数据结构与问题求解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:韦斯

出品人:

页数:734

译者:

出版时间:2011-8

价格:89.50元

装帧:平装

isbn号码:9787302252962

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 计算机
• 程序设计
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• 数据结构与算法分析
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• 栈与队列
• 图结构

《算法的艺术：设计、分析与优化》 在这本深入的著作中，我们将一同探索算法的迷人世界。算法，作为解决问题的核心蓝图，其优雅的设计、严谨的分析以及高效的优化，构成了计算机科学的基石，也驱动着无数现代科技的进步。本书并非单纯的技术手册，而是对算法思想的一次深度溯源与前沿考察。 我们将从算法的本质出发，理解何谓“好”的算法，以及衡量算法优劣的标准——时间复杂度和空间复杂度。通过一系列经典案例，如排序算法（快速排序、归并排序）、查找算法（二分查找）、图算法（Dijkstra最短路径、Prim最小生成树）以及动态规划等，读者将亲身体验不同算法在解决同一问题时效率的巨大差异。我们不仅会详细剖析这些算法的运作原理，更会引导读者深入思考它们背后的数学原理和设计哲学。 本书的重点将放在算法的设计策略上。我们将系统性地介绍分治法、贪婪法、动态规划、回溯法、分支限界法等主流的算法设计范式。每一类范式都配以精心挑选的、能充分体现其特点的实际问题。例如，在讲解分治法时，我们将从汉诺塔这类基础问题，逐步过渡到更复杂的数值计算和字符串匹配问题。在动态规划部分，我们将从斐波那契数列的求解，深入到背包问题、最长公共子序列等 NP 难问题的前置知识。 除了算法的设计，本书同样会花大量篇幅进行严谨的算法分析。我们会运用数学归纳法、主定理等工具，精确地推导算法的时间和空间复杂度。理解这些分析方法，不仅能帮助读者评估算法的性能，更能培养一种严谨的科学思维。此外，我们还会探讨平均情况分析和最坏情况分析的区别，以及概率性算法的应用场景。 算法优化是本书的另一个重要维度。在分析了算法的瓶颈后，我们将探讨各种优化技术。这包括但不限于：通过数据结构的选择来提升效率（例如，使用散列表替代线性查找，使用堆优化图算法），通过数值计算的技巧来加速运算，以及在特定硬件环境下进行的低层优化。我们还将触及一些高级优化主题，如缓存优化、并行计算的基本概念，以及如何利用特定的数学性质来简化问题。 本书的独特之处在于，它强调算法思维的培养，而非死记硬背。我们鼓励读者在阅读过程中，主动思考“为什么”和“如何”。每一个算法的介绍，都力求展现其“诞生”的逻辑过程，以及它如何巧妙地规避了低效的解决方案。我们会引导读者从问题的本质出发，提炼出可计算的步骤，并在此基础上进行优化。 我们还将探讨算法的应用领域。从操作系统中的任务调度，到数据库管理中的索引设计，再到网络通信中的路由选择，以及现代人工智能中的机器学习算法，算法无处不在，是驱动这些领域高效运转的灵魂。本书将通过一些跨学科的案例，展示算法如何在不同的技术栈中发挥关键作用，从而拓宽读者的视野。 最后，本书并非止步于已有的算法知识，更旨在激发读者对算法创新的思考。通过对算法演进历史的回顾，以及对当前研究热点的简要介绍，我们将鼓励读者在面对新问题时，能够独立思考、设计出新的解决方案，并运用所学的分析和优化技术来检验和完善它们。 《算法的艺术：设计、分析与优化》是一次关于计算思维的深度探索，它将为有志于深入理解计算机科学核心原理的读者，提供一套系统、深刻的学习路径。无论您是计算机科学的学生，还是希望提升技术能力的开发者，亦或是对解决复杂问题充满好奇的探索者，本书都将是您宝贵的伙伴。

