国外计算机科学教材系列：数据结构与算法分析（C++版）（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Clifford A. Shaffer 著，张铭，刘晓丹 等 译

图书标签:

• 数据结构
• 算法分析
• C++
• 教材
• 计算机科学
• 高等教育
• 编程
• 第三版
• 国外教材
• 算法

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121209581

版次：3

商品编码：11347524

包装：平装

丛书名： 国外计算机科学教材系列

开本：16开

出版时间：2013-10-01

用纸：胶版纸

页数：408

字数：703000

正文语种：中文

编辑推荐

　　

　　《国外计算机科学教材系列：数据结构与算法分析（C++版）（第3版）》概念清楚，逻辑性强，内容新颖：
　　《国外计算机科学教材系列：数据结构与算法分析（C++版）（第3版）》作者是国际上数据结构和算法分析领域，他出版的有关C、C++、Java等语言的数据结构的各个版本教材均已由各家出版社引进国内，得到了广大读者的认可。
　　《国外计算机科学教材系列：数据结构与算法分析（C++版）（第3版）》是作者多年教学实践经验的积淀，配套资源很丰富。作者维护的网站上可下载相关代码、编程项目和辅助练习资料。
　　《国外计算机科学教材系列：数据结构与算法分析（C++版）（第3版）》描述了许多表示数据的技术，并将数据结构和算法分析有机地结合在一本教材中，有助于读者根据问题的性质选择合理的数据结构，并对算法的时间、空间复杂性进行必要的控制。
　　《国外计算机科学教材系列：数据结构与算法分析（C++版）（第3版）》采用当前流行的面向对象的C++程序设计语言来描述数据结构和算法，作者加强了面向对象的讨论，特别是增加了设计模式的相关内容。
　　

内容简介

　　

　　《国外计算机科学教材系列：数据结构与算法分析（C++版）（第3版）》采用程序员广泛采用的面向对象C++语言来描述数据结构和算法，并把数据结构原理和算法分析技术有机地结合在一起，系统介绍了各种类型的数据结构及排序、检索的各种方法。作者非常注意对每一种数据结构的不同存储方法及有关算法进行分析比较。书中还引入了一些比较高级的数据结构与先进的算法分析技术，并介绍了可计算性理论的一般知识。书中分别给出了C++实现方法和伪码实现方法，便于读者根据情况选择。本书作者维护的网站上可下载相关代码、编程项目和辅助练习资料。
　　

作者简介

　　Cliff A.Shaffer在美国马里兰大学获得学士、硕士和博士学位，现在在Virginia Polytechnic理工学院计算机科学系担任教授，主要讲授问题求解、数据结构与算法分析、算法理论等课程，积累了丰富的教学经验，并出版了多部著作。

