数据结构应试指导(本科) 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:李维明

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2003-6-1

价格:20.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302066934

丛书系列:

图书标签:

数据结构
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具体描述

本书是全国高等教育自学考试指定教材《数据结构》（计算机及应用专业——本科）的同步辅导用书，完全遵循自学考试大纲的要求，总结出数据结构课程的知识体系和要点，针对重点与难点设计典型例题并细致地分析，并通过大量模拟试题的练习进行强化。本书共分10章，第1章介绍了数据、数据结构、抽象数据类型及算法的性能分析等基本概念：第2章至第7章分别讨论了线性表、栈、队列、串、多维数组、广义表、树和图等几种基本

深入解析与实战演练：构建高效算法思维的基石图书名称：算法设计与实现精要书籍简介《算法设计与实现精要》是一本旨在系统性、深入性地剖析核心算法原理，并强调其实际应用与高效实现的权威著作。本书超越了基础概念的罗列，致力于为读者构建坚实的算法思维框架，使其能够独立分析问题、设计最优解，并熟练运用现代编程语言实现高性能的解决方案。本书结构严谨，内容涵盖了从基础数据结构到复杂算法范式的全面梳理，特别注重理论深度与工程实践的完美结合。全书共分为六大部分，层层递进，确保读者能够逐步掌握算法的精髓。 --- 第一部分：基础构造——奠定算法的基石本部分聚焦于支撑所有高级算法实现的底层数据结构。我们认为，对这些基础单元的深刻理解是区分优秀工程师和普通开发者的关键。 1. 数组与链表的高级应用：我们不仅复习了静态数组和动态数组的内存布局差异，更深入探讨了缓存局部性对数组性能的影响，并引入了混合数据结构的思想，如使用数组管理链表节点指针以提高访问速度。对于链表，详细分析了双向链表、循环链表的特殊应用场景，并阐述了如何在内存受限环境中，利用变种链表（如指向数组索引的链表）实现高效的数据组织。 2. 栈、队列及其变体：除了标准的后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）模型，本书重点剖析了单调栈/队列在查找最近更大/更小元素问题中的O(n) 线性时间复杂度解法。我们提供了大量的实际案例，例如使用单调栈优化股票分析中的价格波动计算。此外，对优先队列（基于二叉堆）的底层实现细节进行了详尽的剖析，包括斐波那契堆在特定图算法中的理论优势。 3. 树的结构与遍历：本章对二叉树、AVL树、红黑树的平衡机制进行了数学证明和代码层面的实现解析。重点放在了B树和B+树的结构，这是现代数据库索引机制的核心。我们详细解释了磁盘I/O操作与树高度之间的关系，帮助读者理解为什么B树在磁盘存储系统中如此高效。对于树的遍历，不仅限于前序、中序、后序，还引入了Morris 遍历，这种无需额外栈空间或递归的遍历方法，展示了对空间复杂度优化的极致追求。 4. 哈希表与冲突解决策略：本书对哈希函数的构造原理进行了深入探讨，包括加密哈希与非加密哈希的区别。在冲突解决方面，除了链地址法和开放寻址法，我们引入了Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希），分析其在保证最坏情况下常数时间查找的理论基础，并给出了实际应用中的负载因子管理策略。 --- 第二部分：高效排序与搜索——数据的组织艺术本部分聚焦于数据在时间和空间上的优化排序和定位技术。 1. 高级排序算法的性能剖析：除了快速排序和归并排序的经典实现，我们着重分析了内/外排序的场景区分。