数据结构导论应试指导

数据结构导论应试指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:清华大学出版社
作者:尹为民
出品人:
页数:168
译者:
出版时间:2003-7-1
价格:15.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787302067665
丛书系列:
图书标签:
  • 数据结构
  • 考研
  • 应试
  • 导论
  • 算法
  • 面试
  • 教材
  • 计算机
  • 基础
  • 复习
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具体描述

本书根据全国高等教育自学考试委员会公布的《数据结构导论自学考试大纲》编写而成,是全国高等教育自考课程“数据结构导论”的复习与考前练习的指导书。 书中根据自考大纲的知识点、要点及层次,结合自考的特点来组织内容。每章高度提炼出教材中的知识体系,按层次结构介绍主要的知识点;针对典型例题进行分析解答,并配以直观的图示;同时给出了一定量的练习题及其参考答案,供考生练习和检查学习效果。 本书旨在帮

好的,这是一份关于一本名为《数据结构导论应试指导》的图书的简介,内容详实,力求自然,不提及任何AI相关信息。 --- 图书名称:《数据结构导论应试指导》 图书简介 本书旨在为计算机科学及相关专业的学生提供一本全面、深入且高度实用的数据结构应试辅导材料。我们深知,数据结构作为计算机科学的核心基础课程,其重要性贯穿于算法设计、系统开发乃至前沿研究的各个环节。因此,本书不仅仅是简单的知识点罗列或习题集,更是一本精心构建的学习路径图,旨在帮助读者透彻理解数据结构的基本原理,并有效掌握应对各类考试和实际工程问题的能力。 目标读者群体与核心价值 本书主要面向高等院校计算机科学与技术、软件工程、信息技术等专业的本科生及研究生。特别适用于面临期末考试、考研复试、专业资格认证考试(如软考)的备考者。我们的核心价值在于“导论”与“应试”的完美结合:既保证了对理论基础的扎实传授,又紧密贴合考试的常见题型和难度分布。 内容架构与特色 本书的编排遵循了“理论先行、实例驱动、强化训练”的原则,结构清晰,逻辑严密。全书分为四大核心模块,覆盖了数据结构课程的主要知识板块。 第一部分:基础理论与核心概念 本部分奠定坚实的理论基础。详细介绍了算法复杂度分析(大O、大Omega、大Theta表示法)、递归与迭代的转换、以及对抽象数据类型(ADT)的深刻理解。我们重点阐述了空间复杂度和时间复杂度的精确计算方法,并引入了摊还分析(Amortized Analysis)的概念,为后续复杂结构的学习做好铺垫。 重点章节实例: 线性表(顺序存储与链式存储的性能对比分析)、栈与队列(应用场景的深入剖析,如表达式求值、行车调度问题)。 第二部分:线性结构的高效实现与应用 本部分深入探讨了线性数据结构在不同存储介质上的优化实现。 数组与链表: 详尽对比了静态数组、动态数组、单链表、双向链表及循环链表的优缺点,并提供了C/C++或Java语言的清晰实现代码片段。特别强调了链表在内存分配和动态增删操作中的优势。 串(String): 不仅涵盖了串的基本操作,更深入讲解了如KMP(Knuth-Morris-Pratt)和BM(Boyer-Moore)等高效的字符串匹配算法,这些内容在应试中往往是区分高分和普通分数的关键点。 第三部分:非线性结构的精妙设计 非线性结构是数据结构课程的难点与重点,本书在此部分投入了大量的篇幅进行精讲和图解。 树结构: 从基础的二叉树遍历(前序、中序、后序、层序)开始,系统讲解了平衡二叉搜索树(AVL树、红黑树的原理简述)、B/B+树在数据库索引中的实际应用。我们通过大量的图示来帮助读者直观理解节点的旋转和重平衡过程。对赫夫曼树(Huffman Tree)的构造过程和应用也进行了详尽的步骤分解。 图结构: 图论是计算机科学的基石之一。本书系统介绍了图的存储方式(邻接矩阵与邻接表)及其适用场景。核心算法部分,我们详述了图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),并对经典的路径问题进行了深入剖析,包括: 最小生成树:Prim算法和Kruskal算法的详细对比与代码实现思路。 最短路径问题:Dijkstra算法(单源最短路)和Floyd-Warshall算法(多源最短路)的算法流程图解与复杂度分析。 拓扑排序:针对有向无环图(DAG)的应用讲解。 第四部分:查找与排序的优化策略 本部分聚焦于数据处理效率的核心——查找与排序。 排序算法: 全面覆盖了冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序以及基数排序等九大经典排序算法。对于内部排序,本书不仅提供了核心思想的描述,更侧重于分析它们在最好、最坏和平均情况下的时间复杂度,并指导读者如何在不同数据规模和特性下选择最优的排序方法。特别是对快速排序的“基准元选取”和“分区”操作的细节进行了反复强调。 查找结构: 线性查找与二分查找的对比是基础,而重点则放在了高效的散列表(Hash Table)上。本书详细解释了哈希函数的构造原则(除留余数法、平方取中法),并深入探讨了解决冲突的几种主要方法:链地址法(Separate Chaining)和开放定址法(Linear Probing, Quadratic Probing, Double Hashing)的优劣权衡。 应试指导特色环节 为了确保读者能够将理论知识转化为实际得分,本书在每一章末尾都设置了“应试精练”和“错题分析集锦”: 1. 典型题型解析: 涵盖了填空题、选择题、简答题和综合设计题。对于算法设计题,我们提供清晰的伪代码或标准语言的代码实现,并辅以详尽的执行过程分析。 2. 易混淆点辨析: 专门开辟版块,对比分析诸如“二叉树与一般树的区别”、“堆与完全二叉树的关系”、“邻接矩阵与邻接表的适用条件”等学生容易混淆的概念。 3. 模拟试卷与详解: 书末附赠了两套完整的模拟试卷,完全参照主流高校的考试风格和难度设计,并提供详尽的步骤式解答,帮助读者进行自我检测和查漏补缺。 总结 《数据结构导论应试指导》以其详实的理论讲解、丰富的图示辅助、贴合考试的训练模块,致力于成为读者在数据结构学习道路上的得力助手,助您构建坚实的计算思维体系,在各类考核中取得优异成绩。掌握数据结构,即是掌握了解决复杂计算问题的钥匙。

