《數據結構》學習指導與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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任雪萍 編

圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
• 編程
• 學習指南
• 實踐
• C++
• Python
• Java
• 可視化
• 代碼實現

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560637549

版次：1

商品編碼：11769026

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

頁數：154

字數：207000

內容簡介

本書是與《數據結構（Java版）》（葉核亞主編，電子工業齣版社齣版）配套的輔導教材，其習題和答案中采用的各種數據接口和存儲類型與《數據結構（Java版）》一書一緻。全書共分為10章，前9章分彆為：緒論、綫性錶、串、棧和隊列、數組、樹與二叉樹、圖、查找錶和內部排序錶等，每章均由三個部分組成，分彆是：知識點總結分析，同步練習和同步練習參考答案。第10章給齣部分綜閤課程設計題目和課程設計報告模闆，以進一步鍛練學生數據結構與算法設計和實現的能力。附錄A和附錄B分彆給齣杭州電子科技大學信息工程學院計算機係“數據結構”部分試題，以及碩士研究生入學考試“數據結構”試題和考試大綱。本書既可以作為學習數據結構課程的輔助教材，也可以作為數據結構課程研究生入學考試的復習參考書。

前言/序言

《數據結構：算法的基石與智慧的載體》 在這個信息爆炸的時代，數據以驚人的速度增長和演變，如何高效地組織、存儲、管理和處理這些海量數據，成為瞭衡量一個國傢、一個企業乃至一個個人技術實力和解決問題能力的關鍵。而這一切的根基，便是“數據結構”。它不僅僅是一門計算機科學的基礎課程，更是算法設計、係統優化、智能分析乃至人工智能發展不可或缺的理論支撐。 本書，《數據結構：算法的基石與智慧的載體》，旨在為讀者打開一扇通往數據世界深度探索的大門。我們不局限於某一種特定的編程語言或技術框架，而是將目光聚焦於數據結構本身所蘊含的普遍性原理、核心思想以及它們在解決實際問題時所展現齣的強大力量。本書的編寫，力求做到理論嚴謹，邏輯清晰，同時兼顧啓發性與實踐性，讓讀者在理解抽象概念的同時，能夠感受到數據結構在現實世界中的應用價值。 第一篇：數據結構的本質與演化 在這一篇中，我們將從宏觀的視角齣發，探討數據結構的定義、基本概念以及其在計算機科學發展曆程中的地位。我們將追溯數據結構的發展脈絡，瞭解不同的數據結構是如何在解決特定計算問題時應運而生的，以及它們各自的優缺點。 數據結構是什麼？ 我們將深入剖析“數據結構”的內涵，將其定義為數據元素之間的邏輯關係和存儲關係。我們將強調，數據結構並非孤立的理論，而是與算法緊密相連，互為錶裏。選擇閤適的數據結構，能夠極大地提升算法的效率，甚至直接決定問題的可解性。 數據結構的基本類型： 我們將係統性地介紹數組、鏈錶、棧、隊列等基礎數據結構。對於每一種數據結構，我們都會從其定義、邏輯結構、存儲結構、基本操作（如插入、刪除、查找、遍曆）及其時間復雜度和空間復雜度等維度進行詳細闡述。我們將通過生動形象的比喻和圖示，幫助讀者直觀理解這些抽象的概念。例如，我們會將鏈錶比作一串相連的珠子，將棧比作一個疊放盤子的容器，將隊列比作排隊等候的隊伍。 抽象數據類型（ADT）： 我們還將引入抽象數據類型的概念，它將數據結構的操作與其具體實現分離開來，提供瞭一種更高層次的抽象視角。理解ADT對於設計模塊化、可維護的軟件係統至關重要。 第二篇：核心數據結構的深度解析 在奠定基礎之後，我們將進入更復雜的、但也是應用更廣泛的數據結構的深度探索。這一部分將是本書的核心內容，我們將圍繞樹、圖、哈希錶等展開。 樹形結構： 樹作為一種重要的非綫性數據結構，在信息組織、搜索、排序等方麵發揮著舉足輕重的作用。 二叉樹與二叉搜索樹： 我們將從基本的二叉樹開始，介紹其定義、性質以及各種遍曆方法（前序、中序、後序）。在此基礎上，我們將深入講解二叉搜索樹（BST）的原理，包括其查找、插入和刪除操作，並分析其在最壞情況下的性能錶現。 平衡二叉搜索樹（AVL樹與紅黑樹）： 為瞭解決普通二叉搜索樹在某些情況下性能退化的問題，我們將詳細講解AVL樹和紅黑樹等自平衡二叉搜索樹。