具体描述
《普通高等院校"十一五"规划教材•算法与数据结构》分为基本概念、简单数据结构(线性表、栈、队列)、复杂数据结构(树、图)和算法与数据结构应用(排序、查找、算法设计基础)四部分，详细介绍了常用数据结构和算法的基本概念及其不同的实现方法，对各种数据结构，讨论了在不同存储结构上实现线性和非线性结构的不同运算，并对算法设计的方法和技巧进行了介绍。《普通高等院校"十一五"规划教材•算法与数据结构》概念清晰，逻辑严密，重点突出，将抽象的描述与具体的实现结合，便于教学，也使初学者容易掌握其重点内容，有利于自学。《普通高等院校"十一五"规划教材•算法与数据结构》的算法描述和实现采用类C和C语言。
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用户评价
我在阅读《算法与数据结构》这本书的过程中，对散列表（哈希表）的理解达到了全新的高度。以往，我仅知道哈希表能够提供接近常数时间的平均查找速度，但对于其背后的原理、实现细节以及可能遇到的问题，了解得并不深入。这本书对哈希表进行了非常详尽的阐述，从哈希函数的选择、设计原则，到各种冲突解决方法（如链地址法、开放地址法中的线性探测、二次探测、双重哈希）的详细介绍和性能分析，都让我受益匪浅。作者不仅给出了各种方法的伪代码，还通过图示清晰地展示了数据在散列表中的存储和查找过程，让我能够直观地理解其工作机制。我尤其欣赏书中对“负载因子”和“rehash”机制的讲解，这让我明白了如何通过调整散列表的大小和重新哈希来维持高效的查找性能。我曾经在开发一个用户ID查询系统时，遇到了大量用户ID进行快速查找的需求。通过采纳书中关于哈希表的设计和优化建议，并选择了一个合适的哈希函数，我成功地将平均查找时间从毫秒级降低到微秒级，极大地提升了系统的响应速度。这本书让我认识到，看似简单的哈希表，其实蕴含着精妙的数学和工程设计。
评分《算法与数据结构》这本书在字符串匹配算法部分，为我解决实际问题提供了一套非常实用的工具箱。过去，在处理文本搜索或者模式匹配时，我常常使用简单而低效的暴力匹配方法，这在大规模文本中效率极其低下，常常导致程序响应缓慢。这本书则系统地介绍了KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore算法以及Rabin-Karp算法等经典而高效的字符串匹配技术。作者在讲解KMP算法时，花费了大量篇幅去解释“部分匹配表”（next数组）的构建原理，并通过多个精心设计的例子，让我理解了这个“预处理”步骤如何能够避免不必要的字符比较，从而大大提升了匹配效率。对于Boyer-Moore算法，书中更是详细阐述了“坏字符规则”和“好后缀规则”如何协同工作，实现跳跃式匹配，其直观的演示让我惊叹于算法设计的精妙。此外，Rabin-Karp算法利用哈希技术进行匹配的思想，也为我打开了新的思路。我曾经尝试将KMP算法应用于一个日志分析系统中，用于快速查找特定的错误日志信息。通过预先构建日志模式的next数组，我发现查找速度比之前的方法快了近十倍，极大地提升了日志分析的效率。这本书不仅教会了我这些算法的实现细节，更重要的是，让我理解了它们背后的核心思想，以及如何在不同的应用场景下灵活运用。
评分这本《算法与数据结构》给我带来了一场思维的盛宴，尤其在理解动态规划部分，作者的讲解深入浅出，仿佛为我打开了通往最优解世界的大门。以往在解决一些复杂问题时，总是陷于各种可能性之中，效率低下，而这本书通过生动的例子，将那些抽象的概念具象化。例如，它在讲解背包问题时，并非简单地罗列公式，而是通过一个生动的小故事，讲述了一个面临选择的旅行者如何最大化携带物品的价值。这个故事的代入感极强，让我能够站在主人公的角度去思考，去体会如何做出“最优”决策。接着，书中又循序渐进地引入了记忆化搜索和递推关系的构建，每一步都辅以清晰的图示和代码片段，让我能够毫不费力地跟上作者的思路。我特别欣赏的是，作者并没有止步于讲解算法本身，而是深入探讨了算法的时间复杂度和空间复杂度，并提供了详细的分析过程。这使得我不仅学会了如何“做”，更理解了“为什么这样做”以及“这样做的好处”。在学习过程中，我尝试将书中的算法应用于我平时遇到的一些编程挑战，效果显著。原本需要耗费数小时的复杂计算，现在在算法的加持下，几秒钟就能完成。这让我深刻体会到算法的强大力量，也为我未来的学习和工作打下了坚实的基础。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位耐心而睿智的老师，引导我一步步走向更广阔的计算机科学领域。