快速排序的“三路划分”和“随机枢轴选择”如何有效对抗最坏情况；归并排序的并行化潜力。同时，对基数排序和桶排序在特定数据分布下的线性时间复杂度实现的条件进行了严格论证。 2. 二分搜索的极限应用：二分查找远不止于在有序数组中定位元素。本章展示了“在旋转排序数组中查找”、“查找满足特定条件的最小/最大值”等变形问题，并深入讲解了“浮点数二分法”在求解精度问题中的应用，以及如何将二分思想扩展到多维空间。 --- 第三部分：图论与网络流——连接世界的计算模型图算法是解决复杂关系问题的核心工具。本部分旨在培养读者对图模型的直觉和建模能力。 1. 图的表示与遍历：详细比较了邻接矩阵、邻接表、链式存储的优缺点，并引入了压缩稀疏行（CSR）格式在处理超大规模稀疏图时的优势。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的迭代实现，以及它们在连通性判断和拓扑排序中的关键作用。 2. 最短路径算法的深度对比：对Dijkstra 算法（使用斐波那契堆的优化版本）、Bellman-Ford 算法（处理负权边）、以及Floyd-Warshall 算法（计算所有点对最短路径）进行了详细的数学推导和性能分析。特别强调了A 搜索算法中启发式函数的设计对搜索效率的决定性影响。 3. 网络流与匹配：本章核心是最大流-最小割定理。我们详细实现了Edmonds-Karp 算法和更高效的Dinic 算法，并通过实例展示了如何将最大匹配问题（如二分图匹配）转化为最大流问题来求解。 --- 第四部分：动态规划与贪心策略——决策与优化的艺术本部分是算法思维训练的重点，强调如何将复杂问题分解并利用最优子结构。 1. 动态规划的“四重奏”：本书系统性地讲解了动态规划的四个核心要素：最优子结构、重叠子问题、状态定义、转移方程。通过背包问题（0/1、有界、无界）、最长公共子序列/子串、区间DP等经典模型，教授读者如何从自底向上和自顶向下（带记忆化搜索）两种视角进行建模。同时，探讨了DP 状态压缩技术，用于解决状态空间过大的问题。 2. 贪心算法的适用性边界：贪心算法追求局部最优，但并非所有问题都适用。本章通过活动安排问题和霍夫曼编码等案例展示了贪心算法的有效性，并严格论证了贪心选择性质和最优子结构性质的必要性，帮助读者避免“伪贪心”陷阱。 --- 第五部分：高级主题与前沿算法本部分拓展了读者的视野，介绍了解决特定领域复杂问题的尖端技术。 1. 字符串匹配的加速：超越朴素匹配，本书深入讲解了KMP 算法中的失配函数（Next 数组）的构建逻辑，并对Rabin-Karp 算法中的滚动哈希技术进行了实现细节的剖析。 2. 计算几何基础：介绍了点、线、多边形的基本操作，如叉积（判断方向）、凸包算法（Graham 扫描与 Jarvis 步进），这些是机器人路径规划和计算机图形学的基础。 3. 复杂度分析与渐近符号：对大 O、大 Ω、大 Θ 符号的数学定义进行了严谨阐述，并引入了主定理用于快速求解递归关系，这是进行算法效率科学评估的必备工具。 --- 第六部分：工程实现与性能调优算法的价值在于高效的实现。本部分关注代码的健壮性和性能。 1. 递归与迭代的性能权衡：分析了递归调用栈的开销，并指导读者何时应将深度递归转换为迭代实现，以避免栈溢出并提高执行效率。 2. 并行化与分布式算法思想：初步介绍了MapReduce的思想框架，以及如何设计可并行化的排序和图遍历算法，为读者向大规模数据处理领域过渡打下理论基础。 3. 调试与边界条件处理：通过大量实际案例强调了奇偶校验、零值处理、数据溢出、边界溢出等工程细节的重要性，这些往往是导致算法在实际系统中失败的隐形杀手。《算法设计与实现精要》的目标是培养读者将理论知识转化为强大工程能力的桥梁。它不仅是考试准备的宝典，更是指导未来软件架构设计的思想指南。本书配有大量的C++和Python的参考实现代码，力求让每一个概念都具有可验证性、可操作性。

