Data Structures Using C and C++ (2nd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Yedidyah Langsam

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:1995-12-29

价格:USD 124.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780130369970

丛书系列:

图书标签:

• test
• temp
• 2018-C
• 数据结构
• C语言
• C++
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 教材
• 第二版
• 数据存储
• 程序设计
• 经典书籍

深入理解与实践：下一代软件工程的基石 《算法与数据结构：面向对象设计与现代实现》 本书面向对象： 本书旨在为计算机科学、软件工程、信息技术等领域的学生、专业开发者以及技术爱好者提供一套全面、深入且高度实用的算法与数据结构学习资源。它特别适合那些已经掌握了C/C++基础语法，并希望在实际工程项目中运用高效抽象和设计模式来解决复杂问题的读者。 核心理念与视角转变： 传统的数据结构教材往往侧重于底层内存管理和指针操作，而本书的出发点是“数据结构是解决特定工程问题的抽象工具，而非仅仅是内存布局的集合”。我们坚信，只有将数据结构与面向对象设计（OOD）原则、设计模式紧密结合，才能构建出健壮、可维护且易于扩展的现代软件系统。 本书将数据结构的学习提升到软件架构的层面，强调如何根据需求选择最合适的抽象层级，并使用C++的最新特性（如模板元编程、泛型编程、现代C++标准库特性）来实现这些抽象。 内容深度剖析（不包含《Data Structures Using C and C++ (2nd Edition)》中的具体章节和特定实现细节）： 本书的组织结构围绕四大核心模块展开，逐步引导读者从基础抽象迈向高级系统设计。 第一部分：现代抽象与泛型编程基础 本部分聚焦于如何利用现代C++的特性来构建可复用的、类型安全的数据结构框架。 1. 泛型容器的构建哲学： 深入探讨C++模板的运作机制，超越基础模板函数，重点讲解类模板和特化技术在数据结构设计中的应用。 概念（Concepts）的应用：如何在C++20或通过兼容层模拟Concepts，以确保泛型算法在特定数据类型上正确且高效地运作，从而提高编译期错误检测能力。 迭代器范式：详细剖析输入、前向、双向和随机访问迭代器的定义、行为契约以及如何设计自定义迭代器，使其与标准库算法无缝集成。我们不只是使用`std::vector`的迭代器，而是构建可以穿越自定义内存池或非连续存储结构（如图的邻接表）的迭代器。 2. 内存管理与自定义分配器： 探讨动态内存分配的性能瓶颈及其在数据结构操作中的影响。 自定义内存池设计：设计基于固定大小块（Slab Allocation）或对象池（Object Pooling）的分配策略，并将其封装为符合标准库要求的分配器（Allocator）。通过实际案例展示，如何为特定对象类型（如平衡树节点）定制高性能的内存获取和释放机制。 资源获取即初始化（RAII）在数据结构封装中的关键作用，确保复杂的资源清理过程的自动化。 第二部分：核心抽象与复杂数据结构的解耦设计 本部分着眼于核心数据结构，但强调将结构与操作分离，体现面向对象的多态性。 3. 抽象数据类型（ADT）与多态实现： 以堆栈（Stack）和队列（Queue）为例，展示如何使用纯虚函数接口定义ADT，然后通过继承和组合实现底层基于数组、链表或环形缓冲区的不同变体。 容器适配器（Container Adapters）的工程化：不仅仅是简单包装，而是设计一套灵活的框架，允许开发者在运行时或编译期选择底层容器来驱动适配器。 4. 非线性结构的面向对象建模： 树结构（Trees）：重点剖析B/B+树在数据库索引和文件系统中的应用场景。