数据结构

出版者:中国水利水电出版社

作者:马秋菊

页数:186

出版时间:2006-9

价格:20.00元

isbn号码:9787508438399

具体描述

本书所选内容都是高职高专计算机及相关专业必须掌握的知识点，全书共9章，主要内容包括：线性表、栈和队列、数组、特殊矩阵和广义表、串、树、图、查找和排序等。各章中对所涉及的数据结构与算法均给出了通俗的解释和类C语言描述，其中的重点内容是以C语言函数或过程形式给出的，同时在每章后面的上机实习中给出了具体应用调用（已经运行通过），其目的是使读者能够将学到的知识落实到应用中。

本书内容精炼、叙述通俗、示例说服力强、便于讲解和学习、突出实用性和应用性。

本书可作为高等职业学校、高等专科学校、成人高等学校及本科院校举办的二级职业技术学院计算机及相关专业数据结构的教材，也适合计算机软件开发的科技人员自学参考。

用户评价

这本书《数据结构》对我来说，不仅仅是一本学习资料，更像是一位经验丰富的老友，耐心地引导我一步步深入计算机科学的殿堂。我尤其喜欢它对递归思想的阐述。起初，递归对我来说是一个非常抽象的概念，总觉得绕来绕去，不容易理解。但书中通过斐波那契数列、汉诺塔等经典例子，用清晰的逻辑和精妙的图示，一点点地揭开了递归的神秘面纱。它让我明白了递归的本质在于“定义自身”，以及如何通过“基本情况”和“递归步骤”来构建解决问题的思路。这种思维方式的转变，对我后续学习许多复杂的算法，比如分治算法，都起到了至关重要的作用。此外，这本书在讲解哈希表（散列表）时，让我对“查找效率”有了全新的认识。它不仅仅介绍了哈希函数的概念，还详细分析了哈希冲突的解决方法，如链地址法和开放地址法。我通过学习，理解了为什么哈希表能够实现平均O(1)的查找时间，以及在实际应用中，如何选择合适的哈希函数和处理冲突策略来优化性能。这本书的行文流畅，语言生动，很少出现生硬的术语堆砌，而是用一种非常友好的方式，将复杂的概念解释得通俗易懂。每次阅读，我都会感觉自己的知识库在不断扩充，思维也在不断被启发。

我之前对算法的理解总是停留在“快”和“慢”的层面，直到我接触到这本书《数据结构》。它让我明白，算法的优劣不仅仅在于执行速度，更在于它解决问题的“优雅”程度，以及在不同场景下的适用性。书中对排序算法的讲解，不仅仅是快速排序、归并排序这些耳熟能详的，还包括了堆排序、基数排序等，并且详细对比了它们的时间复杂度和空间复杂度，以及在稳定性、内存使用等方面的差异。这让我意识到，没有万能的排序算法，只有最适合特定场景的排序算法。例如，当我们需要对大量数据进行排序，且对内存空间有严格限制时，堆排序可能比需要额外内存的归并排序更合适。而当我看到图论部分时，我更是被它深深吸引。从图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）到各种遍历算法（DFS、BFS），再到最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）和最小生成树算法（Prim、Kruskal），这些概念的引入让我开始以一种全新的视角看待现实世界中的各种连接关系，比如城市交通网络、社交网络、通信网络等等。我甚至开始思考，如何将这些图论的知识应用到实际问题中，比如如何优化公交路线，如何找到社交网络中的关键节点。这本书的强大之处在于，它不仅教会了我理解这些理论，更重要的是，它激发了我运用这些理论解决实际问题的兴趣。它让我明白，数据结构和算法不是独立的知识点，而是构建高效、智能系统的基石。

这本书《数据结构》就像一位经验丰富的向导，带领我在纷繁复杂的数据世界里找到清晰的路径。我最喜欢它对树结构的讲解，特别是二叉查找树的平衡化。当我了解到，因为插入顺序的不同，普通的二叉查找树可能会退化成链表，导致查找效率急剧下降时，我感到非常震撼。而AVL树和红黑树的出现，以及它们是如何通过旋转操作来维持树的平衡，让我看到了计算机科学中“平衡”思想的精妙之处。这种在性能和复杂性之间的权衡，以及为了极致的效率所付出的努力，都让我深感佩服。书中对图的遍历算法（BFS和DFS）的讲解，也让我对如何系统地探索和处理图这种数据结构有了更清晰的认识。它不仅仅是介绍了算法的步骤，更重要的是，它阐述了这些算法在实际应用中的价值，比如在迷宫求解、社交网络分析等方面的应用。这本书的语言风格非常生动形象，总能用贴切的比喻，将抽象的概念具象化，让我更容易理解和记忆。每次阅读，都感觉自己对计算机科学的理解又上了一个台阶，充满了探索的乐趣。