目录

第一部分 预备知识
第1章 数据结构和算法
1.1 数据结构的原则
1.2 抽象数据类型和数据结构
1.3 设计模式
1.4 问题、算法和程序
1.5 深入学习导读
1.6 习题
第2章 数学预备知识
2.1 集合和关系
2.2 常用数学术语
2.3 对数
2.4 级数求和与递归
2.5 递归
2.6 数学证明方法
2.7 估计
2.8 深入学习导读
2.9 习题
第3章 算法分析
3.1 概述
3.2 最佳、最差和平均情况
3.3 换一台更快的计算机，还是换一种更快的算法
3.4 渐近分析
3.5 程序运行时间的计算
3.6 问题的分析
3.7 容易混淆的概念
3.8 多参数问题
3.9 空间代价
3.10 加速你的程序
3.11 实证分析
3.12 深入学习导读
3.13 习题
3.14 项目设计
第二部分 基本数据结构
第4章 线性表、栈和队列
4.1 线性表
4.2 栈
4.3 队列
4.4 字典
4.5 深入学习导读
4.6 习题
4.7 项目设计
第5章 二叉树
5.1 定义及主要特性
5.2 遍历二叉树
5.3 二叉树的实现
5.4 二叉检索树
5.5 堆与优先队列
5.6 Huffman编码树
5.7 深入学习导读
5.8 习题
5.9 项目设计
第6章 树
6.1 树的定义与术语
6.2 父指针表示法
6.3 树的实现
6.4 K叉树
6.5 树的顺序表示法
6.6 深入学习导读
6.7 习题
6.8 项目设计
第三部分 排序与检索
第7章 内排序
7.1 排序术语及记号
7.2 三种代价为Θ（n2）的排序算法
7.3 Shell排序
7.4 归并排序
7.5 快速排序
7.6 堆排序
7.7 分 配排序和基数排序
7.8 对各种排序算法的实验比较
7.9 排序问题的下限
7.10 深入学习导读
7.11 习题
7.12 项目设计
第8章 文件管理和外排序
8.1 主存储器和辅助存储器
8.2 磁盘
8.3 缓冲区和缓冲池
8.4 程序员的文件视图
8.5 外排序
8.6 深入学习导读
8.7 习题
8.8 项目设计
第9章 检索
9.1 检索未排序和已排序的数组
9.2 自组织线性表
9.3 集合检索
9.4 散列方法
9.5 深入学习导读
9.6 习题
9.7 项目设计
第10章 索引技术
10.1 线性索引
10.2 ISAM
10.3 基于树的索引
10.4 2-3树
10.5 B树
10.6 深入学习导读
10.7 习题
10.8 项目设计
第四部分 高级数据结构
第11章 图
11.1 术语和表示法
11.2 图的实现
11.3 图的遍历
11.4 最短路径问题
11.5 最小支撑树
11.6 深入学习导读
11.7 习题
11.8 项目设计
第12章 线性表和数组高级技术
12.1 广义表
12.2 矩阵的表示方法
12.3 存储管理
12.4 深入学习导读
12.5 习题
12.6 项目设计
第13章 高级树结构
13.1 Trie结构
13.2 平衡树
13.3 空间数据结构
13.4 深入学习导读
13.5 习题
13.6 项目设计
第五部分 算法理论
第14章 分析技术
14.1 求和技术
14.2 递归关系
14.3 均摊分析
14.4 深入学习导读
14.5 习题
14.6 项目设计
第15章 下限
15.1 下限证明介绍
15.2 线性表检索的下限
15.3 查找最大值
15.4 对抗性下限证明
15.5 状态空间下限证明
15.6 找到第i大元素
15.7 优化排序
15.8 深入学习导读
15.9 习题
15.10 项目设计
第16章 算法模式
16.1 动态规划
16.2 随机算法
16.3 数值算法
16.4 深入学习导读
16.5 习题
16.6 项目设计
第17章 计算的限制
17.1 归约
17.2 难解问题
17.3 不可解问题
17.4 深入学习导读
17.5 习题
17.6 项目设计
第六部分 附录
附录A 实用函数
参考文献
词汇表

