现货 天勤计算机考研高分笔记系列 2019版数据结构高分笔记 第7版 计算机网络组成 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111587460

商品编码：28973437713

包装：平装

套装数量：1

商品名称：2019版数据结构高分笔记（第7版）

作者：率辉

市场价：55.00

ISBN号：9787111587460

出版日期：2018-01

页数：322

字数：638

出版社：机械工业出版社

本书针对近几年全国计算机学科综合考试大纲的“数据结构”部分进行了深入解读，以一种独创的方式对考试大纲中的知识点进行了讲解，即从考生的视角剖析知识难点；以通俗易懂的语言取代晦涩难懂的术语；以成功考生的身经历指引复习方向；以风趣幽默的笔触缓解考研压力。读者对书中的知识点讲解有任何疑问都可与作者进行在线互动，为考生解决复习中的疑难点，提高考生的复习效率。

根据计算机研究生入学考试形势的变化（逐渐实行非统考），书中对大量非统考知识点进行了讲解，使本书所包含的知识点除覆盖统考大纲的所有内容外，还包括了各自主命题高校所要求的知识点。

本书可作为参加计算机研究生入学考试的复习指导用书（包括统考和非统考），也可作为全国各大高校计算机或非计算机的学生学习“数据结构”课程的辅导用书。

序

辅导专栏简介

前言

第1 章 绪论1

本章概略1

1.1 针对考研数据结构的代码书写规范以及C 与C++语言基础1

1.1.1 考研综合应用题中算法设计部分的代码书写规范1

1.1.2 考研中的C 与C++语言基础3

1.2 算法的时间复杂度与空间复杂度分析基础 12

1.2.1 考研中的算法时间复杂度分析 12

1.2.2 例题选讲 12

1.2.3 考研中的算法空间复杂度分析 14

1.3 数据结构和算法的基本概念 14

1.3.1 数据结构的基本概念 14

1.3.2 算法的基本概念 15

习题 16

习题答案 17

第2 章 线性表 20

大纲要求 20

考点与要点分析 20

核心考点 20

基础要点 20

知识点讲解 20

2.1 线性表的基本概念与实现 20

2.2 线性表的结构体定义和基本操作 24

2.2.1 线性表的结构体定义 24

2.2.2 顺序表的操作 26

2.2.3 单链表的操作 29

2.2.4 双链表的操作 33

2.2.5 循环链表的操作 35

▲真题仿造 35

真题仿造答案与讲解 36

习题+真题精选 37

习题答案+真题精选答案 41

第3 章 栈和队列 55

大纲要求 55

考点与要点分析 55

核心考点 55

基础要点 55

知识点讲解 55

2019 版数据结构高分笔记

X

3.1 栈和队列的基本概念 55

3.1.1 栈的基本概念 55

3.1.2 队列的基本概念 56

3.2 栈和队列的存储结构、算法与应用 56

3.2.1 本章所涉及的结构体定义 56

3.2.2 顺序栈 57

3.2.3 链栈 59

3.2.4 栈的应用 60

3.2.5 顺序队 64

3.2.6 链队 66

3.3 抽象数据类型 69

▲真题仿造 71

真题仿造答案与讲解 71

习题+真题精选 74

习题答案+真题精选答案 79

第4 章 串 91

知识点讲解 91

4.1 串数据类型的定义 91

4.1.1 串的定义 91

4.1.2 串的存储结构 91

4.1.3 串的基本操作 92

4.2 串的模式匹配算法 95

4.2.1 简单模式匹配算法 95

4.2.2 KMP 算法 96

4.2.3 KMP 算法的改进 99

习题 102

习题答案 103

第5 章 数组、矩阵与广义表 113

知识点讲解 113