我们将关注节点的抽象设计，如何通过策略模式（Strategy Pattern）实现不同类型的遍历（前序、中序、后序、层序）的动态切换，而不修改核心树节点类。 图的泛化与遍历：将图建模为一个抽象服务，输入是顶点和边的集合描述。深入探讨Dijkstra、A等路径查找算法的实现，并强调访问控制和状态管理（如在BFS/DFS中使用的“已访问”标记）如何通过类成员或辅助结构优雅地封装。 第三部分：高级结构与高性能算法的融合 本部分深入到需要复杂算法配合才能发挥威力的结构，重点在于性能优化和并行化潜力。 5. 哈希表与冲突解决策略的抽象层： 超越简单的线性探测，深入研究Cuckoo Hashing和Robin Hood Hashing等现代冲突解决技术。 设计一个可配置的哈希框架，允许用户在性能（更快的查找）和空间效率（更小的负载因子）之间进行权衡。 完美哈希的理论基础与在特定静态数据集上的工程实现探讨。 6. 集合与排序的理论与实践： 分析各种排序算法（如Timsort、Introsort）的混合策略，并探讨如何设计一个通用的`Sort`服务，该服务根据输入数据集的大小和特性自动选择最佳的内部实现。 并查集（Disjoint Set Union, DSU）在网络连通性分析中的应用，重点讲解路径压缩和按秩合并的优化细节及其对时间复杂度的影响。 第四部分：数据结构在系统设计中的角色 本部分将理论知识转化为实际的系统组件设计。 7. 缓存淘汰策略与LIFO/LRU的工程实现： 详细设计最近最少使用（LRU）缓存，重点展示如何使用链表和哈希表（或更高效的自平衡结构）的组合来实现$O(1)$的查找、插入和删除操作。 探讨LFU（最不经常使用）缓存的复杂性，以及如何利用时间戳和频率计数器来构建一个健壮的缓存层。 8. 序列化、持久化与数据结构： 探讨如何将内存中的复杂数据结构（如大型图或树）安全、高效地序列化为磁盘文件格式（如JSON或Protobuf），以及反向重建的过程。 强调在序列化过程中保持数据结构内部一致性和完整性的技术。 总结： 本书通过强调抽象的纯粹性、面向对象的健壮性以及现代C++的表达力，为读者提供了一套构建下一代高性能、可维护软件系统的蓝图。它不仅仅教授“如何实现”一个数据结构，更重要的是指导读者思考“何时、为何以及如何以最佳工程实践”来设计和应用它们。学习本书，即是迈向高级软件架构师的坚实一步。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深的体会，就是数据结构和算法是计算机科学的基石，而这本书就是打下这块基石的绝佳工具。作者在讲解每一种数据结构时，都会从其动机、应用场景出发，然后深入到其内部实现细节和性能分析。我特别欣赏书中对于哈希表的讲解，它不仅仅介绍了哈希函数和冲突解决的基本概念，还深入探讨了各种开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）的优缺点，以及链地址法的实现细节。这让我对如何设计和使用高效的哈希表有了深刻的认识。书中提供的 C 和 C++ 代码示例，不仅功能完整，而且结构清晰，命名规范，这对于我这样的初学者来说，是极好的学习材料。我常常会在阅读完理论知识后，动手敲写代码，并通过调试来验证自己的理解。例如，在实现图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）时，书中提供了两种不同的实现方式，并通过图示清晰地展示了它们的工作原理。这让我对这两种重要的图遍历算法有了更全面的认识。这本书的价值，在于它能够帮助读者建立起扎实的数据结构和算法基础，并培养解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受，就是其严谨性和全面性。作者在讲解数据结构时，绝不仅仅是停留在表面，而是深入到每一个细节。例如，在介绍链表时，不仅仅是单向链表，还包括了双向链表和循环链表，并且对它们在插入、删除、查找等操作上的性能差异进行了详细的分析。我特别欣赏书中对于复杂度分析的精益求精，对于每一种数据结构和算法，都给出了详细的渐进时间复杂度和空间复杂度分析，并且区分了最好、最坏和平均情况。