我們會重點闡釋它們的平衡條件、鏇轉操作以及插入和刪除過程中如何維護平衡，從而保證查找、插入和刪除操作的時間復雜度能夠穩定在O(log n)。 B樹與B+樹： 在數據庫和文件係統中，B樹及其變種（如B+樹）是不可或缺的數據結構，它們有效地解決瞭磁盤I/O的瓶頸問題。我們將介紹B樹的定義、性質以及在多路查找和磁盤存儲中的優勢。 堆： 堆是一種特殊的完全二叉樹，常用於實現優先隊列和高效地解決選擇問題（如Top K問題）。我們將介紹最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入、刪除和堆排序算法。 圖結構： 圖是一種能夠靈活錶示對象之間復雜關係的強大工具，在網絡、社交、交通等領域有著廣泛的應用。 圖的定義與錶示： 我們將介紹圖的頂點、邊、度、連通分量等基本概念，並重點講解鄰接矩陣和鄰接錶這兩種常用的圖錶示方法，以及它們在存儲空間和操作效率上的權衡。 圖的遍曆： 深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）是圖的基本遍曆算法，我們將詳細講解它們的原理、實現方式以及在連通性判斷、拓撲排序等問題中的應用。 最短路徑算法： Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等是解決單源最短路徑和所有頂點對最短路徑問題的經典算法。我們將深入解析它們的思想、實現步驟以及在實際場景中的應用。 最小生成樹算法： Prim算法和Kruskal算法是構建最小生成樹的兩種有效方法，我們將講解它們的原理和應用，例如在網絡設計中的成本優化。 哈希錶（散列錶）： 哈希錶以其平均O(1)的查找、插入和刪除時間復雜度，成為最常用的查找數據結構之一。 哈希函數的設計： 我們將探討哈希函數的作用，以及如何設計一個好的哈希函數來減少衝突。 衝突解決方法： 鏈地址法（拉鏈法）和開放地址法（綫性探測、二次探測、雙重散列）是解決哈希衝突的兩種主要策略，我們將詳細介紹它們的原理和實現。 哈希錶的性能分析： 我們將分析負載因子對哈希錶性能的影響，以及如何通過動態擴容來維持其高效性。 第三篇：高級數據結構與應用 在掌握瞭核心數據結構後，我們將進一步探索一些更高級、更具挑戰性的數據結構，以及它們在解決復雜問題中的應用。 字典樹（Trie）： Trie樹特彆適用於存儲字符串集閤，並能高效地進行前綴匹配、單詞查找等操作，在搜索引擎、自動補全等領域發揮著重要作用。 並查集（Disjoint Set Union）： 並查集是一種用於處理不相交集閤閤並與查詢的數據結構，在判斷圖的連通性、Kruskal算法等場景中非常有用。 跳躍錶（Skip List）： 跳躍錶是一種概率性查找數據結構，它通過引入多層鏈錶來實現在平均O(log n)的時間內進行查找、插入和刪除操作，同時又比平衡樹更易於實現。 堆的變種（如二項堆、斐波那契堆）： 我們將簡要介紹一些更高級的堆結構，它們在某些特定算法（如圖算法）中可以提供更優的性能。 第四篇：數據結構在算法設計中的角色 數據結構與算法是密不可分的。在這一篇中，我們將強調數據結構在不同算法設計範式中的作用。 遞歸與分治： 許多遞歸算法（如快速排序、歸並排序）都依賴於特定數據結構（如數組）的分解和組閤。 動態規劃： 動態規劃通常需要使用錶格（本質上是數組或二維數組）來存儲子問題的解，以避免重復計算。 貪心算法： 貪心算法常常利用堆來維護當前最優解，以便快速找到下一個最優選擇。 迴溯算法： 迴溯算法在搜索過程中，常常需要使用棧或隊列來管理搜索狀態。 第五篇：實踐與思考 理論學習的最終目的是為瞭解決實際問題。在這一篇中，我們將引導讀者將所學知識應用於實踐。 常見問題解析： 我們將選取一些在編程競賽、麵試以及實際開發中常見的數據結構相關問題，例如：如何判斷鏈錶是否有環？如何實現LRU緩存？如何找到數組中的重復數字？等等，並給齣詳細的解題思路和多種數據結構解決方案。 算法復雜度分析的實踐： 我們將通過大量的實例，讓讀者體會如何準確地分析算法的時間復雜度和空間復雜度，並理解為什麼選擇閤適的數據結構能帶來數量級的性能提升。 麵嚮對象的思考： 我們還將引導讀者思考如何將抽象數據類型轉化為可用的類，在麵嚮對象的編程範式下構建清晰、可復用的數據結構實現。 本書的特色： 循序漸進，由淺入深： 從基礎概念到高級結構，邏輯清晰，便於讀者逐步掌握。 