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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121337086

商品编码：10204247661

《数据结构精粹：算法思维与高效实现》 内容概述 本书旨在为广大计算机科学与技术领域的学习者，特别是准备考研、希望夯实数据结构基础的读者，提供一份全面、深入、且极具实操性的复习指导。它不仅仅是对某个特定年份考试内容的简单回顾，而是提炼了数据结构领域的普适性知识体系，强调核心概念的理解、算法的设计与分析，以及在实际编程中的高效实现。我们将数据结构的学习过程分解为逻辑清晰的章节，从最基础的线性结构，逐步深入到非线性结构，再到更高级的图论和查找算法，最后以实际应用和面试技巧作为点睛之笔。 核心内容详述 第一部分：数据结构基础与线性表 绪论：数据结构的学习之道 数据、结构、算法的辩证关系： 深入解析三者之间的耦合性，理解数据结构是承载数据的骨架，算法是操作数据的灵魂，而数据结构的选择直接影响算法的效率。 学习数据结构的重要性： 阐述在计算机科学的各个分支（操作系统、数据库、编译原理、网络通信、人工智能等）中，数据结构所扮演的关键角色，以及扎实的数据结构基础对未来职业发展的影响。 算法分析入门： 引入时间复杂度和空间复杂度的概念，讲解大O表示法，以及如何分析算法的效率，为后续章节的学习奠定基础。 学习方法与策略： 提供一套行之有效的数据结构学习方法，包括如何理解抽象概念、如何通过画图辅助理解、如何动手实践编写代码、如何进行调试与优化等。 线性表：有序数据的基石 顺序存储结构（顺序表）： 定义与特性： 详细讲解顺序表的存储方式，分析其在插入、删除、查找等操作上的时间复杂度，重点突出其随机存取的优势和连续存储的劣势。 基本操作实现： 提供详细的C/C++（或Java，根据目标读者群体调整）代码实现，包括创建、初始化、插入、删除、查找（按值和按位）、遍历、销毁等操作，并对每一步进行注释说明。 应用场景分析： 探讨顺序表适用的场景，如需要频繁随机访问，而插入删除操作较少的情况。 链式存储结构（链表）： 单链表： 定义与特性： 讲解节点结构（数据域与指针域），分析其与顺序表在存储方式、存取方式、插入删除操作上的本质区别，强调其动态性。 基本操作实现： 实现单链表的创建、初始化、头插法、尾插法、按位插入、按值插入、按位删除、按值删除、查找、遍历、反转、合并等操作，并进行详尽的代码讲解。 复杂度分析： 深入分析单链表各种操作的时间和空间复杂度。 双向链表： 定义与特性： 介绍双向链表的节点结构（数据域与两个指针域），分析其在插入、删除操作上的便利性，以及相对于单链表增加的空间开销。 基本操作实现： 实现双向链表的创建、插入、删除等操作，并对比单链表的实现。 应用场景： 讨论双向链表在某些特定场景下的优势，例如浏览器的后退/前进功能。 静态链表： 定义与实现： 介绍利用数组模拟链表的过程，讲解其优缺点，并给出相应的实现方法，阐述其在某些受限环境下的应用。 线性表的应用： 约瑟夫环问题： 通过链表实现，深入讲解问题背景、算法设计思路、代码实现与复杂度分析。 多项式运算： 利用链表表示多项式，实现多项式的加法、减法、乘法运算，强调链表在处理不定长数据结构时的灵活性。 第二部分：栈、队列与串 栈：后进先出（LIFO）的数据结构 定义与基本运算： 讲解栈的抽象数据类型（ADT），入栈（push）、出栈（pop）、栈顶元素（top）等基本操作。 顺序存储实现： 利用顺序表实现栈，分析其操作的效率。 链式存储实现： 利用单链表实现栈，强调其操作的O(1)时间复杂度。 栈的应用： 表达式求值： 详细讲解中缀表达式转后缀表达式，以及后缀表达式的求值过程，分析栈在其中扮演的核心角色。 递归的实现： 阐述函数调用栈如何实现递归，并分析递归与迭代之间的转换，以及栈在尾递归优化中的作用。 括号匹配问题： 通过栈判断表达式中括号是否匹配，是栈的经典应用。 队列：先进先出（FIFO）的数据结构 定义与基本运算： 讲解队列的抽象数据类型（ADT），入队（enqueue）、出队（dequeue）、队首元素（front）等基本操作。 顺序存储实现： 讲解循环队列的概念，克服顺序队列队满的限制，详细分析队满队空的判断条件和各种操作的实现。 链式存储实现： 利用单链表实现队列，强调其操作的O(1)时间复杂度，并对比顺序队列的优劣。 队列的应用： 广度优先搜索（BFS）： 解释BFS的算法原理，队列在BFS中的作用，以及BFS在图和树的遍历中的应用。 缓冲区管理： 讲解队列在操作系统、网络通信等场景下的缓冲作用。 串（字符串）：字符序列的处理 定义与基本操作： 讲解串的存储方式（顺序存储和链式存储），子串、模式匹配、连接等基本操作。 