數據結構算法與解析 STL版/重點大學計算機專業係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高一凡 著

圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
• STL
• C++
• 教材
• 計算機專業
• 數據存儲
• 算法設計
• 解析
• 重點大學

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302435501

版次：1

商品編碼：12006032

包裝：平裝

叢書名： 重點大學計算機專業係列教材

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：355

字數：528000

編輯推薦

　　本書是一本可以讓讀者輕鬆學好數據結構和基本STL的教學輔導書，可和絕大部分C++語言的數據結構教科書配套使用（因為數據結構教科書的實質內容都差不多）。抽象、枯燥的算法理解起來有很大的難度，所以數據結構一直是讓本科生頭疼的專業基礎課。本書將數據結構的算法用程序實現瞭。讀者通過觀看書中的大量結構插圖、運行程序、逐語句觀察算法結果的過程使抽象問題具體化，降低學習的難度。配套的算法演示課件使枯燥的算法生動具體起來，讓讀者在輕鬆愉快的心境下學好數據結構，同時掌握STL的應用。相信本書會使讀者在學習中收到事半功倍的效果的。

內容簡介

　　本書將麵嚮對象的C++語言及STL與數據結構緊密結閤，是學習數據結構和C++編程的很好的輔導書。本書盡量將C++語言的類、模闆、虛函數、友元、友類引入到數據結構的編程中。在講解順序錶、鏈錶、棧、隊列和字符串之後介紹相應的STL容器的應用，並在後續的章節中使用介紹過的STL，其目的是引導讀者在更好地掌握麵嚮對象的C++語言的同時，對應用STL産生興趣，從而為編寫大型軟件打下基礎。
　　本書作者長期教授數據結構課程，有著獨到的教學心得和先進的教學方法，教學效果顯著，使數據結構的學習成為一件樂事，深受學生喜愛。本書是作者多年教學經驗的總結。
　　本書所有程序和算法演示課件均在計算機上運行通過，這些程序的源代碼和算法演示課件可通過清華大學齣版社的網站下載。
　　本書適用於使用C++語言描述的數據結構作教材的高等學校學生和自學者，同時也是很好的考研參考書。

作者簡介

　　黃德纔、男、工學博士、教授、博士生導師，中國計算機學會高級會員，計算機教育專業委員會委員。2008年獲浙江省教學名師奬。
　　作為項目負責人或主研參加完成國傢863計劃、浙江省科技廳計劃、國傢自然科學基金、浙江省自然科學基金項目以及其它橫嚮科研項目30餘項，目前作為項目負責人承擔水利部科技專項課題1項。在國內外核心期刊發錶學術論文100餘篇，其中數據倉庫與數據挖掘方麵的論文近20篇。獲得浙江省教育廳科技成果二等奬(獨立)，浙江省科技進步三等奬（4/9）。
　　主編教材五部，其中“十一五”國傢級規劃教材《數據庫原理及其應用教程(第二版)》和“十二五”國傢級規劃教材《數據庫原理及其應用教程(第三版)》(科學齣版社)各一部，
　　主持完成《數據庫原理及應用》浙江省精品課程建設項目，主講《數據倉庫與數據挖掘》碩士生專業課程十餘年。

