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程杰 著

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 面试
• 编程
• 计算机
• 基础
• 入门
• 精讲
• 图解
• C++

店铺： 耀阳开泰图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302255659021

商品编码：27609259316

包装：平装

开本：16

页数：439

字数：662000

产品特色

内容简介

　　《大话数据结构》为超级畅销书《大话设计模式》作者程杰潜心三年推出的扛鼎之作！以一个计算机教师教学为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。通篇以一种趣味方式来叙述，大量引用了各种各样的生活知识来类比，并充分运用图形语言来体现抽象内容，对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比，本书内容趣味易读，算法讲解细致深刻，是一本非常适合自学的读物。

作者简介

　　程杰，一个被读者誉为很适合写IT技术书的家伙。《大话设计模式》作者。此书07年末出版至今已经简体版印刷9次、繁体版印刷6次，取得了较好的成绩，开创了一种适合国人阅读的趣味讲解IT知识的风格模式。其本人参与过政府、证券、游戏、交通等多种行业的软件开发及项目管理工作，也曾做过软件培训的教师。因曾有过两年半高中数学教学的独特经历，使得其书作当中处处以初学者视角考虑和分析问题，他成为了当前很受欢迎的IT技术图书作者之一。

内页插图

目录

第1章 数据结构绪论
1.1 开场白
1.2 你数据结构怎么学的？
1.3 数据结构起源
1.4 基本概念和术语
1.4.1 数据
1.4.2 数据元素
1.4.3 数据项
1.4.4 数据对象
1.4.5 数据结构
1.5 逻辑结构与物理结构
1.5.1 逻辑结构
1.5.2 物理结构
1.6 抽象数据类型
1.6.1 数据类型
1.6.2 抽象数据类型
1.7 总结回顾
1.8 结尾语
第2章 算法
2.1 开场白
2.2 数据结构与算法关系
2.3 两种算法的比较
2.4 算法定义
2.5 算法的特性
2.5.1 输入输出
2.5.2 有穷性
2.5.3 确定性
2.5.4 可行性
2.6 算法设计的要求
2.6.1 正确性
2.6.2 可读性
2.6.3 健壮性
2.6.4 时间效率高和存储量低
2.7 算法效率的度量方法
2.7.1 事后统计方法
2.7.2 事前分析估算方法
2.8 函数的渐近增长
2.9 算法时间复杂度
2.9.1 算法时间复杂度定义
2.9.2 推导大O阶方法
2.9.3 常数阶
2.9.4 线性阶
2.9.5 对数阶
2.9.6 平方阶
2.10 常见的时间复杂度
2.11 &&坏情况与平均情况
2.12 算法空间复杂度
2.13 总结回顾
2.14 结尾语
第3章 线性表
3.1 开场白
3.2 线性表的定义
3.3 线性表的抽象数据类型
3.4 线性表的顺序存储结构
3.4.1 顺序存储定义
3.4.2 顺序存储方式
3.4.3 数据长度与线性表长度区别
3.4.4 地址计算方法
3.5 顺序存储结构的插入与删除
3.5.1 获得元素操作
3.5.2 插入操作
3.5.3 删除操作
3.5.4 线性表顺序存储结构的优缺点
3.6 线性表的链式存储结构
3.6.1 顺序存储结构不足的解决办法
3.6.2 线性表链式存储结构定义
3.6.3 头指针与头结点的异同
3.6.4 线性表链式存储结构代码描述
3.7 单链表的读取
3.8 单链表的插入与删除
3.8.1 单链表的插入
3.8.2 单链表的删除
3.9 单链表的整表创建
3.10 单链表的整表删除
3.11 单链表结构与顺序存储结构优缺点
3.12 静态链表
3.12.1 静态链表的插入操作
3.12.2 静态链表的删除操作
3.12.3 静态链表优缺点
3.13 循环链表
3.14 双向链表
3.15 总结回顾
3.16 结尾语
第4章 栈与队列
4.1 开场白
4.2 栈的定义
4.2.1 栈的定义
4.2.2 进栈出栈变化形式
4.3 栈的抽象数据类型
4.4 栈的顺序存储结构及实现
4.4.1 栈的顺序存储结构
4.4.2 栈的顺序存储结构进栈操作
4.4.3 栈的顺序存储结构出栈操作
4.5 两栈共享空间
4.6 栈的链式存储结构及实现
4.6.1 栈的链式存储结构
4.6.2 栈的链式存储结构进栈操作
4.6.3 栈的链式存储结构出栈操作
4.7 栈的作用
4.8 栈的应用--递归
4.8.1 斐波那契数列实现
4.8.2 递归定义
4.9 栈的应用--四则运算表达式求值
4.9.1 后缀（逆波兰）表示法定义
4.9.2 后缀表达式计算结果
4.9.3 中缀表达式转后缀表达式
4.10 队列的定义
4.11 队列的抽象数据类型
4.12 循环队列
4.12.1 队列顺序存储的不足
4.12.2 循环队列定义
4.13 队列的链式存储结构及实现
4.13.1 队列链式存储结构入队操作
4.13.2 队列链式存储结构出队操作
4.14 总结回顾
4.15 结尾语
第5章 串
5.1开场白
05.2 串的定义
