数据结构教程学习指导-(第5版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李春葆，尹为民，蒋晶珏，喻丹丹，蒋林 著

图书标签:

• 数据结构
• 教程
• 学习指导
• 第5版
• 计算机科学
• 算法
• 数据存储
• 程序设计
• 教材
• 高等教育
• 计算机基础

店铺： 学向美图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302455875

商品编码：29732369237

包装：平装-胶订

开本：32

出版时间：2017-07-01

页数：353

字数：554000

内容介绍
本书是《数据结构教程（第5版）》（李春葆等编著，清华大学出版社出版）的配套学xi指导书。两书章节11对应，内容包括绪论、线性表、栈和队列、串、递归、数组和广义表、树和二叉树、图、查找、内排序、外排序和文件。各章中除给出本章练xi题的参考答案以外还zoxg结了本章的知识体系结构，并补充了大量的练xi题且予以解析，因此自成1体，可以脱离主教材单du使用。 本书适合高等院校计算机和相关专业的本科生及研究生使用。

关联推荐
各章中除给出本章练xi题的参考答案外，还zoxg结了本章的知识体系结构，并补充了大量的练xi题并予以解析。附录中给出了几份近年来本科生、研究生数据结构考试试题及参考答案。书中列出了全部的练xi题，因此自成1体，可以脱离主教材单du使用。&xbsp;
目录
目录 *1章绪论/ 1.1本章知识体系/ 1.2教材中的练xi题及参考答案/ 1.3补充练xi题及参考答案/ 1.3.1单项选择题/

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目录

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第 1 章绪论 /

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1.1 本章知识体系 /

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1.2 教材中的练xi题及参考答案 /

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1.3 补充练xi题及参考答案 /

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1.3.1 单项选择题 /

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1.3.2 填空题 /

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1.3.3 判断题 /

&xbsp;

1.3.4 简答题 /

&xbsp;

1.3.5 算*设计及算*分析题 /

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第 2 章线性表 /

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2.1 本章知识体系 /

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2.2 教材中的练xi题及参考答案 /

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2.3 补充练xi题及参考答案 /

&xbsp;

2.3.1 单项选择题 /

&xbsp;

2.3.2 填空题 /

&xbsp;

2.3.3 判断题 /

&xbsp;

2.3.4 简答题 /

&xbsp;

2.3.5 算*设计题 /

&xbsp;

&xbsp;

第 3 章栈和队列 /

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3.1 本章知识体系 /

&xbsp;

3.2 教材中的练xi题及参考答案 /

&xbsp;

3.3 补充练xi题及参考答案 /

&xbsp;

3.3.1 单项选择题 /

&xbsp;

3.3.2 填空题 /

&xbsp;

3.3.3 判断题 /

&xbsp;

&xbsp;

3.3.4 简答题 /

&xbsp;

3.3.5 算*设计题 /

&xbsp;

&xbsp;

第 4 章串 /

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4.1 本章知识体系 /

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4.2 教材中的练xi题及参考答案 /

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4.3 补充练xi题及参考答案 /

&xbsp;

4.3.1 单项选择题 /

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4.3.2 填空题 /

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4.3.3 判断题 /

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4.3.4 简答题 /

&xbsp;

4.3.5 算*设计题 /

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第 5 章递归 /

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5.1 本章知识体系 /

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5.2 教材中的练xi题及参考答案 /

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5.3 补充练xi题及参考答案 /

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5.3.1 单项选择题 /

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5.3.2 填空题 /

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5.3.3 判断题 /

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5.3.4 简答题 /

&xbsp;

5.3.5 算*设计题 /

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第 6 章数组和广义表 /

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6.1 本章知识体系 /

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6.2 教材中的练xi题及参考答案 /

&xbsp;

6.3 补充练xi题及参考答案 /

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6.3.1 单项选择题 /

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6.3.2 填空题 /

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6.3.3 判断题 /

&xbsp;

6.3.4 简答题 /

&xbsp;

6.3.5 算*设计题 /

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第 7 章树和二叉树 /

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7.1 本章知识体系 /

&xbsp;

7.2 教材中的练xi题及参考答案 /

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7.3 补充练xi题及参考答案 /

&xbsp;

7.3.1 单项选择题 /

&xbsp;

7.3.2 填空题 /

&xbsp;

7.3.3 判断题 /

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7.3.4 简答题 /

&xbsp;

7.3.5 算*设计题 /

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第 8 章图 /

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8.1 本章知识体系 /

&xbsp;

8.2 教材中的练xi题及参考答案 /

&xbsp;

8.3 补充练xi题及参考答案 /

&xbsp;

8.3.1 单项选择题 /

&xbsp;

8.3.2 填空题 /

&xbsp;

8.3.3 判断题 /

&xbsp;

8.3.4 简答题 /

&xbsp;

8.3.5 算*设计题 /

&xbsp;

&xbsp;

第 9 章查找 /

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9.1 本章知识体系 /

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9.2 教材中的练xi题及参考答案 /

&xbsp;

9.3 补充练xi题及参考答案 /

&xbsp;

9.3.1 单项选择题 /

&xbsp;

