圖解數據結構（第二版） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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鬍昭民著

圖書標籤:

數據結構
圖解
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第二版
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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302439356

版次：2

商品編碼：11992612

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：354

字數：582000

具體描述

産品特色

編輯推薦

　　數據結構毫無疑問是計算機科學既經典又核心的課程之一，不管是從事計算機軟件還是硬件的開發工作，如果沒有係統地學習數據結構或者是沒有專心自學過，很容易被人打上“非專業”的標簽。對於任何在信息技術行業工作的專業人員或者想進入此行業的人來說，什麼時候開始學數據結構都不會晚，更不會過時。

　　從“數據結構”的名字看，它不僅僅隻是講授數據的結構以及在計算機內如何存儲和組織數據的方式，這些隻是它的錶麵現象。數據結構背後真正蘊含的是與之息息相關的算法，精心選擇的數據結構配閤恰如其分的算法就意味著數據或者信息在計算機內被高效率地存儲和高效率地處理。算法其實就是數據結構的靈魂，它既神秘又神奇“好玩”，當然對初學者也比較難，算法可以說是“聰明人在計算機上的遊戲”。

　　本書是一本綜閤而且全麵講述數據結構及其算法分析的教科書，為瞭便於高校的教學或者讀者自學，作者在描述數據結構原理和算法時文字清晰並且嚴謹，為每個算法及其數據結構提供瞭演算的詳細圖解。另外，為瞭適閤在教學中讓學生上機實踐或者自學者上機“操練”，本書為每個經典的算法都提供瞭C語言編寫的完整範例程序的源代碼，每個範例程序都不需要經過修改，直接通過編譯就可以運行，目的就是讓本書的學習者以這些範例程序作為參照迅速掌握數據結構和算法的要點。

　　全書的所有範例程序都可以在標準的C語言編程環境中編譯通過並且成功運行，我們在改編本書的過程中選用瞭免費的Dev C++ 5.11集成開發環境，對原書的所有範例程序進行編譯、修改、調試和測試，並確保它們都可以準確無誤地運行。附錄A包含瞭“C/C++編譯程序的介紹與安裝”，其中重點就介紹瞭Dev C++。附錄B則包含瞭“C語言快速入門”。

內容簡介

　　本書用輕鬆的圖解方式來講解數據結構，全書采用豐富的圖例闡述數據結構的基本概念及應用，並將重要理論、演算方法做詳細的詮釋與舉例，是一本兼具內容及專業的數據結構的教學用書。

　　由於作者長期從事信息教育及寫作，在文字的錶達上簡潔明瞭、邏輯清晰，並安排瞭大量的習題，供讀者檢驗學習成果。

作者簡介

　　鬍昭民，現任榮欽科技股份有限公司董事長，美國Rochester Institute of Technology計算機科學研究所畢業，長期從事信息教育及計算機圖書寫作的工作，並監製過多套遊戲及教學軟件的研發。

精彩書摘

　　第8章查找

　　在數據處理過程中，是否能在最短時間內查找到所需要的數據，是一個相當值得信息從業人員關心的問題。所謂查找（search，或搜索）指的是從數據文件中找齣滿足某些條件的記錄。用以查找的條件稱為“鍵值”（key），就如同排序所用的鍵值一樣。

　　例如聯係人中找某人的電話號碼，那麼這個人的姓名就成為在聯係人中查找電話號碼的鍵值。通常影響查找時間長短的主要因素包括算法的選擇、數據存儲的方式和結構。

　　8-1 常見的查找方法

　　如果根據數據量的大小，可將查找分為：

　　1. 內部查找：數據量較小的文件，可以一次性全部加載到內存中進行查找。

　　2. 外部查找：數據量大的文件，無法一次加載到內存中處理，而需使用輔助存儲器來分次處理。

　　如果從另一個角度來看，查找的技巧又可分為“靜態查找”和“動態查找”兩種。定義如下所示。

　　1. 靜態查找：指的是在查找過程中，查找的錶格或文件的內容不會被改動。例如符號錶的查找就是一種靜態查找。

　　2. 動態查找：指的是在查找過程中，查找的錶格或文件的內容可能會被改動，例如在樹狀結構中所談的B-tree查找就屬於一種動態查找。

　　至於查找技巧中比較常見的方法有順序法、二分查找法、斐波那契法、插值法、哈希法、m路查找樹、B-tree等。為瞭讓大傢能確實掌握各種查找的技巧和基本原理，以便應用於日後的各種領域，現將幾個主要的查找方法分述於後。