5.1 数组 113

5.2 矩阵的压缩存储 114

5.2.1 矩阵 114

5.2.2 特殊矩阵和稀疏矩阵 115

5.3 广义表 121

习题 122

习题答案 123

第6 章 树与二叉树 132

大纲要求 132

考点与要点分析 132

核心考点 132

基础要点 132

知识点讲解 132

6.1 树的基本概念 132

6.1.1 树的定义 132

6.1.2 树的基本术语 132

6.1.3 树的存储结构 133

6.2 二叉树 134

6.2.1 二叉树的定义 134

6.2.2 二叉树的主要性质 135

6.2.3 二叉树的存储结构 137

6.2.4 二叉树的遍历算法 137

6.2.5 二叉树遍历算法的改进 146

6.3 树和森林与二叉树的互相转换 155

6.3.1 树转换为二叉树 155

6.3.2 二叉树转换为树 156

6.3.3 森林转换为二叉树 156

6.3.4 二叉树转换为森林 157

6.3.5 树和森林的遍历 157

6.4 树与二叉树的应用 158

6.4.1 二叉排序树与平衡二叉树 158

6.4.2 赫夫曼树和赫夫曼编码 159

▲真题仿造 162

真题仿造答案与解析 162

习题+真题精选 163

习题答案+真题精选答案 168

第7 章 图 183

大纲要求 183

考点与要点分析 183

核心考点 183

基础要点 183

知识点讲解 183

7.1 图的基本概念 183

7.2 图的存储结构 184

7.2.1 邻接矩阵 185

7.2.2 邻接表 186

7.2.3 邻接多重表 187

7.3 图的遍历算法操作 188

7.3.1 深度优先搜索遍历 188

7.3.2 广度优先搜索遍历 189

7.3.3 例题选讲 190

7.4 小（代价）生成树 193

7.4.1 普里姆算法和克鲁斯卡尔算法 193

7.4.2 例题选讲 197

7.5 短路径 198

7.5.1 迪杰斯特拉算法 198

7.5.2 弗洛伊德算法 204

7.6 拓扑排序 207

7.6.1 AOV 网 207

7.6.2 拓扑排序核心算法 207

7.6.3 例题选讲 209

7.7 关键路径 209

7.7.1 AOE 网 209

7.7.2 关键路径核心算法 210

▲真题仿造 213

真题仿造答案与解析 213

习题+真题精选 215

习题答案+真题精选答案 221

第8 章 排序 234

大纲要求 234

考点与要点分析 234

核心考点 234

基础要点 234

知识点讲解 235

8.1 排序的基本概念 235

8.1.1 排序 235

8.1.2 稳定性 235

8.1.3 排序算法的分类 235

8.2 插入类排序 236

8.2.1 直接插入排序 236

8.2.2 折半插入排序 237

8.2.3 希尔排序 238

8.3 交换类排序 240

8.3.1 起泡排序 240

8.3.2 快速排序 241

8.4 选择类排序 243

8.4.1 简单选择排序 243

8.4.2 堆排序 244

8.5 二路归并排序 247

8.6 基数排序 248

8.7 外部排序 252

8.7.1 概念与流程 252

8.7.2 置换-选择排序 253

8.7.3 佳归并树 254

8.7.4 败者树 255

8.7.5 时间与空间复杂度相关问题 257

8.8 排序知识点小结 258

▲真题仿造 259

真题仿造答案与解析 259

习题+真题精选 260

习题答案+真题精选答案 265

第9 章 查找 275

大纲要求 275

考点与要点分析 275

核心考点 275

基础要点 275

