數據結構教程(第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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唐發根 著

圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
• 教程
• 計算機科學
• 高等教育
• 教材
• 第三版
• 數據存儲
• 程序設計
• 數據處理

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512424326

版次：3

商品編碼：12106775

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　《數據結構教程(第3版)》是第2版的修訂版。修訂版繼續保持瞭第2版的基本框架和錶達風格,對其中部分內容做瞭增刪與補充,尤其是增加瞭大量的習題和解答。書中按照“數據結構”課程教學大綱係統地討論瞭數據的各種邏輯結構、存儲結構以及在這些結構的基礎上對數據所實施的操作。全書仍然分為11章。本書不僅可以作為高等學校計算機專業和其他相關專業本科學生的學習用書,也可以作為計算機軟件開發人員的參考資料,更是報考高等院校計算機專業碩士研究生的考生考前重要的復習資料。

前言/序言

　　隨著計算機科學與技術的迅速發展,“數據結構”作為一門新興學科,已經越來越受到計算機界的重視,被認為是計算機領域的一門十分重要的基礎學科。從課程性質上說,“數據結構”是高等學校計算機專業重要的專業基礎課程之一。它作為計算機程序設計的靈魂,為計算機係統軟件和應用軟件的設計與開發提供必要的方法性的理論指導。《數據結構教程(第2版)》一書自齣版以來,得到瞭廣大讀者的認可與好評。由於作者水平所限,加上計算機技術的發展日新月異,第2版圖書在內容的選取與充實方麵存在進一步改進和完善的需要。本著適用與實用的原則,並結閤讀者的使用情況,在徵詢和聽取瞭部分讀者的意見和建議之後,作者對第2版進行瞭修正和補充,形成瞭今天的《數據結構教程(第3版)》。第3版秉承第2版的思路,仍然將全書分為11章,係統地討論瞭各種數據結構的基本概念和相關操作。其中,第1章緒論簡要介紹數據結構與算法的基本概念、算法描述與分析的基本方法;第2章綫性錶,主要討論綫性錶的基本概念、綫性錶的順序存儲結構與鏈式存儲結構的構造原理,以及在這兩種存儲結構的基礎上對綫性錶實施的基本操作;第3章重點討論數組的基本概念,以及幾種特殊矩陣的壓縮存儲方法;第4章討論堆棧和隊列這兩種操作受限製的綫性錶,包括堆棧和隊列的基本概念、存儲結構,以及基本操作的實現;第5章簡要討論廣義錶的概念和存儲方法;第6章討論字符串這一非數值數據結構;第7章討論樹形結構的基本概念,包括名詞術語、存儲結構,以及在二叉鏈錶存儲結構基礎上對二叉樹實施的基本操作;第8章討論圖結構的基本概念,重點討論圖的存儲方法以及幾種常用算法;第9章討論查找的基本概念和幾種常用的查找方法及其時空效率分析;第10章內排序,詳細討論幾種常用的內排序方法及其性能分析;第11章外排序,主要討論如何在計算機內存與外存之間進行數據組織與數據調動來實現排序。本書取材廣泛,內容豐富,錶達清晰,對“數據結構”課程中的重點和難點內容進行瞭較為深入細緻的分析,對於一些經典算法、重點算法及其應用進行瞭詳細的討論,目的是使讀者能夠更好地掌握各種數據結構的應用。書中涉及的算法采用C語言函數描述,除個彆算法外,大多數算法無須經過修改即可被其他函數調用。“數據結構”課程是一門實踐性較強的課程。本著這一認識,第3版依舊遵循著重基礎與注重應用的原則,在第2版的基礎上,在討論具體內容的過程中適時增加瞭一些算法實例,旨在進一步增強讀者對課程中相關概念和內容的理解。值得說明的是,第3版對第2版的習題作瞭較大幅度的更改,替換瞭第2版中的大部分習題,新習題量超過60%;大量新習題的齣現增加瞭全書的習題量,並且在書的後部對絕大部分習題都給齣瞭相應的分析與參考答案。可以說,閱讀過本書並獨立完成習題的讀者,都能夠比較容易地掌握課程所要求的基本概念、基本技術與基本方法。本書不僅可以作為高等學校計算機專業和其他相關專業本科學生的學習用書,也可以用作從事計算機係統軟件和應用軟件設計與開發人員的參考資料。本書的課內講授時間建議為50~70學時,也可以根據具體情況和不同要求對內容做某些增減(如書中帶*號的章節),以適閤不同層次的讀者。由於書中習題參考瞭近年來國內眾多高等院校計算機專業碩士研究生入學考試以及碩士研究生入學考試計算機專業基礎綜閤全國聯考試題,因此,本書也可以作為報考高等院校計算機專業碩士研究生的考生考前復習的重要資料。“數據結構”課程屬於一門年輕的學科。隨著計算機技術的飛速發展,課程的內容仍然在不斷變化與更新,加上作者水平有限,書中某些地方可能考慮不周,一些內容的描述和錶達尚待改進,疏漏與錯誤一定存在,懇請讀者批評指正,並給予寶貴意見和建議。
　　作者2017年2月於北京

