【现货正版】天勤2019数据结构高分笔记 第7版

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店铺: 云图盛世图书专营店
出版社: 机械工业出版社
ISBN:9787111587460
商品编码:27964269284
丛书名: 数据结构 高分笔记

具体描述


















深入剖析算法世界:从基础到精通 本书旨在为广大学子提供一份系统、深入的算法学习指南,带您领略数据结构与算法的魅力,掌握解决复杂计算问题的核心钥匙。我们不局限于某一特定版本或教材,而是从算法的本质出发,循序渐进地构建您的知识体系。 第一部分:筑牢根基——数据结构的核心概念与实现 本部分将为您全面解析各种基本和高级数据结构。我们从最基础的线性结构开始,深入探讨数组的优势与局限,以及链表(单向链表、双向链表、循环链表)在动态内存管理和高效插入删除方面的独到之处。您将学习如何从零开始实现这些结构,理解它们的内部机制,并掌握在不同场景下选择最合适数据结构的原则。 随后,我们将目光投向非线性结构。栈和队列作为经典的抽象数据类型,其“后进先出”(LIFO)和“先进先出”(FIFO)的特性在程序设计中无处不在。本书将详细讲解它们的实现方式(基于数组或链表),并重点阐述它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等实际应用中的巧妙运用。 递归和分治策略是理解许多复杂算法的基石。我们将通过生动形象的例子,如阶乘计算、斐波纳姆数列、汉诺塔等,帮助您深刻理解递归的定义、工作原理和注意事项(如栈溢出)。在此基础上,我们将引入分治思想,为后续的排序和搜索算法打下坚实基础。 树形结构是数据结构中尤为重要的一环。我们从最简单的二叉树开始,深入研究二叉搜索树(BST)的查找、插入、删除操作及其时间复杂度。您将学习如何平衡BST以避免性能退化,进而了解平衡二叉树(AVL树、红黑树)的设计思想和维护机制。此外,堆(最小堆、最大堆)作为一种特殊的完全二叉树,在优先队列和堆排序中的应用将得到详尽的解析。 图作为描述对象之间关系的强大工具,其应用领域极其广泛。本书将详细介绍图的各种表示方法(邻接矩阵、邻接表),并深入探讨图的遍历算法:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。您将学习如何利用DFS和BFS解决连通性问题、寻找路径、拓扑排序等。 第二部分:算法的艺术——经典算法的设计与分析 在本部分,我们将聚焦于各种经典的算法设计范式和具体算法的实现与分析。 排序算法: 排序是算法领域最基本也最重要的问题之一。我们将从简单但效率较低的排序算法入手,如冒泡排序、选择排序、插入排序,帮助您理解排序的基本思路。随后,我们将深入讲解高效的排序算法,包括: 分治法排序: 快速排序(Quick Sort)和归并排序(Merge Sort)。我们将详细分析它们的分治过程、递归实现、以及如何优化枢纽元的选择以提升快速排序的效率。 堆排序(Heap Sort): 如何利用最大堆或最小堆来实现高效的原地排序。 计数排序(Counting Sort)、桶排序(Bucket Sort)和基数排序(Radix Sort): 这些非比较排序算法在特定数据分布下的惊人效率将得到详细阐述。 对于每种排序算法,我们都将进行详尽的时间复杂度和空间复杂度分析,并讨论它们在稳定性、数据量大小、数据分布等方面的适用性。 搜索算法: 在有序数据中高效查找目标元素是搜索算法的核心。 顺序查找(Linear Search): 最简单直观的查找方法。 二分查找(Binary Search): 在有序数组中的高效查找,及其变种(查找第一个/最后一个匹配项)。 哈希表(Hash Table): 通过哈希函数将数据映射到存储位置,实现平均O(1)的查找、插入和删除。我们将详细讨论哈希函数的选择、冲突解决方法(链地址法、开放寻址法)以及它们对性能的影响。 图算法: 在图结构上进行计算是算法研究的重要分支。 