理論與實踐並重： 既有嚴謹的理論闡述，也有對實際應用場景的分析和代碼示例（示例代碼將以僞代碼或通用描述方式呈現，不局限於特定語言）。 注重啓發性： 強調數據結構背後的思想和設計哲學，而非死記硬背。 圖文並茂： 利用豐富的圖示和比喻，幫助讀者直觀理解抽象概念。 強調通用性： 聚焦數據結構本身的核心原理，不受具體編程語言或技術棧的限製，使讀者能夠靈活應用於各種開發環境。 學習數據結構，不僅僅是掌握一門技術，更是培養一種解決問題的思維方式——如何將現實世界中的事物抽象成數據，如何設計高效的邏輯關係來處理它們，以及如何利用這些結構來構建更復雜、更智能的係統。《數據結構：算法的基石與智慧的載體》 願成為您在這趟探索之旅中的良師益友，助您打下堅實的計算機科學基礎，解鎖更多技術創新的可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，我得說，非常吸引人。它不像很多技術書籍那樣，充斥著晦澀難懂的專業術語，而是用一種更加平實、易懂的方式來講解復雜的概念。即使是第一次接觸數據結構的學習者，也能從中找到學習的樂趣。《數據結構》學習指導與實踐》在這一點上做得尤其齣色。它會用很多生活中的例子來比喻抽象的概念，比如用排隊買票來比喻隊列的先進先齣原則，用堆放積木來比喻堆棧的後進先齣原則。 我記得在學習圖的遍曆時，它並沒有直接給齣DFS和BFS的代碼，而是先用一個“迷宮探險”的場景來引入DFS的思想，然後又用“查找所有能到達的地點”來引入BFS的思想。這種故事化的敘述方式，讓我更容易理解算法的邏輯，也更願意花時間去鑽研。而且，書中還會穿插一些關於算法的“黑曆史”或者“趣聞”，比如某個算法的發明過程，或者它在實際應用中遇到的挑戰，這些都極大地增加瞭閱讀的趣味性，讓我覺得學習的過程不是枯燥的，而是充滿探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“實踐”部分，我不得不說，真的是給瞭我驚喜。很多時候，我們學習數據結構，最怕的就是學瞭半天，到頭來卻不知道怎麼用。這本書在這方麵做得非常到位。它不僅僅是提供瞭一些簡單的代碼示例，而是將很多實際應用場景下的問題，通過數據結構和算法的視角進行瞭剖析，並給齣瞭相應的解決方案。我印象最深的是在講到圖結構時，它不僅僅介紹瞭鄰接矩陣和鄰接錶等錶示方法，還結閤瞭社交網絡分析中的“朋友推薦”問題，講解瞭如何運用深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）來找齣共同好友，以及如何使用Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法來計算最短路徑，這在導航係統或者網絡路由中都至關重要。 更讓我覺得難能可貴的是，書中並沒有直接給齣“標準答案”，而是通過引導性的提問和逐步深入的分析，鼓勵我去思考。它會提齣一些變種問題，或者讓我在現有框架上進行改進，這極大地鍛煉瞭我的獨立思考和解決問題的能力。我記得有一次，在學習哈希錶的時候，它提齣瞭一個關於“如何設計一個高效的搜索引擎索引”的問題，並引導我思考哈希衝突的解決策略，以及如何平衡存儲空間和查找速度。這種循序漸進的引導方式，比直接背誦代碼要有效得多，讓我能夠舉一反三，將學到的知識遷移到其他類似的問題上。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習數據結構和算法，最終目的還是為瞭寫齣更高效、更優化的代碼。而《數據結構》學習指導與實踐》這本書，在這方麵真的是做到瞭極緻。它在介紹每一種數據結構和算法時，都會不遺餘力地強調其在實際編程中的應用和性能考量。例如，在講解排序算法時，它並沒有簡單地羅列齣冒泡排序、選擇排序、快速排序、歸並排序等，而是深入分析瞭它們各自的適用場景。對於大規模數據，它會推薦使用快速排序或歸並排序，並解釋瞭其分治的思想如何能夠有效降低時間復雜度。對於內存受限的場景，它可能會提及原地排序算法的優勢。 更重要的是，這本書鼓勵我思考“為什麼”。在介紹堆棧和隊列時，它不僅僅講解瞭它們先進後齣（LIFO）和先進先齣（FIFO）的特性，還探討瞭它們在函數調用棧、錶達式求值、廣度優先搜索等場景下的實際應用。它會引導我去思考，為什麼在實現一個遞歸函數時，係統會隱式地使用堆棧來管理函數的調用信息，以及隊列是如何在操作係統中實現任務調度和緩衝區管理的。這種“追根溯源”的學習方式，讓我能夠從本質上理解這些數據結構的用途，而不是死記硬背。

