现货 2019版数据结构高分笔记（第7版）率辉计算机专业研究生入学考试复习指导用书高校计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：146

商品编码：11635632633

包装：01

开本：04

商品参数

2019版数据结构高分笔记（第7版）
	定价	55.00
	出版社	机械工业出版社
	版次	1
	出版时间	2018年01月
	开本	16
	作者	率辉
	装帧	平装
	页数	322
	字数	0
	ISBN编码	9787111587460

内容介绍

本书针对近几年全国计算机学科专业综合考试大纲的“数据结构”部分进行了深入解读，以一种独*的方式对考试大纲中的知识点进行了讲解，即从考生的视角剖析知识难点；以通俗易懂的语言取代晦涩难懂的专业术语；以成功考生的亲身经历指引复习方向；以风趣幽默的笔触缓解考研压力。读者对书中的知识点讲解有任何疑问都可与作者进行在线互动，为考生解决复习中的疑难点，提高考生的复习效率。
根据计算机专业研究生入学考试形势的变化（逐渐实行非统考），书中对大量非统考知识点进行了讲解，使本书所包含的知识点除覆盖统考大纲的所有内容外，还包括了各自主命题高校所要求的知识点。
本书可作为参加计算机专业研究生入学考试的复习指导用书（包括统考和非统考），也可作为全国各大高校计算机专业或非计算机专业的学生学习“数据结构”课程的辅导用书。

