数据结构习题解析与实验指导

数据结构习题解析与实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

李冬梅,张琪 著
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出版社: 人民邮电出版社
ISBN:9787115460103
版次:1
商品编码:12243178
包装:平装
丛书名: 21世纪高等学校计算机规划教材-名家系列
开本:16开
出版时间:2017-08-01
用纸:胶版纸
页数:214
正文语种:中文

具体描述

编辑推荐

1. 严蔚敏老师教材指定配套习题集。
2. 海量习题,题型包括选择题、应用题、算法设计题。
3. 近10年计算机专业考研真题全部涵盖。
4. 每道习题均给出详细解答,程序设计题给出类C语言代码。
5. 实验部分代码可在在线评测习题自动评判。
6. 通过思维导图给出各章知识点,对知识点进行提炼和升华。

内容简介

本书主要内容包括上下两篇,上篇为习题及习题解析,下篇为实验指导。每篇又分为几章内容,分别为: 第1章 绪论 、 第2章 线性表 、 第3章 栈和队列 、 第4章 串 、数组和广义表 、 第5章 树和二叉树 、 第6章 图 、 第7章 查找 、 第8章 排序。

作者简介

李冬梅,北京林业大学信息学院计算机教研室主任,林业大学教学名师。主要研究方向为智能信息处理、知识工程等,近3年以**作者或通讯作者发表SCI、EI论文20余篇,主持科研项目近10余项。获得全国高等学校计算机课件大赛一等奖、中国林业教育学会高等林(农)业教育研究优秀论文二等奖、北京林业大学优秀教学成果一等奖、北京林业大学优秀教案一等奖、北京林业大学优秀教学论文一等奖等多个奖项。