前言/序言

　　人们研究数据结构的目的， 是为了学会编写效率更高的程序。现在的计算机速度一年比一年快， 为什么还需要高效率的程序呢？这是由于人类解决问题的雄心与能力是同步增长的。现代计算技术在计算能力和存储容量上的革命， 仅仅提供了解决更复杂问题的有效工具， 而对程序高效率的要求永远也不会过时。
　　程序高效率的要求不会也不应该与合理的设计和简明清晰的编码相矛盾。高效率程序的设计基于良好的信息组织和优秀的算法， 而不是基于“编程小伎俩”。一名程序员如果没有掌握设计简明清晰程序的基本原理， 就不可能编写出有效的程序。反过来说， 对开发代价和可维护性的考虑不应该作为性能不高的借口。设计中的通用性（generality in design）应该在不牺牲性能的情况下达到， 但前提是设计人员知道如何去衡量性能， 并且把性能作为设计和实现不可分割的一部分。大多数计算机科学系的课程设置都意识到要培养良好的程序设计技能， 首先应该强调基本的软件工程原理。因此， 一旦程序员学会了设计和实现简明清晰程序的原理， 下一步就应该学习有效的数据组织和算法， 以提高程序的效率。
　　途径： 本书描述了许多表示数据的技术。这些技术包括以下原则：
　　1. 每一种数据结构和每一个算法都有其时间、 空间的代价和效率。当面临一个新的设计问题时， 设计者要透彻地掌握权衡时间、 空间代价和算法有效性的方法， 以适应问题的需要。这就需要懂得算法分析原理， 而且还需要了解所使用的物理介质的特性（例如， 当数据存储在磁盘上与存储在主存中， 就有不同的考虑）。
　　2. 与代价和效率有关的是时空权衡。例如， 人们通常增加空间代价来减少运行时间， 或者反之。程序员所面对的时空权衡问题普遍存在于软件设计和实现的各个阶段， 因此这个概念必须牢记于心。
　　3. 程序员应该充分了解一些现成的方法， 以免做不必要的重复开发工作。因此， 学生们需要了解经常使用的数据结构和相关算法， 以及程序中常见的设计模式。
　　4. 数据结构服从于应用需求。学生们必须把分析应用需求放在第一位， 然后再寻找一个与实际应用相匹配的数据结构。要做到这一点， 需要应用上述三条原则。
　　笔者讲授数据结构多年， 发现设计在课程中起到了非常重要的作用。本教材的几个版本中逐步增加了设计模式和接口。本书第一版完全没有提到设计模式。第二版有一些篇幅讲解了几个设计模式的例子， 并且介绍了字典ADT和比较器类。编写本书第三版的基本数据结构和算法时， 都直接介绍了一些相关的设计模式。
　　教学建议： 数据结构和算法设计的书籍往往囿于下面这两种情形之一： 一种是教材， 一种是百科全书。有的书籍试图融合这两种编排， 但通常是二者都没有组织好。本书是作为教材来编写的。我相信， 了解如何选择或设计解决问题的高效数据结构的基本原理是十分重要的， 这比死记硬背书本内容要重要得多。因此， 我在本书中涵盖了大多数、 但不是全部的标准数据结构。为了阐述一些重要原理， 也包括了某些并非广泛使用的数据结构。另外， 还介绍了一些相对较新、 但即将得到广泛应用的数据结构。
　　在本科教学体系中， 本书适用于低年级（二年级或三年级）的高级数据结构课程或者高年级的算法课程。第三版中加入了很多新的素材。通常， 这本书被用来讲授一些超过常规一年级的CS2课程， 也可作为基础数据结构的介绍。读者应该已有两个学期的基本编程经验， 并具备一些C++基础技能。对已经熟悉部分内容的读者会有一些优势。数据结构的学生如果先学完离散数学课程， 也颇有益处。不过， 第2章还是给出了比较完整的数学预备知识， 这些知识对理解本书的内容还是很有必要的。读者如果在阅读中遇到不熟悉的知识， 可以回头看看相应的章节。
　　大二学生掌握的基本数据结构和算法分析的背景知识（相对于从传统CS2课程中获得的基础知识）并不太多， 可以对他们详细地讲解第1～11章的内容， 再从第13章选择一些专题来讲解， 我就是这样来给二年级学生讲课的。背景知识更丰富的学生， 可以先阅读第1章， 跳过第2章中除参考书目之外的内容， 简要地浏览第3章和第4章， 然后详细阅读第5~12章。另外， 教师可以根据程序设计实习的需要， 选择第13章以后的某些专题内容。高年级的算法课程可以着重讲解第11章和第14~17章。
　　第13章是针对大型程序设计练习而编写的。我建议所有选修数据结构的学生， 都应该做一些高级树结构或其他较复杂的动态数据结构的上机实习， 例如第12章中的跳跃表（skip list）或稀疏矩阵。所有这些数据结构都不会比二叉检索树更难， 而且学完第5章的学生都有能力来实现它们。
　　我尽量合理地安排章节顺序。教师可以根据需要自由地重新组织内容。读者掌握了第1~6章后， 后续章节的内容就相对独立了。显然， 外排序依赖于内排序和磁盘文件系统。Kruskal最小支撑树算法使用了6.2节关于并查（UNION/FIND）的算法。9.2节的自组织线性表提到了8.3节讨论的缓冲区置换技术。第14章的讨论基于本书的例题。17.2节依赖于图论知识。在一般情况下， 大多数主题都只依赖于同一章中讨论的内容。
　　几乎每一章都是以“深入学习导读”一节结束的。它并不是这一章的综合参考索引， 而是为了通过这些导读书籍或文章提供给读者更广泛的信息和乐趣。在有些情况下我还提供了作为计算机科学家应该知道的重要背景文章。
　　关于C++： 本书中的所有示例程序都是用C++编写的， 但是我并不想难倒那些对C++不熟悉的读者。在努力保持C++优点的同时， 使示例程序尽量简明、 清晰。C++在本书中只是作为阐释数据结构的工具。此外， 特别用到了C++隐蔽实现细节的特性， 例如类（class）、 私有类成员（private class member）、 构造函数（constructor）、 析构函数（destructor）。这些特性支持了一个关键概念： 体现于抽象数据类型（abstract data type）中的逻辑设计与体现于数据结构中的物理实现的分离。
　　为了使得本书清晰易懂， 我回避了某些C++的最重要特性。