目錄

第1章綫性錶
1.1順序存儲結構
1.1.1順序錶
1.1.2STL的順序存儲結構——vector順序錶
1.2鏈式存儲結構
1.2.1單鏈錶
1.2.2雙嚮循環鏈錶
1.2.3STL的鏈式存儲結構——list鏈錶
1.3靜態鏈錶存儲結構
第2章棧和隊列
2.1棧
2.1.1棧的順序存儲結構
2.1.2棧的鏈式存儲結構
2.1.3STL的棧結構
2.2棧的應用與遞歸
2.2.1數製轉換
2.2.2錶達式求值
2.2.3漢諾塔問題與遞歸的實現
2.2.4迷宮問題
2.2.5皇後問題
2.2.6馬踏棋盤問題
2.3隊列
2.3.1隊列的鏈式存儲結構
2.3.2隊列的順序存儲結構
2.3.3STL的隊列結構
2.4隊列的應用——排隊和排隊機的模擬
第3章字符串和矩陣
3.1字符串
3.1.1字符串的按需(堆)存儲結構
3.1.2STL的串結構
3.1.3字符串的模式匹配算法
3.2矩陣
3.2.1多維數組的順序存儲結構
3.2.2矩陣的壓縮存儲
目錄
數據結構算法與解析（STL版）
第4章樹與二叉樹
4.1二叉樹的順序存儲結構
4.2二叉樹的鏈式存儲結構
4.3二叉排序樹
4.4平衡二叉樹
4.5紅黑樹
4.6伸展樹
4.7樹的存儲結構
4.8赫夫曼樹和赫夫曼編碼
第5章圖
5.1圖的鄰接矩陣存儲結構
5.2圖的鄰接錶存儲結構
5.3圖的深度優先遍曆和廣度優先遍曆
5.4圖的應用
5.4.1無嚮圖的連通分量和生成樹
5.4.2最小生成樹
5.4.3關節點和重連通分量
5.4.4拓撲排序和關鍵路徑
5.4.5最短路徑
第6章查找
6.1靜態查找錶
6.2哈希錶的插入、刪除及查找
6.3動態查找錶
6.3.1B樹
6.3.2鍵樹
第7章內部排序
7.1插入排序
7.2冒泡排序
7.3簡單選擇排序
7.4希爾排序
7.5快速排序
7.6堆排序
7.7二路歸並排序
7.8基數排序
第8章外部排序
8.1多路平衡歸並
8.2置換選擇排序
參考文獻

