算法学习与应用从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张玲玲 著

图书标签:

• 算法
• 数据结构
• 编程
• 入门
• 进阶
• Python
• C++
• Java
• 学习
• 应用

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115418852

版次：1

商品编码：11974047

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：489

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

本书的特色是实现了入门知识、实例演示、范例演练、技术解惑、综合实战5大部分内容的融合，让读者看得懂、用得上、学得会。

一本书的容量，讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。

丰富的配套资源 学习更高效

320个实例，更多的实践演练机会
753分钟视频讲解，降低学习难度
5个综合案例，项目实战演练
74个技术解惑，破解学习难点

“技术讲解”→范例演练”→“技术解惑”贯穿全书，全面掌握算法应用

技术讲解：通过320个实例，循序渐进地讲解了算法应用的各个知识点。
范例演练： 5个综合实例，使读者具有应用算法解决实际项目的能力。
技术解惑：把容易混淆的概念单独讲解和剖析，帮助读者绕过学习中的陷阱。


QQ群+网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈

网站论坛：读者答疑／学习辅导／PPT资源下载读者QQ群：疑惑快速解答／和作者直接交流

内容简介

算法是程序的灵魂，只有掌握了算法，才能轻松地驾驭程序开发。算法能够告诉开发者在面对一个项目功能时用什么思路去实现，有了这个思路后，编程工作只需遵循这个思路去实现即可。本书循序渐进、由浅入深地详细讲解了算法实现的核心技术，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。
全书共20章，其中，第1章讲解了算法为什么是程序的灵魂；第2～8章分别讲解了常用的算法，如线性表、队列和栈，树，图，查找算法，内部排序算法，外部排序算法等知识，这些内容都是算法技术核心的语法知识；第9～15章分别讲解了经典的数据结构问题、解决数学问题、解决趣味问题、解决图像问题、算法的经典问题、解决奥赛问题、常见算法应用实践等高级编程技术，这些内容是算法技术的重点和难点；第16～20章分别通过5个综合实例的实现过程，介绍了算法在综合开发项目中的使用流程和发挥的作用。全书内容以“技术解惑”和“实践应用”贯穿全书，引领读者全面掌握算法的核心技术。
本书不但适合算法研究和学习的初学者，也适合有一定算法基础的读者，还可以作为大中专院校相关专业师生的学习用书和培训学校的教材。

作者简介

张玲玲,计算机硕士，杰出程序员和算法专家，在算法研究和应用上很有心得，曾经开发过众多的游戏应用、系统软件的。业余期间，曾经在国内主流期刊中发表过多篇算法领域的杰出论文。

