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严蔚敏吴伟民 著

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• 逻辑结构
• 线性表

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302023685

商品编码：1075575968

出版时间：2012-07-01

作  者:严蔚敏//吴伟民 著作 定  价:29 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2012年07月01日 页  数:335 装  帧:平装 ISBN:9787302023685 ●第1章  绪论
●1.1  什么是数据结构
●1.2  基本概念和术语
●1.3  抽象数据类型的表示与实现
●1.4  算法和算法分析
●1.4.1  算法
●1.4.2  算法设计的要求
●1.4.3  算法效率的度量
●1.4.4  算法的存储空间需求
●第2章  线性表
●2.1  线性表的类型定义
●2.2  线性表的顺序表示和实现
●2.3  线性表的链式表示和实现
●2.3.1  线性链表
●2.3.2  循环链表
●2.3.3  双向链表
●2.4  一元多项式的表示及相加
●第3章  栈和队列
●3.1  栈
●3.1.1  抽象数据类型栈的定义
●部分目录

内容简介

严蔚敏、吴伟民编著的《数据结构》（C语言版）是为“数据结构”课程编写的教材，也可作为学习数据结构及其算法的C程序设计的参考教材。    《数据结构(C语言版)》的前半部分从抽象数据类型的角度讨论各种基本类型的数据结构及其应用；后半部分主要讨论查找和排序的各种实现方法及其综合分析比较。其内容和章节编排与1992年4月出版的《数据结构》（第二版）基本一致，但在《数据结构(C语言版)》中更突出了抽象数据类型的概念。全书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言。    《数据结构(C语言版)》概念表述严谨，逻辑推理严密，语言精练，用词达意，并有配套出版的《数据结构题集》（c语言版），既便于教学，又便于自学。    《数据结构(C语言版)》可作为计算机类专业或信息类相关专业的本科或等