知识点讲解 275

9.1 查找的基本概念、顺序查找法、折半查找法 275

9.1.1 查找的基本概念 275

9.1.2 顺序查找法 276

9.1.3 折半查找法 277

9.1.4 分块查找 279

9.2 二叉排序树与平衡二叉树 280

9.2.1 二叉排序树 280

9.2.2 平衡二叉树 283

9.3 B-树的基本概念及其基本操作、B+树的基本概念 286

9.3.1 B-树（B 树）的基本概念 286

9.3.2 B-树的基本操作 288

9.3.3 B+树的基本概念 292

9.4 散列表 293

9.4.1 散列表的概念 293

9.4.2 散列表的建立方法以及冲突解决方法 293

9.4.3 散列表的性能分析 297

▲真题仿造 298

真题仿造答案与解析 298

习题+真题精选 299

习题答案+真题精选答案 304

第10 章 考研中某些算法的分治法解释 318

参考文献 322

《数据结构高分笔记（第7版）》—— 稳固计算机科学基石，助力考研高分冲刺 引言 在计算机科学的广阔领域中，数据结构犹如建筑的骨架，支撑起复杂而精妙的软件系统。它不仅是理解算法设计与分析的基石，更是深入探究操作系统、数据库、编译原理等核心课程的关键。对于每一位立志在计算机领域深造的学子而言，掌握扎实的数据结构知识，是通往成功的必经之路。本书《数据结构高分笔记（第7版）》正是一本专为计算机科学与技术、软件工程等相关专业研究生入学考试精心打造的权威辅导教材，旨在帮助考生系统梳理知识体系，高效掌握核心考点，最终在考研竞争中脱颖而出，赢取高分。 本书核心价值与定位 《数据结构高分笔记（第7版）》并非一本枯燥的理论堆砌，而是集结了多年来考研辅导的精华与经验，以“高分”为导向，以“笔记”为形式，力求将晦涩难懂的数据结构知识，转化为清晰、系统、易于理解和记忆的内容。本书的定位是： 1. 考研核心考点全覆盖： 深入研究历年考研真题，提炼出各高校复试和初试中最常出现、分值最高的数据结构考点，确保考生复习不留死角。 2. 知识体系系统化梳理： 按照数据结构的学习逻辑，从基本概念到各类结构（线性表、栈、队列、树、图、查找、排序）的实现、操作与性能分析，层层递进，构建严谨的知识框架。 3. 难点重点突破： 针对许多考生容易混淆或难以理解的重点、难点（如递归、指针、多叉树、图的遍历算法、排序的稳定性与时间复杂度分析等），进行深入浅出的讲解和方法指导。 4. 高效学习方法与技巧： 强调“理解”与“记忆”并重，提供多种学习建议，如画图理解、代码模拟、考点串联等，帮助考生提高复习效率。 5. 实战导向的习题解析： 包含大量精选的历年真题和模拟题，并提供详尽的解题思路和步骤，帮助考生熟悉题型，掌握解题技巧，培养独立解决问题的能力。 内容详解：构建坚实的数据结构知识体系 本书内容结构严谨，逻辑清晰，覆盖了数据结构学习的各个重要环节： 第一部分：数据结构基础 绪论： 数据结构的基本概念： 什么是数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构。 数据结构的三要素： 逻辑结构（集合、线性结构、树形结构、图状结构）、存储结构（顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储）及其相互关系。 算法的概念与特性： 算法的定义、性质（正确性、可读性、健壮性、效率性）。 算法的时间复杂度与空间复杂度： 渐进符号（O、Ω、Θ）的含义与应用，如何分析算法的效率，常见复杂度类别的比较。 数据结构与算法的关系： 强调高效的数据结构是实现高效算法的前提。 第二部分：线性结构 线性表： 基本概念与特性： 定义、特点（只有一个首元素和尾元素，其他元素只有一个前驱和一个后继）。 顺序存储实现： 顺序表的定义、存储方式、基本操作（初始化、查找、插入、删除）的实现与时间复杂度分析。 