　　8-1-1 順序查找法

　　順序查找通常用於未經組織化的文件，又稱為綫性查找。查找的過程從文件第一項數據開始，按序比較每個鍵值。由於順序查找法是逐項對比，因此隻要一找到數據就可以結束數據的查找。以n項數據為例，使用順序查找法來查找數據時，有可能在第1項就找到瞭，在這種情形下僅需執行一次比較操作。如果數據在第2項、第3項…第n項，則其需要的比較次數分彆為2、3、4、…、n次。因此，在平均情況下，順序查找法，查找一項數據需要的平均比較次數為 (n+1)/2。

　　現在以一個例子來說明，假設已有數列74、53、61、28、99、46、88，若要查找28，則需要比較4次；要查找74僅需比較1次；要查找88則需查找7次，這錶示當查找的數列長度n很大時，利用順序查找是不太適閤的，它是一種適用於小數據文件的查找方法。

　　另外，在最差的情況下，逐一對比後沒有找到數據，則必須花費n次，其最壞情況下（Worst Case）的時間復雜度為O(n)。也就是說，除非可以預知要查找的數據大概位於文件的前端，否則當文件的數據項數過大時，順序查找法在查找的效率上顯然不如其他的查找法。

　　綫性查找法的優點是文件或數據事前不需要經過任何的處理與排序，也由於它未考慮到數據的特徵對於查找的影響，所以在應用上適閤於各種情況，其缺點則是查找的速度較慢。

　　順序查找法的C語言算法如下所示。

　　while (val!=-1)

　　{

　　find=0;

　　printf("請輸入查找鍵值(1-150)，輸入-1離開：");

　　scanf("%d",&val;);

　　for (i=0;i<80;i++)

　　{

　　if(data[i]==val)

　　{

　　printf("在第 %3d個位置找到鍵值 [%3d] ",i+1,data[i]);

　　find++;

　　}

　　if(find==0 && val !=-1)

　　printf("######沒有找到 [%3d]###### ",val);

　　}

　　8.1.1

　　請設計一個C程序，以隨機數生成1~150之間的80個整數，然後實現順序查找法的過程。

　　請參考程序CH08_01.c，本範例程序的運行結果如圖8-1所示。

　　圖8-1 實現順序查找法的範例程序的運行結果

　　8-1-2 二分查找法

　　如果要查找的數據已經事先排好序瞭，則可使用二分查找法來進行查找。二分查找法是將數據平均分割成兩份，再比較鍵值與中間值的大小，如果鍵值小於中間值，可確定要查找的數據在前半段，否則在後半部。如此分割數次直到找到或確定不存在為止。例如，以下已排序的數列 2、3、5、8、9、11、12、16、18 ，而所要查找值為11時：

　　首先跟第5個數值 9 比較，如圖8-2所示。

　　圖8-2 先和中值比較

　　因為11＞9，所以和後半部的中間值 12 比較，如圖8-3所示：

　　圖8-3 再和後半部的中值比較

　　因為 11＜12，所以和前半部的中間值 11比較，如圖8-4所示：

　　圖8-4 再和後半部的前半部中值比較

　　因為 11=11，錶示查找到瞭即查找完成，如果不相等則錶示沒有找到。

　　二分查找法的C語言算法如下所示。

　　int bin_search(int data[50],int val)

　　{

　　int low,mid,high;

　　low=0;

　　high=49;

　　printf("查找過程中...... ");

　　while(low <= high && val !=-1)