目录

序
辅导专栏简介
前言
第1 章 绪论1
本章概略1
1.1 针对考研数据结构的代码书写规范以及C 与C++语言基础1
1.1.1 考研综合应用题中算法设计部分的代码书写规范1
1.1.2 考研中的C 与C++语言基础3
1.2 算法的时间复杂度与空间复杂度分析基础 12
1.2.1 考研中的算法时间复杂度分析 12
1.2.2 例题选讲 12
1.2.3 考研中的算法空间复杂度分析 14
1.3 数据结构和算法的基本概念 14
1.3.1 数据结构的基本概念 14
1.3.2 算法的基本概念 15
习题 16
习题答案 17
第2 章 线性表 20
大纲要求 20
考点与要点分析 20
核心考点 20
基础要点 20
知识点讲解 20
2.1 线性表的基本概念与实现 20
2.2 线性表的结构体定义和基本操作 24
2.2.1 线性表的结构体定义 24
2.2.2 顺序表的操作 26
2.2.3 单链表的操作 29
2.2.4 双链表的操作 33
2.2.5 循环链表的操作 35
▲真题仿造 35
真题仿造答案与讲解 36
习题+真题精选 37
习题答案+真题精选答案 41
第3 章 栈和队列 55
大纲要求 55
考点与要点分析 55
核心考点 55
基础要点 55
知识点讲解 55
2019 版数据结构高分笔记
X
3.1 栈和队列的基本概念 55
3.1.1 栈的基本概念 55
3.1.2 队列的基本概念 56
3.2 栈和队列的存储结构、算法与应用 56
3.2.1 本章所涉及的结构体定义 56
3.2.2 顺序栈 57
3.2.3 链栈 59
3.2.4 栈的应用 60
3.2.5 顺序队 64
3.2.6 链队 66
3.3 抽象数据类型 69
▲真题仿造 71
真题仿造答案与讲解 71
习题+真题精选 74
习题答案+真题精选答案 79
第4 章 串 91
知识点讲解 91
4.1 串数据类型的定义 91
4.1.1 串的定义 91
4.1.2 串的存储结构 91
4.1.3 串的基本操作 92
4.2 串的模式匹配算法 95
4.2.1 简单模式匹配算法 95
4.2.2 KMP 算法 96
4.2.3 KMP 算法的改进 99
习题 102
习题答案 103
第5 章 数组、矩阵与广义表 113
知识点讲解 113
5.1 数组 113
5.2 矩阵的压缩存储 114
5.2.1 矩阵 114
5.2.2 特殊矩阵和稀疏矩阵 115
5.3 广义表 121
习题 122
习题答案 123
第6 章 树与二叉树 132
大纲要求 132
考点与要点分析 132
核心考点 132
基础要点 132
知识点讲解 132
6.1 树的基本概念 132
6.1.1 树的定义 132
6.1.2 树的基本术语 132
6.1.3 树的存储结构 133
6.2 二叉树 134
6.2.1 二叉树的定义 134
6.2.2 二叉树的主要性质 135
6.2.3 二叉树的存储结构 137
6.2.4 二叉树的遍历算法 137
6.2.5 二叉树遍历算法的改进 146
6.3 树和森林与二叉树的互相转换 155
6.3.1 树转换为二叉树 155
6.3.2 二叉树转换为树 156
6.3.3 森林转换为二叉树 156
6.3.4 二叉树转换为森林 157
6.3.5 树和森林的遍历 157
6.4 树与二叉树的应用 158
6.4.1 二叉排序树与平衡二叉树 158
