王道考研2019数据结构联考复习指导 计算机考研王道数据结构 王道考研系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 学源图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121337086

商品编码：26251778421

深入剖析，精准备考：2019年计算机类考研数据结构复习精要 引言： 在竞争激烈的计算机类研究生入学考试中，数据结构作为核心基础课程，其重要性不言而喻。它不仅是考查考生逻辑思维能力、抽象思维能力和算法设计能力的关键环节，更是未来从事计算机科学与技术领域研究与开发的基础。面对海量而庞杂的知识点，如何高效、系统地掌握数据结构，并将其转化为考试中的得分利器，是每一位考研学子必须攻克的难题。本书正是基于这一需求，为广大计算机类考研学子量身打造的、一套全面、深入、且极具针对性的数据结构复习指导。我们旨在帮助考生建立起扎实的理论基础，掌握核心算法，并熟练运用到解题实践中，最终在考场上脱颖而出。 第一部分：夯实基础，构建知识体系 本部分将带领考生系统回顾数据结构的基本概念，并在此基础上构建起完整的知识框架。我们将从最基本的“数据”和“结构”两个层面出发，深入浅出地阐释数据结构的核心思想。 第一章：绪论与基本概念 数据、数据元素、数据项、数据结构： 明确数据结构研究的对象，理解数据之间的逻辑关系和物理存储关系。 算法及其特性： 深入理解算法的概念，掌握算法的五个基本特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出）。 算法评价： 学习如何对算法进行复杂度分析，包括时间复杂度和空间复杂度，以及如何计算它们。理解大O表示法、平均时间复杂度、最坏时间复杂度等概念。 数据结构与算法的关系： 强调数据结构是实现高效算法的基础，选择合适的数据结构能够极大地提高算法的效率。 第二章：线性表 线性表的定义与特征： 理解线性表是数据结构中最基础的结构之一，强调其元素的有序性和一对一的关系。 顺序存储结构： 详细讲解顺序存储的实现方式，包括数组存储。分析其插入、删除、查找等基本操作的时间复杂度。 链式存储结构： 深入分析单链表、双链表、循环链表等不同链式存储的特点。详细讲解它们在插入、删除、查找、遍历等操作上的实现过程和复杂度分析。 顺序表与链表的比较： 通过对比分析，让考生深刻理解两种存储方式的优劣，以及在不同场景下的适用性。 应用： 讲解线性表在实际问题中的应用，如串的表示与操作、队列的实现等。 第三章：栈和队列 栈的定义与基本运算： 理解栈的“后进先出”（LIFO）原则，掌握栈的 Push、Pop、Peek 等操作。 顺序栈与链式栈： 分别讲解栈的顺序存储和链式存储实现，分析其时间复杂度和空间复杂度。 栈的应用： 重点讲解栈在表达式求值（中缀转后缀、后缀表达式求值）、函数调用、递归等方面的经典应用。 队列的定义与基本运算： 理解队列的“先进先出”（FIFO）原则，掌握队列的 EnQueue、DeQueue、Front 等操作。 顺序队列与链式队列： 分别讲解队列的顺序存储（包括顺序循环队列的优化）和链式存储实现，分析其时间复杂度和空间复杂度。 队列的应用： 讲解队列在模拟、缓冲、广度优先搜索（BFS）等方面的应用。 栈与队列的相互实现： 探索如何使用栈实现队列，以及如何使用队列实现栈。 第二部分：精通核心，掌握复杂结构 在掌握了线性结构后，本部分将深入探究非线性结构，这些结构在解决更复杂问题时展现出强大的威力。 第四章：树 树的基本概念： 理解树的定义、节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶子节点、深度、高度等基本术语。 二叉树： 二叉树的定义与性质： 重点掌握二叉树的定义、满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树等概念。 二叉树的存储结构： 讲解顺序存储（如堆）和链式存储（如二叉链表）的实现。 二叉树的遍历： 详细讲解前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现方法，以及层序遍历。理解不同遍历顺序的应用场景，例如根据前序和中序构建二叉树。 线索二叉树： 引入线索二叉树的概念，解释其如何方便地实现二叉树的查找和遍历。 树的表示法： 介绍双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法等树的存储方式。 树的典型应用： 树形选择结构（文件系统、组织结构）： 讲解树形结构如何表示层级关系。 哈夫曼树（Huffman Tree）： 详细讲解哈夫曼编码的原理和构造过程，重点在于贪心算法的应用。 第五章：图 图的基本概念： 理解图的定义、顶点、边、度、邻接、关联、子图、连通图、强连通图等基本术语。 图的存储结构： 重点讲解邻接矩阵和邻接表两种存储方式，分析它们的优缺点以及在不同情况下的选择。