书名： 国外计算机科学教材系列：数据结构与算法分析（C++版）（第3版） 简介： 本书深入剖析了计算机科学中最核心的两个概念：数据结构和算法。作为计算机程序设计的基石，它们决定了程序的效率、可扩展性和可维护性。本版教材在继承前两版精髓的基础上，结合 C++ 语言的最新特性和当前计算机科学领域的发展趋势，为读者提供了一套全面、严谨且极具实践价值的学习资源。 内容概述： 全书围绕数据结构的设计原理、实现技术以及算法的分析方法展开。 第一部分：基础概念与工具 在正式进入数据结构和算法的细节之前，本书首先回顾并巩固了读者可能已经掌握的 C++ 基础知识，特别是那些与本课程密切相关的部分。这包括： C++ 语言特性回顾： 重点关注面向对象编程（OOP）的概念，如类、对象、继承、多态等，因为这些是构建和实现高效数据结构的有力工具。同时，也强调了 C++ 的模板机制，这是实现泛型数据结构的关键。内存管理、指针的使用以及STL（Standard Template Library）的一些基础组件也会被提及，为后续的学习打下坚实基础。 算法分析入门： 这一部分是理解算法效率的基石。我们将介绍渐进分析（Asymptotic Analysis）的概念，包括大 O 记法（Big O Notation）、大 Ω 记法（Big Omega Notation）和大 Θ 记法（Big Theta Notation）。通过这些工具，我们可以清晰地描述算法在输入规模增大时运行时间的增长趋势，从而进行量化的效率比较。同时，还会讨论时间复杂度（Time Complexity）和空间复杂度（Space Complexity）的概念，并给出计算它们的基本方法。此外，递归算法的分析方法，特别是递归树法和主定理（Master Theorem），也将得到详细阐述。 第二部分：线性结构 线性结构是最基本也是最常用的数据结构类型，其元素之间存在一对一的线性关系。 数组（Arrays）： 作为最基础的存储结构，数组的静态和动态分配、访问方式以及其在时间和空间上的效率会进行分析。 链表（Linked Lists）： 包括单向链表、双向链表和循环链表。本书将深入讨论它们的插入、删除、查找等操作的实现及其时间复杂度。与数组相比，链表在动态插入删除方面的优势将得到突出。 栈（Stacks）： 栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构。我们将介绍其抽象数据类型（ADT）的定义，以及如何使用数组或链表来实现栈。栈在表达式求值、函数调用堆栈等方面的应用将得到探讨。 队列（Queues）： 队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构。本书将阐述队列的ADT定义，并展示其基于数组或链表的实现。队列在任务调度、广度优先搜索（BFS）等算法中的应用会被详细讲解。 第三部分：树形结构 树形结构用于表示元素之间的层次关系，是解决许多复杂问题的关键。 树的基本概念： 包括节点、根节点、父节点、子节点、叶节点、高度、深度等术语的定义。 二叉树（Binary Trees）： 重点关注二叉树的遍历（前序、中序、后序），以及它们在表达式树、霍夫曼编码树等方面的应用。 二叉搜索树（Binary Search Trees - BST）： BST 的定义、插入、删除、查找操作的实现及其效率分析。同时，本书也将探讨 BST 的平均和最坏情况下的性能，并引出平衡二叉搜索树的概念。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Trees）： AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）作为两种经典的平衡二叉搜索树，其平衡条件、旋转操作和插入删除过程的复杂度将被详细分析。这些结构能够保证查找、插入和删除操作的最坏情况复杂度都为 O(log n)，极大地提升了数据结构的性能。 堆（Heaps）： 重点介绍二叉堆（Binary Heap），包括最大堆和最小堆。堆的构建、插入、删除（extract-min/max）以及堆排序（Heap Sort）算法的实现和分析。堆在优先级队列（Priority Queue）的实现中扮演着至关重要的角色。 B-树和 B+ 树（B-Trees and B+ Trees）： B 树及其变种 B+ 树是用于处理大量数据的外部存储结构，特别是在数据库和文件系统中。本书将介绍它们的结构特点、多路查找特性以及在磁盘 I/O 方面的优势。 第四部分：图结构 图结构用于表示实体之间的任意关系，是网络分析、路径查找等问题的基础。 图的基本概念： 包括顶点、边、有向图、无向图、度、路径、连通性等。 