这让我养成了在设计和分析算法时，时刻关注其效率的习惯。书中对于 C 和 C++ 语言特性的运用，也做得非常巧妙。例如，在实现模板类时，作者充分利用了 C++ 的泛型编程能力，使得数据结构的实现可以适用于各种数据类型，而无需重复编写代码。这不仅提高了代码的复用性，也让我对 C++ 的强大功能有了更深的认识。我印象深刻的是，在讲解动态数组时，作者特别强调了内存分配和释放的细节，以及可能出现的内存泄漏问题。这对于提高程序的健壮性和稳定性至关重要。此外，书中还涉及了一些操作系统中与数据结构相关的概念，例如内存管理中的空闲链表等，这让我看到了数据结构在更广阔的计算机科学领域中的应用。这本书的阅读，是一个不断挑战自我、不断深入理解的过程，每一次回顾，都能发现新的亮点和深刻的见解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编写风格，可以用“循序渐进，层层深入”来形容。作者在讲解基本数据结构时，总是能够从最简单、最直观的例子入手，然后逐渐引入更复杂、更高级的概念。我尤其喜欢书中对排序算法的讲解，它不仅仅列举了各种排序算法（冒泡、选择、插入、快排、归并、堆排序等），还详细分析了它们的时空复杂度，并且对比了它们在不同数据规模和分布下的性能表现。这让我对如何选择最合适的排序算法有了清晰的认识。书中对图论的讲解，也是极其出色。从图的表示方法、遍历算法，到最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall）和最小生成树算法（Prim, Kruskal），作者都进行了详细的讲解和精炼的代码实现。我印象深刻的是，书中还提及了拓扑排序和关键路径等更高级的图算法，这让我对图的应用有了更广阔的视野。书中提供的 C 和 C++ 代码示例，不仅仅是功能的实现，更是对算法思想的生动体现。我常常会在阅读代码时，脑海中模拟算法的执行过程，从而加深对算法的理解。这本书的价值，在于它能够帮助读者建立起扎实的数据结构和算法基础，并培养解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一位良师益友。作者在讲解每一个数据结构时，都不仅仅是停留在概念的层面，而是深入到其背后的设计哲学和实现细节。例如，在讲解堆（Heap）时，作者不仅介绍了最大堆和最小堆的概念，还详细阐述了它们在优先队列中的应用，以及如何通过向上和向下调整来维护堆的性质。这让我对堆的理解更加深入。我尤其喜欢书中关于树状数据结构（尤其是平衡二叉搜索树）的讲解，作者通过 AVL 树和红黑树的例子，生动地展示了如何通过旋转和颜色标记等操作来维持树的平衡，从而保证查找、插入和删除操作的 O(log n) 时间复杂度。这让我对数据结构的优化和性能提升有了更深刻的认识。书中提供的 C 和 C++ 代码示例，清晰、简洁，并且对每一个重要的步骤都做了详尽的注释，这对于我这样的初学者来说，是极大的帮助。我常常会照着书中的代码，在自己的环境中进行实践，每一次的尝试都让我对数据结构有了更深的理解。这本书的价值，在于它能够帮助读者建立起扎实的数据结构和算法基础，并培养解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书的价值远不止于它所包含的知识点，更在于它所传达的解决问题的思路。作者在介绍每一种数据结构时，都会先从其动机和应用场景出发，让你理解为什么需要这种数据结构，它解决了什么问题。比如，在讲解树结构时，作者从搜索效率低下的线性结构出发，引出了树的概念，然后通过二叉搜索树的构建，展示了提高搜索效率的可能性。紧接着，为了解决二叉搜索树在某些情况下退化成链表的问题，作者又自然而然地引出了平衡二叉树的概念。这种循序渐进的讲解方式，让我能够清晰地看到知识是如何一步步演进的，而不是生硬地记忆。我尤其喜欢书中关于图论的深入探讨，它不仅仅列举了各种图的遍历算法（DFS, BFS），还详细介绍了最小生成树和最短路径算法。这些算法的讲解，不仅仅是公式的堆砌，而是通过生动的例子，例如电缆铺设问题、城市间最短距离问题，来帮助理解算法的原理。