數據結構（C++語言版 第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄧俊輝 著

圖書標籤:

• 數據結構
• C++
• 算法
• 第三版
• 教材
• 計算機科學
• 數據存儲
• 程序設計
• 數據組織
• 清華大學齣版社
• 數據結構教程

店鋪： 耀陽開泰圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302330646

商品編碼：27183038055

內容簡介

　　《數據結構（C++語言版 第3版）/清華大學計算機係列教材》，主教材按照麵嚮對象程序設計的思想，根據作者多年的教學積纍，係統地介紹各類數據結構的功能、錶示和實現，對比各類數據結構適用的應用環境；結閤實際問題展示算法設計的一般性模式與方法、算法實現的主流技巧，以及算法效率的評判依據和分析方法；以高度概括的體例為綫索貫穿全書，並通過對比和類比揭示數據結構與算法的內在聯係，幫助讀者形成整體性認識。
　　習題解析涵蓋驗證型、拓展型、反恩型、實踐型和研究型習題，總計290餘道大題。525道小題，激發讀者的求知欲，培養自學能力和獨立思考習慣。主教材和習題解析共計配有340多組、400餘幅插圖結閤簡練的敘述，40多張錶格列舉簡明的規範、過程及要點，280餘段代碼及算法配閤詳盡而簡潔的注釋，使深奧抽象的概念和過程得以具體化且便於理解和記憶；推薦20餘冊經典的專著與教材，提供40餘篇重點的學術論文，便於讀者進一步鑽研和拓展。
　　結閤學生基礎、專業方嚮、教學目標及允許課時總量等各種因素，《數據結構（C++語言版 第3版）/清華大學計算機係列教材》推薦瞭若乾種典型的教學進度及學時分配方案，供授課教師視具體情況參考和選用。

作者簡介

　　鄧俊輝，清華大學計算機係副教授。1993年、1997年分彆於清華大學計算機係獲工學學士和工學博士學位。主要研究方嚮為科學計算可視化、計算幾何及計算機圖形學。長期承擔清華大學計算機本科生專業基礎課程“數據結構”和研究生基礎理論課“計算幾何”的教學工作，編著的《數據結構與算法（Java描述）》入選“北京市高等教育精品教材”，曾獲清華大學“教書育人奬”、清華大學“教學成果奬”二等奬、清華大學“教學成果奬”一等奬、中國高校科學技術奬二等奬、寶鋼教育基金“寶鋼教育奬”。

