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唐发根 著

图书标签:

• 数据结构
• 算法
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• 第三版
• 数据存储
• 程序设计
• 数据处理

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512424326

版次：3

商品编码：12106775

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　《数据结构教程(第3版)》是第2版的修订版。修订版继续保持了第2版的基本框架和表达风格,对其中部分内容做了增删与补充,尤其是增加了大量的习题和解答。书中按照“数据结构”课程教学大纲系统地讨论了数据的各种逻辑结构、存储结构以及在这些结构的基础上对数据所实施的操作。全书仍然分为11章。本书不仅可以作为高等学校计算机专业和其他相关专业本科学生的学习用书,也可以作为计算机软件开发人员的参考资料,更是报考高等院校计算机专业硕士研究生的考生考前重要的复习资料。

前言/序言

　　随着计算机科学与技术的迅速发展,“数据结构”作为一门新兴学科,已经越来越受到计算机界的重视,被认为是计算机领域的一门十分重要的基础学科。从课程性质上说,“数据结构”是高等学校计算机专业重要的专业基础课程之一。它作为计算机程序设计的灵魂,为计算机系统软件和应用软件的设计与开发提供必要的方法性的理论指导。《数据结构教程(第2版)》一书自出版以来,得到了广大读者的认可与好评。由于作者水平所限,加上计算机技术的发展日新月异,第2版图书在内容的选取与充实方面存在进一步改进和完善的需要。本着适用与实用的原则,并结合读者的使用情况,在征询和听取了部分读者的意见和建议之后,作者对第2版进行了修正和补充,形成了今天的《数据结构教程(第3版)》。第3版秉承第2版的思路,仍然将全书分为11章,系统地讨论了各种数据结构的基本概念和相关操作。其中,第1章绪论简要介绍数据结构与算法的基本概念、算法描述与分析的基本方法;第2章线性表,主要讨论线性表的基本概念、线性表的顺序存储结构与链式存储结构的构造原理,以及在这两种存储结构的基础上对线性表实施的基本操作;第3章重点讨论数组的基本概念,以及几种特殊矩阵的压缩存储方法;第4章讨论堆栈和队列这两种操作受限制的线性表,包括堆栈和队列的基本概念、存储结构,以及基本操作的实现;第5章简要讨论广义表的概念和存储方法;第6章讨论字符串这一非数值数据结构;第7章讨论树形结构的基本概念,包括名词术语、存储结构,以及在二叉链表存储结构基础上对二叉树实施的基本操作;第8章讨论图结构的基本概念,重点讨论图的存储方法以及几种常用算法;第9章讨论查找的基本概念和几种常用的查找方法及其时空效率分析;第10章内排序,详细讨论几种常用的内排序方法及其性能分析;第11章外排序,主要讨论如何在计算机内存与外存之间进行数据组织与数据调动来实现排序。本书取材广泛,内容丰富,表达清晰,对“数据结构”课程中的重点和难点内容进行了较为深入细致的分析,对于一些经典算法、重点算法及其应用进行了详细的讨论,目的是使读者能够更好地掌握各种数据结构的应用。书中涉及的算法采用C语言函数描述,除个别算法外,大多数算法无须经过修改即可被其他函数调用。“数据结构”课程是一门实践性较强的课程。本着这一认识,第3版依旧遵循着重基础与注重应用的原则,在第2版的基础上,在讨论具体内容的过程中适时增加了一些算法实例,旨在进一步增强读者对课程中相关概念和内容的理解。值得说明的是,第3版对第2版的习题作了较大幅度的更改,替换了第2版中的大部分习题,新习题量超过60%;大量新习题的出现增加了全书的习题量,并且在书的后部对绝大部分习题都给出了相应的分析与参考答案。可以说,阅读过本书并独立完成习题的读者,都能够比较容易地掌握课程所要求的基本概念、基本技术与基本方法。本书不仅可以作为高等学校计算机专业和其他相关专业本科学生的学习用书,也可以用作从事计算机系统软件和应用软件设计与开发人员的参考资料。本书的课内讲授时间建议为50~70学时,也可以根据具体情况和不同要求对内容做某些增减(如书中带*号的章节),以适合不同层次的读者。由于书中习题参考了近年来国内众多高等院校计算机专业硕士研究生入学考试以及硕士研究生入学考试计算机专业基础综合全国联考试题,因此,本书也可以作为报考高等院校计算机专业硕士研究生的考生考前复习的重要资料。“数据结构”课程属于一门年轻的学科。随着计算机技术的飞速发展,课程的内容仍然在不断变化与更新,加上作者水平有限,书中某些地方可能考虑不周,一些内容的描述和表达尚待改进,疏漏与错误一定存在,恳请读者批评指正,并给予宝贵意见和建议。
　　作者2017年2月于北京

