數據結構（C語言版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 霍羅威茨 等 著，李建中 等 譯

圖書標籤:

• 數據結構
• C語言
• 算法
• 編程
• 計算機科學
• 教材
• 基礎
• 數據存儲
• 邏輯結構
• 綫性錶

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111187981

版次：1

商品編碼：10057835

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2006-07-01

用紙：膠版紙

頁數：376

編輯推薦

　　

　　《數據結構》（C語言版）適閤作為高等院校計算機專業算法與數據結構課程（C語言實現）的本科和研究生教材，也可供算法與數據結構受好者自學參考。

內容簡介

　　《數據結構》（C語言版）針對采用ANSI C實現數據結構進行瞭全麵的描述和深入的討論。書中詳細討論瞭棧、隊列、鏈錶以及查找結構、高級樹結構等功能，對裴波那契堆、伸展樹、紅黑樹、2-3樹、2-3-4樹、二項堆、最小-最大堆、雙端堆等新的數據結構進行瞭有效分析。《數據結構》（C語言版）對一些特殊形式的堆結構，諸如應用在雙端優先隊列中的最小-最大堆和雙端堆的數據結構以及左高樹、裴波那契堆、二項堆等數據結構，提供瞭經過編譯和測試的程序和算法。《數據結構》（C語言版）深入闡述瞭平攤復雜性問題，對大多數算法進行瞭時間復雜性的分析。

作者簡介

　　Ellis Horowitz於成斯康星-麥迪遜大學獲得計算機科學博士學位。他從事數據結構、算法和軟件設計等領域的計算機科學教育。

內頁插圖

目錄

齣版者的話
專傢指導委員會
譯者序
前言

第1章 基本概念
1.1 綜述：係統生命周期
1.2 算法描述
1.2.1 引言
1.2.2 遞歸算法
1.3 數據抽象
1.4 算法的性能分析
1.4.1 空間復雜性
1.4.2 時間復雜性
1.4.3 漸近記號(O，Ω，Θ)
1.4.4 實際可行的復雜性
1.5 性能測量
1.6 參考文獻和文獻選讀

第2章 數組與結構
2.1 ADT數組
2.2 結構與共用體
2.2.1 結構
2.2.2 共用體
2.2.3 結構的內部實現
2.2.4 自引用結構
2.3 ADT多項式
2.4 ADT稀疏矩陣
2.4.1 概述
2.4.2 矩陣轉置
2.4.3 矩陣乘法
2.5 多維數組的存儲錶示
2.6 ADT字符串
2.6.1 概述
2.6.2 模式匹配
2.7 參考文獻和文獻選讀
2.8 附加習題

第3章 棧與隊列
3.1 ADT棧
3.2 ADT隊列
3.3 迷宮問題
3.4 錶達式求值
3.4.1 概述
3.4.2 後綴錶達式求值
3.4.3 中綴錶達式到後綴錶達式的轉換
3.5 多棧和多隊列
3.6 參考文獻和文獻選讀
3.7 附加習題

第4章 鏈錶
4.1 指針
4.1.1 指針的危險性
4.1.2 動態存儲分配
4.2 單嚮鏈錶
4.3 動態鏈棧與動態鏈隊列
4.4 多項式
4.4.1 多項式的單嚮鏈錶錶示
4.4.2 多項式加法
4.4.3 多項式刪除
4.4.4 多項式的循環鏈錶錶示
4.4.5 小結
4.5 鏈錶的其他操作
4.5.1 單嚮鏈錶的操作
4.5.2 循環鏈錶的操作
4.6 等價關係
4.7 稀疏矩陣
4.8 雙嚮鏈錶
4.9 參考文獻和文獻選讀
4.10 附加習題

第5章 樹
5.1 概述
5.1.1 術語
5.1.2 樹的存儲錶示
5.2 二叉樹
5.2.1 抽象數據型
5.2.2 二叉樹的性質
5.2.3 二叉樹的存儲錶示
5.3 二叉樹的遍曆
5.4 二叉樹的其他操作
5.5 綫索二叉樹
5.6 堆
5.6.1 ADT堆
5.6.2 優先級隊列
5.6.3 最大堆的插入操作
5.6.4 最大堆的刪除操作
5.7 二叉查找樹
5.7.1 概述
5.7.2 二叉查找樹的查找
5.7.3 二叉查找樹的插入
5.7.4 二叉查找樹的刪除
5.7.5 二叉查找樹的高度
5.8 選擇樹
5.9 森林
5.9.1 森林轉換為二又樹
5.9.2 森林的遍曆
5.10 集閤錶示
5.10.1 Union和Find操作
5.10.2 等價類
5.11 二叉樹計數
5.11.1 不同的二叉樹
5.11.2 棧排列
5.11.3 矩陣乘法
5.11.4 不同的二叉樹數量
5.12 參考文獻和文獻選讀
5.13 附加習題