《算法藝術：現代編程實踐的基石》 引言 在飛速發展的計算機科學領域，算法與數據結構的地位如同建築學的基石，是構建高效、穩定、可擴展軟件係統的根本。本書《算法藝術：現代編程實踐的基石》旨在為讀者深入剖析這些核心概念，並將其與當今主流的編程範式和實際應用緊密結閤，幫助開發者們在瞬息萬變的科技浪潮中，夯實技術根基，提升解決問題的能力。 本書並非一份枯燥的理論匯編，而是一次探索算法與數據結構精妙之處的旅程。我們將循序漸進地揭示各種經典數據結構的設計思想、實現原理及其在實際場景中的應用價值，並通過嚴謹的算法分析，引導讀者理解不同算法的效率、優劣勢，以及何時選擇何種算法能帶來最佳性能。我們關注的不僅是“是什麼”，更是“為什麼”以及“如何做得更好”。 第一部分：數據結構的智慧——組織信息的藝術 第一章：基礎數據結構的基石 我們從最基本也是最重要的數據結構開始，理解它們是如何高效地存儲和訪問數據的。 數組（Array）：不僅僅是簡單的綫性存儲，我們將深入探討其內存布局、訪問效率，以及動態數組（如ArrayList）的動態擴容機製和性能權衡。瞭解數組在緩存利用方麵的優勢，以及它如何成為其他許多數據結構的基礎。 鏈錶（Linked List）：從單嚮鏈錶到雙嚮鏈錶，再到循環鏈錶，我們將詳細剖析它們的節點結構、插入、刪除、查找操作的實現細節及其時間復雜度。重點分析鏈錶在內存分配和動態插入刪除方麵的靈活性，以及與數組在隨機訪問和順序訪問上的差異。 棧（Stack）：後進先齣（LIFO）的經典抽象，我們將探討其在函數調用、錶達式求值、深度優先搜索等方麵的應用。通過實際案例，展示棧在解決遞歸問題和狀態迴溯中的作用。 隊列（Queue）：先進先齣（FIFO）的抽象，我們將學習其在廣度優先搜索、任務調度、緩衝區管理等場景下的應用。重點分析循環隊列的實現，以及其在多綫程並發中的作用。 第二章：樹與圖的非凡力量——構建層級與連接 本章將帶領讀者進入非綫性數據結構的廣闊天地，探索如何高效地錶示復雜的關係。 樹（Tree）： 二叉樹（Binary Tree）：從基礎的二叉樹遍曆（前序、中序、後序）到理解其遞歸性質，我們將深入探討。 二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST）：理解其有序性、查找、插入、刪除操作的實現及其平均與最壞情況下的時間復雜度。 平衡二叉搜索樹（Balanced BST）：我們將重點介紹AVL樹和紅黑樹。理解它們如何通過鏇轉等機製來維持樹的平衡，從而保證對數級彆的時間復雜度，這是實際應用中不可或缺的。 堆（Heap）：最大堆和最小堆的定義、構建（heapify）和基本操作（插入、刪除最大/最小元素）。重點分析堆在優先隊列（Priority Queue）實現中的核心作用，以及在堆排序中的應用。 B樹與B+樹：雖然更常用於文件係統和數據庫，但理解其多路搜索的思想對於構建大規模數據索引至關重要。 圖（Graph）： 圖的錶示：鄰接矩陣與鄰接錶的優劣勢分析，以及選擇閤適的錶示方法對算法效率的影響。 圖的遍曆：深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）的原理、實現和應用。重點講解DFS在連通性檢測、拓撲排序中的應用，以及BFS在最短路徑（無權圖）問題中的應用。 最短路徑算法：Dijkstra算法（單源最短路徑，非負權邊）、Bellman-Ford算法（單源最短路徑，可處理負權邊），以及Floyd-Warshall算法（所有點對最短路徑）。深入理解它們的實現細節、時間復雜度以及適用場景。 最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）：Prim算法和Kruskal算法的原理、實現和比較。理解它們如何貪婪地構建齣連接所有頂點的最小權重的邊集。 拓撲排序（Topological Sort）：針對有嚮無環圖（DAG）的排序方法，講解基於DFS和Kahn算法（入度錶）的實現，並分析其在任務依賴、編譯排序等方麵的應用。 第三章：哈希錶的魔法——追求常數時間的神秘 本章將深入探索哈希錶（Hash Table）的設計精髓，理解其如何通過哈希函數和衝突解決策略，在平均情況下實現近乎常數時間的查找、插入和刪除。 哈希函數（Hash Function）：設計良好哈希函數的原則，以及常見的哈希函數設計方法。 衝突解決方法： 鏈地址法（Chaining）：使用鏈錶解決衝突，分析其實現和性能。 開放地址法（Open Addressing）：綫性探測（Linear Probing）、二次探測（Quadratic Probing）、雙重哈希（Double Hashing）等探測策略的原理、實現和優缺點。 裝載因子（Load Factor）：理解裝載因子對哈希錶性能的影響，以及何時需要進行動態擴容（rehashing）。 實際應用：在字典（Dictionary）、集閤（Set）等數據結構中的應用，以及在緩存、數據庫索引等方麵的巧妙運用。 第二部分：算法的魅力——解決問題的藝術 第四章：排序的藝術——讓數據有序的策略 本章將全麵審視各種排序算法，理解它們的內在邏輯、效率差異以及適用場景。 基礎排序算法： 冒泡排序（Bubble Sort）、選擇排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）：雖然時間復雜度較高，但其簡單易懂的原理是理解更復雜算法的基礎。 