目錄

第1章 緒論
1．1 計算機與算法
1．2 復雜度度量
1．3 復雜度分析
1．4 遞歸
1．5 抽象數據類型

第2章 嚮量
2．1 從數組到嚮量
2．2 接口
2．3 構造與析構
2．4 動態空間管理
2．5 常規嚮量

《算法設計與分析——基於C++實現》 內容概述 《算法設計與分析——基於C++實現》是一本旨在係統闡述算法設計思想、分析方法以及實際編程實現的權威著作。本書以C++作為實現語言，深入淺齣地講解瞭眾多經典算法和前沿技術，涵蓋瞭從基礎到高級的廣泛主題。全書結構嚴謹，邏輯清晰，既注重理論的深度，又強調實踐的可行性，旨在幫助讀者構建紮實的算法功底，提升解決復雜問題的能力。 本書的編寫風格力求嚴謹而不失生動，理論講解輔以豐富的圖示和詳細的僞代碼，便於讀者理解抽象概念。最重要的是，書中提供的所有C++代碼均經過精心設計和嚴格測試，確保其正確性、高效性和可讀性，讀者可以將其直接應用於實際項目或作為學習和實驗的起點。 第一部分：算法基礎與分析 本部分將為讀者奠定堅實的算法理論基礎。 緒論：算法的本質與重要性 我們將從算法的定義齣發，探討其在計算機科學中的核心地位。 介紹算法的設計原則：正確性、效率、可讀性、魯棒性等。 討論算法分析的基本度量：時間復雜度和空間復雜度。 引入漸進符號（大O、大Omega、大Theta）的概念，並解釋其在描述算法性能時的作用。 算法分析技術 遞歸算法分析： 深入講解主定理、遞歸樹方法等求解遞歸式的方法，並通過具體實例（如斐波那契數列、二分查找）演示其應用。 迭代算法分析： 講解如何通過循環不變量、求和等技巧分析循環結構的算法。 平均情況與最壞情況分析： 闡述兩種分析方法的區彆與聯係，以及在不同場景下的適用性。 攤還分析（Amortized Analysis）： 介紹攤還分析的思想，用於分析一係列操作的總成本，即使個彆操作成本很高，整體平均成本也可能很低。例如，動態數組的擴容操作。 第二部分：核心算法設計範式 本部分將係統介紹幾種最重要、最常用的算法設計範式，並結閤C++實現進行詳細闡述。 分治法（Divide and Conquer） 基本思想： 將問題分解為規模更小的子問題，遞歸地解決子問題，然後閤並子問題的解得到原問題的解。 經典應用： 歸並排序（Merge Sort）： 詳細講解其分治過程、閤並策略以及時間復雜度分析。提供C++代碼實現，並分析其穩定性。 快速排序（Quick Sort）： 探討其劃分（partition）策略，不同樞軸選擇方法（如隨機樞軸、三數取中法）對性能的影響，以及最優和最壞情況分析。提供C++代碼實現，並比較其與歸並排序的優缺點。 二分查找（Binary Search）： 及其在有序數組中的高效查找能力。 大整數乘法（Karatsuba算法）： 展示分治法如何優化計算復雜度。 Closest Pair of Points問題： 一個經典的幾何問題，通過分治法高效解決。 動態規劃（Dynamic Programming） 基本思想： 通過將問題分解為重疊子問題，並利用備忘錄（memoization）或自底嚮上（tabulation）的方法，存儲子問題的解以避免重復計算。 核心要素： 最優子結構（optimal substructure）和重疊子問題（overlapping subproblems）。 經典應用： Fibonacci數列： 用動態規劃優化其計算過程。 背包問題（Knapsack Problem）： 0/1背包、有界背包、完全背包的動態規劃解法。 最長公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）： 及其在字符串比對等領域的應用。 矩陣鏈乘法（Matrix Chain Multiplication）： 尋找最優的乘法順序。 最短路徑問題（Bellman-Ford算法）： （雖然Bellman-Ford也屬於圖算法，但其動態規劃思想在該場景下體現）。 裝配綫調度（Assembly Line Scheduling）： 優化生産綫上的工作流程。 迴文分割（Palindrome Partitioning）： 尋找最少的迴文子串分割。 貪心算法（Greedy Algorithms） 基本思想： 在每一步選擇中都采取在當前狀態下最好或最有利的選擇，從而希望導緻結果是最好或最有利的。 貪心選擇性質與最優子結構： 講解如何判斷一個問題是否適閤使用貪心算法。 經典應用： 活動選擇問題（Activity Selection Problem）： 選擇不相交的最大活動集閤。 哈夫曼編碼（Huffman Coding）： 構建最優的前綴編碼。 最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）： Kruskal算法和Prim算法的貪心策略。 區間調度問題： 安排盡可能多的任務。 分數背包問題（Fractional Knapsack Problem）： 與0/1背包的區彆。 迴溯法（Backtracking） 基本思想： 一種通過嘗試所有可能的解來找到問題的解的算法。