《数据结构》学习指导与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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任雪萍 编

图书标签:

• 数据结构
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• 实践
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• Java
• 可视化
• 代码实现

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560637549

版次：1

商品编码：11769026

开本：16开

出版时间：2015-09-01

页数：154

字数：207000

内容简介

本书是与《数据结构（Java版）》（叶核亚主编，电子工业出版社出版）配套的辅导教材，其习题和答案中采用的各种数据接口和存储类型与《数据结构（Java版）》一书一致。全书共分为10章，前9章分别为：绪论、线性表、串、栈和队列、数组、树与二叉树、图、查找表和内部排序表等，每章均由三个部分组成，分别是：知识点总结分析，同步练习和同步练习参考答案。第10章给出部分综合课程设计题目和课程设计报告模板，以进一步锻练学生数据结构与算法设计和实现的能力。附录A和附录B分别给出杭州电子科技大学信息工程学院计算机系“数据结构”部分试题，以及硕士研究生入学考试“数据结构”试题和考试大纲。本书既可以作为学习数据结构课程的辅助教材，也可以作为数据结构课程研究生入学考试的复习参考书。

前言/序言

《数据结构：算法的基石与智慧的载体》 在这个信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长和演变，如何高效地组织、存储、管理和处理这些海量数据，成为了衡量一个国家、一个企业乃至一个个人技术实力和解决问题能力的关键。而这一切的根基，便是“数据结构”。它不仅仅是一门计算机科学的基础课程，更是算法设计、系统优化、智能分析乃至人工智能发展不可或缺的理论支撑。 本书，《数据结构：算法的基石与智慧的载体》，旨在为读者打开一扇通往数据世界深度探索的大门。我们不局限于某一种特定的编程语言或技术框架，而是将目光聚焦于数据结构本身所蕴含的普遍性原理、核心思想以及它们在解决实际问题时所展现出的强大力量。本书的编写，力求做到理论严谨，逻辑清晰，同时兼顾启发性与实践性，让读者在理解抽象概念的同时，能够感受到数据结构在现实世界中的应用价值。 第一篇：数据结构的本质与演化 在这一篇中，我们将从宏观的视角出发，探讨数据结构的定义、基本概念以及其在计算机科学发展历程中的地位。我们将追溯数据结构的发展脉络，了解不同的数据结构是如何在解决特定计算问题时应运而生的，以及它们各自的优缺点。 数据结构是什么？ 我们将深入剖析“数据结构”的内涵，将其定义为数据元素之间的逻辑关系和存储关系。我们将强调，数据结构并非孤立的理论，而是与算法紧密相连，互为表里。选择合适的数据结构，能够极大地提升算法的效率，甚至直接决定问题的可解性。 数据结构的基本类型： 我们将系统性地介绍数组、链表、栈、队列等基础数据结构。对于每一种数据结构，我们都会从其定义、逻辑结构、存储结构、基本操作（如插入、删除、查找、遍历）及其时间复杂度和空间复杂度等维度进行详细阐述。我们将通过生动形象的比喻和图示，帮助读者直观理解这些抽象的概念。例如，我们会将链表比作一串相连的珠子，将栈比作一个叠放盘子的容器，将队列比作排队等候的队伍。 抽象数据类型（ADT）： 我们还将引入抽象数据类型的概念，它将数据结构的操作与其具体实现分离开来，提供了一种更高层次的抽象视角。理解ADT对于设计模块化、可维护的软件系统至关重要。 第二篇：核心数据结构的深度解析 在奠定基础之后，我们将进入更复杂的、但也是应用更广泛的数据结构的深度探索。这一部分将是本书的核心内容，我们将围绕树、图、哈希表等展开。 树形结构： 树作为一种重要的非线性数据结构，在信息组织、搜索、排序等方面发挥着举足轻重的作用。 