目录

第一篇 习题
第1章 绪论 2
1.1 习题 3
1.2 答案及解析 7
第2章 线性表 14
2.1 习题 15
2.2 答案及解析 21
第3章 栈和队列 44
3.1 习题 44
3.2 答案及解析 50
第4章 串、数组和广义表 70
4.1 习题 71
4.2 答案及解析 75
第5章 树和二叉树 87
5.1 习题 88
5.2 答案及解析 93
第6章 图 108
6.1 习题 109
6.2 答案及解析 117
第7章 查找 137
7.1 习题 138
7.2 答案及解析 144
第8章 排序 162
8.1 习题 163
8.2 答案及解析 167
第二篇 实验
实验1 基于线性表的图书信息管理 186
实验2 基于栈的中缀算术表达式求值 202
实验3 基于栈的后缀算术表达式求值 203
实验4 基于字符串模式匹配算法的病毒感染检测问题 204
实验5 基于哈夫曼树的数据压缩算法 205
实验6 基于二叉树的表达式求值算法 207
实验7 基于Dijsktra算法的最短路径求解 208
实验8 基于广度优先搜索的六度空间理论的验证 210
课程设计 基于不同策略的英文单词的词频统计和检索系统 212
《算法之道:通往高效编程的路径》 本书并非一本枯燥的理论堆砌,而是一次探索计算世界奥秘的旅程。我们将深入浅出地剖析那些构筑现代软件基石的经典算法思想,引导读者在实践中理解它们的力量与优雅。 序言:为何算法至关重要? 在数字浪潮席卷的今天,信息处理的效率直接决定了技术的瓶颈与突破。算法,作为解决特定计算问题的步骤和策略,是优化效率的关键。无论是搜索引擎的毫秒级响应,还是复杂模拟的精准推演,背后都离不开精妙的算法设计。本书旨在揭示算法的内在逻辑,让你掌握构建高效、健壮程序的必备利器。 第一章:序列的智慧——数组与链表的辩证法 我们将从最基础的数据组织形式——数组和链表——开始。你将理解它们各自的存储机制、访问特性以及在不同场景下的适用性。本书将深入探讨: 数组的优势与局限: 探索随机访问的便捷与插入删除的代价。 链表的灵活性: 理解节点连接的精巧,以及顺序访问的独特魅力。 动态数组的演进: 剖析 `ArrayList` 等数据结构如何平衡性能与空间。 双向链表与循环链表: 学习这些变体如何扩展链表的应用场景。 实际应用案例: 通过模拟数据库索引、任务调度队列等实例,让你直观感受数组与链表的实际价值。 第二章:树的繁茂——组织信息的层级结构 树形结构以其直观的层级关系,广泛应用于文件系统、数据库索引、解析器等领域。我们将系统性地介绍: 二叉树的定义与遍历: 深入理解前序、中序、后序遍历的原理及其应用。 搜索二叉树(BST): 学习如何高效地进行查找、插入和删除操作。 平衡二叉搜索树(AVL树、红黑树): 揭示其如何通过自平衡机制保证查找效率的稳定。 堆(Heap): 探索其在优先队列、堆排序等场景中的关键作用。 B树与B+树: 理解它们在磁盘 I/O 优化中的卓越表现,为数据库系统奠定理论基础。 实践挑战: 设计文件目录模拟、实现简单的字典系统,巩固对树结构的理解。 第三章:图的连接——网络与关系的建模 图结构是描述对象之间相互连接关系的强大工具,在社交网络分析、导航系统、网络路由等领域无处不在。本章将带领你: 图的表示方法: 深入理解邻接矩阵与邻接表各自的优劣。 图的遍历算法: 掌握广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)的原理与应用。 最短路径算法: 学习 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法,解决网络中最优路径问题。 最小生成树算法: 探索 Prim 算法和 Kruskal 算法,在连通图中寻找成本最小的边集。 拓扑排序: 理解其在任务依赖关系排序中的应用。 真实世界模拟: 构建社交网络好友推荐系统、城市交通路线规划器,感受图算法的强大。 第四章:查找的艺术——从线性到对数 高效的查找是信息检索的核心。我们将从最朴素的查找方式出发,逐步引向高效的对数级查找。 顺序查找: 理解其简单性与在无序数据中的局限。 二分查找: 探究其在有序数组中的神奇效率,并分析其前提条件。 哈希查找: 揭示哈希函数与散列表的巧妙结合,实现平均 O(1) 的查找速度。 冲突解决策略: 学习链地址法和开放寻址法如何应对哈希冲突。 案例分析: 构建用户ID查询系统、词频统计器,体验不同查找算法的性能差异。 第五章:排序的哲学——从简单到高效 排序是数据处理中最基本也最常见的操作之一。我们将系统地回顾和分析各种排序算法的内在机制与时间复杂度。 冒泡排序、选择排序、插入排序: 理解这些简单算法的直观原理,并认识其在处理小规模数据时的可行性。 归并排序、快速排序: 深入剖析分治策略的强大威力,及其在处理大规模数据时的优越性能。 堆排序: 再次审视堆结构在排序领域的应用。 计数排序、桶排序、基数排序: 学习非比较排序算法的独特思想,及其在特定数据分布下的极致效率。 稳定性与空间复杂度: 综合评价不同排序算法的各项指标。 性能调优实践: 通过对不同排序算法进行基准测试,体会理论与实践的结合。 第六章:字符串的奥秘——模式匹配的智慧 字符串处理是编程中不可或缺的一部分。我们将聚焦于如何高效地在文本中查找特定模式。 朴素字符串匹配: 从最直接的暴力匹配开始。 KMP算法: 揭示其如何通过预处理模式串,避免不必要的比较,实现线性时间复杂度。 Boyer-Moore算法: 学习其“坏字符”和“好后缀”启发式规则,进一步提升匹配效率。 Rabin-Karp算法: 探索基于哈希的字符串匹配思想。 实际应用: 构建文本编辑器搜索功能、日志分析工具,感受字符串匹配算法的实用性。 第七章:动态规划——巧解复杂问题的递推之道 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大技术。我们将通过一系列经典问题,循序渐进地掌握其核心思想。 背包问题: 学习如何选取物品以最大化价值。 最长公共子序列(LCS): 理解如何找出两个序列中最长的共同部分。 编辑距离: 掌握计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作。 斐波那契数列的多种解法: 对比递归、记忆化搜索与动态规划的效率。 状态定义与转移方程: 掌握构建动态规划解法的关键步骤。 实践演练: 解决硬币找零问题、爬楼梯问题,深刻体会动态规划的威力。 第八章:贪心算法——每一步的最优选择 贪心算法在某些问题中,通过每一步都做出局部最优选择,最终达到全局最优。我们将探索其适用范围与局限性。 活动选择问题: 学习如何安排最多的不相交活动。 霍夫曼编码: 理解其如何在数据压缩中实现最优编码。 最小生成树的另一种解法: 回顾 Prim 算法的贪心本质。 权衡利弊: 认识到贪心算法并非万能,需要谨慎分析问题性质。 案例解析: 设计最优区间覆盖方案、货币系统找零问题。 第九章:回溯法与分支限界——系统搜索的策略 当问题规模增大,穷举法变得不可行时,回溯法和分支限界提供了有效的搜索策略。 回溯法: 学习其“试探”与“剪枝”的思想,解决组合问题、排列问题。 N皇后问题: 通过这个经典问题,深刻理解回溯法的应用。 数独求解: 运用回溯法解决复杂的逻辑谜题。 分支限界法: 介绍其如何利用限界函数,缩小搜索空间,提高效率。 实际应用: 探索旅行商问题(TSP)的近似解法。 第十章:算法分析与复杂度——衡量效率的标尺 理解算法的效率是进行优化的前提。本章将系统介绍算法分析方法。 时间复杂度与空间复杂度: 掌握大 O 符号的含义与使用。 最好、最坏、平均情况分析: 区分不同场景下的复杂度。 递归算法的复杂度分析: 学习主定理等分析方法。 渐进分析: 理解算法的长期行为。 常见复杂度类别的比较: O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) 等。 性能瓶颈识别: 学会如何从代码中找出效率低下的环节。 结语:持续精进,算法永无止境 算法的世界博大精深,本书只是开启了你探索的篇章。理解并熟练运用这些算法,将极大地提升你解决问题的能力,让你在编程的道路上走得更远、更稳健。鼓励读者在实际开发中不断实践、反思,并将所学知识应用于解决更复杂、更具挑战性的问题。 本书结构清晰,语言生动,理论讲解与实例分析紧密结合,旨在帮助读者建立起扎实的算法基础,培养严谨的计算思维,最终成为一名更加优秀的程序员。

