具体描述
《21世纪全国高等职业技术院校计算机应用技术•计算机网络技术专业通用教材•数据结构》是计算机各专业重要的专业基础课。《21世纪全国高等职业技术院校计算机应用技术•计算机网络技术专业通用教材•数据结构》所选内容覆盖了数据结构的主要内容，共分8章，分别介绍了线性表、栈、队列、串、数组、树、图、查找和排序等。《21世纪全国高等职业技术院校计算机应用技术•计算机网络技术专业通用教材•数据结构》注重理论与实践相结合，各章中对所涉及到的数据结构与算法均给出了通俗的解释和类C语言描述，同时在每章的后面给出了大量的不同层次、不同难度的习题及实训题（已调试通过）。其目的是使学生通过习题与实训掌握所学知识，并能灵活运用所学知识解决实际问题。
好的，这是一本名为《数据结构》的图书的简介，内容完全聚焦于数据结构本身，避免任何关于AI的痕迹： --- 图书简介：《数据结构》 卷首语：数字世界的基石与蓝图 我们生活在一个信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度和规模被创造、存储、传输和处理。然而，原始数据的堆砌并不能自动转化为有价值的信息。驱动现代计算系统的核心动力，正是对数据进行高效组织和管理的能力。 《数据结构》并非仅仅是一本关于编程技巧的书籍，它是一部深入探讨信息组织学、算法效率的工程学著作。本书旨在揭示那些支撑起复杂软件系统、高性能数据库和人工智能核心的底层逻辑结构。理解数据结构，如同掌握了建筑学的基本原理——知道了如何最稳定、最经济地搭建起信息的高楼大厦。 本书的编写遵循严谨的学术规范与实用的工程考量相结合的原则，力求为读者提供一个清晰、全面且富有洞察力的学习路径。 --- 第一部分：基础构架——线性世界的组织艺术 (The Architecture of Linearity) 本部分是构建所有复杂数据模型的基础。我们从最直观、最基础的结构开始，逐步深入到抽象的层次。 第一章：绪论与基本概念 本章首先确立了数据结构研究的范畴——研究数据的逻辑组织方式（抽象数据类型ADT）以及这些结构在特定计算机模型上的具体实现（物理表示）。我们将重点讨论抽象性与实现性的分离，这是理解后续所有章节的理论前提。同时，引入算法分析的基石——渐近分析法（如大O表示法、Ω表示法、Θ表示法），为评估结构性能奠定定量基础。 第二章：线性表（Linear Lists） 线性表是最简单、最基础的结构，元素之间存在“前驱”与“后继”的关系。 数组（Arrays）： 深入探讨基于连续内存分配的随机存取特性，分析其初始化、索引查找的$O(1)$效率，以及插入和删除操作的潜在$O(n)$代价。讨论静态数组与动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）在内存管理上的区别。 链表（Linked Lists）： 针对数组在动态增删上的劣势，系统介绍单向链表、双向链表及循环链表的结构、指针操作与内存动态分配机制。重点分析链表在头部和中间位置插入/删除操作的$O(1)$优势。 应用场景： 阐述栈（Stack）和队列（Queue）作为线性表的特例，如何在特定访问限制下实现“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的先进性。 第三章：字符串与数组的扩展应用 本章着重于字符序列的处理和多维数据的表示。 字符串（Strings）： 不仅是字符数组的简单组合，更涉及高效的子串查找、模式匹配算法（如KMP算法的预处理和匹配过程）。 稀疏矩阵（Sparse Matrices）： 针对绝大多数元素为零的矩阵，介绍如何使用链式结构或三元组表示法来节省存储空间，并讨论其存取效率的权衡。 --- 第二部分：分层与连接——树形结构与图论基础 (Hierarchy and Connectivity) 当数据间的关系不再是简单的先后顺序，而是存在层级或复杂网络时，树和图成为了描述世界的强大工具。 第四章：树（Trees） 树是描述层级关系的标准结构。 基础树结构： 节点、根、父/子、兄弟、度、深度、高度等基本术语的精确定义。 二叉树（Binary Trees）： 详细剖析满二叉树、完全二叉树的性质。深入讲解树的遍历方法（前序、中序、后序）及其在表达式求值中的应用。 二叉搜索树（BST）： 阐述BST的动态查找、插入、删除操作的原理，以及在理想情况下的$O(log n)$性能保证。 平衡树原理（Self-Balancing Trees）： 剖析随机性或旋转操作如何避免BST退化为链表。重点讲解AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的结构特性、维护平衡的旋转操作和插入/删除的机制。 B 树与B+ 树： 专为外部存储（磁盘I/O）优化而设计的结构，分析其多路平衡搜索特性，这是现代数据库索引系统的核心。 堆（Heaps）： 作为一种特殊的完全二叉树，重点关注其最大堆/最小堆的性质，以及基于堆的堆排序算法和优先队列的实现。 第五章：图（Graphs） 图是表示复杂相互联系网络的通用模型。 图的基本概念： 顶点、边、有向图、无向图、权值、连通性、路径等定义。 图的存储方法： 深入比较邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在空间占用和查找效率上的差异，并讨论特定应用场景的选择标准。 图的遍历： 详细阐述广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的算法流程、递归与迭代实现，以及它们在连通分量查找中的作用。 图的路径问题： 介绍最小生成树（MST）算法，如Prim算法和Kruskal算法的贪婪策略；以及单源最短路径算法（Dijkstra算法）和所有对最短路径算法（Floyd-Warshall算法）的原理和时间复杂度分析。 --- 第三部分：效率的追求——高级结构与集合管理 (Optimization and Set Management) 本部分关注如何利用更精妙的结构来实现更快的查找、插入和集合操作。 第六章：查找结构（Search Structures） 高效查找是数据处理的核心需求。 哈希表（Hash Tables）： 深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及解决冲突的策略——分离链接法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，线性探测、二次探测、双重哈希）。分析理想情况下的$O(1)$平均查找性能与最坏情况的退化。 树表的结合： 介绍如何使用平衡搜索树（如红黑树）作为哈希表的底层结构，以保证最坏情况下的对数时间复杂度（例如Java 8中HashMap的优化）。 第七章：集合结构与抽象（Set Abstract Data Types） 处理不重复元素的集合以及集合间的运算。 并查集（Disjoint Set Union, DSU）： 重点分析其路径压缩和按秩合并（Union by Rank/Size）两项核心优化技术，如何将看似线性的集合操作复杂度降至近乎常数时间（反阿克曼函数 $alpha(n)$）。讨论其在Kruskal算法和网络连通性问题中的应用。 第八章：外部存储与排序回顾（External Storage and Sorting Recap） 虽然排序算法本身是算法范畴，但本书将其置于此，强调存储介质对排序选择的影响。 外部排序基础： 讨论当数据量超出主存容量时，如何采用多路合并排序等策略优化磁盘I/O次数。 高级排序回顾： 再次审视快速排序、归并排序的底层机制，并对比其在递归深度（栈空间）和并行化潜力上的差异。 --- 结语：从蓝图到实现 《数据结构》一书不仅提供了这些结构的定义和原理，更强调了权衡（Trade-offs）的艺术。在任何工程实践中，都不存在“完美”的数据结构，只有最适合特定约束条件的结构。理解不同结构在时间复杂度、空间复杂度和实现难度上的取舍，是每一位专业工程师的必备素养。本书期望读者在合上书卷时，能以更清晰的视角审视和设计任何规模的数据处理流程。
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