(正版特价)数据结构、算法与应用：C++语言描述（原书第2版） 计算机与…|227862 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 萨特吉 萨尼Sartaj Sahn 著，王立柱 刘志红 译

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111496007

商品编码：17021337104

丛书名： 计算机科学丛书

出版时间：2015-04-01

页数：544

书名：	(正版特价)数据结构、算法与应用：C++语言描述（原书第2版）|227862
图书定价：	79元
图书作者：	(美)萨特吉·萨尼（Sartaj Sahni）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2015/4/1 0:00:00
ISBN号：	9787111496007
开本：	16开
页数：	544
版次：	2-1

揭秘数据结构的奥秘：构建高效能软件的基石 在日新月异的科技浪潮中，软件开发已成为推动社会进步的关键力量。而要打造出稳定、高效、可扩展的软件系统，深入理解并熟练运用数据结构与算法，是每一个开发者必备的核心技能。本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一次引人入胜的探索之旅，带您深入剖析各类经典数据结构的内在机制，领略算法设计的精妙之处，并最终将这些抽象概念转化为解决实际问题的强大工具。 一、 数据结构的基石：组织信息的艺术 数据结构，顾名思义，就是组织和管理数据的方式。它为我们提供了一种结构化的方法来存储、访问和修改数据，直接影响着程序的性能和效率。想象一下，如果要把海量的信息整齐地摆放在一个房间里，如何摆放才能方便我们快速找到所需物品？数据结构正是解决这个问题的“摆放艺术”。 线性结构：有序的序列 数组（Array）：作为最基础的数据结构，数组提供了一种连续的内存空间来存储相同类型的数据元素。它的优点在于通过索引可以快速访问任何一个元素，实现 O(1) 的时间复杂度。然而，数组的固定大小在处理动态变化的数据时会显得力不从心，插入和删除操作往往需要移动大量元素，效率较低。本书将详细讲解数组的原理，并探讨其在动态数组（如 C++ 中的 `std::vector`）等变体中的应用，以及如何巧妙规避其性能瓶颈。 链表（Linked List）：与数组不同，链表中的元素通过指针连接，不需要连续的内存空间。这使得链表在插入和删除操作上具有天然的优势，时间复杂度可达 O(1)（在已知节点的情况下）。本书将深入剖析单向链表、双向链表、循环链表等不同类型的链表，并演示它们在实现栈、队列、图的邻接表表示等场景中的灵活应用。您将学会如何有效地管理内存，以及链表在动态内存分配场景下的重要性。 栈（Stack）：栈遵循“后进先出”（LIFO）的原则，如同堆叠盘子一样，最上面的盘子最先被取走。本书将阐述栈的抽象数据类型（ADT）定义，并展示其在函数调用栈、表达式求值、括号匹配等经典问题中的应用。您将学习如何使用数组或链表来实现栈，并理解其在递归算法和程序执行流程控制中的关键作用。 队列（Queue）：队列遵循“先进先出”（FIFO）的原则，就像排队一样，先来的人先被服务。本书将介绍队列的 ADT，并讲解其在任务调度、广度优先搜索（BFS）、缓冲区管理等场景中的应用。您将了解如何利用数组或链表实现队列，以及其在操作系统、网络通信等领域的实际价值。 非线性结构：复杂关系的映射 树（Tree）：树是一种分层的、非线性的数据结构，由节点和边组成，具有层次化的组织方式。它在表示层次关系、分类信息等方面有着广泛的应用。本书将从二叉树的定义出发，逐步深入到各种重要的树结构： 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：BST 的核心在于其有序性，左子树所有节点的值小于根节点，右子树所有节点的值大于根节点。