数据结构与算法/21世纪高等教育计算机规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王曙燕，王春梅 编

图书标签:

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• 21世纪高等教育
• 计算机规划教材
• 数据结构与算法
• 编程
• 计算机基础

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115324207

版次：1

商品编码：11306047

包装：平装

丛书名： 21世纪高等教育计算机规划教材

开本：16开

出版时间：2013-09-01

页数：288

字数：487000

正文语种：中文版

内容简介

　　《数据结构与算法/21世纪高等教育计算机规划教材》将数据结构和算法分析与设计的基础知识相结合，以实际应用为驱动，将数据结构的各种知识融入到实际问题的解决中，对相关算法的核心思想进行深入剖析，并总结比较各类算法的特点和适用范围，重点培养学生使用数据结构知识分析问题和解决问题的能力，为后继课程的学习以及从事软件开发工作打下良好的基础。
　　《数据结构与算法/21世纪高等教育计算机规划教材》系统地讲解了数据结构与算法设计的相关知识，全书共有9章，论述了数据结构的基本概念、线性表、栈与队列、串、数组和广义表、树、图、查找以及排序等内容。为了让读者能够及时地检查自己的学习效果，把握自己的学习进度，每章后面都附有丰富的习题。
　　《数据结构与算法/21世纪高等教育计算机规划教材》既可以作为高等院校各专业“数据结构”课程的教材，也可供准备考研的读者阅读参考，同时也可作为工程技术人员和计算机爱好者的参考资料。

目录

第1章 引论
1.1 数据结构的概念
1.2 数据结构的内容
1.2.1 数据的逻辑结构
1.2.2 数据的存储结构
1.3 算法
1.3.1 算法的概念
1.3.2 算法的评价标准
1.3.3 算法的描述
1.3.4 算法性能分析
习题

第2章 线性表
2.1 应用实例
2.2 线性表的概念及运算
2.2.1 线性表的逻辑结构
2.2.2 线性表的运算
2.3 线性表的顺序存储
2.3.1 顺序表
2.3.2 顺序表的基本运算
2.4 线性表的链式存储
2.4.1 单链表
2.4.2 单链表基本运算
2.4.3 循环链表
2.4.4 双向链表
2.4.5 静态链表
2.5 顺序表和链表的比较
2.6 实例分析与实现
习题

第3章 栈和队列
3.1 应用实例
3.2 栈
3.2.1 栈的概念及运算
3.2.2 栈的顺序存储结构
3.2.3 栈的链式存储结构
3.2.4 栈的应用
3.3 队列
3.3.1 队列的概念及其运算
3.3.2 循环队列
3.3.3 链队列
3.4 实例分析与实现
3.5 算法总结——递归与分治算法
习题

第4章 串
4.1 应用实例
4.2 串及其运算
4.2.1 串的基本概念
4.2.2 串的基本运算
4.2.3 串的基本运算示例
4.3 串的存储结构及实现
4.3.1 定长顺序串
4.3.2 堆串
4.3.3 块链串
4.4 串的模式匹配
4.4.1 BF模式匹配算法
4.4.2 KMP模式匹配算法
4.5 实例分析与实现
4.5.1 串的实例分析
4.5.2 简单文本编辑软件的实现
4.6 算法总结
习题

第5章 多维数组和广义表
5.1 应用实例
5.2 多维数组
5.3 矩阵的压缩存储
5.3.1 特殊矩阵
5.3.2 稀疏矩阵
5.4 广义表
5.4.1 广义表的概念
5.4.2 广义表的存储
5.4.3 广义表的操作
5.5 实例分析与实现
习题

第6章 树
6.1 应用实例
6.2 树的概念
6.2.1 树的定义与表示
6.2.2 树的基本术语
6.2.3 树的抽象数据类型定义
6.3 二叉树
6.3.1 二叉树的定义
6.3.2 二叉树的性质
6.3.3 二叉树的存储
6.4 二叉树的遍历
6.4.1 二叉树的遍历及递归实现
6.4.2 二叉树遍历的非递归实现
6.4.3 遍历算法的应用
6.4.4 由遍历序列确定二叉树
6.5 线索二叉树
6.5.1 线索二叉树的基本概念
6.5.2 线索二叉树的基本操作
6.6 树和森林
6.6.1 树的存储
6.6.2 树、森林与二叉树的转换
6.6.3 树和森林的遍历
6.7 哈夫曼树及其应用
6.7.1 哈夫曼树
6.7.2 哈夫曼编译码
6.8 实例分析与实现
6.8.1 表达式树
6.8.2 树与等价类的划分
6.8.3 回溯法与N皇后问题
6.9 算法总结
习题