5.3 串的比较
5.4 串的抽象数据类型
5.5 串的存储结构
5.5.1 串的顺序存储结构
5.5.2 串的链式存储结构
5.6 朴素的模式匹配算法
5.7 KMP模式匹配算法
5.7.1 KMP模式匹配算法原理
5.7.2 next数组值推导
5.7.3 KMP模式匹配算法实现
5.7.4 KMP模式匹配算法改进
5.7.5 nextval数组值推导
5.8 总结回顾
5.9 结尾语
第6章 树
6.1 开场白
6.2 树的定义
6.2.1 结点分类
6.2.2 结点间关系
6.2.3 树的其他相关概念
6.3 树的抽象数据类型
6.4 树的存储结构
6.4.1 双亲表示法
6.4.2 孩子表示法
6.4.3 孩子兄弟表示法
6.5 二叉树的定义
6.5.1 二叉树特点
6.5.2 特殊二叉树
6.6 二叉树的性质
6.6.1 二叉树性质1
6.6.2 二叉树性质2
6.6.3 二叉树性质3
6.6.4 二叉树性质4
6.6.5 二叉树性质5
6.7 二叉树的存储结构
6.7.1 二叉树顺序存储结构
6.7.2 二叉链表
6.8 遍历二叉树
6.8.1 二叉树遍历原理
6.8.2 二叉树遍历方法
6.8.3 前序遍历算法
6.8.4 中序遍历算法
6.8.5 后序遍历算法
6.8.6 推导遍历结果
6.9 二叉树的建立
6.10 线索二叉树
6.10.1 线索二叉树原理
6.10.2 线索二叉树结构实现
6.11 树、森林与二叉树的转换
6.11.1 树转换为二叉树
6.11.2 森林转换为二叉树
6.11.3 二叉树转换为树
6.11.4 二叉树转换为森林
6.11.5 树与森林的遍历
6.12 赫夫曼树及其应用
6.12.1 赫夫曼树
6.12.2 赫夫曼树定义与原理
6.12.3 赫夫曼编码
6.13 总结回顾
6.14 结尾语
第7章 图
7.1 开场白
7.2 图的定义
7.2.1 各种图定义
7.2.2 图的顶点与边间关系
7.2.3 连通图相关术语
7.2.4 图的定义与术语总结
7.3 图的抽象数据类型
7.4 图的存储结构
7.4.1 邻接矩阵
7.4.2 邻接表
7.4.3 十字链表
7.4.4 邻接多重表
7.4.5 边集数组
7.5 图的遍历
7.5.1 深度优先遍历
7.5.2 广度优先遍历
7.6 *小生成树
7.6.1 普里姆（Prim）算法
7.6.2 克鲁斯卡尔（Kruskal）算法
7.7 *短路径
7.7.1 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法
7.7.2 弗洛伊德（Floyd）算法
7.8 拓扑排序
7.8.1 拓扑排序介绍
7.8.2 拓扑排序算法
7.9 关键路径
7.9.1 关键路径算法原理
7.9.2 关键路径算法
7.10 总结回顾
7.11 结尾语
第8章 查找
8.1 开场白
8.2 查找概论
8.3 顺序表查找
8.3.1 顺序表查找算法
8.3.2 顺序表查找优化
8.4 有序表查找
8.4.1 折半查找
8.4.2 插值查找
8.4.3 斐波那契查找
8.5 线性索引查找
8.5.1 稠密索引
8.5.2 分块索引
8.5.3 倒排索引
8.6 二叉排序树
8.6.1 二叉排序树查找操作
8.6.2 二叉排序树插入操作
8.6.3 二叉排序树删除操作
8.6.4 二叉排序树总结
8.7 平衡二叉树（AVL树）
8.7.1 平衡二叉树实现原理
8.7.2 平衡二叉树实现算法
8.8 多路查找树（B树）
8.8.1 2-3树
8.8.2 2-3-4树
8.8.3 B树
8.8.4 B+树
8.9 散列表查找（哈希表）概述
8.9.1 散列表查找定义
8.9.2 散列表查找步骤
8.10 散列函数的构造方法
8.10.1 直接定址法
8.10.2 数字分析法
8.10.3 平方取中法
8.10.4 折叠法
8.10.5 除留余数法
8.10.6 随机数法
8.11 处理散列冲突的方法
8.11.1 开放定址法
8.11.2 再散列函数法
8.11.3 链地址法
8.11.4 公共溢出区法
8.12 散列表查找实现
8.12.1 散列表查找算法实现
8.12.2 散列表查找性能分析
8.13 总结回顾
8.14 结尾语
第9章 排序
9.1 开场白
9.2 排序的基本概念与分类
9.2.1 排序的稳定性
9.2.2 内排序与外排序
9.2.3 排序用到的结构与函数
9.3 冒泡排序
9.3.1 简单排序实现
9.3.2 冒泡排序算法
9.3.3 冒泡排序优化
9.3.4 冒泡排序复杂度分析
9.4 简单选择排序
9.4.1 简单选择排序算法
9.4.2 简单选择排序复杂度分析
9.5 直接插入排序
9.5.1 直接插入排序算法
9.5.2 直接插入排序复杂度分析
9.6 希尔排序
9.6.1 希尔排序原理
9.6.2 希尔排序算法
9.6.3 希尔排序复杂度分析
9.7 堆 排 序
9.7.1 堆排序算法
9.7.2 堆排序复杂度分析
9.8 归并排序
9.8.1 归并排序算法
9.8.2 归并排序复杂度分析
9.8.3 非递归实现归并排序
9.9 快速排序
9.9.1 快速排序算法
9.9.2 快速排序复杂度分析
9.9.3 快速排序优化
1．优化选取枢轴
2．优化不必要的交换
3．优化小数组时的排序方案
4．优化递归操作
9.10 总结回顾
9.11 结尾语
附录 参考文献

