数据结构C++语言版秦锋汤亚玲人民邮电出版社正版9787115358615 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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秦锋，汤亚玲 著

图书标签:

• 数据结构
• C++
• 秦锋
• 汤亚玲
• 人民邮电出版社
• 教材
• 算法
• 数据存储
• 程序设计
• 计算机科学
• 9787115358615

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115358615

商品编码：29688193722

页数：268

书名：	数据结构：C++语言版
作者/主编：	秦锋，汤亚玲
出版社：	人民邮电出版社
ISBN号：	9787115358615
出版年份：	2014年9月

版次：	第1版
总页数：	268页
开本：
图书定价：	39元
实际重量：	380g
新旧程度：	正版全新

前言

第1章 绪论
1.1 数据结构的概念
1.1.1 什么是数据结构
1.1.2 学习数据结构的意义
1.2 基本概念和术语
1.2.1 数据与数据元素
1.2.2 数据的逻辑结构
1.2.3 数据的存储结构
1.2.4 数据运算
1.2.5 数据类型
1.2.6 抽象数据类型
1.3 算法和算法分析
1.3.1 算法定义及描述
1.3.2 算法评价
1.3.3 算法性能分析与度量
本章小结
习题
第2章 C++程序设计基础知识
2.1 C++的基本操作
2.1.1 C++的基本输入与输出
2.1.2 函数及其参数传递
2.2 类与对象
2.2.1 类定义
2.2.2 对象定义与声明
2.2.3 类与对象的使用
2.2.4 对象数组
2.2.5 动态存储分配
2.2.6 构造函数与析构函数
2.2.7 继承和派生
2.2.8 虚函数
本章小结
习题
第3章 线性表
3.1 线性表的定义及其运算
3.1.1 线性表的定义
3.1.2 线性表的运算
3.1.3 线性表的抽象数据类型描述
3.2 线性表的顺序存储结构
3.2.1 顺序表结构
3.2.2 顺序表运算
3.2.3 顺序表存储空间的动态分配
3.3 线性表的链式存储结构
3.3.1 单链表结构
3.3.2 单链表运算
3.3.3 循环链表结构
3.3.4 双向链表结构
3.4 顺序表与链式表的比较
3.5 算法应用举例
本章小结
习题
第4章 栈和队列
4.1 栈
4.1.1 栈的抽象数据类型
4.1.2 顺序栈
4.1.3 链栈
4.1.4 栈的应用
4.2 队列
4.2.1 队列的抽象数据类型
4.2.2 顺序队列
4.2.3 链队列
4.2.4 队列的应用
4.3 递归
4.3.1 递归算法书写要点及方法
4.3.2 递归过程的调用和返回
4.3.3 递归的应用
4.3.4 递归函数的非递归化
本章小结
习题
第5章 串
5.1 C++语言的字符和字符串
5.1.1 C++语言的字符和字符串
5.1.2 一个简单的C++函数
5.2 串及其基本运算
5.2.1 串的基本概念
5.2.2 串的基本运算
5.3 串的顺序存储及基本运算
5.3.1 串的定长顺序存储
5.3.2 顺序串的数据类型定义
5.3.3 定长顺序串的基本运算
5.3.4 模式匹配
5.4 串的链式存储结构
5.5 串操作应用
本章小结
习题
第6章 数组和广义表
6.1 数组
6.1.1 数组的定义
6.1.2 数组的内存映像
6.2 特殊矩阵的压缩存储
6.2.1 对称矩阵
6.2.2 三角矩阵
6.2.3 稀疏矩阵
6.3 广义表
6.3.1 广义表的定义
6.3.2 广义表的存储
6.3.3 广义表基本操作的实现
本章小结
习题
第7章 树和二叉树
7.1 树的基本概念
7.1.1 树的定义及其表示
7.1.2 基本术语
7.2 二叉树
7.2.1 二叉树的定义
7.2.2 二叉树的性质
7.2.3 二叉树的存储结构
7.2.4 二叉树抽象数据类型
7.3 遍历二叉树
7.3.1 先序遍历
7.3.2 中序遍历
7.3.3 后序遍历
7.3.4 按层次遍历二叉树
7.3.5 遍历算法的应用举例
7.4 线索二叉树
7.4.1 线索的概念
7.4.2 线索的描述
7.4.3 线索的算法实现
7.4.4 线索二叉树上的运算
7.5 树与森林
7.5.1 树的存储结构
7.5.2 树、森林和二叉树的转换
7.5.3 树和森林的遍历
7.6 哈夫曼树
7.6.1 基本术语
7.6.2 哈夫曼树的建立
7.6.3 哈夫曼树的应用
本章小结
习题
第8章 图
8.1 图的基本概念
8.1.1 图的定义和术语
8.1.2 图的基本操作
8.2 图的存储结构
8.2.1 邻接矩阵
8.2.2 邻接表
8.2.3 十字链表
8.2.4 邻接多重表
8.3 图的遍历
8.3.1 深度优先搜索
8.3.2 广度优先搜索
8.3.3 应用图的遍历判定图的连通性
8.3.4 图的遍历的其他应用
8.4 生成树和小生成树
8.4.1 生成树及生成森林
8.4.2 小生成树的概念
8.4.3 构造小生成树的Prim算法
8.4.4 构造小生成树的Kruskal算法
8.5 短路径
8.5.1 单源点的短路径
8.5.2 每对顶点之间的短路径
8.6 有向无环图及其应用
8.6.1 有向无环图的概念
8.6.2 AOV网与拓扑排序
8.6.3 AOE网与关键路径
本章小结
习题
第9章 查找
9.1 基本概念
9.2 静态查找表
9.2.1 顺序查找
9.2.2 有序表的查找
9.2.3 分块查找
9.3 动态查找表I—树表查找
9.3.1 二叉排序树
9.3.2 平衡二叉树（AVL树）
9.3.3 B-树和B+树
9.4 动态查找表Ⅱ—哈希表查找（杂凑法）
9.4.1 常用的哈希方法
9.4.2 处理冲突的方法
9.4.3 哈希表的操作
本章小结
习题
第10章 排序
10.1 基本概念
10.2 插入排序
10.2.1 直接插入排序
10.2.2 二分插入排序
10.2.3 希尔排序
10.3 交换排序
10.3.1 冒泡排序
10.3.2 快速排序
10.4 选择排序
10.4.1 简单选择排序
10.4.2 树型选择排序
10.4.3 堆排序
10.5 归并排序
10.6 分配排序
10.6.1 多关键码排序
10.6.2 链式基数排序
10.7 各种内排序方法的比较和选择
本章小结
习题