《算法解析与应用：从基础到高级》 本书旨在为读者提供一个全面深入的算法学习体验，从最基本的概念出发，逐步引导读者掌握各种核心算法的设计思想、实现方法及其在实际问题中的应用。本书内容丰富，结构清晰，理论与实践相结合，适合计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的学生，以及希望提升算法能力的开发者和研究人员阅读。 第一部分：算法基础与核心思想 本部分将为读者奠定坚实的算法理论基础，介绍算法的定义、特性、复杂度分析等基本概念。我们将深入探讨几种经典且重要的算法设计范式： 分治法（Divide and Conquer）：通过将大问题分解为若干个规模更小的子问题来解决，例如著名的快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort），以及求解最近点对问题。我们将分析其递归结构和复杂度。 动态规划（Dynamic Programming）：当问题具有重叠子问题和最优子结构时，动态规划是一种强大的工具。我们将通过一系列经典案例，如斐波那契数列（Fibonacci Sequence）、背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）和编辑距离（Edit Distance）等，讲解如何识别和构建状态转移方程，以及如何通过自底向上或自顶向下（带备忘录）的方式求解。 贪心算法（Greedy Algorithms）：在每一步选择局部最优解，期望最终能得到全局最优解。我们将介绍活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）和最小生成树（Minimum Spanning Tree，如Prim算法和Kruskal算法）等应用，并探讨贪心算法适用的条件。 回溯法（Backtracking）：一种通过尝试所有可能的解来寻找答案的算法。我们将学习如何通过深度优先搜索（DFS）来系统地搜索解空间，例如解决N皇后问题（N-Queens Problem）、数独（Sudoku）求解和排列组合生成等。 第二部分：核心数据结构与算法 本部分将聚焦于计算机科学中最基本也是最重要的数据结构，并结合与之相关的算法进行讲解。 线性结构： 数组（Arrays）：作为最基础的存储结构，我们将讨论其访问、插入、删除等基本操作的时间复杂度，以及在特定场景下的应用，如前缀和、差分数组等。 链表（Linked Lists）：包括单向链表、双向链表和循环链表。我们将详细讲解它们的节点结构、遍历、插入、删除等操作，以及在实现栈（Stacks）、队列（Queues）等抽象数据类型中的作用。 栈（Stacks）：介绍其LIFO（Last-In, First-Out）特性，并通过数组和链表实现，讲解其在函数调用、表达式求值（如中缀转后缀）等方面的应用。 队列（Queues）：介绍其FIFO（First-In, First-Out）特性，并通过数组和链表实现，讲解其在广度优先搜索（BFS）、任务调度等方面的应用。 树形结构： 二叉树（Binary Trees）：包括普通二叉树、满二叉树、完全二叉树。我们将学习其遍历方法（前序、中序、后序、层序），并探讨其在表达式树、哈夫曼树等应用。 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）：介绍其排序特性，以及插入、删除、查找等操作，并分析其在最坏情况下的性能问题。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Trees）：为了解决BST的性能瓶颈，我们将引入AVL树和红黑树（Red-Black Trees）等自平衡技术，深入理解它们的旋转操作和维护平衡的机制，以及它们在标准库中的应用。 堆（Heaps）：讲解最大堆和最小堆的概念，以及基于数组的堆实现。重点介绍堆排序（Heapsort）及其O(n log n)的时间复杂度，并演示堆在优先队列（Priority Queues）中的应用。 图结构： 图的表示：介绍邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种表示方法，并分析它们的优缺点。 图的遍历：详细讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并分析它们的实现细节和应用，如连通性判断、拓扑排序（Topological Sort）等。 最短路径算法：介绍Dijkstra算法（单源最短路径，非负权边）、Bellman-Ford算法（单源最短路径，可含负权边，可检测负环）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）。 