收起全部↑

前言/序言

　　本书起因
　　大家好！我是《大话设计模式》（2008年初出版）的作者，三年来，承蒙广大读者的厚爱，《大话设计模式》取得了较大的成功。仅在***，截止本文写作时，就已经有1073次评论，705次5星评价，位居五星图书榜计算机/网络类的累计总榜第二名。此书已经成为国内原创计算机类图书畅销的书籍之一。
　　对于这样一个自己喜欢做、可以做得好，而且已经得到了市场广泛认可，为很多朋友提供帮助的事情，我没有理由不去继续做下去。这就是我准备再写书的原因。
　　我曾做过调查，数据结构的学习者大多都有这样的感慨：数据结构很重要，一定要学好，但数据结构比较抽象，有些算法理解起来很困难，学得很累。可我更希望传达这样的信息：数据结构非常有趣，很多算法是智慧的结晶，学习它是去感受计算机编程技术的魅力，在理解掌握它的同时，整个过程都是一种愉悦的精神感受，而非枯燥乏味的一门课程。因此我决定写作一本关于数据结构有趣的书。
　　不过现实总比理想来得更“现实”。要想把书写好，谈何容易，我需要突破很多困难……嗐！不管如何，现在您看到了本书，那就说明我已经克服了困难战胜了自己。希望您可以喜欢上这本书。
　　本书定位
　　本书的定位就是一本适合读者自学数据结构的书籍，它有区别于教材，希望给大家另一种阅读体验。
　　通常讲解数据结构的图书都是以教材的方式呈现。在写作前，我购买或在图书馆借阅了十几本非常好的数据结构相关教材用来为写作本书做准备。但经过认真阅读后，我发现，它们大多不是一本好的“自学读物”。
　　我没有轻视这些好书的意思，不过教材和自学读物，所面向的读者是完全不同的。
　　好的教材应该是提纲挈领、重点突出，一定要留出思考的空间，否则就没必要再听老师上课了。很多内容的讲解是由老师在课堂完成，教材中有练习、课后习题、思考题等，这些大多可以通过老师来解答。比如我们中学时的语文、数学课本，很薄的一本书通常要用一学期、甚至一年的时间来学习，这就是因为它们是教材而不是自学读物。如果是小说，可能一两天就读完了。
　　好的自学读物的目标是让初学者“独自”全盘掌握知识，需要强调“独自”一词，这就说明读者在阅读时，是完全依靠自己的力量来向未知发出挑战。因此书中内容，要么不写，写了就应该写透。如果读者在阅读时总是疑惑重重，那么这本书就有很大的问题了。
　　我也就是在基于这样的认识，决心将《大话数据结构》真正写成一本关于数据结构和算法的自学读物来展开写作的。
　　本书特色
　　1．趣味引导
　　大部分的编程类图书，在内容上基本都是直奔主题。但是尼采曾说过：“人们无法理解他没有经历过的事情。”换句话说，我们只接受过去早已理解的事物相关的信息。这是一种比较学习过程，在这个过程中，大脑寻找每条信息之间的联系。所以教育专家普遍认为，吸引学生的注意力，比较好的办法是用他们比较熟知的知识开始。
　　因此在本书中，我会用一个故事、一个趣味题目、一部电影的介绍等形式来作为每一章甚至很多小节的开头，选择的内容也多多少少与要讲的主题内容相关。这并不是多余，而是有意为之。事实上，这样的形式在我的前一本书中已经得到了普遍认可。
　　2．图文并茂
　　西方有句谚语，“A picture is worth a thousand words.（一图值千言）”。用上千个字描述不明白的东西，很可能一张图就能解释清楚。
　　我非常认可这个观点，所以本书虽没有达到每一页都有图，但基本做到了绝大部分讲解都有相关图示，关键算法更是通过多图逐步分解剖析。尽管这带来了写作上的难度，但却可以达到较好的效果。毕竟，读者通过本书开始学习数据结构时，要从一无所知或略知一二到完全理解，甚至掌握应用，是需要一个比较艰苦的过程，用大量的图示可以减少这个过程的长度。
　　3．代码详解
　　我在写作中尽量摒弃了传统数据结构教材的“重理论思想而轻代码讲解”的作法。在准备数据结构写作时我发现，很多教材对数据结构理论和算法设计思想讲得比较好，可一到实际代码时，有的把代码贴出来加少量注释，有的直接用伪代码形式。这对于上课的学生还好，毕竟有老师在课堂中去详解代码编写原理，可是对于初学数据结构和算法的自学者而言，如果书中不去解释代码某些细节为什么那样编写的原因，甚至代码根本不可能在某个编译器中运行通过，其挫折感是很强烈的。比如即使理解了图结构中的短路径求解原理，也可能无法写出短路径的算法。
　　我把代码在运行过程中变量的变化融入到整个算法设计思想的讲解中，配合相应的示意图，会帮助大家更加容易理解算法的实质。这种讲解模式在本书的第6、7、8、9章的很多复杂算法中有具体体现，越是复杂的代码越是讲解细致。这算是本书的一个特色，希望对读者有帮助。
　　4．形式新颖
　　我把本书的内容虚构成了一个老师上课的场景，所有内容都通过这位老师表达出来，书中的文字非常口语化，这样做的目的是为了更加直观地让读者感觉，自己是在学习，是在上课。有人可能会说，现在的课堂大都是让人昏昏欲睡，把读者带入上课场景，不是更加让读者犯困吗？我觉得如果你的学习经历中听过一些优秀老师的课，你就不会下这样的结论。好的老师讲课，是可以做到引人入胜的。
