包郵 天勤2019數據結構高分筆記+數據結構高分筆記之習題精析擴展 天勤計算機考研係列2019版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 華文樂章圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111595182

商品編碼：27217337461

YL14550

9787111595182  9787111587460

天勤2019數據結構高分筆記+數據結構高分筆記之習題精析擴展

書名：數據結構高分筆記之習題精析擴展（4版）

作者：率輝

ISBN：9787111595182

開本：16開 

裝幀方式：平裝 

中圖法分類：TP311.12

定價：24.00

齣版社：機械工業齣版社

序

前言

1章  算法復雜度相關問題專練 1

算法復雜度綜閤題目專練 3

算法復雜度綜閤題目專練答案 5

2章  綫性錶 9

基礎題部分 9

拔高題部分 11

基礎題部分參考答案 13

拔高題部分參考答案 20

3章  棧、隊列和多維數組 29

基礎題部分 29

拔高題部分 31

基礎題部分參考答案 34

拔高題部分參考答案 40

4章  串、數組、稀疏矩陣和廣義錶綜閤題目專練 45

串、數組、稀疏矩陣和廣義錶綜閤題目專練答案 48

5章  樹與二叉樹 63

基礎題部分 63

拔高題部分 64

基礎題部分參考答案 68

拔高題部分參考答案 70

6章  圖 84

基礎題部分 84

拔高題部分 86

基礎題部分參考答案 89

拔高題部分參考答案 94

7章  排序 105

基礎題部分 105

拔高題部分 106

基礎題部分參考答案 108

拔高題部分參考答案 113

8章  查  找 121

基礎題部分 121

拔高題部分 123

基礎題部分參考答案 126

拔高題部分參考答案 130

參考文獻........

 本書所選習題，緊密圍繞教育部考試中心發布的考試大綱，並以梯度的形式呈現給讀者（從基礎題進階到拔高題），使考生的學習更具有針對性。

本書根據考研形勢變化，刪除瞭一些不必要的講解，精簡後本書內容更純粹、更有針對性，成為考研知識點鞏固之利器。

 根據計算機專業研究生入學考試形勢的變化（逐漸實行非統考），書中對大量非統考知識點進行瞭講解，使本書所包含的知識點除覆蓋統考大綱的所有內容外，還包括瞭各自主命題高校所要求的知識點。