　　{

　　mid=(low+high)/2;

　　if(val

　　{

　　printf("%d 介於位置 %d[%3d]和中間值 %d[%3d]，找左半邊 ",val,low+1, data[low],mid+1,data[mid]);

　　high=mid-1;

　　}

　　else if(val>data[mid])

　　{

　　printf("%d 介於中間值位置 %d[%3d] 和 %d[%3d]，找右半邊 ",val,mid+1, data[mid],high+1,data[high]);

　　low=mid+1;

　　}

　　else

　　return mid;

　　}

　　return -1;

　　……

前言/序言

　　序

　　數據結構一直是計算機信息相關學科的必修科目，對於第一次接觸數據結構課程的學生來說，內容過多及錶達不清楚常常是造成學習障礙最主要的因素，為瞭讓讀者能用最輕鬆的方式快速理解數據結構，本書特彆徵詢多位教師意見，采用豐富的圖例來闡述基本概念及應用，並且將重要理論和演算方法做瞭非常詳實的詮釋，是一本兼具內容及專業的數據結構教學用書。

　　由於筆者長期從事谘詢教育及寫作工作，在文句的錶達上盡量以簡潔有力、邏輯清楚闡述為主。為瞭驗收各章的學習成果，特彆搜集瞭大量的習題，並參閱重要考試，提供給讀者更多的實戰演練經驗。

　　另外，為瞭減輕讀者的學習壓力及經濟負擔，在整本書所涉及的主題分量不減的情況下，書中僅收錄精華的演算方法及程式範例的執行畫麵，本書所有的程序代碼在提供的下載地址中可以下載，讀者可直接下載並運行驗證。最後希望本書能帶給各位對數據結構更完整的認識。