高效排序算法： 歸並排序（Merge Sort）：分治思想的經典應用，理解其穩定性、對數時間復雜度以及內存消耗。 快速排序（Quick Sort）：分治思想的另一種體現，理解其原地排序的優勢，以及選擇樞軸（pivot）對性能的關鍵影響，分析其平均與最壞情況下的時間復雜度。 堆排序（Heap Sort）：結閤堆數據結構的排序方法，理解其效率和原地排序的特點。 綫性時間排序算法（特定條件下）： 計數排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基數排序（Radix Sort）：理解它們在特定數據分布下的高效性，以及它們的局限性。 穩定性與原地性：分析不同排序算法的穩定性和原地性，以及它們在實際應用中的意義。 第五章：搜索的智慧——快速定位信息的藝術 本章聚焦於數據查找的策略，從綫性查找的樸素到對數查找的高效。 順序查找（Sequential Search）：最基礎的查找方法，分析其在未排序數據中的應用。 二分查找（Binary Search）：在有序數組上的對數時間查找，深入理解其遞歸和迭代實現，以及邊界條件的嚴謹處理。 插值查找（Interpolation Search）：在分布均勻的有序數組上比二分查找更優的查找方法。 斐波那契查找（Fibonacci Search）：利用斐波那契數列進行查找，也是一種在有序數組上的高效查找方法。 第六章：字符串算法——處理文本的利器 本章將深入探討在文本處理中至關重要的字符串匹配和模式查找算法。 樸素字符串匹配：最直觀的匹配方法，分析其效率瓶頸。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）：利用前綴和後綴的匹配信息，避免不必要的比較，顯著提升匹配效率。深入理解其next數組（或LPS數組）的構建和應用。 Boyer-Moore算法：從後嚮前匹配，利用壞字符規則和好後綴規則，在實際應用中通常比KMP更快。 Rabin-Karp算法：基於哈希的字符串匹配算法，理解其滾動哈希的原理，以及在大量匹配需求下的優勢。 Trie樹（前綴樹）：高效存儲和查找字符串集閤，特彆適用於前綴匹配、自動補全等場景。 第七章：動態規劃——分解與最優解的藝術 本章將引導讀者掌握動態規劃（Dynamic Programming, DP）這一強大的算法設計範式，通過分解問題、存儲子問題解來構建最優解。 動態規劃的核心思想：最優子結構、重疊子問題。 遞推關係與狀態轉移方程：如何準確地定義狀態和狀態之間的轉移。 求解方法：自頂嚮下（帶備忘錄）和自底嚮上（迭代）兩種實現方式。 經典問題解析： 斐波那契數列：最簡單的DP入門。 背包問題（0/1背包、完全背包）：經典的組閤優化問題。 最長公共子序列（LCS）、最長遞增子序列（LIS）：序列處理中的重要問題。 硬幣找零問題：組閤數問題。 矩陣鏈乘法：優化計算順序。 狀態壓縮DP：處理狀態空間較大的問題。 第八章：貪心算法——局部最優與全局最優的權衡 本章介紹貪心算法（Greedy Algorithm）的設計思想，即在每一步選擇當前看起來最優的解，並期望最終能得到全局最優解。 貪心算法的適用條件：貪心選擇性質和最優子結構。 經典應用： 活動選擇問題：選擇不相交的最大數量的活動。 霍夫曼編碼（Huffman Coding）：構建最優的前綴編碼。 最小生成樹（Prim、Kruskal）：前麵已介紹，再次強調其貪心性質。 分數背包問題：與0/1背包的區彆。 最短路徑（Dijkstra）：也具有貪心性質。 第九章：迴溯與分支限界——搜索空間的探索 本章將探討迴溯（Backtracking）和分支限界（Branch and Bound）算法，它們常用於解決組閤搜索問題，如迷宮、八皇後、旅行商等。 迴溯算法：深度優先搜索（DFS）的一種應用，通過不斷嘗試並撤銷（backtrack）來尋找所有可能的解或滿足條件的解。 剪枝策略：如何有效地減少搜索空間，提高效率。 分支限界：在搜索過程中，通過限界函數來評估分支的可能，捨棄無望的分支，通常用於求解優化問題。 經典問題： N皇後問題 迷宮尋路 排列組閤問題 第十章：高級算法概念與應用 復雜度理論基礎：Big O、Big Omega、Big Theta符號的精確定義，理解時間復雜度和空間復雜度的衡量標準。 NP-Complete與NP-Hard問題：理解計算復雜性理論中的重要概念，以及哪些問題目前尚無高效的通用解法。 圖算法的深入：強連通分量（Tarjan算法、Kosaraju算法）、二分圖的最大匹配等。 計算幾何基礎：凸包、最近點對等簡單算法介紹。 並發與並行算法簡介：多綫程、多進程下的算法設計考慮。 第三部分：現代編程實踐與算法 第十一章：數據結構與算法在現代開發中的體現 麵嚮對象設計與數據結構：如何將數據結構封裝到類中，以及接口（Interface）與抽象類（Abstract Class）在數據結構抽象中的作用。 函數式編程與數據結構：不可變數據結構、遞歸在函數式編程中的應用。 算法在常用庫中的應用：例如，在Python的collections模塊、Java的Collections Framework、C++的STL（Standard Template Library）中，各種數據結構和算法是如何實現的，以及如何高效地使用它們。 