这使得查找、插入和删除操作在平均情况下具有 O(log n) 的时间复杂度。本书将详细讲解 BST 的操作，并探讨其在排序、查找索引等方面的应用。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree）：尽管 BST 在平均情况下性能优异，但在最坏情况下（如插入顺序为有序），其退化成链表，导致性能下降。为了解决这个问题，平衡二叉搜索树应运而生。本书将重点介绍 AVL 树和红黑树等典型的平衡二叉搜索树，详细解析它们如何通过旋转等操作来维持树的平衡，从而保证查找、插入和删除操作始终维持 O(log n) 的时间复杂度。您将理解这些结构在数据库索引、文件系统等需要高效查找的场景中的核心地位。 堆（Heap）：堆是一种特殊的完全二叉树，分为最大堆和最小堆。在最大堆中，父节点的值大于或等于其子节点；在最小堆中，父节点的值小于或等于其子节点。本书将阐述堆的构建、插入和删除操作，并重点介绍其在优先队列（Priority Queue）中的应用。您将学会如何利用堆高效地处理优先级任务，以及它在堆排序算法中的作用。 B 树和 B+ 树：这两种树结构是为磁盘 I/O 优化而设计的，广泛应用于数据库和文件系统中。它们的特点是节点可以存储多个键值，分支因子较大，能够有效地减少磁盘 I/O 次数。本书将介绍 B 树和 B+ 树的结构特性，以及它们在索引优化方面的原理，让您理解为何大型数据库能够快速响应查询。 图（Graph）：图是由顶点（Vertex）和边（Edge）组成的集合，用于表示对象之间的任意关系。它在建模网络、地图、社交关系等方面有着极其广泛的应用。本书将深入探讨图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表，并详细讲解图的遍历算法： 深度优先搜索（Depth First Search, DFS）：DFS 是一种沿着图的深度方向进行遍历的算法，常用于查找连通分量、拓扑排序、寻找路径等。 广度优先搜索（Breadth First Search, BFS）：BFS 是一种逐层向外进行遍历的算法，常用于查找最短路径（在无权图中）、迷宫求解等。 本书还将介绍图的各种经典算法，如： 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）：寻找一个连接所有顶点的子图，且边的总权重最小。本书将介绍 Prim 算法和 Kruskal 算法，并阐述它们在网络设计、通信线路规划等领域的应用。 最短路径算法（Shortest Path Algorithms）：寻找图中两个顶点之间权重和最小的路径。本书将讲解 Dijkstra 算法（用于单源最短路径）和 Floyd-Warshall 算法（用于所有顶点对最短路径），并分析它们在导航系统、网络路由等方面的核心作用。 哈希表（Hash Table）：哈希表是一种通过哈希函数将键映射到存储位置的数据结构，旨在实现平均 O(1) 的查找、插入和删除操作。本书将详细讲解哈希函数的原理、冲突处理技术（如链地址法和开放寻址法），并展示哈希表在字典、缓存、快速查找等场景下的强大威力。您将学会如何设计高效的哈希函数，并理解其在现代软件开发中的不可或缺性。 二、 算法的智慧：解决问题的有效途径 算法是解决特定问题的一系列清晰、有限的指令。它关注的是“如何做”，而数据结构关注的是“如何组织”。高效的算法能够显著提升程序的运行速度和资源利用率。本书将带领您领略算法设计的魅力，并掌握分析和评估算法性能的技巧。 排序算法：数据有序化的艺术 简单排序：本书将从冒泡排序、选择排序、插入排序等基础算法入手，清晰地解释它们的执行过程，并分析它们的时空复杂度。虽然它们在效率上并非最优，但有助于理解排序的基本思想。 高效排序：我们将深入探讨更高效的排序算法，如： 快速排序（Quick Sort）：一种分治算法，通过“基准”元素将数组分割成两部分，然后递归地对两部分进行排序，平均时间复杂度为 O(n log n)。本书将详细讲解其划分过程和优化策略。 