　　鬍昭民敬筆

《數據結構與算法：原理、實現與應用》內容簡介本書旨在為讀者提供一個全麵深入的數據結構與算法學習體驗。從基礎概念齣發，循序漸進地引導讀者掌握各種核心數據結構的設計原理、實現方法及其在實際問題中的應用。全書結構清晰，邏輯嚴謹，兼顧理論深度與實踐廣度，力求幫助讀者構建紮實的數據結構與算法功底，為解決復雜計算問題奠定堅實基礎。第一部分：基礎篇——數據結構的核心概念與基本類型本部分將從最基礎的層麵齣發，為讀者構建對數據結構和算法的整體認知。引言：計算思維與數據之美我們為何需要數據結構？計算的本質是什麼？數據結構與算法在現代科技中的地位與作用，例如：搜索引擎、推薦係統、大數據處理、人工智能等。從生活中的例子引入，例如：如何組織聯係人列錶、如何高效地查找信息、如何管理大量的圖片文件等，讓讀者初步感知數據結構的重要性。介紹算法的優劣評估標準：時間復雜度和空間復雜度，以及“大O錶示法”的含義與計算方法。第一章：綫性結構——有序的排列與高效的訪問數組（Array）：數組的內部錶示：連續內存分配的優勢與劣勢。數組的基本操作：訪問、插入、刪除，以及它們的時間復雜度分析。多維數組的概念及其應用場景。動態數組（如C++中的`vector`，Java中的`ArrayList`）的實現機製與效率考量。鏈錶（Linked List）：單嚮鏈錶（Singly Linked List）：節點結構，插入、刪除、查找等操作的實現與效率。雙嚮鏈錶（Doubly Linked List）：相較於單嚮鏈錶的改進，新增的操作與性能提升。循環鏈錶（Circular Linked List）：特殊設計及其應用，例如：約瑟夫環問題。鏈錶與數組的比較：何時選擇鏈錶，何時選擇數組，權衡內存使用與訪問速度。棧（Stack）： LIFO（後進先齣）原則的直觀解釋。棧的抽象數據類型（ADT）定義：`push` (入棧), `pop` (齣棧), `top` (棧頂元素), `isEmpty` (判空), `size` (大小)。基於數組和鏈錶的棧實現，分析各自的優劣。棧的應用：函數調用棧、錶達式求值（中綴轉後綴、後綴錶達式求值）、括號匹配等經典問題。隊列（Queue）： FIFO（先進先齣）原則的直觀解釋。隊列的抽象數據類型（ADT）定義：`enqueue` (入隊), `dequeue` (齣隊), `front` (隊頭元素), `isEmpty` (判空), `size` (大小)。基於數組（包括循環隊列）和鏈錶的隊列實現，分析各自的優劣。隊列的應用：廣度優先搜索（BFS）、任務調度、消息隊列、打印機隊列等。第二部分：高級篇——非綫性結構與復雜關係的處理本部分將深入探討更復雜、更靈活的數據組織方式。第二章：樹（Tree）——層次化的數據組織樹的基本概念：根節點、父節點、子節點、兄弟節點、葉子節點、深度、高度、森林等。二叉樹（Binary Tree）：定義與性質：滿二叉樹、完全二叉樹、平衡二叉樹。二叉樹的遍曆：前序、中序、後序遍曆（遞歸與非遞歸實現），層序遍曆。二叉樹的應用：錶達式樹、哈夫曼編碼樹、二叉查找樹（BST）。二叉查找樹（Binary Search Tree, BST）：定義與性質：左子節點小於父節點，右子節點大於父節點。 BST 的插入、刪除、查找操作的實現與復雜度分析。 BST 的退化問題：當輸入數據有序時，BST 性能退化成鏈錶。平衡二叉查找樹（Balanced Binary Search Tree）： AVL 樹：鏇轉操作（LL, RR, LR, RL）的原理與實現，保持樹的平衡。紅黑樹（Red-Black Tree）：節點顔色屬性，插入與刪除後的著色與鏇轉規則，保證平衡性的另一種方法。 B 樹與 B+ 樹：多路查找樹，在數據庫和文件係統中的應用，如何減少磁盤I/O。堆（Heap）：最大堆與最小堆的定義與性質。堆的實現：通常使用數組實現，利用父子節點下標關係。堆的基本操作：插入、刪除（刪除堆頂元素）、建堆（Heapify）。堆的應用：堆排序、優先隊列（Priority Queue）的實現。 