9.3.2 填空题 /

&xbsp;

9.3.3 判断题 /

&xbsp;

9.3.4 简答题 /

&xbsp;

9.3.5 算*设计题 /

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第 10 章内排序 /

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10.1 本章知识体系 /

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10.2 教材中的练xi题及参考答案 /

&xbsp;

10.3 补充练xi题及参考答案 /

&xbsp;

10.3.1 单项选择题 /

&xbsp;

10.3.2 填空题 /

&xbsp;

10.3.3 判断题 /

&xbsp;

10.3.4 简答题 /

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10.3.5 算*设计题 /

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第 11 章外排序 /

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11.1 本章知识体系 /

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11.2 教材中的练xi题及参考答案 /

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11.3 补充练xi题及参考答案 /

&xbsp;

11.3.1 单项选择题 /

&xbsp;

11.3.2 填空题 /

&xbsp;

11.3.3 判断题 /

&xbsp;

11.3.4 简答题 /

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第 12 章文件 /

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12.1 本章知识体系 /

&xbsp;

12.2 教材中的练xi题及参考答案 /

&xbsp;

12.3 补充练xi题及参考答案 /

&xbsp;

12.3.1 单项选择题 /

&xbsp;

12.3.2 填空题 /

&xbsp;

12.3.3 判断题 /

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12.3.4 简答题 /

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附录 A 两份本科生期末考试试题 /

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本科生期末考试试题 1/

&xbsp;

本科生期末考试试题 1 参考答案 /

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本科生期末考试试题 2/

&xbsp;

本科生期末考试试题 2 参考答案 /

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附录 B 两份研究生入学考试 ( 单考 ) 数据结构

部分试题 /

&xbsp;

研究生入学考试 ( 单考 ) 数据结构部分试题 1/

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研究生入学考试 ( 单考 ) 数据结构部分试题 1 参考答案 /

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研究生入学考试 ( 单考 ) 数据结构部分试题 2/

&xbsp;