6.4.2 赫夫曼树和赫夫曼编码 159
▲真题仿造 162
真题仿造答案与解析 162
习题+真题精选 163
习题答案+真题精选答案 168
第7 章 图 183
大纲要求 183
考点与要点分析 183
核心考点 183
基础要点 183
知识点讲解 183
7.1 图的基本概念 183
7.2 图的存储结构 184
7.2.1 邻接矩阵 185
7.2.2 邻接表 186
7.2.3 邻接多重表 187
7.3 图的遍历算法操作 188
7.3.1 深度优先搜索遍历 188
7.3.2 广度优先搜索遍历 189
7.3.3 例题选讲 190
7.4 *小（代价）生成树 193
7.4.1 普里姆算法和克鲁斯卡尔算法 193
7.4.2 例题选讲 197
7.5 *短路径 198
7.5.1 迪杰斯特拉算法 198
7.5.2 弗洛伊德算法 204
7.6 拓扑排序 207
7.6.1 AOV 网 207
7.6.2 拓扑排序核心算法 207
7.6.3 例题选讲 209
7.7 关键路径 209
7.7.1 AOE 网 209
7.7.2 关键路径核心算法 210
▲真题仿造 213
真题仿造答案与解析 213
习题+真题精选 215
习题答案+真题精选答案 221
第8 章 排序 234
大纲要求 234
考点与要点分析 234
核心考点 234
基础要点 234
知识点讲解 235
8.1 排序的基本概念 235
8.1.1 排序 235
8.1.2 稳定性 235
8.1.3 排序算法的分类 235
8.2 插入类排序 236
8.2.1 直接插入排序 236
8.2.2 折半插入排序 237
8.2.3 希尔排序 238
8.3 交换类排序 240
8.3.1 起泡排序 240
8.3.2 快速排序 241
8.4 选择类排序 243
8.4.1 简单选择排序 243
8.4.2 堆排序 244
8.5 二路归并排序 247
8.6 基数排序 248
8.7 外部排序 252
8.7.1 概念与流程 252
8.7.2 置换-选择排序 253
8.7.3 *佳归并树 254
8.7.4 败者树 255
8.7.5 时间与空间复杂度相关问题 257
8.8 排序知识点小结 258
▲真题仿造 259
真题仿造答案与解析 259
习题+真题精选 260
习题答案+真题精选答案 265
第9 章 查找 275
大纲要求 275
考点与要点分析 275
核心考点 275
基础要点 275
知识点讲解 275
9.1 查找的基本概念、顺序查找法、折半查找法 275
9.1.1 查找的基本概念 275
9.1.2 顺序查找法 276
9.1.3 折半查找法 277
9.1.4 分块查找 279
9.2 二叉排序树与平衡二叉树 280
9.2.1 二叉排序树 280
9.2.2 平衡二叉树 283
9.3 B-树的基本概念及其基本操作、B+树的基本概念 286
9.3.1 B-树（B 树）的基本概念 286
9.3.2 B-树的基本操作 288
9.3.3 B+树的基本概念 292
9.4 散列表 293
9.4.1 散列表的概念 293
9.4.2 散列表的建立方法以及冲突解决方法 293
9.4.3 散列表的性能分析 297
▲真题仿造 298
真题仿造答案与解析 298
习题+真题精选 299
习题答案+真题精选答案 304
第10 章 考研中某些算法的分治法解释 318
参考文献 322