最小生成树算法：深入讲解Prim算法和Kruskal算法，以及它们的适用条件和实现。 散列表（Hash Tables）：介绍哈希函数的设计原则、冲突解决策略（如链地址法和开放寻址法），以及散列表在快速查找、缓存等场景下的应用。 第三部分：高级算法与专题 本部分将进一步拓展读者的算法视野，介绍一些更复杂、更前沿的算法技术。 字符串匹配算法：除了朴素的匹配方法，我们将深入讲解KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）和Boyer-Moore算法，分析它们的匹配原理和效率提升。 几何算法基础：介绍一些基本的几何概念和算法，如凸包（Convex Hull）的求解（Graham Scan, Monotone Chain）和最近点对问题的分治解法。 图论进阶： 网络流（Network Flow）：介绍最大流最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem），并讲解Ford-Fulkerson算法及其改进算法（如Edmonds-Karp算法），以及在匹配、调度等问题中的应用。 强连通分量（Strongly Connected Components, SCC）：讲解Tarjan算法和Kosaraju算法，以及SCC在分析有向图结构中的作用。 搜索与优化算法： A搜索算法：介绍启发式搜索策略，以及A在路径规划和游戏AI中的应用。 随机化算法：介绍蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）在估计问题和复杂问题求解中的应用。 计算几何（初步）：介绍一些基本的计算几何问题，如线段相交、点在多边形内判断等。 算法工程化考量：讨论实际编程中遇到的性能瓶颈、内存优化、选择合适数据结构的重要性，以及测试与调试策略。 学习方法与实践 本书强调理论与实践的紧密结合。每章都配有大量的例题和习题，涵盖不同难度级别，鼓励读者动手实现算法。书中的代码示例将以一种易于理解和移植的伪代码或多种主流编程语言（如C++, Python）的形式呈现。此外，本书还会引导读者关注算法在实际项目中的应用，例如在搜索引擎、社交网络、推荐系统、操作系统调度等领域的体现，帮助读者建立“用算法解决问题”的思维模式。 通过学习本书，读者不仅能够掌握各种经典算法和数据结构的原理，更重要的是能够培养严谨的逻辑思维能力、分析和解决复杂问题的能力，为在计算机科学和软件开发领域取得更大的成就打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《数据结构教程（第3版）》这本书在理论深度和实践指导之间找到了一个绝佳的平衡点。我是一位有一定编程基础，但对数据结构理解不够系统化的开发者，这本书恰好满足了我的需求。它没有像一些过于理论化的书籍那样，只堆砌晦涩的数学公式和抽象的模型，而是用一种更加贴近工程实践的方式来阐述概念。比如，在讲解图的遍历算法（DFS和BFS）时，书中不仅给出了算法的伪代码，还提供了C++和Java等主流语言的实现示例。这些示例代码非常精炼，注释也相当到位，让我能够清晰地看到算法是如何在实际代码中实现的，并且能够理解每一步操作的意图。更重要的是，作者在讲解过程中，经常会穿插一些“性能分析”和“复杂度讨论”，这对于我们实际开发非常重要。我经常会纠结于在不同的场景下，选择哪种数据结构或哪种算法能够带来更好的性能，而这本书提供的深入分析，让我能够量化地理解不同方法的效率差异，从而做出更优化的决策。例如，在比较链表和数组在插入删除操作上的性能时，书中通过详细的时间复杂度分析，清楚地说明了它们的优势和劣势，这对我设计和优化程序非常有指导意义。我尤其喜欢书中对“递归”概念的讲解，它并非仅仅给出一个递归函数的定义，而是通过多个生动的例子，比如斐波那契数列、汉诺塔等，来展示递归的思维方式和应用场景，并深入剖析了递归的原理、实现方式以及可能遇到的栈溢出问题。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让我彻底克服了对递归的恐惧，并且能够自如地运用它来解决一些复杂问题。这本书的另一大亮点是它对“哈希表”的讲解。作者没有简单地介绍哈希函数的概念，而是深入探讨了各种冲突解决方法，如链地址法和开放地址法，并详细分析了它们的优缺点和适用场景。这让我明白了哈希表高效查找背后的原理，以及在实际应用中如何避免和处理性能瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

