实用数据结构 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:徐士良

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2000-1-1

价格:16.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302021520

丛书系列:

图书标签:

数据结构
算法
编程
计算机科学
数据存储
数据组织
代码实现
学习
教程
基础

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

内容简介

本书是为非计算机专业的学生学习“数据结构”课程而编写的。书中介绍了数据处理领域中的常用

数据结构及其主要运算，主要内容包括：数据结构与算法的基本概念、线性表及其顺序存储结构、线性链

表及其运算、数组、树与二叉树、图、查找、Hash表、排序等。本书通俗易懂、实例丰富，所有的算法均给出

了C语言的描述，并且每章都附有一定数量的习题。

本书可作为非计算机专业的学生学习数据结构的教材，也可作为自学教材或各类培训班的教材。

编程实践中的算法精粹：数据结构与底层优化一、深入理解：构建高效软件的基石在软件开发的广阔天地中，数据结构与算法如同建筑学的结构力学，是决定一个程序性能、可维护性和可扩展性的核心要素。本书并非探讨特定应用场景下的“开箱即用”工具集，而是致力于揭示那些驱动现代计算系统的底层原理与设计哲学。我们聚焦于数据如何在内存中组织、如何被高效地存取和转换，以及如何利用这些组织形式来解决复杂计算问题。核心理念阐述：本书的第一部分将从最基础的“抽象数据类型”（ADT）概念入手，强调理论模型与实际实现之间的桥梁作用。我们不满足于简单地罗列已有的数据结构，而是深入剖析每种结构背后的时间与空间复杂度分析方法——大O表示法（$O$）、大Omega表示法（$Omega$）以及大Theta表示法（$Theta$）。读者将学会如何精确地量化算法的效率，并理解在不同约束条件下（例如，内存受限、高并发访问）的取舍艺术。关键章节聚焦：线性结构的精细调校：数组与链表的底层内存布局、缓存一致性对性能的影响。特别关注双向链表、循环链表在特定操作系统和硬件架构下的性能表现差异。栈与队列的深度解析：超越 LIFO/FIFO 的应用。探讨如何利用栈实现递归的迭代化，以及在消息队列、任务调度系统（如操作系统内核中的进程调度）中，队列结构如何被定制化以满足实时性要求。二、非线性结构的优化艺术：树与图的遍历与重构当问题复杂度超越线性范畴，树和图成为了解决复杂关系建模的利器。本书的第二部分，着重于如何高效地在这些结构中进行导航、搜索和维护平衡。树结构的高级主题：我们详细探讨了二叉搜索树（BST）在随机数据和有序数据输入下的退化问题。由此引出平衡搜索树的必要性：红黑树（Red-Black Trees）：深入剖析其旋转与颜色调整规则，理解其如何保证对数时间复杂度的搜索、插入和删除操作。这不仅仅是记住规则，更在于理解其在自平衡机制中所蕴含的数学优雅。 B 树与 B+ 树的磁盘优化：强调这些结构是为外部存储（硬盘、SSD）设计的。我们将对比它们与内存中树结构的根本差异，重点分析节点大小（扇区大小）对I/O操作次数的影响，这在处理大型数据库索引时至关重要。图论算法的实践应用：图结构是网络、路径规划、依赖关系建模的核心。本书提供了一套系统化的图算法实践框架：图的表示法：邻接矩阵与邻接表的优劣势分析，以及针对稀疏图和稠密图的最佳选择策略。最短路径算法的演进：从基础的广度优先搜索（BFS）到处理带权边的 Dijkstra 算法，再到能够处理负权边的 Bellman-Ford 算法。最后，探讨 A 搜索算法中启发式函数的构建与评估，这是路径查找效率的决定性因素。连通性与流网络：最小生成树（Prim 和 Kruskal 算法）的构造原理，以及最大流/最小割问题的应用，这在资源分配和网络可靠性分析中扮演关键角色。三、哈希的威力与陷阱：实现常数时间访问哈希表（Hash Table）是现代编程中最常用也最常被误解的数据结构之一。本书用大量篇幅来剖析其“理论上的 $O(1)$”是如何在实践中得以实现的，以及如何应对其固有的碰撞（Collision）问题。深度剖析哈希函数：成功的哈希表依赖于一个好的哈希函数。我们探讨了多种设计原则：均匀性与雪崩效应：如何设计函数确保输入数据的微小变化能导致输出哈希值的显著变化，从而避免“聚集”现象。通用哈希家族：介绍如 MurmurHash、FNV 等在工业界广泛使用的非加密哈希算法，并分析它们在不同数据类型上的适用性。碰撞处理策略的比较：开放寻址法（Open Addressing）：线性探测、二次探测与伪随机探测的性能对比，重点分析聚集现象（Clustering）如何损害性能。链式法（Separate Chaining）：当链表过长时，如何引入平衡树（如 Java 8 之后的 `HashMap` 演进）来将最坏情况复杂度从 $O(N)$ 降至 $O(log N)$。四、排序与搜索的性能边界排序是数据处理中最基础的操作，但其效率直接影响到后续处理的速度。本书不会停留在基础的冒泡排序，而是聚焦于那些能够突破 $O(N^2)$ 限制的算法，并讨论它们在并行环境下的适应性。归并排序与快速排序的细微差别：详细对比它们在稳定性和原地性（In-place）方面的差异，以及快速排序的“三向划分”如何有效处理含有大量重复元素的输入。线性时间排序的条件：深入解析计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）的适用范围，强调它们打破了基于比较排序的 $Omega(N log N)$ 理论下限，但依赖于输入数据的特定性质。结论：构建面向未来的健壮系统掌握了这些数据结构和算法，开发者便拥有了“工程判断力”。本书旨在培养读者从“实现一个功能”到“设计一个系统”的思维转变，理解每种选择背后的成本与收益，从而在面对海量数据和性能瓶颈时，能够自信地选择并实现最优的解决方案。这些知识是所有高性能计算、分布式系统、数据库内核开发人员不可或缺的内功心法。

