計算機專業碩士研究生入學考試·數據結構分冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:中國水利水電齣版社

作者:張銀福

出品人:

頁數:336

译者:

出版時間:2004-11-1

價格:32.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787508425115

叢書系列:

圖書標籤:

• 考研
• 數據結構
• 研究生入學考試
• 碩士
• 計算機
• 考研
• 算法
• 數據結構分冊
• 專業課
• 計算機專業
• 曆年真題
• 復習指南

計算機專業碩士研究生入學考試·數據結構分冊 內容涵蓋： 本分冊嚴格按照國內主流高校計算機專業碩士研究生入學考試大綱中對數據結構與算法的要求進行編寫。全書聚焦於數據結構的核心概念、經典算法及其在實際問題中的應用，旨在為考生提供全麵、深入且實用的備考指導。 第一篇：基礎概念與綫性結構 第一章 緒論 本章首先界定瞭數據結構的基本概念，闡述瞭數據、數據元素、數據項、數據對象之間的層級關係。重點解析瞭抽象數據類型（ADT）的內涵、錶示和實現，這是理解後續所有數據結構的理論基石。詳細討論瞭算法的性能分析方法，包括時間復雜度和空間復雜度，介紹如何使用大O錶示法、 $Omega$ 錶示法和 $Theta$ 錶示法對算法效率進行漸進分析，並輔以最壞、最好和平均情況下的復雜度實例演示。 第二章 綫性錶 綫性錶是數據結構中最基礎的序列結構。本章從邏輯結構和物理結構兩個層麵深入剖析。邏輯上，討論綫性錶的定義、特點及基本操作（插入、刪除、查找）。物理實現上，詳盡對比瞭順序存儲結構和鏈式存儲結構的優劣。 順序存儲實現： 重點分析瞭數組（Array）的固定大小限製，以及在不同位置進行插入和刪除操作的平均時間復雜度，特彆是其“頭部操作效率低”的固有缺陷。 鏈式存儲實現： 詳細介紹單鏈錶的節點結構、頭節點的作用，以及在錶頭、錶尾或特定位置插入刪除的操作實現。隨後擴展講解雙嚮鏈錶（便於反嚮遍曆和高效刪除）和循環鏈錶的特性與應用場景。 第三章 棧與隊列 棧和隊列是特殊的綫性錶，其操作受限，體現瞭“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）的原則。 棧（Stack）： 闡述其基本操作（Push/Pop）和應用，如錶達式求值（中綴轉後綴/前綴）、遞歸的實現原理（利用係統棧）。重點講解順序棧（利用數組實現）和鏈棧的構建，並詳細剖析共享棧的設計思路以優化空間利用率。 隊列（Queue）： 介紹標準隊列操作（入隊/齣隊）。詳盡分析順序隊列中“假溢齣”問題及其通過循環隊列的改進方案，包括隊滿和隊空的判斷條件。同時，講解鏈隊列的優勢。此外，還引入瞭優先隊列的概念及其基於堆的實現方式。 第二篇：非綫性結構 第四章 串（字符串） 字符串是字符的有限序列。本章主要關注高效的字符串匹配算法。除瞭基礎的順序查找算法外，核心內容集中在高效算法上： KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法： 深入解析其核心思想——通過構建“部分匹配錶”（或稱“失效函數”），避免在失配時迴溯主串指針，實現綫性時間復雜度的查找。 BM（Boyer-Moore）算法： 介紹其“從後往前匹配”的策略，以及“壞字符規則”和“好後綴規則”的閤並使用，以期實現更快的平均查找速度。 第五章 樹 樹是錶示數據間層次關係的核心結構。 樹的基本概念： 節點、根、度、深度、森林等術語的精確定義。 二叉樹： 重點分析二叉樹的五個重要性質（如節點數與層數的關係）。詳細闡述二叉樹的遍曆：前序、中序、後序（遞歸與非遞歸實現）。講解如何由兩種遍曆序列（如前序和中序）唯一確定一棵二叉樹。 特殊二叉樹： 滿二叉樹和完全二叉樹的特徵，及其在順序存儲（利用下標計算父子關係）上的優勢。 樹的應用： 介紹赫夫曼樹（Huffman Tree） 的構造過程，用於實現最優二叉編碼。 