目录

第1章　算法是程序的灵魂　1
（视频总计18分钟，技术解惑1个）
1．1　算法的基础　2
1．1．1　算法的特征　2
1．1．2　何为算法　2
1．2　计算机中的算法　3
1．2．1　认识计算机中的算法　3
1．2．2　为什么说算法是程序的
灵魂　4
1．3　在计算机中表示算法的方法　4
1．3．1　用流程图来表示算法　4
1．3．2　用N-S流程图来表示算法　6
1．3．3　用计算机语言表示算法　6
1．4　技术解惑　6
第2章　常用的算法思想　8
（视频总计51分钟，实例15个，技术解惑8个）
2．1　枚举算法思想　9
2．1．1　枚举算法基础　9
2．1．2　实战演练—百钱买百鸡　9
2．1．3　实战演练—解决
“填写运算符”问题　10
2．2　递推算法思想　12
2．2．1　递推算法基础　12
2．2．2　实践演练—解决
“斐波那契数列”问题　12
2．2．3　实践演练—解决
“银行存款”问题　14
2．3　递归算法思想　15
2．3．1　递归算法基础　15
2．3．2　实践演练—解决“汉诺塔”
问题　16
2．3．3　实践演练—解决“阶乘”
问题　18
2．4　分治算法思想　19
2．4．1　分治算法基础　19
2．4．2　实践演练—解决
“大数相乘”问题　19
2．4．3　实践演练—欧洲冠军杯
比赛日程安排　21
2．5　贪心算法思想　23
2．5．1　贪心算法基础　23
2．5．2　实践演练—解决“装箱”
问题　24
2．5．3　实践演练—解决
“找零方案”问题　26
2．6　试探法算法思想　27
2．6．1　试探法算法基础　27
2．6．2　实践演练—解决
“八皇后”问题　28
2．6．3　实践演练—体彩29选
7彩票组合　29
2．7　迭代算法　30
2．7．1　迭代算法基础　30
2．7．2　实践演练—解决
“求平方根”问题　31
2．8　模拟算法思想　32
2．8．1　模拟算法的思路　32
2．8．2　实践演练—解决
“猜数字游戏”问题　32
2．8．3　实践演练—解决
“掷骰子游戏”问题　33
2．9　技术解惑　34
2．9．1　衡量算法的标准是什么　34
2．9．2　在什么时候选择使用
枚举法　36
2．9．3　递推和递归有什么差异　36
2．9．4　总结分治法能解决什么
类型的问题　37
2．9．5　分治算法的机理是什么　37
2．9．6　为什么说贪婪算法并不是最
优解决问题的方案　37
2．9．7　回溯算法会影响算法
效率吗　38
2．9．8　递归算法与迭代算法
有什么区别　38
第3章　线性表、队列和栈　39
（视频总计35分钟，实例9个，技术解惑5个）
3．1　线性表详解　40
3．1．1　线性表的特性　40
3．1．2　顺序表操作　41
3．1．3　实践演练—顺序表操作
函数　44
3．1．4　实践演练—操作顺
序表　45
3．1．5　链表操作　48
3．1．6　实践演练—定义链表操作
函数　51
3．1．7　实践演练—操作链表　52
3．2　先进先出的队列详解　53
3．2．1　什么是队列　54
3．2．2　链队列和循环队列　55
3．2．3　队列的基本操作　55
3．2．4　队列的链式存储　55
3．2．5　实践演练—完整的顺序
队列的操作　56
3．2．6　实践演练—完整的循环
队列的操作　57
3．2．7　实践演练—实现一个
排号程序　59
3．3　后进先出栈　60
3．3．1　什么是栈　61
3．3．2　栈的基本分类　61
3．3．3　实践演练—栈操作
函数　63
3．3．4　实践演练—测试栈
操作　64
3．4　技术解惑　65
3．4．1　线性表插入操作的时间
复杂度是多少　65
3．4．2　线性表删除操作的时间
复杂度是多少　65
3．4．3　线性表按值查找操作的
时间复杂度是多少　66
3．4．4　线性表链接存储（单链表）
操作的11种算法是什么　66
3．4．5　堆和栈的区别是什么　70
第4章　树　71
（视频总计35分钟，实例9个，技术解惑5个）
4．1　树基础　72
4．1．1　什么是树　72
4．1．2　树的相关概念　72
4．2　二叉树详解　73
4．2．1　二叉树的定义　73
4．2．2　二叉树的性质　74
4．2．3　二叉树存储　75
4．2．4　操作二叉树　77
4．2．5　遍历二叉树　79
4．2．6　线索二叉树　82
4．2．7　实践演练—测试二叉树
操作函数　85
4．2．8　实践演练—C++的二叉树
操作　87
4．2．9　实践演练—实现各种线索
二叉树的操作　89
4．2．10　实践演练—测试线索
二叉树的操作　91
4．3　霍夫曼树　92
4．3．1　霍夫曼树基础　93
4．3．2　实践演练—实现各种
霍夫曼树操作　95
