数据结构习题与指导

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作者:丛书编委会 编
出品人:
页数:187
译者:
出版时间:2008-8
价格:18.00元
装帧:
isbn号码:9787508372099
丛书系列:
图书标签:
  • 数据结构
  • 算法
  • 编程
  • 教材
  • 习题集
  • 计算机科学
  • 数据存储
  • 逻辑结构
  • 基础教程
  • 练习题
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具体描述

《国家人力资源和社会保障部、国家工业和信息化部信息专业技术人才知识更新工程("653工程")指定教材•数据结构习题与指导》是编者积累多年讲授数据结构课程及指导学生实验的教学实践经验编写而成的。全书共分为9章,依次介绍了数据结构的基本概念、线性表、栈和队列、串数组和广义表、树、图以及查找和排序等基本运算。每章均设有学习要点分析、例题讲解和自测练习,在重点章节还设有实验指导,书后附有课程设计和各章自测习题参考答案。

《国家人力资源和社会保障部、国家工业和信息化部信息专业技术人才知识更新工程("653工程")指定教材•数据结构习题与指导》内容实用,致力于内容的创新和突出高职高专专业课的实践性,兼具理论和实践双重辅导功能。理论部分可以帮助学生提纲挈领地掌握知识重点、巩固所学内容,实践部分针对教学内容组织了上机实习题目,并给予必要的上机指导。编者力图通过大量典型例题的解析和对实验实践内容的指导,帮助学生深入学习、掌握并灵活运用数据结构知识,辅助教师讲授课程和指导学生实践。

