正版 数据结构（C语言版）+数据结构题集 严蔚敏 计算机考研指导用书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 1

ISBN：9787302147510

商品编码：13618044282

丛书名： 数

商品参数书 名:数据结构(C语言版)+ 数据结构习题集（共2册）作 者:严蔚敏商家编码：TZC60017出 版 社：清华大学出版社出版日期：2011-7印刷日期：2012-10版 次：1版印 次：49次装 帧：平装开 本：16开重 量：840g定 价：54.00元 

数据结构习题集

目录第一篇 习题与学习指导第0章 本篇提要与作业规范第1章 绪论(预备知识)第2章 线性表第3章 栈和队列第4章 串第5章 数组与广义表第6章 树和二叉树第7章 图第8章 动态存储管理第9章 查找第10章 内部排序第11章 外部排序第12章 文件第二篇 实习题一、概述二、实习步骤三、实习报告规范实习0 抽象数据类型实习1 线性表及其应用实习2 栈和队列及其应用实习3 串及其应用实习4 数组和广义表实习5 树、图及其应用实习6 存储管理、查找和排序第三篇 部分习题的解答或提示附录 数据结构算法演示系统dsdemo(类c描述语言3.1中文版)使用手册

 

数据结构(C语言版)

目录

第1章  绪论

1.1  什么是数据结构

1.2  基本概念和术语

1.3  抽象数据类型的表示与实现

1.4  算法和算法分析

1.4.1  算法

1.4.2  算法设计的要求

1.4.3  算法效率的度量

1.4.4  算法的存储空间需求

第2章  线性表

2.1  线性表的类型定义

2.2  线性表的顺序表示和实现

2.3  线性表的链式表示和实现

2.3.1  线性链表

2.3.2  循环链表

2.3.3  双向链表

2.4  一元多项式的表示及相加

第3章  栈和队列

3.1  栈

3.1.1  抽象数据类型栈的定义

3.1.2  栈的表示和实现

3.2  栈的应用举例

3.2.1  数制转换

3.2.2  括号匹配的检验

3.2.3  行编辑程序

3.2.4  迷宫求解

3.2.5  表达式求值

3.3  栈与递归的实现

3.4  队列

3.4.1  抽象数据类型队列的定义

3.4.2  链队列――队列的链式表示和实现

3.4.3  循环队列――队列的顺序表示和实现

3.5  离散事件模拟

第4章  串

4.1  串类型的定义

4.2  串的表示和实现

4.2.1  定长顺序存储表示

4.2.2  堆分配存储表示

4.2.3  串的块链存储表示

4.3  串的模式匹配算法

4.3.1  求子串位置的定位函数Index（S,T,pos）

4.3.2  模式匹配的一种改进算法

4.4  串操作应用举例

4.4.1  文本编辑

4.4.2  建立词索引表

第5章  数组和广义表

5.1  数组的定义

5.2  数组的顺序表示和实现

5.3  矩阵的压缩存储

5.3.1  特殊矩阵

5.3.2  稀疏矩阵

5.4  广义表的定义

5.5  广义表的存储结构

5.6  m元多项式的表示

5.7  广义表的递归算法

5.7.1  求广义表的深度

5.7.2  复制广义表

5.7.3  建立广义表的存储结构

第6章  树和二叉树

6.1  树的定义和基本术语

6.2  二叉树

6.2.1  二叉树的定义

6.2.2  二叉树的性质

6.2.3  二叉树的存储结构

6.3  遍历二叉树和线索二叉树

6.3.1  遍历二叉树

6.3.2  线索二叉树

6.4  树和森林

6.4.1  树的存储结构

6.4.2  森林与二叉树的转换

6.4.3  树和森林的遍历

6.5  树与等价问题

6.6  赫夫曼树及其应用

6.6.1 *优二叉树（赫夫曼树）

6.6.2  赫夫曼编码

6.7  回溯法与树的遍历

6.8  树的计数

第7章  图

7.1  图的定义和术语

7.2  图的存储结构

7.2.1  数组表示法

7.2.2  邻接表

7.2.3  十字链表

7.2.4  邻接多重表

7.3  图的遍历

7.3.1  深度优先搜索

7.3.2  广度优先搜索