暫時沒有內容介紹，請見諒！

書名：2019版數據結構高分筆記 7版 

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2018年01月

ISBN：9787111587460

作者：率輝

版次：7-1

頁數：322

字數：638

定價：55.00

序

輔導專欄簡介

前言

1 章 緒論1

本章概略1

1.1 針對考研數據結構的代碼書寫規範以及C 與C++語言基礎1

1.1.1 考研綜閤應用題中算法設計部分的代碼書寫規範1

1.1.2 考研中的C 與C++語言基礎3

1.2 算法的時間復雜度與空間復雜度分析基礎 12

1.2.1 考研中的算法時間復雜度分析 12

1.2.2 例題選講 12

1.2.3 考研中的算法空間復雜度分析 14

1.3 數據結構和算法的基本概念 14

1.3.1 數據結構的基本概念 14

1.3.2 算法的基本概念 15

習題 16

習題答案 17

2 章 綫性錶 20

大綱要求 20

考點與要點分析 20

核心考點 20

基礎要點 20

知識點講解 20

2.1 綫性錶的基本概念與實現 20

2.2 綫性錶的結構體定義和基本操作 24

2.2.1 綫性錶的結構體定義 24

2.2.2 順序錶的操作 26

2.2.3 單鏈錶的操作 29

2.2.4 雙鏈錶的操作 33

2.2.5 循環鏈錶的操作 35

▲真題仿造 35

真題仿造答案與講解 36

習題+真題 37

習題答案+真題答案 41

3 章 棧和隊列 55

大綱要求 55

考點與要點分析 55

核心考點 55

基礎要點 55

知識點講解 55

2019 版數據結構高分筆記

3.1 棧和隊列的基本概念 55

3.1.1 棧的基本概念 55

3.1.2 隊列的基本概念 56

3.2 棧和隊列的存儲結構、算法與應用 56

3.2.1 本章所涉及的結構體定義 56

3.2.2 順序棧 57

3.2.3 鏈棧 59

3.2.4 棧的應用 60

3.2.5 順序隊 64

3.2.6 鏈隊 66

3.3 抽象數據類型 69

▲真題仿造 71

真題仿造答案與講解 71

《天勤2019數據結構高分筆記+數據結構高分筆記之習題精析擴展》圖書簡介 核心價值： 本書籍集閤瞭“天勤2019數據結構高分筆記”與“數據結構高分筆記之習題精析擴展”兩部分內容，是為備戰計算機類研究生入學考試，特彆是針對數據結構科目，精心打造的一站式學習解決方案。本書以深入透徹的理論解析、精選的例題與習題、以及詳盡的解題思路相結閤，旨在幫助考生全麵、紮實地掌握數據結構的核心知識體係，提升解題能力，最終在高分目標的指引下，順利通過考試。 目標讀者： 本書主要麵嚮參加全國碩士研究生招生考試中，報考計算機科學與技術、軟件工程、人工智能、網絡空間安全等相關專業的考生。同時，對於需要在大學本科階段深入學習數據結構，或希望鞏固和提升數據結構知識的讀者，也具有極高的參考價值。 內容概覽： 第一部分：《天勤2019數據結構高分筆記》 這部分內容是理論知識的基石，以清晰、嚴謹、係統的方式呈現數據結構的核心概念、算法設計與分析。筆記內容緊密圍繞考研大綱，精煉而不失深度，力求用最少的篇幅，涵蓋最關鍵的知識點，幫助考生快速建立起對數據結構完整的知識框架。 第一章 緒論： 數據結構的基本概念： 深入剖析數據、數據元素、數據項、數據對象等基本概念，明確數據結構是研究數據元素之間的邏輯關係以及數據元素及關係在計算機中的錶示和實現。 數據的邏輯結構與物理結構： 詳細闡述邏輯結構（集閤、綫性結構、樹形結構、圖形結構）與物理結構（順序存儲、鏈式存儲、索引存儲、散列存儲）的劃分及其相互關係。理解邏輯結構是數據本身固有的形態，而物理結構是數據在內存中的存儲方式。 數據結構的類型和功能： 梳理各種常見數據結構的分類，如綫性錶、棧、隊列、樹、圖、查找錶、排序等，並初步介紹它們各自所能實現的功能和解決的問題。 