作者简介

目录信息

第1章 概论
1. 1 知识体系
1. 1. 1 知识层次
1. 1. 2 知识点
1. 2 例题分析
1. 3 练习题与参考答案
1. 3. 1 选择题
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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坦白讲,我入手这本书的时候,内心是抱有一丝警惕的,毕竟“应试指导”这四个字有时候意味着内容的空洞和对死记硬背的推崇。但这本书彻底颠覆了我的刻板印象。它在处理算法复杂度分析时,展现出一种近乎于严谨的学术态度,但叙述的口吻却极其平易近人。我记得关于堆栈(Heap)的章节,作者没有简单地给出插入和删除操作的步骤,而是先从堆的数学性质出发,解释了为什么它能保持平衡的结构,再过渡到具体实现,最后才收束到面试和考试中常考的Top K问题模型。这种“溯源式”的讲解方法,极大地增强了我对算法逻辑的理解深度,让我明白“为什么这样做是最高效的”,而不是仅仅“记住这样做”。此外,书中对一些经典难题的解题思路剖析,堪称教科书级别的范例。它通常会展示不止一种解法,并清晰地对比每种方法的优劣,这对于培养批判性思维和灵活应变能力非常有益。很多时候,考试不仅仅是考察你会不会写代码,更是考察你面对新问题时能否快速构建出最优解的思维过程,这本书显然是在努力培养读者的这种核心竞争力。