评分我对《算法与数据结构》这本书中的递归与回溯章节留下了极其深刻的印象。在阅读之前，我对递归的理解往往停留在“调用自身”这个层面，感觉有些神秘，并且容易陷入无限循环的恐惧。然而，这本书通过一系列精心设计的例子，如阶乘计算、斐波那契数列、汉诺塔问题，以及更复杂的迷宫求解、组合问题等，将递归的精髓展现得淋漓尽致。作者不仅详细阐述了递归的“基准情况”和“递推关系”，更重要的是，通过“调用栈”的概念，清晰地展示了递归的执行过程，让我能够直观地理解函数是如何一层层调用和返回的。对于回溯算法，书中更是通过“N皇后问题”、“全排列”等经典问题，让我明白了回溯是如何通过“试探”和“撤销”来搜索解空间的。我特别欣赏的是，书中对这些问题的解题思路进行了多角度的分析，不仅给出了最优的递归解法，还对比了迭代解法，帮助我理解不同方法的优劣。我还尝试利用书中讲解的回溯算法来解决一个程序中的配置项组合问题，以往需要手动尝试各种组合，现在通过回溯算法，可以在极短的时间内找到所有有效的配置组合。这本书让我对解决复杂问题拥有了更强大的信心，也让我掌握了处理许多经典算法问题的核心利器。
评分在探索《算法与数据结构》这本书的过程中，我对图论部分的理解达到了一个前所未有的高度。一直以来，图这个概念在我脑海中都有些模糊，感觉它像是无数点和线的集合，但如何有效地利用它来解决实际问题，却始终是个难题。然而，这本书用一种非常系统和直观的方式，将图的各种表示方法（邻接矩阵、邻接表）以及遍历算法（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）讲解得淋漓尽致。书中通过绘制出各种经典的图例，如社交网络、城市交通路线图等，让我立刻感受到了图的实际应用价值。特别是在讲解最短路径算法时，Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的对比分析，让我对它们各自的适用场景有了清晰的认识。作者不仅给出了算法的详细步骤，还通过大量的伪代码和示例代码，演示了如何在不同的编程语言中实现这些算法。更让我印象深刻的是，书中还探讨了图的连通性、拓扑排序等概念，这些内容在解决很多工程问题，比如项目依赖管理、任务调度等场景中至关重要。我尝试用书中讲解的知识来分析我之前遇到的一个关于团队协作任务分配的问题，通过将团队成员和任务构建成一个图，然后利用图的遍历算法来寻找最优的分配方案，结果非常令人满意。这本书让我明白了，很多看似复杂的问题，一旦用合适的图结构和算法来描述，就会变得清晰明了，并且能够找到高效的解决方案。
评分我对《算法与数据结构》这本书的排序算法章节印象尤为深刻，这部分内容彻底颠覆了我对“排序”这个基本概念的认知。在此之前，我可能只知道冒泡排序、选择排序这些比较简单的算法，但总觉得它们效率不高，而且不够“智能”。这本书则为我打开了一个全新的世界，从基础的插入排序、希尔排序，到效率更高的快速排序、归并排序，再到不常见的堆排序、计数排序、基数排序，几乎涵盖了所有重要的排序算法。作者的讲解方式非常到位，不仅仅是罗列代码，而是通过生动的动画演示和细致的步骤拆解，让我能够清晰地看到每种算法是如何工作的。特别是对快速排序和归并排序的递归思想的阐述，让我第一次真正理解了“分治法”的魅力。书中还对这些算法的时间复杂度和空间复杂度进行了严谨的分析，并给出了在不同数据规模和数据分布情况下的性能对比图表，这让我能够根据实际需求选择最适合的排序算法。我印象最深刻的是，书中还讨论了稳定性排序和非稳定性排序的概念，以及如何根据是否需要保持相等元素的相对顺序来选择合适的算法。我尝试用书中讲解的快速排序来实现一个大型数据集的排序，相比于我之前使用的直接插入排序，速度提升了数倍，而且代码也更加简洁高效。这本书让我明白，排序并非简单的“打乱”和“重排”，而是一门充满智慧的学问。
