數據結構與算法/21世紀高等教育計算機規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王曙燕，王春梅 編

圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
• 計算機科學
• 高等教育
• 教材
• 21世紀高等教育
• 計算機規劃教材
• 數據結構與算法
• 編程
• 計算機基礎

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115324207

版次：1

商品編碼：11306047

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等教育計算機規劃教材

開本：16開

齣版時間：2013-09-01

頁數：288

字數：487000

正文語種：中文版

內容簡介

　　《數據結構與算法/21世紀高等教育計算機規劃教材》將數據結構和算法分析與設計的基礎知識相結閤，以實際應用為驅動，將數據結構的各種知識融入到實際問題的解決中，對相關算法的核心思想進行深入剖析，並總結比較各類算法的特點和適用範圍，重點培養學生使用數據結構知識分析問題和解決問題的能力，為後繼課程的學習以及從事軟件開發工作打下良好的基礎。
　　《數據結構與算法/21世紀高等教育計算機規劃教材》係統地講解瞭數據結構與算法設計的相關知識，全書共有9章，論述瞭數據結構的基本概念、綫性錶、棧與隊列、串、數組和廣義錶、樹、圖、查找以及排序等內容。為瞭讓讀者能夠及時地檢查自己的學習效果，把握自己的學習進度，每章後麵都附有豐富的習題。
　　《數據結構與算法/21世紀高等教育計算機規劃教材》既可以作為高等院校各專業“數據結構”課程的教材，也可供準備考研的讀者閱讀參考，同時也可作為工程技術人員和計算機愛好者的參考資料。

目錄

第1章 引論
1.1 數據結構的概念
1.2 數據結構的內容
1.2.1 數據的邏輯結構
1.2.2 數據的存儲結構
1.3 算法
1.3.1 算法的概念
1.3.2 算法的評價標準
1.3.3 算法的描述
1.3.4 算法性能分析
習題

第2章 綫性錶
2.1 應用實例
2.2 綫性錶的概念及運算
2.2.1 綫性錶的邏輯結構
2.2.2 綫性錶的運算
2.3 綫性錶的順序存儲
2.3.1 順序錶
2.3.2 順序錶的基本運算
2.4 綫性錶的鏈式存儲
2.4.1 單鏈錶
2.4.2 單鏈錶基本運算
2.4.3 循環鏈錶
2.4.4 雙嚮鏈錶
2.4.5 靜態鏈錶
2.5 順序錶和鏈錶的比較
2.6 實例分析與實現
習題

第3章 棧和隊列
3.1 應用實例
3.2 棧
3.2.1 棧的概念及運算
3.2.2 棧的順序存儲結構
3.2.3 棧的鏈式存儲結構
3.2.4 棧的應用
3.3 隊列
3.3.1 隊列的概念及其運算
3.3.2 循環隊列
3.3.3 鏈隊列
3.4 實例分析與實現
3.5 算法總結——遞歸與分治算法
習題

第4章 串
4.1 應用實例
4.2 串及其運算
4.2.1 串的基本概念
4.2.2 串的基本運算
4.2.3 串的基本運算示例
4.3 串的存儲結構及實現
4.3.1 定長順序串
4.3.2 堆串
4.3.3 塊鏈串
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 實例分析與實現
4.5.1 串的實例分析
4.5.2 簡單文本編輯軟件的實現
4.6 算法總結
習題

第5章 多維數組和廣義錶
5.1 應用實例
5.2 多維數組
5.3 矩陣的壓縮存儲
5.3.1 特殊矩陣
5.3.2 稀疏矩陣
5.4 廣義錶
5.4.1 廣義錶的概念
5.4.2 廣義錶的存儲
5.4.3 廣義錶的操作
5.5 實例分析與實現
習題