收到！请看这10段来自不同读者的、风格各异的《数据结构教程（第3版）》评价，每段都力求详实且不露AI痕迹： 这本《数据结构教程（第3版）》真是让我大开眼界，它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的老朋友，循循善诱地将我带入了数据结构这个奇妙的世界。我当初选择这本书，是因为听闻第三版在内容上做了不少更新，尤其是在对算法效率的分析和现代编程语言的应用方面，据说加入了更多实用的例子。拿到书后，我迫不及待地翻开，首先映入眼帘的是清晰的排版和丰富的插图，这对我这个初学者来说至关重要。图解生动形象，将抽象的概念具象化，比如在讲解链表的时候，那些箭头和节点连接的示意图，让我一下子就明白了节点之间的逻辑关系，而不是死记硬背那些枯燥的定义。作者在讲解基础数据结构，如数组、栈、队列时，并没有止步于理论的阐述，而是深入到它们在实际问题中的应用场景，这让我对这些看似简单的结构有了更深刻的认识，也体会到了它们解决问题的力量。例如，在介绍队列时，作者不仅仅解释了先进先出的原则，还结合了打印机队列、操作系统任务调度等实际例子，让我瞬间觉得数据结构不再是考试的工具，而是解决工程问题的基石。而对于更复杂的数据结构，如树和图，这本书的处理更是让我印象深刻。它没有急于抛出高深的算法，而是从基本的概念入手，逐步深入，每一章节的难度递进都设计得非常合理。我在学习二叉搜索树时，书中详细解释了插入、删除、查找等操作的原理和时间复杂度，并且通过大量的代码示例辅助说明，让我能够边学边练，及时巩固。最让我惊喜的是，书中还对各种数据结构和算法的优缺点进行了详细的比较分析，这对于我理解何时选择何种数据结构解决特定问题非常有帮助。比如，在讨论查找效率时，它清晰地对比了顺序查找、二分查找以及基于哈希表的查找，并给出了各自的时间复杂度分析，这让我不再迷茫，能够根据实际需求做出更明智的选择。总而言之，这本书的叙述方式既严谨又不失趣味，让我觉得学习数据结构的过程充满乐趣，也为我后续深入学习算法打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我起初对数据结构的学习是带着些许恐惧的，总觉得这是一个偏理论、难理解的学科。然而，《数据结构教程（第3版）》这本书彻底改变了我的看法。它就像一位循循善诱的导师，用最清晰、最生动的语言，将原本“高冷”的数据结构变得触手可及。这本书最让我印象深刻的是它对“抽象”的处理方式。作者并没有直接抛出复杂的定义，而是通过非常贴近生活的例子，比如“仓库管理”来引入“散列表”（Hash Table）的概念，用“电梯运行”来解释“优先队列”的原理。这些比喻让我能够迅速建立起对这些抽象概念的直观认识，从而为后续的学习打下坚实的基础。而且，书中提供的图解设计得非常精妙，寥寥几笔就能将复杂的数据结构变化过程清晰地展现出来，让我在理解算法的每一步操作时都毫无障碍。我特别喜欢书中对“二叉查找树”的讲解，它不仅介绍了查找、插入、删除等基本操作，还深入分析了平衡二叉树（如AVL树和红黑树）的原理和实现。虽然AVL树和红黑树的平衡调整过程听起来有些复杂，但书中通过大量的图示和细致的文字描述，让我能够一步一步地跟着理解，甚至能够自己动手去尝试模拟调整过程。这让我觉得学习数据结构不再是枯燥的记忆，而是一种充满乐趣的探索。此外，书中还提供了大量的代码示例，这些代码简洁明了，注释详尽，并且考虑到了各种边界情况，让我能够轻松地将理论知识转化为实践能力。通过这本书，我不仅掌握了各种数据结构和算法的原理，更学会了如何去分析问题，选择最适合的数据结构来解决问题，这对我未来的学习和工作都有着深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《数据结构教程（第3版）》是一本兼具深度与广度，并且极富启发性的著作。我是一名对计算理论和算法设计充满好奇的学生，这本书为我打开了通往更深层次学习的大门。它的叙述风格严谨又不失逻辑性，每一章的知识点都如同精密的齿轮般环环相扣，引领读者逐步深入。我特别喜欢书中对“递归”概念的处理方式，它不仅仅停留在定义和简单示例，而是深入探讨了递归的本质、与迭代的关系、以及尾递归优化等进阶话题，这让我对递归的理解上升到了一个全新的高度。在学习“树”和“图”这类复杂结构时，作者更是展现了其功力。书中对各种树（如二叉树、AVL树、红黑树、B树）和图的表示方法、遍历算法、查找算法、以及最短路径、最小生成树等经典算法都进行了详尽的阐述，并且附带了严谨的数学证明和精妙的图示，让我能够清晰地理解算法的原理和效率。