 本书在简要回顾基本C++程序设计概念的基础上，全面地介绍了队列、堆栈、树、图等基本数据结构。本书将C++语言作为数据结构的算法描述语言。一方面对传统的数据结构内容进行了C++语言实现，另一方面将数据结构与面向对象技术结合起来，围绕抽象数据类型的概念来讨论每一种数据结构及算法。书中大量C++语言的程序实例既是数据结构的具体实现，又是面向对象技术的算法基础。本书理论与实践并重，每章都有大量的习题，强调数据结构的应用价值。

　　本书可作为计算机类及信息类相关的核心教材，也可供广大研究开发人员自学参考使用。

经典算法与数据结构：奠基计算机科学的智慧之石 在浩瀚的计算机科学领域，数据结构与算法无疑是最核心、最基础的基石。它们如同建筑的骨架和血液，支撑着一切复杂的软件系统和高效的计算过程。理解并熟练掌握数据结构与算法，是每一位有志于深度探索计算机科学奥秘的学子和开发者，必经的修炼之路。这不仅关乎程序设计的效率，更决定了解决问题的思路和工程实现的上限。 本书旨在为读者系统地呈现计算机科学中那些经典而又至关重要的数据结构与算法。我们不追求最新潮、最花哨的技术概念，而是专注于那些经过时间考验，能够触及问题本质的理论和实践。通过深入剖析各种数据结构的内部机制、优劣势及其适用场景，并结合精心挑选的经典算法，读者将能够建立起扎实的理论基础，并学会如何将这些理论有效地应用于解决实际的编程问题。 第一部分：数据结构的基石——组织信息的艺术 数据结构是组织和存储数据的方式，它直接影响到算法的效率和程序的性能。本书将从最基础的数据组织形式开始，层层递进，带领读者领略信息的结构之美。 数组 (Array)： 作为最基本的一维数据结构，数组提供了连续的内存空间，允许通过索引直接访问元素，实现O(1)的查找效率。我们不仅会讨论其基本操作，还会深入分析其在内存中的布局，以及在动态内存管理中的一些考量。此外，多维数组的表示法和遍历技巧也将被详尽讲解。 链表 (Linked List)： 与数组的连续存储不同，链表通过节点间的指针连接，提供了更加灵活的动态存储能力。本书将详细介绍单向链表、双向链表和循环链表的结构特点、插入、删除、查找等核心操作，并对比分析它们与数组在性能上的异同。尤其会强调链表在处理频繁插入删除场景下的优势，以及在实现其他复杂数据结构（如栈、队列）时的作用。 栈 (Stack) 与队列 (Queue)： 这两种“后进先出”(LIFO)和“先进先出”(FIFO)的抽象数据类型，是许多算法和程序设计中不可或缺的工具。我们将从链表或数组的角度实现栈和队列，并探讨它们在表达式求值、函数调用栈、广度优先搜索等经典应用场景中的体现。 树 (Tree)： 树形结构以其层级化的组织方式，在表示层次关系、实现查找、排序等操作上表现出色。 二叉树 (Binary Tree)： 作为树结构中最基础的一种，二叉树及其各种遍历方式（前序、中序、后序）是理解更复杂树结构的关键。我们将重点讲解满二叉树、完全二叉树等概念，并介绍递归和非递归的遍历实现。 二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST)： BST的有序性使其查找效率极高，平均可达O(log n)。我们将深入分析BST的构建、查找、插入、删除操作，并探讨其在最坏情况下的性能退化问题（如退化成链表）。 平衡二叉搜索树 (Balanced Binary Search Tree)： 为了解决BST的性能退化问题，AVL树和红黑树等平衡二叉搜索树应运而生。本书将重点介绍AVL树的旋转机制来维持平衡，以及红黑树的插入和删除操作中的着色规则和调整过程，深入理解其保持对数级性能的原理。 堆 (Heap)： 堆是一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列。我们将详细讲解最大堆和最小堆的概念，以及它们的构建、插入、删除（extract-max/min）和堆排序算法。 图 (Graph)： 图结构用于表示对象之间的复杂关系，在网络分析、路径查找、资源分配等领域有着广泛应用。 图的表示： 我们将介绍邻接矩阵和邻接表这两种主要的图表示方法，并分析它们在空间和时间复杂度上的优缺点。 图的遍历： 深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 是图遍历的两种基本算法，本书将详细阐述它们的原理、实现方式以及在连通性、拓扑排序等问题中的应用。 