图的表示方法： 详细讲解邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种表示方法的优缺点及适用场景。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法的实现原理、应用以及时间复杂度分析。 最短路径算法： 单源最短路径： Dijkstra 算法（非负权图）和 Bellman-Ford 算法（存在负权图）。 all-pairs shortest path）：Floyd-Warshall 算法。 最小生成树算法（Minimum Spanning Tree - MST）： Prim 算法和 Kruskal 算法的实现及其复杂度分析。 第五部分：排序与查找 除了数据结构的内部排序机制，本书还将集中讨论独立的排序和查找算法。 内部排序算法： 简单排序： 冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）。 高级排序： 归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）、堆排序（Heap Sort）。 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort）： 这些非比较类排序算法在特定条件下的高效性。 查找算法： 线性查找（Linear Search）。 二分查找（Binary Search）： 对有序数据的高效查找。 哈希查找（Hash Table）： 包括哈希函数的设计、冲突解决方法（链地址法、开放地址法）以及平均 O(1) 的查找效率。 第六部分：高级主题与应用 算法设计技巧： 分治法（Divide and Conquer）： 例如快速排序、归并排序。 动态规划（Dynamic Programming）： 解决重叠子问题和最优子结构问题，如背包问题、最长公共子序列。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 在每一步做出局部最优选择，例如霍夫曼编码、最小生成树。 回溯法（Backtracking）： 解决组合问题，例如 N 皇后问题。 字符串匹配算法： KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）和 Boyer-Moore 算法，它们在模式匹配中的高效性。 算法的复杂度理论基础： P 类问题、NP 类问题（NP-Complete, NP-Hard）的概念，以及 NP 完全性理论的初步介绍，帮助读者理解计算的极限。 贯穿全书的特点： C++ 实现： 所有数据结构和算法都采用 C++ 语言进行详细实现，并附带清晰的代码示例。这有助于读者将理论知识转化为实际编码能力。 严谨的数学分析： 对每种数据结构和算法的时间复杂度和空间复杂度进行了严格的数学推导和分析，让读者理解“为什么”和“有多快”。 大量习题： 每章都配有丰富的练习题，从概念理解到编程实现，帮助读者巩固所学知识。 实际应用案例： 结合实际的计算机科学问题，展示数据结构和算法在解决实际问题中的重要作用。 图示化讲解： 使用大量的图示和表格来帮助读者直观理解抽象的概念和算法流程。 本书适合作为计算机科学、软件工程、信息技术等专业本科生和研究生的教材，也是广大程序设计爱好者提升编程功底、深入理解计算机系统运行机制的宝贵参考书。通过学习本书，读者将能够熟练掌握各种基本数据结构和算法，并具备分析和设计高效算法的能力，为未来解决更复杂的计算问题打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书不仅仅是一本教材，更是一本“思维的指南”。它所教授的不仅仅是知识点，更是一种解决问题的“方法论”。我尤其欣赏书中对“复杂度分析”的深度挖掘。很多教材可能只给出一个简单的O(n)或O(n log n)，但这本书会细致地分析算法在各种情况下的执行流程，并推导出其精确的复杂度。例如，在讲解排序算法时，它会详细对比快速排序在最好、最坏和平均情况下的表现，并解释为什么会出现这种差异。这种严谨的分析，让我对算法的性能有了更深刻的理解，也让我能够根据实际需求，选择最适合的算法。书中对贪心算法的讲解也让我印象深刻。作者通过一些经典的例子，如活动选择问题、霍夫曼编码等，生动地展示了贪心算法的“局部最优解”如何导向“全局最优解”的过程。并且，书中还对贪心算法的“证明”进行了详细的阐述，让我理解了为什么在某些问题上贪心是有效的。C++的实现部分，做得也非常出色。作者不仅仅是提供了功能性的代码，更注重代码的可读性、可维护性和效率。例如，在实现数据结构时，充分利用了C++的类和对象的概念，将数据和操作封装在一起，使得代码结构清晰，易于扩展。