　　有人可能会问，我为什么不用《大话设计模式》中的对话形式，而采用讲课形式呢？这是对数据结构这门学问的特点考虑的。设计模式主要都是思想体现，通常会仁者见仁、智者见智，用对话展开比较容易；而数据结构中更多的是定义、术语、经典算法等，这些公认的知识，可讨论的地方并不多，更多的是需要把它讲清楚。让两个人在一起讨论某个设计模式的优缺点，会非常合适，而讨论数据结构定义的好坏，就没有太大意义了，不如让一个老师告诉学生数据结构的定义好在哪里更符合实际。因此用传统的讲课形式会好一些。
　　另外，本书没有习题，有思考的题目也一定会给出某种答案。但本书每个复杂知识点的末尾，都会提供另一本书的进一步阅读建议。这也是基于它是一本自学读物的原则。读者阅读本书可能是任何时间任何地方，如果书中存在没有解答的习题，碰到了困难是没法及时找到老师来帮助的，因此本书尽量避免让读者有这样的困惑存在。如果需要练习的同学，我觉得还是应该考虑再去买本习题集来学习。学习数据结构和算法，做题和上机写代码非常有必要，从这个角度也说明，阅读完本书其实也只是完成入门而已。
　　本书既然是以老师上课的形式来进行，那就免不了要融入一名教师除了授业解惑以外，还要传达一些个人价值观的体现。书中很多细微处，如对某位科学家的尊敬、对某个算法的推崇、对勤奋励志故事的讲述等都在表达着一个老师向学生传递真、善、美的意愿。我始终认为，读者拿到的虽然只是一本没有表情、不会说话的书，但其实也是在隔空与另一个朋友交流。人与人的交流不可能只是就事论事，一定会有情感的沟通，这种情感如果能产生共鸣、达成互信，就会让事情（比如学习数据结构与算法这件事）本身更容易理解和接受。
　　本书内容
　　本书主要是按照教育部关于计算机专业数据结构课程大纲的要求略微增减来组织内容的。
　　主要包括：数据结构介绍，算法推导大O阶的方法，线性表结构的介绍，顺序结构与链式结构差异，栈与队列的应用，串的朴素模式匹配、KMP模式匹配算法，树结构的介绍，二叉树前中后序遍历，线索二叉树，赫夫曼树及应用，图结构的介绍，图的深度、广度遍历，小生成树两种算法，短路径两种算法，拓扑排序与关键路径算法，查找应用的相关介绍，折半查找、插值查找、斐波那契查找等静态查找，稠密索引、分块索引、倒排索引等索引技术，二叉排序树、平衡二叉树等动态查找，B树、B+树技术，散列表技术，排序应用的相关介绍，冒泡、选择、插入等简单排序，希尔、堆、归并、快速等改进排序，各位排序算法的对比等。
　　本书读者
　　数据结构是计算机软件相关专业的基础课程，几乎可以说，要想从事编程工作，无论你是否是科班出身，都不可以绕过这部分知识。因此，适合阅读本书的读者非常广泛，包括在读的本专科、中专职高技校等计算机专业学生、想转行做开发的非专业人员、欲考计算机研究生的应届或在职人员，以及工作后需要补学或温习数据结构和算法的程序员等各类读者。
　　本书对读者的技术背影要求比较低，只要是学过一门高级编程语言，例如C、C++、Java、C#、VB等就可以开始阅读本书。不过由于当中涉及到比较复杂的算法知识，需要读者有一定的数学修养和逻辑思维能力，否则可能书籍的后半部分阅读起来会比较吃力。
　　本书研读方法
　　事实上，任何有难度的知识和技巧，都不是那么容易被掌握的。我尽管已经朝着通俗易懂的方向努力，可有些数据结构，特别是经典算法，是几代科学家的智慧结晶，因此要掌握它们还是需要读者的全力投入。
　　美国畅销书《如何阅读一本书》中提到“阅读可以是一件主动的事，阅读越主动，效果越好。拿同样的书给背景相近的两个人阅读，一个人却比另一个人从书中得到了更多，这是因为，首先在于这人的主动，其次，在于他在阅读中的每一种活动都参与了更多的技巧。这两件事是息息相关的。阅读是一个复杂的活动，就跟写作一样，包含了大量不同的活动。要达成良好的阅读，这些活动都是不可或缺的。一个人越能良好运作这些活动，阅读的效果也就越好。”
　　我当然希望读者在阅读本书后收获巨大，但这显然是一厢情愿。要想获得更多，您可能也需要付出类似我写作一样的力气来阅读，例如摘抄文字、眉批心得、稿纸演算、代码输入电脑，以及您自己在编程工作中的运用等。这些相应活动的执行，将会使您得到巨大的收获。
　　作为作者，建议本书的研读方法为：
　　1．复习C语言的基础知识。如果你掌握的是别的语言也不要紧，适当了解一些C语言和你掌握的编程语言的语法差异还是有必要的。甚至将本书代码改造成另一种语言本身就是一种非常好的学习方法。
　　2．阅读第一遍时，建议从头至尾进行。如果你对前面的知识有足够了解，当然可以跳过直接阅读后面的章节。不过若要学习一门完整的知识并形成体系。通读本书，还是好的学习方法。
　　3．阅读时，摘抄是非常好的习惯。“淡的墨水也胜于强的记忆！”有不少读者会认为摘抄了将来也不会再去看，有什么必要，但其实在写字的过程就是大脑学习的过程，写字在减缓你阅读的速度，从而让你更好地消化阅读的内容。相信大家都能理解，“囫囵吞枣”和“慢慢品味”的差异，学习同样如此。