用户评价

评分

拿到《数据结构习题解析与实验指导》这本书,我的第一感觉就是它的实用性和针对性。很多时候,我们学习数据结构,会觉得理论知识很抽象,不知道如何将其应用到实际的编程中。这本书的“习题解析”部分,正是为了解决这个问题而生。我非常期待它能够提供对经典数据结构问题的深入解析,不仅仅是给出答案,更重要的是详细阐述解题的思路、方法和技巧。例如,如何分析问题的需求,如何选择合适的数据结构,如何设计高效的算法,以及如何进行时间复杂度和空间复杂度的分析。我希望通过这些解析,能够学到如何从更深层次去理解数据结构,以及如何将理论知识转化为解决实际编程问题的能力。而“实验指导”部分,更是将理论与实践紧密联系起来。我期待书中能够提供一系列的、具有实际意义的实验项目,能够引导我动手去实现各种数据结构,比如链表、栈、队列、树、图等。我希望实验的指导能够清晰明了,代码示例能够规范、易懂,并附有详细的注释,方便我理解和学习。通过亲手编写代码、调试运行,我才能更深刻地体会到数据结构的工作原理,以及它们在实际应用中的表现。这本书的独特之处在于它将习题解析和实验指导巧妙地结合在一起,为我提供了一个系统性的学习平台,我对此充满期待,相信它将成为我学习数据结构道路上的得力助手。

评分

这本书《数据结构习题解析与实验指导》,对我而言,就像是学习数据结构过程中缺失的那块拼图。我一直以来都觉得,理论知识的掌握固然重要,但如果不能将其应用到解决实际问题中,那学习的意义便大打折扣。许多时候,在面对具体的编程题目时,我总会感到迷茫,不知道如何下手,或者写出的代码效率低下。这本书的“习题解析”部分,正是我所急需的。我期待它能够提供对各类数据结构相关习题的深度剖析,不仅仅是展示解题的步骤,更重要的是阐述背后的逻辑和思考过程。我希望通过这些解析,能够学习到如何从问题的本质出发,选择最合适的数据结构,设计出最优的算法,并且能够对算法的性能进行有效的评估。例如,对于一些经典的算法问题,我希望能够看到详细的分析,了解为什么选择某种方法,以及这种方法在效率上有什么优势。而“实验指导”部分,更是将理论知识转化为实践能力的直接途径。我希望书中能够包含一系列的、具有代表性的实验项目,能够引导我亲手实现各种数据结构,从基础的链表、栈、队列,到更复杂的树、图等。我期待实验指导能够提供清晰的步骤和可运行的代码示例,让我能够通过编码、调试,真正理解数据结构的工作原理,并培养解决实际编程问题的能力。这本书的创新之处在于其内容组合,将理论学习、问题解决和实践操作紧密结合,为我提供了一条高效的学习路径。

