具体描述
《数据结构及其应用》是面向青少年信息学奥林匹克竞赛活动训练的教材。《数据结构及其应用》共分为6章，分别是概述（数据结构基础）、线性结构及其应用、线性结构的深入应用、层次结构（树）及其应用、网状结构（图）及其应用、数据结构深入应用。《数据结构及其应用》以最主要的三种数据组织的逻辑结构（线性、层次、网状）为主线，将数据结构知识恰当地应用到实际问题的解决中，详细分析了每一种逻辑结构的不同的存储方式以及基于不同存储方式建立的对问题求解的算法。每章均配有适量习题。
《数据结构及其应用》特色是描述简单、易懂、易学，有机地将实际问题求解、竞赛问题求解与数据结构紧密结合，使读者感悟到数据结构与算法之间的关系，体会数据结构的具体应用之奥妙。
《数据结构及其应用》也可以作为大学生学习数据结构的配套辅导教材。
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用户评价
这本书在内容上的丰富度和深度，确实让我眼前一亮。我特别关注了关于“字符串算法”的部分。以往我对字符串的处理，大多停留在基础的C++字符串库函数操作。但这本书，通过介绍如KMP算法、Boyer-Moore算法等经典的字符串匹配算法，以及后缀数组、后缀自动机等更高级的字符串数据结构，让我认识到了字符串处理的博大精深。书中对KMP算法的讲解，不仅仅是给出了公式和代码，而是深入剖析了其“next数组”的构造原理，以及如何通过它来避免不必要的字符比较，从而实现线性时间复杂度的匹配。这对于我理解算法的精髓，避免“背代码”非常有益。同时，书中对后缀数组和后缀自动机的介绍，也极大地拓宽了我的视野。我曾遇到过一些需要对大量字符串进行高效查询的问题，而后缀数组和后缀自动机正是解决这类问题的利器。书中通过详细的图示和通俗易懂的语言，解释了它们的构建过程和应用场景，让我对这些复杂的数据结构不再望而生畏。我坚信，掌握了这些字符串算法和数据结构，将会在信息学竞赛中给我带来巨大的优势，尤其是在处理涉及文本分析、模式识别等类型的题目时。
评分翻开这本书，首先映入眼帘的是清晰的目录结构，这对于快速定位自己想要学习的内容非常有帮助。我特别留意了关于“图论”相关的章节，因为在我过去的学习和练习中，图论问题一直是我的一个薄弱环节。书本中对“图的表示方法”，例如邻接矩阵和邻接表，进行了非常详细的对比和分析，并且深入讲解了它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。这一点对我来说至关重要，我常常会在选择图的存储方式时感到困惑，不知道哪种方式更高效。书中通过列举一些经典的图论算法，如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Prim算法和Kruskal算法等，来生动地展示不同图表示方法在实际应用中的效果，并且对每种算法的实现细节和时间复杂度进行了严谨的推导和分析。我特别欣赏作者在讲解算法时，并没有直接给出代码，而是先从问题出发，引导读者思考，然后逐步构建出算法的逻辑框架，最后再给出优化的代码实现。这种“由浅入深”的学习方式，能够帮助我更好地理解算法背后的思想，而不是死记硬背。此外，书中关于“树”的部分，也让我耳目一新。除了常见的二叉树、平衡二叉树等，还介绍了一些更高级的树形数据结构，如Trie树（字典树）和后缀树等，并详细阐述了它们在字符串处理、信息检索等领域的强大应用。我尤其对Trie树在解决字符串前缀匹配问题中的应用印象深刻，书中给出的例子非常直观，让我迅速掌握了这种数据结构的核心思想。
评分读这本书，让我深切体会到，信息学竞赛的题目背后，往往隐藏着巧妙的数据结构设计和算法思想。我特别关注了书中关于“回溯算法”的部分。回溯算法，在我看来，就像是在一个巨大的搜索空间中，小心翼翼地探索，每一步都做好标记，如果发现走错了路，就及时“回溯”到上一步，重新尝试其他的可能性。书中通过经典的“N皇后问题”、“全排列生成”、“子集生成”等问题，生动地演示了回溯算法的“深度优先搜索”特性。它详细讲解了如何构建“搜索树”，如何设定“剪枝条件”来避免无效搜索，以及如何通过“状态表示”来记录当前的搜索路径。我特别喜欢书中对“剪枝”技巧的强调，因为在信息学竞赛中，一个高效的剪枝策略往往能够将原本无法在规定时间内完成的算法，变得可行。例如，在解决N皇后问题时，书中展示了如何通过判断当前位置是否会被已经放置的皇后攻击，来及时剪掉不合法的搜索分支。这种对细节的关注，以及对算法性能优化的深入探讨，是这本书最吸引我的地方之一。