評分☆☆☆☆☆

我個人認為，《數據結構》學習指導與實踐》這本書的最大的優點在於其“循序漸進”的學習設計。它並沒有一開始就拋齣大量的復雜概念，而是從最基礎的數組、鏈錶開始，逐步深入到樹、圖、哈希錶等更復雜的數據結構。並且，在每一個階段，它都給齣瞭足夠的“學習指導”和“實踐”內容，來幫助我鞏固和理解。 我特彆喜歡書中在講解算法時，那種“解題思路”的呈現方式。它不會直接給齣最優解，而是先引導我去思考暴力解法，然後分析其效率瓶頸，再逐步引入更優化的算法。這種“由簡入繁”的解題思路，讓我能夠更好地理解算法的設計思想，並且能夠舉一反三，將學到的方法應用到其他問題上。例如，在講解動態規劃時，它會反復強調“狀態轉移方程”的推導過程，並且通過多個經典的動態規劃問題來加深我的理解。這種方式，讓我覺得學習過程是主動的，而不是被動的接受。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種工作多年，但基礎知識有些薄弱的開發者，《數據結構》學習指導與實踐》這本書，無疑是一次“重塑”的機會。我之前在工作中也接觸過一些數據結構相關的概念，但總是感覺似懂非懂，缺乏係統性的理解。這本書正好滿足瞭我的需求。它以一種非常係統和全麵的方式，梳理瞭數據結構和算法的知識體係，並且將理論與實踐完美結閤。 我特彆喜歡書中在講解各種算法的性能分析時，所采用的那種嚴謹但又不失生動的風格。它會詳細解釋時間復雜度和空間復雜度的概念，並通過圖錶和實例來展示不同算法在不同數據規模下的性能錶現。這讓我能夠更加客觀地評估各種算法的優劣，並在實際開發中做齣更明智的選擇。例如，在講解查找算法時，它會詳細分析綫性查找、二分查找、哈希查找的性能差異，並根據不同的應用場景給齣建議。這種深入的分析，讓我能夠真正理解“為什麼”要選擇某種算法，而不是盲目跟風。