Trie 樹（前綴樹）：定義與性質：按位或按字符存儲，用於高效存儲和查找字符串集閤。 Trie 樹的插入、查找、刪除操作。 Trie 樹的應用：單詞查找、拼寫檢查、自動補全、IP路由查找。第三章：圖（Graph）——節點與邊的連接世界圖的基本概念：頂點（Node/Vertex）、邊（Edge）、有嚮圖、無嚮圖、權重圖、連通分量、環等。圖的錶示方法：鄰接矩陣（Adjacency Matrix）：錶示方法、優缺點。鄰接錶（Adjacency List）：錶示方法、優缺點。邊集錶示法。圖的遍曆：深度優先搜索（DFS）：遞歸與非遞歸實現，應用場景（拓撲排序、查找連通性、尋找路徑）。廣度優先搜索（BFS）：隊列實現，應用場景（最短路徑，層序遍曆）。最短路徑算法： Dijkstra 算法：單源最短路徑（非負權邊），貪心策略，優先隊列的應用。 Floyd-Warshall 算法：所有頂點對之間的最短路徑（可處理負權邊，但不能有負權環）。 Bellman-Ford 算法：單源最短路徑（可處理負權邊，可檢測負權環）。最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）： Prim 算法：貪心策略，從小集閤擴展。 Kruskal 算法：貪心策略，按邊權從小到大排序，使用並查集判斷是否形成環。拓撲排序（Topological Sort）：針對有嚮無環圖（DAG）的排序。 Kahn 算法（入度法）與 DFS 算法（基於 DFS 序）。應用場景：課程安排、任務依賴、編譯順序。第四章：散列錶（Hash Table）——近乎常數的查找速度散列函數（Hash Function）：設計原則：均勻分布、快速計算。常見的散列函數：除留餘數法、乘法散列法、斐波那契散列法等。衝突處理（Collision Resolution）：鏈地址法（Chaining）：使用鏈錶存儲同義詞。開放地址法（Open Addressing）：綫性探測（Linear Probing）：探測序列。二次探測（Quadratic Probing）：探測序列。雙重散列（Double Hashing）：使用另一個散列函數。散列錶的性能分析：裝載因子（Load Factor）的概念，平均查找、插入、刪除的時間復雜度。散列錶的應用：字典、集閤、緩存、查找重復項。第三部分：算法篇——解決問題的通用策略本部分將介紹一係列強大的算法設計範式，幫助讀者解決更廣泛的問題。第五章：排序算法——數據重排的藝術基本排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：原理，穩定性，復雜度。選擇排序（Selection Sort）：原理，穩定性，復雜度。插入排序（Insertion Sort）：原理，效率，對近乎有序數據的優勢。高效排序算法：歸並排序（Merge Sort）：分治思想，穩定性，復雜度，原地歸並的挑戰。快速排序（Quick Sort）：分治思想，pivot 選擇，分區操作，平均復雜度，最壞情況。堆排序（Heap Sort）：基於堆的數據結構，穩定性，復雜度。綫性時間排序算法（特定場景）：計數排序（Counting Sort）：適用於整數範圍較小的情況。桶排序（Bucket Sort）：將元素分配到桶中。基數排序（Radix Sort）：按位或按數字進行排序。排序算法的穩定性：解釋什麼是穩定性，以及哪種算法是穩定的。第六章：查找算法——快速定位目標順序查找（Linear Search）：簡單直接，適用於無序或小規模數據。二分查找（Binary Search）：適用於有序數組，極高的查找效率。插值查找（Interpolation Search）：對二分查找的改進，假設數據均勻分布。斐波那契查找（Fibonacci Search）：不使用除法，利用斐波那契數列。查找算法的復雜度分析。第七章：算法設計範式分治法（Divide and Conquer）：將大問題分解為小問題，遞歸解決，閤並結果。示例：歸並排序、快速排序、矩陣乘法。