具体描述
本书主要讲解如何将数据结构概念用C 程序语言进行实作。本书将复杂的理论结合图文并茂的解说方式，并搭配丰富的图表及范例介绍，将数据结构中重要的观念及演算方法加以诠释，集中学习焦点。 本书适合数据结构的初学者使用，也可以作为计算机相关专业的教科书。
作者简介
胡昭民现任荣钦科技股份有限公司董事长，美国Rochester Institute of Technology计算机科学研究所毕业，长期从事信息教育及计算机图书写作的工作，并监制过多套游戏及教学软件的研发。
目录信息
第1章 数据结构导论 1
1.1 数据结构简介 2
1.1.1 数据结构的应用 2
1.1.2 算法 4
1.1.3 算法的描述工具 5
1.2 认识程序设计 7
1.2.1 高级程序设计语言 7
1.2.2 程序设计要领 8
1.3 程序设计的风格 8
1.3.1 自顶向下与模块化设计8
1.3.2 可读性设计 8
1.3.3 控制结构设计 9
1.3.4 面向对象设计 10
1.4 面向对象设计与C 12
1.4.1 C 的面向对象功能12
1.4.2 类的基本概念 13
1.4.3 访问权限关键词 14
1.4.4 继承关系 15
1.4.5 多态 16
1.5 递归算法 17
1.5.1 递归的定义 17
1.5.2 斐波拉契数列 19
1.5.3 汉诺塔问题 20
1.6 程序效率的分析 25
1.6.1 Big-oh 27
1.6.2 Ω(omega)28
1.6.3 θ(theta)28
本章习题 29
第2章 线性表 33
2.1 线性表的定义 34
2.1.1 线性表的用途 34
2.2 数组 35
2.2.1 一维数组 35
2.2.2 二维数组 37
2.2.3 多维数组 41
2.2.4 结构数组 45
2.2.5 C 的字符串 48
2.2.6 字符串数组 50
2.2.7 String类 51
2.2.8 指针数组 52
2.3 矩阵 54
2.3.1 矩阵的运算 54
2.3.2 稀疏矩阵 57
2.3.3 上三角形矩阵 60
2.3.4 下三角形矩阵 62
2.3.5 带状矩阵 66
本章习题 66
第3章 链表 70
3.1 动态分配内存 71
3.1.1 C 的动态分配变量72
3.1.2 动态配置数组 73
3.2 单向链表 74
3.2.1 单向链表的创建与遍历74
3.2.2 单向链表插入新节点 76
3.2.3 单向链表删除节点78
3.2.4 单向链表的反转 80
3.3 环形链表 82
3.3.1 环形链表中插入新节点83
3.3.2 环形链表节点的删除84
3.3.3 环形链表的连接功能86
3.4 双向链表 87
3.4.1 双向链表的建立与遍历87
3.4.2 双向链表中加入新节点88
3.4.3 双向链表节点的删除90
3.5 链表相关应用简介 91
3.5.1 多项式表式法 92
3.5.2 稀疏矩阵表示法 95
本章习题 97
第4章 堆栈与队列 103
4.1 堆栈简介 104
4.1.1 堆栈的基本操作105
4.1.2 用数组实现堆栈105
4.1.3 用链表实现堆栈107
4.1.4 堆栈类样板的实现108
4.1.5 老鼠走迷宫 109
4.1.6 八皇后问题 112
4.2 算术表达式的表示法114
4.2.1 中序转为前序与后序115
4.2.2 前序与后序转为中序120
4.2.3 中序表示法求值122
4.2.4 前序法的求值运算124
4.2.5 后序法的求值运算125
4.3 队列 125
4.3.1 队列的基本操作126
4.3.2 用数组实现队列126
4.4 队列的相关应用 129
4.4.1 环形队列 129
4.4.2 双向队列 133
4.4.3 优先队列 134
本章习题 135
第5章 树状结构 147
5.1 树的基本概念 148
5.1.1 专有名词介绍 149
5.2 二叉树 150
5.2.1 二叉树的特性 150
5.2.2 特殊二叉树简介152
5.3 二叉树的存储方式 153
5.3.1 一维数组表示法153
5.3.2 链表表示法 155
5.4 二叉树的遍历 156
5.4.1 中序遍历 157
5.4.2 后序遍历 158
5.4.3 前序遍历 158