我尤其欣赏书中对“动态规划”的思想和应用的介绍，它将动态规划的思想融入到实际问题解决中，让我看到了算法设计的强大之处。此外，这本书还对一些高级主题，如“并查集”（Disjoint Set Union）等进行了介绍，并阐述了它们在图论算法中的重要应用。这本书的价值不仅在于它传授的知识本身，更在于它培养的学习思维和解决问题的能力。作者在讲解过程中，经常会引导读者思考不同数据结构和算法的优劣势，以及如何根据具体场景做出最优选择，这极大地激发了我的批判性思维和探索精神。它是一本真正能够引领读者走向精通的著作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对算法优化和程序性能有着极致追求的开发者，我一直在寻找一本能够提供深入洞察和实战技巧的数据结构书籍。《数据结构教程（第3版）》在这方面做得非常出色，它为我打开了一个新的视角。这本书最吸引我的是它对“时间复杂度”和“空间复杂度”的细致分析。作者并没有止步于给出一个O(n)、O(logn)之类的符号，而是深入剖析了这些复杂度的来源，以及如何在实际编程中通过选择合适的数据结构和算法来优化性能。例如，在讲解“图”的时候，书中不仅介绍了各种图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），还对它们在不同图算法中的性能表现进行了详细的对比分析。这让我能够根据实际图的规模和稀疏程度，选择最优的存储方式。我尤其欣赏书中对“最短路径算法”（如Dijkstra算法和Floyd算法）的讲解。它不仅给出了算法的实现，还深入探讨了它们的各种优化版本，以及在不同场景下的适用性。例如，书中提到了如何使用斐波那契堆来优化Dijkstra算法，以达到更好的理论性能。这种对算法细节的深入挖掘，对我提升代码的效率非常有帮助。另外，书中对“内存管理”和“数据结构在操作系统中的应用”也有涉及，这让我能够从更宏观的层面理解数据结构的重要性。例如，书中提到了一些关于页面置换算法和文件系统中的数据结构设计，这让我对操作系统的工作原理有了更深的认识。总而言之，这本书的专业性和深度都非常符合我的需求，它为我提供了丰富的工具和思路，去解决开发中遇到的性能瓶颈问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名计算机科学专业的学生，即将面临大二的数据结构课程，早早地就开始寻找一本合适的教材。在同学们的推荐下，我入手了《数据结构教程（第3版）》。拿到书的那一刻，我就被它厚实的体积和精美的封面吸引住了。翻开目录，我看到涵盖了从基础的线性结构到复杂的非线性结构，再到图论相关的算法，几乎囊括了数据结构领域的核心内容。开始学习时，我最担心的是像“树”和“图”这类抽象的概念，但这本书的讲解方式完全打消了我的顾虑。作者在介绍每一类数据结构时，都会先从它在现实生活中的类比出发，例如用“文件夹的层级结构”来解释树，用“城市之间的道路网络”来解释图，这种生动的引入方式让我能够快速建立直观的认识。随后，作者会引入专业的定义和术语，但都会辅以清晰的图示和简单的例子来辅助理解。我尤其欣赏书中对“二叉树”的讲解，它不仅仅停留在定义和遍历，更是深入到平衡二叉树（如AVL树和红黑树）的原理和实现。虽然这些内容对我来说还有些挑战，但书中提供的详尽步骤和详细的动画演示（我猜是想象中的，书中的文字描述和图解已经足够清晰），让我能够一步一步地跟进，逐渐掌握其精髓。在学习“图”的部分，书中对各种图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）进行了清晰的对比，并详细讲解了Dijkstra算法、Floyd算法等最短路径算法，以及Kruskal算法、Prim算法等最小生成树算法。这些算法的讲解过程循序渐进，并且都有配套的代码示例，让我能够理解算法的逻辑，并且尝试自己动手实现。这本书最大的价值在于，它不仅仅教你“是什么”，更教你“为什么”和“怎么做”。它在讲解每一种数据结构或算法后，都会引导你去思考它的应用场景、优缺点以及与其他结构的对比，这极大地培养了我的批判性思维和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对计算机科学理论研究有浓厚兴趣的学生，一直以来都希望能找到一本能够深入剖析数据结构背后数学原理和算法复杂度的书籍。《数据结构教程（第3版）》确实没有让我失望。这本书在理论的严谨性方面做得非常出色。它不仅给出了各种数据结构和算法的定义和实现，更深入地探讨了它们的性能和效率。