正版自考教材 02331 2331 數據結構 2012年版 蘇仕華 外語教學與研究齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 外語教學與研究齣版社

ISBN：9787513517249

版次：2012

商品編碼：1586846667

全國高等教育自學考試指定教材   【書名】：數據結構   【組編】：全國高等教育自學考試指導委員會     【主編】：蘇仕華   【版次】：2012年3月第1版   【齣版】：外語教學與研究齣版社   【課程代碼】：02331   【新舊程度】：全新   【定價】：29.00元  

數據結構：理論與實踐的深度探索 本書旨在為讀者提供對數據結構這一計算機科學核心領域全麵而深入的理解。我們將從最基礎的概念齣發，逐步構建起嚴謹的理論框架，並結閤大量的實例和代碼演示，幫助讀者掌握不同數據結構的設計、實現、分析與應用。本書強調理論與實踐的緊密結閤，緻力於培養讀者獨立分析問題、設計高效解決方案的能力。 第一章：緒論——數據結構的基石 在正式展開數據結構之旅前，本章將為讀者打下堅實的基礎。我們將首先闡述數據結構在計算機科學中的地位和重要性，解釋它為何是編寫高效、可維護程序的關鍵。接著，我們將引齣“數據”和“結構”這兩個核心概念，探討它們之間的關係以及在不同應用場景下的錶現。 數據與信息： 區分數據和信息的概念，理解數據是如何被組織和錶示以傳遞有意義信息的。 數據結構的概念： 引入數據結構的核心定義，即如何在計算機中組織、存儲和管理數據，以便高效地進行訪問和操作。 抽象數據類型（ADT）： 深入理解ADT的概念，學習如何將具體的數據結構與其操作進行邏輯上的分離，強調“做什麼”而非“怎麼做”。我們將通過列錶、棧、隊列等簡單ADT的例子，展示ADT的抽象過程，並初步探討其數學模型。 算法與數據結構的關係： 強調算法和數據結構是密不可分的，數據結構為算法提供瞭組織數據的框架，而算法則是在這些數據結構上執行的指令集。我們將探討算法的效率如何依賴於所選擇的數據結構。 算法分析初步： 介紹算法分析的基本概念，包括時間復雜度和空間復雜度。我們將學習如何使用大O記法來度量算法的漸進效率，理解其在評估算法優劣時的重要性。 常見算法效率的比較： 簡單介紹一些常見的算法時間復雜度，如O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)等，並說明在什麼情況下會遇到這些復雜度。 第二章：綫性結構——有序的組織 本章將聚焦於最基本的綫性數據結構，即數據元素之間存在一對一關係的結構。我們將深入剖析這些結構的原理，並學習如何利用它們解決實際問題。 數組（Array）： 概念與特性： 詳細介紹數組作為連續內存存儲的綫性結構，理解其索引訪問的特性。 一維數組與多維數組： 講解一維數組的定義、訪問方式、以及如何錶示二維及更高維度的數組，並分析其在矩陣、圖像等領域的應用。 數組的實現與操作： 演示數組的創建、插入、刪除、查找等基本操作，並分析這些操作的時間復雜度。 數組的優缺點： 總結數組的優點（隨機訪問效率高）和缺點（插入刪除效率低，內存固定）。 鏈錶（Linked List）： 概念與節點結構： 介紹鏈錶的非連續內存存儲特性，重點講解節點（node）的組成（數據域和指針域）。 單嚮鏈錶： 深入解析單嚮鏈錶的結構、遍曆、插入（頭插、尾插、中間插入）、刪除（刪除頭節點、尾節點、特定節點）等操作，並分析其時間復雜度。 雙嚮鏈錶： 介紹雙嚮鏈錶的節點結構（包含前驅指針），講解其遍曆、插入、刪除操作，並對比其與單嚮鏈錶的優劣。 循環鏈錶： 講解循環鏈錶的概念，以及單嚮循環鏈錶和雙嚮循環鏈錶的實現，分析其在特定應用場景下的優勢。 鏈錶的應用： 探討鏈錶在實現動態大小列錶、多項式錶示、實現棧和隊列等方麵的應用。 棧（Stack）： 概念與操作： 定義棧的“後進先齣”（LIFO）特性，介紹其核心操作：入棧（push）和齣棧（pop），以及查看棧頂元素（peek）。 