《计算机系统设计与优化：从理论到实践》 内容简介 本书是一部面向计算机科学与技术专业研究生的深度技术著作，旨在系统性地梳理和阐述现代计算机系统的核心设计理念、关键技术以及前沿优化策略。全书共分为三个主要部分：第一部分深入剖析了计算机系统的基础架构与性能瓶颈；第二部分聚焦于高性能计算与并行处理的关键技术；第三部分则展望了面向未来的新型计算范式与系统优化方向。本书力求以严谨的学术理论为基础，结合丰富的工程实践案例，为读者提供一套完整的计算机系统设计与优化方法论，以应对日益复杂和 demanding 的计算挑战。 第一部分：计算机系统基础架构与性能瓶颈分析 本部分首先从宏观视角审视现代计算机系统的演进历程，追溯从早期冯·诺依曼体系结构到当前多核、异构计算平台的关键里程碑。我们将详细介绍不同层次的抽象模型，包括指令集架构（ISA）、微体系结构、操作系统接口以及应用程序接口（API），并分析它们之间相互作用如何影响整体系统性能。 章节一：指令集架构（ISA）与处理器设计 RISC与CISC的演进与权衡：深入探讨精简指令集（RISC）和复杂指令集（CISC）的设计哲学，分析其在功耗、性能、设计复杂度和编译优化方面的优劣势。我们将追溯x86和ARM等主流ISA的发展轨迹，并分析其在不同应用场景下的适应性。 流水线与乱序执行：详尽解析现代处理器核心的微体系结构设计，包括指令流水线的深度、宽度以及各种优化技术，如分支预测、延迟槽、超标量执行和乱序执行。我们将重点分析这些技术如何提升指令级并行性，以及其对功耗和芯片面积的影响。 缓存层次结构与内存访问延迟：深入剖析多级缓存（L1, L2, L3）的设计原理、工作机制以及缓存一致性协议。本书将通过详细的性能模型和仿真分析，揭示缓存未命中（cache miss）的根本原因，并探讨缓存替换策略、写策略等对内存访问性能的巨大影响。 内存管理单元（MMU）与虚拟内存：详细阐述虚拟内存的实现机制，包括页表、TLB（Translation Lookaside Buffer）以及内存映射（memory mapping）。我们将分析虚拟内存如何解决物理内存不足的问题，以及其对程序安全性和隔离性的重要作用，同时探讨TLB未命中等性能瓶颈。 章节二：操作系统对系统性能的影响 进程与线程管理：深入分析操作系统如何进行进程调度、上下文切换，以及线程模型（内核级线程、用户级线程、混合模型）对并发性能的影响。我们将通过分析常见的调度算法（如FCFS, SJF, RR, Priority Scheduling）及其在不同场景下的表现，来理解其性能权衡。 内存分配与回收机制：详细介绍虚拟内存分页、分段机制，以及堆、栈的内存分配模型。我们将探讨内存碎片、内存泄漏等常见问题，并分析垃圾回收（Garbage Collection）等自动内存管理技术在现代语言中的应用及其性能开销。 I/O子系统与设备驱动：深入剖析I/O系统的设计，包括缓冲、缓存、DMA（Direct Memory Access）等技术如何提高I/O吞吐量。我们将重点分析文件系统、网络协议栈等关键组件的性能瓶颈，以及异步I/O（AIO）等提高I/O效率的策略。 中断与异常处理：分析中断和异常处理机制如何影响程序执行流程和系统响应时间，并探讨中断引起的性能开销。 章节三：性能分析工具与瓶颈识别 性能测量方法与指标：介绍各种性能测量工具，如性能计数器（performance counters）、性能分析器（profilers, e.g., gprof, perf）、系统监控工具（e.g., vmstat, iostat, top）。我们将讲解CPU利用率、内存带宽、I/O吞吐量、延迟等关键性能指标的含义及解读方法。 性能瓶颈分析技术：运用阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law）等理论模型，分析系统中存在的性能瓶颈。本书将通过案例分析，演示如何定位CPU受限、内存受限、I/O受限等不同类型的性能瓶颈，并提供针对性的优化建议。 基准测试（Benchmarking）与性能评估：介绍各种标准的性能测试套件（如SPEC, HPC Challenge），以及如何设计合理的自定义基准测试以评估特定应用的性能。 第二部分：高性能计算与并行处理的关键技术 本部分将聚焦于如何通过并行计算和分布式计算技术来突破单机性能的限制，处理大规模数据和复杂计算任务。我们将从硬件层面到软件层面，系统地介绍并行计算的模型、编程范式、通信机制以及常见的应用场景。 章节四：并行计算模型与架构 Flynn分类法：回顾Flynn分类法（SISD, SIMD, MISD, MIMD），并深入分析现代处理器的SIMD指令集（如SSE, AVX）在向量化计算中的作用。 共享内存与分布式内存系统：详细介绍共享内存多处理器（SMP）架构和分布式内存（NUMA, Cluster）架构的特点，以及它们在可扩展性和通信效率方面的权衡。 GPU计算：深入探讨图形处理器（GPU）的并行计算架构，包括流处理器（Streaming Multiprocessor, SM）、线程块（Thread Block）、线程（Thread）等概念。我们将分析GPU的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型，以及CUDA和OpenCL等并行编程模型。 