5.4.4 二叉树节点的插入与删除 160
5.4.5 二叉运算树 165
5.5 线索二叉树 167
5.5.1 二叉树转为线索二叉树167
5.6 树的二叉树表示法 171
5.6.1 树转化为二叉树171
5.6.2 二叉树转换成树173
5.6.3 森林化为二叉树174
5.6.4 二叉树转换成森林175
5.6.5 树与森林的遍历176
5.6.6 确定唯一二叉树180
5.7 优化二叉查找树 182
5.7.1 扩充二叉树 182
5.7.2 霍夫曼树 184
5.8 平衡树 185
5.8.1 平衡树的定义 185
5.9 高级树状结构的研究187
5.9.1 决策树 187
5.9.2 B树 189
5.9.3 二叉空间分割树190
5.9.4 四叉树与八叉树191
本章习题 192
第6章 图形结构 202
6.1 图形简介 203
6.1.1 图的定义 204
6.1.2 无向图 204
6.1.3 有向图 206
6.2 图的数据表示法 207
6.2.1 邻接矩阵法 207
6.2.2 邻接表法 210
6.2.3 邻接复合链表法212
6.2.4 索引表格法 214
6.3 图的遍历 217
6.3.1 深度优先遍历法217
6.3.2 广度优先遍历法219
6.4 生成树 221
6.4.1 DFS生成树和BFS生成树 222
6.4.2 最小生成树 223
6.4.3 Kruskal算法224
6.4.4 Prim算法 227
6.5 图的最短路径 228
6.5.1 单点对全部顶点229
6.5.2 两两顶点间的最短路径232
6.6 AOV网络与拓朴排序235
6.6.1 拓朴排列简介 236
6.7 AOE网络 237
6.7.1 关键路径 238
本章习题 239
第7章 排序 248
7.1 排序简介 249
7.1.1 排序的分类 250
7.2 内部排序法 251
7.2.1 冒泡排序法 251
7.2.2 选择排序法 254
7.2.3 插入排序法 256
7.2.4 希尔排序法 258
7.2.5 合并排序法 260
7.2.6 快速排序法 260
7.2.7 堆积排序法 263
7.2.8 基数排序法 269
7.3 外部排序法 272
7.3.1 直接合并排序法272
7.3.2 k路合并法 275
7.3.3 多相合并法 276
本章习题 276
第8章 查找 286
8.1 常见的查找方法 287
8.1.1 顺序查找法 287
8.1.2 二分查找法 288
8.1.3 插值查找法 290
8.1.4 斐波那契查找法292
8.2 哈希查找法 295
8.2.1 哈希法简介 296
8.3 常见的哈希函数 297
8.3.1 除留余数法 297
8.3.2 平方取中法 297
8.3.3 折叠法 298
8.3.4 数字分析法 299
8.4 碰撞与溢出问题的处理300
8.4.1 线性探测法 300
8.4.2 平方探测 301
8.4.3 再哈希 301
8.4.4 链表 301
本章习题 303
附录A C/C 编译程序的介绍与安装 309
A.1 C/C 编译程序简介310
A.2 Dev C 的安装与介绍 313
附录B C 程序设计语言简介 319
B.1 C 语言的基本概念320
B.2 C 语言的运算符与表达式 323
B.3 C 语言的流程控制327
B.4 C 语言的高级语法 332
B.5 C 语言与面向对象概念341
附录C 数据结构专有名词索引 349
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书的插图简直是点睛之笔，我以前看其他数据结构的书，那些复杂的概念总是像雾里看花，直到翻开这本《图解数据结构》，那些抽象的算法和结构瞬间变得具体可感。比如讲到二叉树的遍历，书里用清晰的图形，一步步展示了前序、中序和后序访问的路径，那种“豁然开朗”的感觉，是纯文字描述完全给不了的。对于我这种视觉型学习者来说，这本书简直是救星。我记得在理解链表指针操作时，好几遍都没搞明白头插法和尾插法的区别，但是图示里用箭头清晰地标示了节点的指向变化，让我一下子就抓住了核心逻辑。而且，图解不仅仅是好看，它还非常严谨，没有为了美观而牺牲准确性，每一个细节的绘制都精确对应了代码的逻辑。很多时候，我甚至不需要看代码，光看图就能推导出代码的实现思路。这对于打牢基础来说太重要了，它让数据结构不再是枯燥的公式和代码块，而是生动的、可以“看到”的逻辑系统。这本书的排版也很舒服，留白恰到好处，长时间阅读眼睛也不会太累。