基於數組的棧實現： 演示如何使用數組實現棧，分析其時間復雜度。 基於鏈錶的棧實現： 演示如何使用鏈錶實現棧，分析其時間復雜度，並與數組實現進行比較。 棧的應用： 詳述棧在函數調用（遞歸）、錶達式求值（中綴轉後綴、後綴求值）、括號匹配、深度優先搜索（DFS）等方麵的經典應用。 隊列（Queue）： 概念與操作： 定義隊列的“先進先齣”（FIFO）特性，介紹其核心操作：入隊（enqueue）和齣隊（dequeue），以及查看隊頭元素（peek）。 基於數組的隊列實現： 演示如何使用數組實現隊列，重點講解順序隊列的實現及其隊滿隊空問題，以及循環隊列的優化。分析其時間復雜度。 基於鏈錶的隊列實現： 演示如何使用鏈錶實現隊列，分析其時間復雜度，並與數組實現進行比較。 隊列的應用： 詳述隊列在廣度優先搜索（BFS）、任務調度、操作係統中的進程管理、緩衝區等方麵的應用。 第三章：非綫性結構——多維度的關係 本章將超越綫性的約束，探索更復雜的數據組織方式，理解數據元素之間存在一對多或多對多的關係。 樹（Tree）： 概念與術語： 定義樹的基本概念，如根節點（root）、父節點（parent）、子節點（child）、兄弟節點（sibling）、葉節點（leaf）、深度（depth）、高度（height）、度（degree）等。 二叉樹（Binary Tree）： 定義與性質： 介紹二叉樹的定義（每個節點最多有兩個子節點）以及滿二叉樹、完全二叉樹的性質。 二叉樹的遍曆： 詳細講解先序遍曆（Preorder）、中序遍曆（Inorder）、後序遍曆（Postorder）以及層序遍曆（Level Order）。通過示例說明不同遍曆順序的特點及其應用。 二叉樹的錶示： 探討如何使用數組和鏈錶來錶示二叉樹。 二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST）： 定義與性質： 引入BST的有序性：左子樹所有節點的值小於根節點，右子節點所有節點的值大於根節點。 BST的操作： 實現BST的插入、刪除、查找操作，並分析其平均和最壞情況下的時間復雜度。 BST的效率問題： 探討當BST退化成鏈錶時效率下降的問題。 平衡二叉搜索樹（Balanced BST）： AVL樹： 介紹AVL樹的平衡因子概念，以及通過鏇轉（左鏇、右鏇、左右鏇、右左鏇）來維持樹的平衡。 紅黑樹（Red-Black Tree）： 簡要介紹紅黑樹作為另一種平衡二叉搜索樹，以及其性質（節點顔色、路徑性質等）和在實際應用中的優勢（如C++ STL中的map和set）。 堆（Heap）： 概念與性質： 定義堆，特彆是最大堆（Max Heap）和最小堆（Min Heap）的性質。 堆的實現（二叉堆）： 講解如何使用數組高效地實現二叉堆，包括上浮（sift-up）和下沉（sift-down）操作。 堆的應用： 重點講解堆在堆排序（Heap Sort）中的應用，以及在優先隊列（Priority Queue）中的實現。 圖（Graph）： 概念與術語： 定義圖的頂點（vertex）和邊（edge），以及無嚮圖、有嚮圖、加權圖、連通圖、強連通圖等概念。 圖的錶示： 鄰接矩陣（Adjacency Matrix）： 講解使用二維數組錶示圖，分析其空間復雜度和操作效率。 鄰接錶（Adjacency List）： 講解使用鏈錶或數組列錶錶示圖，分析其空間復雜度和操作效率。 圖的遍曆： 深度優先搜索（DFS）： 詳細講解DFS的遞歸和非遞歸實現，以及在連通性判斷、拓撲排序、查找迴路等方麵的應用。 廣度優先搜索（BFS）： 詳細講解BFS的實現，以及在最短路徑（無權圖）、連通分量查找等方麵的應用。 圖的應用： 探討圖在社交網絡分析、導航係統、網絡路由、狀態機設計等領域的廣泛應用。 最短路徑算法： Dijkstra算法： 講解Dijkstra算法（單源最短路徑，非負權邊）的原理、實現和時間復雜度。 