串的顺序存储实现： 实现串的创建、查找、连接、替换等操作。 串的链式存储实现： 讨论链式存储的优缺点。 模式匹配算法： 朴素模式匹配： 讲解最简单的暴力匹配方法，分析其时间复杂度。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 深入讲解KMP算法的原理，包括next数组的构造和匹配过程，分析其O(n+m)的时间复杂度，强调其高效性。 其他模式匹配算法（可选）： 简要介绍BM算法（Boyer-Moore）等，扩展知识视野。 串的应用： 文本编辑、搜索引擎、数据校验等。 第三部分：树结构 树的基本概念： 定义与术语： 节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶子节点、度、深度、高度、森林等。 树的表示方法： 双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法。 二叉树： 定义与特性： 节点最多有两个子节点，左子树和右子树。 二叉树的存储结构： 顺序存储（二叉树的顺序存储）： 讲解其存储方式，适用性（如完全二叉树），以及存储空间的浪费问题。 链式存储： 引入二叉链表（数据域、左子节点指针、右子节点指针），详细分析其通用性和灵活性。 二叉树的遍历： 递归遍历： 前序遍历、中序遍历、后序遍历。提供详细的递归算法实现和原理讲解。 非递归遍历： 利用栈实现前序、中序、后序遍历，强调非递归算法的实现逻辑和栈的应用。 层次遍历： 利用队列实现层次遍历，讲解其原理和应用。 线索二叉树： 概念与目的： 引入线索（指针指向前驱或后继节点）的概念，解决二叉树遍历中查找前驱和后继的问题。 线索化过程与遍历： 讲解如何将二叉树线索化，以及如何利用线索进行高效遍历。 树与森林的转换： 讲解如何将树转换为二叉树，以及如何将二叉树转换为树，理解它们之间的对应关系。 树的应用： 二叉排序树（BST）： 定义与特性： 左子树所有节点的值小于根节点，右子树所有节点的值大于根节点。 基本操作： 插入、删除、查找，分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 平衡二叉排序树（AVL树、红黑树简介）： 引入平衡二叉树的概念，说明其解决BST退化成链表的问题，提高查找效率。 霍夫曼树（Huffman Tree）： 贪心算法的思想： 讲解霍夫曼编码的原理，如何利用贪心策略构建最优二叉树，实现数据的无损压缩。 构建过程： 详细演示构建霍夫曼树的步骤，包括构造过程、编码生成。 应用： 数据压缩。 堆（Heap）： 定义与特性： 完全二叉树，满足堆的性质（最大堆或最小堆）。 堆的基本操作： 插入（upheap）、删除（downheap）、建堆（heapify）。 堆的应用： 堆排序： 讲解堆排序的实现过程，分析其时间复杂度。 优先队列： 介绍优先队列的概念，以及如何利用堆实现优先队列。 第四部分：图结构 图的基本概念： 定义与术语： 顶点、边、无向图、有向图、权重、度、入度、出度、路径、连通等。 图的表示方法： 邻接矩阵： 讲解其存储方式、优缺点，以及在稠密图上的应用。 邻接表： 讲解其存储方式（链表数组），优缺点，以及在稀疏图上的应用。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）： 算法原理： 递归或栈实现，一条路走到黑。 DFS的应用： 连通性判断、拓扑排序、求解图的路径问题。 广度优先搜索（BFS）： 算法原理： 队列实现，一层一层扩展。 BFS的应用： 最短路径（无权图）、连通性判断。 图的特殊算法： 最小生成树（MST）： Prim算法： 讲解贪心算法的思想，如何从小到大构建最小生成树，并给出详细的实现步骤。 Kruskal算法： 讲解并查集（Disjoint Set Union）的应用，如何按边权从小到大连接顶点，并给出详细的实现步骤。 最短路径算法： Dijkstra算法： 针对非负权重的单源最短路径问题，讲解贪心算法的思想，逐步确定最短路径。 Floyd-Warshall算法： 针对所有顶点对之间的最短路径问题，讲解动态规划的思想，逐步更新最短路径。 拓扑排序： 概念与应用： 针对有向无环图（DAG），按照节点依赖关系排序。 算法实现： 基于DFS和入度表的两种方法。 第五部分：查找技术 查找的基本概念： 查找、关键字、查找表、成功/失败、平均查找长度。 顺序查找： 实现与分析： 线性表上的查找，时间复杂度O(n)。 折半查找（二分查找）： 前提条件： 必须是有序表。 算法实现： 递归和非递归实现，详细分析其时间复杂度O(log n)。 应用与优化： 实际应用中的注意事项。 