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嚴蔚敏 吳偉民著 著

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302023685

商品編碼：19492549809

包裝：平裝

齣版時間：2000-03-01

基本信息

書名:數據結構(C語言版)

定價：22.00元

售價：7.7元,便宜14.3元,摺扣35

作者:嚴蔚敏 吳偉民著

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2000-03-01

ISBN：9787302023685

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.481kg

編輯推薦

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內容提要

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目錄

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章 緒論第2章 綫性錶第3章 棧和隊列第4章 串第5章 數組和廣義錶第6章 樹和二叉樹第7章 圖第8章 動態存儲管理第9章 查找0章 內部排序1章 外部排序2章 文件附錄A 名詞索引附錄B 函數索引參考書目

作者介紹

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文摘

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序言

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《數據結構：算法的基石》 引言： 在計算機科學的浩瀚星海中，數據結構宛如璀璨的星辰，指引著我們如何高效地組織、存儲和管理信息。它們是軟件開發的靈魂，是算法設計的基石，是解決復雜計算問題的關鍵。本書旨在深入剖析各種核心數據結構的概念、實現原理及其在實際應用中的威力，為讀者構建堅實的計算機科學基礎，啓迪對高效算法的深刻理解。 第一章：緒論——數據世界的組織之道 本章將帶您踏入數據結構的世界，領略其重要性。我們將探討數據結構的定義，區分邏輯結構與物理結構，理解抽象數據類型（ADT）的概念，並初步認識幾種基本的數據類型。通過對數據結構在不同領域——如操作係統、數據庫、編譯器、圖形學等——中的廣泛應用進行初步的介紹，激發您對數據結構學習的濃厚興趣。我們將討論數據結構與算法之間的緊密聯係，理解“算法是作用於數據結構的”，以及如何通過選擇閤適的數據結構來優化算法的性能。 第二章：綫性結構——有序的鏈式與塊式錶達 綫性結構是數據結構中最基礎也是最常用的一類。本章將詳細介紹幾種重要的綫性結構： 數組（Array）： 我們將深入探討數組的定義、特性，包括順序存儲帶來的高效隨機訪問能力。學習如何實現數組的創建、遍曆、查找、插入和刪除等基本操作，並分析其時間復雜度和空間復雜度。進一步，我們將討論多維數組的錶示方法，以及在實際編程中如何有效地利用數組解決問題，例如實現查找錶、統計分析等。 鏈錶（Linked List）： 與數組的靜態分配不同，鏈錶采用動態分配的節點結構，通過指針串聯。本章將詳細介紹單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的概念、結構及其操作。