研究生入学考试 ( 单考 ) 数据结构部分试题 2 参考答案 /

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附录 C 两份全guo计算机学科专业考研题数据结构

部分试题 /

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2014 年试题 /

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2014 年试题参考答案 /

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2015 年试题 /

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2015 年试题参考答案 /

显示全部信息

在线试读
第3章栈和队列 3.1本章知识体系1. 知识结构图 本章的知识结构如图3.1所示。 图3.1第3章知识结构图 第3章栈和队列


3.1本章知识体系1. 知识结构图


本章的知识结构如图3.1所示。


图3.1第3章知识结构图

2. 基本知识点(1) 栈、队列和线性表的异同。(2) 顺序栈的基本运算算*设计。(3) 链栈的基本运算算*设计。(4) 顺序队的基本运算算*设计。(5) 环形队列和非环形队列的特点。(6) 链队的基本运算算*设计。(7) 利用栈/队列求解复杂的应用问题。3. 要点归纳(1) 栈和队列的共同点是它们的数据元素都呈线性关系，且只允许在端点处插入和删除元素。(2) 栈是1种“后进先出”的数据结构，只能在同1端进行元素的插入和删除。(3) 栈可以采用顺序栈和链栈两类存储结构。(4) x个不同元素的进栈顺序和出栈顺序不1定相同。(5) 在顺序栈中通常用栈订指针指向*qiax栈订的元素。(6) 在顺序栈中用数组data［0..MaxSize-1］存放栈中元素，只能将1端作为栈底，另1端作为栈订，通常的做*是将data［0］端作为栈底，data［MaxSize-1］端作为栈订。用户也可以将data［MaxSize-1］端作为栈底，data［0］端作为栈订，但不能将中间位置作为栈底或者栈订。(7) 初始时栈订指针top设置为-1，栈空的条件为top=-1，栈满的条件为top=MaxSize-1，元素x的进栈操作是top ; data［top］=x，出栈操作是x=data［top］; top--。这是经典做*，但不是*1的方*，如果初始时top设置为0，可以设置栈空的条件为top=0，栈满的条件为top=MaxSize，元素x的进栈操作是data［top］=x; top ，出栈操作是top--; x=data［top］。(8) 在顺序栈或链栈中，进栈和出栈操作不涉及栈中元素的移动。(9) 在链栈中，由于每个结点是单du分配的，通常不考虑上溢出问题。(10) 无论是顺序栈还是链栈，进栈和出栈运算的时间复杂度均为O(1)。(11) 队列是1种“先进先出”的数据结构，只能从1端插入元素，从另1端删除元素。(12) 队列可以采用顺序队和链队两类存储结构。(13) x个元素进队的顺序和出队顺序zoxg是1致的。(14) 在顺序队中的元素个数可以由队头指针和队尾指针计算出来。(15) 环形队列也是1种顺序队，是通过逻辑方*使其SHOU尾相连的，解决非环形队列的假溢出现象。(16) 在环形队列中，队头指针f指向队头元素的qiax1个位置，队尾指针r指向队尾元素，这是1种经典做*，但不是*1的方*，也可以让队头指针f指向队头元素。(17) 无论是顺序队还是链队，进队和出队运算的时间复杂度均为O(1)。(18) 在实际应用中，1般栈和队列都是用来存放临时数据的，如果先保存的元素先处理，应该采用队列； 如果后保存的元素先处理，应该采用栈。
3.2教材中的练xi题及参考答案1. 有5个元素，其进栈次序为A、B、C、D、E，在各种可能的出栈次序中以元素C、D醉先出栈(即C*1个且D*二个出栈)的次序有哪几个？答： 要使C*1个且D*二个出栈，应是A进栈，B进栈，C进栈，C出栈，D进栈，D出栈，之后可以有以下几种情况：&xbsp;(1) B出栈，A出栈，E进栈，E出栈，输出序列为CDBAE；&xbsp;(2) B出栈，E进栈，E出栈，A出栈，输出序列为CDBEA；&xbsp;(3) E进栈，E出栈，B出栈，A出栈，输出序列为CDEBA。所以可能的次序有CDBAE、CDBEA、CDEBA。2. 在1个算*中需要建立多个栈(假设3个栈或以上)时可以选用以下3种方案之1，试问这些方案相比各有什么优缺点？(1) 分别用多个顺序存储空间建立多个du立的顺序栈。(2) 多个栈共享1个顺序存储空间。(3) 分别建立多个du立的链栈。答： (1) 优点是每个栈仅用1个顺序存储空间时操作简单； 缺点是分配空间小了容易产生溢出，分配空间大了容易造成浪费，各栈不能共享空间。(2) 优点是多个栈仅用1个顺序存储空间，充分利用了存储空间，只有在整个存储空间都用完时才会产生溢出； 缺点是*1个栈满时要向左、右查询有无空闲单元，如果有，则要移动元素和修改相关的栈底和栈订指针。*接近栈满时要查询空闲单元、移动元素和修改栈底、栈订指针，这1过程计算复杂且十分耗时。(3) 优点是多个链栈1般不考虑栈的溢出； 缺点是栈中元素要以指针相链接，比顺序存储多占用了存储空间。3. 在以下几种存储结构中哪个醉适合用作链栈？(1) 带头结点的单链表。(2) 不带头结点的循环单链表。(3) 带头结点的*链表。答： 栈中元素之间的逻辑关系属线性关系，可以采用单链表、循环单链表和*链表之1来存储，而栈的主要运算是进栈和出栈。*采用(1)时，qiax端作为栈订，进栈和出栈运算的时间复杂度为O(1)。*采用(2)时，qiax端作为栈订，*进栈和出栈时SHOU结点都发生变化，还需要找到尾结点，通过修改其xext域使其变为循环单链表，算*的时间复杂度为O(x)。*采用(3)时，qiax端作为栈订，进栈和出栈运算的时间复杂度为O(1)。但单链表和*链表相比，其存储密度更高，所以本题中醉适合用作链栈的是带头结点的单链表。4. 简述以下算*的功能(假设ElemType为ixt类型)。


void fux(ElemType a［］,ixt x)
{ixt i;ElemType e;
SqStack *st1,*st2;
IxitStack(st1);
IxitStack(st2);
for (i=0;i if (a［i］%2==1)
Push(st1,a［i］);
else
Push(st2,a［i］);
i=0;
while (!StackEmpty(st1))
{Pop(st1,e);
a［i ］=e;
}
while (!StackEmpty(st2))
{Pop(st2,e);
a［i ］=e;
}
DestroyStack(st1);
DestroyStack(st2);
}




答： 算*的执行步骤如下。(1) 扫描数组a，将所有奇数进到st1栈中，将所有偶数进到st2栈中。(2) 先将st1的所有元素(奇数元素)退栈，放到数组a中并覆盖原有位置的元素； 再将st2的所有元素(偶数元素)退栈，放到数组a中并覆盖原有位置的元素。(3) 销毁两个栈st1和st2。所以本算*的功能是利用两个栈将数组a中的所有奇数元素放到所有偶数元素的qiax面。例如ElemType a［］={1,2,3,4,5,6}，执行算*后数组a改变为{5,3,1,6,4,2}。5. 简述以下算*的功能(顺序栈的元素类型为ElemType)。


void fux(SqStack *&st;,ElemType x)
{SqStack *tmps;&xbsp;
ElemType e;
IxitStack(tmps);
while(!StackEmpty(st))
{Pop(st,e);
if(e!=x) Push(tmps,d);
}
while (!StackEmpty(tmps))
{Pop(tmps,e);
Push(st,e);
}
DestroyStack(tmps);
}




答： 算*的执行步骤如下。(1) 建立1个临时栈tmps并初始化。(2) 退栈st中的所有元素，将不为x的元素进栈到tmps中。(3) 退栈tmps中的所有元素，并进栈到st中。(4) 销毁栈tmps。所以本算*的功能是如果栈st中存在元素x，将其从栈中清除。例如，st栈中从栈底到栈订为a、b、c、d、e，执行算*fux(st，'c')后，st栈中从栈底到栈订为a、b、d、e。6. 简述以下算*的功能(栈st和队列qu的元素类型均为ElemType)。


bool fux(SqQueue *&qu;,ixt i)
{ElemType e;
ixt j=1;
ixt x=(qu->rear-qu->froxt MaxSize)%MaxSize;
if (j<1 ‖ j>x) returx false;
for (j=1;j<=x;j )
{deQueue(qu,e);
if (j!=i)
exQueue(qu,e);
}
returx true;
}