索引顺序查找： 基本思想： 将查找表分成若干个子表，每个子表有一个索引项，先查找索引项，再在子表中查找。 散列（哈希）查找： 散列函数： 介绍各种散列函数的设计原则（均匀分布、计算简单），如除留余数法、乘法散列法。 冲突处理： 开放地址法（线性探测、二次探测、双重散列）： 详细讲解各种冲突解决策略的实现和优缺点。 链地址法（拉链法）： 讲解如何利用链表解决冲突，实现思路和优缺点。 散列表的性能分析： 负载因子、平均查找长度。 应用： 数据库索引、缓存、查找表等。 第六部分：高级主题与实践 排序算法的深入分析： 冒泡排序、选择排序、插入排序： 基础排序，讲解其原理和复杂度。 快速排序： 经典分治算法，深入讲解pivot的选择和分区过程，以及递归实现。 归并排序： 分治算法，稳定排序，讲解合并过程。 堆排序： 前面已在堆的部分详细讲解。 基数排序、桶排序： 非比较排序，了解其原理和适用场景。 排序算法的稳定性与时间/空间复杂度比较。 算法设计方法回顾： 分治法： 如快速排序、归并排序。 贪心法： 如霍夫曼编码、最小生成树。 动态规划： 如最短路径、背包问题（简要介绍）。 回溯法： 如N皇后问题、迷宫问题（简要介绍）。 实战演练与代码规范： 经典算法题解析： 精选历年考研真题和高质量的算法题目，提供详细的解题思路、代码实现和优化建议。 代码风格与调试技巧： 强调编写可读性强、易于维护的代码，教授有效的调试方法。 数据结构在实际项目中的应用案例： 结合实际项目，说明如何选择合适的数据结构来解决实际问题。 考研复习策略与面试指导： 考研复习路线图： 总结各个章节的学习重点和难点，提供复习计划建议。 常见考研题型分析： 选择题、填空题、简答题、程序题等，讲解解题技巧。 面试数据结构常见问题： 梳理面试中经常被问到的数据结构和算法问题，以及如何给出清晰、有条理的回答。 如何优化解题思路和代码效率。 本书特点： 体系化： 覆盖数据结构与算法的核心知识点，逻辑严谨，层层递进。 深入理解： 强调概念的透彻理解，而非死记硬背。 代码实操： 提供详细、可运行的代码示例，辅助学习者动手实践。 算法分析： 贯穿时间复杂度和空间复杂度的分析，培养严谨的算法思维。 应用导向： 结合实际应用场景，展示数据结构和算法的价值。 考研契合： 紧密结合考研知识点，提供复习策略和面试指导。 适用人群： 计算机科学与技术、软件工程等相关专业考研学生。 希望系统学习和巩固数据结构与算法基础的在校本科生。 准备参加技术面试，希望提升算法能力的开发者。 对计算机科学基础知识有浓厚兴趣的自学者。 本书力求将抽象的数据结构和复杂的算法变得易于理解，帮助读者建立起坚实的数据结构与算法知识体系，为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的“实战演练”部分评价极高。很多复习资料会把历年真题堆砌起来，美其名曰“真题解析”，但实际上只是把题目和答案并列，缺乏深度的剖析。然而，《包邮王道考研2019数据结构联考复习指导》在这方面做得堪称教科书级别。它不仅给出了标准答案，更重要的是，它提供了一个“多角度解题思路”。比如，对于一道涉及图的最小生成树的题目，它会先展示最标准的普里姆算法解法，然后会讨论如果用克鲁斯卡尔算法如何修改，甚至会分析在特定图结构下哪种算法更占优势。这种思想的迁移能力训练，才是考研复习的核心所在。我尤其喜欢它设置的“陷阱预警”环节，它会总结历年来考研真题中，考生最容易犯的低级错误，比如数组越界、指针未初始化、递归出口设置错误等等，让我们能够在动手写代码或画图之前，就先在脑子里进行一次“错误扫描”。这套书不是让你学会“解题”，而是让你学会“避免犯错”和“找到最优解”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上那么多考研资料，很多都是“万金油”，一套书恨不得包揽所有专业，结果什么都没讲深。但这本书的专业性和针对性，绝对是顶尖水准。我对比了其他几本号称“权威”的资料，发现它们在算法复杂度分析和常见数据结构实现细节上往往一带而过，留给读者自己去猜。可这本书不一样，它对每一种基本操作，比如插入、删除、查找的最好、最坏和平均时间复杂度，都做了非常详尽的表格和文字说明，甚至连递归和非递归实现的差异都分析得一清二楚。更绝的是，它对“摊还分析”这种高阶概念，也用一种非常克制但又足够深入的方式进行了讲解，这对于冲击名校的同学来说，简直是不可或缺的“加分项”。我特别欣赏它在讲解“堆”结构时，不仅画出了逻辑结构图，还配上了内存中数组如何映射树节点的图示，这让那些纠结于“为什么堆操作要用奇偶索引”的同学豁然开朗。这本书的排版也很有意思，重点内容加粗、关键词用不同颜色区分，阅读体验非常流畅，不像有些教材，密密麻麻的文字堆在一起，看十分钟就想合上。这种对阅读体验的关注，体现了编写者对考生的体贴。