　　4．阅读每一章时，特别是在阅读算法的推导过程时，一定要在电脑中运行代码（本书源码的下载地址可以到http：//cj723.cnblogs.com中的《大话数据结构相关主题》中找到），了解代码的运行过程。本书的很多算法都做到了逐行讲解，但单纯阅读可能真的很难达到理解的程度（这是纸质书无法克服的缺陷），需要你通过开发工具调试，并设置断点和逐行执行，并参照书中的讲解，观察变量的变化情况来理解算法的编写原理。
　　5．阅读完每一章时，一定要在理解基础上记忆一些关键东西。佳的效果就是你可以不看书也做到一点不错地默写出相关算法。
　　6．阅读完每一章时，一定要适当练习。本书没有提供练习题，但市场上相关的数据结构习题集比比皆是，可以选择尝试。另外互联网上也可以获得足够的习题来给你练习。练习的目的是为了检测自己是否真的完全理解了书中的内容。事实上很多时候，阅读中的人们只是自我感觉理解，而并非真正的明白。
　　7．学习不可能一蹴而就，数据结构和算法如果通过一本书就可以掌握，那本身就是笑话。本书附录提供了本书写作时的参考书目，基本都是优秀的数据结构或相关的中文书籍各有侧重，建议大家可以适当地阅读。
　　8．在之后的编程学习和工作中，尽量把已经学到的数据结构和算法知识运用到现实开发中。遗忘时翻阅本书回顾相关内容，终达到精通数据结构和相关算法的境界。
　　编程语言说明
　　本书是用C语言编写，基于C90（ISO C）的标准。读者可以选择任何一款基于C90标准的C语言开发工具或更高版本的开发工具来学习本书中的代码。
　　本人一直习惯于用Visual Studio 2008作为开发工具，因此在写作此书时，也是用此工具的Visual C++来编译调试代码，一切都相安无事，但写作完成后，考虑到不同读者应用开发工具的习惯不同，终在编辑的建议下，决定提供一份可在C90标准的C语言开发环境中编译通过的代码，结果发现错误百出。
　　例如C90标准的注释要求是“/* 注释文字 */”而不允许是“//注释文字”：要求变量声明必须要在函数的前面，只能是“int i； for（i=0；i出于为了让代码可以在低端编译环境通过的考虑，牺牲一些代码的简捷性和优雅性也是无可奈何和必要的。终我将书中全部代码都改成C90标准的代码。
　　C语言初学者可能会因为刚接触编程语言，特别是对指针的理解不深，而担心阅读困难。我个人感觉，单纯学习指针是很难理解它的真正用途和好处，而通过学习数据结构，特别是像链式存储结构在各种结构算法中的运用，反而可以让读者进一步的理解指针的优越之处。从这个角度说，数据结构的学习可以反过来加强读者对C语言，特别是指针概念的理解。
　　编程语言差异
　　C语言是一门古老的高级语言，它的应用范围非常广泛，因此我选择它作为本书的算法展示语言。如果读者之前学过它，那么阅读本书就不存在语言障碍。懂得C++语言的读者，同样也不会有任何语言上的问题。
　　像掌握Java、C#、VB等面向对象语言的读者，当面对书中大量的C语言式的结构（struct）声明和针对结构的参数传递的代码时，都可以理解为是类的定义和由类生成对象的传递。尽管的确存在差异，但是并不影响整体对数据结构知识和算法原理的理解。
　　我个人感觉，哪怕是对C语言不熟悉，也不妨利用学习数据结构的机会，学习一下C语言的编程方法，这对于将来应用其他高级语言也是有很大帮助的。
　　不是一个人在战斗
　　首先要感谢我的妻子李秀芳对我写作本书期间的全力支持，我辞职写作，没有她精神上的理解鼓励和生活上的悉心照顾，是不可能走出这一步并顺利完成书稿的。我们的儿子程晟涵如今已经三周岁，我是在他每日的欢声笑语和哭哭啼啼中进行每一章节的构思和写作，希望他可以茁壮成长。我的父母已经年迈，他们为我的全职创作也甚为担心和忧虑，这里也要说一声抱歉。
　　本人数据结构的知识，是源自清华大学出版社出版的《数据结构（C语言版）》（严蔚敏、吴伟民编著）一书，严老师和吴老师算是我在数据结构方面的启蒙老师，本书的不少内容和代码也是参考了此书。机械工业出版社的《算法导论》对于本人的算法知识提高帮助很大，写作中也大量吸收了书中的精华。写作过程中，本人购买和借阅了与数据结构相关的大量书籍，详细书目见附录。没有前辈的贡献，就没有本书的出版，也希望本书能成为这些书籍的前期读物。在此向这些图书作者表示衷心的感谢。
　　仅有作者是不可能完成图书的出版的，本人要非常感谢清华大学出版社的朋友们，他们是本书的初读者，也是协助本人将此书由毛糙变精良的有力帮手。
　　本书的封面设计程瑜、插图设计周翔，都是在反反复复的修改中完成创作的。
　　写作中，还得到了周筠、卢鸫翔、张伸、胡文佳、Milo、陈钢、刘超、刘**、杨绣国、戚妩婷、雷顺、杨诗盈、高宇翔、林健的友情帮助，他们都在本人的书稿创作中提出了宝贵建议。
　　在此向所有帮助与支持我的朋友道一声：谢谢！
　　程杰