當發現當前路徑不能通嚮解時，就“迴溯”到上一步，嘗試另一條路徑。 深度優先搜索（DFS）的應用： 迴溯法常與DFS結閤使用。 經典應用： N皇後問題（N-Queens Problem）： 在N×N棋盤上放置N個皇後，使得任意兩個皇後不能互相攻擊。 數獨求解（Sudoku Solver）： 填寫數獨的空格。 圖的遍曆與路徑查找（DFS）： 排列組閤問題（Permutations and Combinations）： 生成所有可能的排列或組閤。 子集和問題（Subset Sum Problem）： 尋找和為某個目標值的子集。 第三部分：高級算法與數據結構 本部分將深入探討更復雜、更抽象的算法和數據結構，以及它們在解決現實世界問題中的強大能力。 圖算法（Graph Algorithms） 圖的錶示： 鄰接矩陣、鄰接錶。 圖的遍曆： 廣度優先搜索（BFS）及其應用（最短路徑）。 深度優先搜索（DFS）： 及其在連通分量、拓撲排序、檢測環等方麵的應用。 最短路徑算法： Dijkstra算法（非負權邊）。 Bellman-Ford算法（允許負權邊，檢測負權環）。 Floyd-Warshall算法（所有對最短路徑）。 最小生成樹（MST）： Kruskal算法和Prim算法。 網絡流（Network Flow）： 最大流最小割定理，Ford-Fulkerson算法。 字符串算法（String Algorithms） 樸素字符串匹配： KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 預處理模式串，綫性時間匹配。 Rabin-Karp算法： 基於哈希的字符串匹配。 Trie樹（前綴樹）： 用於高效的字符串查找和前綴匹配。 Suffix Array 和 Suffix Tree： （可選，視篇幅和深度而定）用於解決復雜的字符串問題。 高級數據結構（Advanced Data Structures） 堆（Heap）： 二叉堆（最小堆、最大堆），優先隊列的實現。 平衡二叉搜索樹（Balanced Binary Search Trees）： AVL樹、紅黑樹，用於支持高效的查找、插入、刪除操作。 B樹與B+樹： 用於數據庫和文件係統的索引。 哈希錶（Hash Tables）： 衝突解決策略（鏈地址法、開放尋址法），性能分析。 並查集（Disjoint Set Union, DSU）： 用於處理集閤閤並與查找問題，如Kruskal算法。 斐波那契堆（Fibonacci Heap）： （可選）用於實現更高效的Dijkstra算法。 計算幾何基礎（Introduction to Computational Geometry） 基本概念： 點、綫段、多邊形。 幾何基元操作： 點積、叉積，判斷點在綫段上，判斷綫段相交。 凸包（Convex Hull）： Graham掃描法、Jarvis步進法。 最近點對問題（Closest Pair of Points）： （如前所述，與分治法結閤） 第四部分：算法分析與優化 NP-Completeness Theory（NP完全理論）： P類、NP類、NP-hard、NP-complete。 可歸約性（Reducibility）的概念。 SAT問題、TSP問題等NP完全問題的簡介。 近似算法（Approximation Algorithms）：對於NP難問題，尋求次優但高效的解決方案。 啓發式算法（Heuristic Algorithms）：通過經驗規則快速找到較優解。 算法優化技術： 數據結構的選擇： 如何根據問題特性選擇最閤適的數據結構。 代碼級彆的優化： 循環展開、函數內聯、位運算等。 並行與分布式算法簡介： （可選）簡要介紹多核處理和分布式計算中的算法挑戰。 第五部分：實踐與案例研究 實際問題分析： 如何將抽象的算法思想應用於具體的工程問題。 案例分析：例如，網絡路由算法、搜索引擎中的倒排索引、生物信息學中的序列比對等。 調試與測試： 編寫單元測試、集成測試。 分析算法的邊界情況和異常情況。 性能評測與調優： 使用性能分析工具（profilers）。 理解算法的實際性能瓶頸。 代碼實現風格 本書的所有C++代碼示例均遵循現代C++的最佳實踐，包括： 麵嚮對象設計： 閤理的類和對象的劃分。 泛型編程： 廣泛使用模闆（templates）以提高代碼的通用性和可重用性。 STL（Standard Template Library）： 充分利用STL提供的容器、算法和迭代器，例如`vector`、`list`、`map`、`set`、`algorithm`庫等。 清晰的命名規範與注釋： 確保代碼易於理解和維護。 異常處理： 使用`try-catch`機製處理潛在的錯誤。 學習建議 本書適閤以下讀者： 計算機科學、軟件工程及相關專業的本科生和研究生。 希望係統提升算法能力和編程實踐的程序員。 需要深入理解算法原理以優化係統性能的工程師。 建議讀者在閱讀本書時，務必親手敲寫、運行並修改書中的代碼示例，並嘗試解決配套的練習題，這將是鞏固知識、掌握技能的關鍵。 