评分☆☆☆☆☆

天呐，这本书简直是为我们这种基础薄弱的考生量身定做的救星！我拿到《包邮王道考研2019数据结构联考复习指导》的时候，说实话，心里是有点打鼓的，毕竟数据结构这门课的抽象程度高得吓人，公式和算法名词看得我头晕眼花。但是，一翻开目录，我就知道我找对“组织”了。它不是那种冷冰冰地堆砌知识点的参考书，而是像一个经验丰富的大哥在手把手教你“闯关”。最让我惊喜的是它对基础概念的阐述，那种由浅入深的讲解方式，简直是化腐朽为神奇。比如，对于树和图这种让人望而生畏的内容，它不是直接抛出复杂的遍历算法，而是先用生活中的例子，比如家谱、交通网络来帮你建立直观的认知模型。然后，再将这些模型逐步抽象成计算机科学的语言。而且，书中的例题设计得也非常巧妙，每道例题下面都会有一个“王道点拨”的小栏目，专门分析这个题目的陷阱在哪里，考察的是哪个核心知识点。我感觉，这本书的编写者是真的深入研究了历年真题的脉络，知道我们考生最容易在哪里“栽跟头”。读完第一遍，我对于那些原本模糊不清的指针操作和内存管理都有了清晰的“画面感”，这在以前是完全不敢想象的。它成功地把数据结构从“需要死记硬背的公式集”变成了“可以逻辑推演的工程学”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常接地气，丝毫没有学术著作的架子，读起来感觉更像是和一位经验丰富的师兄在咖啡馆里探讨算法难题。它对于那些晦涩难懂的术语，总能找到一个极其形象的比喻来解释。比如，讲解“哈希冲突”时，它用了“停车位紧张，所有车都想停一个位置”的例子，瞬间就把抽象的冲突概念具象化了。而且，它对不同版本和不同院校出题侧重点的把握非常精准。虽然是2019年的版本，但其中蕴含的经典数据结构原理是永恒的，而且它在章节的衔接处，会非常自然地引入不同院校可能偏好的考点方向，比如某些学校偏爱考察“B树和B+树的应用场景”，而另一些学校则更关注“并发控制中的锁机制与数据结构结合”。这种细微的区分，让我们可以根据自己的目标院校，进行更有针对性的侧重复习，避免了做无用功。我用了这本书，感觉自己对数据结构的整体框架感建立起来了，不再是零散知识点的堆砌，而是形成了一个坚固的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

关于复习的整体规划和时间管理，《包邮王道考研2019数据结构联考复习指导》也提供了非常实用的建议。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一个“学习规划师”。在书的扉页附近，它建议了一个三轮复习计划：第一轮“通读理解，建立框架”；第二轮“针对性强化，攻克难点”；第三轮“模拟实战，查漏补缺”。每轮建议阅读的侧重点和完成时间都给出了明确的指导，这对于自制力较弱的考生来说，简直是莫大的帮助。我按照它的建议，将最难啃的“图论算法”安排在了第二轮复习的黄金时期，而不是一开始就被吓跑。此外，书的最后附带的“高频考点速查表”简直是考前冲刺的“核武器”，把所有重要的定义、算法步骤和复杂度都浓缩在一张表里，让我能在最后一周高效地进行记忆巩固，极大地提升了我的复习效率和信心。这本书的价值，远超其定价，它提供的不仅仅是知识，更是一种高效、有策略的考研方法论。

评分☆☆☆☆☆

挺好的啊，有帮助，推荐购买

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这是一条评论信息

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还行吧还可以

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未知

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嗯，求挺好的

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（补评）是正版，没有污损的地方

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挺好的，王道

评分☆☆☆☆☆

（补评）是正版，没有污损的地方

评分☆☆☆☆☆

书太好了，很喜欢，全好评。