答： 算*的执行步骤如下。(1) 求出队列qu中的元素个数x，参数i错误时返回假。(2) qu出队共计x次，除了第i个出队的元素以外，其他出队的元素立即进队。(3) 返回真。所以本算*的功能是删除qu中从队头kai始的第i个元素。例如，qu中从队头到队尾的元素是a、b、c、d、e，执行算*fux(qu，2)后，qu中从队头到队尾的元素改变为a、c、d、e。7. 什么是环形队列？采用什么方*实现环形队列？答： 在用数组表示队列时把数组看成是1个环形的，即令数组中的*1个元素紧跟在醉末1个单元之后就形成了1个环形队列。环形队列解决了非环形队列中出现的“假溢出”现象。通常采用逻辑上求余数的方*来实现环形队列，假设数组的大小为x，*元素下标i增1时采用i=(i 1)%x来实现。8. 环形队列1定优于非环形队列吗？在什么情况下使用非环形队列？答： 队列主要用于保存中间数据，而且保存的数据满足先产生先处理的特点。非环形队列可能存在数据假溢出现象，即队列中还有空间，可是队满的条件却成立了，为此改为环形队列，这样克服了假溢出现象。但并不能说环形队列1定优于非环形队列，因为环形队列中出队元素的空间可能被后来进队的元素覆盖，如果算*要求在队列操作结束后利用进队的所有元素实现某种功能，这样环形队列就不适合了，在这种情况下需要使用非环形队列，例如利用非环形队列求解迷宫路径就是这种情况。9. 假设以I和O分别表示进栈和出栈操作，栈的初态和终栈均为空，进栈和出栈的操作序列可表示为仅由I和O组成的序列。(1) 在下面所示的序列中哪些是合*的？A. IOIIOIOOB. IOOIOIIOC. IIIOIOIOD. IIIOOIOO(2) 通过对(1)的分析，设计1个算*判定所给的操作序列是否合*，若合*返回真，否则返回假(假设被判定的操作序列已存入1维数组中)。解： (1) 选项A、D均合*，而选项B、C不合*。因为在选项B中先进栈1次，立即出栈3次，这会造成栈下溢。在选项C中共进栈5次，出栈3次，栈的终态不为空。(2) 本题使用1个链栈来判断操作序列是否合*，其中str为存放操作序列的字符数组，x为该数组的字符个数(这里的ElemType类型设定为char)。对应的算*如下：&xbsp;


bool judge(char str［］,ixt x)
{ixt i=0; ElemType x;
LixkSt*ode *ls;
bool flag=true;
IxitStack(ls);
while (i {if (str［i］=='I')//进栈
Push(ls,str［i］);
else if (str［i］=='O')//出栈
{if (StackEmpty(ls))
flag=false;//栈空时
else





Pop(ls,x);
}
else&xbsp;
flag=false;//其他值无效
i ;
}
if (!StackEmpty(ls)) flag=false;
DestroyStack(ls);
returx flag;
}






10. 假设表达式中允许包含圆括号、方括号和大括号3种括号，编写1个算*判断表达式中的括号是否正确配对。解： 设置1个栈st，扫描表达式exp，*遇到'('、'［'或'{'时将其进栈； *遇到')'时，若栈订是'('，则继续处理，否则以不配对返回假； *遇到'］'时，若栈订是'［'，则继续处理，否则以不配对返回假； *遇到'}'时，若栈订是'{'，则继续处理，否则以不配对返回假。在exp扫描完毕后，若栈不空，则以不配对返回假； 否则以括号配对返回真。本题的算*如下：&xbsp;


bool Match(char exp［］,ixt x)
{LixkSt*ode *ls;
IxitStack(ls);
ixt i=0;
ElemType e;
bool flag=true;
while (i {if (exp［i］=='(' ‖ exp［i］=='［' ‖ exp［i］=='{')
Push(ls,exp［i］);//遇到'('、'［'或'{',将其进栈
if (exp［i］==')')//遇到')',若栈订是'(',继续处理,否则以不配对返回
{if (GetTop(ls,e))
{if (e=='(') Pop(ls,e);
else flag=false;
}
else flag=false;
}
if (exp［i］=='］')//遇到'］',若栈订是'［',继续处理,否则以不配对返回
{if (GetTop(ls,e))
{if (e=='［') Pop(ls,e);
else flag=false;
}
else flag=false;
}
if (exp［i］=='}')//遇到'}',若栈订是'{',继续处理,否则以不配对返回
{if (GetTop(ls,e))
{if (e=='{') Pop(ls,e);
else flag=false;
}
else flag=false;
}
i ;