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）： 详细讲解 DFS 的递归和非递归实现，以及其在连通性判断、拓扑排序、关键路径等方面的应用。 广度优先搜索（BFS）： 详细讲解 BFS 的实现，以及其在查找最短路径（无权图）、连通性判断等方面的应用。 图的特殊算法： 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： 详细讲解 Prim 算法和 Kruskal 算法的原理、实现步骤和复杂度分析。 最短路径算法（Shortest Path Algorithms）： 详细讲解 Dijkstra 算法（单源最短路径，非负权）和 Floyd 算法（所有顶点对之间的最短路径）。 拓扑排序： 讲解有向无环图（DAG）的拓扑排序概念和两种实现方法（基于 DFS 和基于 BFS）。 关键路径： 介绍关键路径在工程项目管理中的应用。 第六章：查找 查找的基本概念： 理解查找的定义、成功查找、失败查找、平均查找长度等。 顺序查找： 再次回顾顺序查找及其复杂度。 折半查找（二分查找）： 重点讲解折半查找的原理、前提条件（有序表），以及递归和非递归的实现方法。详细分析其时间复杂度。 分块查找： 介绍分块查找的思路，以及它如何平衡查找效率和存储空间。 散列表（Hash Table）： 散列函数（Hash Function）： 讲解构造散列函数的原则和常用的散列函数设计方法。 冲突处理方法： 详细讲解开放定址法（线性探测、二次探测、随机探测）和链地址法。 查找、插入、删除操作： 分析散列表各种操作的平均和最坏情况下的时间复杂度，理解其“O(1)”平均查找能力的优势。 散列表的应用： 讲解散列表在字典、缓存、数据库索引等领域的广泛应用。 第七章：排序 排序的基本概念： 理解排序的定义、稳定性、内部排序、外部排序。 插入排序： 直接插入排序： 讲解基本原理和实现。 希尔排序（Shell Sort）： 讲解希尔排序的分组思想和增量序列的选择，分析其改进的效率。 选择排序： 简单选择排序： 讲解基本原理。 堆排序（Heap Sort）： 重点讲解堆的概念（最大堆、最小堆）以及堆排序的构建（heapify）和调整过程。分析其时间复杂度。 交换排序： 冒泡排序： 讲解基本原理。 快速排序（Quick Sort）： 深入讲解快速排序的“分治”思想，包括枢轴的选择和分区过程。分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 归并排序（Merge Sort）： 讲解归并排序的“分治”思想，包括递归分割和合并过程。分析其时间复杂度。 其他排序算法： 简要介绍基数排序、桶排序等。 排序算法的比较： 总结各种排序算法的特点，包括时间复杂度、空间复杂度、稳定性等，并指导考生如何根据实际情况选择合适的排序算法。 第三部分：能力提升，强化应试技巧 本部分将帮助考生将理论知识转化为实实在在的解题能力，掌握考研数据结构考试的解题技巧和方法。 第八章：经典问题解析与算法设计思维 递归与分治策略： 深入剖析递归的应用，以及如何将其转化为迭代（非递归）形式。强化分治思想在树、图、排序等算法设计中的应用。 贪心算法： 通过具体实例（如哈夫曼编码、部分区间调度问题）讲解贪心策略的适用条件和设计思路。 动态规划（DP）： 介绍动态规划的基本思想，包括最优子结构、重叠子问题，以及如何设计状态转移方程。通过经典 DP 问题（如背包问题、最长公共子序列）进行讲解。 回溯算法： 讲解回溯算法的搜索和剪枝思想，通过 N 皇后问题、迷宫问题等实例进行演示。 常见算法模式总结： 归纳总结各种算法设计模式，帮助考生举一反三。 第九章：历年真题与模拟演练 精选历年真题： 选取近几年的全国硕士研究生入学考试计算机类专业数据结构真题，进行分类解析。 解析方法： 针对每一道题目，详细讲解其考查的知识点、解题思路、关键步骤以及易错点。 模拟测试： 提供高质量的模拟试题，模拟真实考试环境，帮助考生检验复习效果，找出薄弱环节。 答题策略： 传授考试中的答题技巧，包括审题、时间分配、难题处理等，帮助考生优化应试表现。 本书特色： 体系化： 知识点由浅入深，逻辑清晰，构建完整的知识体系，确保考生全面掌握数据结构。 精细化： 对每一个概念、算法进行深入剖析，细节讲解到位，避免模糊不清。 实战化： 大量结合历年真题和经典应用场景，将理论知识落地，提升解题能力。 易懂化： 采用通俗易懂的语言，配以图示和表格，化繁为简，帮助考生克服学习难点。 针对性： 紧密围绕计算机类考研数据结构考试大纲，聚焦高频考点和难点，提高复习效率。 结语： 数据结构是计算机科学的基石，更是考研征途上不可逾越的堡垒。本书希望成为您备考路上的良师益友，为您指点迷津，扫清障碍。通过扎实的理论学习，深刻的算法理解，以及充分的实战演练，我们坚信您一定能够攻克数据结构，在研究生入学考试中取得优异的成绩！