归并排序（Merge Sort）：也是一种分治算法，将数组分成两半，递归地排序，然后将两个有序的子序列合并成一个有序序列，时间复杂度稳定在 O(n log n)。本书将阐述其合并过程和稳定性。 堆排序（Heap Sort）：利用堆数据结构的特性进行排序，时间复杂度为 O(n log n)。本书将结合堆的讲解，深入剖析堆排序的实现。 特殊排序：对于特定类型的数据，还有一些更高效的排序算法，如计数排序、桶排序、基数排序等，本书也将对它们进行介绍，并讨论它们的适用场景。 搜索算法：信息检索的捷径 线性查找：最简单的查找方式，按顺序逐个比较。 二分查找（Binary Search）：前提是数据有序，通过不断将搜索区间减半来快速定位目标元素，时间复杂度为 O(log n)。本书将详细讲解其原理和实现。 哈希查找：通过哈希函数直接定位，平均时间复杂度为 O(1)。 分治策略（Divide and Conquer）：将一个大问题分解成若干个规模较小的相同问题，然后递归地解决这些小问题，最后将它们的解合并起来。快速排序、归并排序、二分查找等都属于分治策略的范式。本书将通过实例讲解分治策略的思维方式。 动态规划（Dynamic Programming, DP）：一种通过将问题分解为重叠子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的算法设计技术。本书将介绍动态规划的核心思想，并通过诸如背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列等经典问题，演示如何设计 DP 方程和状态转移。您将学会如何识别适合动态规划的问题，并构建高效的 DP 解法。 贪心算法（Greedy Algorithm）：在对问题进行求解时，总是做出在当前看来是最佳的选择，从而希望导致最终结果是最佳的。本书将讲解贪心算法的适用条件，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子，展示其简洁而有效的解决思路。 回溯法（Backtracking）：一种通过深度优先搜索的方式，在搜索过程中不断尝试，当发现当前路径无法到达目标时，就“回溯”到之前的状态，尝试另一条路径。本书将通过 N 皇后问题、数独求解等经典问题，演示回溯法的应用，以及如何剪枝以提高效率。 算法分析与复杂度：理解算法的效率至关重要。本书将系统地介绍时间复杂度和空间复杂度分析的方法，包括大 O 符号（Big O Notation），帮助您准确评估算法的性能，并在不同算法之间做出明智的选择。 三、 C++ 语言的实践：将理论付诸代码 本书之所以选择 C++ 语言进行描述，是因为 C++ 凭借其强大的性能、灵活的内存管理以及丰富的库支持，成为实现高效数据结构和算法的理想选择。本书并非 C++ 语言教程，但会在必要的环节穿插 C++ 的语法特性和标准库（如 STL）的应用，帮助您将所学的理论知识转化为可执行的代码。您将学习如何在 C++ 中实现链表、树、图等数据结构，并运用 C++ 的模板、面向对象等特性来构建通用且可复用的算法模块。 本书适合谁？ 计算机科学与技术、软件工程等相关专业的学生：本书是您打下坚实理论基础的得力助手，将帮助您系统地学习数据结构与算法，为后续更深入的学习和研究做好准备。 希望提升编程能力的软件开发者：无论您是初级程序员还是经验丰富的工程师，掌握高效的数据结构和算法将极大地提升您的代码质量和解决问题的能力，让您的程序运行得更快、更稳定。 对算法和计算思维感兴趣的读者：如果您对如何高效地解决计算问题充满好奇，并希望理解计算机程序背后的“智慧”，本书将是您绝佳的入门读物。 结语 数据结构与算法是软件开发的灵魂，是构建高效、可靠软件系统的基石。掌握它们，意味着您将拥有更强的分析问题、解决问题的能力，能够设计出更优雅、更优化的解决方案。本书旨在为您铺平这条通往精通之路，让您不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”和“怎么做”。让我们一同踏上这场充满智慧与挑战的旅程，解锁软件开发的新境界！