第7章 图
7.1 应用实例
7.2 图的基本概念
7.3 图的存储结构
7.3.1 邻接矩阵
7.3.2 邻接表
7.3.3 十字链表
7.3.4 多重链表
7.4 图的遍历
7.4.1 深度优先搜索遍历
7.4.2 广度优先搜索遍历
7.5 图的应用
7.5.1 最小生成树
7.5.2 拓扑排序
7.5.3 关键路径
7.5.4 最短路径
7.6 实例分析与实现
7.7 算法总结——贪心算法
习题

第8章 查找
8.1 概述
8.2 基于线性表的查找
8.2.1 顺序查找
8.2.2 折半查找
8.2.3 索引查找
8.3 基于树的查找
8.3.1 二叉排序树
8.3.2 平衡二叉树
8.3.3 B树和B+树
8.3.4 伸展树
8.3.5 红黑树
8.4 散列
8.4.1 Hash函数的构造方法
8.4.2 处理冲突的方法
8.4.3 Hash表查找
8.5 算法总结
习题

第9章 排序
9.1 概述
9.2 插入类排序
9.2.1 直接插入排序
9.2.2 折半插入排序
9.2.3 希尔排序
9.3 交换类排序
9.3.1 冒泡排序
9.3.2 快速排序
9.4 选择类排序
9.4.1 简单选择排序
9.4.2 树形选择排序
9.4.3 堆排序
9.5 归并类排序
9.5.1 二路归并排序
9.5.2 自然归并排序
9.6 分配类排序
9.6.1 多关键字排序
9.6.2 链式基数排序
9.7 外部排序
9.7.1 置换选择排序
9.7.2 多路归并外排序
9.8 算法总结
习题
参考文献