第6章 樹
6.1 應用實例
6.2 樹的概念
6.2.1 樹的定義與錶示
6.2.2 樹的基本術語
6.2.3 樹的抽象數據類型定義
6.3 二叉樹
6.3.1 二叉樹的定義
6.3.2 二叉樹的性質
6.3.3 二叉樹的存儲
6.4 二叉樹的遍曆
6.4.1 二叉樹的遍曆及遞歸實現
6.4.2 二叉樹遍曆的非遞歸實現
6.4.3 遍曆算法的應用
6.4.4 由遍曆序列確定二叉樹
6.5 綫索二叉樹
6.5.1 綫索二叉樹的基本概念
6.5.2 綫索二叉樹的基本操作
6.6 樹和森林
6.6.1 樹的存儲
6.6.2 樹、森林與二叉樹的轉換
6.6.3 樹和森林的遍曆
6.7 哈夫曼樹及其應用
6.7.1 哈夫曼樹
6.7.2 哈夫曼編譯碼
6.8 實例分析與實現
6.8.1 錶達式樹
6.8.2 樹與等價類的劃分
6.8.3 迴溯法與N皇後問題
6.9 算法總結
習題

第7章 圖
7.1 應用實例
7.2 圖的基本概念
7.3 圖的存儲結構
7.3.1 鄰接矩陣
7.3.2 鄰接錶
7.3.3 十字鏈錶
7.3.4 多重鏈錶
7.4 圖的遍曆
7.4.1 深度優先搜索遍曆
7.4.2 廣度優先搜索遍曆
7.5 圖的應用
7.5.1 最小生成樹
7.5.2 拓撲排序
7.5.3 關鍵路徑
7.5.4 最短路徑
7.6 實例分析與實現
7.7 算法總結——貪心算法
習題

第8章 查找
8.1 概述
8.2 基於綫性錶的查找
8.2.1 順序查找
8.2.2 摺半查找
8.2.3 索引查找
8.3 基於樹的查找
8.3.1 二叉排序樹
8.3.2 平衡二叉樹
8.3.3 B樹和B+樹
8.3.4 伸展樹
8.3.5 紅黑樹
8.4 散列
8.4.1 Hash函數的構造方法
8.4.2 處理衝突的方法
8.4.3 Hash錶查找
8.5 算法總結
習題

第9章 排序
9.1 概述
9.2 插入類排序
9.2.1 直接插入排序
9.2.2 摺半插入排序
9.2.3 希爾排序
9.3 交換類排序
9.3.1 冒泡排序
9.3.2 快速排序
9.4 選擇類排序
9.4.1 簡單選擇排序
9.4.2 樹形選擇排序
9.4.3 堆排序
9.5 歸並類排序
9.5.1 二路歸並排序
9.5.2 自然歸並排序
9.6 分配類排序
9.6.1 多關鍵字排序
9.6.2 鏈式基數排序
9.7 外部排序
9.7.1 置換選擇排序
9.7.2 多路歸並外排序
9.8 算法總結
習題
參考文獻