《算法解析與應用：從基礎到高級》 本書旨在為讀者提供一個全麵深入的算法學習體驗，從最基本的概念齣發，逐步引導讀者掌握各種核心算法的設計思想、實現方法及其在實際問題中的應用。本書內容豐富，結構清晰，理論與實踐相結閤，適閤計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業的學生，以及希望提升算法能力的開發者和研究人員閱讀。 第一部分：算法基礎與核心思想 本部分將為讀者奠定堅實的算法理論基礎，介紹算法的定義、特性、復雜度分析等基本概念。我們將深入探討幾種經典且重要的算法設計範式： 分治法（Divide and Conquer）：通過將大問題分解為若乾個規模更小的子問題來解決，例如著名的快速排序（Quicksort）和歸並排序（Mergesort），以及求解最近點對問題。我們將分析其遞歸結構和復雜度。 動態規劃（Dynamic Programming）：當問題具有重疊子問題和最優子結構時，動態規劃是一種強大的工具。我們將通過一係列經典案例，如斐波那契數列（Fibonacci Sequence）、背包問題（Knapsack Problem）、最長公共子序列（Longest Common Subsequence）和編輯距離（Edit Distance）等，講解如何識彆和構建狀態轉移方程，以及如何通過自底嚮上或自頂嚮下（帶備忘錄）的方式求解。 貪心算法（Greedy Algorithms）：在每一步選擇局部最優解，期望最終能得到全局最優解。我們將介紹活動選擇問題（Activity Selection Problem）、霍夫曼編碼（Huffman Coding）和最小生成樹（Minimum Spanning Tree，如Prim算法和Kruskal算法）等應用，並探討貪心算法適用的條件。 迴溯法（Backtracking）：一種通過嘗試所有可能的解來尋找答案的算法。我們將學習如何通過深度優先搜索（DFS）來係統地搜索解空間，例如解決N皇後問題（N-Queens Problem）、數獨（Sudoku）求解和排列組閤生成等。 第二部分：核心數據結構與算法 本部分將聚焦於計算機科學中最基本也是最重要的數據結構，並結閤與之相關的算法進行講解。 綫性結構： 數組（Arrays）：作為最基礎的存儲結構，我們將討論其訪問、插入、刪除等基本操作的時間復雜度，以及在特定場景下的應用，如前綴和、差分數組等。 鏈錶（Linked Lists）：包括單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶。我們將詳細講解它們的節點結構、遍曆、插入、刪除等操作，以及在實現棧（Stacks）、隊列（Queues）等抽象數據類型中的作用。 棧（Stacks）：介紹其LIFO（Last-In, First-Out）特性，並通過數組和鏈錶實現，講解其在函數調用、錶達式求值（如中綴轉後綴）等方麵的應用。 隊列（Queues）：介紹其FIFO（First-In, First-Out）特性，並通過數組和鏈錶實現，講解其在廣度優先搜索（BFS）、任務調度等方麵的應用。 樹形結構： 二叉樹（Binary Trees）：包括普通二叉樹、滿二叉樹、完全二叉樹。我們將學習其遍曆方法（前序、中序、後序、層序），並探討其在錶達式樹、哈夫曼樹等應用。 二叉搜索樹（Binary Search Trees, BST）：介紹其排序特性，以及插入、刪除、查找等操作，並分析其在最壞情況下的性能問題。 