【现货正版】天勤2019数据结构高分笔记 第7版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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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

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。

评分☆☆☆☆☆

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。