最短路径算法: Dijkstra算法: 解决单源最短路径问题(适用于非负权重的图)。 Floyd-Warshall算法: 解决所有顶点对之间的最短路径问题。 Bellman-Ford算法: 解决单源最短路径问题(可处理负权重,并能检测负权回路)。 最小生成树算法: Prim算法: 逐步添加边构建最小生成树。 Kruskal算法: 按照边权从小到大排序,并使用并查集避免形成环。 拓扑排序(Topological Sort): 解决有向无环图(DAG)中顶点的线性排序问题。 强连通分量(Strongly Connected Components, SCC): 解决有向图中相互可达的顶点集合问题。 动态规划(Dynamic Programming, DP): 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质问题的强大工具。本书将通过一系列经典DP问题,如背包问题(0/1背包、完全背包)、最长公共子序列(LCS)、最长递增子序列(LIS)、硬币找零问题等,帮助您掌握DP的核心思想:识别状态、定义状态转移方程、以及如何通过自顶向下(带备忘录的递归)或自底向上(迭代)的方式求解。 贪心算法(Greedy Algorithm): 贪心算法在每一步都做出局部最优选择,期望最终得到全局最优解。我们将通过活动选择问题、霍夫曼编码、部分背包问题等例子,展示贪心算法的应用场景及其判断贪心策略是否有效的原则。 第三部分:实战与进阶——算法在实际问题中的应用与优化 本部分将引导您将所学的理论知识应用于解决实际编程问题,并介绍一些更高级的算法和技术。 字符串匹配算法: 朴素字符串匹配: 最简单的匹配方法。 KMP算法(Knuth-Morris-Pratt): 利用预处理的“next”数组,避免不必要的比较,实现高效匹配。 Boyer-Moore算法: 在实践中通常比KMP更快的匹配算法。 回溯法(Backtracking)与分支限界法(Branch and Bound): 这两种算法常用于解决组合优化问题,如N皇后问题、数独求解、旅行商问题(TSP)的近似解等。本书将详细讲解其搜索空间的剪枝策略。 高级数据结构与算法: 并查集(Disjoint Set Union, DSU): 高效处理集合的合并与查找,在Kruskal算法、图的连通性判断等问题中有广泛应用。 Trie树(前缀树): 用于高效存储和查找字符串集合,常用于字符串检索、自动补全等。 AVL树和红黑树的详细实现与分析: 深入理解这些平衡二叉树的插入、删除操作以及旋转机制。 B树和B+树: 在数据库和文件系统中扮演重要角色的多路搜索树。 算法的复杂度分析与优化: 渐进记号(Big O, Big Omega, Big Theta): 严谨地分析算法的时间和空间复杂度。 均摊分析(Amortized Analysis): 分析一系列操作的总成本。 算法优化技巧: 缓存、查表、位运算等常用优化手段。 第四部分:面试与竞赛导向 本书的最后一个部分将侧重于提升您的实战能力,尤其是在面临编程面试和算法竞赛时。 常见算法题型解析: 针对数组、链表、字符串、树、图、动态规划等经典题型,提供解题思路和代码实现。 面试技巧与注意事项: 如何清晰地沟通思路、编写可读性高的代码、以及如何处理复杂情况。 算法竞赛入门: 介绍常用算法竞赛平台、比赛流程以及提高效率的策略。 本书特色: 内容详实,体系完整: 从基础概念到高级应用,覆盖数据结构与算法的绝大部分核心内容。 循序渐进,逻辑清晰: 概念讲解与算法实现相结合,由浅入深,易于理解。 理论与实践并重: 在深入剖析算法原理的同时,提供丰富的代码示例和实际应用场景。 强调分析能力: 引导读者进行严谨的时间和空间复杂度分析,培养独立解决问题的能力。 面向读者广泛: 无论是初学者、需要巩固基础的学生,还是希望提升算法能力的开发者,都能从中获益。 通过本书的学习,您将不仅能够掌握各种数据结构和算法的实现,更能培养出分析和解决复杂计算问题的能力,为您的学业和职业生涯打下坚实的基础。