评分这本书在讲述“搜索算法”方面，展现了其在信息学竞赛中的实际应用价值。它并没有局限于广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）这两种基础算法，而是深入探讨了如何将它们与各种数据结构相结合，以解决更复杂的问题。我注意到书中关于“BFS在最短路径问题中的应用”，以及“DFS在连通性判断和拓扑排序中的应用”。特别是关于BFS，它不仅仅是讲解了层层递进的搜索过程，还结合了图的存储方式，分析了如何通过队列来管理待访问的节点，以及如何记录节点的距离，从而找到无权图中的最短路径。这让我对BFS的理解不再停留在概念层面，而是能够更清晰地在脑海中构建出搜索过程。同时，书中关于DFS的讲解，也让我认识到它在处理树形结构或递归问题时的强大能力。它通过递归调用，能够自然地遍历树的各个分支，并在回溯过程中完成相应的操作。书中还介绍了如何利用DFS来寻找图中的强连通分量，这对于图论分析来说是一个重要的工具。总的来说，这本书将抽象的搜索算法与具体的应用场景结合得非常紧密，让我在学习算法的同时，也能够不断地思考如何将这些算法应用到解决竞赛题目中。
评分这本书的封面设计和配色，第一眼看上去就透着一股专业和严谨的气息，这对于一本面向青少年信息学奥赛的辅导教材来说，是至关重要的。封面上“青少年信息学奥林匹克竞赛实战辅导丛书”的字样，以及“数据结构及其应用”这个核心主题，立刻清晰地传达了这本书的定位和价值。作为一名对信息学竞赛充满热情，但又在数据结构方面感到有些吃力的高中生，我一直在寻找一本既能系统讲解理论，又能深入剖析实战技巧的书籍。从封面的设计感和标题的表述来看，这本书似乎正是为我这样的学习者量身定制的。我尤其期待它在“实战辅导”这一块的表现，因为理论知识固然重要，但如何将这些理论灵活运用到解决实际竞赛问题中，才是决定成败的关键。书名中“应用”二字也引起了我的高度关注，这意味着它不会仅仅停留在概念的堆砌，而是会深入到各种数据结构在不同算法场景下的实际应用，例如在图论问题中如何高效地选择并实现合适的图表示方法，或者在字符串匹配中如何巧妙运用字典树和后缀数组等。这种注重实操和解决问题的导向，正是当前信息学竞赛训练所急需的。当然，我希望这本书的排版能够清晰易懂，章节划分合理，每一部分的内容都能够循序渐进，不会给初学者带来过多的压力。同时，配套的例题和习题的质量也是我衡量一本好书的重要标准，我期待书中能够包含大量经典且具有代表性的信息学竞赛题目，并且对这些题目的解题思路和代码实现进行详尽的分析，帮助我理解数据结构在解题过程中的核心作用。
评分这本书对于“分治算法”的讲解，给我留下了深刻的印象。它将分治算法的精髓——“分解、解决、合并”——清晰地呈现在读者面前。我最欣赏的是书中对于“分治”与“递归”之间关系的阐述，它清楚地说明了分治算法是递归的一种应用，并且强调了如何通过分析递归调用的次数和每次合并操作的复杂度，来推导出整个算法的时间复杂度。书中以经典的“归并排序”、“快速排序”以及“二分搜索”等算法为例，详细讲解了分治思想的应用。特别是在讲解“快速排序”时，书中不仅给出了两种不同的划分（pivot）选取方法，还分析了它们在不同数据分布下的性能差异，并讨论了如何通过随机化等手段来避免最坏情况的发生。此外，书中还介绍了如何利用分治思想解决一些几何问题，例如“最近点对问题”，这让我看到了分治算法在解决复杂计算几何问题中的强大潜力。这种由点到面，由具体到抽象的讲解方式，让我对分治算法的理解更加透彻，也更加自信地尝试用分治来解决新的问题。