算法在特定領域的應用： Web開發：緩存、索引、消息隊列。 數據科學與機器學習：特徵工程、模型訓練（如決策樹、SVM）、數據降維。 遊戲開發：路徑查找（A）、碰撞檢測、AI邏輯。 操作係統：進程調度、內存管理、文件係統。 第十二章：性能優化與算法選擇 性能瓶頸分析：如何通過profiling工具定位代碼中的性能熱點。 數據結構與算法的選擇原則：根據問題的特點、數據規模、訪問模式等選擇最閤適的數據結構和算法。 空間復雜度與時間復雜度權衡：何時可以犧牲空間換取時間，何時反之。 緩存友好性：理解CPU緩存的工作原理，以及如何通過優化數據訪問模式來提升性能。 算法的近似與啓發式方法：當精確算法不可行時，如何尋找近似解或啓發式解。 結語 《算法藝術：現代編程實踐的基石》不僅僅是一本技術手冊，更是一份思維的啓迪。我們相信，通過對數據結構和算法的深入理解與實踐，讀者將能夠以更清晰的邏輯、更高效的方法去解決日益復雜的編程挑戰，在軟件開發的道路上行穩緻遠，創造齣更具價值和影響力的技術作品。掌握算法的藝術，就是掌握瞭構建未來數字世界的關鍵能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，數據結構與算法的學習，如果不能與解決實際問題相結閤，就容易變得枯燥乏味。這本書的書名中“與解析”這樣的組閤，讓我對它寄予瞭厚望。我非常希望它能在講解每一個數據結構和算法時，都提供一些貼近現實世界的應用案例。比如，在講解樹形結構時，我希望能看到它能分析文件係統、DOM樹、或者搜索引擎的索引結構。在講解圖算法時，我希望能看到它能涉及社交網絡分析、地圖導航、或者網絡路由問題。而“STL版”的特點，則讓我期待看到這些實際問題是如何通過STL的強大能力得到高效解決的。比如，利用`std::map`和`std::set`來錶示社交關係，利用`std::priority_queue`來求解最短路徑。我特彆想知道，書中是如何利用STL提供的算法來優化這些實際應用的，例如，如何用STL的搜索算法來快速定位圖中的節點，或者如何用STL的排序算法來對圖的邊進行排序以加速最小生成樹的構建。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在讀的計算機專業學生，我們時常被各種“黑盒”式的STL函數所包圍。誠然，它們高效且方便，但如果僅僅是機械地調用，而對底層的實現原理一無所知，總會感覺不踏實。這本書的“解析”二字，恰恰擊中瞭我最渴望解決的痛點。我特彆希望它能深入剖析STL中各個容器（如`std::vector`、`std::list`、`std::deque`）的底層數據結構，例如，`vector`是如何實現動態擴容的，`list`又是如何通過指針連接節點，以及這些實現對操作（插入、刪除、訪問）的時間復雜度帶來的影響。同樣，對於STL中的各種算法，我也希望能看到它們的實現細節，例如，`std::sort`在不同場景下可能使用的不同排序算法（如快速排序、堆排序、歸並排序），以及STL庫是如何根據數據規模和特性進行智能選擇的。最關鍵的是，我期望這本書能夠提供一些“DIY”的場景，比如，在某些特定需求下，我們是否需要自己實現一個數據結構，而不是直接調用STL。如果是這樣，這本書應該能提供清晰的思路和方法，指導我們如何從零開始構建一個高效且符閤特定場景需求的數據結構。例如，在講解散列錶（哈希錶）時，我希望能看到書中不僅介紹哈希函數的選擇、衝突解決策略（如鏈地址法、開放地址法），還展示如何利用STL的`unordered_map`來理解這些概念，甚至進一步探討如何根據實際需求，利用STL的底層組件（如`std::vector`和鏈錶節點）手動實現一個優化的哈希錶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“解析”部分，我非常期待它能提供一些關於算法效率和內存使用的“底層”視角。很多時候，我們隻關注算法的時間復雜度，但對於空間復雜度，尤其是在大規模數據處理中，其影響同樣不容忽視。我希望能看到書中詳細對比不同數據結構（如數組、鏈錶、樹、圖）在存儲數據時的內存開銷，以及它們在進行各種操作時，內存占用的動態變化。例如，在講解堆棧時，我期望它能清晰地解釋遞歸調用棧是如何工作的，以及棧溢齣的原因。對於STL容器，我也希望能看到它能深入分析其內存分配策略，比如`std::vector`的內存塊是如何管理的，`std::map`和`std::set`（通常是紅黑樹）的節點內存是如何組織的。我尤其期待它能提供一些實際的性能測試案例，展示在不同場景下，不同數據結構和算法在時間和空間上的實際錶現差異。比如，在一個需要頻繁插入和刪除元素的場景下，`std::vector`和`std::list`在性能上的真實對比。書中對STL的結閤，讓我堅信它能提供更貼近現代C++工程實踐的分析，而不是脫離實際的紙上談兵。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，學習數據結構與算法，最終的目的是為瞭能夠寫齣更高效、更健壯、更具可維護性的程序。這本書的“解析”部分，我非常期待它能提供一些關於“算法優化”的實用技巧，並且是結閤STL的實際應用。我希望它能講解一些非平凡的優化策略，例如，如何通過改變數據結構來提高算法效率，如何利用位運算來加速某些計算，如何使用緩存（cache）來優化算法性能。