同时，书中也穿插了一些C++的编程技巧，比如如何使用RAII（Resource Acquisition Is Initialization）来管理资源，如何使用智能指针来避免内存泄漏等，这些都对提升我的C++编程能力非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我来说，不仅仅是学习知识的工具，更像是一次“思维的洗礼”。它让我看到了数据结构和算法背后蕴含的强大逻辑和数学美感。我尤其欣赏书中对“二分查找”的讲解。虽然二分查找看起来很简单，但书中却对其进行了深入的剖析，分析了其时间复杂度，并探讨了在边界条件处理上的各种细节。这让我明白，即使是看似简单的算法，也需要严谨的思考和实现。书中对“栈”和“队列”的讲解，也让我耳目一新。它不仅仅介绍了它们的基本操作，还深入探讨了它们在表达式求值、括号匹配、深度优先搜索等方面的应用。这让我看到了，看似简单的数据结构，却能在复杂的应用中发挥关键作用。C++的实现部分，让我学到了很多关于如何写出“高性能”和“高质量”代码的技巧。作者在代码中充分利用了C++的特性，例如使用`std::vector`作为动态数组，使用`std::list`作为链表，以及使用`std::queue`和`std::stack`作为队列和栈。这些STL容器的使用，不仅让代码更加简洁，也提高了代码的效率。同时，书中也包含了一些关于C++模板元编程的介绍，让我看到了如何利用模板来实现更强大的编译时计算。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它仿佛打开了我数据结构与算法世界的大门，让我看到了一个更加广阔和深刻的领域。在大学课程中，我们学习过一些基本的数据结构，比如链表、栈、队列，但往往停留在概念层面，对于它们的底层实现和性能分析知之甚少。这本书则不然，它以C++为载体，将这些概念具象化，让我们能够通过代码去理解数据结构是如何构建和操作的。例如，在讲解树结构时，书中详细介绍了二叉搜索树、AVL树、红黑树等，并分析了它们在插入、删除、查找操作上的时间复杂度差异，以及各自的优缺点。这让我明白了为什么在不同的场景下需要选择不同的树结构。对于算法的分析，这本书更是做到了极致，无论是分治、贪心还是回溯，作者都通过清晰的逻辑和细致的推导，让我们理解了算法的效率是如何被衡量的。尤其是在分析快速排序和归并排序时，书中通过画图和逐步展开的方式，让我清晰地看到了它们的“分而治之”的思想是如何体现的，以及在最坏和平均情况下的时间复杂度。这种对理论的深入挖掘，让我不再满足于“知道怎么用”，而是渴望“理解为什么这么用”。书中还提供了一些实际的案例，比如如何用数据结构解决迷宫问题、如何实现一个简单的搜索引擎等，这些都极大地激发了我对计算机科学的兴趣，让我看到了理论知识在现实世界中的巨大应用价值。同时，这本书对C++的运用也相当到位，很多算法的实现都采用了C++特有的特性，比如模板、类等，这对我提升C++编程能力也起到了很大的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我来说，是一次“拨云见日”的体验。它将那些曾经让我感到困惑和抽象的数据结构与算法，变得生动而具体。我尤其喜欢书中对“图论”的讲解，它就像一部精美的画卷，徐徐展开。书中不仅仅介绍了图的基本概念，如顶点、边、度数等，更深入探讨了各种图的遍历算法（DFS、BFS），以及图的连通性、拓扑排序等重要概念。并且，书中详细分析了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法在解决最短路径问题上的原理和应用。这让我明白了，图论不仅是理论知识，更是解决实际问题（如网络路由、社交网络分析）的强大工具。C++的实现部分，让我看到了如何将这些理论知识转化为实际的代码。作者在书中提供的C++代码，不仅功能完备，而且注释清晰，易于理解。我甚至尝试着自己去修改和扩展书中的代码，来解决一些更复杂的问题，而这本书提供的代码，成为了我最坚实的后盾。此外，书中还穿插了一些关于C++内存管理和并发编程的介绍，这让我觉得，这本书不仅仅是在教数据结构和算法，更是在培养一个全面的计算机科学家。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是一种“厚重”而“实在”，它不像市面上一些教材那样追求“新颖”或“花哨”，而是脚踏实地地为读者构建坚实的基础。我尤其喜欢书中对各种算法的“推导”过程，很多时候，我们会看到一个算法的结论，但不知道它是如何得出的。而这本书，会耐心地带你一步步推导出时间复杂度和空间复杂度，让你不仅知其然，更知其所以然。例如，在讲解图的最小生成树时，书中对Kruskal算法和Prim算法都做了详尽的分析，不仅给出了伪代码，还详细解释了每一步操作的目的，以及为什么使用并查集（Disjoint Set Union）能够高效地判断环路。