《算法精粹：数据结构与实现》 一、 引言：算法的基石，高效计算的灵魂 在信息时代飞速发展的今天，软件开发的效率与性能直接关系到企业核心竞争力的强弱。而支撑起高效、稳定、可扩展软件系统的，正是那些精妙绝伦、逻辑严谨的算法和数据结构。它们是计算机科学的基石，是解决复杂问题的思想武器，更是程序员实现“巧思妙想”的有力工具。《算法精粹：数据结构与实现》正是这样一部旨在深度剖析数据结构与算法核心概念，并辅以清晰易懂的语言和实际代码实现，帮助读者构建坚实算法功底的著作。本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是力求将抽象的计算机科学概念，转化为读者手中可触碰、可实践的智慧结晶，让每一个渴望提升编程能力、追求代码优雅的开发者，都能在这本书中找到成长的阶梯。 本书的目标读者广泛，无论是初入计算机科学殿堂的莘莘学子，还是希望夯实基础、突破瓶颈的在职开发者，都能从中受益。我们坚信，理解数据结构与算法的本质，掌握它们的运用之道，是成为一名优秀软件工程师的必经之路。通过本书的学习，读者将不仅能理解“是什么”，更能掌握“为什么”以及“如何做”，从而在面对实际编程挑战时，能够从容不迫，设计出更优、更高效的解决方案。 二、 数据结构：组织与存储数据的智慧 数据结构是计算机存储、组织和管理数据的方式。选择合适的数据结构，往往能极大地影响程序的运行效率。本书将从最基础的线性结构入手，层层递进，深入讲解各种重要的数据结构及其核心思想。 1. 线性结构：有序世界的基石 数组 (Array): 作为最基本的数据结构，数组以其连续的内存存储和快速的随机访问特性，成为许多其他数据结构的基础。本书将详细探讨数组的定义、访问机制、插入与删除操作的时间复杂度，以及在实际应用中，如查找、排序等场景下的使用。我们还将介绍动态数组的概念，以及其内存管理机制。 链表 (Linked List): 与数组的静态存储不同，链表通过节点之间的指针连接，提供了动态的内存分配和插入删除的高效性。本书将详述单向链表、双向链表以及循环链表的结构特点、遍历方式、节点插入与删除的实现细节，并分析它们与数组在不同场景下的优劣。例如，在需要频繁进行插入删除操作的场景下，链表的优势将得到充分体现。 栈 (Stack): 遵循“后进先出”（LIFO）原则的栈，是实现递归、函数调用栈、表达式求值等经典算法的关键。本书将深入剖析栈的抽象数据类型定义，以及基于数组和链表两种方式的实现。我们将通过生动的实例，展示栈在解决实际问题中的应用，如括号匹配、深度优先搜索等。 队列 (Queue): 遵循“先进先出”（FIFO）原则的队列，在任务调度、广度优先搜索、缓冲区管理等领域有着广泛的应用。本书将详细讲解队列的抽象数据类型，以及其基于数组和链表的实现。我们将通过实例，阐释队列在不同场景下的作用，例如在操作系统中管理进程的就绪队列。 2. 树形结构：层次化的信息管理 树形结构是一种分层的数据组织形式，广泛应用于文件系统、数据库索引、表达式解析等领域。 树 (Tree) 的基本概念: 本书将首先介绍树的基本术语，如节点、根节点、父节点、子节点、叶子节点、深度、高度等，并阐述树的表示方法（如森林）。 二叉树 (Binary Tree): 作为最常见的树形结构，二叉树的每个节点最多有两个子节点。我们将深入讲解二叉树的定义、存储方式（顺序存储和链式存储），以及重要的遍历方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历，并分析它们的区别与应用。 二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST): BST 是一种特殊的二叉树，其左子树所有节点的值小于根节点的值，右子树所有节点的值大于根节点的值。本书将重点讲解 BST 的插入、删除、查找操作，并分析其性能特点。我们还将介绍平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的原理，它们通过自平衡机制，保证了查找、插入、删除操作的平均时间复杂度为 O(log n)，从而克服了普通 BST 可能出现的性能退化问题。 堆 (Heap): 堆是一种特殊的完全二叉树，通常用于实现优先队列。本书将详细介绍最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入、删除（提取最大/最小值）、构建等操作。我们将通过实例，展示堆在排序（堆排序）以及构建优先队列中的应用。 3. 图形结构：网络的连接之道 图是一种比树更一般的非线性数据结构，由一组顶点和连接顶点的边组成，广泛应用于社交网络、交通网络、计算机网络等领域。 图 (Graph) 的基本概念: 本书将介绍图的基本术语，如顶点、边、有向图、无向图、加权图、度、路径、连通分量等。 图的存储: 我们将详细讲解图的两种主要存储方式：邻接矩阵和邻接表，并分析它们在空间和时间复杂度上的优劣，以及在不同应用场景下的适用性。 图的遍历: 本书将重点讲解图的两种重要遍历算法：深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)，并深入分析它们的实现原理、应用场景（如查找连通分量、拓扑排序、最短路径等）。 图的经典算法: 我们将引入一些经典的图算法，如 Dijkstra 算法（单源最短路径）、Floyd-Warshall 算法（所有顶点对最短路径）、Prim 算法和 Kruskal 算法（最小生成树），并对其原理、实现和应用进行详尽的阐述。 4. 散列结构：快速查找的奥秘 散列结构，又称哈希表，通过散列函数将键映射到存储位置，从而实现近乎常数时间的平均查找、插入和删除操作，是数据查找效率的极致追求。 