评分☆☆☆☆☆

从一个资深软件工程师的角度来看，我推荐这本书给所有想系统性复习或提升自己算法基础的人。这本书最大的优点在于它的“纯粹性”和“深度”。它没有被当下某些热门框架或语言特性所裹挟，而是专注于数据结构和算法的核心原理，而选择C++作为载体，恰好保证了我们在讨论效率和内存布局时，能够讨论到最接近硬件的层面。我特别欣赏它在讲解递归和迭代转换时所采用的清晰方法论，很多开发者在面对复杂的递归问题时会感到畏惧，这本书通过将递归过程与栈帧的演化联系起来，配合C++的函数调用机制进行解释，使得原本抽象的控制流变得具象化了。此外，书中对内存模型的讨论也十分到位，比如在实现动态数组或平衡树时，是如何考虑内存局部性（locality of reference）的，这在高性能计算中是至关重要的细节。这本书绝对不是那种只适合应付考试的速成手册，它更像是一本工具书和一本教材的完美结合，让你在面对真实世界中那些复杂、需要效率优化的编程挑战时，手中握有最可靠的武器。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对这种“原书第X版”的翻译教材有点敬而远之，总觉得翻译腔太重，阅读起来费劲。但这次的体验完全颠覆了我的看法。这本书的翻译质量高得惊人，行文流畅自然，完全没有那种生硬的逐字翻译感。这对于理解那些精妙的算法思想至关重要，因为算法的描述往往对措辞的准确性要求极高。我尤其欣赏它在讲解复杂算法性能分析时所采用的详尽论证过程。它不像有些教材那样，只是简单地给出一个时间复杂度$O(n^2)$或$O(n log n)$就草草了事，而是会用数学归纳法或者递归树的方法，一步步推导出这个复杂度是如何得来的，这对我深入理解算法效率的本质帮助极大。比如在讲解动态规划时，作者对状态转移方程的构建过程描述得极其清晰，甚至加入了针对特定例子（比如背包问题）的解题思路演变过程，这比干巴巴地给公式要有效得多。这本书的排版也值得称赞，代码块与正文的区分清晰，关键概念加粗突出，即使是面对厚厚一本书，也不会产生阅读疲劳感，这对于长时间学习者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的结构和内容的广度感到非常满意，它确实能支撑起一个计算机专业学生从大一开始到毕业设计各个阶段的学习需求。最让我眼前一亮的是它对高级主题的处理方式。很多教材在讲完基础算法后，对图论、字符串匹配（如KMP）或者最小生成树算法（如Prim和Kruskal）的讲解就变得非常简略，仿佛只是走个过场。但在这本书里，即使是这些被视为“进阶”的内容，也配有详尽的伪代码和C++实例，并且对每一步的决策逻辑都进行了充分的辩护。例如，在讨论NP完全性的时候，作者没有直接抛出“这是个难题，你自己想办法”的结论，而是提供了一个非常清晰的简化（reduction）案例，让读者能直观感受到从一个已知难题转换到另一个难题的过程。这对于培养我的计算思维和问题分解能力大有裨益。总体来看，这本书的知识密度很高，但逻辑连接紧密，读完后感觉知识体系非常完整，而不是零散的知识点堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本（正版特价）数据结构、算法与应用：C++语言描述（原书第2版） 计算机与…|227862 简直是为我这种初学C++数据结构和算法的人量身定做的。我之前尝试过几本号称“入门”的书，结果读完后依然感觉云里雾里，特别是涉及到指针和内存管理的时候，常常会因为对C++特性不熟悉而卡壳。这本书的厉害之处就在于，它没有一上来就堆砌复杂的理论，而是用非常贴近C++语法的实现来讲解抽象的数据结构概念。比如，在讲到链表和树的构建时，作者会非常细致地展示如何用C++的类和模板来封装这些结构，这一点对于我们这些想把理论知识真正应用到编程实践中的人来说至关重要。我记得特别清楚，在讲解AVL树的旋转操作时，书中的图解配合代码注释，让我瞬间就理解了那些复杂的指针调整是如何保证平衡性的。很多其他教材可能只是展示最终的代码，但这本书把“为什么这么写”和“这样做的好处”都解释得非常透彻。特别是对于那些想准备技术面试的读者，这本书提供的不仅仅是知识点，更是一种用C++思维去解决问题的框架。它的章节安排也非常合理，从最基础的线性结构逐步过渡到图论和高级排序算法，节奏把控得恰到好处，让人感觉每一步都是在稳扎稳打地前进，而不是被知识的洪流冲垮。

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏爱实践而非纯理论的程序员，所以对书籍的实用性和工程化导向非常看重。这本书虽然覆盖了扎实的理论基础，但它将所有理论都锚定在了C++的实际编码实现上，这一点让我觉得物超所值。书中不仅包含了经典算法的实现，还涉及到了一些面向对象设计在数据结构实现中的应用，比如如何利用继承和多态来设计不同类型的树结构或图的遍历接口。这种高度的工程化视角，使得我读完之后，马上就能带着清晰的C++类结构蓝图去构建自己的项目。我特别喜欢它对标准模板库（STL）的使用和对比分析。它不会盲目推崇STL，而是会先展示一个手动实现的结构（比如手写一个`std::vector`的简化版），让你理解其底层原理，然后再对比STL提供的容器的优势和实现细节。这种“先造轮子，再用好轮子”的教学方式，极大地增强了我对C++底层机制的理解，也让我对未来阅读更底层的库源码有了信心。