《数据世界的奥秘：从基本概念到高级应用》 本书旨在带领读者深入探索数据世界的广阔图景，从最基础的数据概念出发，逐步揭示其运作原理，并最终触及数据在现代科技和社会中的高级应用。我们相信，理解数据不仅仅是学习一堆算法或公式，更重要的是培养一种数据驱动的思维方式，学会如何从海量信息中提炼有价值的见解，并将其转化为解决实际问题的强大工具。 第一部分：数据世界的基石——理解数据的本质 在开始任何高级探索之前，清晰地理解数据本身是至关重要的。本部分将为您奠定坚实的基础。 什么是数据？ 我们将从最朴素的定义出发，探讨数据不仅仅是数字，它可以是文本、图像、声音、视频，甚至是传感器采集的物理量。我们将区分原始数据（raw data）和信息（information），以及知识（knowledge）的层级关系，强调数据的上下文和意义的重要性。 数据的表示与存储： 了解数据如何在计算机中被表示是理解一切操作的前提。我们将介绍二进制、十六进制等基本计数系统，以及它们如何构成数字、字符、图像像素等基本数据单元。随后，我们将深入探讨不同类型的数据存储方式，从最简单的内存中的变量，到文件系统中的记录，再到数据库中的表格结构，以及更复杂的分布式存储系统。我们将讨论数据的结构化（structured）、半结构化（semi-structured）和非结构化（unstructured）的特点，以及它们对后续处理的影响。 数据类型与属性： 数据的类型决定了我们可以对其进行哪些操作。我们将详细介绍基本数据类型（如整数、浮点数、布尔值、字符）及其特性，以及复合数据类型（如数组、链表、栈、队列、树、图）的构成和基本属性。理解这些类型及其相互关系，是构建复杂数据结构和算法的前提。 数据质量与清洗： 现实世界的数据往往是不完美的，充斥着错误、缺失值、异常值和不一致性。本章将重点讲解数据质量的重要性，并介绍一系列数据清洗的技术和方法，包括识别和处理缺失值、去除重复项、标准化数据格式、检测和纠正异常值等。我们还将探讨验证数据完整性和准确性的常用策略。 第二部分：组织数据的艺术——核心数据结构详解 一旦我们理解了数据的本质，下一步就是学习如何有效地组织和管理它们，以便更高效地进行访问和操作。本部分将深入讲解各种经典的数据结构。 线性结构： 数组（Array）与动态数组（Dynamic Array）： 介绍数组的连续内存存储特性，以及其查找、插入和删除操作的时间复杂度。重点讲解动态数组如何通过扩容机制克服固定大小的限制，并分析其性能权衡。 链表（Linked List）： 讲解单向链表、双向链表和循环链表的结构，以及它们在插入、删除操作上的优势。我们将分析链表在内存分配上的灵活性，以及在某些场景下其查找效率不如数组的原因。 栈（Stack）： 介绍栈的“后进先出”（LIFO）原则，并阐述其在函数调用、表达式求值、括号匹配等方面的典型应用。我们将实现栈的基本操作：push（入栈）和pop（出栈）。 队列（Queue）： 讲解队列的“先进先出”（FIFO）原则，并分析其在任务调度、广度优先搜索、缓冲区管理等场景下的应用。我们将实现队列的基本操作：enqueue（入队）和dequeue（出队）。 非线性结构： 树（Tree）： 二叉树（Binary Tree）与二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 详细介绍二叉树的定义、遍历方式（前序、中序、后序）及其应用。重点讲解二叉搜索树的性质，以及如何在BST中进行高效的查找、插入和删除操作。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 引入AVL树和红黑树的概念，解释它们如何通过自平衡机制来保证搜索效率，避免最坏情况下的性能退化。我们将讨论其插入和删除操作中的旋转过程。 多路搜索树（B-Tree, B+Tree）： 介绍B树及其变体B+树，特别强调它们在文件系统和数据库索引中的重要作用，以及它们如何优化磁盘I/O操作。 图（Graph）： 图的表示： 讲解邻接矩阵和邻接表两种表示图的方法，并分析它们的优缺点。 