Floyd-Warshall算法： 介紹Floyd-Warshall算法（所有頂點對最短路徑，可含負權邊但不能有負權迴路）的原理。 最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）： Prim算法： 講解Prim算法（生長法）的原理和實現。 Kruskal算法： 講解Kruskal算法（加邊法）的原理和實現，包括並查集（Disjoint Set Union, DSU）數據結構的應用。 第四章：查找與排序——數據處理的效率之王 本章將深入探討數據處理中的兩個核心問題：高效地查找數據和有序地排列數據。 查找（Searching）： 順序查找（Sequential Search）： 講解順序查找的原理、實現和時間復雜度。 摺半查找（Binary Search）： 詳細講解摺半查找（僅適用於有序數組）的原理、遞歸和非遞歸實現，及其高效的時間復雜度。 散列查找（Hashing）： 散列錶（Hash Table）概念： 介紹散列的概念，包括散列函數、散列衝突、衝突解決方法。 散列函數的設計： 討論常用散列函數的構造方法，如除留餘數法、乘法散列法等。 衝突解決方法： 詳細講解鏈地址法（Separate Chaining）和開放地址法（Open Addressing，包括綫性探測、二次探測、雙散列等）。 散列錶的性能分析： 分析散列錶的平均查找、插入、刪除時間復雜度，以及裝載因子（Load Factor）的重要性。 散列的應用： 探討散列錶在數據庫索引、緩存、集閤（Set）和映射（Map）等數據結構中的應用。 排序（Sorting）： 排序算法的分類： 介紹內排序與外排序，穩定排序與不穩定排序。 簡單排序算法： 冒泡排序（Bubble Sort）： 講解冒泡排序的原理，分析其時間復雜度（O(n^2)）。 選擇排序（Selection Sort）： 講解選擇排序的原理，分析其時間復雜度（O(n^2)）。 插入排序（Insertion Sort）： 講解插入排序的原理，分析其時間復雜度（O(n^2)），並說明其在部分有序數組上的優勢。 高效排序算法： 希爾排序（Shell Sort）： 介紹希爾排序（增量排序）的思想，分析其改進的性能。 快速排序（Quick Sort）： 詳細講解快速排序（分治法）的原理，包括樞軸（pivot）的選擇、分區（partition）操作，分析其平均和最壞情況下的時間復雜度。 歸並排序（Merge Sort）： 詳細講解歸並排序（分治法）的原理，包括閤並（merge）操作，分析其穩定性和時間復雜度（O(n log n)）。 其他排序算法： 堆排序（Heap Sort）： 迴顧堆排序的實現，分析其時間復雜度（O(n log n)）。 桶排序（Bucket Sort）： 介紹桶排序的基本思想，適用於數據分布均勻的情況。 基數排序（Radix Sort）： 介紹基數排序的基本思想，適用於整數排序。 排序算法的比較與選擇： 總結各種排序算法的特點、時間/空間復雜度、穩定性，並給齣在不同場景下的選擇建議。 第五章：算法設計與分析的進階 本章將進一步提升讀者在算法設計與分析方麵的能力，介紹更高級的設計範式和分析工具。 算法設計範式： 分治法（Divide and Conquer）： 迴顧二叉樹、快速排序、歸並排序中的分治思想，並介紹其通用框架。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）： 概念與思想： 介紹動態規劃的核心思想——將問題分解為相互重疊的子問題，並通過存儲子問題的解來避免重復計算。 最優化原理與無後效性： 闡述動態規劃適用的兩個重要性質。 DP的狀態定義、狀態轉移方程與邊界條件： 講解如何構建DP解決方案的關鍵要素。 經典DP問題： 詳細講解斐波那契數列、背包問題（0/1背包、完全背包）、最長公共子序列（LCS）、最長遞增子序列（LIS）、編輯距離等經典動態規劃問題。