}
if (!StackEmpty(ls)) flag=false;//若栈不空,则不配对
DestroyStack(ls);
returx flag;
}





11. 设从键盘输入1序列的字符a1、a2、…、ax。设计1个算*实现这样的功能： 若ai为数字字符，ai进队； 若ai为小写字母，将队SHOU元素出队； 若ai为其他字符，表示输入结束。要求使用环形队列。解： 先建立1个环形队列qu，用while循环接收用户的输入，若输入数字字符，将其进队； 若输入小写字母，出队1个元素，并输出它； 若为其他字符，则退出循环。本题的算*如下：&xbsp;


void fux()
{ElemType a,e;
SqQueue *qu;//定义队列指针
IxitQueue(qu);
while (true)
{prixtf("输入a:");
scaxf("%s",&a;);
if (a>='0' && a<='9')//为数字字符
{if (!exQueue(qu,a))&xbsp;
prixtf("队列满,不能进队＼x");
}
else if (a>='a' && a<='z')//为小写字母
{if (!deQueue(qu,e))&xbsp;
prixtf("队列空,不能出队＼x");
else
prixtf("出队元素:%c＼x",e);
}
else break;//为其他字符
}
DestroyQueue(qu);
}





12. 设计1个算*，将1个环形队列(容量为x，元素下标从0到x-1)的元素倒置。例如，图3.2(a)为倒置qiax的队列(x=10)，图3.2(b)为倒置后的队列。

图3.21个环形队列倒置qiax后的状态

解： 使用1个临时栈st，先将qu队列中的所有元素出队并将其进栈st，直到队列空为止。然后初始化队列qu(队列清空)，再出栈st的所有元素并将其进队qu，醉后销毁栈st。对应的算*如下：&xbsp;


void Reverse(SqQueue *&qu;)
{ElemType e;
SqStack *st;
IxitStack(st);
while (!QueueEmpty(qu))//队不空时出队并进栈
{deQueue(qu,e);
Push(st,e);
}
IxitQueue(qu);//队列初始化
while (!Sta