链式存储实现： 单链表、双链表、循环链表的定义、存储方式、基本操作（头插法、尾插法、按位查找、按值查找、插入、删除、逆置）的实现与时间复杂度分析。 顺序表与链表的优缺点比较： 针对插入、删除、查找等操作进行深入对比。 栈： 基本概念与特性： 后进先出（LIFO）的线性表。 顺序存储实现： 顺序栈的定义、存储方式、基本操作（入栈、出栈、栈顶元素查看）。 链式存储实现： 链式栈的定义、存储方式、基本操作。 典型应用： 表达式求值（中缀转后缀、后缀表达式求值）、函数调用栈、括号匹配、递归的非递归实现。 队列： 基本概念与特性： 先进先出（FIFO）的线性表。 顺序存储实现： 顺序队列（循环队列）的定义、存储方式、基本操作（入队、出队、队首元素查看）、约瑟夫环问题。 链式存储实现： 链式队列的定义、存储方式、基本操作。 典型应用： 银行排队系统、计算机网络中的缓冲、广度优先搜索（BFS）。 串（字符串）： 基本概念与定义： 字符的序列。 串的存储结构： 顺序存储（定长、变长）、链式存储。 串的基本操作： 模式匹配（朴素算法、KMP算法）。 KMP算法详解： next数组的构建、匹配过程，时间复杂度分析。 第三部分：树形结构 树的定义与基本术语： 节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、度、叶子节点、高度、深度、森林。 二叉树： 定义与性质： 特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点。 二叉树的存储结构： 顺序存储（二叉链表）、链式存储（三叉链表）。 二叉树的遍历： 前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历，以及它们之间的相互关系（例如，根据前序和中序可以唯一确定一棵二叉树）。 线索二叉树： 概念、存储方式、遍历的优化。 特殊二叉树： 满二叉树、完全二叉树。 树的遍历与应用： 一般树的表示： 双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法。 树的遍历： 深度优先遍历（DFS）与广度优先遍历（BFS）。 树的应用： 文件目录系统、组织结构图、霍夫曼编码（用于数据压缩）。 树与森林的转换： 森林与二叉树之间相互转换的思想。 并查集（Disjoint Set Union）： 概念与基本操作： Find（查找）和 Union（合并），路径压缩与按秩合并优化。 应用： 连通性问题，如克鲁斯卡尔算法（求最小生成树）。 第四部分：图结构 图的基本概念与术语： 图、顶点、边、有向图、无向图、权值、度、入度、出度、邻接、路径、简单路径、回路、连通图、强连通图、生成树、生成森林。 图的存储结构： 邻接矩阵： 定义、优缺点、空间复杂度。 邻接表： 定义、优缺点、空间复杂度。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）： 递归实现、非递归实现（使用栈）、应用（连通性判断、拓扑排序）。 广度优先搜索（BFS）： 使用队列实现、应用（最短路径在无权图中的计算）。 图的连通性问题： 连通分量（无向图）： 基于DFS或BFS的实现。 强连通分量（有向图）： Kosaraju算法、Tarjan算法。 最短路径问题： Dijkstra算法： 单源最短路径（非负权）。 Floyd-Warshall算法： 所有顶点对最短路径。 Bellman-Ford算法： 单源最短路径（可处理负权边，可检测负权回路）。 最小生成树（MST）： Prim算法： 贪心算法，逐步构建MST。 Kruskal算法： 贪心算法，按边权从小到大排序，使用并查集判断是否成环。 拓扑排序： 针对有向无环图（DAG）的顶点排序。 