二叉树与二叉搜索树： 我们将从基本的二叉树开始，介绍其定义、性质以及各种遍历方法（前序、中序、后序）。在此基础上，我们将深入讲解二叉搜索树（BST）的原理，包括其查找、插入和删除操作，并分析其在最坏情况下的性能表现。 平衡二叉搜索树（AVL树与红黑树）： 为了解决普通二叉搜索树在某些情况下性能退化的问题，我们将详细讲解AVL树和红黑树等自平衡二叉搜索树。我们会重点阐释它们的平衡条件、旋转操作以及插入和删除过程中如何维护平衡，从而保证查找、插入和删除操作的时间复杂度能够稳定在O(log n)。 B树与B+树： 在数据库和文件系统中，B树及其变种（如B+树）是不可或缺的数据结构，它们有效地解决了磁盘I/O的瓶颈问题。我们将介绍B树的定义、性质以及在多路查找和磁盘存储中的优势。 堆： 堆是一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列和高效地解决选择问题（如Top K问题）。我们将介绍最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入、删除和堆排序算法。 图结构： 图是一种能够灵活表示对象之间复杂关系的强大工具，在网络、社交、交通等领域有着广泛的应用。 图的定义与表示： 我们将介绍图的顶点、边、度、连通分量等基本概念，并重点讲解邻接矩阵和邻接表这两种常用的图表示方法，以及它们在存储空间和操作效率上的权衡。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图的基本遍历算法，我们将详细讲解它们的原理、实现方式以及在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 最短路径算法： Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等是解决单源最短路径和所有顶点对最短路径问题的经典算法。我们将深入解析它们的思想、实现步骤以及在实际场景中的应用。 最小生成树算法： Prim算法和Kruskal算法是构建最小生成树的两种有效方法，我们将讲解它们的原理和应用，例如在网络设计中的成本优化。 哈希表（散列表）： 哈希表以其平均O(1)的查找、插入和删除时间复杂度，成为最常用的查找数据结构之一。 哈希函数的设计： 我们将探讨哈希函数的作用，以及如何设计一个好的哈希函数来减少冲突。 冲突解决方法： 链地址法（拉链法）和开放地址法（线性探测、二次探测、双重散列）是解决哈希冲突的两种主要策略，我们将详细介绍它们的原理和实现。 哈希表的性能分析： 我们将分析负载因子对哈希表性能的影响，以及如何通过动态扩容来维持其高效性。 第三篇：高级数据结构与应用 在掌握了核心数据结构后，我们将进一步探索一些更高级、更具挑战性的数据结构，以及它们在解决复杂问题中的应用。 字典树（Trie）： Trie树特别适用于存储字符串集合，并能高效地进行前缀匹配、单词查找等操作，在搜索引擎、自动补全等领域发挥着重要作用。 并查集（Disjoint Set Union）： 并查集是一种用于处理不相交集合合并与查询的数据结构，在判断图的连通性、Kruskal算法等场景中非常有用。 跳跃表（Skip List）： 跳跃表是一种概率性查找数据结构，它通过引入多层链表来实现在平均O(log n)的时间内进行查找、插入和删除操作，同时又比平衡树更易于实现。 堆的变种（如二项堆、斐波那契堆）： 我们将简要介绍一些更高级的堆结构，它们在某些特定算法（如图算法）中可以提供更优的性能。 第四篇：数据结构在算法设计中的角色 数据结构与算法是密不可分的。在这一篇中，我们将强调数据结构在不同算法设计范式中的作用。 递归与分治： 许多递归算法（如快速排序、归并排序）都依赖于特定数据结构（如数组）的分解和组合。 动态规划： 动态规划通常需要使用表格（本质上是数组或二维数组）来存储子问题的解，以避免重复计算。 贪心算法： 贪心算法常常利用堆来维护当前最优解，以便快速找到下一个最优选择。 回溯算法： 回溯算法在搜索过程中，常常需要使用栈或队列来管理搜索状态。 第五篇：实践与思考 理论学习的最终目的是为了解决实际问题。在这一篇中，我们将引导读者将所学知识应用于实践。 