7.4  图的连通性问题

7.4.1  无向图的连通分量和生成树

7.4.2  有向图的强连通分量

7.4.3  小生成树

7.4.4  关节点和重连通分量

7.5  有向无环图及其应用

7.5.1  拓扑排序

7.5.2  关键路径

7.6  短路径

7.6.1  从某个源点到其余各顶点的短路径

7.6.2  每一对顶点之间的短路径

第8章  动态存储管理

8.1  概述

8.2  可利用空间表及分配方法

8.3  边界标识法

8.3.1  可利用空间表的结构

8.3.2  分配算法

8.3.3  回收算法

8.4  伙伴系统

8.4.1  可利用空间表的结构

8.4.2  分配算法

8.4.3  回收算法

8.5  无用单元收集

8.6  存储紧缩

第9章  查找

9.1  静态查找表

9.1.1  顺序表的查找

9.1.2  有序表的查找

9.1.3  静态树表的查找

9.1.4  索引顺序表的查找

9.2  动态查找表

9.2.1  二叉排序树和平衡二叉树

9.2.2  B_树和B+树

9.2.3  键树

9.3  哈希表

9.3.1  什么是哈希表

9.3.2  哈希函数的构造方法

9.3.3  处理冲突的方法

9.3.4  哈希表的查找及其分析

第10章  内部排序

10.1  概述

10.2  插入排序

10.2.1  直接插入排序

10.2.2  其他插入排序

10.2.3  希尔排序

10.3  快速排序

10.4  选择排序

10.4.1  简单选择排序

10.4.2  树形选择排序

10.4.3  堆排序

10.5  归并排序

10.6  基数排序

10.6.1  多关键字的排序

10.6.2  链式基数排序

10.7  各种内部排序方法的比较讨论

第11章  外部排序

11.1  外存信息的存取

11.2  外部排序的方法

11.3  多路平衡归并的实现

11.4  置换?选择排序

11.5  *佳归并树

第12章  文件

12.1  有关文件的基本概念

12.2  顺序文件

12.3  索引文件

12.4  ISAM文件和VSAM文件

12.4.1  ISAM文件

12.4.2  VSAM文件

12.5  直接存取文件（散列文件）

12.6  多关键字文件

12.6.1  多重表文件

12.6.2  倒排文件

附录A  名词索引

附录B  函数索引

参考书目

《算法精粹：从理论到实践的深度探索》 一、 核心理念与定位 《算法精粹：从理论到实践的深度探索》是一本致力于系统性、深度性地剖析数据结构与算法核心概念，并将其与实际应用相结合的专业书籍。本书的目标读者是那些渴望建立扎实计算机科学基础，理解算法本质，并能够将其灵活应用于解决实际问题的开发者、计算机科学专业学生以及准备技术面试的求职者。我们不追求“速成”或“技巧”的堆砌，而是力求引导读者真正理解算法的设计思想、效率分析以及不同数据结构间的内在联系。 本书将算法与数据结构视为计算机科学的基石，强调理论深度与实践能力的并重。它不是一本简单罗列算法或数据结构的“工具书”，而是一次深入的思维训练，旨在培养读者分析问题、抽象模型、设计高效解决方案的能力。我们相信，只有深刻理解了“为什么”，才能更好地掌握“怎么做”，并在此基础上不断创新。 二、 内容体系与章节划分 本书的内容体系经过精心设计，力求逻辑清晰、循序渐进，从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的高级算法。整个体系围绕“数据组织”、“操作效率”和“问题求解”三大核心展开。 第一部分：数据结构基础——构建信息的骨架 1. 引言：算法与数据结构的关系 数据结构是特定组织数据的方式，而算法是处理这些数据的一系列指令。 两者相辅相成，高效的数据结构能显著提升算法的性能，反之亦然。 计算复杂性理论的初步介绍：时间复杂度和空间复杂度。 如何选择合适的数据结构是解决问题的关键第一步。 2. 线性数据结构：有序世界的基石 数组（Array）: 定义、特点（连续存储、随机访问）。 基本操作（插入、删除、查找）的复杂度分析。 动态数组（ArrayList）的实现原理与动态扩容机制。 实际应用场景：查找表、缓冲区等。 