第6章 圖
6.1 ADT圖
6.1.1 概述
6.1.2 定義
6.1.3 圖的存儲錶示
6.2 圖的基本操作
6.2.1 深度優先搜索
6.2.2 廣度優先搜索
6.2.3 連通分支
6.2.4 生成樹
6.2.5 雙連通分支與關節點
6.3 最小代價生成樹
6.4 最短路徑與傳遞閉包
6.4.1 單源多目標最短路徑
6.4.2 所有頂點對之間的最短路徑
6.4.3 傳遞閉包
6.5 活動網絡
6.5.1 AOV網
6.5.2 AOE網
6.6 參考文獻和文獻選讀
6.7 附加習題

第7章 排序
7.1 查找與錶驗證
7.1.1 概述
7.1.2 順序查找
7.1.3 摺半查找
7.1.4 錶驗證
7.2 定義
7.3 插入排序
7.4 快速排序
7.5 最優的排序時間
7.6 歸並排序
7.6.1 歸並
7.6.2 歸並排序的迭代算法
7.6.3 歸並排序的遞歸算法
7.7 堆排序
7.8 基數排序
7.9 利用鏈錶和映射錶進行排序
7.10 內部排序總結
7.11外部排序
7.11.1 概述
7.11.2 k路歸並
7.11.3 並行操作的緩衝區處理
7.11.4 歸並段的生成
7.11.5 歸並段的最優歸並
……
第8章 散列
第9章 堆結構
第10章 查找結構
附錄 ANSI C和K&RC;
索引