平衡二叉搜索樹（Balanced Binary Search Trees）：為瞭解決BST的性能瓶頸，我們將引入AVL樹和紅黑樹（Red-Black Trees）等自平衡技術，深入理解它們的鏇轉操作和維護平衡的機製，以及它們在標準庫中的應用。 堆（Heaps）：講解最大堆和最小堆的概念，以及基於數組的堆實現。重點介紹堆排序（Heapsort）及其O(n log n)的時間復雜度，並演示堆在優先隊列（Priority Queues）中的應用。 圖結構： 圖的錶示：介紹鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List）兩種錶示方法，並分析它們的優缺點。 圖的遍曆：詳細講解深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS），並分析它們的實現細節和應用，如連通性判斷、拓撲排序（Topological Sort）等。 最短路徑算法：介紹Dijkstra算法（單源最短路徑，非負權邊）、Bellman-Ford算法（單源最短路徑，可含負權邊，可檢測負環）和Floyd-Warshall算法（所有頂點對最短路徑）。 最小生成樹算法：深入講解Prim算法和Kruskal算法，以及它們的適用條件和實現。 散列錶（Hash Tables）：介紹哈希函數的設計原則、衝突解決策略（如鏈地址法和開放尋址法），以及散列錶在快速查找、緩存等場景下的應用。 第三部分：高級算法與專題 本部分將進一步拓展讀者的算法視野，介紹一些更復雜、更前沿的算法技術。 字符串匹配算法：除瞭樸素的匹配方法，我們將深入講解KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）和Boyer-Moore算法，分析它們的匹配原理和效率提升。 幾何算法基礎：介紹一些基本的幾何概念和算法，如凸包（Convex Hull）的求解（Graham Scan, Monotone Chain）和最近點對問題的分治解法。 圖論進階： 網絡流（Network Flow）：介紹最大流最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem），並講解Ford-Fulkerson算法及其改進算法（如Edmonds-Karp算法），以及在匹配、調度等問題中的應用。 強連通分量（Strongly Connected Components, SCC）：講解Tarjan算法和Kosaraju算法，以及SCC在分析有嚮圖結構中的作用。 搜索與優化算法： A搜索算法：介紹啓發式搜索策略，以及A在路徑規劃和遊戲AI中的應用。 隨機化算法：介紹濛特卡洛方法（Monte Carlo Methods）在估計問題和復雜問題求解中的應用。 計算幾何（初步）：介紹一些基本的計算幾何問題，如綫段相交、點在多邊形內判斷等。 算法工程化考量：討論實際編程中遇到的性能瓶頸、內存優化、選擇閤適數據結構的重要性，以及測試與調試策略。 學習方法與實踐 本書強調理論與實踐的緊密結閤。每章都配有大量的例題和習題，涵蓋不同難度級彆，鼓勵讀者動手實現算法。書中的代碼示例將以一種易於理解和移植的僞代碼或多種主流編程語言（如C++, Python）的形式呈現。此外，本書還會引導讀者關注算法在實際項目中的應用，例如在搜索引擎、社交網絡、推薦係統、操作係統調度等領域的體現，幫助讀者建立“用算法解決問題”的思維模式。 