众核（Manycore）处理器：介绍Intel Xeon Phi等众核处理器的设计理念，以及其在特定并行计算任务中的优势。 章节五：并行编程模型与技术 多线程编程：详尽介绍POSIX Threads (pthreads) 和OpenMP等共享内存并行编程模型，包括线程创建、同步（互斥锁、信号量、条件变量）和协作。我们将重点分析死锁、竞态条件等常见并发问题，以及如何避免和解决。 消息传递接口（MPI）：深入讲解分布式内存并行编程的核心技术MPI，包括点对点通信（send/receive）、集体通信（broadcast, scatter, gather, allreduce）以及容错机制。我们将通过实际案例，演示如何使用MPI构建高性能的分布式应用。 并行文件系统：介绍并行文件系统（如Lustre, GPFS）的设计原理，以及它们如何支持大规模并行I/O。 任务并行与数据并行：区分任务并行和数据并行两种主要的并行计算范式，并分析其适用场景。 章节六：高性能计算应用案例与优化实践 科学计算中的并行化：以天气预报、分子动力学模拟、计算流体力学（CFD）等科学计算领域为例，展示如何将复杂的算法进行并行化设计和实现。 大数据处理的并行化：介绍Hadoop MapReduce、Spark等大数据处理框架的并行计算模型，以及如何在这些框架下进行高效的数据处理。 高性能计算（HPC）的性能优化：深入探讨代码优化技术，包括算法选择、数据结构优化、内存访问模式优化、通信开销最小化等。我们将重点分析如何利用性能分析工具来识别瓶颈并指导优化。 GPU加速计算：通过具体的深度学习、图像处理、科学模拟等应用，展示如何利用GPU进行高效的并行计算，并探讨GPU的内存管理和数据传输优化。 第三部分：面向未来的计算范式与系统优化方向 本部分将放眼未来，探讨新兴的计算技术和系统设计理念，包括异构计算、近存储计算、量子计算等，以及它们将如何改变未来的计算格局。同时，我们将进一步探讨在人工智能和大数据时代，系统优化的新挑战与新机遇。 章节七：异构计算与新型计算架构 CPU+GPU异构计算：深入分析CPU和GPU协同工作的优势，以及OpenCL、CUDA等异构计算编程模型。我们将探讨任务分配、数据迁移和同步等关键挑战。 FPGA与ASIC在加速中的应用：介绍现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）在特定计算任务加速中的作用，以及它们的开发流程和优势。 近存储计算（In-Memory Computing）与存内计算（Processing-In-Memory, PIM）：探讨将计算能力移至存储器附近甚至存储器内部，以解决“冯·诺依曼瓶颈”的新型计算范式。 新型处理器架构：介绍RISC-V等开放指令集架构的兴起，以及其对未来处理器设计的影响。 章节八：人工智能与大数据时代的系统优化 深度学习框架与硬件优化：深入分析TensorFlow, PyTorch等深度学习框架的底层设计，以及如何针对CPU, GPU, TPU等不同硬件平台进行模型和系统的优化。 分布式训练与推理：探讨大规模深度学习模型的分布式训练策略，以及如何优化模型的推理性能，满足实时应用需求。 边缘计算与物联网（IoT）系统设计：分析边缘设备计算资源的限制，以及如何设计轻量级、高能效的计算系统来支持物联网应用。 安全与隐私保护在系统设计中的考量：探讨在分布式和异构计算环境中，如何保障数据安全和用户隐私。 章节九：面向未来的计算范式与系统展望 量子计算的基本原理与挑战：简要介绍量子计算的基本概念（量子比特、叠加、纠缠），以及其潜在的应用领域和当前面临的技术挑战。 类脑计算与神经形态计算：探讨模拟人脑神经元和突触工作原理的类脑计算模型，以及其在人工智能和模式识别领域的潜力。 可持续计算与绿色计算：分析计算系统对能源消耗的影响，并探讨绿色计算的设计原则和优化策略，例如节能硬件设计、高效算法和资源管理。 系统软件与硬件的协同演进：展望未来系统软件（操作系统、编译器、运行时环境）与新型硬件架构的协同演进趋势。 本书的编写旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的计算机系统设计与优化知识体系。通过对基础理论的透彻讲解和对前沿技术的深入剖析，本书将帮助读者建立起强大的系统思维能力，为他们在计算机科学领域的研究和工程实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题包含了“2019版”和“第7版”，这表明它是一个不断更新和完善的教材。对于计算机科学领域的知识，尤其是数据结构，新算法、新理论的出现是常态，所以一本能够及时更新版本的书籍对学习者来说至关重要。我希望这本书能够紧跟学术前沿，对一些经典的数据结构和算法进行深入的讲解，同时也能介绍一些在实际应用中比较流行的新技术和新思想。当然，作为一本考研复习指导用书，它更应该关注考试大纲所要求的知识点，并能够将这些知识点系统地梳理清楚。我尤其看重那些能够提供清晰逻辑脉络的书籍，希望它能够将复杂的数据结构和算法概念化繁为简，让我在短时间内掌握核心要义。如果书中能包含一些典型的面试题和算法题，并给出详细的解答思路，那就更完美了，这对于准备找工作的学生来说也是非常有益的。我期望这本书能够成为我在考研道路上的得力助手，帮助我节省大量的时间，提高复习效率，最终取得理想的成绩。