哈希表 (Hash Table)： 哈希表通过哈希函数将键映射到存储位置，提供平均O(1)的查找、插入和删除操作。我们将深入讲解哈希函数的构造原则、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法）以及它们的实现细节，并分析其在实际应用中的强大威力。 第二部分：算法的智慧——解决问题的艺术 算法是解决特定问题的一系列指令和步骤。高效的算法能够显著提升程序的运行速度，减少资源消耗。本书将聚焦于那些经典且具有代表性的算法。 排序算法 (Sorting Algorithms)： 排序是计算机科学中最基本的问题之一，效率至关重要。 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序，虽然效率不高，但易于理解，是入门的好起点。 高效排序： 快速排序和归并排序，是应用最广泛的高效排序算法。我们将深入分析它们的递归原理、分治策略、以及如何通过优化（如三数取中、小区间直接排序）来提升性能。 其他排序： 堆排序（与堆结构紧密结合）、计数排序、桶排序、基数排序等，它们在特定数据分布下表现优异，我们将分析其原理和适用条件。 搜索算法 (Searching Algorithms)： 线性搜索： 简单直接，适用于无序或小规模数据。 二分搜索： 针对有序数据，效率极高，时间复杂度为O(log n)。我们将详细阐述其原理和实现。 递归与分治 (Recursion and Divide and Conquer)： 递归是函数调用自身的一种机制，而分治则是一种将大问题分解为若干个相同子问题的思想。我们将通过实例，如斐波那契数列、汉诺塔、快速排序、归并排序等，来展示递归和分治策略的强大之处，并探讨其在算法设计中的应用。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 贪心算法在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。我们将通过实例，如活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等，来讲解贪心算法的适用条件和设计思路。 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构的问题的强大工具。我们将从基本概念入手，逐步讲解如何识别DP问题、定义状态转移方程、并通过自底向上或自顶向下的方式求解。经典的DP问题，如背包问题、最长公共子序列、最短路径（Floyd-Warshall算法）等，都将得到深入的剖析。 图算法 (Graph Algorithms)： 最短路径算法： Dijkstra算法（单源最短路径，非负权边）、Bellman-Ford算法（单源最短路径，可处理负权边），以及Floyd-Warshall算法（所有顶点对之间的最短路径）。 最小生成树算法： Prim算法和Kruskal算法，它们是如何构建连接图中所有顶点的、总权重最小的树。 拓扑排序： 针对有向无环图 (DAG) 的排序，在任务调度等场景中有重要应用。 贯穿全书的特色： 理论与实践并重： 本书不仅会深入讲解数据结构和算法的理论原理，还会通过丰富的实例和代码示例，帮助读者理解其在实际编程中的应用。 清晰的逻辑结构： 内容组织循序渐进，从基础概念到高级应用，力求让读者能够清晰地构建起知识体系。 严谨的分析： 对各种数据结构和算法的时间复杂度、空间复杂度进行严谨的分析，帮助读者理解其性能特点。 引导性的思考： 在讲解过程中，我们会提出一些引导性的问题，鼓励读者独立思考，加深对知识的理解。 为读者铺平学习之路： 对于许多初学者来说，数据结构和算法常常是学习过程中的一道坎。本书力求以一种清晰、易懂的方式，化繁为简，为读者铺平学习之路，让大家能够自信地掌握这些核心技能。 掌握了本书中的知识，你将能更深入地理解计算机软件的运行机制，更有效地设计和实现高效的程序，在面对复杂的编程挑战时，拥有更强的分析能力和解决问题的信心。这不仅仅是一本技术书籍，更是通往计算机科学殿堂的指南，是为你未来在算法领域深造或从事高性能计算、人工智能等前沿研究打下坚实基础的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种初学者量身定做的！