第五部分：查找技术 查找的基本概念： 静态查找、动态查找。 顺序查找： 顺序表的查找、链表的查找，时间复杂度。 折半查找（二分查找）： 适用于有序线性表，分块查找的引入，时间复杂度。 二叉排序树（BST）： 定义与性质： 左子树所有节点关键字小于根节点，右子树所有节点关键字大于根节点。 操作： 查找、插入、删除。 性能分析： 最坏情况、最好情况、平均情况。 平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）： 概念： 保持树的平衡，避免退化成链表，提高查找效率。 AVL树： 平衡因子、旋转操作（LL、RR、LR、RL）。 红黑树： 概念、性质、基本操作（插入、删除），通常不要求考生深入实现，但需要理解其平衡机制。 散列表（哈希表）： 概念： 通过散列函数将关键字映射到存储地址。 散列函数： 设计原则、常用方法。 冲突处理方法： 开放地址法（线性探测、二次探测、伪随机探测）、链地址法。 性能分析： 负载因子、平均查找长度。 第六部分：排序技术 排序的基本概念： 稳定性、内部排序、外部排序。 简单排序： 冒泡排序： 基本思想、优化（标志位）、时间复杂度。 选择排序： 基本思想、时间复杂度。 插入排序： 基本思想、直接插入排序、折半插入排序，时间复杂度。 交换排序： 快速排序： 分治思想，枢轴选择，分区操作，时间复杂度（平均O(nlogn)，最坏O(n^2)）。 归并排序： 思想： 分治法，将序列分成两半，递归排序，然后合并。 时间复杂度： O(nlogn)。 选择排序（改进）： 堆排序： 建立大顶堆/小顶堆，堆顶与末尾元素交换，调整堆。时间复杂度O(nlogn)。 其他排序： 基数排序： 基于分布式排序的思想。 桶排序： 将元素分配到桶中。 各种排序算法的比较： 时间复杂度、空间复杂度、稳定性、适用场景。 第七部分：综合应用与习题解析 历年考研真题精选与解析： 按照章节顺序，对各高校近几年的考研真题进行详细解析，剖析出题思路，讲解解题技巧。 模拟题与强化练习： 提供高质量的模拟题，覆盖各种题型（选择题、填空题、程序填空题、算法设计题、论述题），帮助考生检验学习成果，查漏补缺。 考研数据结构常考知识点总结： 对本书中最重要的概念、算法、数据结构进行提炼，形成便于记忆的知识点清单。 复试面试常见问题： 梳理常被问及的理论知识点和算法分析题。 本书特色与学习建议 理论与实践相结合： 不仅讲解理论概念，更注重算法的实现细节和复杂度分析，引导考生将抽象概念转化为具体编程实现。 图文并茂，化繁为简： 大量使用图示、流程图来辅助理解复杂的逻辑关系和算法过程，使抽象的知识变得直观易懂。 语言精练，重点突出： 采用简洁明了的语言，用“笔记”的形式呈现，每一段文字都凝练了核心知识点，便于快速阅读和记忆。 关注考点，量身定制： 始终围绕考研需求，讲解的深度和广度都经过精心设计，确保每一分精力都花在最重要的地方。 如何有效利用本书： 1. 系统学习，循序渐进： 按照本书的章节顺序进行学习，切勿跳跃。 2. 理解为先，勿要死记硬背： 对于算法的原理、数据结构的特性，务必深入理解，才能灵活运用。 3. 勤动手，多思考： 学习过程中，尝试自己画图、模拟算法执行过程，理解代码的逻辑。 4. 精做习题，总结归纳： 认真完成每一道习题，分析错题原因，总结解题思路和易错点。 5. 对比分析，融会贯通： 经常对比不同数据结构和算法之间的优缺点，理解它们的适用场景。 6. 利用笔记，强化记忆： 将本书的笔记形式作为高效记忆的辅助，定期复习。 结语 《数据结构高分笔记（第7版）》是您备战计算机考研的得力助手。我们相信，通过系统学习本书，结合刻苦钻研，您定能构建起坚实的数据结构知识体系，掌握高效的解题技巧，在研究生入学考试中取得理想的成绩，为未来的计算机科学学习和研究打下坚实的基础。祝愿每一位读者都能在这条求学之路上，披荆斩棘，圆梦名校！