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 概念與思想： 介紹貪心算法在每一步都做齣局部最優選擇，期望最終得到全局最優解的思想。 貪心選擇性質與最優子結構： 闡述貪心算法適用的條件。 經典貪心問題： 講解活動選擇問題、霍夫曼編碼、最小生成樹（Prim、Kruskal）、單源最短路徑（Dijkstra）中的貪心應用。 迴溯法（Backtracking）： 概念與思想： 介紹迴溯法是一種通過試探、搜索來找到問題解的算法。當發現當前路徑無法通嚮解時，就“迴溯”到上一步，嘗試其他可能性。 搜索樹： 解釋迴溯法如何在搜索樹上進行搜索。 經典迴溯問題： 講解n皇後問題、全排列、組閤問題、子集問題等。 算法復雜度進階： 主定理（Master Theorem）： 介紹主定理用於分析遞歸方程，特彆是分治算法的時間復雜度。 攤還分析（Amortized Analysis）： 介紹攤還分析的概念，用於分析一係列操作的總成本，例如動態數組的擴容操作。 NP-完全性理論初步： 簡要介紹P類問題、NP類問題、NP-hard問題和NP-complete問題，以及NP-完全性在判斷問題難度的重要性。 附錄：數據結構與算法的實踐建議 如何選擇閤適的數據結構： 提供一套係統性的思考框架，幫助讀者根據問題需求選擇最閤適的數據結構。 如何設計高效的算法： 總結常見的算法設計技巧和調試方法。 學習資源推薦： 推薦進一步學習數據結構與算法的圖書、在綫課程、編程練習平颱等。 編程語言的實現細節： 簡要說明不同編程語言在實現數據結構和算法時的注意事項和特性（例如，Java的ArrayList和LinkedList，Python的list和collections模塊）。 本書的最終目標是，讓讀者不僅能理解各種數據結構和算法的原理，更能靈活地運用它們來解決實際編程問題，為進一步的計算機科學學習和職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一本2012年齣版的教材，其內容的“新穎度”是一個不得不考慮的問題。數據結構和算法領域雖然基礎理論相對穩定，但隨著硬件和應用場景的發展，一些新型的數據結構和優化算法也在不斷湧現。我翻閱後發現，這本書的重點顯然放在瞭那些經典的、核心的、在任何考綱中都占據主導地位的內容上，例如鏈錶、樹、圖、排序和查找這些“基石”。對於這些經典內容，其講解的深度和廣度是毋庸置疑的，非常紮實可靠，足以應對絕大部分考試要求。但我也隱約感覺到，對於一些近些年纔興起或者在特定領域應用廣泛的優化技術，比如某些基於內存層次結構的算法優化，或者針對特定硬件的數據結構設計，這本書的覆蓋麵相對有限，這或許是由於齣版年代所緻。總的來說，它是一本非常優秀的“基石”教材，適閤打牢基礎，但如果想追求前沿技術，可能需要搭配其他更近期的參考資料進行補充閱讀。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我選擇這本書很大程度上是衝著蘇仕華老師這個名字來的。在自考圈子裏，這位老師的教材往往代錶著一種嚴謹和深度，不是那種為瞭湊頁數而填充內容的“注水書”。閱讀前幾章的導論部分時，確實能感受到那種深厚的學術底蘊，他對“數據結構”這個學科的定義和演進的闡述，不僅僅是知識點的羅列，更融入瞭作者對計算機科學發展曆程的思考。這種宏觀的視角非常寶貴，能幫助我們建立起更完整的知識體係，而不是死記硬背孤立的算法。不過，這也帶來瞭一個潛在的挑戰：對於初次接觸數據結構的讀者來說，這種深度可能會顯得有些“高冷”，鋪墊可能不夠細緻，需要讀者有一定的預備知識基礎纔能完全跟上作者的思路。對於像我這種需要迅速掌握應試技巧的人來說，可能需要花更多的時間去消化那些理論背景，纔能順暢地過渡到解題技巧上。但從長遠來看，這種深度無疑是更有價值的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩的深藍色調，配上清晰的字體，一下子就感覺是正經的學術書籍，而不是那種花裏鬍哨的輔導資料。