我們將深入分析鏈錶在插入和刪除操作上的優勢，以及在內存分配上的靈活性。通過具體示例，展示鏈錶在實現棧、隊列、多項式運算等場景下的應用。 棧（Stack）： 棧是一種遵循“後進先齣”（LIFO）原則的綫性結構。本章將介紹棧的抽象數據類型定義，並通過數組和鏈錶兩種方式實現棧。我們將詳細講解棧的壓棧（push）、彈棧（pop）、獲取棧頂元素（top）等操作，並深入探討棧在函數調用、錶達式求值（如中綴轉後綴、後綴錶達式求值）、括號匹配等經典問題中的應用。 隊列（Queue）： 隊列是一種遵循“先進先齣”（FIFO）原則的綫性結構。本章將介紹隊列的抽象數據類型定義，並通過數組和鏈錶兩種方式實現隊列。我們將詳細講解隊列的入隊（enqueue）、齣隊（dequeue）、獲取隊首元素（front）等操作。我們將深入分析隊列在操作係統中的任務調度、廣度優先搜索（BFS）、緩衝區管理、模擬排隊係統等應用。 第三章：樹形結構——分層組織的層次之美 樹形結構以其層次化的組織方式，在錶示和處理具有層級關係的數據時展現齣強大的能力。本章將深入探索各種重要的樹形結構： 樹（Tree）的定義與基本術語： 我們將從根節點、父節點、子節點、兄弟節點、葉子節點、深度、高度等基本概念入手，建立對樹形結構的直觀認識。 二叉樹（Binary Tree）： 二叉樹是樹形結構中最基本和最重要的類型。本章將詳細介紹二叉樹的定義、性質，以及滿二叉樹、完全二叉樹等特殊形式。我們將重點講解二叉樹的遍曆方法：前序遍曆、中序遍曆和後序遍曆，並分析它們在構建錶達式樹、復製樹等方麵的應用。 二叉查找樹（Binary Search Tree, BST）： BST是二叉樹的一種，其左子樹中所有節點的值均小於根節點的值，右子樹中所有節點的值均大於根節點的值。本章將詳細介紹BST的查找、插入和刪除操作，並分析其平均和最壞情況下的時間復雜度。我們將討論BST在實現有序集閤、字典等方麵的應用，並探討其潛在的性能退化問題。 平衡二叉查找樹（Balanced Binary Search Tree）： 為瞭解決BST可能齣現的性能退化問題，本章將介紹幾種重要的平衡二叉查找樹，如AVL樹和紅黑樹。我們將詳細闡述其平衡條件和相關的鏇轉操作（左鏇、右鏇、左右鏇、右左鏇），以及在插入和刪除操作後如何維護樹的平衡。我們將分析平衡二叉查找樹在保持高效查找、插入和刪除操作方麵的優勢，並瞭解它們在數據庫索引、內存管理等實際係統中的應用。 堆（Heap）： 堆是一種特殊的完全二叉樹，滿足堆的性質（最大堆或最小堆）。本章將介紹堆的定義、構建算法（heapify）以及堆的基本操作，如插入、刪除最大/最小元素。我們將深入探討堆在優先隊列（Priority Queue）實現中的核心作用，以及在堆排序算法中的應用。 B樹與B+樹： 針對外部存儲（如磁盤）的高效訪問需求，本章將介紹B樹和B+樹的概念和結構。我們將重點分析它們如何通過多路查找來減少磁盤I/O次數，以及B+樹在數據庫索引中的重要性。 第四章：圖結構——連接世界的網絡 圖結構能夠靈活地錶示對象之間的任意連接關係，是建模現實世界中各種網絡問題的強大工具。本章將深入探討圖的定義、錶示方法和基本算法： 圖的定義與錶示： 我們將介紹無嚮圖、有嚮圖、帶權圖等概念，以及圖的鄰接矩陣和鄰接錶兩種錶示方法。我們將分析這兩種錶示方法各自的優缺點，並討論在不同應用場景下的選擇策略。 圖的遍曆： 本章將詳細介紹兩種基本的圖遍曆算法： 深度優先搜索（DFS）： 模擬“一條道走到黑”的策略，通過遞歸或棧實現。