作者简介

目录信息

1 绪论
2 线性表及其顺序存储结构
3 线性链表
4 数组
5 树与二叉树
6 图
7 查找技术
8 Hash 表技术
9 排序技术
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏爱从底层视角理解软件的工程师，所以对那些只停留在应用层调用的书籍不感兴趣。这本书的价值在于，它毫不避讳地展示了数据结构在硬件层面的交互。例如，在讲解数组和链表时，它细致地分析了内存连续性对CPU缓存命中的影响，这一点在很多“实用”书籍中往往被忽略了。它甚至探讨了不同编程语言在底层如何优化某些数据结构（比如Go语言的map实现机制，虽然不是主要内容，但有相关的对比分析）。这种对“裸机效率”的关注，使得这本书的“实用性”提升到了一个新的高度。它不只是教你怎么写出功能正确的代码，更是教你如何写出榨干机器性能的代码。读完之后，我开始重新审视项目中那些性能瓶颈的成因，发现很多问题的根源都指向了不恰当的数据结构选择。这本书就像一把手术刀，精准地切开了性能问题的表皮，直达核心的结构缺陷。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我买这本书的初衷是想找一本能真正帮助我理解“为什么”而不是仅仅“怎么做”的数据结构书。令我惊喜的是，这本书在这方面做得非常出色。它没有急于抛出复杂的代码，而是花了大篇幅去剖析每种数据结构诞生的历史背景和它要解决的具体瓶颈。比如，讲解哈希表时，作者深入探讨了冲突解决策略背后的概率论依据，以及为什么链地址法在某些极端情况下会优于开放寻址法。这种深入到根源的探究，极大地满足了我对知识的求知欲。阅读过程中，我经常会停下来思考：“啊，原来是这样设计的！” 这种顿悟的感觉，是阅读其他同类书籍时难以获得的。它不仅仅罗列了各种树和堆的定义，更是将它们置于操作系统调度、数据库索引等宏大场景中去考察其适用性和局限性。这本书的叙事节奏非常舒服，像是在听一位智者娓娓道来，逻辑严密却不失亲和力，成功地将原本可能令人望而生畏的抽象概念，转化成了可以被完全掌握的工程工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“反面教材”部分写得尤为精彩，它用大量篇幅列举了现实世界中因滥用或误用特定数据结构而导致的灾难性后果。这种从错误中学习的方法论，对我触动极大。例如，书中分析了一个知名的互联网公司因使用未优化的邻接表进行大规模社交网络查询，导致系统在高并发下崩溃的案例，并详细对比了使用更合适的图存储方案后的性能提升。这种真实的案例剖析，远比单纯的理论推导更能让人警醒。此外，作者在每章末尾设置的“陷阱与优化”小结，如同一个个智慧的结晶，快速提炼了本章中最容易被忽视的细节。这本书的行文风格非常成熟和老道，充满了对软件工程实践的深刻理解，它不是一本讨好读者的书，而是一本要求读者思考、实践并最终成长的严肃著作。它让我意识到，数据结构不仅仅是计算机科学的基石，更是构建健壮、高效系统的必要心法。

评分☆☆☆☆☆

这本《实用数据结构》真是让人大开眼界，它以一种非常务实的方式切入了数据结构的核心。我得说，作者在讲解那些经典的算法和结构时，并没有陷入纯理论的泥潭，而是紧密结合实际应用场景。比如，在介绍图论部分时，书中详细阐述了如何用最短路径算法优化物流配送路线，而不是仅仅停留在教科书上那些抽象的图结构定义。我特别欣赏它在代码实现上的清晰度，无论是C++还是Python的示例，都写得简洁而富有洞察力，读起来让人感觉自己真的可以立刻上手解决问题。那种“学完就能用”的体验，在许多枯燥的技术书籍中是很难得的。对于初学者来说，它提供了坚实的理论基础，而对于有经验的开发者，书中的高级优化技巧和性能分析，无疑是提升实战能力的一剂良药。尤其是关于内存布局和缓存友好性的章节，让我重新审视了以往写代码时对效率的理解，真正体会到了“数据结构决定了性能上限”这句话的重量。总而言之，这本书更像是一个经验丰富的工程师手把手教你如何构建高效系统的指南，而非冷冰冰的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示简直是业界标杆。我阅读技术书籍时，对图文的匹配度要求很高，因为很多复杂的结构仅靠文字描述是难以想象的。这本《实用数据结构》在这方面绝对是下了血本。无论是红黑树的旋转过程，还是B+树的分裂与合并，那些动态的图解步骤清晰到仿佛在看一段动画演示，让人一目了然。我尤其赞赏它在讲解抽象数据类型（ADT）时，引入的“黑盒测试”思维，这让我在学习如何抽象设计接口时受益匪浅。相比那些只有密密麻麻代码和晦涩公式的书，这本书的视觉呈现极大地降低了学习曲线。而且，它的章节划分非常合理，基础的数组、链表部分简洁有力，为后续复杂结构的深入讲解打下了坚实的基础。这本书的每一个插图、每一个流程图，似乎都经过了深思熟虑，旨在用最直观的方式传达最深层的原理。对于视觉学习者来说，这本书的价值几乎翻倍。

评分☆☆☆☆☆