評分☆☆☆☆☆

拿到《數據結構》學習指導與實踐》這本書，我最大的感受就是它的“厚重感”。這種厚重感並非來自於頁數的多少，而是來自於它內容的深度和廣度。它並沒有滿足於簡單地介紹幾種常見的數據結構，而是將它們置於一個更廣闊的計算機科學的圖景中進行闡述。比如，在講解樹形結構時，它不僅深入探討瞭二叉樹、平衡二叉樹（AVL樹、紅黑樹）的原理和實現，還觸及到瞭B樹、B+樹等在數據庫和文件係統中應用廣泛的高級樹結構。 我尤其喜歡書中在介紹算法時，那種“由淺入深，由易到難”的節奏。它會從最直觀的暴力解法開始，引導我分析其效率低下的原因，然後逐步引入更優的算法，比如動態規劃或者迴溯算法，並詳細講解其設計思路和優化技巧。在講解動態規劃時，它會反復強調“最優子結構”和“重疊子問題”這兩個核心概念，並通過經典的背包問題、最長公共子序列等例子來加深我的理解。這種步步為營的學習過程，讓我能夠建立起紮實的算法思維，並且具備瞭獨立解決復雜算法問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我拿到手裏的時候，其實是抱著一種半信半疑的態度。市麵上關於數據結構的講解類書籍，我真的接觸過不少，有的過於理論化，啃下來感覺像是在嚼蠟；有的又過於淺薄，學完之後感覺雲裏霧裏，對實際應用還是知之甚少。《數據結構》學習指導與實踐》這個名字，聽起來倒是挺接地氣的，既有“學習指導”，又強調“實踐”，這不正是很多像我一樣，希望將理論與實踐相結閤的學習者所需要的嗎？ 我特彆看重的是它在“學習指導”這部分的處理。很多教材在介紹完某個數據結構後，會直接拋齣一些枯燥的算法分析，而這本書似乎更加注重引導我理解這個數據結構“為什麼”要這樣設計，“有什麼”優缺點，以及在“什麼場景下”使用它最閤適。我記得在講解鏈錶的時候，它並沒有止步於解釋單鏈錶、雙鏈錶、循環鏈錶的基本結構和操作，而是深入探討瞭鏈錶在內存分配、動態性以及特定算法實現中的優勢，比如在實現LRU緩存淘汰策略時的巧妙運用。它還會分析為什麼在這種場景下，數組或其他數據結構可能就不那麼高效，這種對比分析對我來說非常有啓發性，讓我能夠真正理解每種數據結構存在的價值和定位。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“實踐”導嚮，可以說是我最看重的一點。很多關於數據結構的圖書，在講解完概念之後，就草率地結束瞭，留給讀者大量的“如何應用”的空白。《數據結構》學習指導與實踐》在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是給齣瞭代碼示例，而是將實際項目中的常見問題，通過數據結構和算法的視角進行瞭剖析，並給齣瞭解決方案。 我記得在學習樹結構時，它不僅僅講解瞭二叉樹、平衡樹，還深入探討瞭它們在文件係統、數據庫索引等方麵的實際應用。它會分析為什麼B+樹比二叉搜索樹更適閤作為數據庫的索引結構，並且會從磁盤I/O的角度來解釋其優勢。這種結閤實際應用場景的講解，讓我能夠深刻理解數據結構在真實世界中的價值，而不僅僅是在課堂上學習的抽象概念。書中還會引導我去思考，如何根據實際需求來選擇最閤適的數據結構，以及如何在不同的數據結構之間進行權衡。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《數據結構》學習指導與實踐》這本書，對於我這樣一個在校大學生來說，簡直是“救星”般的存在。學校的課程雖然也很紮實，但往往過於側重理論的推導，而對於如何將這些理論應用到實際編程中，則涉及不多。這本書就彌補瞭這一不足。它在介紹完每一種數據結構後，都會給齣大量的、與實際開發場景緊密相關的代碼示例。這些示例不僅僅是簡單的增刪改查，而是涉及到一些更復雜的應用，比如如何利用哈希錶來構建一個簡單的內存緩存係統，或者如何使用優先隊列來實現一個任務調度器。 更讓我驚喜的是，書中的代碼示例都經過瞭精心的設計，不僅邏輯清晰，而且注釋詳細。它會解釋每一行代碼的作用，以及為什麼選擇這樣的實現方式。這對於我這樣一個還在努力提升編程技巧的學習者來說，是無價的財富。我能夠通過閱讀這些代碼，學習到很多優秀的編程習慣和技巧，並且能夠將這些知識應用到我自己的課程設計和項目開發中。這本書讓我覺得，數據結構和算法不再是紙上談兵，而是切實可行的工具，能夠幫助我解決實際問題，提升編程能力。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數據結構》學習指導與實踐》這本書，我感覺自己對計算機科學中最核心的幾個概念有瞭全新的認識。這本書不像我之前看過的某些教材，隻是一味地堆砌概念和公式，它更像是一位循循善誘的老師，在潛移默化中將復雜的知識點分解，並與實際的應用場景緊密結閤。我尤其喜歡它在分析各種數據結構的時間復雜度和空間復雜度時，所采用的直觀解釋方式。它不僅僅是給齣一個“O(n)”或者“O(logn)”的結論，而是通過生動的比喻和圖示，讓我能夠清晰地理解這些復雜度背後代錶的含義，以及它們對程序性能的影響。 例如，在講解二叉搜索樹的查找操作時，它沒有直接給齣遞歸公式，而是將查找過程比作在一本字典中按首字母查找單詞，越是平衡的樹，查找的速度越快，就像一本排版良好的字典，你很容易就能找到目標詞匯。而對於不平衡的樹，則可能像一本堆砌瞭大量附加信息的筆記本，翻找起來費時費力。這種形象的比喻，讓我一下子就抓住瞭核心思想，並且能夠牢記於心。此外，書中還穿插瞭一些關於算法設計思想的討論，比如貪心算法、動態規劃等，它會分析這些算法的適用條件和局限性，並提供一些經典的例題進行講解，這對我理解算法的“道”比“術”有著莫大的幫助。