链表（Linked List）: 单向链表、双向链表、循环链表的结构与操作。 链表与数组在插入、删除、访问等方面的性能对比。 面试常见题型：链表反转、判断链表是否有环、查找链表中倒数第k个节点。 实际应用：实现栈、队列、管理动态分配的内存。 栈（Stack）: LIFO（后进先出）原则。 基本操作：push（入栈）、pop（出栈）、peek（查看栈顶）。 基于数组和链表的实现方式。 应用：函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀、后缀表达式求值）、括号匹配。 队列（Queue）: FIFO（先进先出）原则。 基本操作：enqueue（入队）、dequeue（出队）、front（查看队首）。 基于数组（循环队列）和链表的实现方式。 应用：任务调度、广度优先搜索（BFS）、消息队列。 3. 非线性数据结构：组织复杂关联的艺术 树（Tree）: 基本概念：根节点、父节点、子节点、叶节点、高度、深度。 二叉树（Binary Tree）: 定义、性质。 遍历方式：前序、中序、后序（递归与迭代实现）。 二叉搜索树（BST）：定义、查找、插入、删除操作的原理与复杂度。 平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）的初步介绍（概念、目的，不深入AVL/红黑树的详细构造与调整）。 应用：文件系统、组织结构、数据索引。 堆（Heap）: 最大堆、最小堆的定义。 堆的插入与删除（堆化操作）原理。 应用：优先队列（Priority Queue）、堆排序。 图（Graph）: 基本概念：顶点、边、无向图、有向图、权重图、完全图、稀疏图。 图的表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）、邻接表（Adjacency List）的优缺点。 图的遍历：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）的算法实现与应用。 应用：社交网络、导航系统、网络路由。 第二部分：核心算法精讲——解决问题的智慧 1. 排序算法：让数据有序的艺术 比较排序： 冒泡排序（Bubble Sort）：原理、时间复杂度（最好、最坏、平均）。 选择排序（Selection Sort）：原理、时间复杂度。 插入排序（Insertion Sort）：原理、时间复杂度、对近乎有序数据的优势。 快速排序（Quick Sort）：分治思想，pivot选择策略，partition过程，时间复杂度分析（平均O(n log n)，最坏O(n^2)），稳定性。 归并排序（Merge Sort）：分治思想，合并过程，时间复杂度O(n log n)，稳定性。 堆排序（Heap Sort）：利用堆的特性实现排序，时间复杂度O(n log n)。 非比较排序： 计数排序（Counting Sort）：原理、适用条件、时间复杂度O(n+k)。 桶排序（Bucket Sort）：原理、适用条件、时间复杂度。 基数排序（Radix Sort）：原理、适用条件、时间复杂度。 排序算法的稳定性、原地性、适用场景分析。 2. 查找算法：从海量数据中高效定位 顺序查找（Sequential Search）: 原理、时间复杂度O(n)。 二分查找（Binary Search）: 前提条件：有序数组。 迭代与递归实现。 时间复杂度O(log n)。 变种：查找第一个/最后一个大于/小于等于某个值的元素。 哈希查找（Hash Search）: 哈希函数的设计原则。 冲突解决方法：链地址法（Separate Chaining）、开放地址法（Open Addressing：线性探测、二次探测、双重哈希）。 平均时间复杂度O(1)，最坏情况O(n)。 实际应用：字典（Dictionary）、集合（Set）、缓存。 3. 图算法：探索连接世界的奥秘 最短路径算法： Dijkstra算法：单源最短路径（非负权），贪心策略，优先队列的应用。 Floyd-Warshall算法：所有顶点对最短路径，动态规划思想。 Bellman-Ford算法：单源最短路径（可含负权），可检测负权回路。 最小生成树算法（Minimum Spanning Tree, MST）： Prim算法：贪心策略，从小规模开始生长。 Kruskal算法：贪心策略，按权重从小到大合并。 