评分

拿到《数据结构习题解析与实验指导》这本书,第一感觉就是它的实用性。很多学习数据结构的书籍,往往侧重于理论的讲解,虽然严谨,但对于初学者来说,很容易感到枯燥和抽象,不知道如何将理论应用到实际问题中。这本书的“习题解析”和“实验指导”的结合,恰好解决了这个问题。我特别期待书中的习题,希望它们能够覆盖数据结构各个方面,从最基础的线性结构,到非线性结构,再到一些更复杂的概念。而且,不仅仅是题目,更重要的是“解析”。我希望能看到针对每个题目,作者是如何一步步分析问题,如何选择合适的数据结构,如何设计算法,以及如何进行时间复杂度和空间复杂度的分析。这对于我学习如何解决实际问题,如何写出更高效的代码至关重要。有时,自己做一道题,花了很长时间,结果发现思路错了,或者效率很低,这时候如果能有一份详细的解析,指出问题所在,并提供更优的解决方案,那将是非常宝贵的学习资源。同时,我对于“实验指导”部分也充满了期待。数据结构的学习,最终还是要落实到代码实现上。我希望书中的实验能够提供清晰的实验步骤,并且有可运行的代码示例,让我能够动手实践,真正理解各种数据结构的工作原理。从链表的增删改查,到树的插入删除,再到图的遍历,我都希望能在书中得到具体的指导。通过亲手实现,我才能更深刻地体会到不同数据结构之间的差异,以及它们各自的优缺点。这本书的出现,让我看到了将理论知识转化为实践能力的一条可行之路,我对此充满了信心。

评分

这本书《数据结构习题解析与实验指导》,听起来就像是为我量身定做的学习伴侣。我一直觉得,学习数据结构,光看理论讲解是远远不够的,更重要的是要通过大量的练习和实际操作来巩固和深化理解。尤其是在做题的时候,很多时候会遇到“卡壳”的情况,即使看了答案,也可能不明白其中的思路,或者不知道为什么这样设计。这本书的“习题解析”部分,正是解决我这个难题的希望所在。我期待它能够提供清晰、透彻的解题思路,不仅仅是给出代码,更是要详细地讲解为什么选择某种数据结构,为什么采用某种算法,以及如何从问题的本质出发进行分析。我希望在解析中看到作者是如何一步步引导我去思考,如何识别题目的关键信息,以及如何权衡不同解决方案的优劣。这对于我培养独立解决问题的能力至关重要。同时,我对于“实验指导”部分也充满了期待。理论的学习最终需要通过实践来检验和升华。我希望书中的实验能够覆盖数据结构领域的核心内容,从基础的线性结构到复杂的图论算法,都能够有相关的实验指导。我期待实验能够提供详细的操作步骤,并附带高质量的代码示例,让我能够通过动手去实现,去感受,去理解。通过亲手编写和调试代码,我能够更直观地体会到不同数据结构的工作原理,以及它们在实际应用中的效果。这本书的组合模式,让我看到了高效学习数据结构的可能性,我迫不及待地想通过它来提升自己的编程技能。

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这本书的标题——《数据结构习题解析与实验指导》,简直精准地命中了我的学习痛点。一直以来,我对数据结构这门课既着迷又头疼。着迷于它作为计算机科学的基石,解决问题的效率往往取决于所选数据结构和算法的优劣;头疼于它抽象的概念和繁多的实现方式,常常在理论学习之后,面对实际编程题目时束手无策。我非常希望这本书的“习题解析”部分能够提供系统性的指导,让我明白如何从题目描述中提炼出关键信息,识别出需要使用的数据结构,并设计出最优的算法。我期待看到作者不仅给出答案,更重要的是解释“为什么”是这个答案,如何进行分析和推理,以及如何考虑不同情况下的边界条件和性能优化。这种深度的解析,远比仅仅知道一个结果更有价值。例如,对于一些经典的题目,可能存在多种解法,我希望通过解析能了解到不同解法的优劣,以及在什么场景下选择哪种解法更为合适。而“实验指导”部分,我更是充满了憧憬。理论是理论,实践是实践,这两者之间的鸿沟,往往是初学者最难跨越的。我希望书中的实验能够从易到难,逐步引导我完成各种数据结构(如栈、队列、链表、树、图等)的实现和应用。我期待看到清晰的实验要求、详细的步骤说明,以及附带的、可运行且注释良好的代码示例。通过亲手编码、调试,我才能真正地理解数据结构在内存中的表示、操作的流程以及其对程序性能的影响。这本书,在我看来,是连接理论学习与编程实践的桥梁,我迫不及待地想通过它来提升自己的数据结构功力。