4．3．3　实践演练—测试霍夫曼树
的操作　97
4．3．4　总结霍夫曼编码的算法
实现　98
4．4　技术解惑　100
4．4．1　树和二叉树的差别是
什么　100
4．4．2　二叉树和链表的效率谁
更牛　100
4．4．3　如何打印二叉树中的
所有路径　100
第5章　图　101
（视频总计40分钟，实例8个，技术解惑4个）
5．1　图的起源　102
5．2　图的相关概念　103
5．3　存储结构　105
5．3．1　表示顶点之间相邻关系的
邻接矩阵　106
5．3．2　邻接表　107
5．3．3　十字链表　108
5．3．4　实践演练—创建一个邻接
矩阵　109
5．3．5　实践演练—测试霍夫曼树
的操作　111
5．4　图的遍历　112
5．4．1　深度优先搜索　113
5．4．2　广度优先搜索　114
5．4．3　实践演练—求一条包含
图中所有顶点的简单
路径　117
5．4．4　实践演练—求距v0的
各顶点中最短路径长度
最长的一个顶点　118
5．4．5　实践演练—实现图的
遍历操作方法　118
5．4．6　实践演练—实现图的
遍历操作　120
5．5　图的连通性　120
5．5．1　无向图连通分量　121
5．5．2　最小生成树　121
5．5．3　实践演练—创建一个最小
生成树　123
5．5．4　实践演练—调用最小生成
树函数实现操作　123
5．5．5　关键路径　124
5．6　寻求最短路径　128
5．6．1　求某一顶点到其他各顶点的
最短路径　128
5．6．2　任意一对顶点间的
最短路　129
5．6．3　实践演练—创建最短路径
算法函数　131
5．6．4　实践演练—调用最短路径
算法实现测试　132
5．7　技术解惑　132
5．7．1　几种最短路径算法的
比较　132
5．7．2　邻接矩阵与邻接表的
对比　134
5．7．3　如何表示有向图的十字链表
存储　135
5．7．4　比较深度优先算法和广度
优先算法　135
第6章　查找算法　136
（视频总计37分钟，实例8个，技术解惑3个）
6．1　几个相关概念　137
6．2　基于线性表的查找法　137
6．2．1　顺序查找法　137
6．2．2　实践演练—实现顺序查找
算法　138
6．2．3　实践演练—改进的顺序
查找算法　139
6．2．4　折半查找法　140
6．2．5　实践演练—使用折半查找
算法查找数据　140
6．2．6　实践演练—查找10个已
排好序的数　141
6．2．7　分块查找法　142
6．3　基于树的查找法　143
6．3．1　二叉排序树　143
6．3．2　实践演练—将数据插入到
二叉树节点中　147
6．3．3　实践演练—删除二叉树中
一个节点　148
6．3．4　平衡二叉排序树　150
6．4　哈希法　155
6．4．1　哈希法的基本思想　155
6．4．2　构造哈希函数　155
6．4．3　处理冲突　156
6．4．4　哈希表的查找过程　157
6．5　索引查找　158
6．5．1　索引查找的过程　158
6．5．2　实践演练—索引查找法
查找指定的关键字　158
6．5．3　实践演练—实现索引查找并插入一个新关键字　160
6．6　技术解惑　161
6．6．1　分析查找算法的性能　161
6．6．2　演示对二叉树的完整
操作　162
6．6．3　分析哈希法的性能　164
第7章　内部排序算法　166
（视频总计39分钟，实例10个，技术解惑6个）
7．1　排序基础　167
7．1．1　排序的目的和过程　167
7．1．2　内部排序与外部排序　167
7．1．3　稳定排序与不稳定排序　167
7．2　插入排序算法　168
7．2．1　直接插入排序　168
7．2．2　实践演练—编写直接插入
排序算法　169
7．2．3　实践演练—插入排序算法
对数据进行排序处理　169
7．2．4　折半插入排序　170
7．2．5　表插入排序　170
7．2．6　希尔排序　171
7．2．7　实践演练—使用希尔排序
算法对数据进行排序
处理　172
7．2．8　实践演练—使用希尔排序
处理数组　173
7．3　交换类排序法　174
7．3．1　冒泡排序（相邻比序法）　174
7．3．2　快速排序　174
7．3．3　实践演练—用冒泡排序
算法实现对数据的排序
处理　175
7．3．4　实践演练—使用快速排序
算法　177
7．4　选择类排序法　178
7．4．1　直接选择排序　178
7．4．2　树形选择排序　179
7．4．3　堆排序　179
7．4．4　实践演练—直接选择排序
算法对数据的排序处理　181
7．4．5　实践演练—堆排序算法
实现排序处理　182
7．5　归并排序　183