散列函数 (Hash Function): 本书将深入探讨散列函数的概念、特性要求（均匀性、冲突率低），并介绍一些常见的散列函数构造方法。 冲突处理: 散列函数无法避免键的冲突，本书将详细介绍解决冲突的两种主要方法：开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法。我们将分析各种冲突处理方法的原理、实现以及性能影响。 散列表 (Hash Table) 的应用: 通过散列表，我们将看到如何高效地实现查找表、计数器、缓存等应用，并分析其在实际软件开发中的重要性。 三、 算法：解决问题的智慧与策略 算法是解决特定问题的一系列指令和步骤。优化的算法能够显著提升程序的运行效率，节省计算资源。本书将系统地介绍各类经典的算法设计技巧和分析方法。 1. 算法基础：度量与设计 算法复杂度分析: 本书将详细讲解如何使用大O记法 (Big O notation) 来分析算法的时间复杂度和空间复杂度，理解其渐进行为，从而评估算法的效率。我们将区分最佳、平均和最坏情况下的复杂度。 递归与迭代: 递归是一种强大的问题解决工具，本书将深入阐述递归的原理、基本要素（基线条件和递归步骤），以及如何将其转换为迭代。我们将通过实例，展示递归在解决许多问题时的优雅性，同时也会分析其潜在的栈溢出风险。 2. 查找算法：信息检索的艺术 顺序查找 (Sequential Search): 作为最简单的查找算法，本书将介绍其原理和复杂度。 二分查找 (Binary Search): 针对有序数组，二分查找以其 O(log n) 的时间复杂度，成为高效查找的典范。本书将详细讲解二分查找的实现，并探讨其在不同变种场景下的应用。 3. 排序算法：数据组织的秩序 排序是将数据按一定顺序排列的过程，是许多算法的基础。本书将介绍多种排序算法，并对其效率进行比较。 简单排序: 冒泡排序、选择排序、插入排序。我们将分析它们的实现原理、稳定性以及时间空间复杂度，并理解它们在小规模数据或特定场景下的应用。 高效排序: 快速排序 (Quick Sort) 和归并排序 (Merge Sort)。我们将深入解析它们的 Divide and Conquer (分而治之) 思想，理解它们平均 O(n log n) 的时间复杂度，并分析它们的实现细节与性能。 其他排序: 堆排序 (Heap Sort)、计数排序 (Counting Sort)、桶排序 (Bucket Sort)、基数排序 (Radix Sort) 等。我们将介绍这些算法的原理，以及它们在特定数据分布下的优势。 4. 动态规划 (Dynamic Programming, DP): 最优解的递推 动态规划是一种通过将复杂问题分解为子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的算法设计技巧。 DP 的核心思想: 本书将通过斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典案例，阐释动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”这两个关键特征。 DP 的状态定义与转移方程: 我们将指导读者如何有效地定义 DP 的状态，并推导出正确的状态转移方程，从而构建出高效的 DP 解决方案。 5. 贪心算法 (Greedy Algorithm): 局部最优的策略 贪心算法是一种在每一步选择当前看起来最优的选项，以期达到全局最优的算法。 贪心算法的适用性: 本书将介绍如何判断一个问题是否适合使用贪心算法，并分析其正确性的证明方法。 经典贪心问题: 如活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树等，我们将通过这些实例，让读者理解贪心策略的运用。 6. 回溯算法 (Backtracking Algorithm): 探索解空间的艺术 回溯算法是一种通过试探性地去搜索可能的解，当发现某个路径无法通往解时，就“回溯”到之前的状态，尝试其他路径的算法。 回溯的搜索树: 我们将理解回溯算法如何构建一个搜索树，并在其中进行深度优先的搜索。 经典回溯问题: 如 N 皇后问题、八皇后问题、全排列、子集生成等，我们将通过这些问题，展示回溯算法的实现框架与剪枝技巧。 四、 编程实践与代码实现 本书的另一大特色在于，我们不仅仅是讲解理论，更注重将理论与实践相结合。每一章都会提供详细的代码实现示例，帮助读者理解抽象概念是如何转化为具体的程序代码的。我们选择了一种广泛应用的编程语言进行演示，以便读者能够直观地看到算法和数据结构的运作。 代码的清晰性与可读性: 提供的代码将力求简洁、清晰、易于理解，并配有详细的注释，解释关键逻辑。 性能考量: 代码实现将兼顾正确性和效率，并对关键部分的性能进行分析。 实战应用: 除了基础的实现，部分章节还将展示如何将所学的数据结构与算法应用于更复杂的实际问题，例如如何设计一个高效的搜索引擎索引，或者如何实现一个内存管理系统。 五、 总结与展望 《算法精粹：数据结构与实现》旨在为读者提供一套系统、深入、实用的数据结构与算法学习体系。我们相信，通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解 各种经典数据结构的原理、优缺点和适用场景。 掌握 多种重要的算法设计思想和实现技巧。 提升 分析和解决复杂编程问题的能力。 写出 更高效、更优雅、更健壮的代码。 数据结构与算法是计算机科学的精髓，也是程序员不断精进的阶梯。希望本书能够成为您探索算法世界的得力助手，伴您在编程之路上不断前行，用智慧和技巧创造出更美好的数字未来。

