Data Structures - Schaum - Ase pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9780070991309

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• 数据结构
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《数据结构：原理与实践》 内容概述 本书旨在深入探讨数据结构的核心概念、设计原理以及在实际应用中的实现与优化。我们从最基础的数据组织方式出发，逐步引导读者理解各种抽象数据类型（ADT）的本质，并学习如何利用它们来高效地管理和操作数据。本书强调理论与实践的紧密结合，通过丰富的示例、清晰的图示和详尽的代码实现，帮助读者构建坚实的数据结构知识体系，并掌握将其应用于解决复杂计算问题的能力。 核心概念与抽象数据类型 (ADT) 本书开篇将建立对“数据结构”这一概念的清晰认识。我们将区分数据结构与算法，理解前者是数据的组织方式，而后者则是处理数据的步骤。接着，我们将重点介绍抽象数据类型（ADT）的思想。ADT 的核心在于将数据的表示（即数据结构）与操作（即函数或方法）分离，隐藏底层实现细节，只向用户暴露清晰的接口。这种抽象化是构建复杂软件系统的基石。 我们将详细阐述以下关键 ADT： 线性结构 (Linear Structures): 数组 (Arrays): 介绍数组的静态和动态特性，理解其在内存中的连续存储模型，以及随机访问的优势与劣势。我们将探讨数组的应用，如列表、矩阵的实现。 链表 (Linked Lists): 深入剖析单向链表、双向链表和循环链表的结构与操作。理解节点的概念、指针的含义，以及链表在插入、删除操作上的灵活性。我们将展示链表在实现动态列表、多项式运算等方面的应用。 栈 (Stacks): 阐述栈的“后进先出”（LIFO）特性，介绍其基本操作（push, pop, peek）及其在函数调用栈、表达式求值、括号匹配等场景下的应用。 队列 (Queues): 阐述队列的“先进先出”（FIFO）特性，介绍其基本操作（enqueue, dequeue, peek）及其在任务调度、缓冲区管理、广度优先搜索（BFS）等场景下的应用。 树形结构 (Tree Structures): 树的基本概念: 定义节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶子节点、深度、高度等术语，理解树的层次性。 二叉树 (Binary Trees): 介绍二叉树的定义、性质，以及各种遍历方式（前序、中序、后序、层序）。 二叉搜索树 (Binary Search Trees - BST): 讲解 BST 的定义、查找、插入、删除操作的算法，以及其在排序和数据检索中的效率。我们将分析 BST 的性能与树高之间的关系，并引出平衡二叉搜索树的概念。 平衡二叉搜索树 (Balanced Binary Search Trees): 介绍 AVL 树和红黑树等平衡 BST 的原理，理解它们如何通过旋转等操作来保证树的高度平衡，从而实现对数级别的时间复杂度。 堆 (Heaps): 讲解最大堆和最小堆的定义，以及堆在优先队列、堆排序等算法中的应用。 B 树与 B+ 树 (B-Trees and B+ Trees): 介绍这些多路搜索树在数据库索引和文件系统中的重要作用，理解它们如何优化磁盘 I/O 性能。 图结构 (Graph Structures): 图的基本概念: 定义顶点、边、有向图、无向图、加权图、度、路径、连通分量等术语。 图的表示方法: 详细介绍邻接矩阵和邻接表这两种表示图的主要方式，分析它们的优缺点及适用场景。 图的遍历算法: 深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，分析它们的原理、实现以及在连通性判断、寻路、拓扑排序等方面的应用。 最短路径算法: 介绍 Dijkstra 算法（单源最短路径）和 Floyd-Warshall 算法（所有顶点对最短路径），理解它们在导航系统、网络路由等领域的应用。 最小生成树算法: 讲解 Prim 算法和 Kruskal 算法，理解它们在构建网络、规划资源分配等场景下的作用。 哈希表 (Hash Tables): 哈希函数: 探讨设计良好哈希函数的原则，以及冲突（Collision）的产生。 冲突解决方法: 详细介绍链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing - 线性探测、二次探测、双重散列）等冲突解决方法，分析它们的性能特点。 哈希表的应用: 讲解哈希表在字典、集合、缓存、数据库索引等场景下的高效实现。 算法分析与性能评估 本书不仅介绍数据结构本身，更强调对算法进行严格的分析。我们将引入“时间复杂度”和“空间复杂度”的概念，并使用大 O 记法（Big O Notation）来描述算法的效率。读者将学习如何分析不同数据结构和算法的操作复杂度，从而能够根据具体需求选择最优的解决方案。我们将深入剖析各种操作（如查找、插入、删除、遍历）在不同数据结构下的平均情况和最坏情况复杂度，帮助读者建立对算法性能的深刻理解。 实现细节与编程实践 理论知识必须通过实践来巩固。本书将提供使用主流编程语言（例如 C++, Java, Python）实现的详细代码示例。每个数据结构和算法都将附带清晰、可运行的代码，并附带详细的注释，帮助读者理解代码逻辑。我们将引导读者从基本实现入手，逐步探索更优化的版本。此外，本书还将讨论在实际编程中可能遇到的问题，如内存管理、递归深度限制、数据结构的选择对程序整体性能的影响等。 高级主题与应用 在掌握了基本数据结构的基础上，本书将进一步介绍一些更高级的主题，为读者打开更广阔的视野： 数据压缩算法: 介绍 Huffman 编码等基于数据频率的压缩技术。 字符串匹配算法: 讲解朴素算法，并深入探讨 KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法等更高效的匹配方法。 查找树的变种: 探讨 Splay Tree, Treap 等更复杂的动态查找树。 空间数据结构: 简要介绍 R-tree, Quadtree 等用于处理地理信息或多维数据的结构。 并发数据结构: 讨论在多线程环境下如何安全高效地使用数据结构。 学习目标 完成本书的学习后，读者将能够： 1. 理解 数据结构的基本概念和 ADT 的设计思想。 2. 掌握 各种常用数据结构（数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表）的原理、实现与操作。 3. 分析 算法的时间复杂度和空间复杂度，并能够进行性能评估。 4. 运用 数据结构和算法解决实际的计算问题。 5. 选择 合适的数据结构来优化程序性能。 6. 阅读和理解 复杂的算法代码。 7. 为进一步学习 算法设计、操作系统、数据库、编译器等计算机科学高级课程奠定坚实基础。 本书适合于计算机科学、软件工程、信息技术等专业的学生，以及所有希望提升编程能力和解决问题能力的开发者。通过对本书内容的系统学习和实践，读者将能够自信地应对各种与数据组织和处理相关的挑战。

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