7．5．1　归并排序思想　183
7．5．2　两路归并算法的思路　184
7．5．3　实现归并排序　185
7．5．4　实践演练—用归并算法
实现排序处理　186
7．5．5　实践演练—使用归并排序
算法求逆序对　188
7．6　基数排序　189
7．6．1　多关键字排序　189
7．6．2　链式基数排序　189
7．7　技术解惑　192
7．7．1　插入排序算法的描述是
什么　192
7．7．2　希尔排序和插入排序谁
更快　192
7．7．3　快速排序的时间耗费是
多少　192
7．7．4　堆排序与直接选择排序的
区别是什么　193
7．7．5　归并排序的效率如何，应该
如何选择　193
7．7．6　综合比较各种排序方法　193
第8章　外部排序算法　195
（视频总计32分钟）
8．1　外部信息概览　196
8．1．1　磁带存储器　196
8．1．2　磁盘存储器　197
8．2　外部排序的基本方法　198
8．2．1　磁盘排序　198
8．2．2　磁带排序　201
8．3　文件的基础知识　204
8．4　文件组织方式　205
8．4．1　顺序文件　205
8．4．2　索引文件　205
8．4．3　ISAM文件　206
8．4．4　VSAM文件　207
8．4．5　散列文件　209
8．4．6　多关键字文件　209
第9章　经典的数据结构问题　211
（视频总计31分钟，实例5个）
9．1　约瑟夫环　212
9．2　大整数运算　214
9．2．1　数组实现大整数运算　214
9．2．2　链表实现大整数运算　220
9．3　计算机进制转换　224
9．4　中序表达式转换为后序表达式　227
第10章　解决数学问题　231
（视频总计36分钟，实例12个）
10．1　最大公约数和最小公倍数　232
10．2　哥德巴赫猜想　233
10．3　完全数　235
10．4　亲密数　237
10．5　自守数　238
10．6　方程求解　239
10．6．1　用高斯消元法解方程组　239
10．6．2　用二分法解非线性
方程　242
10．6．3　用牛顿迭代法解非线性
方程　243
10．7　矩阵运算　244
10．8　实现n×n整数方阵的转置　246
10．9　一元多项式运算　247
10．9．1　一元多项式的加法运算　247
10．9．2　一元多项式的减法
运算　250
第11章　解决趣味问题　257
（视频总计43分钟，实例16个）
11．1　歌星大奖赛　258
11．2　借书方案　258
11．3　打鱼还是晒网　259
11．4　捕鱼和分鱼　260
11．5　出售金鱼　261
11．6　平分七筐鱼　262
11．7　绳子的长度和井深　263
11．8　鸡兔同笼　264
11．9　汉诺塔　265
11．9．1　递归法　266
11．9．2　非递归法　267
11．10　马踏棋盘　268
11．10．1　使用循环查找法　269
11．10．2　使用递归法　271
11．10．3　使用栈方法　272
11．11　三色球问题　275
11．12　新郎和新娘问题　276
11．13　计算年龄　278
第12章　解决图像问题　279
（视频总计31分钟，实例6个）
12．1　“八皇后”问题　280
12．1．1　使用递归法　280
12．1．2　使用循环法　282
12．2　生命游戏　284
12．3　黑白棋问题　287
12．4　“骑士迷宫”问题　293
12．5　找出迷宫问题中的所有路径　298
第13章　算法的经典问题　300
（视频总计36分钟，实例8个）
13．1　存钱利息最大化　301
13．2　背包问题　303
13．2．1　使用动态规划法　303
13．2．2　使用递归法　307
13．3　农夫过河　309
13．4　三色旗问题　311
13．5　取石子　313
13．6　停车场管理　316
13．7　约瑟夫生死者游戏　323
第14章　解决奥赛问题　325
（视频总计55分钟，实例7个）
14．1　孪生素数问题　326
14．2　百钱买百鸡问题　327
14．3　马克思手稿中的数学题　328
14．4　正整数分解质因数　329
14．5　水仙花数　330
14．6　素数　330
14．6．1　求1000以内的所有
素数　331
14．6．2　求1000以内的回文
素数　332
14．6．3　求1000以内的平方回
文数　333
14．7　阶乘　333
14．7．1　使用递归法　334
14．7．2　实现大数的阶乘　335
14．8　青蛙过河　339
14．9　过河卒　342
14．10　素数组合　344
14．11　校验码问题　346
14．12　老师排座位　347
14．13　模拟立体图　349
14．14　采药问题　351
