【現貨正版】天勤2019數據結構高分筆記 第7版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 雲圖盛世圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111587460

商品編碼：27964269284

叢書名： 數據結構 高分筆記

深入剖析算法世界：從基礎到精通 本書旨在為廣大學子提供一份係統、深入的算法學習指南，帶您領略數據結構與算法的魅力，掌握解決復雜計算問題的核心鑰匙。我們不局限於某一特定版本或教材，而是從算法的本質齣發，循序漸進地構建您的知識體係。 第一部分：築牢根基——數據結構的核心概念與實現 本部分將為您全麵解析各種基本和高級數據結構。我們從最基礎的綫性結構開始，深入探討數組的優勢與局限，以及鏈錶（單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶、循環鏈錶）在動態內存管理和高效插入刪除方麵的獨到之處。您將學習如何從零開始實現這些結構，理解它們的內部機製，並掌握在不同場景下選擇最閤適數據結構的原則。 隨後，我們將目光投嚮非綫性結構。棧和隊列作為經典的抽象數據類型，其“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）的特性在程序設計中無處不在。本書將詳細講解它們的實現方式（基於數組或鏈錶），並重點闡述它們在函數調用、錶達式求值、廣度優先搜索等實際應用中的巧妙運用。 遞歸和分治策略是理解許多復雜算法的基石。我們將通過生動形象的例子，如階乘計算、斐波納姆數列、漢諾塔等，幫助您深刻理解遞歸的定義、工作原理和注意事項（如棧溢齣）。在此基礎上，我們將引入分治思想，為後續的排序和搜索算法打下堅實基礎。 樹形結構是數據結構中尤為重要的一環。我們從最簡單的二叉樹開始，深入研究二叉搜索樹（BST）的查找、插入、刪除操作及其時間復雜度。您將學習如何平衡BST以避免性能退化，進而瞭解平衡二叉樹（AVL樹、紅黑樹）的設計思想和維護機製。此外，堆（最小堆、最大堆）作為一種特殊的完全二叉樹，在優先隊列和堆排序中的應用將得到詳盡的解析。 圖作為描述對象之間關係的強大工具，其應用領域極其廣泛。本書將詳細介紹圖的各種錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），並深入探討圖的遍曆算法：深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）。您將學習如何利用DFS和BFS解決連通性問題、尋找路徑、拓撲排序等。 第二部分：算法的藝術——經典算法的設計與分析 在本部分，我們將聚焦於各種經典的算法設計範式和具體算法的實現與分析。 排序算法： 排序是算法領域最基本也最重要的問題之一。我們將從簡單但效率較低的排序算法入手，如冒泡排序、選擇排序、插入排序，幫助您理解排序的基本思路。隨後，我們將深入講解高效的排序算法，包括： 分治法排序： 快速排序（Quick Sort）和歸並排序（Merge Sort）。我們將詳細分析它們的分治過程、遞歸實現、以及如何優化樞紐元的選擇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來實現高效的原地排序。 計數排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基數排序（Radix Sort）： 這些非比較排序算法在特定數據分布下的驚人效率將得到詳細闡述。 對於每種排序算法，我們都將進行詳盡的時間復雜度和空間復雜度分析，並討論它們在穩定性、數據量大小、數據分布等方麵的適用性。 搜索算法： 在有序數據中高效查找目標元素是搜索算法的核心。 順序查找（Linear Search）： 最簡單直觀的查找方法。 二分查找（Binary Search）： 在有序數組中的高效查找，及其變種（查找第一個/最後一個匹配項）。 哈希錶（Hash Table）： 通過哈希函數將數據映射到存儲位置，實現平均O(1)的查找、插入和刪除。我們將詳細討論哈希函數的選擇、衝突解決方法（鏈地址法、開放尋址法）以及它們對性能的影響。 圖算法： 在圖結構上進行計算是算法研究的重要分支。 最短路徑算法： Dijkstra算法： 解決單源最短路徑問題（適用於非負權重的圖）。 Floyd-Warshall算法： 解決所有頂點對之間的最短路徑問題。 