我們將分析DFS在連通性判斷、拓撲排序、尋找迴路等問題中的應用。 廣度優先搜索（BFS）： 模擬“一層一層嚮外擴散”的策略，通過隊列實現。我們將分析BFS在尋找最短路徑（無權圖）、連通分量等問題中的應用。 圖的連通性： 我們將探討圖的連通分量（無嚮圖）和強連通分量（有嚮圖）的概念，並介紹如何使用DFS或BFS來求解。 最短路徑算法： Dijkstra算法： 用於求解單源最短路徑（單源到所有其他頂點的最短路徑），適用於邊權非負的圖。我們將詳細分析其貪心策略和實現方法。 Floyd-Warshall算法： 用於求解所有頂點對之間的最短路徑，適用於任意權重的圖（允許負權邊，但不能有負權迴路）。我們將分析其動態規劃的思想。 最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）： 對於帶權無嚮圖，MST是連接所有頂點的連通子圖，且所有邊的權值之和最小。本章將介紹兩種經典的MST算法： Prim算法： 采用貪心策略，逐步構建MST。 Kruskal算法： 采用貪心策略，將邊按權值排序後逐個加入。 拓撲排序（Topological Sort）： 適用於有嚮無環圖（DAG），將圖的頂點排成一個綫性序列，使得對於圖中任意一條有嚮邊(u, v)，u都排在v的前麵。我們將介紹基於DFS和Kahn算法（基於入度）的拓撲排序方法，並討論其在任務調度、編譯依賴等方麵的應用。 第五章：散列結構——快速查找的秘密武器 散列（Hashing）技術通過將數據映射到特定位置，實現瞭平均O(1)時間復雜度的查找、插入和刪除操作，是構建高效查找錶和集閤的關鍵。本章將深入探討散列的原理和實現： 散列函數的選擇： 我們將介紹各種散列函數的類型，如除法散列、乘法散列、數字分析法等，並討論如何選擇一個好的散列函數，使其能夠均勻地分布鍵值，減少衝突。 衝突處理： 當不同的鍵映射到同一個散列地址時，就會發生衝突。本章將詳細介紹兩種主要的衝突處理方法： 開放地址法（Open Addressing）： 包括綫性探測、二次探測和雙重散列等，將衝突的元素存放在錶中其他可用的位置。我們將分析這些方法的實現細節和優缺點。 鏈地址法（Separate Chaining）： 每個散列地址指嚮一個鏈錶，將具有相同散列值的元素存儲在鏈錶中。我們將分析其實現方式和性能特點。 散列錶（Hash Table）的應用： 我們將討論散列錶在實現字典、集閤、緩存、數據庫索引等場景下的強大威力，並分析其性能。 第六章：排序與查找——數據處理的效率之道 排序和查找是數據處理中最基本也是最重要的兩類操作。本章將係統地介紹各種經典的排序和查找算法，並分析它們的性能： 排序算法： 簡單排序： 冒泡排序、選擇排序、插入排序。我們將分析它們的實現原理、時間復雜度（O(n^2)）和空間復雜度，並討論它們在數據量較小時的適用性。 高效排序： 快速排序、歸並排序。我們將深入分析它們的分治策略，以及它們通常能達到的平均時間復雜度O(n log n)。我們將討論快速排序的各種優化技巧，以及歸並排序的穩定性。 其他排序： 堆排序、希爾排序。我們將分析堆排序利用堆結構進行排序的原理，以及希爾排序作為插入排序的改進版，如何通過跳躍式比較來提高效率。 綫性時間排序： 計數排序、桶排序、基數排序。我們將討論這些算法適用的特定條件（如整數範圍），以及它們能夠達到的O(n)或O(nk)級彆的時間復雜度。 查找算法： 順序查找： 最簡單的查找方法，適用於無序或有序列錶。 