第六章 樹的存儲與錶示 本章探討樹在計算機中的存儲方式： 孩子-兄弟錶示法（Child-Sibling Representation）： 如何用二叉鏈錶結構來錶示一般的 $k$ 叉樹或任意樹結構。 雙親錶示法： 適用於需要頻繁嚮上追溯父節點的場景。 第七章 樹的查找——二叉排序樹與平衡樹 這是考試中的重點與難點。 二叉排序樹（BST）： 定義其核心特性（左子樹值 $<$ 根 $<$ 右子樹值）。分析其插入、刪除和查找操作的平均時間復雜度（$O(log n)$），並明確指齣其在數據有序時可能退化成鏈錶，導緻最壞復雜度為 $O(n)$。 平衡二叉樹（AVL樹）： 為解決BST的效率問題而引入。詳細講解平衡因子、鏇轉操作（LL, RR, LR, RL四種情況的鏇轉實現）來維持樹的平衡，確保所有操作的時間復雜度穩定在 $O(log n)$。 第八章 堆（Heap） 堆是一種特殊的完全二叉樹，是實現優先隊列的常用結構。 最大堆與最小堆： 定義其滿足的堆特性（父節點與子節點的大小關係）。 堆的構建： 講解自底嚮上的Heapify（建堆）算法，時間復雜度為綫性 $O(n)$。 堆操作： 分析插入和刪除最大/最小元素的操作過程及其 $O(log n)$ 的復雜度。 堆排序： 詳細描述如何利用堆結構實現高效的基於比較的排序算法。 第三篇：圖結構與查找、排序 第九章 圖 圖是描述多對多關係的強大工具。 基本概念： 頂點、邊、弧、權值、度、連通分量、強連通分量等。 圖的存儲結構： 詳盡對比鄰接矩陣（適閤稠密圖，空間復雜度 $O(V^2)$）和鄰接錶（適閤稀疏圖，空間復雜度 $O(V+E)$）的優劣與適用場景。還涉及十字鏈錶和鄰接多重錶（針對有嚮圖和無嚮圖的優化存儲）。 第十章 圖的遍曆與應用 圖的遍曆： 重點分析深度優先搜索（DFS） 和廣度優先搜索（BFS） 的實現（通常使用棧和隊列輔助），並比較兩者在遍曆路徑上的差異。 最小生成樹（MST）： 深入解析Prim算法（從單點開始逐步生長）和Kruskal算法（基於邊的排序和並查集技術）的原理、步驟和時間復雜度分析。 最短路徑： 分析Dijkstra算法（適用於非負權圖）和Bellman-Ford算法（可處理負權邊，並能檢測負權環）。 拓撲排序： 針對有嚮無環圖（DAG），介紹基於Kahn算法（入度法）和DFS的拓撲排序實現。 第十一章 查找 本章總結和對比各類查找結構和算法。 靜態查找錶： 順序查找、摺半查找（Binary Search） 的實現與性能分析（要求數據有序）。 動態查找錶： 樹錶查找（BST、AVL樹）。 散列錶（Hash Table）： 核心概念包括散列函數的設計原則、衝突處理技術（鏈地址法/Separate Chaining 和 開放定址法/Open Addressing，包括綫性探測、二次探測和雙散列）。分析平均查找成功與不成功的概率。 第十二章 排序 本章係統梳理內部排序算法，側重於算法思想、穩定性和復雜度分析。 基礎排序： 冒泡排序、選擇排序、插入排序（分析其在小規模數據和基本有序數據上的高效性）。 高級排序： 希爾排序（Shell Sort）： 引入增量序列的概念，作為插入排序的改進版。 歸並排序（Merge Sort）： 遞歸的思想，穩定性的保證，以及 $O(n log n)$ 性能的穩定性。 快速排序（Quick Sort）： 選取樞軸（Pivot）的重要性，分區操作（Partition），及其平均 $O(n log n)$ 和最壞 $O(n^2)$ 的情況分析。 非比較排序： 計數排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基數排序（Radix Sort），重點分析其適用條件和綫性時間復雜度。 附錄：實戰演練與真題解析 附錄部分提供曆年真題中涉及數據結構的典型題目，並附帶詳細的解題思路和代碼實現，幫助考生檢驗學習成果，熟悉考試的命題風格和得分要點。特彆強調對於算法設計題的規範化書寫要求。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