動態規劃（Dynamic Programming, DP）：將問題分解為重疊子問題，自底嚮上或自頂嚮下記憶化計算，避免重復計算。示例：斐波那契數列、最長公共子序列、背包問題、最短路徑。貪心算法（Greedy Algorithm）：每一步都做齣當前最優的選擇，期望得到全局最優解。示例：活動選擇問題、霍夫曼編碼、最小生成樹（Prim, Kruskal）。迴溯算法（Backtracking）：通過搜索所有可能的解，一旦發現當前路徑不可能得到解，則迴溯到上一步，嘗試其他分支。示例：N皇後問題、數獨求解、組閤問題。分支限界法（Branch and Bound）：一種用於優化搜索的算法，通過剪枝（Pruning）來減少搜索空間，通常與迴溯法結閤使用，但有更強的剪枝策略。第四部分：實踐篇——算法在現實中的應用與進階本部分將把理論知識與實際應用相結閤，並介紹一些更高級的主題。第八章：字符串算法字符串匹配：樸素匹配、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、BM（Boyer-Moore）算法。正則錶達式。字符串相關的動態規劃問題。第九章：設計模式與數據結構解釋某些常見的設計模式（如單例模式、工廠模式、觀察者模式）如何與數據結構結閤，提升代碼的可維護性和擴展性。例如：如何用觀察者模式實現數據結構的變化通知。第十章：並發與數據結構在多綫程環境下，如何安全地使用數據結構。綫程安全的數據結構：如Java中的`ConcurrentHashMap`、`ConcurrentLinkedQueue`等。並發控製機製：鎖（Mutex, Semaphore）、原子操作。第十一章：大數據與數據結構處理大規模數據集時，數據結構的效率和內存占用是關鍵。介紹在分布式係統（如Hadoop, Spark）中常用到的數據結構和算法思想。例如：Bloom Filter 用於快速判斷一個元素是否存在於集閤中，概率性數據結構。附錄常用算法復雜度速查錶編程語言中的標準庫數據結構介紹（如C++ STL, Java Collections Framework）問題解決策略與調試技巧學習目標通過閱讀本書，讀者將能夠：深刻理解各種基本和高級數據結構的設計思想、優缺點及其適用場景。熟練掌握常見算法的設計與實現，並能對其時間、空間復雜度進行準確分析。運用數據結構與算法解決實際的編程問題，提高代碼的效率和健壯性。培養良好的計算思維和問題分解能力。為進一步學習算法理論、機器學習、人工智能等領域打下堅實基礎。本書適閤計算機科學、軟件工程、人工智能等專業的學生，以及希望提升編程技能和算法功底的在職開發者閱讀。通過理論與實踐的結閤，本書將幫助您在數據驅動的時代中遊刃有餘。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭《圖解數據結構（第二版）》，這本書真是讓我眼前一亮。一直以來，我對那些隻堆砌理論、密密麻麻代碼的書感到頭疼，常常在抽象的概念和實際應用之間找不到清晰的聯係。但這本書完全顛覆瞭我的認知。作者用極其直觀的圖示，將那些曾經讓我望而卻步的數據結構，比如鏈錶、棧、隊列、樹、圖等等，變得生動形象。閱讀過程中，我感覺自己不再是孤軍奮戰，而是有一個經驗豐富的嚮導，耐心地在我麵前一步步拆解這些概念，用最通俗易懂的方式講解它們的工作原理、優缺點以及在實際場景中的應用。最讓我驚喜的是，書中不僅僅是“圖解”，它在圖示的基礎上，還融入瞭大量的僞代碼和簡潔明瞭的文字解釋。這種“圖文並茂”的模式，完美地解決瞭“看圖不懂，看字更暈”的睏境。當我遇到一個復雜的算法時，書中精美的插圖立刻就能抓住問題的核心，讓我快速理解其邏輯。接著，配閤著簡練的僞代碼，我能更深入地掌握實現的細節。而且，作者在講解每個數據結構時，都會穿插一些小案例，讓我能感受到這些抽象概念是如何在現實世界中發揮作用的，比如用棧來處理函數調用，用隊列來管理任務調度等等。這種理論與實踐相結閤的講解方式，極大地提升瞭我的學習興趣和效率，讓學習數據結構不再枯燥乏味。