并查集（Disjoint Set Union, DSU）在Kruskal算法中的应用。 拓扑排序（Topological Sort）: 有向无环图（DAG）的特性。 基于DFS和BFS的实现。 应用：任务依赖、课程先修关系。 4. 递归与分治：化繁为简的思维模式 递归的定义、基本要素（基线条件、递归步骤）。 递归的优缺点：简洁性与栈溢出风险。 分治策略：分解、解决、合并。 经典分治算法实例：汉诺塔、归并排序、快速排序。 尾递归优化。 5. 动态规划：优化决策的智慧 动态规划的适用条件：最优子结构、重叠子问题。 状态定义与状态转移方程的构建。 自顶向下（记忆化搜索）与自底向上（递推）的实现。 经典DP问题：斐波那契数列、背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、最长递增子序列（LIS）、编辑距离。 DP的空间优化技巧。 第三部分：高级主题与实践应用——迈向精通 1. 字符串匹配算法 朴素匹配算法。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）：预处理next数组（失配指针），线性时间复杂度。 Boyer-Moore算法（初步介绍）：启发式思想，跳跃搜索。 Rabin-Karp算法：哈希思想。 2. 高级数据结构简介 Trie（前缀树）: 字符串查找、自动补全、拼写检查。 B树/B+树: 数据库索引、文件系统。 AVL树、红黑树: 平衡二叉搜索树的实现细节、插入与删除时的旋转操作（概念介绍，不追求推导）。 跳跃表（Skip List）: 随机化的链表结构，兼具链表和二叉搜索树的优点。 3. 算法设计技巧与策略 贪心算法（Greedy Algorithm）：何时适用，与动态规划的区别。 回溯算法（Backtracking）：搜索解空间，解决组合问题。 剪枝策略。 4. 性能分析与优化 更深入的时间与空间复杂度分析（O, Ω, Θ）。 均摊分析（Amortized Analysis）。 常数因子与实际性能。 内存局部性与缓存效率。 代码优化技巧：循环展开、查找表、位运算等。 5. 实际项目中的算法应用 如何根据问题需求选择最合适的数据结构和算法。 处理大规模数据的挑战与策略。 常见技术面试题的分析与解题思路。 代码实现中的注意事项：边界条件、异常处理。 三、 特色与优势 1. 理论与实践的深度融合： 每一章节都会在清晰阐述理论概念后，通过丰富的图示、伪代码和清晰的逻辑分析，展示算法和数据结构的实现细节。 每个算法和数据结构都配有精心设计的“应用场景分析”，帮助读者理解其在真实世界中的价值，而非仅仅是理论概念。 2. 循序渐进的学习路径： 内容结构从基础到进阶，层层递进，确保初学者能够逐步建立理解，而有经验的开发者也能从中找到深化理解的契机。 概念的引入与发展紧密联系，避免知识点的孤立。 3. 注重思维培养： 本书不仅仅教授“是什么”和“怎么做”，更侧重于引导读者理解“为什么”。通过对算法设计思想、时间空间复杂度分析方法的深入讲解，培养读者的逻辑思维和问题解决能力。 鼓励读者主动思考，而不是被动接受。 4. 清晰易懂的讲解风格： 使用直观的比喻和类比来解释抽象概念。 算法伪代码简洁明了，易于转化为实际编程语言。 避免使用过于专业化或晦涩的术语，力求语言的准确与通俗并存。 5. 丰富的示例与练习（书中提供）： 大量的代码示例，涵盖各种典型场景。 每章末尾提供思考题和进阶练习，覆盖从基础概念巩固到复杂算法应用的多个层面，帮助读者检验学习成果，并鼓励独立思考。 四、 目标读者 计算机科学与技术专业的学生： 夯实专业基础，为后续学习和研究打下坚实根基。 软件开发工程师： 提升算法设计与优化能力，写出更高效、更健壮的代码。 准备技术面试的求职者： 系统梳理数据结构与算法知识，应对各种算法题。 对算法和数据结构有浓厚兴趣的自学者： 深入理解计算机科学的核心原理。 结语 《算法精粹：从理论到实践的深度探索》旨在成为读者在算法与数据结构学习道路上的良师益友。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能够掌握一系列强大的工具，更重要的是能够培养出独立分析问题、设计高效解决方案的“内功”，从而在日新月异的技术浪潮中保持竞争力。掌握算法，就是掌握解决问题的核心力量。