算法的概念與性質： 定義算法，強調算法的五個基本性質：有窮性、確定性、可行性、輸入和輸齣。 算法的度量： 重點講解算法的時間復雜度和空間復雜度，包括概念、錶示法（大O錶示法、大Ω錶示法、大Θ錶示法），以及如何分析常見算法的復雜度。這部分是理解算法效率的關鍵，在考研中占據重要地位。 第二章 綫性錶： 綫性錶的定義與特點： 明確綫性錶是由n（n≥0）個相同類型的數據元素組成的有序序列。強調其“一對一”的邏輯關係。 順序存儲結構： 詳細介紹順序存儲綫性錶的實現，包括存儲方式、基本操作（查找、插入、刪除）的實現及其時間復雜度分析。討論順序存儲的優點（隨機訪問快）和缺點（插入、刪除效率低，空間需預分配）。 鏈式存儲結構： 深入講解單鏈錶、雙嚮鏈錶、循環鏈錶的結構特點，以及如何在這些鏈式結構上實現查找、插入、刪除等基本操作。對比分析鏈式存儲的優缺點，特彆是其在插入和刪除操作上的靈活性。 綫性錶應用舉例： 通過具體實例，展示綫性錶在解決實際問題中的應用，加深對概念的理解。 第三章 棧和隊列： 棧（Stack）： 定義與特點： 明確棧是一種“後進先齣”（LIFO）的綫性錶，其插入和刪除操作僅在一端（棧頂）進行。 順序存儲實現： 講解順序棧的存儲結構和基本操作，包括入棧、齣棧、棧頂元素獲取等。 鏈式存儲實現： 講解鏈棧的實現，通常使用單鏈錶實現，棧頂通常設在鏈錶的一端，便於操作。 棧的應用： 重點講解棧在函數調用（棧幀）、錶達式求值（中綴轉後綴、後綴錶達式求值）、括號匹配、遞歸算法的實現等方麵的經典應用。 隊列（Queue）： 定義與特點： 明確隊列是一種“先進先齣”（FIFO）的綫性錶，其插入操作在隊尾進行，刪除操作在隊頭進行。 順序存儲實現： 講解順序隊列的實現，特彆要關注循環隊列的設計，如何通過隊頭和隊尾指針的移動避免假溢齣。 鏈式存儲實現： 講解鏈隊列的實現，通常使用單鏈錶，隊頭指嚮鏈錶頭，隊尾指嚮鏈錶尾，插入和刪除效率高。 隊列的應用： 講解隊列在廣度優先搜索（BFS）、操作係統中的任務調度、打印機隊列、緩衝區等方麵的應用。 第四章 串： 串的定義與抽象數據類型： 定義串是由零個或多個字符組成的有限序列，關注其字符的順序關係。 串的存儲結構： 介紹順序存儲和鏈式存儲實現串的方法。 串的基本操作： 講解串的模式匹配（如KMP算法的預備知識）、求子串、連接、查找等操作的實現。 字符串匹配算法（初步）： 簡要介紹樸素的字符串匹配算法，為後續KMP算法的理解奠定基礎。 第五章 數組和廣義錶： 數組： 定義與特點： 介紹一維數組、多維數組的定義，以及存儲結構（如行主序、列主序）和地址計算。 應用： 簡要提及數組在錶示矩陣、圖像等數據結構中的應用。 廣義錶： 定義與特點： 介紹廣義錶是一種多層嵌套的綫性結構，其錶頭可以是原子也可以是另一個廣義錶。 存儲結構： 講解采用多重鏈錶（如錶頭、錶尾指嚮）實現廣義錶的方法。 應用： 介紹廣義錶在錶示嵌套結構、規則錶示等方麵的應用。 第六章 樹（Trees）： 樹的基本概念： 定義樹、節點、根節點、父節點、子節點、兄弟節點、葉子節點、節點的度、樹的度、深度、高度等基本術語。 樹的存儲結構： 講解雙親錶示法、孩子錶示法、雙親孩子錶示法（孩子兄弟錶示法）的實現及其優缺點。 二叉樹（Binary Tree）： 定義與性質： 明確二叉樹是一種特殊的樹，其每個節點的度最大為2。介紹滿二叉樹、完全二叉樹的性質，以及二叉樹的節點數與層數的關係。 二叉樹的遍曆： 重點講解前序遍曆、中序遍曆、後序遍曆、層序遍曆的遞歸和非遞歸實現方法，以及遍曆的應用（如根據遍曆序列構造二叉樹）。 綫索二叉樹： 介紹綫索二叉樹的概念，包括前驅、後繼綫索，以及綫索二叉樹的遍曆。 樹和森林的轉換： 講解樹與二叉樹的相互轉換，以及森林與二叉樹的相互轉換，理解它們之間的等價關係。 樹的應用： 介紹樹在文件係統、組織結構、決策樹等方麵的應用。 第七章 樹與圖（Continued）： 並查集（Disjoint Set Union, DSU）： 基本概念： 介紹並查集用於處理集閤閤並與查找的問題，特彆是在圖論中判斷連通性。 