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最近刚入手一本名为《数据结构习题解析与实验指导》的书,还没来得及深入研读,但仅从封面和目录来看,就足以引起我极大的兴趣。我一直觉得,理论知识的学习固然重要,但如何将这些理论融会贯通,并通过实际操作加以巩固,才是真正掌握一门技术关键。这本书恰好抓住了这一点,将习题解析和实验指导相结合,为我这样的初学者提供了一条清晰的学习路径。我尤其期待书中的习题部分,希望能够通过它们来检验自己对数据结构概念的理解程度,并通过解析来学习到更深入、更巧妙的解题思路。很多时候,遇到问题时,自己冥思苦想半天,最终却可能只是走了弯路。如果能有详细的解析,指出我可能忽略的细节,或者提供更优化的解决方案,那对我来说将是巨大的帮助。而且,我一直觉得,数据结构的学习离不开实际的编程练习,光看书本上的伪代码是远远不够的。这本书的实验指导部分,想必会包含各种经典数据结构的实现,从链表、栈、队列到树、图等等,这些都是计算机科学的基础。我希望通过动手实践,能够更直观地理解各种数据结构的内部运作机制,以及它们在不同场景下的适用性。通过编写代码、调试运行,我相信能够加深我对这些概念的理解,并且培养解决实际问题的能力。此外,这本书的编写风格和排版也是我关注的重点。一本好的技术书籍,不仅内容要扎实,阅读体验也要舒适。希望这本书的文字清晰易懂,图示生动形象,能够帮助我快速抓住重点,避免在阅读过程中产生不必要的障碍。我已经迫不及待地想开始我的数据结构学习之旅了,相信这本书会成为我得力的助手。

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我最近关注到一本名为《数据结构习题解析与实验指导》的书,光从书名就能感受到它极强的实用导向。在我的学习经历中,理论知识的学习往往相对容易,但真正将其应用到解决实际问题,尤其是编程题目时,往往会遇到瓶颈。很多时候,我能理解某个数据结构的概念,但却不知道如何在具体场景下运用它,或者设计不出高效的算法。这本书的“习题解析”部分,正是针对这一痛点。我非常期待它能提供详尽的题目分析,不仅仅是给出最终的答案,更重要的是详细地阐述解题思路,包括如何识别问题类型,如何选择合适的数据结构,如何设计算法的步骤,以及如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度。我希望通过这些解析,能够学习到一套系统性的解题方法论,掌握如何将抽象的数据结构概念转化为具体的解决方案。而“实验指导”部分,更是我学习的重中之重。我坚信,只有通过动手实践,才能真正地理解数据结构。我期待书中能够包含一系列的实验项目,从基础的链表、栈、队列操作,到复杂的树(如二叉树、平衡树)和图的遍历、搜索算法的实现。我希望实验的指导能够清晰明了,代码示例能够规范、易懂,并附有详细的注释,方便我理解和学习。通过完成这些实验,我希望能够加深对各种数据结构内部工作机制的理解,并培养独立完成数据结构相关编程任务的能力。这本书,在我看来,是理论与实践相结合的典范,我非常看好它在提升学习者实际编程能力方面的作用。