前言/序言

《算法的藝術：探索高效解決問題的智慧》 一、 啓程：從理解問題到構建橋梁 在浩瀚的計算機科學領域，我們常常麵臨著看似復雜、難以逾越的挑戰。這些挑戰，歸根結底，是我們如何有效地組織和處理信息，從而找到解決問題的最佳路徑。想象一下，你身處一個巨大的迷宮，如何纔能最快地找到齣口？或者，你需要在一堆雜亂無章的書籍中，迅速找到一本特定的書？這些場景，無不指嚮核心的問題：如何高效地錶示和操作數據，從而解決問題的本質。 《算法的藝術》並非一本陳列枯燥符號和抽象定義的教科書，它更像是一次深入的探索之旅，邀請你一同走進算法設計的殿堂。這本書旨在幫助你培養一種“思考”如何解決問題的能力，而不僅僅是學習已有的解決方案。它將引導你理解，為什麼某些方法比其他方法更優越，為何在不同的場景下需要選擇不同的策略。 本書的起點，將是對“問題”本身的深度剖析。我們將一同審視那些在計算機科學中最具代錶性的問題，它們可能涉及排序、查找、圖的遍曆、資源的分配，甚至是模擬現實世界的復雜現象。理解問題的本質，是設計高效算法的第一步，也是最關鍵的一步。我們將學習如何將一個宏大的問題分解為更小、更易於管理的部分，並從中識彆齣可重復齣現的模式。 在理解問題的基礎上，我們將開始學習構建“橋梁”——也就是算法。算法，本質上是一係列清晰、有序的指令，能夠指導計算機一步步地完成特定的任務。它如同為解決問題量身定製的“食譜”，每一步都精確無誤，最終導嚮預期的結果。本書不會僅僅羅列算法的名字，而是深入探討算法的設計思想，例如分治法（Divide and Conquer）如何將大問題分解，貪心算法（Greedy Algorithms）如何通過局部最優解推導全局最優解，以及動態規劃（Dynamic Programming）如何通過存儲中間結果避免重復計算。 二、 築基：構建高效的“數據倉庫” 要高效地處理信息，首先需要一個有序、易於訪問的“數據倉庫”。《算法的藝術》將帶領你深入瞭解各種“數據結構”，它們是組織和存儲數據的藝術，是算法得以施展的舞颱。 我們首先會從最基礎的“綫性數據結構”開始。鏈錶（Linked Lists）將讓你領略到動態內存管理的魅力，它允許你在需要時靈活地增加或刪除元素，而無需預先分配固定的空間。隊列（Queues）和棧（Stacks）則是解決特定問題的利器，它們遵循“先進先齣”（FIFO）或“後進先齣”（LIFO）的原則，在任務調度、錶達式求值等領域發揮著至關重要的作用。 接著，我們將進入更廣闊的“非綫性數據結構”的世界。樹（Trees）是其中最重要的一類，尤其是二叉搜索樹（Binary Search Trees）。通過理解樹的遍曆方式，如前序、中序和後序遍曆，你將能夠以不同的順序訪問和處理樹中的數據。更進一步，我們將探索平衡二叉搜索樹（Balanced Binary Search Trees），如AVL樹和紅黑樹，它們通過維持樹的平衡，極大地提高瞭查找、插入和刪除操作的效率，即使在數據量龐大的情況下也能保持快速響應。 圖（Graphs）則為我們描繪瞭現實世界中錯綜復雜的關係網絡。無論是社交網絡中的好友關係，還是城市之間的道路連接，圖都能以其簡潔而強大的方式進行建模。《算法的藝術》將詳細介紹圖的錶示方法，如鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List），並深入探討圖的遍曆算法，如廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）。這些算法是解決路徑查找、連通性分析等問題的基石。 此外，我們還將學習哈希錶（Hash Tables），一種以空間換時間的高效查找數據結構。通過理解哈希函數的設計和衝突解決策略，你將能夠實現近乎常數時間復雜度的查找操作，這在搜索引擎、數據庫索引等應用中不可或缺。 三、 錘煉：精進算法的“技藝” 掌握瞭基本的數據結構，接下來的任務便是錘煉算法的“技藝”，學習如何設計和分析算法，確保其高效且可靠。 排序（Sorting）是算法領域永恒的主題。《算法的藝術》將從簡單的冒泡排序、插入排序開始，逐步深入到更高效的歸並排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。你將學習到它們的工作原理，分析它們的時空復雜度，並理解它們在不同數據規模和分布下的性能差異。堆排序（Heap Sort）也將是我們的重要學習內容，它利用堆這種數據結構，以高效的方式實現排序。 查找（Searching）與排序相輔相成。除瞭綫性查找，我們還將重點學習二分查找（Binary Search），它利用有序數據的特性，能夠以對數時間復雜度快速定位目標元素。 圖算法是解決網絡問題和路徑規劃的關鍵。《算法的藝術》將帶領你探索最短路徑算法，如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，它們能夠幫助我們找到網絡中兩個節點之間的最短距離。拓撲排序（Topological Sort）則在任務依賴關係分析中發揮著重要作用。 我們還將學習如何使用“動態規劃”來解決一係列具有重疊子問題和最優子結構的問題，例如經典的背包問題（Knapsack Problem）和最長公共子序列（Longest Common Subsequence）問題。通過識彆和利用子問題的重疊性，動態規劃能夠顯著提高算法的效率。 “迴溯法”（Backtracking）和“分支限界法”（Branch and Bound）則是解決組閤優化問題的強大工具，它們通過係統地搜索解空間，並利用剪枝技術來排除不可能的解，從而找到最優解。 四、 融匯：實踐與應用 《算法的藝術》不僅僅停留在理論層麵，它更加注重將所學知識融匯於實踐。每一章都將包含精心設計的練習題和實際案例分析，幫助你鞏固理解，並學會如何將算法應用於解決現實世界的問題。 你將有機會親手實現各種經典算法，在編碼的過程中深化對算法細節的理解。通過調試和優化你的代碼，你將更能體會到算法設計的精妙之處。 本書還將探討如何分析算法的性能。理解時空復雜度（Time and Space Complexity）將是評價算法優劣的核心指標。你將學習到如何使用大O錶示法（Big O Notation）來描述算法的增長趨勢，並學會比較不同算法的效率，從而在實際應用中做齣明智的選擇。 此外，《算法的藝術》還會觸及一些更高級的主題，例如字符串匹配算法（String Matching Algorithms），它們在文本搜索和模式識彆中扮演著重要角色。你還將瞭解到一些概率性算法（Randomized Algorithms）的思想，以及它們在某些復雜問題上的獨特優勢。 五、 遠航：成為問題解決的“匠人” 《算法的藝術》的最終目標，是幫助你成為一個更加敏銳、更加高效的問題解決者。它不僅僅傳授知識，更重要的是培養一種思維方式。你將學會如何分析問題的結構，如何選擇閤適的數據結構來組織數據，以及如何設計齣優雅且高效的算法來解決問題。 這本書將激勵你不斷思考“為什麼”，而不是僅僅記住“是什麼”。通過對算法設計原則的深刻理解，你將能夠舉一反三，應對各種新穎和復雜的挑戰。無論你未來從事軟件開發、數據科學、人工智能，還是其他任何與計算機相關的領域，紮實的算法基礎都將是你最寶貴的財富。 當你翻閱完《算法的藝術》，你將不僅掌握一套解決問題的工具集，更將擁有一雙洞察問題本質、設計高效解決方案的“慧眼”。你將不再是那個麵對復雜問題束手無策的初學者，而是那個能夠從容構建“橋梁”，駕馭“數據倉庫”，精進算法“技藝”，並將這一切融匯貫通，成為真正的問題解決“匠人”。這是一段充滿挑戰，但也無比 rewarding 的旅程，等待著你的加入。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的作者在概念的講解上，確實下瞭一番苦功。那些抽象的數據結構，在作者的筆下，仿佛被賦予瞭生命，變得生動形象起來。他善於運用貼切的比喻，將復雜的邏輯拆解成易於理解的片段。我尤其喜歡其中關於鏈錶那一章節的講解，作者從最基礎的節點概念入手，一步步構建齣單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶、循環鏈錶等，每一種的插入、刪除、查找操作都通過詳細的圖示和代碼示例，讓我仿佛親身經曆瞭一次次的鏈錶操作。而且，作者在講解過程中，始終不忘強調時間復雜度和空間復雜度，這對於我們這種初學者來說，是非常重要的指導。能夠深刻理解這些，對於後續學習更高級的算法和數據結構至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，初次拿到它的時候，給我的第一印象是非常紮實且富有學術氣息的。厚重的紙張，印刷清晰的字體，還有那標誌性的C語言符號，都在無聲地訴說著它內容的分量。我記得我當時把它放在書架上，它就那樣靜靜地占據著一席之地，仿佛一個沉睡的巨人，等待著被喚醒。翻開第一頁，迎麵而來的是嚴謹的學術風格，沒有花哨的排版，沒有故弄玄虛的引入，直奔主題，每一個章節的標題都精準地概括瞭其核心內容。這讓我立刻意識到，這是一本需要認真對待的書，它不會輕易地將知識傳遞給你，而是需要你投入時間和精力去理解和消化。我迫不及待地想深入其中，探索那些邏輯嚴謹、算法精妙的經典數據結構。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習編程，尤其是像數據結構這樣偏理論性的學科，代碼的質量和清晰度至關重要。在這本書裏，我看到瞭作者在這方麵的用心。每一個算法的實現，都經過瞭精心打磨，代碼風格統一，注釋清晰，即使是像圖的深度優先搜索和廣度優先搜索這樣稍顯復雜的算法，通過書中的代碼，我也能一步步地跟著理清思路。我試著在自己的編譯器裏運行瞭幾個例子，發現代碼不僅能夠正確運行，而且具有很好的可讀性。這讓我能夠更專注於理解算法的邏輯，而不是被晦澀的代碼所睏擾。這種細緻入微的處理，對於提升我的編程實踐能力，起到瞭極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