前言/序言

《算法的奧秘：從理論到實踐的深度探索》 內容簡介 本書並非一本簡單的“數據結構與算法”教材，而是一場引導讀者深入理解算法世界，掌握現代計算思維的旅程。我們將跳齣課本的框架，以更加開放和前瞻的視角，審視算法在信息時代的核心地位，以及其如何驅動著科技的每一次重大飛躍。本書旨在為計算機科學領域的學生、研究人員以及任何對高效解決問題充滿熱情的開發者，提供一套係統而深入的知識體係，使其能夠真正地“思考”和“設計”齣卓越的算法。 第一部分：算法的哲學與藝術——理解“為什麼” 在踏上算法的實踐之旅前，我們首先要追溯其思想的源頭，理解算法之所以重要的根本原因。 計算思維的基石： 算法是計算思維的核心，是解決復雜問題的邏輯框架。本書將深入剖析計算思維的構成要素，包括抽象、分解、模式識彆、算法設計，並闡述它們如何在各個領域發揮作用，從軟件開發到數據分析，乃至科學研究和商業決策。我們將探討如何將現實世界的問題轉化為可通過計算解決的模型，以及算法在這一轉化過程中的不可或缺性。 效率的追求：時間與空間的權衡： 算法的優劣，歸根結底在於其效率。本書將以嚴謹的數學分析為基礎，深入講解時間復雜度和空間復雜度的概念。我們不會停留在“大O”符號的錶麵，而是會引導讀者理解不同復雜度等級的算法在實際應用中的巨大差異，以及如何在有限的計算資源下，做齣最優的權衡。我們將通過生動的案例，展示當算法效率低下時，可能導緻的災難性後果，以及高效算法如何為大規模應用和復雜係統奠定基礎。 算法的演進與現代發展： 算法並非一成不變，它隨著計算能力的提升和問題復雜度的增加而不斷演進。本書將梳理算法發展史上的關鍵裏程碑，從早期的圖靈機模型到現代的機器學習算法，探討計算理論的進步如何推動算法的革新。我們還將聚焦當前算法研究的熱點，如並行算法、分布式算法、隨機算法以及麵嚮特定硬件（如GPU）的優化算法，探討它們在解決當今世界麵臨的重大挑戰（如大數據處理、人工智能、高性能計算）中的關鍵作用。 可計算性與不可解問題： 在追求算法的過程中，我們也會觸及計算理論的邊界。本書將介紹可計算性理論的基本概念，探討哪些問題是算法能夠解決的，而哪些問題是理論上不可解的。理解這些局限性，有助於我們更清晰地認識算法的價值，並避免在不可能的任務上浪費資源。我們將通過一些經典案例，如停機問題，來闡釋不可解問題的存在及其深遠意義。 第二部分：經典算法的深度剖析——掌握“是什麼”與“怎麼做” 掌握核心的算法思想和實現技巧是構建高效解決方案的關鍵。本書將對一係列經典算法進行係統而深入的剖析，注重理解其背後的設計思想和適用場景。 排序的藝術： 從基礎的冒泡排序、插入排序、選擇排序，到更高效的快速排序、歸並排序，再到特殊場景下的堆排序、桶排序、基數排序，本書將詳細解析每種排序算法的工作原理、時間與空間復雜度、以及它們各自的優缺點。我們將重點講解如何根據數據特性和實際需求，選擇最閤適的排序算法。此外，我們還會探討並行排序算法的設計思路。 查找的智慧： 綫性查找、二分查找是基礎，但更重要的是如何設計高效的查找結構。本書將深入探討哈希錶（散列錶）的原理，包括哈希函數的設計、衝突解決策略（如鏈地址法、開放地址法），以及其在實現近乎O(1)查找時的強大威力。我們還會講解二叉搜索樹（BST）及其變種（如AVL樹、紅黑樹），闡述它們如何在保持有序性的同時，實現高效的查找、插入和刪除操作。 圖論的遍曆與應用： 圖作為一種強大的數據模型，在網絡分析、路徑規劃、資源分配等領域有著廣泛的應用。本書將詳細講解圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），以及深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）兩種核心遍曆算法。在此基礎上，我們將深入探討最短路徑算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成樹算法（如Prim算法、Kruskal算法）等，並結閤實際案例，展示它們在解決復雜問題中的強大能力。 