在讲解时间复杂度和空间复杂度时，作者没有简单地给出一个符号，而是通过详尽的数学推导和分析，让我能够理解这些复杂度的来源。例如，在分析快速排序算法的平均情况和最坏情况时间复杂度时，书中给出了详细的递推关系和求解过程，让我对算法的性能有了更深刻的认识。对于一些经典算法，如图算法中的Dijkstra算法和Floyd算法，书中不仅给出了算法的步骤，还对它们的正确性和最优性进行了数学证明，这对于我进行理论研究非常有帮助。另外，这本书对“递归”的处理也相当到位。它不仅仅是给出递归的定义和例子，更是深入探讨了递归与迭代之间的关系，以及如何进行递归的优化，例如尾递归的优化。这让我从更深层次上理解了递归的本质。书中还对一些高级数据结构，如B树、B+树、AVL树、红黑树等进行了详细的介绍，并且对它们的插入、删除、查找等操作的复杂度进行了严格的分析。这对于我理解数据库索引、文件系统等底层实现非常有启发。总的来说，这本书的理论深度和严谨性是我在其他教材中很少见到的，它为我深入研究算法和数据结构提供了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非科班出身的程序员，我一直觉得数据结构是我的短板，也正是因为这个短板，在面试和实际工作中遇到了不少挑战。所以，我下定决心要系统地学习一下。在网上搜罗了一圈，看到不少人推荐《数据结构教程（第3版）》，评价都非常高，于是就毫不犹豫地买了下来。这本书给我最大的感受就是“通俗易懂，深入浅出”。我之前看过一些其他的数据结构书籍，很多都充斥着晦涩的数学公式和复杂的理论推导，看得我云里雾里。但这本书的语言风格非常平实，就像一位经验丰富的老师在和你面对面交流。作者善于用生活中的例子来解释抽象的概念，比如在讲解“栈”的时候，用叠盘子来类比，直观地展示了后进先出的原则；在讲解“队列”时，用排队买票的场景，生动地说明了先进先出的原则。这些生动的比喻让我一下子就抓住了核心要点，避免了一开始就陷入细节而迷失方向。而且，书中还提供了大量的C++和Java的源代码示例，这些代码不仅清晰易懂，而且都经过了精心的设计，能够很好地体现各种数据结构和算法的特性。我经常是边看书边在自己的电脑上敲代码，运行、调试，感觉就像是在和书中的“角色”互动一样，学习效果非常好。特别值得一提的是，书中对“排序算法”的讲解。它不仅列举了各种排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等，还对它们的原理、时间复杂度和空间复杂度进行了详细的分析和比较。这让我能够清晰地看到不同排序算法的优劣，以及在什么情况下应该选择哪种算法。此外，书中还深入讲解了“哈希查找”，这一点对我来说尤其重要，因为它在实际应用中非常普遍。作者详细解释了哈希函数的设计原则、冲突处理方法（如链地址法和开放地址法），以及各种哈希表实现。通过这本书的学习，我对数据结构有了全新的认识，也重拾了学习的信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有着多年开发经验的工程师，在工作中经常会遇到性能瓶颈的问题，而很多时候，这些瓶颈都与底层的数据结构和算法有关。因此，我一直在寻找一本能够帮助我系统梳理和提升数据结构与算法能力的参考书。《数据结构教程（第3版）》恰好满足了我的需求。这本书的“深度”和“广度”都非常令我满意。它不仅仅是对各种数据结构的介绍，更是对它们在实际应用中的优缺点、性能表现以及与其他结构的对比进行了深入的分析。例如，在讲解“哈希表”时，书中详细分析了各种哈希函数的特性、冲突的发生原因以及不同的冲突解决方法（如链地址法、开放地址法）。它还深入探讨了如何选择合适的哈希表实现来应对不同的应用场景，以及如何进行性能调优。这对于我优化系统的查找和存储性能非常有价值。书中对“字符串匹配算法”的讲解也让我印象深刻。它不仅介绍了朴素的匹配算法，还深入讲解了KMP算法、Boyer-Moore算法等更高效的算法，并对它们的原理和时间复杂度进行了详细的分析。这让我能够根据不同的需求，选择最适合的字符串处理方案。对于一些更高级的数据结构，如“堆”和“优先队列”，书中也进行了非常详细的讲解，并给出了它们在实际应用中的例子，比如在实现Dijkstra算法时如何使用优先队列来优化效率。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我能够更好地理解数据结构在解决实际问题中的重要性。此外，书中对“排序算法”的讲解也非常全面，它不仅介绍了各种排序算法的实现，还对它们的稳定性、原地性以及时间复杂度进行了细致的分析，这为我选择合适的排序算法提供了重要的参考依据。