书中提供的 C 和 C++ 代码实现，清晰明了，并且对每一步的操作都做了详尽的注释，这对于我这样的学习者来说，无疑是雪中送炭。我常常会在学习完一个算法后，尝试着用自己的方式去实现它，然后对比书中的代码，找出不足之处。这种实践与理论相结合的学习方式，让我的理解更加深入。这本书不仅仅是技术书籍，更是一本思维引导书，它教会我如何将现实世界的问题抽象成数据结构和算法模型，并最终找到最优的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的风格，可以用“深入浅出”来形容。作者在讲解复杂的概念时，总是能够用通俗易懂的语言和生动的比喻来解释，但同时又不失严谨性和深度。我尤其欣赏书中对排序算法的全面覆盖，从 O(n^2) 的冒泡排序、插入排序，到 O(n log n) 的快速排序、归并排序、堆排序，再到 O(n) 的计数排序、基桶排序，作者都进行了详细的讲解和分析。这让我对不同排序算法的性能特点有了清晰的认识，也学会了在不同的场景下选择最合适的排序方法。书中对图论的讲解，也同样出色。从图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），到图的遍历算法（DFS、BFS），再到最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）和最小生成树算法（Prim、Kruskal），作者都给出了清晰的讲解和精炼的代码实现。我印象深刻的是，书中还提及了拓扑排序和关键路径等更高级的图算法，这让我对图的应用有了更广阔的视野。书中提供的 C 和 C++ 代码示例，不仅仅是功能的实现，更是对算法思想的生动体现。我常常会在阅读代码时，脑海中模拟算法的执行过程，从而加深对算法的理解。这本书的价值，在于它能够帮助读者建立起扎实的数据结构和算法基础，并培养解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发，在于它对抽象数据类型（ADT）的强调。作者并没有一开始就直接抛出各种具体的数据结构实现，而是先从抽象数据类型的概念出发，定义了它们所应具备的行为和接口。这让我理解了，无论底层实现如何变化，数据的抽象表示和操作方式是可以独立于具体实现的。例如，栈的 ADT 仅仅定义了 push, pop, peek, isEmpty 等操作，而其具体实现可以是数组，也可以是链表。这种思想在书中贯穿始终，使得我对各种数据结构有了更宏观的认识。在讲解排序算法时，这本书更是达到了一个令人惊叹的深度。除了冒泡排序、选择排序、插入排序这些基础算法，作者还详细阐述了快速排序、归并排序、堆排序等更高效的算法。更重要的是，它不仅仅给出了算法的伪代码，还深入分析了它们的时空复杂度，并且对各种排序算法在不同数据规模和分布下的表现进行了比较。我特别喜欢书中对快速排序的递归实现，以及对分治策略的巧妙运用。作者还提到了希尔排序和计数排序等非比较排序，这让我认识到，针对特定数据的特点，可以设计出更优的排序算法。这本书的 C 和 C++ 代码示例，也做得非常出色，它们清晰、简洁，并且充分考虑了可读性和效率。我常常会在阅读理论知识后，去对照代码，在脑海中模拟代码的执行过程，这样能够极大地加深对算法的理解。这本书不仅仅是关于数据结构，更是一种编程思维的培养，它让我学会如何从抽象到具体，如何分析问题并选择最合适的数据结构和算法来解决。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，说实话，一开始并没有特别吸引我。那种典型的计算机科学教科书风格，略显枯燥，但当我翻开第一页，就被其内容的深度和广度所震撼了。作者在讲解数据结构时，不仅仅是罗列概念，而是深入剖析了每种数据结构背后的原理，以及它们在不同场景下的适用性和局限性。举个例子，在讲到树结构时，作者并没有满足于二叉搜索树的定义，而是花了大量的篇幅去解释 AVL 树和红黑树的平衡机制，以及它们是如何通过旋转和着色来保证查询效率的。这让我对树这种抽象的概念有了更直观、更深刻的理解。