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这本书的排版和视觉设计也为阅读体验增色不少。在长时间高强度的学习过程中,清晰的视觉呈现是保持专注力的重要因素。我特别喜欢它在代码示例部分的处理方式,注释的密度适中,既不会少到让人摸不着头脑,也不会多到喧宾夺主,干扰了对核心逻辑的把握。不同数据结构的伪代码和实际代码(如果涉及的话)之间也保持了很好的对应关系,方便读者在脑海中将抽象概念具象化。更让我惊喜的是,这本书似乎内置了一个“考点雷达”系统。在讲解完一个知识点后,旁边常常会用一个小框标注出历年来相关考点的高频出现形式,甚至是某些特定高校的命题风格侧写。这无疑为我们这些目标明确的考生节省了大量时间,避免了在那些低频、非核心的知识点上做无用功的投入。对于时间宝贵的学习者来说,这种精准的导航功能,简直是雪中送炭,让复习的每一分钟都变得高效而有价值。

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这本厚厚的书拿到手上,首先给我的感觉就是“沉甸甸”,那种踏实感和内容丰富度似乎已经提前预示了它在应对考试中的重量级地位。我之前尝试过几本市面上的其他教材和辅导书,坦白说,很多都显得有些零散,要么过于侧重理论的艰深晦涩,要么就是简单罗列考点,缺乏系统性的串联和深入的剖析。然而,这本书在目录结构上的设计就显得颇为精妙,它不仅仅是把各个章节按部就班地摆放,更像是在构建一个知识的攀登路径,从最基础的逻辑结构到复杂的数据组织形式,每一步都有明确的引导和承上启下的过渡。尤其值得称赞的是,它对那些容易混淆的核心概念,比如递归与迭代的权衡、不同排序算法的时间复杂度分析,都用了非常直观的图示和详尽的文字描述来进行对比,使得初学者也能迅速抓住问题的本质,而不是在细节的泥潭里打转。书中的案例选择也十分贴合考试的偏好,它们并非那些脱离实际的“玩具式”例子,而是能反映出真实计算场景中数据结构应用的关键环节。读完第一遍,我感觉自己对“数据结构”这个学科的整体认知框架已经搭建起来了,不再是零散的知识点堆砌,而是一个有机的整体,这对于后期的复习和查漏补缺至关重要。

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阅读这本书的过程,更像是在进行一场与资深导师的对话,而不是被动地接受信息灌输。作者的语言风格中有一种成熟的幽默感和对读者的深深的体谅。例如,在讨论图论算法时,涉及到复杂的路径搜索问题,作者会坦诚地指出“这是初学者最容易迷失的地方,让我们放慢脚步,用最慢的语速过一遍拓扑排序的流程”。这种对学习难点的公开承认和耐心引导,极大地缓解了我的焦虑感。书中对递归树的绘制和分析部分尤为出色,它没有用复杂的数学公式去压制读者,而是通过可视化的方式,将每一次函数调用的层级和计算量清晰地展现出来,这比单纯背诵主定理要有效得多。我感觉这本书的价值远超出了“应试”的范畴,它确实帮助我建立起了一种面向问题、注重效率的计算思维模式。对于任何想要在计算机基础领域打下坚实基础的人来说,这本书的内容深度都是一个绝佳的起点,它教会你的远不止是解题技巧。

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如果非要从一个细节来挑剔这本书的“不足”,那可能在于它的内容实在太过详实,初次通读时需要投入巨大的精力。但这本身也恰恰印证了其作为“导论”和“应试指导”的双重定位所蕴含的责任感——它力求覆盖所有可能的知识盲点。我最欣赏的是它对于“抽象数据类型”(ADT)和具体实现之间的清晰分离。很多教材在初期就会将两者混为一谈,导致读者混淆了“应该做什么”和“如何实现”的界限。而这本书在这方面的区分处理得非常到位,它先建立起对抽象模型的理解,确保我们知道栈、队列、树在逻辑上扮演的角色,然后再深入探讨用数组还是链表来实现它们在不同场景下的性能差异。这种层次分明的讲解结构,使得知识点的掌握更加牢固和灵活。每次我回顾某个章节时,都能发现新的理解层次,这本书的价值是递进式的,绝对不是那种读完一遍就束之高阁的工具书,而是可以陪伴我度过后续学习和实际工作中的重要参考资料。

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