别哪些问题不适合采用此范式。 第五章：动态规划：消除冗余的艺术 动态规划（Dynamic Programming）被视为最高效的优化技术之一。我们将从最优子结构和重叠子问题两个核心性质出发，严谨构建状态转移方程。详细解析最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法以及经典的背包问题（0/1 Knapsack）的精确解法。随后，进入更高级的应用，如编辑距离（Edit Distance）的计算，并讨论如何通过空间优化技巧（如滚动数组）来减小二维 DP 表所需的内存开销。 第六章：回溯、分支限界与搜索空间的剪枝 针对那些本质上难以用多项式时间解决的问题，本章聚焦于系统化搜索策略。深入探讨回溯法（Backtracking）在N皇后问题和数独求解中的应用，重点分析如何设计高效的约束检查函数。对于NP难问题，我们将引入分支限界法（Branch and Bound），通过构建有效的上界和下界函数，实现对搜索树的有效剪枝，以期在实际操作中获得比纯粹暴力搜索快得多的性能提升。 --- 第三部分：现代计算的挑战：高级专题与计算极限 本部分将读者带入当代算法研究的前沿，探讨如何处理图论中的复杂结构以及计算的固有难度。 第七章：图算法的深度与广度 除了基础的图遍历（DFS/BFS），本章专注于复杂图结构的分析。我们将详述最短路径算法的演进：Dijkstra 算法的适用条件、Bellman-Ford 算法如何处理负权边、以及 Floyd-Warshall 算法在所有对最短路径中的优势。对于有向无环图（DAG），我们将讲解其在任务调度和关键路径分析中的独特应用。 第八章：计算复杂性理论的边界 本章是理论的巅峰，旨在理解“不可解”的含义。详细介绍可归约性（Reducibility）的概念，并严格证明SAT 问题是 NP-完全（NP-Complete）的。我们将梳理经典 NP 完全问题的集合，如哈密顿回路问题、图着色问题等，并探讨 P、NP、NP-Complete 之间的关系，让读者清晰认识到当前计算能力的极限所在。 第九章：近似算法与启发式方法 在面对无法在多项式时间内找到精确解的问题时，近似算法（Approximation Algorithms）成为必需品。本章将分析如何设计具有近似比保证的算法，例如针对集合覆盖问题的贪婪近似解。同时，我们也会介绍实用的启发式算法（如模拟退火、遗传算法）在优化搜索空间中的应用哲学，尽管它们不提供严格的误差保证，但在工程实践中却至关重要。 --- 结语：从应用到创造 本书的最终目标是培养读者一种算法设计思维——一种能够将现实世界的复杂问题抽象为可计算模型，并能基于数学原理对其效率进行严谨评估和优化的能力。掌握这些基石原理，您将具备构建下一代高性能计算系统的理论武器。 本书适合对象： 计算机科学专业高年级本科生、研究生，以及有志于深入理解软件性能瓶颈的系统工程师和算法研究人员。

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我个人在学习计算机科学的道路上，遇到过不少声称“全面”的教材，但往往在某些前沿或偏门的数据结构上一带而过，显得虎头蛇尾。但这本书的广度，确实令人印象深刻。它不仅涵盖了传统的数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）和图这些基础功，居然还花了大篇幅细致讲解了堆（Heap）在优先队列中的应用，以及B树和B+树在数据库索引中的核心地位。特别是讲到B+树的部分，作者甚至跳出了纯粹的理论层面，简要介绍了磁盘I/O的特性如何影响树的结构设计，这让我一下理解了为什么B树的阶数（fan-out）要设计得那么大，这完全是工程实践的需要。这种对理论与实际应用的深度结合，使得这本书的价值远远超出了课堂学习的范畴，它更像是为将来从事系统设计、数据库优化或者大型分布式系统开发打下的坚实地基。对于希望从“会写代码”迈向“会设计系统”的读者来说，这种视野的拓展是无价的。