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《数据结构习题解析与实验指导》这本书,光听名字就充满了学习的动力。我在学习数据结构过程中,最大的困扰往往在于理论与实践之间的脱节。看过很多书,学了很多概念,但真到写代码解决问题的时候,就显得力不从心,不知道如何下手。这本书巧妙地将“习题解析”和“实验指导”结合在一起,让我看到了理论知识得以落地、升华的希望。我尤其看重“习题解析”这一部分。我期待它能提供对经典数据结构问题的深度剖析,而不仅仅是给出答案。我希望看到作者是如何一步步地分析问题,如何选择最合适的数据结构,如何设计出最优的算法,以及如何评估算法的效率。我希望通过这些解析,我能够学会如何像一个经验丰富的程序员一样去思考问题,掌握一套系统性的解题策略。例如,对于一个给定的问题,如何识别出它属于哪种类型的数据结构问题,然后如何选择合适的实现方式,并考虑时间和空间的复杂度。而“实验指导”部分,则是将理论付诸实践的关键。我希望书中的实验能够涵盖从基础的数组、链表到复杂的树、图等,提供清晰的实验步骤和可运行的代码示例。我期待通过亲手实现这些数据结构,能够更深刻地理解它们的内部机制,以及它们在实际应用中的表现。通过动手实践,我才能真正地将书本上的知识内化为自己的能力,成为一名更优秀的程序员。这本书,在我看来,是提升数据结构学习效率的利器。

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这本书的出现,对我而言简直是雪中送炭。长久以来,我在学习数据结构时,总有一种“纸上得来终觉浅”的困惑。理论知识掌握得再牢固,一旦遇到实际的编程题目,就感觉无从下手,或者写出的代码效率低下,bug频出。这本书的《习题解析》部分,正是弥补了这一遗憾。我非常看重它“解析”二字,意味着它不仅仅是罗列题目,更是要深入剖析解题思路,拆解问题的关键点,以及各种可能的解决方案。我期待在解析中看到作者是如何一步步引导读者思考,如何从抽象的概念转化为具体的算法,并且如何考虑时间复杂度和空间复杂度等优化因素。有时,一个简单的题目,背后可能蕴含着多种解法,不同的解法在效率上可能天差地别。如果这本书能够清晰地对比这些解法,并解释其优劣,那将极大地提升我的解题能力和代码优化意识。至于《实验指导》部分,我更是充满了期待。编程实验是检验学习成果最直接有效的方式。我希望书中的实验能够覆盖数据结构的核心内容,从基础的数组、链表操作,到复杂的树遍历、图搜索,甚至可能涉及一些高级的应用,如哈希表、堆的应用等等。我希望实验的代码示例能够规范、清晰,并且有详细的注释,让我能够理解每一行代码的意义。更重要的是,我希望实验能够引导我完成从理论到实践的转化,让我能够亲手实现这些数据结构,并在实际运行中观察它们的性能表现。我对这本书的期望非常高,希望它能成为我数据结构学习道路上不可或缺的伙伴,帮助我扫清学习的障碍,建立起扎实的数据结构基础。

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最近在书店偶然翻到这本《数据结构习题解析与实验指导》,瞬间就被它的内容定位所吸引。作为一名正在努力提升编程能力的学习者,我对数据结构的重要性深有体会,但同时也清楚地认识到,光有理论知识是远远不够的。实际的编程练习和深入的题目解析,才是真正掌握一门技术精髓的关键。《习题解析》部分,我寄予厚望。我希望它能提供对各种数据结构相关问题的详细分析,不仅仅是罗列题目和答案,更重要的是深入讲解解题思路,比如如何进行问题建模,如何选择合适的数据结构,如何设计高效的算法,以及如何进行时间复杂度和空间复杂度的分析。我期待通过这些解析,能够学习到处理实际问题的套路和技巧,避免走弯路。有时,一个看似简单的问题,背后可能隐藏着多种解法,而解析能够帮助我理解不同解法的优劣,并学会如何做出最佳选择。而《实验指导》部分,更是将理论知识转化为实践技能的必经之路。我希望书中的实验能够覆盖数据结构的核心内容,从基础的链表、栈、队列,到更复杂的树、图、哈希表等。我期待实验能够提供清晰的操作步骤,以及高质量、注释详尽的代码示例,让我能够通过动手实践,真正理解数据结构的工作原理,并培养独立完成编程任务的能力。这本书的组合形式,让我看到了高效学习数据结构,并且能够解决实际编程问题的希望。

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很快就到了,书就是教科书,很棒。希望好好学,坚持下去。。加油

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教材配套习题集,教材配套习题集,

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是正品,确实是好书,有用!

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蛮新的一本,大学教材,能用。。。。。。

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还没开始看,看过再来评价。

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评价大于 20 元的商品,字数超过 10 个字就一定会获得 20 个京东,不给的狗D吞曲棍球!

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很好的一本书,当做教材很好

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