我尤其期待書中能提供一些“性能調優”的案例，展示如何利用STL的性能剖析工具或者其他第三方工具，找齣代碼中的瓶頸，並給齣具體的優化方案。例如，當一個基於STL容器的算法運行緩慢時，這本書能否指導我們分析是容器本身的特性，還是算法的邏輯，或者是STL函數的使用方式齣瞭問題，並給齣相應的改進建議。它也可能涉及到一些關於並發編程中數據結構與算法的設計，以及如何利用STL的並發庫來構建高效的多綫程應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，我承認，一開始並沒有吸引我太多。那種經典的教材封麵風格，通常預示著一本內容紮實但可能略顯枯燥的書籍。然而，當我翻開第一頁，尤其是看到“STL版”這幾個字時，我的興趣陡然提升。作為一名已經踏入編程領域一段時間，但又深感基礎知識需要鞏固的學習者，我一直渴望能找到一本既能係統講解數據結構與算法核心概念，又能緊密結閤實際工程應用的書籍。以往讀過的幾本，要麼過於理論化，要麼代碼示例老舊，用的是非現代的C++特性，學習起來總覺得隔靴搔癢。這本書的齣現，恰恰彌補瞭我的這一需求。序言中，作者強調瞭STL（Standard Template Library）在現代C++開發中的重要性，以及它如何極大地簡化和優化瞭數據結構與算法的實現。這讓我看到瞭將抽象的理論知識轉化為實際生産力的可能性。我迫不及待地想知道，書中是如何將STL的強大功能巧妙地融入到各個數據結構和算法的講解中的，比如如何利用`vector`、`list`、`set`、`map`等容器來模擬和實現各種經典的數據結構，又如何運用`sort`、`find`等算法函數來解決實際問題。我尤其期待看到書中能夠提供一些與STL特性緊密相關的算法優化技巧，例如，在某些場景下，理解STL容器的底層實現原理，比直接調用現成的STL函數更能幫助我們寫齣高效的代碼。同時，我也對書中關於算法復雜度分析的講解抱有很高的期望，希望它能深入淺齣地解釋清楚時間復雜度和空間復雜度，並結閤STL的實際應用，給齣一些量化的性能評估方法，讓讀者能夠真正理解“為什麼”要選擇某種數據結構或算法，以及如何根據實際需求做齣最優選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“解析”二字，我理解它不僅僅是解釋算法的步驟，更是對算法的“Why”進行深入探討。我希望它能引導我思考不同算法之間的優劣勢，以及它們適用的場景。例如，在講解搜索算法時，我期望它能詳細比較綫性搜索、二分搜索、以及哈希查找在不同數據結構和不同查詢模式下的性能錶現。在講解排序算法時，我希望能看到它能對各種排序算法（如冒泡排序、選擇排序、插入排序、快速排序、歸並排序、堆排序）進行細緻的比較，不僅是時間復雜度和空間復雜度，還包括它們的穩定性、是否是原地排序、以及在實際應用中的性能特點。更重要的是，我期待這本書能通過STL的視角，來展示這些比較的意義。例如，當我們需要在一個已排序的序列中查找元素時，STL提供的`std::binary_search`和`std::lower_bound`等函數是如何利用底層數據的有序性來實現高效查找的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名中有“重點大學計算機專業係列教材”的字樣，這在我看來，意味著它不僅僅是一本麵嚮初學者的入門讀物，更是一本能夠承載更深層次、更嚴謹的理論講解的書籍。我一直在尋找能夠提升我理論功底的書籍，尤其是在數據結構與算法的某些高級主題上。我非常期待書中能夠詳細講解那些在操作係統、編譯原理、甚至人工智能領域都會用到的算法，比如，高級圖算法（如最小生成樹的Kruskal和Prim算法的變體，網絡流算法等），或者更復雜的字符串匹配算法（如KMP算法的深入分析，以及Boyer-Moore算法的變體）。同時，我也希望它能涉及到一些近似算法和啓發式算法，這些在NP-hard問題求解中非常重要。我特彆想看到書中是如何將STL的組件巧妙地應用到這些復雜算法的實現中的，例如，如何利用STL的優先隊列（`priority_queue`）來高效實現Prim算法，或者如何利用STL的字符串處理功能來簡化KMP算法的實現。另外，我也關注本書是否會涉及一些概率性數據結構，比如Bloom Filter，以及如何使用STL來模擬這些結構。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“重點大學計算機專業係列教材”定位，讓我對它在理論深度和廣度上抱有很高的期待。我希望它能涵蓋數據結構與算法的經典內容，但又不局限於此，而是能夠引入一些前沿的研究方嚮或者更具挑戰性的主題。例如，我希望能看到書中對“數據流算法”（data stream algorithms）的介紹，這類算法在處理海量實時數據時非常重要。或者，對“分布式數據結構與算法”的初步探討，這在現代大規模係統中至關重要。我也期望它能涉及一些算法的安全性方麵，例如，在加密算法中，數據結構和算法扮演的角色。而“STL版”的特色，則讓我期待這些復雜概念的實現能夠藉助STL的強大能力，變得更加清晰和可操作。例如，如何利用STL的容器和算法來構建一個簡單的數據流處理框架，或者如何利用STL的模闆元編程（template metaprogramming）來優化某些算法的性能。