實現方法： 講解基於森林的錶示方法，以及路徑壓縮和按秩（大小）閤並的優化技巧。 哈夫曼樹（Huffman Tree）： 定義與構建： 講解哈夫曼樹的定義（帶權路徑長度最短的二叉樹），以及貪心算法的構建過程。 哈夫曼編碼： 介紹基於哈夫曼樹的變長編碼，實現數據壓縮。 第八章 圖（Graphs）： 圖的基本概念： 定義圖、頂點、邊、有嚮圖、無嚮圖、鄰接、關聯、度、入度、齣度、權等基本術語。 圖的存儲結構： 詳細講解鄰接矩陣和鄰接錶兩種存儲方式，分析它們的優缺點及適用場景。 圖的遍曆： 深度優先搜索（DFS）： 介紹DFS的遞歸和非遞歸實現，以及其在查找路徑、連通性判斷、拓撲排序等方麵的應用。 廣度優先搜索（BFS）： 介紹BFS的實現，以及其在查找最短路徑（無權圖）、連通性判斷等方麵的應用。 圖的連通性： 講解連通分量（無嚮圖）、強連通分量（有嚮圖）的概念和求解方法。 最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）： 定義與性質： 介紹MST的概念，並著重講解Prim算法和Kruskal算法的實現原理、步驟和時間復雜度。 最短路徑（Shortest Path）： 單源最短路徑： 重點講解Dijkstra算法（非負權圖）和Bellman-Ford算法（含負權圖，可檢測負權環）的原理和實現。 all-pairs shortest path（多源最短路徑）： 介紹Floyd-Warshall算法的原理和實現。 拓撲排序（Topological Sort）： 介紹有嚮無環圖（DAG）的拓撲排序概念，以及基於DFS和Kahn算法（基於入度）的實現方法。 關鍵路徑（Critical Path）： 介紹在工程管理中，基於DAG的活動排序和關鍵路徑的求解。 第九章 查找（Searching）： 查找的基本概念： 定義查找、關鍵字、查找成功、查找失敗、查找效率等。 靜態查找錶： 順序查找（Sequential Search）： 介紹順序查找的實現及其平均、最壞情況下的時間復雜度。 摺半查找（Binary Search）： 重點講解摺半查找（二分查找）的原理、遞歸和非遞歸實現，分析其時間復雜度（O(log n)）。強調其對有序錶的依賴。 分塊查找（Block Search）： 介紹分塊查找的原理，以及如何通過分塊提高查找效率。 動態查找錶： 二叉排序樹（Binary Search Tree, BST）： 介紹二叉排序樹的定義、性質，以及查找、插入、刪除操作的實現。分析其平均和最壞情況下的時間復雜度。 平衡二叉排序樹（Balanced Binary Search Tree）： AVL樹： 介紹AVL樹的概念，即平衡因子為-1, 0, 1的二叉排序樹，以及其插入和刪除操作中的鏇轉（左鏇、右鏇、左右鏇、右左鏇）實現。理解平衡二叉樹的優勢在於保證瞭查找效率。 紅黑樹（Red-Black Tree）： （通常考研大綱不會深入要求紅黑樹的細節，但瞭解其概念和作用很重要）簡要介紹紅黑樹作為一種近似平衡的二叉排序樹，其插入和刪除操作的時間復雜度也為O(log n)，常用於各種數據結構實現。 B樹和B+樹： （主要用於文件係統和數據庫索引）簡要介紹B樹和B+樹的概念、結構特點及其在外部排序和索引中的應用，理解它們是多路查找樹，適用於磁盤存儲。 散列錶（Hash Table）： 散列函數（Hash Function）： 介紹散列函數的概念、要求（均勻性、簡單性）以及常見的散列函數構造方法（除留餘數法、乘法散列法、數字分析法等）。 衝突處理： 重點講解解決散列衝突的方法，包括： 開放地址法（Open Addressing）： 綫性探測、二次探測、僞隨機探測。 鏈地址法（Separate Chaining）： 使用鏈錶存儲同義詞。 散列錶的查找、插入、刪除操作： 分析散列錶的平均查找長度，理解其接近O(1)的查找效率。 裝填因子（Load Factor）： 解釋裝填因子對散列錶性能的影響。 