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜在于它对“算法复杂度分析”的细致入微。很多考生面对O(n^2)、O(log n)这些符号时，往往只是死记硬背，却说不出所以然。王道这本指导书在讲解每种数据结构的基本操作时，都会强制性地要求读者进行最坏情况和平均情况下的时间复杂度推导。它甚至会贴心地提醒你，在某些特定输入下，某个算法的效率会急剧下降，并给出优化建议。这套系统的训练，让我对“算法效率”这件事有了更科学、更严谨的认识。我记得有一次做模拟题，遇到一个关于平衡二叉树（AVL树）的旋转问题，我凭着这本书中学到的旋转细节和破坏平衡的条件分析，顺利地画出了正确的结构图。这本书不仅是知识的搬运工，更像是你的私人算法教练，逼着你把每个细节都弄得明明白白，绝不留下任何知识盲区。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我翻开这本书的第一个章节时，我原本的期待值并不算太高，毕竟市面上考研辅导书汗牛充栋，很多都只是把教材内容换个包装。然而，王道的这本《数据结构联考复习指导》却在细节上体现出了深厚的功力。它最让我印象深刻的是对“逻辑结构”与“物理存储结构”之间关系的梳理。很多教材只是简单地介绍完链表、栈、队列，然后就草草了事了。但这本书花了大篇幅去对比分析不同存储方式对操作效率的影响，比如在内存受限的情况下，如何权衡数组和链表的优劣。这种深入到应用层面的剖析，极大地帮助我理解了数据结构设计的“为什么”，而不是仅仅停留在“是什么”的层面。而且，书中对于递归和迭代的转换讲解得极为精妙，这对我攻克那些需要深度思考的题目至关重要。我感觉作者不仅仅是在教我们知识点，更是在培养我们数据结构思维模式，这对于应对那些灵活多变的考题，绝对是核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前尝试过其他几本号称“全面覆盖”的资料，但读完后总感觉像是吃了顿“白水煮菜”，有营养但缺乏滋味，学完后还是没有信心上考场。这本《王道考研2019数据结构联考复习指导》则完全不同，它自带一种“实战感”。它并不回避那些冷僻的、但偶尔会出现在试卷中的知识点，比如B树和B+树在数据库索引中的应用场景，虽然不是每年必考，但一旦出现，就是拉开分数的关键。书中对这些“高阶”结构的处理方式是，先用通俗的语言解释其设计思想，再辅以清晰的结构图，最后才引入复杂的定义。这种“先建立概念，后深化细节”的讲解顺序，极大地降低了学习的心理门槛。对于我这种希望稳扎稳打，争取高分的考生来说，这本指导书提供的安全感和知识密度，是其他同类书籍难以比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本《王道考研2019数据结构联考复习指导》简直是为我这种基础薄弱的考生量身定做的救星！我记得我刚开始接触数据结构那会儿，脑子里一团乱麻，树和图的概念总是混淆不清，更别提那些复杂的算法分析了。网上的免费资料看得我眼花缭乱，东拼西凑的知识点零散得根本无法形成体系。直到我入手了这本王道系列的指导书，那种豁然开朗的感觉才真正到来。它不是那种只罗列概念的教科书，而是非常注重“考研”这个特定目标。书中的章节划分紧密贴合历年真题的考点分布，让你能清晰地知道哪些是高频考点，哪些是需要深入理解的难点。尤其是对于那些晦涩的算法实现部分，作者用了一种非常直观的图示和伪代码相结合的方式进行讲解，即便是初次接触的人也能大致跟上思路。我特别欣赏它在每个章节末尾设置的“错题集锦”部分，那些都是前几年考生容易失分的地方，提前帮你排好雷，这比自己做错题再总结效率高太多了。这本书的价值就在于它提供了一个清晰、高效的学习路径，让你能把有限的精力集中在最需要投入的地方，而不是在浩瀚的知识海洋里盲目漂流。

评分☆☆☆☆☆

作为一名备战考研的“老兵”，我深知辅导书的“时效性”和“针对性”有多么重要。2019年的版本，在内容更新上看得出是紧跟最新的考试大纲和出题趋势的。我尤其关注了图论部分，那块内容历来是兵家必争之地。这本书对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的讲解，清晰地指出了它们适用的场景和时间复杂度分析的侧重点，并且配上了大量的例题来巩固理解。更棒的是，它对“面向对象”思想在数据结构实现中的体现也有所涉及，这在后续的软件工程或专业课中可能会有所关联，体现了编者对跨学科知识的整合能力。我个人觉得，这本书的排版设计也十分人性化，关键定义和公式都用粗体或醒目的颜色标出，即使是熬夜复习时，眼睛也不会那么容易疲劳，这种对考生体验的关注，确实值得称赞。