常见问题解析： 我们将选取一些在编程竞赛、面试以及实际开发中常见的数据结构相关问题，例如：如何判断链表是否有环？如何实现LRU缓存？如何找到数组中的重复数字？等等，并给出详细的解题思路和多种数据结构解决方案。 算法复杂度分析的实践： 我们将通过大量的实例，让读者体会如何准确地分析算法的时间复杂度和空间复杂度，并理解为什么选择合适的数据结构能带来数量级的性能提升。 面向对象的思考： 我们还将引导读者思考如何将抽象数据类型转化为可用的类，在面向对象的编程范式下构建清晰、可复用的数据结构实现。 本书的特色： 循序渐进，由浅入深： 从基础概念到高级结构，逻辑清晰，便于读者逐步掌握。 理论与实践并重： 既有严谨的理论阐述，也有对实际应用场景的分析和代码示例（示例代码将以伪代码或通用描述方式呈现，不局限于特定语言）。 注重启发性： 强调数据结构背后的思想和设计哲学，而非死记硬背。 图文并茂： 利用丰富的图示和比喻，帮助读者直观理解抽象概念。 强调通用性： 聚焦数据结构本身的核心原理，不受具体编程语言或技术栈的限制，使读者能够灵活应用于各种开发环境。 学习数据结构，不仅仅是掌握一门技术，更是培养一种解决问题的思维方式——如何将现实世界中的事物抽象成数据，如何设计高效的逻辑关系来处理它们，以及如何利用这些结构来构建更复杂、更智能的系统。《数据结构：算法的基石与智慧的载体》 愿成为您在这趟探索之旅中的良师益友，助您打下坚实的计算机科学基础，解锁更多技术创新的可能。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种工作多年，但基础知识有些薄弱的开发者，《数据结构》学习指导与实践》这本书，无疑是一次“重塑”的机会。我之前在工作中也接触过一些数据结构相关的概念，但总是感觉似懂非懂，缺乏系统性的理解。这本书正好满足了我的需求。它以一种非常系统和全面的方式，梳理了数据结构和算法的知识体系，并且将理论与实践完美结合。 我特别喜欢书中在讲解各种算法的性能分析时，所采用的那种严谨但又不失生动的风格。它会详细解释时间复杂度和空间复杂度的概念，并通过图表和实例来展示不同算法在不同数据规模下的性能表现。这让我能够更加客观地评估各种算法的优劣，并在实际开发中做出更明智的选择。例如，在讲解查找算法时，它会详细分析线性查找、二分查找、哈希查找的性能差异，并根据不同的应用场景给出建议。这种深入的分析，让我能够真正理解“为什么”要选择某种算法，而不是盲目跟风。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我得说，非常吸引人。它不像很多技术书籍那样，充斥着晦涩难懂的专业术语，而是用一种更加平实、易懂的方式来讲解复杂的概念。即使是第一次接触数据结构的学习者，也能从中找到学习的乐趣。《数据结构》学习指导与实践》在这一点上做得尤其出色。它会用很多生活中的例子来比喻抽象的概念，比如用排队买票来比喻队列的先进先出原则，用堆放积木来比喻堆栈的后进先出原则。 我记得在学习图的遍历时，它并没有直接给出DFS和BFS的代码，而是先用一个“迷宫探险”的场景来引入DFS的思想，然后又用“查找所有能到达的地点”来引入BFS的思想。这种故事化的叙述方式，让我更容易理解算法的逻辑，也更愿意花时间去钻研。而且，书中还会穿插一些关于算法的“黑历史”或者“趣闻”，比如某个算法的发明过程，或者它在实际应用中遇到的挑战，这些都极大地增加了阅读的趣味性，让我觉得学习的过程不是枯燥的，而是充满探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习数据结构和算法，最终目的还是为了写出更高效、更优化的代码。而《数据结构》学习指导与实践》这本书，在这方面真的是做到了极致。它在介绍每一种数据结构和算法时，都会不遗余力地强调其在实际编程中的应用和性能考量。例如，在讲解排序算法时，它并没有简单地罗列出冒泡排序、选择排序、快速排序、归并排序等，而是深入分析了它们各自的适用场景。对于大规模数据，它会推荐使用快速排序或归并排序，并解释了其分治的思想如何能够有效降低时间复杂度。对于内存受限的场景，它可能会提及原地排序算法的优势。 更重要的是，这本书鼓励我思考“为什么”。