这种严谨的学术态度，让我对计算机科学有了更深的敬畏。书中对数据结构和算法的关联性也处理得很好，它不是孤立地讲解每个部分，而是会强调它们之间的相互联系。比如，在讲解堆排序时，就与二叉堆（Heap）紧密结合，解释了堆的插入和删除操作是如何实现排序的。这本书的C++实现也很有参考价值，它不仅仅是简单的代码堆砌，而是充分利用了C++的面向对象特性，将数据结构封装成类，使得代码更加模块化和易于理解。我甚至尝试着将书中的一些算法用其他语言实现，来加深对算法本身的理解，而这本书提供的C++代码，成为了我最可靠的参考。我觉得这本书最大的价值在于，它培养了一种“思考”的习惯，让我们不仅仅是机械地记忆，而是学会分析问题、设计解决方案，并评估其效率。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我在阅读这本书之前，对数据结构和算法的理解，更多的是停留在“能用就行”的层面。但这本教材，彻底改变了我的这种看法。它让我意识到，理解算法的“本质”和“原理”是多么重要。书中对动态规划的讲解，是其中最让我受益匪浅的部分之一。作者用了一种非常巧妙的方式，将复杂的动态规划问题，分解为一系列相互关联的子问题，并展示了如何通过状态转移方程来构建解决方案。比如，在讲解最长公共子序列时，书中详细地展示了如何构建二维DP表，以及如何通过填表的方式，逐步找到最优解。这种“由小见大”、“化繁为简”的思维方式，不仅适用于解决计算机科学中的问题，在很多其他领域也同样适用。此外，书中对算法的“最优性证明”也做得相当出色，很多时候，我们只是知道一个算法是正确的，但不知道它为什么是正确的。这本书会通过数学归纳法、反证法等方式，来证明算法的正确性和最优性，这极大地增强了我们对算法的信心。C++作为实现语言，在书中得到了充分的利用。作者并没有回避C++中的一些高级特性，而是将其恰当地融入算法的实现中，例如使用泛型编程来实现通用的数据结构和算法，使用迭代器来高效地访问容器元素等。这让我觉得，这本书不仅仅是在教数据结构和算法，更是在教如何用C++优雅地解决问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为国内计算机科学的学习者们带来了一场及时雨。我个人在学习数据结构与算法的过程中，常常会感到理论与实践之间的鸿沟难以跨越，而这本教材，恰恰在这一点上做得尤为出色。它不仅仅是简单地罗列概念和公式，而是深入浅出地剖析了每一个算法的设计思想、时间复杂度、空间复杂度以及各种实际应用场景。例如，在讲解图论的部分，作者不仅仅是介绍了图的各种遍历算法（如DFS和BFS），更重要的是，通过生动的图示和具体的代码示例，让我们理解了这些算法的内在逻辑，以及它们在路径查找、网络分析等领域的强大威力。更让我印象深刻的是，书中对递归和动态规划的讲解，这通常是让初学者头疼的部分，但作者运用了非常形象的比喻和循序渐进的引导，使得原本抽象的概念变得清晰易懂。我记得在学习背包问题时，书中的动态规划解法，一步一步地拆解问题，展示了状态转移方程是如何构建的，以及如何通过备忘录或递推表来优化计算过程。这种详尽的阐述，让我不仅学会了如何应用，更重要的是理解了其背后的思维方式，这对日后解决更复杂的问题至关重要。此外，书中在C++语言的应用上也十分考究，不仅仅是使用了基础语法，还巧妙地融入了STL（Standard Template Library）的容器和算法，这对于正在学习C++的开发者来说，是极大的帮助，能够让我们写出更高效、更具表达力的代码。书中的习题设计也相当有水平，从基础的巩固到挑战性的思考题，覆盖了各个层次，能够有效地检验我们对知识的掌握程度，并促使我们进行更深入的思考和实践。总而言之，这本书的价值远不止于一份学习资料，更像是一位经验丰富的导师，带领我们一步步走近数据结构与算法的精髓。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书的时候，我就预感到它会是一次不同寻常的学习经历。它并没有一开始就抛出大量的复杂概念，而是从最基础的数据结构入手，例如数组和链表，但不同于一般的教科书，它会深入分析这些基础结构在内存中的存储方式，以及它们在不同操作（如插入、删除、查找）下的性能表现。这种细致入微的讲解，让我对“基础”有了全新的认识。书中对递归和分治策略的讲解，更是让我眼前一亮。我之前对递归总是有些模糊不清，总觉得它是一种“魔法”。但是，这本书通过画出递归树、分析递归调用的过程，将抽象的递归过程变得直观易懂。特别是对于像汉诺塔、斐波那契数列这类经典递归问题，书中的讲解让我彻底理解了如何将问题分解，如何定义基本情况，以及如何组合子问题的解。在算法分析方面，书中不仅给出了O(n)、O(n log n)等复杂度表示，更重要的是，它通过大量的实例，让我们直观地感受不同复杂度带来的性能差异。