Schaum's Outline of Data Structures with C++

Schaum's Outline of Data Structures with C++ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:McGraw-Hill
作者:John R. Hubbard
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2000-04-05
价格:USD 16.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780071353458
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机技术
  • 数据结构
  • C++
  • Schaum's Outline
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具体描述

Over 119,000 computer science majors and advanced placement students enroll yearly in required Data Structures/Computer Science II classes, and C++ is the language they use. Adhering to the new ISO standard for C++ (which has rendered previous C++ guides obsolete) Schaum's presents the most up-to-date study guide on Data Structures, simplifying and demonstrating difficult concepts through solved problems and examples.

算法导论 (Introduction to Algorithms) 作者: Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein 版本: 第四版(通常是最新或最权威的版本) --- 丛书定位与特色 《算法导论》是计算机科学领域公认的经典教材和权威参考书,旨在全面、深入地介绍算法的设计、分析和实现。它不仅仅是一本关于数据结构的教程,更是一部关于计算思维和解决复杂问题的百科全书。本书覆盖的知识广度与深度,使其成为全球顶尖大学计算机科学专业的首选教材。 本书的独特之处在于其严谨的数学证明、清晰的逻辑结构以及对算法效率的系统性评估。它强调算法的渐近分析(如大 O 表示法),确保读者不仅知道“如何做”,更明白“为什么这样做是最好的”以及“其性能的极限在哪里”。 --- 内容深度剖析(不涉及 C++ 具体实现细节) 本书的结构围绕算法的设计范式和核心应用领域展开,内容涵盖了从基础理论到前沿研究的广泛主题。 第一部分:基础知识与算法分析 本部分奠定了算法学习的理论基石,重点在于如何量化算法的性能。 1. 算法与数据结构基础: 引入算法的正式定义,讨论解决问题的策略。 2. 增长的量度: 详细介绍渐近记号($Theta, O, Omega$),这是分析算法复杂度的核心工具。 3. 递归式求解: 教授使用主定理(Master Theorem)和递归树方法快速求解分治算法的时间复杂度。 4. 概率分析与随机算法: 探讨在不确定输入下算法性能的评估方法,引入期望值分析和概率论在算法分析中的应用。 第二部分:排序、选择与基础算法 这部分聚焦于最基础且应用最广泛的比较类算法。 1. 排序算法全景: 深入探讨了冒泡排序、插入排序、选择排序等基础算法,随后重点分析了效率更高的算法。 2. 堆 (Heaps): 详细介绍二叉堆的结构、插入、删除等操作,以及如何基于堆实现优先队列(Priority Queue),并讲解堆排序的实现。 3. 快速排序 (Quicksort): 剖析快速排序的分治思想、枢轴选择策略对性能的影响,以及其平均和最坏情况下的性能分析。 4. 中位数与选择问题: 讨论如何在线性时间内($O(n)$)找到一个序列中的第 $k$ 小元素,这比完整的排序要高效得多。 第三部分:非比较排序与数据结构进阶 本部分扩展了排序的范围,并引入了对特定操作优化过的数据结构。 1. 线性时间排序: 介绍计数排序(Counting Sort)、基数排序(Radix Sort)和桶排序(Bucket Sort)等不依赖比较的排序方法,并讨论它们适用的场景。 2. 二叉搜索树 (Binary Search Trees): 详细讲解 BST 的基本操作(查找、插入、删除)及其 $O(log n)$ 的性能基础。 3. 平衡搜索树: 重点讲解红黑树 (Red-Black Trees),这是一种自平衡的二叉搜索树,确保了所有基本操作的最坏情况时间复杂度仍为对数级别。 4. 动态数组与可扩展数据结构: 涉及数据结构在内存管理和高效扩展方面的设计考量。 第四部分:高级数据结构与图算法 这部分是本书的核心,涵盖了图论在计算机科学中的广泛应用。 1. 散列表 (Hash Tables): 深入研究散列函数的设计原理、冲突解决策略(如链地址法和开放寻址法),以及如何实现平均 $O(1)$ 复杂度的查找。 2. 非线性堆结构: 介绍斐波那契堆(Fibonacci Heaps)等高级堆结构,它们在某些图算法(如Dijkstra算法)中能提供更优的渐近性能。 3. 图的基础概念: 定义图的表示方法(邻接表、邻接矩阵)以及遍历算法,如深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。 4. 最短路径算法: 详述解决单源最短路径问题(Dijkstra 算法)和所有顶点对最短路径问题(Floyd-Warshall 算法),以及处理负权边的 Bellman-Ford 算法。 5. 最小生成树 (Minimum Spanning Trees, MST): 讲解如何使用 Prim 算法和 Kruskal 算法高效地构建图的 MST。 6. 最大流问题 (Maximum Flow): 介绍 Ford-Fulkerson 方法及其关键的流网络概念,以及如何应用最大流-最小割定理。 第五部分:计算的复杂性理论与高级主题 本部分将视角提升到理论计算机科学的顶层,探讨问题的可解性和效率极限。 1. 贪心算法 (Greedy Algorithms): 介绍贪心选择性质和最优子结构,以及它在活动选择问题、哈夫曼编码中的应用。 2. 动态规划 (Dynamic Programming): 详细讲解动态规划的设计模式,包括最优子结构和重叠子问题,并应用于矩阵链乘法、最长公共子序列等经典问题。 3. NP 完全性 (NP-Completeness): 这是本书的理论高潮部分。系统性地介绍可判定性、多项式时间算法(P 类问题)、非确定性多项式时间(NP 类问题),以及如何证明一个问题是 NP 完全的(通过归约)。 4. 近似算法: 讨论对于那些已被证明是 NP 难的优化问题,如何设计能在合理时间内给出“足够好”解的近似算法。 --- 适用读者 本书极其适合计算机科学专业的本科生(高年级)和研究生作为核心教材。它也适合希望系统性地、从理论高度巩固算法知识的软件工程师、研究人员和系统架构师。阅读本书需要扎实的离散数学和线性代数基础,以及对编程和证明的兴趣。它强调的是算法的思想、结构和数学严谨性,而非特定编程语言的语法细节。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我发现这本书的重点在于将抽象的数据结构理论与C++实际编程相结合,这种方式让我受益匪浅。作者在介绍每一种数据结构时,都会提供一个完整的C++代码实现,并且对代码的每一部分都进行了详细的注释,这对于我理解代码的逻辑和执行过程非常有帮助。我特别喜欢书中关于“树”的讲解,它不仅介绍了二叉树、二叉搜索树等基本树结构,还深入讲解了各种平衡树(如AVL树和红黑树)的实现原理和优势,这让我对如何提高数据检索效率有了更深入的了解。此外,书中还包含了很多关于“排序”和“搜索”算法的讲解,这些内容对于我优化代码性能至关重要。我感觉自己通过这本书,编程技能得到了全面的提升,也学会了如何写出更简洁、更高效、更具可读性的C++代码。这本书绝对是一本值得推荐的C++数据结构学习经典。