评分《算法与数据结构》这本书在讲解树形结构时，给我带来了巨大的启发，尤其是在理解二叉树的各种遍历方式和平衡二叉搜索树的维护方面。在此之前，我对树的概念只停留在“层层嵌套”的直观感受，对于如何高效地查找、插入和删除其中的数据，始终没有一个清晰的概念。这本书系统地介绍了前序、中序、后序遍历等多种遍历方式，并详细解释了它们各自的原理和应用场景，例如利用中序遍历可以实现二叉搜索树的有序输出。更让我感到惊艳的是，书中对于平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）的深入剖析。它不仅解释了这些树如何通过旋转操作来维持平衡，从而保证了对数级别的时间复杂度，还用大量的图示和伪代码，一步步展示了插入和删除操作如何触发旋转，以及如何更新节点的颜色和结构。我尝试利用书中讲解的AVL树实现一个需要频繁插入和查找的内存数据库索引，相比于我之前使用的普通二叉搜索树，查询效率有了质的飞跃，而且在大量插入操作后，树的结构依然能够保持良好的平衡状态，避免了性能的急剧下降。这本书让我深刻认识到，数据结构的精心设计，是构建高效系统的基石。
评分《算法与数据结构》这本书对于我来说，更像是一次关于“数据组织艺术”的深度探索。在阅读它之前，我总是习惯于直接处理数据，而忽略了数据结构选择的重要性。然而，这本书让我认识到，选择正确的数据结构，往往是高效解决问题的关键。书中对各种经典数据结构，如链表、栈、队列、树（二叉树、平衡二叉树、B树等）以及哈希表等，都进行了详尽的介绍。它不仅解释了它们的内部原理和操作，更重要的是，深入分析了它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。例如，在讲解哈希表时，作者不仅说明了哈希函数的原理，还详细探讨了解决哈希冲突的各种方法，如链地址法和开放地址法，并对它们的性能进行了比较。这让我明白，一个看似简单的查找操作，背后可能蕴含着精妙的设计。我特别喜欢书中关于二叉搜索树和各种平衡树（AVL树、红黑树）的章节。通过对比它们在插入、删除和查找操作上的时间复杂度，我深刻理解了保持数据结构平衡的重要性，以及它对整体性能的巨大影响。我曾尝试用书中讲解的二叉堆来实现一个任务优先级队列，相比于我之前使用的简单数组，效率提升了不止一个量级。这本书让我从根本上改变了看待数据的方式，让我学会了如何优雅、高效地组织和管理数据，从而为后续的算法设计奠定了坚实的基础。
评分《算法与数据结构》这本书对于我而言，不仅仅是一本学习算法和数据结构的教材，更像是一次对“问题解决思维”的系统训练。书中涵盖的不仅仅是各种算法的实现，更重要的是，它教会了我如何分析问题，如何将现实世界的问题抽象成计算机能够理解的模型，以及如何选择最适合的算法和数据结构来解决这些问题。例如，在讲解贪心算法时，书中通过“活动选择问题”、“最小生成树”等经典案例，让我明白了贪心算法的核心思想——在每一步都做出局部最优的选择，以期获得全局最优解。同时，书中也强调了贪心算法的适用性限制，以及在某些情况下可能无法得到最优解。此外，书中关于分治策略的讲解，也让我对如何将复杂问题分解成更小的、可管理的部分，并通过递归或迭代的方式来组合解决方案有了更清晰的认识。我曾尝试将书中关于贪心算法的思想应用于一个资源分配问题，通过每次都优先分配资源给当前收益最大的任务，结果发现这种策略在大多数情况下都能获得非常接近最优的解，并且实现起来非常简单高效。这本书培养了我一种“化繁为简，以巧胜拙”的解决问题的能力，让我不仅仅是掌握了算法的“术”，更理解了算法的“道”。
评分《算法与数据结构》这本书为我打开了关于“查找”的全新视角。在我看来，查找就是找到我想要的数据，但这本书让我明白，查找方式的选择对效率有着决定性的影响。书中对顺序查找、二分查找、插值查找、斐波那契查找等多种查找算法进行了系统地介绍和比较。它不仅给出了这些算法的实现细节和复杂度分析，更重要的是，通过生动的例子，让我能够理解它们各自的优势和适用场景。例如，在讲解二分查找时，书中强调了其前提条件是数据必须有序，并且通过详细的二分查找过程演示，让我感受到了其快速缩减查找空间的强大能力。我尤其对书中关于“查找表”和“索引”的讨论印象深刻，这让我明白了如何通过预先构建数据结构来加速查找过程。我还尝试将书中讲解的二分查找算法应用于一个存储大量配置项的数组中，通过对配置项的键进行排序，然后使用二分查找，成功地将原本可能需要遍历整个数组的查找操作，优化到对数级别的时间复杂度，极大地提升了程序对配置项的访问速度。这本书让我认识到，高效的查找并非偶然，而是基于对数据特性和算法原理的深刻理解。
评分可能我现在的水准还理解不了这么多
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