第十章 排序（Sorting）： 排序的基本概念： 定義排序，以及穩定性、時間復雜度、空間復雜度等評價指標。 內部排序（Internal Sorting）： 重點講解和分析各種內部排序算法： 冒泡排序（Bubble Sort）： 原理、實現、時間復雜度。 選擇排序（Selection Sort）： 直接選擇排序、堆排序（Heap Sort）。詳細講解堆的概念、堆的調整（最大堆、最小堆）、建堆過程以及堆排序的實現和時間復雜度（O(n log n)）。 插入排序（Insertion Sort）： 直接插入排序、摺半插入排序、希爾排序（Shell Sort）。重點講解希爾排序，理解其分組插入的思想和時間復雜度（與增量序列有關）。 交換排序： 快速排序（Quick Sort）。重點講解快速排序的分治思想、樞軸的選擇、分區（Partition）過程，分析其平均（O(n log n)）和最壞情況下的時間復雜度。 外部排序（External Sorting）： （通常考研大綱要求瞭解概念即可）簡要介紹多路歸並排序的思想，以及其在處理大規模數據時的應用。 第二部分：《數據結構高分筆記之習題精析擴展》 這部分內容是對理論知識的實踐檢驗和深化，通過精選的、具有代錶性的考研真題和模擬題，結閤詳盡的解題思路與分析，幫助考生鞏固知識、掌握解題技巧、熟悉考試命題規律。 真題精析： 按章節分類： 將曆年考研真題按照數據結構章節進行分類，便於考生針對性練習。 題目類型覆蓋： 包含選擇題、填空題、簡答題、綜閤應用題等各種題型。 詳細解析： 對每一道真題都提供詳細的解題步驟，清晰闡述解題思路，分析關鍵知識點，指齣易錯點，並給齣最優解法。 命題趨勢分析： 結閤真題，分析近幾年考研數據結構科目的命題趨勢、重點考察方嚮和難度變化，幫助考生把握考試方嚮。 模擬題精練： 高質量模擬題： 編寫一套或多套與真實考研難度、題型、知識點分布相仿的模擬試題。 模擬實戰： 幫助考生在模擬考試環境中檢驗學習效果，熟悉考試節奏，鍛煉答題速度和心理素質。 錯題本強化： 鼓勵考生在練習過程中記錄錯題，並結閤解析進行反復推敲，將薄弱環節轉化為優勢。 關鍵算法與代碼實現： 算法僞代碼/C語言代碼： 提供核心數據結構算法的僞代碼或C語言實現，方便考生理解算法的邏輯和實現細節。 編程技巧指導： 對常見的編程技巧、陷阱以及如何寫齣高效、規範的代碼進行指導。 本書特色與優勢： 1. 權威性與係統性： 由經驗豐富的考研輔導專傢編寫，緊密貼閤曆年考研大綱，內容全麵、體係完整。 2. 深度與廣度兼顧： 理論部分深入淺齣，將抽象概念具象化；習題部分精挑細選，覆蓋各類考點和難點。 3. 實戰導嚮： 強調理論與實踐相結閤，通過大量的例題和習題，幫助考生將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 4. 解題思路清晰： 針對難題，提供多角度、易於理解的解題思路，指導考生如何破題，如何優化解題過程。 5. 高分價值： 目標明確，旨在幫助考生在數據結構科目上取得高分，為考研成功奠定堅實基礎。 6. 整閤優勢： 將筆記的理論精煉和習題的實戰演練完美結閤，提供瞭一站式的學習體驗，避免考生因資料分散而耗費過多精力。 學習建議： 理論先行，習題鞏固： 務必先掌握理論筆記中的概念和原理，再通過習題精析進行鞏固和應用。 循序漸進，查漏補缺： 按照章節順序進行學習，遇到睏難不氣餒，及時查閱筆記或請教他人，形成自己的錯題本。 注重理解，而非死記硬背： 理解數據結構之間的內在聯係和算法的原理，能夠幫助你觸類旁通，應對變化。 多動手實踐： 嘗試自己動手寫代碼實現算法，通過實踐加深對算法的理解。 模擬考試，調整狀態： 臨近考試時，嚴格按照考試時間進行模擬，提高答題效率和抗壓能力。 結語： 數據結構是計算機科學的基礎，也是考研中的重點和難點。掌握好數據結構，不僅是考研成功的關鍵，更是未來從事計算機相關工作必備的技能。本書將陪伴你一起，攻剋數據結構這道難關，助你實現高分夢想！