我之前尝试过其他几本号称“入门”的教材，结果不是代码晦涩难懂，就是理论部分讲得过于抽象，完全抓不住重点。但是这本，从最基础的数组、链表开始，就用极其清晰的图示和逐步深入的讲解，让我感觉自己真的在一步步构建知识体系。作者在讲解指针和内存管理那几章时，真是下了大功夫，不是简单地抛出概念，而是结合实际的内存模型，用C++特有的方式去解释，这对于后续学习面向对象和复杂数据结构（比如树和图）打下了无比坚实的基础。特别是它对时间复杂度和空间复杂度的分析，不是那种冷冰冰的公式堆砌，而是用生动的例子展示算法效率的差异，让我一下子就理解了为什么我们要追求更优的算法。读完前几章，我甚至有信心去挑战一些力扣上的简单题了，这种学习的成就感是其他书没给我的。它不仅是本教材，更像是一位耐心的导师，随时准备帮你扫清学习路上的每一个障碍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和示例代码的规范性也值得称赞。在学习数据结构时，代码的可读性至关重要，因为算法本身逻辑就已经比较复杂了，如果代码风格混乱，那简直是雪上加霜。这本书的C++代码示例，从命名规范到注释的详略得当，都体现了专业出版物的严谨态度。特别是涉及到模板编程和类继承来构建复杂结构时，作者对`const`的正确使用、析构函数的处理，以及如何安全地管理动态内存的细节把握得非常到位，这对于我们这些在实际项目中经常要和遗留代码打交道的开发者来说，是学习优秀编程习惯的绝佳范例。它潜移默化地教会了我如何在C++中写出既高效又健壮的代码，不仅仅是如何让程序跑起来，更是如何让程序“优雅”地跑起来。这对于提升我的整体代码质量帮助非常大。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为C++版的数据结构会充斥着大量的模板元编程或者过于现代化的STL容器封装，结果大出所料，它非常注重基础和核心概念的“裸奔”实现。作者似乎刻意地让读者绕开STL提供的便利，去亲手构建那些复杂结构，比如自己动手实现一个平衡二叉搜索树（AVL或红黑树），或者亲手编写一个哈希表的冲突解决机制。这种“手搓”的过程虽然辛苦，但带来的收获是巨大的。我清晰地看到了递归是如何在树的遍历中发挥作用的，也深刻体会了在插入和删除操作中保持树的平衡是多么精妙的设计。这种实践导向的教学方式，极大地增强了我对指针操作的熟练度，同时也让我对C++的内存模型有了更直观的认识。这本书的习题设计也很有针对性，大多不是简单的套用公式，而是需要你结合所学的结构特性进行优化和修改，非常锻炼解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作几年，但感觉基础知识有所松动的工程师，我这本书带给我的“查漏补缺”体验是极其高效的。我之前总是在面试中被问到堆栈的区别和应用场景，每次都只能含糊其辞。这本教材在讲解栈和队列时，不仅清晰区分了它们的LIFO和FIFO特性，更重要的是，它用非常巧妙的篇幅对比了用数组、链表以及C++标准库中特定容器实现这两种结构时的性能权衡和适用边界。这种对比性的分析视角，让我瞬间理解了为什么在某些需要快速访问队列头部的场景，我们必须选择链式结构而不是顺序存储。对于那些已经有编程经验的人来说，这种高级别的抽象和比较，能够迅速帮你把散乱的知识点串联起来，形成一个完整的知识网络，而不是孤立的知识点。翻阅起来非常流畅，不会有那种“为了讲理论而硬凑内容”的感觉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期，远非市面上那些只停留在表面概念的“速成”书籍可比。真正让我眼前一亮的是它在高级数据结构部分的处理。关于图论算法的阐述，比如Dijkstra和Floyd-Warshall，作者没有直接跳到最优解的代码实现，而是先用不同的场景引入问题，比如最短路径、最小生成树等，让读者充分理解“为什么需要这个算法”。随后，对于每种算法的每一步操作，都配上了非常精妙的伪代码和C++实现细节，尤其是对优先队列在Dijkstra算法中应用的那部分，讲解得细致入微，让我彻底搞明白了优先队列内部是如何工作的，这在其他任何一本教材里都很难找到如此深入的剖析。对于那些打算未来从事高性能计算或者系统底层开发的朋友来说，这种对底层逻辑的深挖绝对是无价之宝。它培养的不是简单的“会写代码”的能力，而是“理解代码运行原理”的思维方式。