评分对于像我这样，正在为青少年信息学奥林匹克竞赛（NOIP）做准备的学生来说，一本能够真正帮助我们提升实战能力的教材至关重要。这本书在这一点上做得相当出色。我尤其关注了它对于“动态规划”这一核心算法的讲解。书中并没有将动态规划仅仅当作一个孤立的知识点来介绍，而是将其置于解决问题的宏观框架下进行阐述。它首先从递归和记忆化搜索的概念入手，引导我们理解动态规划的“重叠子问题”和“最优子结构”这两个核心特性，这使得我对动态规划的理解不再局限于死记硬背状态转移方程，而是能够真正理解其设计思路。接着，书中通过一系列由易到难的经典动态规划问题，比如背包问题、最长公共子序列、硬币找零问题等，层层递进地展示了如何构建动态规划的状态定义、写出状态转移方程，以及如何进行边界条件的设定和最终答案的提取。我特别喜欢书中对每个例题的详细分析，它不仅给出了多种解法，还对不同解法的时间复杂度和空间复杂度进行了深入的比较，帮助我选择最适合的解决方案。更重要的是，书中强调了“模型抽象”的重要性，教导我们如何从具体的题目中提炼出通用的动态规划模型，并将这种能力迁移到解决新的问题上。我曾多次在模拟赛中遇到从未见过的动态规划问题而束手无策，这本书的出现，无疑为我提供了一套行之有效的思维方法。
评分读完这本书关于“贪心算法”的部分，我最大的感受就是，它将“贪心”这一概念，从一种直观的策略，升华到了一种严谨的算法设计范式。书中并没有简单地罗列一些贪心算法的应用，而是深入探讨了贪心算法的正确性证明。它通过分析反例，强调了贪心算法并非适用于所有问题，只有当问题满足“最优子结构”和“贪心选择性质”时，贪心算法才能得到最优解。这一点对我来说非常重要，因为我曾多次因为误用贪心算法而导致解题失败。书中以活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim和Kruskal算法）等经典案例，详细展示了如何证明一个贪心策略的正确性，并且如何将其转化为具体的算法实现。我尤其欣赏书中对于“反证法”在证明贪心算法正确性方面应用的讲解，这让我对算法的严谨性有了更深的认识。此外，书中还介绍了一些“近似贪心”的思路，这对于一些NP-hard问题，虽然无法找到最优解，但能够通过启发式的方法获得一个较好的近似解，在信息学竞赛中也具有一定的实用价值。
评分在我接触过的一些编程书籍中，很多都过于侧重理论，导致我学完之后仍然不知道如何实际应用。但这本书，“青少年信息学奥林匹克竞赛实战辅导丛书 数据结构及其应用”，却以一种非常务实的方式，将数据结构与信息学竞赛中的实际问题紧密结合起来。我注意到书中关于“排序和查找”这一章节的内容，它并没有简单地罗列各种排序算法，而是深入分析了这些算法的时间和空间复杂度，以及它们在不同数据规模和数据分布下的性能表现。比如，它详细对比了快速排序、归并排序以及堆排序的优劣，并结合信息学竞赛中常见的场景，给出了选择合适排序算法的建议。我尤其对书中关于“离散化”和“离线处理”的思想感到惊艳。这些技术在解决一些涉及大规模数据或复杂限制条件的题目时，能够起到事半功倍的效果。例如，在处理区间查询或者涉及排名的问题时，离散化技术能够有效地减小数据规模，提高算法效率。而离线处理的思想，则能够将原本难以直接解决的问题，通过预处理和巧妙的排序，转化为可以逐个处理的子问题。书中通过精心设计的案例，将这些抽象的概念具象化，让我不仅理解了“是什么”，更明白了“为什么”以及“怎么用”。这对于准备信息学竞赛的学生来说，无疑是宝贵的财富，能够帮助我们拓展解题思路，提升解决问题的能力。
评分作为一名信息学竞赛的初学者，我常常被各种抽象的数据结构概念搞得头晕脑胀，尤其是当它们被抽离出来，孤立地讲解时。然而，这本书的独特之处在于，它始终将数据结构的应用场景置于信息学竞赛的实战背景下。我浏览了关于“哈希表”和“散列函数”的章节，发现作者并没有仅仅停留在讲解哈希冲突如何解决，而是通过一系列与竞赛题目息息相关的例子，比如“字符串匹配”、“查找重复元素”、“频率统计”等，生动地展示了哈希表在解决这些问题时的强大威力。书中对不同散列函数的选择进行了探讨，并分析了它们在不同数据类型下的性能差异，这对于我们优化算法，避免不必要的性能瓶颈非常有帮助。此外，书中还介绍了“位运算”在数据结构优化中的巧妙运用，例如使用位图来高效地表示集合，或者利用按位异或操作来快速查找出现奇数次的元素。这些看似微小的技巧，在信息学竞赛中往往能够起到决定性的作用。我深刻体会到，信息学竞赛不仅仅是算法的堆砌，更是对数据结构理解的深度和灵活性的考验。这本书在这方面的辅导，无疑是给我打开了一扇新的大门。
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