結語 《算法設計與分析——基於C++實現》不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往計算思維殿堂的大門。通過對算法設計思想的深刻理解和C++的實踐運用，讀者將能夠更自信、更高效地應對各種技術挑戰，為構建更智能、更強大的軟件係統奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我之前對哈希錶這個概念隻是“有所耳聞”，知道它能實現快速查找，但具體原理卻一直模糊不清。這本書的齣現，讓我對哈希錶有瞭“撥雲見日”般的全新認識。書中從哈希函數的選擇，到衝突處理的各種策略（如鏈地址法和開放地址法），都進行瞭深入淺齣的講解。我尤其喜歡書中對鏈地址法的詳細分析，它通過圖示清晰地展示瞭如何通過鏈錶來解決哈希衝突，讓我能夠直觀地理解其工作原理。而對於開放地址法，書中更是列舉瞭綫性探測、二次探測和雙重哈希等多種方法，並對比瞭它們各自的優缺點，這種細緻入微的分析，讓我能夠根據實際需求選擇最閤適的衝突解決方式。而且，書中提供的C++實現，不僅代碼質量高，而且在細節處理上做得非常到位，例如對裝載因子和擴容機製的考慮，都讓我看到瞭一個成熟的數據結構設計的精髓。這本書讓我對數據結構的理解提升到瞭一個新的層次。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在麵試準備方麵，簡直是我的“秘密武器”。它對數據結構的講解，不僅僅是停留在理論層麵，而是非常注重實際應用和麵試場景。特彆是書中關於樹和圖的章節，提供瞭大量經典的麵試題解析，並從不同角度分析瞭解題思路。例如，在講解二叉搜索樹的插入和刪除時，書中不僅給齣瞭標準的算法流程，還深入分析瞭在麵試中可能會被問到的各種邊緣情況和性能優化問題。我反復研讀瞭書中關於“平衡二叉樹”（如AVL樹和紅黑樹）的部分，書中通過對其插入和刪除操作中鏇轉過程的詳細圖解和代碼剖析，讓我徹底理解瞭它們是如何通過自平衡來保證查找效率的。這種“理論+實踐+麵試”的結閤，讓我在復習過程中事半功倍，能夠更自信地麵對各種技術挑戰。這本書絕對是每個準備深入學習數據結構和算法的開發者必不可少的神器。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我受益匪淺，尤其是它對算法的講解，清晰得就像給我的思路裝上瞭一盞明燈。在學習二叉樹的遍曆時，我曾經一度陷入瞭遞歸和迭代的迷宮，怎麼也理不清頭緒。但書中對各種遍曆方式（前序、中序、後序）的詳細闡述，配閤生動形象的比喻，讓我茅塞頓開。例如，它將遞歸比作“剝洋蔥”，一層一層地深入，直到最核心的部分；而迭代則被描繪成“排隊”，按照一定的規則有序地處理。這些比喻看似簡單，卻精準地抓住瞭核心思想，讓我能迅速理解抽象的概念。而且，書中提供的C++代碼示例，不僅規範、嚴謹，而且注釋詳盡，我能夠一步步地跟隨代碼的執行流程，看到理論如何轉化為實際的運作。我甚至將書中的一些關鍵代碼片段摘錄齣來，反復揣摩，嘗試修改和拓展，這個過程極大地增強瞭我對數據結構和算法的直觀認識。這本書的深度和廣度，絕對超齣瞭我的預期，讓我對計算機科學的底層邏輯有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，簡直是為我這樣一個渴望在算法領域“精益求精”的讀者量身定做的。它對動態規劃的闡述，徹底改變瞭我對這類問題的看法。過去，我對動態規劃總是感到畏懼，覺得它抽象難以捉摸，每次遇到都需要花費大量時間去“硬猜”。但這本書提供瞭一種係統性的思考框架，它從最簡單的子問題開始，逐步構建齣問題的最優解。例如，書中所舉的“最長公共子序列”的例子，通過詳細的錶格推導和代碼分析，讓我清晰地看到如何從一個“無從下手”的問題，一步步分解成可以解決的更小子問題，並最終將它們的解組閤起來，得到全局最優解。書中對狀態轉移方程的推導過程，也做得非常到位，不是直接給齣結論，而是引導讀者去思考“為什麼是這樣”，這種教學方式讓我受益匪淺。這本書的邏輯性極強，每一頁都充滿瞭智慧的火花，讓我感覺自己不僅僅是在閱讀一本教材，更像是在與一位經驗豐富的導師進行深入的交流。

評分☆☆☆☆☆

作為一個多年的C++開發者，我一直覺得自己在某些基礎知識上存在短闆，尤其是在處理復雜的數據組織和高效的查找、插入、刪除操作時，常常感到力不從心。這本書的齣現，正好彌補瞭我這方麵的不足。書中對圖的講解，簡直是我的福音。之前我對圖的認識僅限於“點和綫”，但書中深入剖析瞭鄰接矩陣和鄰接錶兩種存儲方式的優劣，以及它們在不同場景下的適用性，這讓我豁然開朗。更讓我驚艷的是，書中對圖的遍曆算法（如DFS和BFS）以及一些經典的圖算法（如Dijkstra和Floyd）的講解，不僅提供瞭嚴謹的數學證明，還給齣瞭清晰易懂的僞代碼和C++實現。我反復閱讀瞭關於Dijkstra算法的部分，書中通過一步步的圖示和代碼演進，將最短路徑的求解過程展現在我眼前，讓我體會到瞭算法的優雅和強大。這本書沒有停留在理論層麵，而是將理論與實踐緊密結閤，讓我能夠立刻將所學知識應用到實際項目中，解決那些曾經睏擾我的性能瓶頸問題。