而且，书中给出的 C 和 C++ 实现代码，不仅仅是功能的展示，更是对算法和数据结构实现细节的精心打磨。每一个函数、每一个类，都充满了作者的巧思，例如在实现链表时，对于头插法、尾插法、按值查找、删除等操作，都考虑到了边界条件和异常处理，这对于初学者来说，无疑是极好的学习范本。我尤其喜欢书中关于图的讲解，它不仅涵盖了基本的图表示方法（邻接矩阵、邻接表），还详细介绍了 Dijkstra、Floyd-Warshall 等经典的最短路径算法，以及 Prim、Kruskal 等最小生成树算法。这些算法的推导过程清晰易懂，并且配有大量的图示，帮助我理解这些复杂的算法在实际应用中的场景，比如网络路由、地图导航等。这本书的阅读体验，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导你探索数据结构的世界，让你在理解原理的同时，也能掌握实现技术，为今后的编程之路打下坚实的基础。我常常在思考，如果当初学习数据结构时能有这样一本宝典，或许我的编程之路会少走许多弯路。它不仅仅是一本书，更是一份珍贵的学习资源，值得反复研读和珍藏。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价，或许会从一个初学者的角度出发，但随着阅读的深入，我发现它远远超出了“入门”的范畴。书中对基础数据结构，如数组、链表、栈、队列的讲解，虽然看似简单，但作者在其中埋下了很多值得思考的细节。比如，在介绍动态数组（ArrayList）时，它并没有仅仅停留在于如何动态扩容，而是深入探讨了扩容的成本，以及在什么情况下，使用静态数组或者链表会是更优的选择。这种对“为什么”的深入挖掘，让我不再是被动地接受知识，而是开始主动地思考和权衡。我特别赞赏书中关于哈希表的部分，它不仅仅介绍了哈希函数的选择原则，还详细讲解了各种冲突解决策略，例如链地址法和开放地址法（包括线性探测、二次探测和双重哈希）。作者通过详细的图解和代码示例，清晰地展示了这些策略的优缺点，以及它们在实际应用中对性能的影响。这让我明白了，一个看似简单的哈希表，其背后蕴含着如此多的设计考量。更让我印象深刻的是，书中还涉及了更高级的数据结构，如堆（Heap）及其在优先队列中的应用，还有 B 树和 B+ 树，它们在数据库索引中的重要性。这些内容虽然有一定的难度，但作者的讲解方式层层递进，从基本概念到具体实现，再到应用场景，都做得非常到位。我常常会对照书中的 C++ 代码，在自己的开发环境中进行调试和修改，每一次的实践都让我对书中的知识有了更深的体会。这本书的价值，在于它不仅教授了“是什么”，更教会了“怎么用”和“为什么这么用”，这对于培养一个扎实的数据结构和算法功底至关重要。

评分☆☆☆☆☆

从这本书中，我学到的不仅仅是数据结构和算法的知识，更重要的是一种对计算机科学基础的敬畏。作者在开篇就强调了数据结构在软件开发中的核心地位，并用生动的例子说明了选择合适的数据结构能够对程序的性能产生决定性的影响。我尤其喜欢书中关于栈和队列的讲解，它们虽然是最基本的数据结构，但作者却挖掘出了它们在函数调用栈、表达式求值、广度优先搜索等方面的深刻应用。这让我意识到，看似简单的结构，往往蕴含着解决复杂问题的关键。书中对树状数据结构的讲解，也是极其精彩。从二叉树到平衡树，再到 B 树和 B+ 树，作者循序渐进地引导读者理解这些结构的设计理念和性能优势，并详细阐述了它们在文件系统、数据库索引等领域的实际应用。我印象深刻的是，书中对哈希表的讲解，作者不仅详细介绍了各种哈希函数的设计原则和冲突解决策略，还深入分析了它们的平均和最坏情况下的时间复杂度。这让我对如何高效地存储和查找数据有了更深刻的认识。书中提供的 C 和 C++ 代码示例，不仅功能完整，而且命名规范，注释清晰，这对于初学者来说，是极好的学习材料。我常常会在阅读完理论知识后，动手敲写代码，并通过调试来验证自己的理解。这本书的价值，在于它能够帮助读者建立起扎实的数据结构和算法基础，为未来的学习和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