评分☆☆☆☆☆

从一个完全不懂数据结构的小白，到如今能够自信地在项目中应用各种数据结构解决问题，这本书《数据结构教程（第3版）》是我最重要的启蒙老师。这本书最让我赞赏的地方在于它的“实用性”和“循序渐进”的教学方式。我一开始入手数据结构，最害怕的就是那些抽象的概念和复杂的代码。但是这本书完全颠覆了我的看法。作者在讲解每一个概念时，都会先从一个非常贴近生活的场景入手，比如用“收银台排队”来讲解队列，用“叠盘子”来讲解栈。这些生动形象的比喻，让我一下子就能理解这些抽象概念背后的逻辑。然后，作者会逐步引入专业的术语和数学公式，但这些都会配合清晰的图示和简单的代码示例，让我能够一步一步地理解。尤其是在讲解“链表”时，书中不仅介绍了单链表，还深入讲解了双向链表和循环链表，并且详细演示了它们的插入、删除、遍历等操作。我最喜欢的是它提供的“模拟操作”环节，通过文字和图示，让我仿佛真的在一步一步地操作这些数据结构。这比单纯地看代码更能加深理解。当学习到“树”和“图”这类更复杂的数据结构时，这本书依然保持了它的风格。它不会一下子抛出大量的复杂算法，而是从最基础的二叉树概念开始，然后逐步深入到各种遍历方式、查找算法，最后才接触到图的遍历和最短路径算法。每一个章节的难度递进都设计得非常合理，让我感觉学习过程非常顺畅，没有遇到太大的阻碍。而且，书中提供的代码示例都是可以直接运行的，并且有详细的注释，让我能够边学边练，及时巩固。通过这本书，我学会了如何分析一个问题的特性，然后选择最合适的数据结构来解决它，这对于我实际工作中的效率提升有很大的帮助。

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考研指定教材 顺利考上研究生

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学习一下

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书非常好，考研正好用户。

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正版

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质量没问题，送的也很快。

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很好，印刷清晰，纸质也挺好的。一直适应不了电子书，所以买了一本纸质书来看。

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很好

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书很好，绝对正版，收到无损坏

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谢谢退换及时