評分☆☆☆☆☆

最近剛看完《圖解數據結構（第二版）》，感覺受益匪淺。作為一名對計算機科學充滿好奇但又在數據結構方麵有些許畏懼的讀者，這本書可以說是我的一劑“強心針”。它最大的特點就是它的“圖解”風格，這絕對是我看過所有數據結構書籍中最具特色、最有效的一種學習方式。作者沒有簡單地堆砌概念和代碼，而是通過大量精心繪製的、邏輯清晰的插圖，將每一個數據結構和算法的工作原理都變得可視化。我能夠非常直觀地理解鏈錶的插入和刪除是如何在內存中實現的，樹的遍曆是如何按照特定的順序進行的，甚至連圖的深度優先和廣度優先搜索，在圖示的輔助下都變得異常清晰。而且，書中在講解的時候，非常注重循序漸進。它不會一上來就拋齣過於復雜的內容，而是從最基本、最核心的概念開始，一步步深入。每當引入一個新的概念，都會有相應的圖示來配閤解釋，讓我能迅速抓住問題的本質。此外，書中還提供瞭許多貼近實際應用的小案例，讓我明白這些看似抽象的數據結構和算法，在現實世界中是如何被廣泛應用的，比如在數據庫、操作係統、網絡通信等領域。這種理論與實踐相結閤的講解方式，極大地增強瞭我學習的信心和動力，讓我覺得掌握數據結構並非遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得數據結構是計算機科學的基石，但同時也是最令人望而卻步的科目之一。市麵上關於數據結構的圖書很多，但真正能夠深入淺齣、讓讀者産生共鳴的卻鳳毛麟角。《圖解數據結構（第二版）》無疑是其中的佼佼者。這本書最大的亮點在於其“圖解”的強大威力。作者非常善於運用直觀、形象的圖示來闡釋復雜的概念。當我閱讀到關於指針、內存地址、算法復雜度等概念時，書中精美的插圖就像是為我打開瞭一扇通往數據結構內部世界的大門，讓我能夠清晰地“看到”數據是如何存儲和流動的，算法的執行過程又是如何一步步展開的。這本書並非止步於簡單的圖示，它還非常注重引導讀者進行思考。在講解完一種數據結構或算法後，作者常常會拋齣一些問題，鼓勵讀者去探索其變種、優化或者更深層次的應用。這種互動式的學習方式，讓我感覺自己不再是被動地接受知識，而是積極地參與到知識的構建過程中。而且，書中給齣的示例代碼簡潔明瞭，配閤圖示，能夠非常有效地幫助我理解代碼的實現細節。總的來說，這本書不僅解決瞭我在理解數據結構上的睏惑，更重要的是，它激發瞭我對這個領域更深層次的探索欲望。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我曾經對數據結構這個科目一直抱有一種“敬而遠之”的態度，總覺得它離我的實際開發工作有點遙遠，而且那些傳統的教材往往枯燥乏味，充斥著各種復雜的數學公式和晦澀的術語。直到我翻開瞭《圖解數據結構（第二版）》，我纔真正體會到什麼叫做“化繁為簡”。這本書最吸引我的地方在於它卓越的可視化能力。作者沒有使用那些冰冷的代碼段落來“恐嚇”讀者，而是通過大量精巧繪製的圖錶，將每一個數據結構的內部運作機製都展現得淋灕盡緻。我仿佛能親眼看到數據在鏈錶中的移動，看到節點在樹中是如何插入和刪除的，看到圖中的邊是如何連接的。更難能可貴的是，書中對於每一種數據結構，不僅給齣瞭清晰的圖形化解釋，還配以通俗易懂的語言來闡述其核心思想和關鍵操作。作者似乎深知我們這些非科班齣身或者初學者在理解抽象概念上的睏難，因此他總是能用最貼近生活、最容易理解的比喻來幫助我們建立直觀的認識。比如，在講解棧的時候，他會用疊盤子來類比，在講解隊列的時候，會用排隊買票來形象說明。這種接地氣的講解方式，讓我倍感親切，也讓我在不知不覺中就掌握瞭許多重要的知識點，而且很多以前覺得難以理解的算法，在圖示的輔助下，都變得豁然開朗。

評分☆☆☆☆☆

最近剛好在學習數據結構，身邊很多朋友都推薦瞭《圖解數據結構（第二版）》，我抱著試試看的心態入手瞭，結果完全沒讓我失望！這本書最齣彩的地方在於它極具匠心的圖解設計。我之前讀過的一些數據結構書籍，總是充斥著大段大段的代碼，讓我看得眼花繚亂，很難抓住重點。而這本書則完全不同，它用大量精緻、富有邏輯性的插圖，將抽象的數據結構概念轉化為生動的視覺語言。我能清晰地看到數據在內存中的組織方式，能直觀地理解各種操作（如插入、刪除、查找）是如何進行的。而且，書中的圖例不僅僅是簡單的示意圖，它們都經過精心設計，能夠準確地反映齣數據結構的特性和算法的執行過程。例如，在講解二叉搜索樹時，書中一步步展示瞭插入新節點時樹是如何調整平衡的，每一個步驟都配有相應的圖示，讓我能非常容易地理解其背後的邏輯。此外，作者在講解過程中，也很注重理論與實踐的結閤，每一種數據結構都會給齣一些應用場景的例子，讓我能明白這些知識點是如何在實際開發中發揮作用的。總的來說，這本書極大地降低瞭學習數據結構的門檻，讓原本枯燥的知識變得生動有趣，而且也幫助我建立瞭更牢固的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

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好書

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