二分查找（Binary Search）： 適用於有序列錶，具有O(log n)的時間復雜度，是高效查找的代錶。我們將詳細講解其實現原理和遞歸/迭代兩種寫法。 分塊查找： 將數據分成若乾塊，先查找塊，再在塊內查找，是一種摺衷的方法。 第七章：文件結構——持久化數據的存儲策略 在計算機係統中，數據不僅僅存儲在內存中，更需要持久化到外部存儲設備（如硬盤）。本章將探討文件結構，以及如何高效地組織和訪問存儲在文件中的數據： 順序文件： 記錄按順序存儲，訪問需要順序遍曆。 索引文件： 通過索引結構加速查找，例如索引順序文件。 散列文件： 將文件結構與散列技術結閤，實現快速訪問。 倒排索引（Inverted Index）： 在文本檢索中非常重要，將文檔內容映射到包含該內容的文檔列錶。 多級索引： 進一步優化查找性能，尤其適用於大型文件係統。 第八章：算法分析——衡量效率的標尺 本章將重點介紹如何對算法進行分析，以評估其效率。 時間復雜度與空間復雜度： 我們將詳細講解大O錶示法（O）、大Ω錶示法（Ω）和大Θ錶示法（Θ），用於描述算法在輸入規模增大時，運行時間和所需存儲空間的增長趨勢。 漸進分析： 如何忽略常數因子和低階項，專注於核心增長趨勢。 遞歸算法分析： 主定理（Master Theorem）等工具的應用。 均攤分析（Amortized Analysis）： 用於分析一係列操作的總成本，特彆是在數據結構（如動態數組、散列錶）中。 第九章：經典算法設計思想——解決問題的通用策略 本章將介紹幾種通用的算法設計範式，它們能夠幫助我們係統地解決各種復雜問題： 分治法（Divide and Conquer）： 將問題分解為若乾個相似的子問題，分彆解決，然後閤並結果。如快速排序、歸並排序。 動態規劃（Dynamic Programming）： 將問題分解為重疊的子問題，通過記錄子問題的解來避免重復計算。如斐波那契數列、背包問題。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 在每一步都做齣局部最優選擇，期望最終能得到全局最優解。如Dijkstra算法、Prim算法、Kruskal算法。 迴溯法（Backtracking）： 一種係統搜索算法，通過試探性地搜索解空間，當發現當前路徑無法找到解時，撤銷（迴溯）並嘗試其他路徑。如N皇後問題、迷宮求解。 分支限界法（Branch and Bound）： 類似於迴溯法，但通過剪枝（排除不可能得到最優解的分支）來提高效率。 第十章：實踐與應用——數據結構與算法的綜閤運用 本章將通過一係列實際案例，將前麵學習到的數據結構和算法融會貫通，展示它們在解決真實世界問題時的強大能力： 文本編輯器： 如何利用鏈錶、棧、字符串匹配算法實現文本的編輯、查找和替換功能。 數據庫索引： B+樹在數據庫中的應用，如何實現高效的數據檢索。 操作係統中的調度： 隊列在進程調度中的應用，以及不同調度算法的優劣。 網絡路由： 圖算法在網絡路由選擇中的應用，如Dijkstra算法。 搜索引擎： 倒排索引、散列錶等在構建和查詢搜索引擎索引中的作用。 圖形圖像處理： 樹形結構、圖結構在圖像錶示和處理中的應用。 遊戲開發： A搜索算法等在遊戲尋路中的應用。 結論： 掌握數據結構和算法，就如同掌握瞭開啓計算機科學寶藏的鑰匙。它們不僅僅是抽象的概念，更是解決實際問題的強大工具。本書希望能夠幫助讀者建立起紮實的數據結構與算法知識體係，培養嚴謹的邏輯思維和解決問題的能力，為未來的學習和職業發展打下堅實的基礎。願您在探索數據世界的過程中，充滿發現的喜悅，領略算法之美，創造齣更多卓越的軟件作品。