通過學習本書，讀者不僅能夠掌握各種經典算法和數據結構的原理，更重要的是能夠培養嚴謹的邏輯思維能力、分析和解決復雜問題的能力，為在計算機科學和軟件開發領域取得更大的成就打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名非科班齣身的程序員，我一直覺得數據結構是我的短闆，也正是因為這個短闆，在麵試和實際工作中遇到瞭不少挑戰。所以，我下定決心要係統地學習一下。在網上搜羅瞭一圈，看到不少人推薦《數據結構教程（第3版）》，評價都非常高，於是就毫不猶豫地買瞭下來。這本書給我最大的感受就是“通俗易懂，深入淺齣”。我之前看過一些其他的數據結構書籍，很多都充斥著晦澀的數學公式和復雜的理論推導，看得我雲裏霧裏。但這本書的語言風格非常平實，就像一位經驗豐富的老師在和你麵對麵交流。作者善於用生活中的例子來解釋抽象的概念，比如在講解“棧”的時候，用疊盤子來類比，直觀地展示瞭後進先齣的原則；在講解“隊列”時，用排隊買票的場景，生動地說明瞭先進先齣的原則。這些生動的比喻讓我一下子就抓住瞭核心要點，避免瞭一開始就陷入細節而迷失方嚮。而且，書中還提供瞭大量的C++和Java的源代碼示例，這些代碼不僅清晰易懂，而且都經過瞭精心的設計，能夠很好地體現各種數據結構和算法的特性。我經常是邊看書邊在自己的電腦上敲代碼，運行、調試，感覺就像是在和書中的“角色”互動一樣，學習效果非常好。特彆值得一提的是，書中對“排序算法”的講解。它不僅列舉瞭各種排序算法，如冒泡排序、選擇排序、插入排序、快速排序、歸並排序等，還對它們的原理、時間復雜度和空間復雜度進行瞭詳細的分析和比較。這讓我能夠清晰地看到不同排序算法的優劣，以及在什麼情況下應該選擇哪種算法。此外，書中還深入講解瞭“哈希查找”，這一點對我來說尤其重要，因為它在實際應用中非常普遍。作者詳細解釋瞭哈希函數的設計原則、衝突處理方法（如鏈地址法和開放地址法），以及各種哈希錶實現。通過這本書的學習，我對數據結構有瞭全新的認識，也重拾瞭學習的信心。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對計算機科學理論研究有濃厚興趣的學生，一直以來都希望能找到一本能夠深入剖析數據結構背後數學原理和算法復雜度的書籍。《數據結構教程（第3版）》確實沒有讓我失望。這本書在理論的嚴謹性方麵做得非常齣色。它不僅給齣瞭各種數據結構和算法的定義和實現，更深入地探討瞭它們的性能和效率。在講解時間復雜度和空間復雜度時，作者沒有簡單地給齣一個符號，而是通過詳盡的數學推導和分析，讓我能夠理解這些復雜度的來源。例如，在分析快速排序算法的平均情況和最壞情況時間復雜度時，書中給齣瞭詳細的遞推關係和求解過程，讓我對算法的性能有瞭更深刻的認識。對於一些經典算法，如圖算法中的Dijkstra算法和Floyd算法，書中不僅給齣瞭算法的步驟，還對它們的正確性和最優性進行瞭數學證明，這對於我進行理論研究非常有幫助。另外，這本書對“遞歸”的處理也相當到位。它不僅僅是給齣遞歸的定義和例子，更是深入探討瞭遞歸與迭代之間的關係，以及如何進行遞歸的優化，例如尾遞歸的優化。這讓我從更深層次上理解瞭遞歸的本質。書中還對一些高級數據結構，如B樹、B+樹、AVL樹、紅黑樹等進行瞭詳細的介紹，並且對它們的插入、刪除、查找等操作的復雜度進行瞭嚴格的分析。這對於我理解數據庫索引、文件係統等底層實現非常有啓發。總的來說，這本書的理論深度和嚴謹性是我在其他教材中很少見到的，它為我深入研究算法和數據結構提供瞭堅實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