前言/序言

《算法的奥秘：从理论到实践的深度探索》 内容简介 本书并非一本简单的“数据结构与算法”教材，而是一场引导读者深入理解算法世界，掌握现代计算思维的旅程。我们将跳出课本的框架，以更加开放和前瞻的视角，审视算法在信息时代的核心地位，以及其如何驱动着科技的每一次重大飞跃。本书旨在为计算机科学领域的学生、研究人员以及任何对高效解决问题充满热情的开发者，提供一套系统而深入的知识体系，使其能够真正地“思考”和“设计”出卓越的算法。 第一部分：算法的哲学与艺术——理解“为什么” 在踏上算法的实践之旅前，我们首先要追溯其思想的源头，理解算法之所以重要的根本原因。 计算思维的基石： 算法是计算思维的核心，是解决复杂问题的逻辑框架。本书将深入剖析计算思维的构成要素，包括抽象、分解、模式识别、算法设计，并阐述它们如何在各个领域发挥作用，从软件开发到数据分析，乃至科学研究和商业决策。我们将探讨如何将现实世界的问题转化为可通过计算解决的模型，以及算法在这一转化过程中的不可或缺性。 效率的追求：时间与空间的权衡： 算法的优劣，归根结底在于其效率。本书将以严谨的数学分析为基础，深入讲解时间复杂度和空间复杂度的概念。我们不会停留在“大O”符号的表面，而是会引导读者理解不同复杂度等级的算法在实际应用中的巨大差异，以及如何在有限的计算资源下，做出最优的权衡。我们将通过生动的案例，展示当算法效率低下时，可能导致的灾难性后果，以及高效算法如何为大规模应用和复杂系统奠定基础。 算法的演进与现代发展： 算法并非一成不变，它随着计算能力的提升和问题复杂度的增加而不断演进。本书将梳理算法发展史上的关键里程碑，从早期的图灵机模型到现代的机器学习算法，探讨计算理论的进步如何推动算法的革新。我们还将聚焦当前算法研究的热点，如并行算法、分布式算法、随机算法以及面向特定硬件（如GPU）的优化算法，探讨它们在解决当今世界面临的重大挑战（如大数据处理、人工智能、高性能计算）中的关键作用。 可计算性与不可解问题： 在追求算法的过程中，我们也会触及计算理论的边界。本书将介绍可计算性理论的基本概念，探讨哪些问题是算法能够解决的，而哪些问题是理论上不可解的。理解这些局限性，有助于我们更清晰地认识算法的价值，并避免在不可能的任务上浪费资源。我们将通过一些经典案例，如停机问题，来阐释不可解问题的存在及其深远意义。 第二部分：经典算法的深度剖析——掌握“是什么”与“怎么做” 掌握核心的算法思想和实现技巧是构建高效解决方案的关键。本书将对一系列经典算法进行系统而深入的剖析，注重理解其背后的设计思想和适用场景。 排序的艺术： 从基础的冒泡排序、插入排序、选择排序，到更高效的快速排序、归并排序，再到特殊场景下的堆排序、桶排序、基数排序，本书将详细解析每种排序算法的工作原理、时间与空间复杂度、以及它们各自的优缺点。我们将重点讲解如何根据数据特性和实际需求，选择最合适的排序算法。此外，我们还会探讨并行排序算法的设计思路。 查找的智慧： 线性查找、二分查找是基础，但更重要的是如何设计高效的查找结构。本书将深入探讨哈希表（散列表）的原理，包括哈希函数的设计、冲突解决策略（如链地址法、开放地址法），以及其在实现近乎O(1)查找时的强大威力。我们还会讲解二叉搜索树（BST）及其变种（如AVL树、红黑树），阐述它们如何在保持有序性的同时，实现高效的查找、插入和删除操作。 图论的遍历与应用： 图作为一种强大的数据模型，在网络分析、路径规划、资源分配等领域有着广泛的应用。本书将详细讲解图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种核心遍历算法。在此基础上，我们将深入探讨最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）等，并结合实际案例，展示它们在解决复杂问题中的强大能力。 动态规划：化繁为简的策略： 动态规划是解决许多优化问题和组合问题的强大工具。本书将通过一系列经典问题（如背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列），引导读者理解动态规划的核心思想：最优子结构和重叠子问题。我们将逐步演示如何识别动态规划问题，如何定义状态转移方程，以及如何通过自底向上或自顶向下的方式来实现动态规划解法。 贪心算法：局部最优的全局思考： 贪心算法以其简洁的思路和高效的执行效率，在很多问题中都能取得最优解。本书将通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子，讲解贪心算法的设计原则，以及如何证明贪心策略的正确性。我们将对比贪心算法与动态规划，理解它们各自的适用范围和局限性。 回溯与分支限界：探索未知空间的利器： 对于一些难以用显式公式求解的问题，回溯和分支限界提供了系统性的搜索方法。本书将深入讲解回溯算法的设计思路，以及如何通过剪枝操作来优化搜索空间。我们将通过N皇后问题、数独求解等实例，演示回溯算法的实现技巧。同时，我们也会介绍分支限界算法，探讨其与回溯算法的区别和联系。 第三部分：数据结构的高级话题与现代应用——构建高效的基石 数据结构是算法的载体，高效的数据结构能够极大地提升算法的性能。本书将深入探讨各种高级数据结构，并分析它们在现代计算中的关键作用。 树与森林的扩展： 除了二叉搜索树，我们将深入研究B树、B+树及其在数据库索引中的应用，理解它们如何平衡查找效率和磁盘I/O。同时，我们将探讨Trie（前缀树）在字符串匹配、字典实现等方面的独特优势。 堆与优先队列的灵活运用： 堆（Heap）不仅是堆排序的基础，在优先队列的实现中也扮演着核心角色。本书将深入讲解最小堆和最大堆，以及如何基于堆实现高效的优先级队列，并探讨其在图算法（如Dijkstra算法）和调度系统中的应用。 图的深度探索： 除了基础的图结构，我们将进一步探讨高级图算法，如网络流算法（Ford-Fulkerson, Edmonds-Karp）在资源分配、匹配问题中的应用。我们还会介绍有向无环图（DAG）的特性及其在任务调度、编译优化等领域的应用。 散列技术的精进： 除了基础的哈希表，我们将探讨一致性哈希等高级哈希技术，理解它们在分布式系统、缓存设计中的重要性。 算法在特定领域的应用： 字符串算法： KMP算法、Rabin-Karp算法等高效字符串匹配算法，及其在文本处理、搜索引擎中的应用。 几何算法： 计算几何中的基本问题，如凸包、点定位，及其在计算机图形学、GIS等领域的应用。 概率算法与随机化算法： 蒙特卡洛算法、Las Vegas算法等，理解它们如何在某些复杂问题上提供高效的近似解或精确解。 第四部分：算法设计与分析的实战技巧——成为优秀的算法工程师 理论学习固然重要，但更重要的是将知识转化为解决实际问题的能力。本书的最后部分将聚焦于实战，指导读者如何成为一名优秀的算法工程师。 问题建模与抽象： 如何将一个现实世界的问题，通过抽象和建模，转化为一个可以通过算法解决的数学或计算模型，是算法设计的起点。我们将通过多个案例，展示这一关键过程。 算法设计范式： 分治、减治、动态规划、贪心、回溯、分支限界，这些不同的设计范式如何组合使用，以应对不同类型的问题。 性能分析与优化： 如何准确地分析算法的性能瓶颈，并运用各种技术（如数据结构选择、代码优化、并行化）来提升算法效率。 调试与测试： 如何有效地调试和测试算法，确保其正确性和鲁棒性。 案例研究与进阶方向： 通过分析大型项目（如搜索引擎、推荐系统、操作系统调度器）中算法的应用，以及展望算法研究的前沿方向（如AI算法、量子计算算法），激发读者的学习兴趣和探索精神。 本书旨在提供一种“思考”算法的方式，而非仅仅“记住”算法。通过理论与实践的深度结合，我们相信读者将能够构建起扎实的算法功底，培养出卓越的计算思维，并在未来的科技浪潮中，成为一名真正的创新者和问题解决者。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能够真正帮助我理解“为什么”的书，而不是仅仅停留在“是什么”的层面。这本《数据结构与算法》恰好满足了我的需求。书中对各种数据结构的设计思路和算法的演化历程都进行了深入的剖析，让我能够理解这些知识是如何被创造出来，以及它们是如何一步步发展至今的。作者的讲解方式非常严谨，同时也富有逻辑性，阅读过程中，我仿佛在参与一场知识的探索之旅。书中关于算法设计思想的阐述，如分治、动态规划等，都讲解得非常到位，并且通过具体的例子进行了说明，让我能够更好地掌握这些思想的精髓，并将其运用到自己的问题解决中。这本书的价值远不止于学习具体的知识点，更在于培养我的编程思维和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作多年的程序员，我一直觉得在算法和数据结构方面存在一些知识盲区，尤其是在面对一些性能瓶颈问题时，感觉力不从心。偶然间看到了这本《数据结构与算法》，尝试阅读之后，感觉豁然开朗。这本书的深度和广度都非常令人满意，它不仅涵盖了经典的数据结构和算法，还深入探讨了一些更高级的主题，比如动态规划、贪心算法、回溯算法等等。更重要的是，书中大量的案例分析和性能优化建议，都非常有实操价值。我特别喜欢书中关于“如何选择合适的数据结构”以及“常见算法的优劣势分析”等章节，这些内容对于实际项目开发非常有指导意义。这本书就像一位经验丰富的老朋友，在我遇到技术难题时，能够及时地给我启发和指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！一直以来，我对数据结构和算法的学习都感觉抓不住重点，理论知识太多，实际应用却显得模糊不清。这本《数据结构与算法》彻底改变了我的看法。它不仅仅是罗列了各种抽象的概念，而是巧妙地将它们与现实世界中的问题紧密联系起来。例如，在讲解图论时，书中并没有仅仅停留在节点和边上，而是通过模拟社交网络、地图导航等生动案例，让我深刻理解了算法在现实中的强大作用。作者的讲解方式深入浅出，即使是初学者也能轻松入门。书中穿插的思考题和动手实践环节更是点睛之笔，它们能够促使我主动去思考、去解决问题，而不是被动地接受知识。我特别喜欢书中的“算法优化挑战”板块，每一次完成都有一种成就感。这本书让我对数据结构和算法的学习充满了热情，也让我看到了计算机科学的魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