評分☆☆☆☆☆

當初選擇這本書，很大程度上是因為它強調使用C語言來講解數據結構。我一直覺得，隻有理解瞭底層是如何實現的，纔能真正掌握數據結構。這本書在這方麵做得非常齣色。作者沒有迴避指針的復雜性，而是將其作為理解鏈錶、樹等數據結構的關鍵工具來講解。一開始，我確實被指針繞暈過幾次，但書中大量的圖示和代碼示例，以及對每一個步驟的細緻分析，最終幫助我理清瞭思路。例如，在講解二叉樹的遍曆時，書中的遞歸和非遞歸實現都非常清晰，而且作者還對比瞭它們的優缺點，這讓我對不同算法的選擇有瞭更深刻的認識。我尤其欣賞書中提供的那些“思考題”，它們往往會引導我去探索一些更深層次的問題，激發我的獨立思考能力。這本書的內容對我來說，就像一塊塊嚴謹的代碼，構建瞭一個堅固的知識框架，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受就是它的“實用性”。它不是一本隻講理論的枯燥的書，而是充滿瞭實踐指導。書中的代碼示例非常貼閤實際應用，讓我能夠看到數據結構是如何被應用到解決實際問題的。比如，在講到圖這一章時，作者不僅講解瞭圖的錶示方法（鄰接矩陣和鄰接錶），還給齣瞭如何用圖來解決迷宮尋路和社交網絡分析等問題。我嘗試著跟著書中的代碼，自己構建瞭一個簡單的迷宮，然後用算法找到瞭齣口，那種成就感是難以言喻的。而且，書中的講解方式也很人性化，即使遇到一些比較難以理解的概念，作者也會用不同的角度去解釋，直到我理解為止。這本書就像一本編程的“工具箱”，裏麵裝滿瞭解決問題的“利器”，讓我能夠更自信地應對未來的編程挑戰。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我其實對數據結構瞭解不多，隻是知道它在計算機科學中很重要。這本書給我的第一印象就是它的條理性非常強。從最基礎的綫性錶開始，逐步深入到樹、圖等更復雜的數據結構，邏輯遞進非常自然。每個章節都圍繞著一個核心的數據結構展開，詳細介紹瞭它的定義、存儲方式、基本操作以及相關的算法。書中對各種算法的分析，比如時間復雜度和空間復雜度，也都講得很透徹，讓我能夠定量地評估算法的效率。我特彆喜歡書中對排序算法的詳細講解，從冒泡排序到快速排序，再到歸並排序，作者不僅給齣瞭每種算法的C語言實現，還分析瞭它們的復雜度，並給齣瞭實際應用的建議。這種全麵且深入的講解方式，讓我對算法有瞭全新的認識，也激發瞭我對算法優化的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據結構這個領域充滿好奇，但又覺得它像一座難以逾越的高山。直到我朋友推薦瞭這本書，我纔開始有瞭信心。這本書最讓我印象深刻的是它不僅僅停留在理論層麵，而是非常注重實踐。書中提供瞭大量的C語言代碼片段，每一個都經過精心設計，簡潔明瞭，直接展示瞭數據結構的思想和實現方式。我特彆喜歡書中對棧和隊列的講解，作者用生活中的例子，比如洗盤子和排隊買票，來類比這些抽象的數據結構，讓我很快就抓住瞭核心概念。然後，書中又提供瞭相應的C語言代碼來實現這些功能，讓我能夠親手去操作，去體會。有時候，我會在代碼後麵加上自己的理解和注釋，然後運行一下，看看是否和書中的描述一緻。這種“邊學邊練”的學習方式，讓我的理解更加深入，也讓我對編程的樂趣有瞭更深的體會。這本書真的就像一位耐心的老師，一步一步地引領我走嚮數據結構的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書我斷斷續續地讀瞭好幾個月瞭，每次拿起它，都會有一種想要深入探索的衝動。書的封麵設計樸實無華，但越是翻看內容，越能感受到作者在其中傾注的心血。我尤其喜歡書中對各種算法的講解，圖文並茂，很多抽象的概念通過清晰的示意圖和嚴謹的代碼示例變得觸手可及。比如，在講解鏈錶那一章節，作者不僅詳細闡述瞭單鏈錶、雙鏈錶和循環鏈錶的構建與操作，還通過實際應用場景，比如模擬銀行的排隊係統，讓我直觀地理解瞭鏈錶在解決實際問題時的優勢。當然，作為一名C語言初學者，有些地方我還是需要花費一些時間去理解，但好在書中提供的習題非常有代錶性，而且答案也詳細給齣瞭思考過程，這對我學習和鞏固知識起到瞭至關重要的作用。我常常會自己嘗試修改代碼，觀察結果的變化，這比單純地背誦概念要有效得多。這本書絕對是我計算機科學學習道路上的一個重要裏程碑，它為我打下瞭堅實的基礎。