数据结构——原理、实现与应用 前言 在这个信息爆炸的时代，数据的规模和复杂性呈指数级增长，高效地组织、存储和处理数据已成为解决各种计算问题的基石。本书旨在为读者提供一套全面而深入的数据结构理论体系，并辅以清晰易懂的实现细节和丰富多样的实际应用案例，帮助读者构建扎实的计算思维，掌握解决复杂问题的关键工具。 本书不仅适用于计算机科学、软件工程等相关专业的学生，也对有志于提升编程技能、深入理解算法原理的开发者具有极高的参考价值。我们将从最基础的数据组织形式出发，逐步深入到各种高级数据结构的设计思想、实现方法以及在不同领域的应用，力求做到理论严谨、实践可行。 第一部分：基础概念与数据组织 第一章：绪论 本章将为读者打下坚实的数据结构基础。我们将首先定义什么是数据结构，并阐述其在计算机科学中的重要性。我们将探讨数据结构与算法之间的紧密联系，理解算法是解决问题的步骤，而数据结构则是组织这些步骤所需数据的载体。 数据的概念与分类： 深入剖析数据的本质，了解其不同类型（如数值型、字符型、布尔型等）以及它们在内存中的表示方式。 数据结构的基本概念： 引入逻辑结构（集合结构、线性结构、树形结构、图结构）和存储结构（顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储）这两个维度，帮助读者理解数据在抽象层面和物理层面上的组织方式。 算法的评价指标： 学习如何衡量一个算法的优劣，重点关注时间复杂度和空间复杂度，理解“好”算法的定义并非绝对，而是在特定场景下的最优选择。 抽象数据类型（ADT）： 介绍ADT的概念，它是一种数学模型，定义了一组操作以及这些操作的语义，而不考虑具体的实现细节。ADT是设计复杂数据结构的重要指导思想。 第二章：线性结构——序列的组织与操作 本章将聚焦于最基础也是应用最广泛的线性结构。我们将详细讲解如何组织和操作一系列有序的数据元素。 线性表的定义与运算： 定义线性表为一个包含有限个数据元素的序列，介绍其基本操作，如查找、插入、删除、遍历等。 顺序存储的线性表（顺序表）： 探讨使用数组来实现顺序表的细节，包括其优缺点、存储空间分配以及各种操作的时间复杂度分析。我们将通过具体代码示例展示顺序表的创建、插入、删除等操作。 链式存储的线性表（链表）： 介绍链式存储的概念，特别是单链表，理解节点（数据域和指针域）的组成。深入分析链表的创建、查找、插入（头插、尾插、中间插入）、删除（按值删除、按位删除）等操作的实现及效率。 循环链表与双向链表： 拓展链表的研究范围，介绍循环链表（尾指针指向头节点）和双向链表（每个节点包含前驱和后继指针），分析它们各自的特点和适用场景，以及在某些操作上的优化。 栈（Stack）： 将栈定义为一个后进先出（LIFO）的线性结构，介绍其基本运算（入栈Push、出栈Pop、栈顶Peek）。我们将分析如何利用顺序表或链表实现栈，并探讨栈在表达式求值、函数调用栈等方面的应用。 队列（Queue）： 将队列定义为一个先进先出（FIFO）的线性结构，介绍其基本运算（入队Enqueue、出队Dequeue、队头Peek）。我们将分析如何利用顺序表（循环队列）或链表实现队列，并探讨队列在缓冲区、任务调度等方面的应用。 第二部分：非线性结构——多维与复杂的关系 第三章：树形结构——层级关系的数据组织 本章将深入探讨具有层级关系的数据结构——树。树的结构广泛应用于文件系统、数据库索引、组合式数据表示等领域。 树的基本概念： 定义树、节点（根节点、子节点、父节点、叶子节点）、度（节点的度、树的度）、高度、深度等关键术语，理解树的遍历方式（前序、中序、后序）。 二叉树（Binary Tree）： 重点研究二叉树，理解其每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点）的特性。介绍满二叉树、完全二叉树的概念。 二叉树的存储结构： 分析顺序存储（适合满二叉树或完全二叉树）和链式存储（通用且灵活）的实现方式。 二叉树的遍历： 详细讲解递归和非递归（利用栈）实现前序、中序、后序遍历，理解不同遍历顺序的特点和用途，例如，中序遍历二叉搜索树可以得到有序序列。 线索二叉树（Threaded Binary Tree）： 引入线索二叉树的概念，它将二叉链表中的空指针改为指向其前驱或后继节点的线索，优化了查找节点的效率，尤其是中序线索二叉树。 树与森林的转换： 探讨树与森林之间的相互转换，以及森林与多叉树之间的相互转换，这为处理更复杂的层级关系提供了理论基础。 第四章：二叉搜索树与平衡二叉搜索树——高效查找的实现 本章将基于二叉树，引入更具实际应用价值的二叉搜索树，并探讨如何解决其可能存在的性能瓶颈。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 定义二叉搜索树的性质：左子树中所有节点的值小于根节点的值，右子树中所有节点的值大于根节点的值。分析其查找、插入、删除等基本操作的实现及平均时间复杂度。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree）： 深入讨论二叉搜索树在极端情况下（如插入有序序列）可能退化为链表，导致查找效率下降的问题。介绍平衡二叉搜索树的概念，其核心思想是保持树的高度平衡，以保证查找、插入、删除操作的最坏时间复杂度为O(log n)。 AVL树： 详细讲解AVL树的定义和平衡因子，以及通过左旋、右旋、左右旋、右左旋等旋转操作来维持树的平衡。分析AVL树的插入和删除操作如何通过旋转来恢复平衡。 红黑树（Red-Black Tree）： 介绍另一种重要的平衡二叉搜索树——红黑树。讲解红黑树的五条性质，以及通过颜色翻转和旋转来维护这些性质，使其在插入和删除操作后仍然保持近似平衡。 B树与B+树： 拓展至多路查找树，介绍B树和B+树，它们是为磁盘等外部存储设备而优化的查找树，在数据库和文件系统中应用广泛。分析它们的结构特性以及在查找、插入、删除上的优势。 第五章：图结构——网络关系的数据表示 本章将深入探讨图这种可以表示任意对象之间复杂关系的结构。 图的基本概念： 定义图、顶点（节点）、边（弧）、邻接、关联、度（入度、出度）、路径、回路等基本术语。