具体描述
《数据结构》可分为6个部分，分别为绪论、线性表、树、图、查找与排序、文件。第1章概述数据结构可能涉及的内容和分析方法，讲述了算法和程序的差异，算法的评价等问题。第2、3、4、5章讲述线性表结构、特殊线性表——栈和队列、字符串和数组与广义表。从顺序存储结构和链表结构两个方面来阐述线性表的存储结构和建立在存储结构之上的算法设计，以及线性表的广泛应用，如栈、队列、字符串、数组、广义表等，并进一步讨论了这些数据结构的应用，如程序调用、中断、皇后问题、火车编组问题等。
第6章讨论树。《数据结构》与其他教材不同的是，深入讨论了一般树的记数、层次、树高等基本问题。在二叉树的生成中讲解了多种生成算法。在二叉树的前序、中序和后序遍历运算中讨论了树的递归和非递归算法遍历算法，除此之外，还讨论了欧拉遍历和按层次遍历，讨论了线索二叉树及其应用，二叉树的典型应用——哈夫曼树和哈夫曼编码、排序树、平衡树、2—3树、红黑树、表示树、判定树等问题。
第7章讨论图。内容包括图、图的遍历、生成树问题、最短路径问题、拓扑排序和关键路径等。
第8、9章讨论目前常见的查找算法和排序算法。在查找算法中，从静态表、动态表和哈希表三个方面来研究查找算法。静态表的数据结构是线性表，动态表的查找主要有二叉树查找、B树查找和键树查找等，哈希表的构造和查找则用哈希算法来实现。在排序中分为内排序和外排序两个部分。内排序中主要讨论了插入排序、交换排序、选择排序、归并排序、基数排序等8种经典的排序算法。外排序讨论了磁盘排序、胜者树和败者树、最佳归并树和磁带排序等。
第10章讨论了文件。从文件的存储结构入手讨论文件的管理，有顺序文件、索引文件、索引顺序文件、散列文件、多关键字文件等。
上述内容涵盖了目前国内数据结构教材的几乎所有内容，有的进行了深入的讨论，有的比较初步，这与教材编写的指导思想有关。
《数据结构》由王震江担任主编，何英、吴绍兵任副主编。其中第1章、第2章（部分）、第3章、第4章、第6章由王震江编写，第2章（部分）、第5章、第8章、第9章由吴绍兵编写，第7章、第10章由何英编写。王震江对全书进行了主审，统一了图例。俞锐刚调试通过了全部算法，统编了全书的习题。邱莎审改了全文。
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用户评价
从排版和阅读体验的角度来看，这本书的编排设计也体现了极高的专业水准。它大量使用了图示和流程框图来解释复杂的概念，这对于理工科的学习者来说是莫大的福音。例如，在讲解编译原理中的词法分析和语法分析过程时，作者没有堆砌冗长的文字描述，而是用了一张清晰的层级图，将整个过程的输入、中间态和输出展现得一目了然。此外，书中穿插的“历史回眸”和“思想交锋”小节，也极大地增强了阅读的趣味性和历史厚重感。它会告诉你某个算法的提出背景，或者某项技术理念是如何在学术界引起激烈争论的。这使得学习过程不再是机械地吸收知识点，而更像是一场与计算机先驱们的对话。字体选择恰到好处，行距和页边距的设置也充分考虑了长时间阅读的舒适度，没有出现传统教材那种压抑的拥挤感。这种对细节的关注，表明了编撰者对读者的尊重，也间接传达了一种信息：严谨的科学态度，也应体现在每一个细节的处理上。
评分我是一个对前沿技术充满好奇心的学生，对人工智能、大数据这些时髦的词汇有着天然的亲近感，但总感觉自己缺乏一个坚实的理论根基去支撑起这份热情。这本书在这一点上做得非常出色，它没有急于把我拉进那些光怪陆离的“黑科技”现场，而是耐心地带我回到了计算机科学的核心——抽象思维和逻辑构建的殿堂。让我印象深刻的是它对“计算思维”的阐述，那种从具体问题中提炼出通用解决方案的思维模式，被讲解得淋漓尽致。书中涉及的那些经典计算模型和理论基础，原本以为会枯燥乏味，但作者似乎有一种魔力，将它们转化为解决实际问题的强大工具箱。特别是关于程序设计范式的那一部分，它不只是简单地介绍面向对象或函数式编程的语法，而是深入探讨了不同范式背后的哲学思想，以及它们在应对复杂系统构建时各自的优势与局限。这种深度的剖析，让我明白，真正的技术革新往往源于对底层原理的深刻洞察，而不是对表层框架的简单应用。这本书让我学会了“慢下来”，去品味那些看似简单却至关重要的概念，这对于一个追求“快餐式”知识的现代学习者来说，无疑是一剂良药。