评分☆☆☆☆☆

对于计算机专业的考研学生而言，数据结构无疑是核心课程之一。这本书的出现，让我看到了一丝曙光。我之所以对其抱有较高的期望，是因为其明确的定位——“2019版数据结构高分笔记（第7版）率辉计算机专业研究生入学考试复习指导用书高校计”。“高分笔记”意味着它很可能提炼了精华，总结了考试的重点和难点。“第7版”则表明其内容的权威性和不断完善。“复习指导用书”更是直接点明了其功能性。我希望这本书能够清晰地梳理出数据结构的大纲要求，并围绕这些要求进行深入浅出的讲解。在讲解过程中，我期望它能够多用图示、表格等形式来辅助理解，特别是对于一些抽象的算法和概念。我非常看重书籍中提供的解题方法和技巧，如果书中能够提供一些如何分析问题、如何设计算法、如何优化算法的思路，那将是对我最大的帮助。此外，我希望这本书能够包含一定数量的练习题，并且这些题目能够具有代表性，能够反映出考研的真实水平。当然，如果能提供详细的答案解析，能让我明白解题的思路和关键点，那就更好了。我期待这本书能成为我在考研复习过程中的“秘密武器”，帮助我高效地掌握数据结构知识，顺利通过考试。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据结构充满兴趣的学生，我一直在寻找一本能够深入浅出、既有理论深度又有实践指导意义的书籍。当我看到这本书的名称时，“高分笔记”和“复习指导用书”这些字眼立刻吸引了我，这说明它不仅仅是一本教科书，更是一本能够帮助我提炼重点、攻克难关的学习辅导材料。我希望这本书能够对各种数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等，进行详尽的讲解，并提供不同实现的优缺点分析。更重要的是，我希望它能够深入剖析各种算法，比如排序、查找、图的遍历、最短路径等，讲解其思想、实现步骤、时间空间复杂度分析，以及在不同场景下的应用。作为一本研究生入学考试的指导用书，我非常期待它能够包含大量的例题，并且这些例题能够覆盖到考试的各个重点和难点。如果书中还能提供一些经典的算法题解法，甚至是一些解决复杂问题的思考框架，那将对我非常有帮助。我希望这本书能够帮助我建立起对数据结构和算法的整体认知，并且能够培养我分析和解决问题的能力，为我的考研之路奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我立刻被其内容所吸引。尽管我还没有深入阅读，但从整体的编排和风格来看，它似乎非常适合那些希望在数据结构领域打下坚实基础的读者。我特别关注那些能够帮助我理解抽象概念的书籍，比如链表、树、图等，如果这本书能够用清晰易懂的方式解释它们的原理和应用，那就太棒了。我个人偏爱那些图文并茂的书籍，如果书中包含大量的示意图和流程图，能够直观地展示算法的执行过程，那将极大地提升我的学习效率。此外，我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，还应该包含丰富的实践案例和练习题，最好是带有详细的解答和分析，这样我才能在动手实践中检验自己的学习成果，并且能够学习到不同的解题思路。对于考研来说，掌握历年真题的解法更是重中之重，我希望这本书能够在这方面有所体现，或者至少能够提供一些高质量的模拟题，让我能够提前适应考试的难度和题型。这本书的“高分笔记”之名，也让我对它寄予厚望，希望它能够提供一些考试技巧和答题策略，帮助我在考场上发挥出最佳水平。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版时间是2019年，封面上的“高分笔记”四个字瞬间吸引了我，立刻就联想到了考研复习时的那种紧张又充实的状态。作为一名正在备考计算机专业研究生入学考试的学生，我一直在寻找一本能够系统梳理知识点、提供解题思路的优秀辅导书。市面上同类书籍琳琅满目，选择起来确实需要慎重。这本书的第七版，意味着它经过了多次的修订和完善，这让我对它的内容质量和权威性有了更高的期待。封面上“率辉”这个名字，虽然我不是特别熟悉，但“计算机专业研究生入学考试复习指导用书”的定位，以及“高校计”这样的缩写，都传递出一种专业性和针对性，让人觉得它就是为我们这类考生量身打造的。我尤其看重那些能够帮助我快速掌握核心概念、理解复杂算法以及熟悉考试重难点的书籍。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，为我指明方向，帮助我高效地度过考研复习的这段关键时期。收到书后，我会仔细翻阅目录，看看它是否覆盖了所有考研大纲要求的重要章节，比如数据结构的基础知识、各种数据组织的实现方式、算法的设计与分析等。我希望它能有清晰的章节划分，每个章节都围绕一个核心主题展开，并且能有足够的例题和习题来巩固学习效果。

评分☆☆☆☆☆

相当不错的我书哦

评分☆☆☆☆☆

很好，不错，考研加油！

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

书质量非常不错，速度也很快

评分☆☆☆☆☆

挺好用的

评分☆☆☆☆☆

挺好用的

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

物流实在是不敢恭维，将近一周才收到货吧