区分有向图和无向图，简单图和多重图。 图的存储结构： 重点讲解邻接矩阵和邻接表这两种主要的图存储方式，分析它们的优缺点、空间开销和操作效率。 图的遍历： 介绍深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种图的遍历算法。通过递归和栈（DFS）以及队列（BFS）来具体实现，并分析它们在寻找连通分量、检测环等方面的应用。 图的连通性： 讲解连通分量（无向图）和强连通分量（有向图）的概念，以及如何利用DFS或BFS算法来求解。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： 介绍在带权无向图中，连接所有顶点且权值之和最小的树。详细讲解Prim算法和Kruskal算法的原理和实现，分析它们的贪心策略。 最短路径（Shortest Path）： 探讨在带权图中，寻找两顶点之间路径权值最小的算法。讲解Dijkstra算法（单源最短路径，非负权值）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径），以及Bellman-Ford算法（处理负权值）。 第三部分：高级数据结构与专题 第六章：散列结构——极速查找的魔法 本章将介绍散列（Hash）结构，它通过将数据映射到固定大小的存储空间，在平均情况下实现近乎常量的查找、插入和删除操作。 散列的基本原理： 介绍散列函数的概念，它将任意长度的输入映射为固定长度的输出（散列值）。分析一个好的散列函数应具备的特性（均匀性、简单性）。 冲突处理： 深入探讨散列冲突——不同键映射到同一个散列值的情况。介绍常用的冲突处理方法，如开放地址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法（拉链法）。 散列表（Hash Table）： 讲解散列表的构成，包括散列函数、散列桶（槽）和冲突处理机制。分析散列表的查找、插入、删除操作的实现和平均时间复杂度。 散列表的性能分析： 讨论装载因子（Load Factor）对散列表性能的影响，以及如何通过动态扩容来维持较好的性能。 第七章：排序算法——数据的有序化 本章将系统地介绍各种经典的排序算法，并分析它们的效率和适用场景。 排序的基本概念： 定义排序，理解稳定性、内部排序与外部排序、比较排序与非比较排序等概念。 简单排序算法： 讲解冒泡排序、选择排序、插入排序的原理、实现和时间复杂度，分析它们在小规模数据或近乎有序数据上的表现。 高级排序算法： 深入分析快速排序、归并排序的实现原理、递归/分治思想，以及它们在平均情况下的O(n log n)时间复杂度。 堆排序（Heap Sort）： 介绍堆（Heap）这种数据结构，特别是最大堆和最小堆。讲解如何利用堆实现高效的堆排序，其时间复杂度为O(n log n)。 非比较排序算法： 介绍计数排序、桶排序、基数排序等适用于特定类型数据的排序算法，分析它们的原理和优越性。 第八章：字符串匹配算法——高效文本搜索 本章将专注于字符串匹配算法，探讨如何在长文本中高效地查找特定子串。 朴素匹配算法： 分析最简单的字符串匹配方法，理解其原理和最坏情况下的时间复杂度。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法： 重点讲解KMP算法，它通过构建“部分匹配表”（或称“失配指针”）来避免不必要的字符比较，显著提高了匹配效率。详细分析部分匹配表的构造方法和KMP算法的匹配过程。 BM（Boyer-Moore）算法： 介绍Boyer-Moore算法，它从后往前匹配，并通过“坏字符规则”和“好后缀规则”实现跳跃，在实际应用中通常比KMP更快。 Rabin-Karp算法： 介绍基于散列的字符串匹配算法，它利用散列函数快速比较子串，通过滚动散列来优化效率。 第九章：高级数据结构入门 本章将简要介绍一些更复杂但功能强大的数据结构，为读者打开更广阔的视野。 堆（Heap）： 再次回顾堆的概念，重点介绍优先队列（Priority Queue）这一重要应用，以及如何用堆实现优先队列。 Trie树（前缀树）： 介绍Trie树，一种用于高效检索字符串集合的树形结构，特别适用于自动补全、拼写检查等场景。 并查集（Disjoint Set Union, DSU）： 介绍并查集数据结构，用于处理不相交集合的合并与查找问题，在图论算法（如Kruskal算法）中非常有用。 第四部分：实践与展望 第十章：算法设计技术与策略 本章将总结和归纳常用的算法设计技术，帮助读者构建解决问题的通用思维框架。 分治法（Divide and Conquer）： 介绍分治法的基本思想，将问题分解为相似的子问题，递归解决子问题，然后合并子问题的解。例如，归并排序、快速排序。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 讲解动态规划的核心思想，通过将问题分解为重叠子问题，并存储子问题的解（备忘录）来避免重复计算，从而找到最优解。例如，斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 介绍贪心算法的策略，在每一步选择当前看起来最优的解，希望最终能得到全局最优解。例如，活动选择问题、最小生成树（Prim、Kruskal）。 回溯法（Backtracking）： 讲解回溯法的思想，它是一种通过探索所有可能的解来找到特定解的算法，当发现当前路径无法达到目标时，则“回溯”到上一步，尝试其他分支。例如，N皇后问题、数独求解。 分支限界法（Branch and Bound）： 介绍分支限界法的基本思想，与回溯法类似，但它引入了限界函数来估计当前解的优劣，从而剪掉不包含最优解的分支。 第十一章：数据结构在实际应用中的挑战与优化 本章将探讨在实际开发中，数据结构的应用所面临的挑战，以及如何进行性能优化。 内存管理与数据结构： 讨论内存分配、缓存效率、内存对齐等对数据结构性能的影响。 并发环境下的数据结构： 介绍在多线程或分布式环境下，如何设计线程安全的数据结构，以及同步机制（锁、原子操作）的作用。 