《数据结构习题与指导》 本书旨在为学习数据结构的学生提供一套全面、系统的练习与指导。内容涵盖了数据结构的核心概念,包括但不限于: 一、 绪论 数据、数据元素、数据项、数据结构的概念与分类。 抽象数据类型(ADT)的定义与表示。 算法的定义、特性、度和复杂度分析(时间复杂度和空间复杂度)。 如何选择合适的数据结构解决实际问题。 二、 线性表 线性表的定义、特点及基本操作(插入、删除、查找、遍历等)。 顺序存储结构与链式存储结构(单链表、双链表、循环链表)的实现及优缺点比较。 在不同存储结构下实现线性表的基本操作,并分析其时间复杂度。 线性表的应用,如实现栈、队列等。 三、 栈与队列 栈(Stack)的定义、特点、基本操作(入栈、出栈、栈顶访问)及其顺序存储和链式存储的实现。 栈的应用:表达式求值(中缀转后缀、后缀表达式求值)、括号匹配、函数调用栈等。 队列(Queue)的定义、特点、基本操作(入队、出队、队头访问)及其顺序存储(循环队列)和链式存储的实现。 队列的应用:银行排队系统、缓冲区、广度优先搜索(BFS)等。 四、 树(Tree) 树的基本概念:节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、度、深度、高度、森林等。 二叉树(Binary Tree):定义、性质、满二叉树、完全二叉树。 二叉树的存储结构:顺序存储(满二叉树)、链式存储(二叉链表)。 二叉树的遍历:前序遍历、中序遍历、后序遍历(递归与非递归实现)。 线索二叉树:中序线索二叉树、前序线索二叉树、后序线索二叉树及其遍历。 树的遍历:层序遍历。 树的应用:哈夫曼编码、表达式树等。 树(Tree)的广义定义与表示:双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法。 树的应用:文件目录系统、组织结构图等。 五、 图(Graph) 图的基本概念:顶点、边、无向图、有向图、度(入度、出度)、邻接、路径、连通分量、强连通分量、有权图、权重等。 图的存储结构:邻接矩阵、邻接表。 图的遍历:深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS)的实现及应用(连通性判断、拓扑排序等)。 最小生成树(MST):Prim算法、Kruskal算法。 最短路径:Dijkstra算法(单源最短路径)、Floyd-Warshall算法(所有顶点对最短路径)。 关键路径(仅有向无环图):拓扑排序。 图的应用:社交网络分析、路线规划、任务调度等。 六、 查找(Searching) 查找的基本概念:查找、查找成功、查找失败、查找长度。 静态查找与动态查找。 顺序查找(Linear Search)。 折半查找(Binary Search):前提条件、实现方法、效率分析。 分块查找(Block Search)。 散列表(Hash Table):散列函数的构造、冲突处理方法(开放定址法:线性探测、二次探测、双重探测;链地址法)、查找、插入、删除操作。 二叉排序树(Binary Search Tree):定义、性质、查找、插入、删除操作、平衡二叉查找树(AVL树、红黑树)的概念介绍。 B树及其变种(B+树):在数据库和文件系统中的应用。 七、 排序(Sorting) 排序的基本概念:内部排序、外部排序、稳定性、时间复杂度、空间复杂度。 基本排序算法: 冒泡排序(Bubble Sort):实现、优化。 选择排序(Selection Sort):简单选择排序。 插入排序(Insertion Sort):直接插入排序、希尔排序(Shell Sort)。 交换排序: 快速排序(Quick Sort):核心思想、实现、优化。 冒泡排序。 归并排序(Merge Sort):合并的思想、递归实现。 堆排序(Heap Sort):堆(最大堆、最小堆)的概念、建堆、堆调整、排序过程。 非比较排序: 计数排序(Counting Sort)。 桶排序(Bucket Sort)。 基数排序(Radix Sort)。 各种排序算法的比较与选择。 八、 算法设计技巧与思想 递归(Recursion):如何设计递归函数、递归与迭代的转换、递归的优缺点。 分治法(Divide and Conquer):基本思想、应用案例(如快速排序、归并排序、二分查找)。 动态规划(Dynamic Programming):基本思想、最优子结构、重叠子问题、状态转移方程、应用案例(如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列)。 贪心算法(Greedy Algorithm):基本思想、应用案例(如活动选择问题、哈夫曼编码)。 回溯法(Backtracking):基本思想、应用案例(如N皇后问题、迷宫寻路)。 本书的每一章都将包含对相关数据结构和算法的详细解释,并提供大量的练习题,覆盖了从基础概念的理解到复杂应用的实现。每道习题都配有详细的解题思路、关键步骤和效率分析,力求帮助读者在实践中巩固理论知识,提升编程能力和解决问题的能力。此外,本书还提供了一些进阶性的指导,帮助读者理解不同数据结构和算法的适用场景,以及如何根据实际需求进行选择和优化。 本书的编写风格力求清晰易懂,语言严谨,结构合理,旨在成为读者学习数据结构过程中的得力助手。

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读后感

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用户评价

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我注意到这本书的排版确实非常用心。每一个章节的标题、小标题、代码块、公式都使用了不同的字体或颜色区分,使得页面看起来层次分明,阅读起来非常舒适。代码块的缩进和高亮也做得很好,让人一眼就能看清楚代码的结构。而且,书中的插图也很有特色,不像市面上很多书籍那样只是简单的框图,这本书的图很多都绘制得非常精细,能够直观地展示数据结构的内部构造和算法的执行过程。

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这本书的设计和排版真的没话说,我拿到手里的时候就感觉很厚重,沉甸甸的。封面的设计简洁大气,但又不失学术的严谨,深蓝色背景搭配银色的字体,在书架上显得非常突出。拿到手里翻开第一页,纸张的质感就让我惊喜,不是那种薄薄的、容易泛黄的普通纸,而是那种略带粗糙但又非常顺滑的特种纸,摸上去有一种高级感。即使长时间翻阅,也不会感到手腕疲劳。

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这本书最大的特点之一在于它的实践性。作者并没有仅仅停留在理论层面,而是花了大量的篇幅来讲解如何在具体的编程语言(比如 C++ 或 Java)中实现各种数据结构和算法。他提供的代码示例都经过精心设计,简洁高效,并且附带了详细的注释,解释了每一行代码的作用。这对于我这样希望将理论知识转化为实际动手能力的学生来说,简直是福音。通过跟着书中的代码进行练习,我不仅学会了如何实现,更学会了如何写出高质量、可维护的代码。