對我而言，一本好的技術書籍，應該能夠在我遇到睏難時，給予我啓發和引導。這本書在這一點上做得相當齣色。當我在理解某些算法的遞歸實現時感到睏惑，或者對某個抽象概念感到模糊時，總能在這本書裏找到清晰的解答。作者往往會從多個角度進行闡釋，或者提供一些變體，讓我能夠從不同的視角去審視問題。而且，書中提供的習題，難度適中，能夠很好地檢驗我對知識的掌握程度，並且很多習題都帶有提示，不會讓我感到無從下手。總而言之，這本書像是一位經驗豐富的導師，在我學習的道路上，給予我堅實的支撐和寶貴的指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於，它不僅僅是枯燥的理論堆砌，更注重實際應用。在每個數據結構講解完畢後，作者都會給齣一些相關的實際應用場景，例如棧在函數調用中的作用，隊列在操作係統任務調度中的應用等等。這些例子讓我看到瞭數據結構在現實世界中的價值，也激發瞭我進一步探索的興趣。我不再隻是被動地接受知識，而是開始主動思考，如何將這些學到的知識應用到我自己的項目中去。這種理論與實踐相結閤的學習方式，讓我覺得這本書非常有價值，也讓我對未來的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

非常經典的一本書

評分☆☆☆☆☆

看書的說不錯，正是他需要的

評分☆☆☆☆☆

很詳細，會認真看的，果斷好評

評分☆☆☆☆☆

正在學習

評分☆☆☆☆☆

學習用很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

不錯，新書，可以學習一下

評分☆☆☆☆☆

大學沒看看上課，上班後來填坑

評分☆☆☆☆☆

書很快就到瞭，數據結構的書買瞭很多，希望能學到很多知識。

評分☆☆☆☆☆

很好的的打算寒假自修C語言準備3月份考二級