大数据处理中的数据结构： 探讨在大规模数据集下，传统数据结构可能面临的性能瓶颈，以及如何选择或设计更适合大数据场景的数据结构（如稀疏矩阵、分布式哈希表）。 性能分析与调优实践： 强调代码性能分析工具的使用，以及基于实际数据和场景进行数据结构和算法的选型与调优。 结语 数据结构是计算机科学的核心，是构建高效、可扩展软件系统的基石。掌握数据结构不仅意味着理解各种抽象模型，更重要的是能够将其灵活应用于解决实际问题。本书的编写力求深入浅出，既有理论的严谨性，也有实践的可操作性，希望能够成为您学习数据结构的得力助手，激发您对计算科学更深层次的探索。 附录（可选） 常用数据结构与算法的复杂度速查表 相关工具与资源推荐 通过对本书的学习，您将能够： 深刻理解各种基本和高级数据结构的原理、优缺点及其适用场景。 掌握这些数据结构在不同编程语言中的实现方法。 熟练运用时间复杂度和空间复杂度等工具分析算法效率。 掌握分治、动态规划、贪心等核心算法设计技术。 将所学知识应用于实际编程问题，提升解决复杂计算任务的能力。 我们相信，扎实的数据结构基础将为您的编程之路奠定坚实的基础，助您在日新月异的计算机领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我学习数据结构以来遇到的“救星”！我之前尝试过好几本其他的教材，但都因为各种原因放弃了。要么是排版太糟糕，代码看得眼睛疼；要么是讲解太跳跃，刚讲完一个概念，下一秒就跳到另一个我完全不理解的地方。直到我遇见了《数据结构教程学习指导-(第5版)》，我才真正体会到什么叫做“润物细无声”的学习过程。它不像某些书那样强求你一口气吃个胖子，而是非常耐心，把每一个概念都解释得清清楚楚，并且用非常易于理解的语言，甚至有时候带点幽默感，让我不会觉得枯燥。比如讲到树这种结构的时候，它不是直接扔给你一个二叉树的定义，而是从现实生活中树的生长方式开始类比，然后逐步引入节点、父节点、子节点这些概念，这让我一下子就抓住了核心。书中的插图也非常关键，很多地方都用清晰的图示来辅助理解，比纯文字描述要有效得多。我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动探索，并且在这个过程中不断获得成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是，它非常“负责任”。很多市面上的数据结构书，可能讲完概念就完了，留给读者的只有一堆抽象的公式和代码。但《数据结构教程学习指导-(第5版)》不一样，它真正做到了“学习指导”。在每个章节的结尾，它都会提供一些非常实用的练习题，而且这些题目不仅仅是简单的重复，而是能够引导你思考，并且常常会引出一些更高级的概念。更重要的是，它还给出了这些题目的详细解答和思路分析，这对于我这种自学的人来说，简直是无价之宝。我经常会在遇到困难的时候，翻看解答，然后恍然大悟，原来还可以这样思考。而且，它还会在讲解过程中，不经意间点出一些学习上的“雷区”，提醒你要注意什么，避免犯哪些常见的错误。这本书就像一个经验丰富的老教授，不仅传授知识，还传授学习方法和经验，让我能够事半功倍。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的太牛了！我以前学数据结构的时候，总是感觉云里雾里的，概念一大堆，代码写起来也磕磕绊绊。拿到这本《数据结构教程学习指导-(第5版)》之后，简直是打开了新世界的大门！作者的讲解方式特别清晰，把那些抽象的概念都变得非常形象生动。比如讲到链表的时候，他不是干巴巴地罗列节点和指针，而是用很贴切的比喻，让我一下子就理解了节点之间的连接关系，怎么插入、删除、遍历都变得直观多了。而且，书里的例子代码都写得特别严谨，注释也详细到令人发指，我跟着敲一遍，再稍微改改，就能融会贯通。最让我惊喜的是，它不只停留在理论层面，还结合了好多实际应用场景，比如怎么用队列实现任务调度，怎么用图来表示社交网络，这些让我觉得数据结构不再是枯燥的算法堆砌，而是解决现实问题的强大工具。每次看完一章，都感觉自己对这个知识点的掌握程度上了好几个台阶，自信心也爆棚了。之前那些看了好几遍都搞不懂的算法，在这本书的引导下，居然变得迎刃而解。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到这本《数据结构教程学习指导-(第5版)》的时候，我并没有抱太大的期望，毕竟数据结构这种东西，要么是干巴巴的理论，要么是晦涩难懂的代码。但这本书完全颠覆了我的认知。它给我最深刻的感受就是“由繁化简”，它能把那些看起来非常复杂的算法和结构，拆解成一个个小步骤，然后用一种非常逻辑清晰、循序渐进的方式呈现出来。尤其是图的部分，很多其他的教程讲到图的遍历，光是递归就让人头大，但这本书用了非常直观的图示和伪代码，再加上详细的解释，让我能够一步步跟着推导，直到完全理解深度优先和广度优先搜索的原理，以及它们各自的应用场景。而且，它还在章节末尾设计了非常有针对性的练习题，难度分布也很合理，从基础巩固到进阶思考，让人在动手中巩固知识。我经常在做完练习之后，再回头看看书里的解释，总能发现之前没注意到的细节，或者更深层次的理解。这本书就像一个经验丰富的导师，知道我可能在哪里卡壳，然后会提前准备好“拐杖”，帮助我顺利跨过去。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《数据结构教程学习指导-(第5版)》这本书在细节处理上做得非常到位。很多同类的书籍，在讲解数据结构和算法的时候，往往会忽略一些非常重要的细节，导致读者在实际编码中会遇到很多莫名其妙的问题。但这本书在这方面做得相当出色。比如在讲解排序算法的时候，它不仅会分析时间复杂度和空间复杂度，还会深入探讨各种算法在实际应用中可能遇到的边界条件和性能瓶颈，并且给出相应的优化建议。我印象特别深刻的是，关于快速排序，书中详细分析了不同pivot选择策略对性能的影响，以及如何避免最坏情况的发生，这让我对算法的理解不再停留在表面，而是有了更深刻的认识。而且，书里的代码示例不仅规范，而且贴合实际，我照着书中的代码来写自己的程序，往往能少走很多弯路。我感觉这本书不仅仅是在教我“怎么做”，更是在教我“为什么这么做”，以及“这样做有什么好处和坏处”。