作者简介

目录信息

第1章概论
第2章线性表
第3章栈和队列
第4章串
第5章多维数组和广义表
第6章树
第7章图
第8章排序
第9章查找
第10章文件
附录全国高等教育自学考试《数据结构》全真试题及参考答案
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计简直是脱离了实际教学和考试的需求，充满了不必要的繁琐和形式主义。例如，在讲解完基础的线性表操作后，直接甩出了一道要求用C语言手写实现一个兼容DOS操作系统的文件系统索引结构的题目，这对于本科阶段的基础课要求来说，未免过于偏门和超纲了。很多题目要求实现的功能与数据结构的核心概念关联度不高，反而更考验读者对特定操作系统底层API的熟悉程度，这显然是跑题了。更别提那些所谓的“参考答案”了——有些答案甚至存在明显的编译错误或者逻辑缺陷，这让习惯于对照标准答案进行自我检验的读者感到无比的困惑和无助。我尝试着去复现书上的一些例题，结果发现光是环境配置和编译通过就耗费了我大量时间，完全偏离了学习算法思想的初衷，这本书在实操性上是极度欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧简直是一场视觉灾难，拿到手就让人提不起阅读的兴趣。纸张质量粗糙得像旧报纸，油墨味儿还挺冲，感觉像是上世纪八十年代的盗版书。更要命的是，章节之间的过渡生硬得像被人用剪刀硬剪出来的，逻辑线索完全混乱。比如，讲到链表的插入操作，前一页还在讨论树的遍历，下一页突然就跳到了堆排序的证明，中间完全没有过渡性的文字去解释为什么要这么安排。学习编程语言的知识点也极其陈旧，里面提到的某些库函数和语言特性早已经在现代编译器中被废弃或优化了，照着书上的代码敲，能跑通都算万幸，更别提理解现代编程范式的精髓了。感觉作者像是把十年前的讲义一股脑儿塞进了这本书里，根本没有进行任何现代化的梳理和更新。对于一个期望通过这本书系统学习数据结构基础的学生来说，这简直是一次令人沮丧的体验，光是克服阅读障碍就已经消耗掉了一大半精力。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格上来看，这本书的作者似乎更擅长于进行学术综述而非面向学生的教学。全文充斥着大量拗口的书面语和晦涩难懂的术语，仿佛在向一位同行学者汇报研究成果，而非引导一个对新领域感到迷茫的本科生入门。例如，描述一个数据结构的操作效率时，他会使用“该操作的时空复杂度表现出一种与输入规模呈非线性负相关的趋势”，而不是直接说“随着数据增多，运行时间会增加，但增加速度会变慢”。这种表达方式极大地增加了阅读的认知负荷。此外，全书的语气显得非常居高临下，缺乏鼓励和引导的亲和力，让人感觉自己仿佛在被动接受知识灌输，而不是主动探索。对于一个需要建立信心和兴趣的学习者而言，这种冷漠且高深莫测的叙事方式是致命的，它只会让人觉得数据结构是一门高不可攀的玄学。

评分☆☆☆☆☆

这本书在涉及算法的证明和数学推导部分，处理得极其草率和跳跃。当涉及到如平衡树的旋转操作或者散列表的冲突解决机制的数学依据时，作者通常只是简略地提及“根据XX定理”或“通过归纳法可证”，然后直接跳到结论。完全没有给出详细的数学步骤，也没有对定理的适用条件进行充分的解释。对于那些数学基础相对薄弱，或者需要通过详细推导过程来建立对算法健壮性信心的读者来说，这无疑是留下了巨大的知识黑洞。我期待一本应试指导书能在关键的理论支撑点上提供坚实可靠的后盾，而不是把最关键、最容易产生疑问的地方一笔带过。结果呢，我不得不花大量时间去查阅其他更专业的离散数学或算法分析的教材，来弥补这本书留下的理论空白，这完全背离了购买一本“指导”书的初衷——希望能一册搞定。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末来消化第三章关于图论算法的部分，结果发现理解过程完全是靠我自己的背景知识硬撑下来的。作者在讲解Dijkstra算法时，给出的伪代码逻辑跳跃得令人费解，很多关键的初始化步骤和边界条件的判断语焉不详，似乎默认读者已经对算法的每一步了如指掌。更糟糕的是，书中提供的图例少得可怜，而且那些仅有的几张图画得极其潦草，线条交叉混杂，根本无法清晰地展示算法的执行过程。对比我之前看过的其他经典教材，人家都会用动画流程图或者非常详细的步骤分解，辅助读者理解复杂的空间搜索。这本书里，你只能对着一堆符号和缩写，自己在大脑里构建整个动态过程，这对初学者来说简直是噩梦。很多时候，我不得不转头去搜索引擎上查找更清晰的解释视频，这本书提供的价值几乎为零，它更像是一个晦涩难懂的摘要，而不是一本真正的“指导”手册。

评分☆☆☆☆☆