拿到手裏，分量也挺實在的，感覺裝幀很紮實，翻開扉頁，印刷質量也無可挑剔，墨色濃鬱，紙張的觸感也相當舒服，長時間閱讀下來眼睛也不會太纍。尤其是那種舊版教材特有的味道，讓我瞬間迴想起大學時代在圖書館裏泡著，啃那些厚厚的專業書的時光，帶著一股子知識的厚重感。不過，話說迴來，雖然外觀上給人一種可靠的感覺，但作為一本自考教材，我更關心的是它內在的邏輯結構和內容的覆蓋麵。我希望它能緊密貼閤考試大綱，每一個知識點都講解得透徹到位，而不是那種似是而非的敘述。光是好看可不行，真材實料纔是硬道理，畢竟我們是為瞭通過考試，為瞭學到真本事纔買它的。從裝幀來看，齣版社倒是挺用心，看得齣是想做一本可以經得起時間考驗的教材，這態度值得肯定。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭整整一個下午來瀏覽這本書的目錄和章節劃分，說實話，初步印象是它的組織結構還是挺有章法的，從基礎概念的引入，到核心算法的剖析，再到實際應用的探討，層層遞進，脈絡清晰。特彆是它對遞歸和分治思想的處理，似乎比我之前看的某些版本要更直觀一些，用瞭很多圖示輔助理解，這對於理解那些抽象的數據結構（比如樹和圖的遍曆）至關重要。我個人比較關注的是它對時間復雜度和空間復雜度的分析部分，這塊往往是自考的難點和得分點。我注意到作者似乎在這方麵下足瞭功夫，提供瞭多種不同規模測試下的性能對比，這一點非常實用，能幫助我們建立起對算法效率的直觀認識，而不是僅僅停留在書麵公式上。當然，光看目錄是無法判斷深度的，但至少它給齣瞭一個非常好的框架，讓人有信心繼續深入下去，期待後麵的內容能像目錄展示的這樣，邏輯嚴密，層層遞進，能夠真正指導我解決實際的算法設計問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格顯得非常傳統，幾乎沒有采用時下流行的那種大色塊、花哨的圖錶來吸引眼球，而是堅持瞭教科書一貫的黑白分明、以文字為主的風格。對於追求效率、不喜歡被視覺乾擾的理工科學生來說，這絕對是一種福音。每一頁的內容密度都很高，信息量紮實，沒有太多留白，這使得整本書的知識承載量非常大，讓人感覺物超所值。然而，這種極緻的“務實”也帶來瞭一個副作用：在解釋一些關鍵概念時，如果能配上更生動、更現代化的類比或案例，也許能讓理解過程更加順暢。例如，在講解棧和隊列的底層實現時，如果能加入一些現代編程語言中常見應用場景的簡短代碼片段作為佐證，可能會更有助於讀者建立起理論與實踐的橋梁。目前來看，這本書更偏嚮於理論的係統化構建，對於動手實踐的引導相對保守，需要讀者自己去彌補這方麵的聯係。

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很好 有用

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詳細

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是正版，紙張很好，印刷清晰

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很好。。。

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還不錯喲，挺好滴~~

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很好 有用

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還不錯喲，挺好滴~~

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書質量一般

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