评分☆☆☆☆☆

收到！下面是以读者口吻为你创作的五段图书评价，每段约300字，风格迥异，且不包含图书具体内容，力求自然流畅： 第一次捧起这套书，感觉就像是进入了一个全新的学习领域。之前对计算机科学的基础概念总是模糊不清，尤其是在面对各种算法和逻辑关系时，更是感到力不从心。然而，这本书的封面设计就给我一种沉稳可靠的感觉，仿佛预示着它能够引领我走出迷雾。我一直很佩服那些能够清晰地将复杂概念解释透彻的作者，而严蔚敏老师的书恰恰给我带来了这种感觉。 C语言作为一门非常经典的编程语言，在数据结构的学习中扮演着至关重要的角色，能够以C语言为载体来学习数据结构，让我觉得既接地气又高效。我期待着通过这本书，能够真正理解那些抽象的理论，并能将其转化为实际的代码实现。尤其是在准备考研的这个阶段，能够找到一本如此系统、权威的教材，无疑是一剂强心针，让我对接下来的学习充满了信心和期待。这本书不仅仅是教材，更像是一位经验丰富的导师，指引着我一步步探索数据结构的美妙世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机科学充满好奇心的学生，我一直渴望能够深入了解数据结构的核心概念。过去的学习经历中，虽然接触过一些编程，但对于数据结构的理解始终停留在表层，总觉得缺了点什么。这套书的出现，让我看到了一个系统学习的契机。我了解到严蔚敏老师在该领域有着深厚的造诣，她的著作在学界有着极高的声誉，这让我对这本书的专业性和权威性充满信心。我尤其关注它是否能够循序渐进地引导我理解各种抽象的数据组织方式，以及算法的设计思路。C语言作为一种相对底层的编程语言，能够更好地帮助我们理解数据在内存中的存储和操作，这对于真正掌握数据结构至关重要。我期待通过这本书的学习，能够建立起严谨的逻辑思维能力，并能够将所学知识融会贯通，为我未来在计算机领域的深入学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对数据结构这个概念一直有点畏惧，觉得它抽象难懂，仿佛是计算机世界里的一道高墙。但随着学习的深入，我越来越意识到它的重要性，它是构建一切复杂算法和程序的基础。当我看到这套书时，立刻被它所传达的专业和可靠所吸引。我一直相信，好的教材能够化繁为简，将最难的概念讲解得清晰易懂。严蔚敏老师的著作在计算机领域享有盛誉，我期待她能够带领我跨越这道“高墙”。C语言作为一种基础且强大的编程语言，用它来学习数据结构，我觉得会更加贴近计算机底层的工作原理，让我不仅知其然，更知其所以然。我特别希望能通过这本书，真正理解“结构”和“操作”之间的关系，并能在编程中灵活运用这些知识。附带的题集更是锦上添花，我知道只有通过大量的练习，才能真正将理论转化为实践能力，应对考研中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我购买这套书主要是出于对考研复习的考量。在众多教材中，严蔚敏老师的《数据结构》系列一直是我的首选目标。这本书给我最直观的感受是它的“厚重感”，这并非指纸张的厚度，而是知识本身的深度和广度。我明白，数据结构的学习需要耐心和毅力，而一本结构清晰、内容详实的教材是事半功倍的关键。我特别看重它是否能够帮助我梳理清楚各类数据结构之间的联系与区别，例如线性结构、树形结构、图结构等等，以及它们各自适用的场景和效率。C语言的引入，让我觉得学习过程会更加具象化，能够直观地看到数据是如何被组织和操作的。而配套的题集，更是让我看到了它在实战层面的价值，考研的试题往往需要扎实的理论功底和丰富的解题经验，这套题集无疑能够极大地提升我的应试能力。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会下了解到这套书的，当时正在为考研复习发愁，感觉自己的知识体系有些零散，尤其是在基础学科方面，总觉得不够扎实。身边的师兄师姐们都强烈推荐严蔚敏老师的著作，说这是很多考研学子心中的“圣经”。我一直对计算机考研的难度有所耳闻，深知基础的重要性，而数据结构无疑是其中的重中之重。拿到书后，我迫不及待地翻阅了一下，虽然还没有深入研读，但从排版、内容的逻辑性和严谨性上，就能感受到这是一套经过精心打磨的教材。我尤其看重它是否能够帮助我建立起扎实的概念基础，并能在遇到难题时提供清晰的解题思路。毕竟，考研不仅仅是记忆知识点，更是考察对知识的理解和应用能力。这套书包含的习题集更是让我眼前一亮，理论结合实践，这对于提升我的解题能力和应对考研的各种题型至关重要，我非常期待通过大量的练习来巩固所学知识。

评分☆☆☆☆☆

有点破损，但还好

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对于学习数据结构很有帮助，很实用

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非常适合我，非常好，很实用

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书是新的，正版，不过快递不太行，包装有问题，书的封面有些皱，不过没什么大碍，总的来说还是不错的

评分☆☆☆☆☆

书外貌很好 内容还没有看 希望有帮助

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考研用书，希望大家加油

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挺好挺喜欢这

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兔子肉数据库里了，！我在学校门口等我一下啊我也

评分☆☆☆☆☆

有点破损，但还好