评分这本书最让我感到震撼的，是它对“工程素养”的强调，这种素养贯穿了全书的始终，超越了单纯的技术知识本身。在现今的教育体系中，很多教材侧重于教会学生“如何做”（How），而这本书却花了大量篇幅去探讨“为什么这么做”（Why）以及“做得对不对”（Rightness）。它深入探讨了软件工程中的质量保证、可维护性、可扩展性等非功能性需求的重要性，这些往往是初学者在追求快速实现功能时容易忽略的“软肋”。书中关于版本控制的最佳实践、测试驱动开发（TDD）的理念介绍，都展现出一种成熟的工程视角。它不止步于介绍工具的使用，而是强调背后的思维转变——从“代码实现者”转变为“系统构建者”。这种对职业道德和规范的引导，是大学课堂里很难系统获取到的宝贵经验。它让我意识到，计算机科学不仅仅是一门学科，更是一门需要高度责任感和严谨态度的工程实践。这本书仿佛在提醒每一位读者：我们构建的每一个系统，都将影响到真实世界中的用户和流程，因此，追求卓越和可靠性是我们必须承担的责任。
评分这本书的实用价值远超我的预期，尤其是在职业发展路径的规划上，它提供的建议简直是“干货满满，直击痛点”。作为一名即将步入大三，开始思考实习方向的学生，我最大的焦虑就是“学了这么多理论，到底能做什么？”这本书详尽地剖析了计算机领域内各个细分方向的职业图谱，例如，如果你对底层优化有兴趣，那么系统编程和嵌入式领域可能更适合你；如果你热衷于构建用户体验，前端和移动开发则是主战场。更棒的是，它没有止步于职业名称的罗列，而是针对性地指出了每个方向在大学期间需要重点掌握的关键技术栈和必备的软技能。例如，它强调了在求职过程中，项目经验的质量远比数量重要，并提供了一些构建高质量个人项目的框架性建议。这种从学术到产业的无缝对接，极大地拓宽了我的视野。我以前总觉得“就业指导”是辅导员的事情，但这本书提供的是来自行业深处的声音，它告诉你企业真正需要的是什么样的人才。这本书让我明确了未来一到两年的学习重点，从“什么都想学一点”的散漫状态，转变为“有针对性地深入”的专注模式。
评分这部书简直是为我这种迷茫的新生量身打造的宝藏！我拿到这本书的时候，最大的感受就是“终于有人把计算机科学与技术专业的路子掰开了揉碎了讲清楚了”。在大学入学前，我对这个专业充满了憧憬，但也伴随着对未来四年学习方向的深深困惑。这本书从最基础的学科概览讲起，没有那种高高在上、晦涩难懂的学术腔调，而是非常接地气地描绘了计算机领域的全景图。它不仅仅罗列了诸如数据结构、算法、操作系统这些硬核课程，更重要的是，它清晰地阐述了这些课程之间的内在逻辑和相互联系。比如，它会告诉你为什么学习离散数学是理解算法效率的基础，或者说操作系统中的内存管理概念是如何影响到你编写的应用程序性能的。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，让我能够迅速建立起一个完整的知识地图。我特别欣赏它在介绍不同研究方向时所展现的平衡性，既没有过度吹捧热门领域而忽略基础学科的重要性，也没有陷入对过时技术的冗长描述。它更像是一位经验丰富、耐心细致的学长，在你站在岔路口时，为你指明了每条道路的风景和挑战。读完前几章，我仿佛吃下了一颗定心丸，对于接下来的学习规划有了一个清晰的蓝图，不再是盲人摸象般地应付课程。
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