具体描述
本书是高等教育“十一五”国家级规划教材，系统介绍各种数据结构、常用算法及算法分析技术。数据结构的内容包括线性结构、树形结构、哈希结构、索引结构；算法方面的内容包括选择算法、查找算法、排序算法。本书还较为详细地分析了各种算法的时间复杂度和空间复杂度，介绍了分摊复杂度分析技术。作为各种数据结构和算法的应用，本书给出了图的标准界面及其实现。利用这个标准界面, 实现了图论中的一些经典算法。
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读后感
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用户评价
这本书的语言风格非常具有“工程师的务实精神”，可以说是严谨到近乎苛刻。它几乎不包含任何冗余的修饰性词汇，每一个句子似乎都是为了传递信息或定义概念而存在的。这种风格的好处是极高的信息密度，你不会在阅读过程中感到时间被浪费。然而，有时我也会觉得阅读过程有些“费力”。尤其是在介绍分治策略的应用，比如归并排序的递归分解过程时，作者直接跳到了证明阶段，中间缺乏足够的过渡性的引导或类比。比如，没有用一个生活中的例子（比如分发文件或组织一次大型会议的流程）来铺垫“如何将问题拆解成彼此独立的子问题”这一思想的精髓。这导致我需要频繁地停下来，自己在大脑中构建这些场景。我猜想，作者可能更倾向于认为读者已经具备了相当的逻辑跳跃能力，但对于非科班出身或者需要快速建立概念连接的读者来说，这种“急于求成”的叙事方式，可能会在某些关键的抽象环节造成理解的滞涩感。如果能在那些关键转折点增加一些更具人文关怀的解释性段落，这本书的适用范围会更广。
评分我必须承认，这本书的参考资料部分做得极其出色，这对于任何希望将理论转化为实际生产力的人来说，都是一个巨大的加分项。它不仅仅列出了经典文献，更是对每一部分涉及到的算法的“工程实现难点”进行了简要的剖析。例如，在讨论哈希表时，书中详尽地比较了链地址法、开放寻址法以及布谷鸟哈希（Cuckoo Hashing）在缓存友好性上的差异，并附带了对这些结构在现代CPU架构下性能表现的定性分析。更难能可贵的是，作者提供了一系列基于不同编程语言（C++, Java, Python）实现的参考代码库链接，这些代码都经过了社区的验证，并且清晰地标记了各自的优缺点和适用场景。这远超出了传统教材的范畴，它更像是一个“算法实践的工具箱”。通过这些实践导向的说明，读者可以很容易地在理论学习结束后，立即着手进行原型设计和性能对比测试，真正实现了“学以致用”。这种对工程实践的重视程度，使得这本书从一本单纯的学术著作，升华为一本实用的、面向工程问题的技术参考手册。
评分这本书的封面设计得相当醒目，那种深邃的蓝色背景配上银白色的几何图形，立刻给人一种严谨、专业的印象。我原本以为这是一本纯粹的理论教科书，没想到它在开篇就用非常生动的例子——比如如何高效地组织一个大型的城市交通网络，或者如何设计一个快速的搜索引擎的索引——来引入抽象的概念。作者的叙述方式非常“接地气”，他没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是通过一系列精心构建的“问题场景”来引导读者思考。比如，在讲解树形结构时，他没有直接给出二叉树的定义，而是花了大篇幅去讨论“信息查找效率”的瓶颈问题，然后才引出平衡树和B树等解决方案，逻辑链条非常清晰流畅。阅读体验上，这本书的排版也值得称赞，代码块的注释清晰到位，关键的算法步骤都有图示辅助理解，对于初学者来说，这种可视化的解释方式极大地降低了理解难度。我特别欣赏作者在每一章末尾设置的“思维挑战”部分，那些问题往往不是书本上现成的应用，而是需要将所学知识进行组合和创新的，这真正锻炼了我们解决实际问题的能力，而不是死记硬背。这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在手把手地教你如何像计算机科学家一样思考。
评分这本书的深度和广度确实令人印象深刻，但恕我直言，对于某些特定领域的读者来说，它可能显得有些“面面俱到”而不够“极致深入”。例如，在谈到图算法的优化时，书中花了大量篇幅介绍了Dijkstra和Floyd-Warshall算法的经典应用场景，这些内容对于打好基础至关重要。然而，对于那些专注于高性能计算或者网络路由优化方向的专业人士而言，书中对于近邻搜索优化、随机图模型下的算法复杂度分析等前沿课题的探讨，篇幅明显不足，更像是蜻蜓点水。我翻阅了关于近似算法的那一章，虽然介绍了经典的近似比概念，但对于当前热门的量子计算对传统优化算法的潜在冲击，几乎没有提及。这本书更像是一份“全景地图”，它告诉你所有主要的“大陆”在哪里，每片大陆的“主要城市”是什么样子的，但如果你想深入探索某个特定“小镇”的文化习俗（即某个小众算法的最新变体或极致优化），这本书可能需要与其他更专业的书籍搭配使用。所以，它更适合作为计算机科学专业本科生或希望系统性回顾基础的工程师的案头参考书，而不是作为某个前沿研究方向的终极指南。
评分拿到这本书后，我最先留意到的是它对“时间复杂度”和“空间复杂度”这两个核心概念的阐释。通常的教材要么过于依赖大O符号的数学推导，让读者感到枯燥晦涩，要么就是简单地用“快慢”来描述，缺乏量化。这本书的处理方式非常巧妙，它引入了一种基于“操作计数器”的模拟方法。作者设计了一系列虚拟机器来执行不同的算法片段，然后实时展示不同输入规模下，核心操作的执行次数是如何随之增长的。这种动态的、可视化的展示，让我这个过去对复杂度分析感到头疼的人豁然开朗。比如，在分析快速排序的“最坏情况”时，书中通过动画模拟了一个已经排序的数组作为输入，清晰地展示了递归树如何退化成一个链表，从而直观地印证了O(n²)的由来。这种注重“直觉构建”而非“公式灌输”的教学哲学贯穿全书，使得算法的性能分析不再是冰冷的数学符号，而是可以被“看见”和“感受”到的工程属性。对我这种偏爱实践的读者来说，这种注重可解释性的论述，比纯粹的理论推导更有价值。
评分漆涛我会一辈子记得你。
评分第七页2.1无穷大的阶那一堆没有标点符号的定义能让人看混淆了，想换书
评分漆涛我会一辈子记得你。
评分漆哥很油菜！讲课有风格，就是听不懂也看不懂。。。
评分第七页2.1无穷大的阶那一堆没有标点符号的定义能让人看混淆了，想换书
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