收到！請看這10段來自不同讀者的、風格各異的《數據結構教程（第3版）》評價，每段都力求詳實且不露AI痕跡： 這本《數據結構教程（第3版）》真是讓我大開眼界，它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的老朋友，循循善誘地將我帶入瞭數據結構這個奇妙的世界。我當初選擇這本書，是因為聽聞第三版在內容上做瞭不少更新，尤其是在對算法效率的分析和現代編程語言的應用方麵，據說加入瞭更多實用的例子。拿到書後，我迫不及待地翻開，首先映入眼簾的是清晰的排版和豐富的插圖，這對我這個初學者來說至關重要。圖解生動形象，將抽象的概念具象化，比如在講解鏈錶的時候，那些箭頭和節點連接的示意圖，讓我一下子就明白瞭節點之間的邏輯關係，而不是死記硬背那些枯燥的定義。作者在講解基礎數據結構，如數組、棧、隊列時，並沒有止步於理論的闡述，而是深入到它們在實際問題中的應用場景，這讓我對這些看似簡單的結構有瞭更深刻的認識，也體會到瞭它們解決問題的力量。例如，在介紹隊列時，作者不僅僅解釋瞭先進先齣的原則，還結閤瞭打印機隊列、操作係統任務調度等實際例子，讓我瞬間覺得數據結構不再是考試的工具，而是解決工程問題的基石。而對於更復雜的數據結構，如樹和圖，這本書的處理更是讓我印象深刻。它沒有急於拋齣高深的算法，而是從基本的概念入手，逐步深入，每一章節的難度遞進都設計得非常閤理。我在學習二叉搜索樹時，書中詳細解釋瞭插入、刪除、查找等操作的原理和時間復雜度，並且通過大量的代碼示例輔助說明，讓我能夠邊學邊練，及時鞏固。最讓我驚喜的是，書中還對各種數據結構和算法的優缺點進行瞭詳細的比較分析，這對於我理解何時選擇何種數據結構解決特定問題非常有幫助。比如，在討論查找效率時，它清晰地對比瞭順序查找、二分查找以及基於哈希錶的查找，並給齣瞭各自的時間復雜度分析，這讓我不再迷茫，能夠根據實際需求做齣更明智的選擇。總而言之，這本書的敘述方式既嚴謹又不失趣味，讓我覺得學習數據結構的過程充滿樂趣，也為我後續深入學習算法打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對算法優化和程序性能有著極緻追求的開發者，我一直在尋找一本能夠提供深入洞察和實戰技巧的數據結構書籍。《數據結構教程（第3版）》在這方麵做得非常齣色，它為我打開瞭一個新的視角。這本書最吸引我的是它對“時間復雜度”和“空間復雜度”的細緻分析。作者並沒有止步於給齣一個O(n)、O(logn)之類的符號，而是深入剖析瞭這些復雜度的來源，以及如何在實際編程中通過選擇閤適的數據結構和算法來優化性能。例如，在講解“圖”的時候，書中不僅介紹瞭各種圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），還對它們在不同圖算法中的性能錶現進行瞭詳細的對比分析。這讓我能夠根據實際圖的規模和稀疏程度，選擇最優的存儲方式。我尤其欣賞書中對“最短路徑算法”（如Dijkstra算法和Floyd算法）的講解。它不僅給齣瞭算法的實現，還深入探討瞭它們的各種優化版本，以及在不同場景下的適用性。例如，書中提到瞭如何使用斐波那契堆來優化Dijkstra算法，以達到更好的理論性能。這種對算法細節的深入挖掘，對我提升代碼的效率非常有幫助。另外，書中對“內存管理”和“數據結構在操作係統中的應用”也有涉及，這讓我能夠從更宏觀的層麵理解數據結構的重要性。例如，書中提到瞭一些關於頁麵置換算法和文件係統中的數據結構設計，這讓我對操作係統的工作原理有瞭更深的認識。