例如，对比O(n^2)的冒泡排序和O(n log n)的快速排序，书中会给出在不同数据规模下的实际运行时间估算，这对于我们选择合适的算法具有重要的指导意义。C++的运用也是本书的一大亮点，它巧妙地利用了STL中的容器（如vector, list, queue, stack, set, map）和算法（如sort, find），让我们可以用更简洁、更高效的代码来实现复杂的数据结构和算法。这不仅提高了开发效率，也让我们学习到更规范的C++编程风格。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的时候，我并没有抱太高的期望，毕竟数据结构和算法这类书籍通常都比较枯燥。但这本书，彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是充满了智慧和启发。我尤其喜欢书中对“字符串匹配算法”的讲解。无论是朴素的匹配算法，还是更高效的KMP算法和Boyer-Moore算法，书中都做了详尽的分析，不仅给出了算法的思路，还详细推导了其时间和空间复杂度。尤其是KMP算法，书中通过图示和详细的步骤，让我彻底理解了next数组的构建过程，以及如何利用它来避免不必要的字符比较。这让我意识到，一个高效的算法，往往蕴含着深刻的数学和逻辑思想。书中对“哈希表”的讲解，也让我受益匪浅。作者不仅解释了哈希函数的设计原则，还深入探讨了哈希冲突的解决方法，如链地址法和开放寻址法，并分析了它们在不同情况下的性能表现。这让我明白了，为什么哈希表能够实现O(1)的平均查找时间。C++的实现部分，更是让我学到了很多实用的编程技巧。作者在代码中充分利用了C++的面向对象特性，将数据结构封装成类，并提供了丰富的成员函数，使得代码的复用性和扩展性大大增强。同时，书中也包含了一些关于C++泛型编程的介绍，让我看到了如何写出更加通用和灵活的代码。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是在一座宝库中探险，每一次翻阅都能发现新的惊喜。我尤其喜欢书中对“回溯算法”的讲解。回溯算法听起来似乎有些神秘，但书中通过生动的例子，如N皇后问题、全排列问题，将回溯的“试探”和“剪枝”过程展现得淋漓尽致。作者会详细地展示回溯函数是如何工作的，如何通过递归调用来探索搜索空间，以及如何通过剪枝来避免不必要的计算。这让我彻底理解了回溯算法的核心思想，并学会了如何将其应用于解决类似的问题。书中对二叉树和图的讲解，更是达到了令人惊叹的深度。它不仅仅介绍了遍历方式，还深入探讨了各种树和图的变种，如平衡二叉树、B树、图的拓扑排序、最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall）等等。并且，书中会详细分析每种算法的时间复杂度和空间复杂度，以及它们各自的适用场景。这让我明白了，为什么在不同的情况下，我们需要选择不同的数据结构和算法。C++的实现，更是锦上添花。作者在代码中巧妙地运用了STL容器和算法，让代码更加简洁高效。例如，在实现图的邻接表表示时，使用了`vector<list<int>>`，这是一种非常常见且高效的实现方式。同时，书中也包含了一些关于C++内存管理和性能优化的技巧，这对我提升代码质量非常有益。

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看着挺高大上的，以后还会来的

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书很好 下次还回来 服务很不错

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好书啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

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挺好

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是正版，没错，然后物流超级快，信赖京东

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确实是很好的一本书，不看不知道，一看忘不掉。

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挺棒

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送货速度特别快，隔天就到了。

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不错