图的遍历： 深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，并讨论它们在连通性判断、拓扑排序、最短路径查找等问题中的应用。 图的经典算法： 介绍Dijkstra算法（单源最短路径）、Prim算法和Kruskal算法（最小生成树），并分析它们的原理和适用场景。 哈希表（Hash Table）： 讲解哈希函数的设计原则，冲突解决策略（如链地址法、开放地址法），以及哈希表实现O(1)平均时间复杂度查找的原理。我们将探讨其在字典、缓存、查找表等方面的广泛应用。 第三部分：数据处理的引擎——算法基础与分析 理解了数据结构，下一步就是学习如何有效地操作它们，这便是算法的范畴。本部分将聚焦于算法的设计、分析和优化。 算法的概念与特性： 定义算法，并阐述其正确性、可读性、健壮性、效率（时间效率和空间效率）等关键特性。 算法复杂度分析： 时间复杂度： 讲解大O记法（O(n), O(log n), O(n log n), O(n^2)等），分析不同算法在不同输入规模下的执行时间增长趋势。 空间复杂度： 分析算法在执行过程中所需的内存空间。 摊还分析（Amortized Analysis）： 引入摊还分析的概念，解释如何评估一系列操作的平均成本，例如动态数组的扩容。 排序算法： 基本排序算法： 详细讲解冒泡排序、插入排序、选择排序，并分析它们的复杂度。 高效排序算法： 深入介绍快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的原理、递归实现以及优化技巧。 特殊排序算法： 介绍计数排序、桶排序、基数排序等，探讨它们的适用范围和效率优势。 搜索算法： 线性搜索（Linear Search）： 二分搜索（Binary Search）： 重点讲解在有序数组中应用二分搜索，分析其O(log n)的时间复杂度。 递归与分治： 讲解递归的思想，并介绍分治策略如何将复杂问题分解为更小的子问题来解决，例如快速排序和归并排序。 动态规划（Dynamic Programming）： 介绍动态规划的基本思想，包括最优子结构和重叠子问题，并讲解如何通过记忆化搜索或递推的方式来解决此类问题，例如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等。 第四部分：数据的应用与未来——现代数据处理的视野 在掌握了数据结构和算法的基础后，我们将目光投向数据在现代科技和社会中的广泛应用。 数据库系统： 介绍关系型数据库（SQL）和非关系型数据库（NoSQL）的基本概念，包括数据模型、查询语言、索引、事务管理等。我们将讨论数据库如何有效地存储、管理和检索大量结构化和半结构化数据。 分布式系统与大数据： 探讨在海量数据面前，单机处理的局限性。介绍分布式存储（如HDFS）和分布式计算框架（如MapReduce, Spark）的基本原理，以及它们如何并行处理PB级别的数据。 数据挖掘与机器学习基础： 简要介绍数据挖掘的目标和流程，以及机器学习的基本概念，例如监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类等。我们将提及一些基础的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、K-Means等，并说明它们如何从数据中学习模式。 数据可视化： 强调将复杂数据转化为直观易懂的图表和图形的重要性。介绍不同的可视化技术和工具，以及如何通过可视化来发现数据中的趋势、关联和异常。 结语：数据时代的导航者 《数据世界的奥秘》不仅仅是一本讲解技术细节的书籍，它更是一种引导读者进入数据时代、成为数据时代导航者的指南。通过系统学习本书内容，您将能够： 理解数据的价值： 认识到数据是现代社会的核心驱动力，能够从数据中挖掘出隐藏的价值。 掌握核心工具： 熟练运用各种数据结构和算法，为解决复杂的计算问题打下坚实基础。 培养计算思维： 形成严谨的逻辑思维和问题分解能力，学会用计算的视角看待和解决问题。 拥抱技术变革： 为进一步深入学习人工智能、大数据分析、云计算等前沿技术做好准备。 我们希望本书能成为您探索数据世界、开启智慧旅程的忠实伙伴。