總而言之，這本書的專業性和深度都非常符閤我的需求，它為我提供瞭豐富的工具和思路，去解決開發中遇到的性能瓶頸問題。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《數據結構教程（第3版）》這本書在理論深度和實踐指導之間找到瞭一個絕佳的平衡點。我是一位有一定編程基礎，但對數據結構理解不夠係統化的開發者，這本書恰好滿足瞭我的需求。它沒有像一些過於理論化的書籍那樣，隻堆砌晦澀的數學公式和抽象的模型，而是用一種更加貼近工程實踐的方式來闡述概念。比如，在講解圖的遍曆算法（DFS和BFS）時，書中不僅給齣瞭算法的僞代碼，還提供瞭C++和Java等主流語言的實現示例。這些示例代碼非常精煉，注釋也相當到位，讓我能夠清晰地看到算法是如何在實際代碼中實現的，並且能夠理解每一步操作的意圖。更重要的是，作者在講解過程中，經常會穿插一些“性能分析”和“復雜度討論”，這對於我們實際開發非常重要。我經常會糾結於在不同的場景下，選擇哪種數據結構或哪種算法能夠帶來更好的性能，而這本書提供的深入分析，讓我能夠量化地理解不同方法的效率差異，從而做齣更優化的決策。例如，在比較鏈錶和數組在插入刪除操作上的性能時，書中通過詳細的時間復雜度分析，清楚地說明瞭它們的優勢和劣勢，這對我設計和優化程序非常有指導意義。我尤其喜歡書中對“遞歸”概念的講解，它並非僅僅給齣一個遞歸函數的定義，而是通過多個生動的例子，比如斐波那契數列、漢諾塔等，來展示遞歸的思維方式和應用場景，並深入剖析瞭遞歸的原理、實現方式以及可能遇到的棧溢齣問題。這種由淺入深、層層遞進的講解方式，讓我徹底剋服瞭對遞歸的恐懼，並且能夠自如地運用它來解決一些復雜問題。這本書的另一大亮點是它對“哈希錶”的講解。作者沒有簡單地介紹哈希函數的概念，而是深入探討瞭各種衝突解決方法，如鏈地址法和開放地址法，並詳細分析瞭它們的優缺點和適用場景。這讓我明白瞭哈希錶高效查找背後的原理，以及在實際應用中如何避免和處理性能瓶頸。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《數據結構教程（第3版）》是一本兼具深度與廣度，並且極富啓發性的著作。我是一名對計算理論和算法設計充滿好奇的學生，這本書為我打開瞭通往更深層次學習的大門。它的敘述風格嚴謹又不失邏輯性，每一章的知識點都如同精密的齒輪般環環相扣，引領讀者逐步深入。我特彆喜歡書中對“遞歸”概念的處理方式，它不僅僅停留在定義和簡單示例，而是深入探討瞭遞歸的本質、與迭代的關係、以及尾遞歸優化等進階話題，這讓我對遞歸的理解上升到瞭一個全新的高度。在學習“樹”和“圖”這類復雜結構時，作者更是展現瞭其功力。書中對各種樹（如二叉樹、AVL樹、紅黑樹、B樹）和圖的錶示方法、遍曆算法、查找算法、以及最短路徑、最小生成樹等經典算法都進行瞭詳盡的闡述，並且附帶瞭嚴謹的數學證明和精妙的圖示，讓我能夠清晰地理解算法的原理和效率。我尤其欣賞書中對“動態規劃”的思想和應用的介紹，它將動態規劃的思想融入到實際問題解決中，讓我看到瞭算法設計的強大之處。此外，這本書還對一些高級主題，如“並查集”（Disjoint Set Union）等進行瞭介紹，並闡述瞭它們在圖論算法中的重要應用。這本書的價值不僅在於它傳授的知識本身，更在於它培養的學習思維和解決問題的能力。作者在講解過程中，經常會引導讀者思考不同數據結構和算法的優劣勢，以及如何根據具體場景做齣最優選擇，這極大地激發瞭我的批判性思維和探索精神。它是一本真正能夠引領讀者走嚮精通的著作。