评分☆☆☆☆☆

我之前读过不少关于数据结构的资料，但总感觉它们要么过于理论化，要么就是代码堆砌，很难找到一个平衡点。这本书在这方面做得非常出色，它既有扎实的理论基础，又有丰富的实战代码。作者在讲解每一种数据结构时，都会先从它的定义和基本操作入手，然后深入分析它的特性和应用场景。我印象最深刻的是关于哈希表的那一章，作者不仅讲解了哈希函数的原理，还详细地介绍了处理哈希冲突的各种方法，并给出了相应的代码实现。这让我对哈希表的理解从“是什么”上升到了“为什么这么设计”和“如何在实际中应用”。书中对于各种排序算法的对比分析也做得非常细致，让我能够清晰地了解它们的性能差异和适用范围。我特别欣赏作者在处理复杂概念时的耐心和细致，总能用最浅显易懂的方式将其呈现出来，让我这个初学者也能轻松掌握。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校学生，我深知数据结构的重要性，但市面上很多教材都让人望而生畏。这本书的出现，简直是我的救星！它的内容编排非常合理，从易到难，循序渐进，完全符合我的学习节奏。作者在讲解每一个知识点时，都力求通俗易懂，避免使用过于专业的术语，让我能够专注于理解概念本身。书中提供的C语言代码示例，不仅能够运行，而且非常清晰地展示了数据结构和算法的实现过程。我尤其喜欢作者在讲解堆栈和队列时，用生活中的例子来类比，让我能够快速建立起直观的认识。还有关于图的遍历算法，作者用非常直观的图示，一步步地展示了深度优先搜索和广度优先搜索的过程，让我彻底理解了这两种重要的图遍历方式。这本书的实用性非常强，不仅能帮助我打好数据结构的基础，更能为我日后的编程学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点真的太多了，让我这个菜鸟也能看得懂。我之前学过一些编程，但总感觉自己的知识体系里缺了点什么，直到我拿起了这本书。它就像一把钥匙，打开了我通往更深层次编程理解的大门。书中对于递归的讲解，我是真的服气，让我之前对递归那种“绕来绕去”的困惑瞬间消失了。作者用非常形象的比喻，加上精简的代码，把递归的精髓阐释得淋漓尽致。而且，书中对动态规划的介绍，也让我眼前一亮。我一直以为动态规划是非常高深的算法，但这本书把它拆解成了一个个小的、可理解的步骤，让我不再感到望而却步。我尤其喜欢书中关于图算法的部分，像最短路径算法、最小生成树算法，作者都通过生动的图例和详细的步骤演示，让我一步步地跟着推导，最终理解了这些算法的原理。这本书的阅读体验非常流畅，每次读完一个章节，都会有一种豁然开朗的感觉，成就感满满。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对数据结构一直有一种“高山仰止”的感觉，总觉得是计算机科学领域里最难啃的骨头。但这本书完全颠覆了我的认知。它的语言风格非常平实，没有华丽的辞藻，也没有故弄玄虚的说法，就是脚踏实地地把每一个概念都讲清楚。作者在讲解树、图这些相对复杂的数据结构时，特别注重从实际应用场景出发，让我能理解这些结构为什么会被发明出来，以及它们在解决实际问题时有什么优势。例如，在讲到二叉搜索树时，作者就通过一个查找文件目录的例子，生动地说明了它的高效性。而且，书中对每种数据结构的优缺点分析也非常到位，让我能够根据不同的需求选择合适的数据结构。更值得称赞的是，书中对于算法的时间复杂度和空间复杂度的分析，也写得非常透彻，让我能够对程序的性能有一个初步的判断。总的来说，这本书不仅教会了我“是什么”，更让我明白了“为什么”和“如何用”。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书，是因为我身边的朋友都对它赞不绝口，纷纷推荐。我抱着试试看的心态翻开了第一页，就被书中清晰的逻辑和循序渐进的讲解方式深深吸引。作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的概念，而是从最基础的数组和链表开始，一步步引导读者理解数据结构的核心思想。每一个章节都配有大量的代码示例，而且这些代码都非常精炼，能够准确地体现出所讲知识点。我特别喜欢作者在解释算法时，会用图示来辅助说明，这对于我这种视觉型学习者来说简直是福音。很多抽象的概念，通过图形化的展示，瞬间变得直观易懂。书中还穿插了一些小练习，让我能够及时巩固所学，而不是被动地接受信息。整体而言，这本书给我的感觉就像一个经验丰富的老师，耐心地带着你一步步探索数据结构的世界，让我不再对这个曾经觉得复杂的领域感到畏惧，反而充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

为复试准准备的，，希望能用上

评分☆☆☆☆☆

同事实用，不知实际如何。

评分☆☆☆☆☆

赞。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

书质量不错，包装好

评分☆☆☆☆☆

必看书籍 很好

评分☆☆☆☆☆

赞，不过没有光盘

评分☆☆☆☆☆

书被折了，感觉不太好，物流太慢

评分☆☆☆☆☆

书本质量不错，值得买

评分☆☆☆☆☆

书质量不错，包装好