评分☆☆☆☆☆

第四段评价（代码实现与优化视角）： 对于我来说，数据结构的学习不仅仅是理解概念，更在于如何高效地实现它们。《正品大话数据结构》在这方面做得非常出色。书中提供的每一个数据结构实现，都考虑到了效率和可读性。它并没有仅仅给出最基础的实现，而是常常会提出一些优化方案，并分析这些优化带来的收益。例如，在讲解二叉搜索树时，书中不仅介绍了基本的插入和查找，还详细探讨了如何通过平衡操作（如AVL树和红黑树）来避免树退化成链表，从而保证查找效率。这种对细节的关注，让我受益匪浅。书中大量的伪代码和部分实际编程语言（如C++）的示例，让我可以很方便地将理论转化为实践。我经常会把书中的代码作为参考，然后尝试在自己的项目中进行应用，或者在此基础上进行更进一步的改造和优化。阅读这本书，让我不仅学到了“是什么”，更学到了“怎么做”以及“如何做得更好”，这对于提升我的编程能力和代码质量非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

第二段评价（初学者视角）： 我是一名计算机科学专业的初学者，刚开始接触数据结构的时候，真的是摸不着头脑，感觉像是看天书一样。后来在学长那里听说了《正品大话数据结构》，就抱着试试看的心态买了。没想到，这本书简直就是为我这样的新手量身定做的！作者的语言非常通俗易懂，就像在讲故事一样，把那些抽象的概念都变得生动有趣。特别是讲到数组和链表的时候，书中用了生活中的例子来比喻，比如数组就像一排整齐的座位，而链表就像一条可以随意伸缩的项链。这样的比喻让我一下子就明白了它们之间的区别和各自的优缺点。书中的代码示例也很清晰，配有详细的注释，即使是我这种对编程还不是特别熟练的人，也能跟着一步步敲出来，并且理解代码的逻辑。最让我觉得贴心的是，每讲完一个章节，都会有一些小练习题，难度适中，能够帮助我巩固当天学到的知识，也让我对自己的掌握程度有个清晰的认识。这本书让我对数据结构不再感到恐惧，反而激发了我进一步学习的兴趣，感觉自己离成为一名合格的程序员又近了一步！

评分☆☆☆☆☆

第五段评价（理论与实践结合视角）： 《正品大话数据结构》这本书最让我印象深刻的地方在于，它完美地将理论知识与实际应用场景进行了融合。它没有让数据结构的学习变得枯燥乏味，而是通过一个又一个引人入胜的案例，让读者深刻理解每种数据结构的设计思想和应用价值。例如，在讲解栈时，书中用浏览器历史记录和函数调用栈作为例子，形象地展示了“后进先出”的原理；在讲解队列时，则用排队买票的场景，让“先进先出”的概念跃然纸上。这种贴近生活的类比，大大降低了理解的门槛，同时也加深了记忆。更重要的是，书中并没有止步于此，而是进一步探讨了这些数据结构在操作系统、数据库、编译器等实际系统中的应用，让我们明白这些看似抽象的概念，是如何支撑起我们日常使用的各种软件和服务的。读完这本书，我不仅掌握了数据结构的基本知识，更对计算机科学的整体架构有了更宏观的认识，这种理论与实践的紧密结合，让我的学习过程充满了成就感。

评分☆☆☆☆☆

第三段评价（问题解决导向视角）： 在实际的开发工作中，经常会遇到一些性能瓶颈，而很多时候，问题的根源都出在数据结构的选择上。《正品大话数据结构》这本书，在我解决这些实际问题时，提供了极大的帮助。它不仅仅是介绍理论，更重要的是，它会讨论在不同的场景下，哪种数据结构是更优的选择。比如，在需要频繁进行插入和删除操作的场景，它会详细分析链表相对于数组的优势；而在需要快速查找某个元素时，它会引导你思考哈希表或者二叉搜索树的适用性。书中对各种数据结构的时间复杂度和空间复杂度的详细分析，让我能够更精准地评估不同方案的优劣，从而做出更明智的技术决策。我尤其欣赏书中对图结构的部分，它不仅讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种基本遍历方式，还进一步探讨了如何用它们来解决最短路径、连通分量等实际问题，这些都是我在项目中经常遇到的挑战。这本书就像一个经验丰富的导师，在我遇到难题时，总能提供切实的指导和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

第一段评价（深度学习者视角）： 拿到《正品大话数据结构》这本书，我最惊喜的是它并没有流于表面，而是真正深入到了数据结构的核心。书中对各种经典数据结构的剖析，比如链表、栈、队列、树（特别是二叉树和AVL树）、图等，都做到了层层剥离，从原理到实现，再到效率分析，事无巨细。我特别喜欢它在讲解递归时，并没有简单地给出一个公式，而是通过多个生动形象的例子，比如汉诺塔、斐波那契数列，让你真正理解递归的“分而治之”的思想。更难得的是，书中在分析算法复杂度时，不仅仅是停留在O(n)、O(log n)这样的符号层面，还通过图示和实际操作场景，让你直观感受到不同复杂度带来的效率差异。对于我这种想要系统性梳理数据结构知识，并且希望理解其背后数学原理的读者来说，这本书无疑是一笔宝贵的财富。它帮助我巩固了基础，也为我后续深入学习算法和更复杂的数据模型打下了坚实的基础。阅读过程中，时不时会停下来，在纸上跟着书中的推导一步步演算，那种豁然开朗的感觉，是任何速成的教程都无法给予的。