评分☆☆☆☆☆

这套“天勤”系列的名气在外，通常意味着其内容是经过多年打磨和市场检验的。我希望它在知识点的广度上能满足复习要求，但在深度上又能提供超越一般教材的见解。对于考研复习而言，时间是最宝贵的资源，因此，任何一个知识点的讲解都必须高效。我希望这本笔记在讲述完某个算法的核心思想后，能够紧接着附上一两个针对性的、历年考研真题的变体分析，告诉我们出题人可能从哪些角度去考察这个知识点，并提供一个简短的“得分点提示”。如果它能提供一个清晰的“章节学习建议”，比如“本章重点掌握A和B，C为选考内容”，那将极大地帮助我合理分配时间。最后，对于这种笔记形式的书籍，我非常看重它是否能帮助我构建知识体系，而不是仅仅提供零散的信息块。如果每一章的开头或结尾都有一个“知识网络图”来串联本章所有内容，那它的价值将远超一本普通的参考书。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本厚厚的笔记，我最想知道的是它对于“数据结构”这门学科的深度挖掘程度。毕竟，考研不是应试教育的简单重复，它要求对底层原理有深刻的理解。我特别留意了关于“树和图”这两大核心模块的阐述方式。我期望看到不仅仅是AVL树、红黑树的基本操作步骤，更重要的是其自平衡机制背后的数学依据和时间复杂度证明的清晰推导。对于图论部分，Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的适用范围和性能差异，是否能用生动的例子进行区分？很多复习资料在讲解这类复杂算法时，要么过于简略，让人如坠云里雾里；要么就是照搬教科书的晦涩语言。我期待这本“高分笔记”能够提供一种“转化”的视角，把那些抽象的概念用更接近工程实践的语言来解释，比如在讨论链表操作时，能否穿插一些内存分配和指针操作的底层细节的讨论，这对于后续学习操作系统和编译原理也是有益无缺的铺垫。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验上来说，这本笔记的排版和字号选择至关重要。如果字体太小或者行距过密，长时间阅读会让人感到眼睛疲劳，尤其是在冲刺阶段，每天面对电脑和书本的时间都很长。我发现这本书的内页纸张似乎采用了略带米黄色的纸张，这对于保护视力有一定的帮助，这一点值得肯定。然而，对于那些需要自己动手演算的题目，笔记提供的空白区域是否足够？我习惯在看理论知识的同时，在旁边空白处写下自己的理解和推导过程。如果笔记的边距太窄，我可能不得不另外准备一张草稿纸，这会打断我的思维连贯性。此外，对于那些需要图示说明的概念，比如树的结构变化或图的遍历路径，图表的清晰度和色彩（如果使用了彩色印刷的话）直接决定了理解的效率。如果图例能够像流程图一样简洁明了，而不是密密麻麻的符号堆砌，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，市面上的“高分笔记”太多了，很多都是换汤不换药的旧版本换个封面就拿出来卖。我这次购买，很大程度上是冲着“2019版”和“第7版”这个更新标识去的。这意味着它应该吸收了近几年考研试卷中出现的新趋势和新考点。例如，在数据结构领域，面向对象的思想如何融入结构体的设计？或者在新兴的存储结构（如B+树在数据库中的应用基础）方面是否有涉及？我翻阅了目录中关于“高级排序和查找”的部分，发现它似乎对归并排序的非递归实现着墨不少，这在很多基础教材中是略微被弱化的。如果笔记能够系统地梳理出C/C++语言实现这些结构时常见的编程陷阱，比如野指针、内存泄漏的防范，那就太加分了。毕竟，考研复试和后期的面试中，代码的健壮性是非常关键的一环，笔记的价值也应体现在对实际编程能力的提升上。

评分☆☆☆☆☆

这本《现货 天勤计算机考研高分笔记系列 2019版数据结构高分笔记 第7版 计算机网络组成》的封面设计得相当朴实，黑白为主色调，中间用醒目的红色字体标明了“高分笔记”的字样，给人一种非常“考研”的严肃感。我拿到这本书的时候，首先翻阅的是前言部分，作者简要介绍了这套笔记的编写思路，强调了其针对历年真题的侧重性。作为一名正在备考计算机专业研究生的学生来说，这种直击核心的定位无疑是极具吸引力的。不过，说实话，我最关心的还是它在内容组织上的逻辑性。比如，在学习算法部分，它是否能清晰地梳理出不同数据结构（如树、图）在解决特定问题时的最优选择和复杂度分析？如果能提供足够的、覆盖主流考点（比如各种排序算法的稳定性、图的遍历算法的实际应用场景）的对比表格，那会大大提升复习效率。我希望它不仅仅是知识点的堆砌，而是能够像一位资深导师在旁边提点，指出哪些是“必考点中的必考点”，哪些是“容易混淆的细节陷阱”。目前来看，它的装帧还算结实，应该能经受住我未来几个月高强度的翻阅和批注。