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这本书的内容非常丰富,几乎涵盖了所有重要的数据结构,并且提供了详细的C++实现。我特别欣赏书中对“图”的讲解,作者不仅介绍了各种图的遍历算法(如BFS和DFS),还深入讲解了最短路径算法(如Dijkstra算法)和最小生成树算法(如Prim算法和Kruskal算法),这些内容对于理解和解决实际问题都非常有帮助。而且,书中提供的例题非常具有代表性,涵盖了数据结构在不同领域的应用,这让我能够将理论知识与实践相结合。我感觉自己通过这本书,对算法的优化和选择有了更深刻的认识,也学会了如何根据实际需求选择最适合的数据结构和算法。这本书的内容深度和广度都非常适合中级学习者,能够帮助他们建立起扎实的数据结构知识体系。我尤其喜欢书中对“算法的摊还分析”的介绍,它让我对算法的性能有了更全面的认识。

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我是一名C++初学者,在学习数据结构时遇到了很多困难,直到我发现了 Schaum's Outline of Data Structures with C++。这本书的优点在于它的讲解方式非常易懂,即使是初学者也能够轻松理解。作者用非常生动的语言,将抽象的数据结构概念具象化,并且提供了大量的C++代码示例,让我在学习过程中能够边学边练。我特别喜欢书中对“哈希表”的讲解,它不仅解释了哈希表的原理,还提供了多种实现方式,让我对这个高效的数据结构有了深刻的认识。而且,书中还包含了关于“堆”和“优先队列”的知识,这对于理解一些高级算法和数据结构非常有帮助。我感觉自己通过这本书,对C++的指针操作和内存管理有了更深的理解,因为很多数据结构的实现都离不开这些基础知识。这本书是一本非常优秀的入门教材,它为我打开了数据结构学习的大门,让我对计算机科学有了更浓厚的兴趣。