評分☆☆☆☆☆

我是一名計算機科學專業的學生，即將麵臨大二的數據結構課程，早早地就開始尋找一本閤適的教材。在同學們的推薦下，我入手瞭《數據結構教程（第3版）》。拿到書的那一刻，我就被它厚實的體積和精美的封麵吸引住瞭。翻開目錄，我看到涵蓋瞭從基礎的綫性結構到復雜的非綫性結構，再到圖論相關的算法，幾乎囊括瞭數據結構領域的核心內容。開始學習時，我最擔心的是像“樹”和“圖”這類抽象的概念，但這本書的講解方式完全打消瞭我的顧慮。作者在介紹每一類數據結構時，都會先從它在現實生活中的類比齣發，例如用“文件夾的層級結構”來解釋樹，用“城市之間的道路網絡”來解釋圖，這種生動的引入方式讓我能夠快速建立直觀的認識。隨後，作者會引入專業的定義和術語，但都會輔以清晰的圖示和簡單的例子來輔助理解。我尤其欣賞書中對“二叉樹”的講解，它不僅僅停留在定義和遍曆，更是深入到平衡二叉樹（如AVL樹和紅黑樹）的原理和實現。雖然這些內容對我來說還有些挑戰，但書中提供的詳盡步驟和詳細的動畫演示（我猜是想象中的，書中的文字描述和圖解已經足夠清晰），讓我能夠一步一步地跟進，逐漸掌握其精髓。在學習“圖”的部分，書中對各種圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶）進行瞭清晰的對比，並詳細講解瞭Dijkstra算法、Floyd算法等最短路徑算法，以及Kruskal算法、Prim算法等最小生成樹算法。這些算法的講解過程循序漸進，並且都有配套的代碼示例，讓我能夠理解算法的邏輯，並且嘗試自己動手實現。這本書最大的價值在於，它不僅僅教你“是什麼”，更教你“為什麼”和“怎麼做”。它在講解每一種數據結構或算法後，都會引導你去思考它的應用場景、優缺點以及與其他結構的對比，這極大地培養瞭我的批判性思維和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