天哪，這本書真是讓人眼前一亮！我本來以為這是一本枯燥乏味的理論教材，沒想到裏麵的講解深入淺齣，把那些復雜的算法概念講得明明白白。特彆是對樹和圖的剖析，簡直是把我多年來對這些知識點的睏惑一掃而光。作者似乎非常懂得讀者的思維習慣，總能在關鍵節點給齣恰到好處的例子和圖示，讓抽象的知識變得生動起來。我記得有一次我為瞭弄懂一個動態規劃的問題冥思苦想瞭好幾天，結果翻到這本書的對應章節，隻用瞭半小時就茅塞頓開。這種學習體驗真是太棒瞭，感覺就像是有一位耐心且學識淵博的導師在耳邊親自指導。強烈推薦給所有正在為考研奮戰的同行們，這本書絕對是通往高分的“秘密武器”，能幫你穩固基礎，直擊考點，讓你在考場上遊刃有餘，充滿信心。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我是一個比較注重“手感”和“體驗”的讀者，一本好書能讓人産生強烈的親近感。這本數據結構分冊給我的感覺就是“貼心”。它的語言風格非常平易近人，沒有太多高高在上的學術腔調，讀起來很舒服，讓人有種被理解的感覺。比如，在解釋遞歸和迭代轉換時，它沒有采用那種冷冰冰的數學定義，而是用瞭一個非常生活化的比喻，一下子就找到瞭那個“感覺”。我過去做練習題時，經常因為對某一類問題的特定處理方式感到不確定，但翻完這本書後，那種遊離不定的感覺蕩然無存，取而代之的是一種踏實的掌控感。這本書無疑是目前市場上能找到的最全麵、最易懂、同時又最具針對性的數據結構考研輔導資料之一，對我的備考進程起到瞭決定性的推動作用。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這本“分冊”抱有懷疑態度，畢竟市麵上號稱針對性的復習資料多如牛毛，真正有價值的鳳毛麟角。但這本書的編排邏輯，完全打消瞭我的顧慮。它不像有些教材那樣堆砌概念，而是緊密圍繞曆年真題的考察方嚮進行內容組織。每一章的知識點梳理得井井有條，從基礎的數據類型到高級的查找和排序算法，脈絡清晰，一氣嗬成。更讓我驚喜的是，它對“為什麼”的解釋非常到位，不是簡單地告訴你“怎麼做”，而是解釋瞭“為什麼非得這麼做”，這種深層次的理解對於研究生階段的學習至關重要。我感覺自己不僅僅是在應付考試，更是在為未來的科研打下堅實的地基。如果你想在數據結構這門學科上建立起自己的知識體係，而不是零散的知識點記憶，這本書絕對是你的不二之選。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量也值得稱贊。要知道，我們做題和復習時，眼睛要盯著這些密密麻麻的代碼和邏輯圖錶好幾個小時，清晰的字體和閤理的留白能極大地減輕視覺疲勞。這本分冊在這方麵做得非常齣色，重點內容加粗或使用不同字號，使得復習效率大大提高。我尤其欣賞它在講解復雜度分析時的細緻程度，很多地方直接給齣瞭詳細的數學推導過程，這對於我們這些理工科學生來說，是建立嚴謹思維習慣的絕佳範本。我曾經在對比不同排序算法的最佳、最壞和平均時間復雜度時感到非常混亂，但通過這本書的對比錶格和詳細的論證，那些睏擾我的細微差彆一下子清晰地浮現齣來。這本書不僅僅是考試用書，它更像是一本優秀的參考手冊，值得放在書架上隨時翻閱。

评分☆☆☆☆☆

這本書的特點在於它的“實戰性”和“前瞻性”的完美結閤。它沒有沉溺於過時的知識點，而是緊跟當前高校教學和考試的最新趨勢。我注意到書中對一些前沿的數據結構應用，比如B+樹在數據庫中的實現原理，都有著點到為止卻又足夠深刻的介紹。這讓我感覺，這本書的作者群不僅是深諳應試之道，更是具有多年一綫教學經驗的資深專傢。他們知道哪些是每年必考的“硬骨頭”，也知道哪些是能幫你拉開分數差距的“加分項”。對於我們這種目標是頂尖學府的考生來說，僅僅掌握基礎是遠遠不夠的，還需要展現齣對學科更廣闊視野的理解。這本書恰到好處地提供瞭這種“超綱”但又極其有價值的信息支撐。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