读完《数据结构》这本书，我感觉自己对计算机的运行机制有了更深层次的认识。它不仅仅是教我一些算法和数据模型，更重要的是，它教会了我如何用一种系统化的方式去思考和解决问题。在讲解图论部分时，我尤其被它对最短路径算法的介绍所吸引。Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，虽然都是解决最短路径问题，但它们的思路和适用范围却有所不同。书中详细分析了它们的时间复杂度，以及在处理负权边时的注意事项。这让我明白，在面对实际问题时，需要根据具体情况选择最合适的算法，而不是一味地套用。更让我惊喜的是，这本书在讲解散列表（哈希表）时，让我对“查找效率”有了全新的认知。它不仅仅介绍了哈希函数的概念，还深入探讨了哈希冲突的解决办法，比如链地址法和开放地址法。通过学习，我理解了为什么哈希表能够实现平均O(1)的查找时间，以及在实际应用中，如何通过选择合适的哈希函数和冲突处理策略来优化性能。这本书的讲解风格非常注重逻辑性和条理性，每个概念的引入都循序渐进，层层递进，让人很容易跟上作者的思路，并从中获得成就感。

阅读《数据结构》这本书，就像是在解锁一门新的语言，一种能够与计算机进行高效沟通的语言。我一直对字符串匹配算法感到好奇，而这本书让我彻底理解了KMP算法的精妙之处。它不仅仅是介绍了一个算法，更是让我领略了“预处理”思想的强大力量。通过构建失配函数（next数组），KMP算法能够避免在匹配过程中不必要的回溯，极大地提高了匹配效率。这种“将错误和不确定性提前处理”的思路，让我觉得非常受用，不仅仅在算法领域，在生活的其他方面也同样适用。此外，这本书在讲解堆（Heap）时，让我对优先队列有了直观的认识。它详细介绍了最大堆和最小堆的概念，以及如何通过堆的插入、删除操作来实现高效的优先队列。我理解了堆排序是如何利用堆的特性，将无序数组逐步构建成有序序列的。书中对堆的讲解非常细致，包括底层数组的表示方式，以及父子节点之间的索引计算，这些细节让我对堆的实现有了扎实的掌握。这本书的写作风格非常注重逻辑性和条理性，每个概念的引入都循序渐进，层层递进，让人很容易跟上作者的思路，并从中获得成就感。

在我开始阅读《数据结构》之前，我总以为编程就是一行行代码的堆砌，直到这本书的出现，我才意识到，好的数据结构是实现高效算法的灵魂。它让我看到了程序背后隐藏的逻辑和组织方式，让我不再仅仅关注“能运行”的代码，而是开始追求“运行得好”的代码。书中对栈和队列的讲解，看似基础，但作者却深入分析了它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等方面的实际应用，让我明白了这两种简单结构背后蕴含的巨大能量。特别是它在讲解二叉搜索树时，不仅介绍了基本的插入、删除、查找操作，还详细阐述了如何通过平衡二叉树（如AVL树、红黑树）来解决由于数据插入顺序不均导致的性能退化问题。我被这些精巧的设计所折服，它们是如何在保证查找效率的同时，又兼顾了插入和删除的性能的？这本书给了我详尽的答案，让我对“平衡”这个概念有了更深刻的理解。它不仅仅是传授知识，更是在塑造一种解决问题的思维方式，一种对效率和优化的极致追求。每一次翻阅，都能发现新的启发，仿佛在与一位博学睿智的导师对话。