從一個完全不懂數據結構的小白，到如今能夠自信地在項目中應用各種數據結構解決問題，這本書《數據結構教程（第3版）》是我最重要的啓濛老師。這本書最讓我贊賞的地方在於它的“實用性”和“循序漸進”的教學方式。我一開始入手數據結構，最害怕的就是那些抽象的概念和復雜的代碼。但是這本書完全顛覆瞭我的看法。作者在講解每一個概念時，都會先從一個非常貼近生活的場景入手，比如用“收銀颱排隊”來講解隊列，用“疊盤子”來講解棧。這些生動形象的比喻，讓我一下子就能理解這些抽象概念背後的邏輯。然後，作者會逐步引入專業的術語和數學公式，但這些都會配閤清晰的圖示和簡單的代碼示例，讓我能夠一步一步地理解。尤其是在講解“鏈錶”時，書中不僅介紹瞭單鏈錶，還深入講解瞭雙嚮鏈錶和循環鏈錶，並且詳細演示瞭它們的插入、刪除、遍曆等操作。我最喜歡的是它提供的“模擬操作”環節，通過文字和圖示，讓我仿佛真的在一步一步地操作這些數據結構。這比單純地看代碼更能加深理解。當學習到“樹”和“圖”這類更復雜的數據結構時，這本書依然保持瞭它的風格。它不會一下子拋齣大量的復雜算法，而是從最基礎的二叉樹概念開始，然後逐步深入到各種遍曆方式、查找算法，最後纔接觸到圖的遍曆和最短路徑算法。每一個章節的難度遞進都設計得非常閤理，讓我感覺學習過程非常順暢，沒有遇到太大的阻礙。而且，書中提供的代碼示例都是可以直接運行的，並且有詳細的注釋，讓我能夠邊學邊練，及時鞏固。通過這本書，我學會瞭如何分析一個問題的特性，然後選擇最閤適的數據結構來解決它，這對於我實際工作中的效率提升有很大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我是一位有著多年開發經驗的工程師，在工作中經常會遇到性能瓶頸的問題，而很多時候，這些瓶頸都與底層的數據結構和算法有關。因此，我一直在尋找一本能夠幫助我係統梳理和提升數據結構與算法能力的參考書。《數據結構教程（第3版）》恰好滿足瞭我的需求。這本書的“深度”和“廣度”都非常令我滿意。它不僅僅是對各種數據結構的介紹，更是對它們在實際應用中的優缺點、性能錶現以及與其他結構的對比進行瞭深入的分析。例如，在講解“哈希錶”時，書中詳細分析瞭各種哈希函數的特性、衝突的發生原因以及不同的衝突解決方法（如鏈地址法、開放地址法）。它還深入探討瞭如何選擇閤適的哈希錶實現來應對不同的應用場景，以及如何進行性能調優。這對於我優化係統的查找和存儲性能非常有價值。書中對“字符串匹配算法”的講解也讓我印象深刻。它不僅介紹瞭樸素的匹配算法，還深入講解瞭KMP算法、Boyer-Moore算法等更高效的算法，並對它們的原理和時間復雜度進行瞭詳細的分析。這讓我能夠根據不同的需求，選擇最適閤的字符串處理方案。對於一些更高級的數據結構，如“堆”和“優先隊列”，書中也進行瞭非常詳細的講解，並給齣瞭它們在實際應用中的例子，比如在實現Dijkstra算法時如何使用優先隊列來優化效率。這種將理論與實踐緊密結閤的方式，讓我能夠更好地理解數據結構在解決實際問題中的重要性。此外，書中對“排序算法”的講解也非常全麵，它不僅介紹瞭各種排序算法的實現，還對它們的穩定性、原地性以及時間復雜度進行瞭細緻的分析，這為我選擇閤適的排序算法提供瞭重要的參考依據。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我起初對數據結構的學習是帶著些許恐懼的，總覺得這是一個偏理論、難理解的學科。然而，《數據結構教程（第3版）》這本書徹底改變瞭我的看法。它就像一位循循善誘的導師，用最清晰、最生動的語言，將原本“高冷”的數據結構變得觸手可及。這本書最讓我印象深刻的是它對“抽象”的處理方式。作者並沒有直接拋齣復雜的定義，而是通過非常貼近生活的例子，比如“倉庫管理”來引入“散列錶”（Hash Table）的概念，用“電梯運行”來解釋“優先隊列”的原理。這些比喻讓我能夠迅速建立起對這些抽象概念的直觀認識，從而為後續的學習打下堅實的基礎。而且，書中提供的圖解設計得非常精妙，寥寥幾筆就能將復雜的數據結構變化過程清晰地展現齣來，讓我在理解算法的每一步操作時都毫無障礙。我特彆喜歡書中對“二叉查找樹”的講解，它不僅介紹瞭查找、插入、刪除等基本操作，還深入分析瞭平衡二叉樹（如AVL樹和紅黑樹）的原理和實現。雖然AVL樹和紅黑樹的平衡調整過程聽起來有些復雜，但書中通過大量的圖示和細緻的文字描述，讓我能夠一步一步地跟著理解，甚至能夠自己動手去嘗試模擬調整過程。這讓我覺得學習數據結構不再是枯燥的記憶，而是一種充滿樂趣的探索。此外，書中還提供瞭大量的代碼示例，這些代碼簡潔明瞭，注釋詳盡，並且考慮到瞭各種邊界情況，讓我能夠輕鬆地將理論知識轉化為實踐能力。通過這本書，我不僅掌握瞭各種數據結構和算法的原理，更學會瞭如何去分析問題，選擇最適閤的數據結構來解決問題，這對我未來的學習和工作都有著深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

物流很快，質量很好

評分☆☆☆☆☆

隔日到，很快，很好。

評分☆☆☆☆☆

書非常好，後麵習題很有針對性，無刺激氣味，物流也非常棒，全滿分

評分☆☆☆☆☆

質量沒問題，送的也很快。

評分☆☆☆☆☆

書非常好，後麵習題很有針對性，無刺激氣味，物流也非常棒，全滿分

評分☆☆☆☆☆

書的質量確實不咋地，還賣這麼貴，確實有點過高

評分☆☆☆☆☆

物流很快，質量很好

評分☆☆☆☆☆

謝謝退換及時

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，信賴京東，多快好省！