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当我翻开《数据结构与问题求解》这本书时，脑海中浮现的是一个充满挑战和智慧的旅程，期待着能够在这本书中找到解决编程难题的钥匙。这本书在对各种数据结构的介绍上，可以说做得相当扎实。无论是顺序存储还是链式存储，无论是栈、队列的先进先出/后进后出原则，还是树、图的节点连接关系，都进行了详细的讲解，并且配以大量的代码示例，这对于我们理解和掌握这些基本概念非常有帮助。例如，关于图的遍历，无论是深度优先还是广度优先，书里都给出了清晰的解释和实现，让我能够很好地将其应用到具体的图中。然而，真正让我感到有些遗憾的，是“问题求解”这一部分的深度。很多时候，当数据结构的概念讲完后，接踵而至的往往是一些相对成熟的、已经被广泛研究过的算法和问题。它们更像是“演示”，展示了数据结构可以如何被应用，而不是“教学”，引导读者如何去“求解”一个未知的问题。我更希望看到的是，作者如何从一个看似复杂、不规则的实际场景出发，一步步地剖析问题，识别出其中的核心需求，然后选择最恰当的数据结构来支撑解决方案，并最终设计出高效的算法。那种“思维的火花”，那种“解题的艺术”，在这本书中，感觉并没有得到充分的展现。它更像是提供了一个工具箱，里面装满了各种精密的工具，但并没有详细教授我们如何根据不同的“建筑项目”，去设计和建造出独一无二的“建筑”。所以，如果你想系统地学习数据结构的基础知识，这本书会是一个不错的选择，它会为你提供坚实的基础。但如果你的目标是成为一个能够灵活运用数据结构和算法来解决各种复杂问题的“问题解决大师”，可能还需要在算法设计思路、问题分析能力等方面，进行更多的探索和实践，甚至寻找一些更侧重于思维和策略的书籍来补充。

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《数据结构与问题求解》这本书，在我看来，更像是一本非常详尽的“数据结构操作指南”。它把各种常见的数据结构，从最基础的数组、链表，到一些更复杂的树（如二叉树、AVL树、红黑树）、图，都做了非常细致的描述。每一个数据结构的概念、性质，以及在此基础上的各种操作（插入、删除、查找、遍历等）都解释得非常清楚，而且提供了大量代码实现，这一点对于我这样喜欢动手实践的读者来说，是非常宝贵的。通过阅读和运行代码，我能够更直观地理解数据结构的工作原理。然而，书名中“问题求解”这部分，在我阅读的过程中，总觉得它像是一个“附加项”，而没有像“数据结构”那样成为核心的重点。很多时候，书中给出的“问题”往往是已经相当经典且模式化的，像是“查找数组中的最大值”、“反转链表”等。解决这些问题的方法，也通常是直接应用前面介绍过的数据结构和算法，缺乏那种从实际问题出发，经过反复思考、权衡、迭代，最终找到最优解的探索过程。我期待的是，这本书能更多地展示作者是如何分析一个开放性的问题，如何将现实世界的挑战抽象成计算机可理解的模型，然后是如何根据问题的特点，巧妙地选择和组合不同的数据结构与算法来解决。那种“洞察力”和“创造性”，在这本书里感觉比较欠缺。它更像是教你如何熟练使用一把把高效的工具，但对于如何“创造”出解决问题的“新工具”，或者说如何“巧用”现有工具解决“意想不到”的问题，就显得不是那么详尽了。总的来说，它是一本非常好的“数据结构”教材，可以帮助你打下坚实的基础，但若想成为一名出色的“问题解决者”，可能还需要在算法设计思维、问题建模能力等方面，再多下些功夫，阅读其他更侧重于此的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《数据结构与问题求解》，听起来就很有吸引力，毕竟在编程领域，解决问题才是最终的目的。拿到书后，我花了不少时间去翻阅。它对各种经典数据结构，比如数组、链表、栈、队列、树、堆、图等的讲解，都做得相当细致。每个章节都从概念入手，然后逐步深入到实现细节，并提供了相应的代码片段。这些代码很规范，对于理解算法逻辑非常有帮助。然而，我总觉得在“问题求解”这部分，可以有更多的篇幅去探讨。很多时候，当书中介绍完一种数据结构后，就直接给出了几个应用场景的例子，并且解决方案也是直接摆在那里。我更希望看到的是一个更完整、更具启发性的过程：从一个模糊的需求或一个实际问题出发，然后作者如何一步步地分析，识别出其中的关键挑战，再到如何选择合适的数据结构，最后是如何设计出高效的算法来解决这个问题。这种“从0到1”的思维过程，在这本书中似乎并没有得到充分的展示。感觉它更像是一本“数据结构的权威参考手册”，告诉你每种数据结构有什么特点，能做什么，但对于如何“巧用”这些工具去征服更复杂、更未知的问题，就显得有些轻描淡写了。有时候，我会觉得这本书像是一本菜谱，列出了各种食材（数据结构）和烹饪方法（算法），但少了“大厨”的现场演示，没有教会你如何根据不同的口味和场合，去即兴创作一道独具匠心的菜肴。对于初学者来说，它提供了坚实的基础，但对于想要在问题求解方面更上一层楼的读者，可能需要寻找更多关于算法设计哲学和策略的书籍来弥补。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《数据结构与问题求解》，内容上倒是很扎实，但说实话，我拿到手的时候，对它的期望值其实更高一些。毕竟“问题求解”这几个字，很容易让人联想到各种巧妙的算法设计、高效的解题思路，甚至是一些能让人眼前一亮的思维方式。我一直觉得，一本好的数据结构书，不仅仅是枯燥的代码堆砌和理论讲解，更应该像一位经验丰富的导师，能够引领读者一步步拆解复杂问题，教会我们如何用优雅的方式组织数据，从而找到最优解。这本书在基础概念的阐述上，比如链表、栈、队列、树、图等等，讲解得算是清晰明了，也提供了不少代码示例，对于初学者来说，理解这些基本操作应该问题不大。但是，在“问题求解”这一块，我总觉得少了点什么。像是很多题目，讲完数据结构之后，直接就给出了一个解决方案，中间的思考过程，那些可能的弯路，那些“为什么选择这种方法而不是那种方法”的权衡，似乎都被省略了。我期待的“问题求解”是能够看到作者如何从问题出发，分析其特性，然后选择最合适的数据结构，并在此基础上设计出高效的算法。那种“灵光一闪”式的解题技巧，或者是从不同角度切入问题的启发，在这本书里并没有得到充分的体现。感觉它更像是一本“数据结构手册”，而不是一本“数据结构与问题求解的艺术指南”。当然，这可能也是我个人的期望比较高，毕竟“问题求解”是一个相当广阔的领域，要在一本书里完全涵盖，难度也很大。总的来说，如果你想系统地学习数据结构的基础知识，这本书是个不错的选择，但如果你是冲着“问题求解”的精髓来的，可能还需要搭配其他更侧重算法思想和解题方法的书籍一起阅读，才能获得更全面的提升。