Bellman-Ford算法： 解決單源最短路徑問題（可處理負權重，並能檢測負權迴路）。 最小生成樹算法： Prim算法： 逐步添加邊構建最小生成樹。 Kruskal算法： 按照邊權從小到大排序，並使用並查集避免形成環。 拓撲排序（Topological Sort）： 解決有嚮無環圖（DAG）中頂點的綫性排序問題。 強連通分量（Strongly Connected Components, SCC）： 解決有嚮圖中相互可達的頂點集閤問題。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）： 動態規劃是解決具有重疊子問題和最優子結構性質問題的強大工具。本書將通過一係列經典DP問題，如背包問題（0/1背包、完全背包）、最長公共子序列（LCS）、最長遞增子序列（LIS）、硬幣找零問題等，幫助您掌握DP的核心思想：識彆狀態、定義狀態轉移方程、以及如何通過自頂嚮下（帶備忘錄的遞歸）或自底嚮上（迭代）的方式求解。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 貪心算法在每一步都做齣局部最優選擇，期望最終得到全局最優解。我們將通過活動選擇問題、霍夫曼編碼、部分背包問題等例子，展示貪心算法的應用場景及其判斷貪心策略是否有效的原則。 第三部分：實戰與進階——算法在實際問題中的應用與優化 本部分將引導您將所學的理論知識應用於解決實際編程問題，並介紹一些更高級的算法和技術。 字符串匹配算法： 樸素字符串匹配： 最簡單的匹配方法。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 利用預處理的“next”數組，避免不必要的比較，實現高效匹配。 Boyer-Moore算法： 在實踐中通常比KMP更快的匹配算法。 迴溯法（Backtracking）與分支限界法（Branch and Bound）： 這兩種算法常用於解決組閤優化問題，如N皇後問題、數獨求解、旅行商問題（TSP）的近似解等。本書將詳細講解其搜索空間的剪枝策略。 高級數據結構與算法： 並查集（Disjoint Set Union, DSU）： 高效處理集閤的閤並與查找，在Kruskal算法、圖的連通性判斷等問題中有廣泛應用。 Trie樹（前綴樹）： 用於高效存儲和查找字符串集閤，常用於字符串檢索、自動補全等。 AVL樹和紅黑樹的詳細實現與分析： 深入理解這些平衡二叉樹的插入、刪除操作以及鏇轉機製。 B樹和B+樹： 在數據庫和文件係統中扮演重要角色的多路搜索樹。 算法的復雜度分析與優化： 漸進記號（Big O, Big Omega, Big Theta）： 嚴謹地分析算法的時間和空間復雜度。 均攤分析（Amortized Analysis）： 分析一係列操作的總成本。 算法優化技巧： 緩存、查錶、位運算等常用優化手段。 第四部分：麵試與競賽導嚮 本書的最後一個部分將側重於提升您的實戰能力，尤其是在麵臨編程麵試和算法競賽時。 常見算法題型解析： 針對數組、鏈錶、字符串、樹、圖、動態規劃等經典題型，提供解題思路和代碼實現。 麵試技巧與注意事項： 如何清晰地溝通思路、編寫可讀性高的代碼、以及如何處理復雜情況。 算法競賽入門： 介紹常用算法競賽平颱、比賽流程以及提高效率的策略。 本書特色： 內容詳實，體係完整： 從基礎概念到高級應用，覆蓋數據結構與算法的絕大部分核心內容。 循序漸進，邏輯清晰： 概念講解與算法實現相結閤，由淺入深，易於理解。 理論與實踐並重： 在深入剖析算法原理的同時，提供豐富的代碼示例和實際應用場景。 強調分析能力： 引導讀者進行嚴謹的時間和空間復雜度分析，培養獨立解決問題的能力。 麵嚮讀者廣泛： 無論是初學者、需要鞏固基礎的學生，還是希望提升算法能力的開發者，都能從中獲益。 通過本書的學習，您將不僅能夠掌握各種數據結構和算法的實現，更能培養齣分析和解決復雜計算問題的能力，為您的學業和職業生涯打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身打造的！一直以來，我對數據結構這個概念都有些模糊，總覺得它離我特彆遙遠，像是高深莫測的學問。但自從我翻開這本書，那種畏懼感瞬間煙消雲散。作者的講解方式太有耐心瞭，一步一個腳印，從最基礎的概念講起，生怕我跟不上。舉的例子也特彆貼近生活，比如用排隊買票來解釋隊列，用衣櫃裏的衣服來比喻棧，一下子就把抽象的概念變得生動形象。我特彆喜歡它在講解每一個知識點的時候，都會穿插一些相關的背景知識或者曆史淵源，讓我不僅僅是死記硬背，而是真正理解它為什麼是這樣設計的，它的思想和哲學是什麼。書中的圖示也清晰明瞭，有些復雜的算法，通過圖形化展示，瞬間就豁然開朗瞭。而且，我發現這本書不僅僅是理論的堆砌，它還非常注重實踐，每一章後麵都有精心設計的習題，難度循序漸進，從簡單的概念鞏固到復雜的綜閤應用，讓我能夠邊學邊練，鞏固所學。我已經迫不及待地想跟著這本書的思路，一步步攻剋數據結構這個我曾經的“攔路虎”瞭！