评分这本书的语言风格有一种独特的亲和力，仿佛一位经验丰富但又极其耐心的前辈在手把手教你。它避免了学术著作中常见的冗长和晦涩的术语堆砌，而是用一种非常生活化、却又不失专业性的口吻来阐述复杂的逻辑。举个例子，它在描述栈（Stack）的“后进先出”特性时，可能不会直接抛出一个定义，而是会用日常生活中排队上车的场景来做类比，让你瞬间抓住“栈顶”和“栈底”的概念。这种“搭桥引渡”式的教学方法，极大地降低了初学者面对抽象概念时的心理门槛。我发现自己不再是硬背知识点，而是真正开始思考“为什么”要设计成这种结构。这种由内而外的理解，让我在后续学习操作系统中的内存管理或者编译器中的表达式求值时，都感觉有了坚实的后盾，因为那些底层机制本质上都是对这些基本数据结构的巧妙运用。
评分说实话，我对计算机科学领域的书籍一向抱持着一种审慎的态度，尤其是那些宣称“入门友好”的教材，往往在深入到一定程度后就后继乏力。然而，《图解数据结构》在我尝试学习图论算法时展现出了惊人的深度和广度。我过去总是在Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法之间感到困惑，分不清它们的应用场景和复杂度差异。这本书通过清晰的流程图和伪代码注释，不仅分别展示了这两种算法的每一步计算过程，还特别强调了它们在处理带负权边时的根本区别。更让我惊喜的是，它还涉及到了最小生成树（Prim和Kruskal），并且非常巧妙地将它们与集合论中的并查集结构联系起来，让我第一次真正理解了“贪心策略”在图算法中的应用是多么优雅。这本书的难度曲线处理得非常平滑，它能让你在不经意间，就完成了从初级到中级算法知识的跨越，这在同类书籍中是非常罕见的。
评分我特别欣赏这本书在章节设计和内容组织上的严谨逻辑性。它不是简单地罗列各种数据结构，而是遵循了一条非常清晰的学习路径：从最基础的线性结构（如数组和链表），过渡到分层和树形结构（如堆和平衡树），最后才引入复杂的非线性结构（如图）。这种循序渐进的编排方式，确保了读者在接触新概念时，总能基于已经掌握的知识点进行构建。例如，它在讲解如何实现一个高效的优先级队列时，会先回顾数组和链表的低效性，然后自然而然地引出堆这种结构，并清晰地展示堆排序是如何基于堆结构高效完成的。这种前因后果的串联，让知识体系显得异常稳固。读完这本书，我感觉自己不再是零散地掌握了几个算法，而是拥有了一张完整的数据结构“地图”，清楚地知道每一种结构在计算机科学版图中的确切位置和相互联系。
评分我最近在准备一个重要的技术面试，市面上的面试宝典汗牛充栋，但很多都是只罗列面试题和标准答案，缺乏对底层原理的深入剖析。这本《图解数据结构》的视角非常独特，它没有直接堆砌那些面试常考的算法题，而是着力于构建对核心概念的深刻理解。比如在讲解哈希表的冲突解决机制时，它详细对比了开放寻址法和链地址法在不同负载因子下的性能表现，并且用动态图的方式模拟了元素插入和查找的过程，这远比单纯背诵“拉链法”或“线性探测”要来得扎实。面试官真正想考察的，是你对时间复杂度和空间复杂度的权衡能力，这本书恰恰在这方面做了非常好的铺垫。当我理解了为什么某个结构在特定场景下性能更优时，即使面试官问到我一个从未见过的变种问题，我也能迅速根据原理进行推导和阐述。这本书的价值，在于它培养了读者的“结构化思维”，而不是简单的“题海战术”。
评分简单易懂，错误真是太多！！报错各种错别字，代码错误！！！又是一个不负责任的责任校对，还是清华大学出版社的，丢人简直！
评分还行，我的入门书，比较的通俗易懂，不过代码的各种小错误很烦。
评分看图画的不错就借来看下，其实也只有图画的不错了，其他我都看不懂????
评分讲图和树的章节还可以。其他就算了
评分简单易懂，错误真是太多！！报错各种错别字，代码错误！！！又是一个不负责任的责任校对，还是清华大学出版社的，丢人简直！
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