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这本《数据结构与问题求解》给我一种“平铺直叙”的感觉，就像是按照大纲一章一章地把知识点给罗列出来。从各种基本的数据组织方式，到更复杂的树和图，作者都循序渐进地进行了介绍，并且配合了不少代码实现。对于我这种需要明确代码示例来巩固理解的人来说，这一点还是挺有帮助的。比如，讲到二叉搜索树的时候，不仅解释了节点的插入、删除、查找的原理，还提供了完整的C++代码，可以编译运行，这确实能帮助我更好地把握细节。不过，在“问题求解”的部分，我觉得还可以更深入一些。很多时候，它给出的例子都是一些教科书式的典型问题，像是“如何找出两个链表的交点”、“如何判断一个字符串是否是回文串”等等。这些题目本身很有代表性，但解决的思路往往也是比较固定的，感觉像是“背诵”一个标准答案。我更感兴趣的是，在面对一个全新的、没有明确模式的问题时，我们应该如何思考？如何将抽象的问题转化为具体的数据结构和算法？这本书在这方面的内容，感觉相对比较薄弱。它更多地是在教你“怎么用”数据结构解决已经定义好的问题，而不是“怎么想”来创造性地解决问题。有时候，我会觉得这本书像是给了我很多工具，但没有详细讲解如何去“制造”工具，或者说，在“工匠”的培养上，似乎可以更进一步。例如，对于一些图论中的经典问题，书里通常会介绍Dijkstra算法或者Floyd算法，但对于这些算法的演化，或者如何根据具体场景调整它们，就很少提及了。总的来说，它是一本很“实在”的书，踏实地介绍了数据结构，但离“求解”的艺术，还差那么一点点火候，更像是一个扎实的基础铺垫，而非点石成金的秘籍。

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这群翻译的SB拿钱不办事？翻译成什么样了，拿第三章来说，generic algorithm翻译成遗传算法？？？？搞笑呢，严重怀疑机翻敷衍了事的。建议看英文版。

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这群翻译的SB拿钱不办事？翻译成什么样了，拿第三章来说，generic algorithm翻译成遗传算法？？？？搞笑呢，严重怀疑机翻敷衍了事的。建议看英文版。

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差评主要在翻译！清华大学这帮人是不是应该先去北大学学中文啊。。。没发现书里面有多少语句不通吗？

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