用户评价

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说实话,一开始我对这本书并没有抱太大的期望,毕竟市面上关于数据结构的书籍实在是太多了,很难找到一本真正能打动我的。然而,这本书彻底颠覆了我的看法。它最让我惊艳的地方在于,它能够将那些原本晦涩难懂的算法,用一种极其幽默风趣的方式呈现出来。作者好像一个资深的说书人,把那些复杂的逻辑和精巧的设计,讲得绘声绘色,引人入胜。我有时候甚至会因为一个生动的比喻而捧腹大笑,但笑过之后,却发现自己已经深刻地理解了这个知识点。而且,这本书的内容更新非常及时,能够反映最新的学术动态和技术发展,这一点对于我这种时刻关注行业前沿的读者来说,尤为重要。它让我感觉自己不是在学习陈旧的知识,而是在与时俱进。书中的排版设计也非常人性化,字体大小、行间距都恰到好处,阅读起来非常舒适。我强烈推荐所有正在学习数据结构,或者对数据结构感兴趣的同学,一定要看看这本书,它一定会给你带来意想不到的惊喜。

评分

我必须说,这本关于数据结构的书,给我的感觉就像是一本精心打磨的艺术品。它不是那种冷冰冰的教科书,而是充满了作者对这个领域的深刻理解和独到见解。语言的运用非常考究,流畅且富有逻辑性,读起来一点都不费力,甚至可以说是享受。作者在讲解每一个算法的时候,都会深入到其核心思想,不仅仅是告诉你“怎么做”,更会告诉你“为什么这么做”,这种探究精神让我非常敬佩。我尤其欣赏它在分析算法的时间复杂度和空间复杂度时,不是简单地给出公式,而是通过细致的推导和生动的比喻,让我真正理解为什么会得出这样的结论。书中的章节安排也非常合理,循序畛,环环相扣,从最基本的线性结构,到复杂的图结构,再到各种高级的应用,都讲解得条理清晰,让我能够建立起一个完整的知识体系。我个人觉得,对于想要深入理解数据结构,而不只是停留在表面知识的读者来说,这本书绝对是不可多得的宝藏。它让我对数据结构有了全新的认识,不再是枯燥的代码堆砌,而是充满了智慧和美感的理论体系。

评分

这本书给我的感觉,就像是一本经验丰富的导师的谆谆教诲。它没有那种高高在上的说教感,而是充满了平等交流的语气,仿佛作者就在我身边,耐心地解答我所有的疑惑。我尤其赞赏它在讲解一些抽象概念时,所使用的类比和图示,总是能够精准地捕捉到问题的核心,让我茅塞顿开。它不仅让我学会了如何去实现各种数据结构,更重要的是,它教会了我如何去思考,如何去分析问题,如何去设计更优的解决方案。书中对于一些常见误区的指点也特别及时,避免了我走很多弯路。我记得其中有一个章节,专门讲解了如何进行算法的优化,以及在实际应用中如何权衡时间与空间复杂度,这对我来说是受益匪浅。而且,这本书的结构非常清晰,目录导航也很明确,当我遇到不懂的地方,可以快速地找到相关的解释,大大提高了我的学习效率。总而言之,这是一本让我学有所获,并且愿意反复阅读的书籍,它已经成为了我学习数据结构过程中不可或缺的伙伴。

评分

这本书简直是为我量身打造的!一直以来,我对数据结构这个概念都有些模糊,总觉得它离我特别遥远,像是高深莫测的学问。但自从我翻开这本书,那种畏惧感瞬间烟消云散。作者的讲解方式太有耐心了,一步一个脚印,从最基础的概念讲起,生怕我跟不上。举的例子也特别贴近生活,比如用排队买票来解释队列,用衣柜里的衣服来比喻栈,一下子就把抽象的概念变得生动形象。我特别喜欢它在讲解每一个知识点的时候,都会穿插一些相关的背景知识或者历史渊源,让我不仅仅是死记硬背,而是真正理解它为什么是这样设计的,它的思想和哲学是什么。书中的图示也清晰明了,有些复杂的算法,通过图形化展示,瞬间就豁然开朗了。而且,我发现这本书不仅仅是理论的堆砌,它还非常注重实践,每一章后面都有精心设计的习题,难度循序渐进,从简单的概念巩固到复杂的综合应用,让我能够边学边练,巩固所学。我已经迫不及待地想跟着这本书的思路,一步步攻克数据结构这个我曾经的“拦路虎”了!

评分

我一直觉得,学习编程的关键在于掌握那些底层的逻辑和思想,而数据结构无疑是其中最重要的基石。而这本书,恰恰在这方面做得非常出色。它并没有把重点放在堆砌大量的代码示例上,而是更加侧重于对各种数据结构的设计理念、优缺点以及适用场景的深入剖析。作者在讲解的时候,非常注重逻辑思维的培养,会引导读者去思考“为什么”和“如何”,而不是仅仅给出“是什么”。我特别喜欢它在对比分析不同数据结构的时候,会从多个维度进行衡量,比如操作的效率、内存的消耗等等,让我能够清晰地认识到它们各自的优势和劣势。而且,这本书对于一些经典的算法,比如排序、查找等,都有非常详尽的讲解,不仅介绍了算法的实现过程,还对其原理进行了深入的阐述,让我能够理解其背后的数学原理。我个人认为,这本书是那种能够让你“举一反三”的书,一旦掌握了其中的思想,你就能触类旁通,理解更多更复杂的数据结构和算法。

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