在介绍堆栈和队列时，它不仅仅讲解了它们先进后出（LIFO）和先进先出（FIFO）的特性，还探讨了它们在函数调用栈、表达式求值、广度优先搜索等场景下的实际应用。它会引导我去思考，为什么在实现一个递归函数时，系统会隐式地使用堆栈来管理函数的调用信息，以及队列是如何在操作系统中实现任务调度和缓冲区管理的。这种“追根溯源”的学习方式，让我能够从本质上理解这些数据结构的用途，而不是死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据结构》学习指导与实践》这本书，我最大的感受就是它的“厚重感”。这种厚重感并非来自于页数的多少，而是来自于它内容的深度和广度。它并没有满足于简单地介绍几种常见的数据结构，而是将它们置于一个更广阔的计算机科学的图景中进行阐述。比如，在讲解树形结构时，它不仅深入探讨了二叉树、平衡二叉树（AVL树、红黑树）的原理和实现，还触及到了B树、B+树等在数据库和文件系统中应用广泛的高级树结构。 我尤其喜欢书中在介绍算法时，那种“由浅入深，由易到难”的节奏。它会从最直观的暴力解法开始，引导我分析其效率低下的原因，然后逐步引入更优的算法，比如动态规划或者回溯算法，并详细讲解其设计思路和优化技巧。在讲解动态规划时，它会反复强调“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念，并通过经典的背包问题、最长公共子序列等例子来加深我的理解。这种步步为营的学习过程，让我能够建立起扎实的算法思维，并且具备了独立解决复杂算法问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“实践”部分，我不得不说，真的是给了我惊喜。很多时候，我们学习数据结构，最怕的就是学了半天，到头来却不知道怎么用。这本书在这方面做得非常到位。它不仅仅是提供了一些简单的代码示例，而是将很多实际应用场景下的问题，通过数据结构和算法的视角进行了剖析，并给出了相应的解决方案。我印象最深的是在讲到图结构时，它不仅仅介绍了邻接矩阵和邻接表等表示方法，还结合了社交网络分析中的“朋友推荐”问题，讲解了如何运用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）来找出共同好友，以及如何使用Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法来计算最短路径，这在导航系统或者网络路由中都至关重要。 更让我觉得难能可贵的是，书中并没有直接给出“标准答案”，而是通过引导性的提问和逐步深入的分析，鼓励我去思考。它会提出一些变种问题，或者让我在现有框架上进行改进，这极大地锻炼了我的独立思考和解决问题的能力。我记得有一次，在学习哈希表的时候，它提出了一个关于“如何设计一个高效的搜索引擎索引”的问题，并引导我思考哈希冲突的解决策略，以及如何平衡存储空间和查找速度。这种循序渐进的引导方式，比直接背诵代码要有效得多，让我能够举一反三，将学到的知识迁移到其他类似的问题上。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据结构》学习指导与实践》这本书，我感觉自己对计算机科学中最核心的几个概念有了全新的认识。这本书不像我之前看过的某些教材，只是一味地堆砌概念和公式，它更像是一位循循善诱的老师，在潜移默化中将复杂的知识点分解，并与实际的应用场景紧密结合。我尤其喜欢它在分析各种数据结构的时间复杂度和空间复杂度时，所采用的直观解释方式。它不仅仅是给出一个“O(n)”或者“O(logn)”的结论，而是通过生动的比喻和图示，让我能够清晰地理解这些复杂度背后代表的含义，以及它们对程序性能的影响。 例如，在讲解二叉搜索树的查找操作时，它没有直接给出递归公式，而是将查找过程比作在一本字典中按首字母查找单词，越是平衡的树，查找的速度越快，就像一本排版良好的字典，你很容易就能找到目标词汇。而对于不平衡的树，则可能像一本堆砌了大量附加信息的笔记本，翻找起来费时费力。这种形象的比喻，让我一下子就抓住了核心思想，并且能够牢记于心。