这本《数据结构》为我打开了一扇通往高效编程世界的大门。在我看来，数据结构不仅仅是关于“存储”什么，更是关于“如何组织”和“如何操作”这些数据，从而以最高效的方式解决问题。书中对字符串处理的讲解，特别是KMP算法，让我对如何高效地在文本中查找特定模式有了深刻的理解。它不仅仅是罗列了算法步骤，更重要的是，它解释了算法背后的逻辑和优化思想，让我明白了为何它能比简单的暴力匹配算法快那么多。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，是这本书最大的魅力所在。此外，书中对堆（Heap）的讲解，让我对优先队列以及堆排序有了透彻的认识。它不仅仅是介绍了堆的定义，更详细地展示了如何通过堆的插入和删除操作来实现优先队列的功能，以及堆排序是如何利用堆的特性来完成排序的。这些内容让我觉得，即使是看似简单的操作，背后也蕴含着精巧的设计和深刻的数学原理。这本书的语言表达非常精准，同时又富有启发性，它总能引导我从不同的角度去思考问题，从而获得更全面的理解。

这本书《数据结构》彻底改变了我对编程的看法。我之前一直认为，只要代码能跑就行，但这本书让我明白了，效率才是衡量一个程序优劣的重要标准。例如，在讲解查找算法时，它详细对比了顺序查找、二分查找以及哈希查找的效率，并分析了它们各自的适用场景。我明白了，即使是看似简单的查找操作，选择不同的算法也能带来巨大的性能差异。二分查找对有序数据的依赖，以及哈希查找的平均常数时间，这些特性都让我对如何优化程序的查询性能有了更深的认识。此外，书中对树结构的讲解，特别是平衡二叉树和B树，让我对如何组织和高效访问大量数据有了全新的理解。我认识到，不仅仅是算法，数据本身的组织方式对程序的整体性能有着决定性的影响。这本书的讲解风格非常严谨，但又不失趣味性，它总能用恰当的比喻和清晰的图示，将复杂的概念变得易于理解。每次阅读，都像是在进行一场思维的冒险，不断有新的发现和惊喜。

这本《数据结构》真是让我大开眼界，我一直觉得计算机科学里有些东西就像是深邃的海洋，而数据结构就是那汪洋最核心的洋流，决定着整个海洋的潮汐和生命。翻开这本书，我仿佛获得了一张精密的航海图，之前那些模糊不清的概念瞬间变得清晰起来。它不仅仅是罗列了一堆算法和模型，更重要的是，它教会了我如何从更高的维度去理解信息是如何被组织、存储和操作的。当我看到链表部分时，我不仅仅是记住了“节点”、“指针”这些词汇，我开始思考，为什么需要链表？它解决了数组在插入和删除元素时效率低下的问题，这种“为什么”的追问，这本书给出了很好的解答。它不像我之前看过的某些教材，只是机械地教你“怎么做”，而是深入浅出地剖析了“为什么这样做”，这种教学方式让我对数据结构产生了更深层次的理解和敬畏。特别是它在讲解树结构时，不仅介绍了二叉树、平衡树，还详细阐述了它们的应用场景，比如B-树在数据库索引中的作用，AVL树和红黑树在保证查询效率和插入删除效率之间的权衡，这让我觉得这些抽象的概念不再是纸上谈兵，而是实实在在解决问题的工具。更让我印象深刻的是，作者并没有回避数据结构中的一些复杂性，比如动态规划在解决背包问题、最长公共子序列问题时的巧妙运用，这些内容虽然一开始有些烧脑，但通过书中清晰的图示和循序渐进的讲解，我竟然也慢慢地理清了思路，最终豁然开朗。这本书真的让我觉得，学习数据结构不再是枯燥的记忆过程，而是一场智力的探索和思维的盛宴。

我一直以为，计算机科学的很多概念都是与现实世界脱节的，直到我读了《数据结构》这本书。它让我看到了许多抽象的算法和数据组织方式，是如何巧妙地映射到我们日常生活中遇到的各种问题。比如，书中对图的讲解，特别是最小生成树算法，让我联想到了如何在城市规划中连接各个建筑，使得总的连接成本最低。Prim算法和Kruskal算法的不同策略，以及它们在实际应用中的优劣势，都让我觉得非常有趣和实用。更让我印象深刻的是，这本书在讲解动态规划时，并没有一开始就抛出复杂的定义，而是通过一些简单的例子，比如斐波那契数列的计算、硬币找零问题，来引导读者逐步理解“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念。它让我明白，许多看似复杂的问题，都可以通过将问题分解成更小的、可重叠的子问题，然后存储和复用子问题的解，来高效地解决。这种化繁为简的思想，是我在这本书中最宝贵的收获之一。它不仅提升了我解决问题的能力，也改变了我看待问题的方式。