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我一直认为数据结构是计算机科学的基石,而 Schaum's Outline of Data Structures with C++ 正是这样一本能够打牢这块基石的优秀教材。书中对各种数据结构的描述都非常详尽,并且提供了多种C++实现方式,让我能够从不同的角度去理解和掌握。我特别欣赏书中关于“图”的讲解,作者不仅介绍了各种图的遍历算法(如BFS和DFS),还深入讲解了最短路径算法(如Dijkstra算法)和最小生成树算法(如Prim算法和Kruskal算法),这些内容对于理解和解决实际问题都非常有帮助。而且,书中提供的例题非常具有代表性,涵盖了数据结构在不同领域的应用,这让我能够将理论知识与实践相结合。我感觉自己通过这本书,对算法的优化和选择有了更深刻的认识,也学会了如何根据实际需求选择最适合的数据结构和算法。这本书的内容深度和广度都非常适合中级学习者,能够帮助他们建立起扎实的数据结构知识体系。我尤其喜欢书中对“算法的摊还分析”的介绍,它让我对算法的性能有了更全面的认识。

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Schaum's Outline of Data Structures with C++ 绝对是我在学习C++数据结构过程中遇到的最棒的书籍之一。它的内容组织非常合理,从最基础的线性结构一直到更复杂的非线性结构,循序渐进,逻辑清晰。我特别喜欢书中对于“时间复杂度”和“空间复杂度”的分析,作者通过详细的推导和图示,让我深刻理解了算法的效率是如何被衡量的。这本书不仅仅是理论知识的堆砌,更重要的是它提供了大量的C++代码实现,这些代码不仅简洁易懂,而且都经过了充分的测试,让我可以放心地参考和学习。我尤其欣赏书中对“哈希表”的讲解,它将一个看似复杂的数据结构讲解得非常透彻,让我明白了如何在实际应用中实现快速查找。另外,书中还包含了关于“堆”和“优先队列”的知识,这对于理解一些高级算法和数据结构非常有帮助。我感觉自己通过这本书,编程思维得到了极大的提升,也学会了如何优化自己的代码,使其更加高效。这本书是一本非常实用的参考书,无论你是学生还是开发者,都能从中受益匪浅。

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这本书的语言风格非常适合我这种需要清晰、简洁解释的学习者。作者在讲解每一个数据结构时,都力求用最直观的方式呈现,避免了冗余的学术术语,让抽象的概念变得容易理解。我尤其喜欢书中关于链表和队列的讲解,通过一些生动的比喻,让我一下子就明白了它们的工作原理。这本书的例题设计也非常有特色,很多题目都涉及到实际的应用场景,比如文件管理、任务调度等,这让我感觉学到的知识是能够直接应用到现实世界中的。而且,书中提供的解题思路和代码实现,都非常具有启发性,让我能够举一反三,掌握解决同类问题的通用方法。我感觉自己通过这本书,对C++的内存管理和指针操作有了更深的理解,因为很多数据结构的实现都离不开这些基础知识。这本书不仅仅是传授知识,更重要的是它教会了我如何去思考,如何去分析问题,如何去设计解决方案。我特别喜欢书中的“补充练习”部分,这些题目通常比例题要更有挑战性,能够帮助我巩固和深化对知识的理解。总而言之,这本书是一本非常优秀的教材,它为我打开了数据结构学习的大门,让我对计算机科学有了更浓厚的兴趣。

