【現貨正版】天勤2019數據結構高分筆記 第7版

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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

具體描述


















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。

用戶評價

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。

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