動態規劃：化繁為簡的策略： 動態規劃是解決許多優化問題和組閤問題的強大工具。本書將通過一係列經典問題（如背包問題、最長公共子序列、斐波那契數列），引導讀者理解動態規劃的核心思想：最優子結構和重疊子問題。我們將逐步演示如何識彆動態規劃問題，如何定義狀態轉移方程，以及如何通過自底嚮上或自頂嚮下的方式來實現動態規劃解法。 貪心算法：局部最優的全局思考： 貪心算法以其簡潔的思路和高效的執行效率，在很多問題中都能取得最優解。本書將通過活動選擇問題、霍夫曼編碼等例子，講解貪心算法的設計原則，以及如何證明貪心策略的正確性。我們將對比貪心算法與動態規劃，理解它們各自的適用範圍和局限性。 迴溯與分支限界：探索未知空間的利器： 對於一些難以用顯式公式求解的問題，迴溯和分支限界提供瞭係統性的搜索方法。本書將深入講解迴溯算法的設計思路，以及如何通過剪枝操作來優化搜索空間。我們將通過N皇後問題、數獨求解等實例，演示迴溯算法的實現技巧。同時，我們也會介紹分支限界算法，探討其與迴溯算法的區彆和聯係。 第三部分：數據結構的高級話題與現代應用——構建高效的基石 數據結構是算法的載體，高效的數據結構能夠極大地提升算法的性能。本書將深入探討各種高級數據結構，並分析它們在現代計算中的關鍵作用。 樹與森林的擴展： 除瞭二叉搜索樹，我們將深入研究B樹、B+樹及其在數據庫索引中的應用，理解它們如何平衡查找效率和磁盤I/O。同時，我們將探討Trie（前綴樹）在字符串匹配、字典實現等方麵的獨特優勢。 堆與優先隊列的靈活運用： 堆（Heap）不僅是堆排序的基礎，在優先隊列的實現中也扮演著核心角色。本書將深入講解最小堆和最大堆，以及如何基於堆實現高效的優先級隊列，並探討其在圖算法（如Dijkstra算法）和調度係統中的應用。 圖的深度探索： 除瞭基礎的圖結構，我們將進一步探討高級圖算法，如網絡流算法（Ford-Fulkerson, Edmonds-Karp）在資源分配、匹配問題中的應用。我們還會介紹有嚮無環圖（DAG）的特性及其在任務調度、編譯優化等領域的應用。 散列技術的精進： 除瞭基礎的哈希錶，我們將探討一緻性哈希等高級哈希技術，理解它們在分布式係統、緩存設計中的重要性。 算法在特定領域的應用： 字符串算法： KMP算法、Rabin-Karp算法等高效字符串匹配算法，及其在文本處理、搜索引擎中的應用。 幾何算法： 計算幾何中的基本問題，如凸包、點定位，及其在計算機圖形學、GIS等領域的應用。 概率算法與隨機化算法： 濛特卡洛算法、Las Vegas算法等，理解它們如何在某些復雜問題上提供高效的近似解或精確解。 第四部分：算法設計與分析的實戰技巧——成為優秀的算法工程師 理論學習固然重要，但更重要的是將知識轉化為解決實際問題的能力。本書的最後部分將聚焦於實戰，指導讀者如何成為一名優秀的算法工程師。 問題建模與抽象： 如何將一個現實世界的問題，通過抽象和建模，轉化為一個可以通過算法解決的數學或計算模型，是算法設計的起點。我們將通過多個案例，展示這一關鍵過程。 算法設計範式： 分治、減治、動態規劃、貪心、迴溯、分支限界，這些不同的設計範式如何組閤使用，以應對不同類型的問題。 性能分析與優化： 如何準確地分析算法的性能瓶頸，並運用各種技術（如數據結構選擇、代碼優化、並行化）來提升算法效率。 調試與測試： 如何有效地調試和測試算法，確保其正確性和魯棒性。 案例研究與進階方嚮： 通過分析大型項目（如搜索引擎、推薦係統、操作係統調度器）中算法的應用，以及展望算法研究的前沿方嚮（如AI算法、量子計算算法），激發讀者的學習興趣和探索精神。 本書旨在提供一種“思考”算法的方式，而非僅僅“記住”算法。通過理論與實踐的深度結閤，我們相信讀者將能夠構建起紮實的算法功底，培養齣卓越的計算思維，並在未來的科技浪潮中，成為一名真正的創新者和問題解決者。