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我之前在学习数据结构的时候,总是觉得理论知识和实际应用之间有一个巨大的鸿沟,学了半天也不知道这些抽象的概念到底能解决什么实际问题。这本书恰恰弥补了这一点,它在讲解每一个数据结构的时候,都会配上非常贴切的实际应用案例,比如在讲图结构的时候,它不只是枯燥地介绍了邻接矩阵和邻接表,还详细讲解了如何用图来表示社交网络、如何进行路径搜索(比如地图导航),甚至还涉及到一些图算法的应用,像最短路径算法和最小生成树算法。这些案例都非常生动,让我能够从一个全新的角度去理解数据结构。

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我特别喜欢这本书的习题设计。很多习题不仅仅是让你写一个简单的函数,而是要求你分析算法的时间复杂度和空间复杂度,并且常常需要你对比不同数据结构或算法的优劣,给出选择的理由。这对于培养我的算法思维和分析能力非常有帮助。而且,书后面还提供了大部分习题的参考答案和详细的解答思路,虽然我尽量自己先思考,但偶尔遇到卡壳的地方,看到解析后恍然大悟的感觉真的很好。这些解答思路不仅仅是给出了代码,更是解释了为什么这么做,背后的原理是什么。

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这本书的深度和广度都让我感到满意。它不仅涵盖了数据结构的核心内容,还对一些进阶的算法和概念进行了简要的介绍,比如平衡二叉树、B树、哈希表的一些优化思想等。这让我觉得,在打好基础的同时,也能对未来的学习方向有一个初步的了解。而且,在讲解算法时,作者还会讨论一些实际应用中需要考虑的因素,比如内存的限制、并发访问等,这让我在学习理论知识的同时,也能培养解决实际工程问题的能力。

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在学习过程中,我发现这本书的章节安排非常合理。它并没有上来就讲很难的图论,而是从最基础的数组和链表开始,然后逐步过渡到树和图。这种由浅入深、循序渐进的学习路径,让我能够一步一个脚印地建立起对数据结构知识体系的认知。即使是初学者,也能在书中找到适合自己的学习节奏,不会因为内容的难度而感到沮丧。而且,每个章节的结尾都会有“本章小结”或者“思考题”,帮助我们回顾和巩固所学内容。

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这本书不仅内容翔实,而且定价也非常合理。考虑到其精美的印刷质量、详实的讲解内容以及丰富的习题,这本书的性价比非常高。我在购买之前也对比过市面上其他同类书籍,很多要么内容过于简单,要么过于晦涩,要么价格高昂。而这本书恰好在这几个方面都做得很好,可以说是一本非常值得推荐的入门和进阶数据结构学习书籍。它就像一位经验丰富的老师,在我学习的道路上给予我耐心的指导和有力的支持。

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这本书的语言风格非常接地气,不像有些学术书籍那样晦涩难懂。作者在讲解过程中,经常会使用一些比喻和类比,将抽象的概念形象化,让我在理解的时候不会感到吃力。比如在讲递归的时候,它用了“套娃”的比喻,让我一下子就明白了递归的调用过程。而且,作者在解释一些复杂的算法时,会一步一步地拆解,并且配有清晰的流程图和伪代码,让我能够非常容易地跟着思路走。这种“润物细无声”的讲解方式,让我觉得学习数据结构不是一件痛苦的事情,反而是一种探索和发现的乐趣。

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这本书的内容组织结构非常清晰,逻辑性很强。它从最基础的线性表开始,循序渐进地介绍了栈、队列、链表、树、图以及查找和排序等核心数据结构。每个章节的开始都会有一个简要的概述,介绍本章要讲的内容以及它在整个数据结构学习中的位置。在讲解完一个数据结构之后,它会立即给出相关的习题,并且习题的难度也由浅入深,一开始是比较基础的概念理解题,然后是具体的算法实现题,最后还有一些综合性的应用题。这种循序渐进的学习方式,让我在掌握一个知识点后,能够立即通过练习来巩固,而不是等到学完一大堆理论知识后再去做题,那样容易遗忘。

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