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这本书的内容深度和广度都达到了一个相当不错的水平,尤其是它对各种数据结构的C++实现方式的讲解,非常贴合实际应用。作者并没有仅仅停留在理论层面,而是通过大量的代码示例,将抽象的数据结构转化为可执行的程序。我非常欣赏书中对递归的讲解,特别是那些关于树的遍历和图的深度优先搜索的例子,非常生动形象,让我终于理解了这个一度让我头疼的概念。而且,这本书的排版也很人性化,每一章节的知识点都划分得很清晰,不会让人感到信息过载。我尤其喜欢书中的“附录”部分,里面总结了很多重要的概念和公式,对于考前复习或者快速回顾知识点非常方便。虽然这本书的篇幅不算小,但读起来并不枯燥,因为作者的叙述方式非常流畅,而且穿插了一些实际案例,让学习过程充满了趣味性。我感觉自己通过这本书,对C++语言在数据结构方面的应用有了更深刻的理解,也掌握了一些实用的编程技巧。对于一些比较复杂的算法,比如图的最短路径算法,书中也给出了清晰的解释和实现,虽然一开始会觉得有些挑战,但经过反复推敲和练习,最终还是能够掌握。这本书的价值在于它能够帮助读者建立起一个完整的数据结构知识体系,并且能够将其与C++编程语言紧密结合起来。

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这本书简直是C++数据结构学习的圣杯!我之前一直认为数据结构是个抽象的概念,难以捉摸,直到我翻开这本Schaum's Outline。作者用一种极其清晰、循序渐进的方式,将链表、栈、队列、树、图等各种基本且重要的概念娓娓道来。最让我惊叹的是,每一章都配有大量的例题,而且这些例题的难度曲线设计得非常合理,从最简单的概念验证到稍微复杂一些的应用,应有尽有。更重要的是,书中提供的C++代码实现,简洁、高效,而且注释也非常到位,让我能够轻松地理解每一行代码背后的逻辑。我尤其喜欢它对于算法分析的部分,虽然不是最复杂的理论,但已经足够让我对时间复杂度和空间复杂度有一个初步但扎实的认识,这对于我后续学习更高级的算法打下了坚实的基础。我感觉自己不再是那个对着代码一脸懵懂的菜鸟,而是真正开始理解数据结构在计算机科学中的核心地位。那些图示也十分精美,将抽象的数据结构具象化,帮助我更直观地理解它们的工作原理。这本书不仅仅是知识的堆砌,更是一种思维方式的引导,让我学会如何去思考和解决问题。即便我只是一个初学者,也能从中受益匪浅,更不用说对于那些已经有一定基础的学习者来说,它更是完善知识体系的绝佳选择。我强烈推荐这本书给所有想要深入理解C++数据结构的朋友们,它绝对不会让你失望。

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这本书简直就是C++数据结构学习的神器!我之前对链表、栈、队列这些概念一直有点模糊,直到我读了这本书。作者用非常清晰、形象的方式,将这些抽象的概念具体化了。我特别喜欢书中对“递归”的讲解,它不仅提供了理论上的解释,还通过大量生动的例子,让我彻底理解了递归的精髓。这本书提供的C++代码实现非常精炼,而且注释也很详细,我很容易就能理解每一行代码的含义。而且,书中还包含了很多练习题,从基础到进阶,能够帮助我巩固所学知识。我感觉自己通过这本书,编程能力得到了显著的提升,也学会了如何写出更高效、更优化的代码。我尤其喜欢书中对“二叉查找树”和“平衡树”的讲解,它让我明白了如何在实际应用中实现快速查找和插入。这本书的价值在于它能够帮助读者建立起一个完整的数据结构知识体系,并且能够将其与C++编程语言紧密结合起来。

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我一直在寻找一本能够系统讲解C++数据结构的书籍,终于让我找到了 Schaum's Outline of Data Structures with C++。这本书的优点在于它的全面性,几乎涵盖了所有核心的数据结构,并且提供了详细的C++实现。我特别欣赏书中对抽象数据类型(ADT)的介绍,它帮助我理解了如何将数据和操作封装起来,形成模块化的代码,这对于软件开发的质量至关重要。书中关于二叉搜索树和平衡树(如AVL树)的讲解,让我对树结构有了更深入的认识,也了解了如何在实际应用中提高搜索效率。当然,最让我印象深刻的还是书中对各种算法的分析,例如排序算法(快速排序、归并排序等)和搜索算法,作者不仅给出了实现,还深入分析了它们的优劣和适用场景,这对于我选择合适的算法解决实际问题非常有帮助。我感觉自己通过这本书,编程能力得到了显著的提升,也学会了如何写出更高效、更健壮的代码。我尤其喜欢书中对于“渐进表示法”的讲解,它让我能够更准确地评估算法的性能,从而做出更明智的设计决策。这本书是一本非常扎实的参考书,无论你是初学者还是有经验的开发者,都能从中获得宝贵的知识和启示。

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