評分☆☆☆☆☆

我一直對算法的“思維方式” rather than 純粹的代碼實現更感興趣。很多書傾嚮於羅列各種算法，然後給齣代碼。但這本書，從我初步的瀏覽來看，似乎更側重於“解析”這個詞。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，以及“背後的原理是什麼”。當我讀到它對圖論算法的介紹時，我發現作者並沒有止步於Dijkstra或Floyd-Warshall的僞代碼，而是花瞭大篇幅去分析這些算法是如何一步步構建最優解的，是如何通過維護一些關鍵的狀態信息來避免重復計算的。更讓我驚喜的是，它並沒有迴避引入一些高等數學的概念，比如在講解動態規劃時，它能很自然地將遞推關係與矩陣乘法聯係起來，甚至暗示瞭一些更高級的優化方法。這種層層遞進的講解方式，讓我感覺自己不是在被動地接受知識，而是在主動地構建對算法的理解。我尤其期待書中關於分治算法的章節，希望它能不僅僅講解歸並排序或快速排序，而是深入探討分治策略的核心思想，以及它在解決更復雜問題時（例如，字符串匹配、最近點對問題）的通用性。它還提到瞭“動態規劃的記憶化搜索”，這讓我聯想到很多ACM競賽中的經典題目，這本書能否提供一些具體的案例，展示如何將抽象的DP理論轉化為可執行的程序，並且是如何通過搜索策略來優化DP過程，避免指數級的復雜度，這是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名追求代碼質量的開發者，我一直認為，優秀的算法設計離不開優秀的程序設計思想。這本書的“解析”部分，我非常希望它能引導我思考如何編寫齣“優雅”且“易於維護”的代碼。我期待書中能用STL來示範如何將抽象的數據結構和算法的思想，轉化為清晰、模塊化、易於復用的C++代碼。這不僅僅是調用STL函數，而是如何圍繞STL提供的接口，構建齣具有良好封裝性和擴展性的類或函數。例如，在講解麵嚮對象設計模式在數據結構實現中的應用時，我希望它能展示如何使用STL的迭代器（iterators）來支持各種遍曆操作，如何利用STL的適配器（adapters）來輕鬆地將一種數據結構包裝成另一種接口。我尤其期待書中能提供一些“重構”的思路，比如，當我們發現一個算法實現不夠高效或者難以理解時，如何利用STL的強大功能來對其進行優化和簡化。它也可能包含一些關於性能剖析（profiling）的指導，讓我們能夠利用STL提供的工具或第三方工具，找齣代碼中的性能瓶頸，並有針對性地進行改進。