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本關於數據結構的書，給我的感覺就像是一本精心打磨的藝術品。它不是那種冷冰冰的教科書，而是充滿瞭作者對這個領域的深刻理解和獨到見解。語言的運用非常考究，流暢且富有邏輯性，讀起來一點都不費力，甚至可以說是享受。作者在講解每一個算法的時候，都會深入到其核心思想，不僅僅是告訴你“怎麼做”，更會告訴你“為什麼這麼做”，這種探究精神讓我非常敬佩。我尤其欣賞它在分析算法的時間復雜度和空間復雜度時，不是簡單地給齣公式，而是通過細緻的推導和生動的比喻，讓我真正理解為什麼會得齣這樣的結論。書中的章節安排也非常閤理，循序畛，環環相扣，從最基本的綫性結構，到復雜的圖結構，再到各種高級的應用，都講解得條理清晰，讓我能夠建立起一個完整的知識體係。我個人覺得，對於想要深入理解數據結構，而不隻是停留在錶麵知識的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。它讓我對數據結構有瞭全新的認識，不再是枯燥的代碼堆砌，而是充滿瞭智慧和美感的理論體係。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我對這本書並沒有抱太大的期望，畢竟市麵上關於數據結構的書籍實在是太多瞭，很難找到一本真正能打動我的。然而，這本書徹底顛覆瞭我的看法。它最讓我驚艷的地方在於，它能夠將那些原本晦澀難懂的算法，用一種極其幽默風趣的方式呈現齣來。作者好像一個資深的說書人，把那些復雜的邏輯和精巧的設計，講得繪聲繪色，引人入勝。我有時候甚至會因為一個生動的比喻而捧腹大笑，但笑過之後，卻發現自己已經深刻地理解瞭這個知識點。而且，這本書的內容更新非常及時，能夠反映最新的學術動態和技術發展，這一點對於我這種時刻關注行業前沿的讀者來說，尤為重要。它讓我感覺自己不是在學習陳舊的知識，而是在與時俱進。書中的排版設計也非常人性化，字體大小、行間距都恰到好處，閱讀起來非常舒適。我強烈推薦所有正在學習數據結構，或者對數據結構感興趣的同學，一定要看看這本書，它一定會給你帶來意想不到的驚喜。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習編程的關鍵在於掌握那些底層的邏輯和思想，而數據結構無疑是其中最重要的基石。而這本書，恰恰在這方麵做得非常齣色。它並沒有把重點放在堆砌大量的代碼示例上，而是更加側重於對各種數據結構的設計理念、優缺點以及適用場景的深入剖析。作者在講解的時候，非常注重邏輯思維的培養，會引導讀者去思考“為什麼”和“如何”，而不是僅僅給齣“是什麼”。我特彆喜歡它在對比分析不同數據結構的時候，會從多個維度進行衡量，比如操作的效率、內存的消耗等等，讓我能夠清晰地認識到它們各自的優勢和劣勢。而且，這本書對於一些經典的算法，比如排序、查找等，都有非常詳盡的講解，不僅介紹瞭算法的實現過程，還對其原理進行瞭深入的闡述，讓我能夠理解其背後的數學原理。我個人認為，這本書是那種能夠讓你“舉一反三”的書，一旦掌握瞭其中的思想，你就能觸類旁通，理解更多更復雜的數據結構和算法。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是一本經驗豐富的導師的諄諄教誨。它沒有那種高高在上的說教感，而是充滿瞭平等交流的語氣，仿佛作者就在我身邊，耐心地解答我所有的疑惑。我尤其贊賞它在講解一些抽象概念時，所使用的類比和圖示，總是能夠精準地捕捉到問題的核心，讓我茅塞頓開。它不僅讓我學會瞭如何去實現各種數據結構，更重要的是，它教會瞭我如何去思考，如何去分析問題，如何去設計更優的解決方案。書中對於一些常見誤區的指點也特彆及時，避免瞭我走很多彎路。我記得其中有一個章節，專門講解瞭如何進行算法的優化，以及在實際應用中如何權衡時間與空間復雜度，這對我來說是受益匪淺。而且，這本書的結構非常清晰，目錄導航也很明確，當我遇到不懂的地方，可以快速地找到相關的解釋，大大提高瞭我的學習效率。總而言之，這是一本讓我學有所獲，並且願意反復閱讀的書籍，它已經成為瞭我學習數據結構過程中不可或缺的夥伴。