具体描述
《C/C++与数据结构(第3版)》（下册）共9章，从第26~第34章，涵盖了二叉树、堆、树、图、二叉搜索树、平衡二叉搜索树、B树、散列和排序等主要内容。基于上册已经包含了C++基础，模拟的C++新标准中的Vector、List、String等数据结构线性部分，通用算法和迭代器等内容，《C/C++与数据结构(第3版)》集中讨论了数据结构的非线性部分，并利用C++实现了全部算法。
《C/C++与数据结构(第3版)(下册)》可以作为C语言和C++语言的本科或专科教材，也可以作为计算机爱好者和程序员的自学教材或参考书。
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用户评价
从一个正在准备面试的读者的角度来看，这本书的实战价值是衡量其优秀与否的关键指标。很多教材在理论上很完美，但在实际面试中，当面试官抛出一个关于“如何设计一个线程安全的LRU缓存”的问题时，很多读者就会捉襟见肘。我期待这本书能在“C++特性应用”和“数据结构设计”之间架起一座坚实的桥梁。例如，在讲解队列和栈时，如果能结合`std::deque`或`std::vector`的底层实现逻辑，并讨论使用双向链表实现队列的优劣势，会非常有启发性。此外，对于异常处理机制在数据结构操作中的应用，也是一个经常被忽略但极其重要的部分。如果书中能够深入探讨如何在析构函数或拷贝构造函数中恰当地处理资源泄漏和异常安全问题，这无疑会大大增强这本书的实用性。毕竟，C++的威力在于其对系统资源的精细控制，而这种控制往往体现在对边缘情况和异常流程的处理上。
评分这本书的作者的叙述风格，我认为是决定阅读体验的另一个核心要素。我偏爱那种既严谨又不失幽默感的文风。如果作者能像一位老友一样，在你快要被复杂的指针运算绕晕时，适时地抛出一个形象的比喻或者一个生活中的小例子来帮助理解，那学习过程就会轻松很多。我尤其关注它如何处理STL（标准模板库）的讲解部分。STL是C++现代编程的基石，如果这本书只是简单地罗列`std::map`、`std::set`的使用方法，那它就太平庸了。我希望看到对这些容器底层实现（比如红黑树、平衡查找树）的“去神秘化”过程。作者能不能用C++的语言，清晰地展示迭代器（Iterator）的设计模式是如何解耦容器和算法的？这种对“设计思想”的挖掘，远比单纯讲解“语法功能”要宝贵得多。总而言之，一本优秀的教材，应该教会我们如何思考，而不是仅仅告诉我们答案。
评分这本书的封面设计确实挺有档次的，那种深沉的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，一眼看上去就给人一种“专业”的印象。拿到手里，分量感十足，感觉像是在捧着一块知识的基石。我当初买它，主要是冲着它在面向对象编程（OOP）和高级数据结构方面的讲解深度去的。毕竟，C++的世界博大精深，光是掌握基础语法是远远不够的，真正的挑战在于如何用C++的强大特性去构建高效、健壮的系统。我特别期待它在模板元编程（Template Metaprogramming）和STL源码剖析上能有所建树。如果这本书能用清晰的图示和精妙的代码示例，把那些晦涩难懂的指针操作、内存管理细节，尤其是虚函数表和RTTI（运行时类型识别）的底层机制讲得明明白白，那它就绝对是教科书级别的存在了。我希望能看到一些关于如何利用C++11/14/17新特性来优化传统数据结构实现的角度，比如用`std::unique_ptr`来管理动态数组的内存，而不是仅仅停留在传统的裸指针操作上。一个优秀的教材，不应该只是罗列知识点，而应该引导读者理解“为什么”要这么设计，背后的权衡和取舍是什么。那种能够激发你深入思考、让你在阅读后能立即尝试重构自己代码的，才是真正的好书。
评分这本书的结构安排上，我更看重它对高级主题的衔接和过渡是否自然流畅。从基础的数据结构，如链表、栈、队列，到更复杂的树、图、堆，再到内存管理和多线程并发的初步涉及，这个过程需要一个平滑的梯度。我最担心的是，作者会不会在讲解抽象数据类型（ADT）和具体实现之间切换得过于生硬。例如，在讲解二叉搜索树时，如果能深入探讨AVL树和红黑树的平衡机制，并且对比它们在不同操作下的性能差异，那就体现了其深度。另外，对于一个“下册”，我预期它会涵盖一些更贴近底层或者更偏向性能优化的内容。比如，讲解字符串匹配算法时，是否会深入到KMP算法的next数组构造，或者Boyer-Moore算法的原理？如果能对不同排序算法的稳定性、原地性以及并行化处理的可能性进行详尽的讨论，那这本书的价值就大大提升了。总之，我希望它像一位经验丰富的老教授，娓娓道来，让你在不知不觉中，知识体系就建立起来了。
评分我得说，这本书的排版和印刷质量绝对是业界良心。纸张的厚度适中，油墨的饱和度恰到好处，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。这对于学习C++这种需要大量阅读代码的学科来说至关重要，试想，如果代码行间距太密或者字体太小，光是阅读本身就成了一种负担。我尤其欣赏它在处理复杂算法伪代码时的清晰度。比如，讲解图遍历算法（如Dijkstra或A*）时，如果能配上直观的状态转换图，并且用清晰的注释解释每一步的核心思想，那学习效率简直是几何级提升。我一直觉得，数据结构的学习，如果只停留在理论层面，那就很容易成为“纸上谈兵”。这本书如果能提供大量与实际工程问题挂钩的案例，比如如何用红黑树优化数据库索引的查找，或者如何用哈希表实现高效的缓存淘汰策略，那就太棒了。我希望它不仅仅停留在介绍标准库中已有的实现，而是能引导我们亲手实现那些核心组件，体会其中精妙的平衡艺术——时间复杂度和空间复杂度的微妙博弈。
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