此外，书中还穿插了一些关于算法设计思想的讨论，比如贪心算法、动态规划等，它会分析这些算法的适用条件和局限性，并提供一些经典的例题进行讲解，这对我理解算法的“道”比“术”有着莫大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《数据结构》学习指导与实践》这本书，对于我这样一个在校大学生来说，简直是“救星”般的存在。学校的课程虽然也很扎实，但往往过于侧重理论的推导，而对于如何将这些理论应用到实际编程中，则涉及不多。这本书就弥补了这一不足。它在介绍完每一种数据结构后，都会给出大量的、与实际开发场景紧密相关的代码示例。这些示例不仅仅是简单的增删改查，而是涉及到一些更复杂的应用，比如如何利用哈希表来构建一个简单的内存缓存系统，或者如何使用优先队列来实现一个任务调度器。 更让我惊喜的是，书中的代码示例都经过了精心的设计，不仅逻辑清晰，而且注释详细。它会解释每一行代码的作用，以及为什么选择这样的实现方式。这对于我这样一个还在努力提升编程技巧的学习者来说，是无价的财富。我能够通过阅读这些代码，学习到很多优秀的编程习惯和技巧，并且能够将这些知识应用到我自己的课程设计和项目开发中。这本书让我觉得，数据结构和算法不再是纸上谈兵，而是切实可行的工具，能够帮助我解决实际问题，提升编程能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“实践”导向，可以说是我最看重的一点。很多关于数据结构的图书，在讲解完概念之后，就草率地结束了，留给读者大量的“如何应用”的空白。《数据结构》学习指导与实践》在这方面做得非常出色。它不仅仅是给出了代码示例，而是将实际项目中的常见问题，通过数据结构和算法的视角进行了剖析，并给出了解决方案。 我记得在学习树结构时，它不仅仅讲解了二叉树、平衡树，还深入探讨了它们在文件系统、数据库索引等方面的实际应用。它会分析为什么B+树比二叉搜索树更适合作为数据库的索引结构，并且会从磁盘I/O的角度来解释其优势。这种结合实际应用场景的讲解，让我能够深刻理解数据结构在真实世界中的价值，而不仅仅是在课堂上学习的抽象概念。书中还会引导我去思考，如何根据实际需求来选择最合适的数据结构，以及如何在不同的数据结构之间进行权衡。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，《数据结构》学习指导与实践》这本书的最大的优点在于其“循序渐进”的学习设计。它并没有一开始就抛出大量的复杂概念，而是从最基础的数组、链表开始，逐步深入到树、图、哈希表等更复杂的数据结构。并且，在每一个阶段，它都给出了足够的“学习指导”和“实践”内容，来帮助我巩固和理解。 我特别喜欢书中在讲解算法时，那种“解题思路”的呈现方式。它不会直接给出最优解，而是先引导我去思考暴力解法，然后分析其效率瓶颈，再逐步引入更优化的算法。这种“由简入繁”的解题思路，让我能够更好地理解算法的设计思想，并且能够举一反三，将学到的方法应用到其他问题上。例如，在讲解动态规划时，它会反复强调“状态转移方程”的推导过程，并且通过多个经典的动态规划问题来加深我的理解。这种方式，让我觉得学习过程是主动的，而不是被动的接受。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到手里的时候，其实是抱着一种半信半疑的态度。市面上关于数据结构的讲解类书籍，我真的接触过不少，有的过于理论化，啃下来感觉像是在嚼蜡；有的又过于浅薄，学完之后感觉云里雾里，对实际应用还是知之甚少。《数据结构》学习指导与实践》这个名字，听起来倒是挺接地气的，既有“学习指导”，又强调“实践”，这不正是很多像我一样，希望将理论与实践相结合的学习者所需要的吗？ 我特别看重的是它在“学习指导”这部分的处理。很多教材在介绍完某个数据结构后，会直接抛出一些枯燥的算法分析，而这本书似乎更加注重引导我理解这个数据结构“为什么”要这样设计，“有什么”优缺点，以及在“什么场景下”使用它最合适。我记得在讲解链表的时候，它并没有止步于解释单链表、双链表、循环链表的基本结构和操作，而是深入探讨了链表在内存分配、动态性以及特定算法实现中的优势，比如在实现LRU缓存淘汰策略时的巧妙运用。它还会分析为什么在这种场景下，数组或其他数据结构可能就不那么高效，这种对比分析对我来说非常有启发性，让我能够真正理解每种数据结构存在的价值和定位。