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坦白说，我对某些章节的理解也经历了一个“痛苦的爬升”过程，尤其是涉及到递归和动态规划的交叉部分时。但我想强调的是，即便是最难啃的骨头，这本书也提供了非常多样的辅助工具来帮助“消化”。我特别欣赏作者在引入复杂概念时，经常会先用一个非常简单的、只包含两三个元素的例子把核心思想演示清楚，然后才逐步增加规模和复杂度。举个例子，在讲图的遍历算法（DFS/BFS）时，它不会立刻给出一个复杂的迷宫图，而是先用一个三四个节点的简单图形，把“访问标记”和“栈/队列”的作用机制清晰地展示出来。这种“先搭骨架，再填血肉”的教学逻辑，极大地方便了我对递归死循环等常见错误的理解和规避。而且，书后附带的“常见错误与陷阱”总结部分，简直是救命稻草。这些陷阱大多都是读者在实际操作中容易忽略的边界条件或性能瓶颈，提前被点明，让我在编写代码时，总能多留一个心眼去检查这些细微之处。

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这本书，说实话，初看之下，封面设计就挺抓人眼球的，那种经典的黑白配加一点点亮色的点缀，给人一种既传统又带着点现代感的专业气息。我刚开始翻开的时候，其实心里是有点打鼓的，毕竟“数据结构”这个名字听起来就挺枯燥的，像是要把人埋在一堆理论和公式里。但惊喜的是，作者的叙述方式非常注重“直觉引导”。他没有一开始就抛出那些晦涩难懂的术语，而是先用非常生活化的比喻来解释抽象的概念，比如用排队买票来解释队列，用家谱图来解释树形结构。我记得最清楚的是讲到图论那一块时，他引入了一个虚拟的城市交通网络，把最短路径算法（像Dijkstra那种）讲得跟解谜游戏一样有趣。那种感觉就像是，你面前摆着一块复杂的乐高积木，正不知道从何下手，结果说明书不是直接给你零件图，而是先带你参观成品，让你对最终形态有个大致的了解，然后再一步步教你怎么拼装。这种循序渐进，以用代学的处理方式，极大地降低了我的畏难情绪，让我觉得这不是一本高高在上的教材，而更像是一位耐心十足的老师在耳边细细讲解。特别是对于初学者来说，这种注重“为什么”而不是仅仅停留在“是什么”的讲解深度，是极其宝贵的。

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这本书的排版和细节处理，简直可以说是教科书级别的典范了。很多技术书籍的通病就是图表太多，但重点不突出，或者代码示例晦涩难懂，让人阅读体验极差。但这一版显然在这方面下了大功夫。代码块的颜色区分做得非常到位，关键字、变量、注释都有清晰的层次感，即便是对照着纸质书看，也不会产生视觉疲劳。更让我赞赏的是，对于算法的描述，它采用了伪代码和实际编程语言（似乎是C++为主）的结合。伪代码保证了算法逻辑的普适性和清晰性，而实际代码又提供了可操作性，读者可以立刻在自己的环境中跑起来验证效果。而且，作者非常细心地在关键步骤后加上了“复杂度分析”的注释。这种分析不是简单地写出 $O(n^2)$ 就算完事了，而是会结合具体的例子，解释为什么是这个复杂度，以及在什么情况下复杂度会发生变化。这种对效率的持续关注，让这本书从一本“知识的罗列”升华为一本“思想的训练手册”。阅读过程中，我能明显感觉到，作者不仅仅是在教我如何实现一个链表，更是在训练我如何用更优化的思路去思考数据操作的流程，这才是真正的高级教学法。

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这本书的整体价值，我认为在于它成功地在“学术严谨性”和“工程实用性”之间架起了一座坚固的桥梁。它既没有为了追求新潮而抛弃基础理论的深度，也没有为了迎合初学者而将理论阐述得过于肤浅。它传递的不仅仅是数据的组织方式，更是一种严密的、面向计算的思维模式。读完之后，我感觉自己对程序的性能优化有了一种更本能的直觉。以前写代码，总是在实现功能后才考虑效率问题；现在，当我需要处理大量数据时，我的脑子里会自动浮现出几种不同的数据结构及其对应的操作代价，并迅速进行权衡。这种思维的转变是润物细无声的，它已经内化成了我解决问题的一部分。对于任何想要在软件开发领域走得更远，不甘于只做一个代码搬运工的人来说，这本书提供的思维框架，是比任何具体的编程语言知识都更宝贵的财富。它不是一本读完就可以束之高阁的书，更像是一本需要时常翻阅、时刻回顾的工具书和思想源泉。

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