評分☆☆☆☆☆

我是一名計算機專業的學生，在學習數據結構與算法這門課時，經常會遇到一些概念難以理解，或者不知道如何將理論應用於實際編碼的問題。這本《數據結構與算法》真的是我學習過程中的一大助力。書中對每個知識點的講解都非常細緻，並且提供瞭清晰的僞代碼和詳細的解釋，讓我能夠一步步地跟著思路去理解。我最欣賞的是書中提供的豐富練習題，這些題目難度適中，涵蓋瞭各種類型，而且很多題目都帶有詳細的解題思路和代碼實現，這對我鞏固所學知識非常有幫助。通過做這些題目，我不僅加深瞭對數據結構和算法的理解，也鍛煉瞭自己的編程能力。這本書讓我覺得學習數據結構和算法不再是枯燥乏味的事情，而是充滿挑戰和樂趣的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經工作多年的程序員，我一直覺得在算法和數據結構方麵存在一些知識盲區，尤其是在麵對一些性能瓶頸問題時，感覺力不從心。偶然間看到瞭這本《數據結構與算法》，嘗試閱讀之後，感覺豁然開朗。這本書的深度和廣度都非常令人滿意，它不僅涵蓋瞭經典的數據結構和算法，還深入探討瞭一些更高級的主題，比如動態規劃、貪心算法、迴溯算法等等。更重要的是，書中大量的案例分析和性能優化建議，都非常有實操價值。我特彆喜歡書中關於“如何選擇閤適的數據結構”以及“常見算法的優劣勢分析”等章節，這些內容對於實際項目開發非常有指導意義。這本書就像一位經驗豐富的老朋友，在我遇到技術難題時，能夠及時地給我啓發和指引。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！一直以來，我對數據結構和算法的學習都感覺抓不住重點，理論知識太多，實際應用卻顯得模糊不清。這本《數據結構與算法》徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是羅列瞭各種抽象的概念，而是巧妙地將它們與現實世界中的問題緊密聯係起來。例如，在講解圖論時，書中並沒有僅僅停留在節點和邊上，而是通過模擬社交網絡、地圖導航等生動案例，讓我深刻理解瞭算法在現實中的強大作用。作者的講解方式深入淺齣，即使是初學者也能輕鬆入門。書中穿插的思考題和動手實踐環節更是點睛之筆，它們能夠促使我主動去思考、去解決問題，而不是被動地接受知識。我特彆喜歡書中的“算法優化挑戰”闆塊，每一次完成都有一種成就感。這本書讓我對數據結構和算法的學習充滿瞭熱情，也讓我看到瞭計算機科學的魅力所在。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找一本能夠真正幫助我理解“為什麼”的書，而不是僅僅停留在“是什麼”的層麵。這本《數據結構與算法》恰好滿足瞭我的需求。書中對各種數據結構的設計思路和算法的演化曆程都進行瞭深入的剖析，讓我能夠理解這些知識是如何被創造齣來，以及它們是如何一步步發展至今的。作者的講解方式非常嚴謹，同時也富有邏輯性，閱讀過程中，我仿佛在參與一場知識的探索之旅。書中關於算法設計思想的闡述，如分治、動態規劃等，都講解得非常到位，並且通過具體的例子進行瞭說明，讓我能夠更好地掌握這些思想的精髓，並將其運用到自己的問題解決中。這本書的價值遠不止於學習具體的知識點，更在於培養我的編程思維和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭這本《數據結構與算法》，本來隻是抱著試試看的心態，沒想到卻給瞭我巨大的驚喜。這本書的編排邏輯非常清晰，循序漸進，從最基礎的數組、鏈錶開始，逐步深入到更復雜的樹、圖、哈希錶等。而且，每一章的內容都講得非常透徹，概念的解釋清晰到位，相關的代碼實現也堪稱典範。讓我印象深刻的是，書中對時間復雜度和空間復雜度的分析非常細緻，並且用大量的圖錶和實例來輔助說明，這對於我這種容易被數學公式嚇到的人來說，簡直是福音。此外，書中還提供瞭多種語言的實現示例，比如 C++ 和 Python，這讓我能夠根據自己的喜好和項目需求來學習和實踐。總而言之，這是一本理論與實踐相結閤的優秀教材，強烈推薦給所有想要深入理解數據結構與算法的同學。