我是一名计算机专业的学生，在学习数据结构与算法这门课时，经常会遇到一些概念难以理解，或者不知道如何将理论应用于实际编码的问题。这本《数据结构与算法》真的是我学习过程中的一大助力。书中对每个知识点的讲解都非常细致，并且提供了清晰的伪代码和详细的解释，让我能够一步步地跟着思路去理解。我最欣赏的是书中提供的丰富练习题，这些题目难度适中，涵盖了各种类型，而且很多题目都带有详细的解题思路和代码实现，这对我巩固所学知识非常有帮助。通过做这些题目，我不仅加深了对数据结构和算法的理解，也锻炼了自己的编程能力。这本书让我觉得学习数据结构和算法不再是枯燥乏味的事情，而是充满挑战和乐趣的。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了这本《数据结构与算法》，本来只是抱着试试看的心态，没想到却给了我巨大的惊喜。这本书的编排逻辑非常清晰，循序渐进，从最基础的数组、链表开始，逐步深入到更复杂的树、图、哈希表等。而且，每一章的内容都讲得非常透彻，概念的解释清晰到位，相关的代码实现也堪称典范。让我印象深刻的是，书中对时间复杂度和空间复杂度的分析非常细致，并且用大量的图表和实例来辅助说明，这对于我这种容易被数学公式吓到的人来说，简直是福音。此外，书中还提供了多种语言的实现示例，比如 C++ 和 Python，这让我能够根据自己的喜好和项目需求来学习和实践。总而言之，这是一本理论与实践相结合的优秀教材，强烈推荐给所有想要深入理解数据结构与算法的同学。