評分☆☆☆☆☆

我在準備那次重要的考試時，時間管理一直是我的心頭大患，麵對浩如煙海的知識點，如何高效復習成為關鍵。這本書（或者說這套資料）在“模塊化”和“考點聚焦”方麵的設計，極大地幫助瞭我解決瞭這個難題。它不是那種平鋪直敘的教科書，而是高度濃縮的精華。每完成一個章節的學習，後麵都會有一個清晰的“高頻考點自查列錶”，這個列錶的設置極其巧妙，它不是簡單的知識點羅列，而是將近幾年的真題中反復齣現的關鍵詞和陷阱點做瞭提煉和標注。我習慣在做完一套模擬題之後，立刻翻閱對應的自查列錶進行對照，看看自己哪些地方隻是“似懂非懂”，哪些地方是“完全掌握”。這種即時反饋機製，極大地提高瞭我的復習效率，避免瞭在不重要的地方浪費時間。可以說，這套資料是按照“考研必考”的優先級來編排內容的，最大限度地優化瞭考生的復習路徑，使得有限的時間投入能獲得最大的産齣迴報。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，初讀之下，或許會讓人覺得略顯“硬核”，帶著一種學術性的嚴謹，但深入研讀後，便能體會到其中蘊含的對學習者的體貼。它不像某些教材那樣故作高深，而是用一種直擊要害的錶述方式，將復雜的概念層層剝開。我個人對它處理“抽象數據類型”那幾章印象尤為深刻。很多書在這裏要麼過於口語化以至於犧牲瞭精確性，要麼就是純粹的數學化定義讓初學者望而卻步。而這本筆記，卻找到瞭一個絕佳的平衡點——它既保證瞭概念定義的準確無誤，又通過大量的類比和實例，將抽象的概念具象化。我尤其欣賞它在解釋指針和內存管理時所采取的視角，它沒有停留在簡單的“地址指嚮”層麵，而是結閤瞭實際運行的場景進行剖析，這對於後續學習操作係統和C語言的同學來說，無疑是打下瞭極其堅實的基礎。這種深入淺齣的能力，體現瞭作者極高的教學功力，絕非一般意義上的“整理者”所能企及。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這套資料給我的感覺，是那種經過瞭戰場檢驗的“實戰手冊”，而非華而不實的“理論大全”。它的厚度足以讓人感到充實，但翻閱的深度和廣度又讓人感到高效。我曾經嘗試過其他一些號稱“全麵”的資料，結果常常是陷入瞭細節的泥潭，難以自拔。但這本筆記的價值，恰恰在於它的“取捨藝術”。它清楚地知道哪些是需要死記硬背的公式和定義，哪些是需要理解透徹的思維邏輯，哪些是完全可以靠模闆解決的固定套路。特彆是它對“算法復雜度分析”的闡述，我個人認為達到瞭一個非常高的水準，它不像很多書那樣隻是簡單地套用大O錶示法，而是會結閤具體的輸入規模和操作步驟，一步步推導齣最優和最壞情況下的復雜度，這種嚴謹的分析過程，對於培養我們未來解決復雜工程問題的能力，是至關重要的奠基石。它不僅僅是助我通過瞭一場考試，更像是為我打開瞭一扇深入理解計算機底層運作邏輯的窗戶。

評分☆☆☆☆☆

對於數據結構這門學科來說，理論與實踐的結閤點是衡量一本輔導材料優劣的重要標準。這本書在這一點上的處理，可以說是非常到位的，而且這種結閤是循序漸進的。它不是在理論講完後纔突然拋齣一個復雜的編程題讓你無所適從。相反，在每一個重要結構（比如哈希錶、B樹）的講解內部，都會穿插著不同復雜度的代碼實現片段。這些片段往往是核心邏輯的提煉，不是冗長完整的代碼塊，而是那種能讓你迅速抓住“竅門”的“骨架代碼”。我記得當時在研究如何優化圖的Dijkstra算法時，書中給齣的僞代碼思路，直接點醒瞭我過去在實現中遇到的性能瓶頸。更重要的是，它後續的習題精析部分（如果包含的話），對不同實現方式的優缺點進行瞭深入的剖析，而不是簡單地給齣“對”或“錯”。這種對思考過程的重視，遠比單純的答案更有價值，它培養的是一種麵嚮工程實踐的解決問題的思維模式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，坦白說，第一眼看上去並不算特彆抓人眼球，那種經典的考研輔導書的風格，略顯樸素，但內頁的排版卻著實讓人眼前一亮。翻開第一頁，那清晰的字體和恰到好處的留白，立刻營造齣一種專注學習的氛圍。我記得我當時剛拿到手的時候，正是被這種直觀的清晰度所吸引。尤其是一些關鍵算法的僞代碼部分，處理得非常精煉，沒有多餘的冗餘信息，對於爭分奪秒的考生來說，這簡直是福音。不同於市麵上一些為瞭充頁數而堆砌大量不相關例題的書籍，這裏的結構安排顯得非常緊湊和高效。編排者似乎對數據結構這門學科的內在邏輯有著深刻的理解，他們不是簡單地羅列知識點，而是力求構建一個完整的知識體係脈絡。比如，在講解樹與圖的遍曆時，從概念引入到具體實現，再到復雜度分析，每一步都銜接得天衣無縫，讓人在閱讀過程中有一種“原來如此”的豁然開朗感。這種對知識結構層級的精準把握，是這本書最讓我感到驚喜的地方，它真正做到瞭授人以漁，而非僅僅是知識的搬運工。