14．15　等价表达式问题　352
14．16　购买年货问题　355
第15章　常见算法应用实践　358
（视频总计26分钟，实例7个）
15．1　实现Ping功能中的校验和
算法　359
15．2　24点游戏算法　363
15．3　洗牌　368
15．4　21点游戏　370
15．5　2048游戏　375
15．6　引用计数算法　386
15．7　猫捉老鼠游戏　388
第16章　俄罗斯方块游戏　393
（视频总计42分钟，综合实例1个）
16．1　游戏功能描述　394
16．2　游戏总体设计　394
16．2．1　功能模块设计　394
16．2．2　数据结构设计　396
16．2．3　构成函数介绍　397
16．3　游戏具体实现　398
16．3．1　预处理　398
16．3．2　主函数—递归算法　400
16．3．3　初始化界面处理—
分治算法　401
16．3．4　时钟中断处理　402
16．3．5　成绩、速度和帮助
处理　403
16．3．6　满行处理—碰撞检
测算法　403
16．3．7　方块显示和消除处理—
分治算法　405
16．3．8　游戏方块操作判断
处理—枚举算法　406
第17章　学生成绩管理系统　409
（视频总计36分钟，综合实例1个）
17．1　系统总体描述　410
17．1．1　开发目标和项目背景
介绍　410
17．1．2　系统功能模块　410
17．2　系统总体设计　411
17．2．1　功能模块设计　411
17．2．2　数据结构设计　413
17．2．3　构成函数介绍　413
17．3　系统具体实现　415
17．3．1　预处理　415
17．3．2　主函数main—
递归算法　415
17．3．3　系统主菜单函数—
模拟算法　416
17．3．4　表格显示信息　417
17．3．5　信息查找定位—
分治算法　417
17．3．6　格式化输入数据—
递归、分治算法　418
17．3．7　增加学生记录—
试探算法　418
17．3．8　查询学生记录—
分治算法　419
17．3．9　删除学生记录—分治、
递归算法　420
17．3．10　修改学生记录—递归、
模拟算法　421
17．3．11　插入学生记录—
递推算法　421
17．3．12　统计学生记录—
分治算法　423
17．3．13　排序处理—插入排序
算法　423
17．3．14　存储学生信息　424
第18章　绘图板系统　428
（视频总计42分钟，综合实例1个）
18．1　项目规划分析　429
18．1．1　绘图板的核心技术　429
18．1．2　功能描述　429
18．1．3　总体设计　429
18．2　设计数据结构　430
18．2．1　设计数据结构　430
18．2．2　规划系统函数　430
18．3　具体编码　432
18．3．1　预处理模块　432
18．3．2　功能控制模块—递推、
递归算法　434
18．3．3　保存加载模块—
递归算法　435
18．3．4　鼠标控制模块—枚举、
递归算法　436
18．3．5　图形绘制模块—递归、
分治、枚举、递推
算法　437
18．3．6　主函数模块—模拟、
递归算法　447
18．4　项目调试　451
第19章　UDP传输系统　452
（视频总计45分钟，综合实例1个）
19．1　项目规划分析　453
19．1．1　功能描述　453
19．1．2　功能模块设计　453
19．1．3　系统流程图　454
19．1．4　广播消息发送流程　454
19．1．5　广播消息接收流程图　455
19．1．6　多播消息接收流程图　456
19．2　设计数据结构　457
19．2．1　定义常量　457
19．2．2　定义全局变量　458
19．3　规划系统函数　458
19．4　具体编码　459
19．4．1　预处理　460
19．4．2　初始化模块处理　460
19．4．3　获取参数—
枚举算法　461
19．4．4　用户帮助模块—
递归算法　462
19．4．5　广播信息发送模块—
试探算法　463
19．4．6　广播信息接收模块—
试探算法　464
19．4．7　多播功能控制模块—
试探算法　465
19．4．8　多播消息发送模块—
试探算法　466
19．4．9　多播消息接收模块—
试探算法　467
19．4．10　主函数—递归
算法　467
19．5　项目调试　468
第20章　推箱子游戏　469
（视频总计43分钟，综合实例1个）
20．1　项目规划分析　470
20．1．1　功能描述　470
20．1．2　功能模块分析　470
20．1．3　剖析执行流程　470
20．2　设计数据结构　472
20．3　规划系统函数　472
20．4　具体编码　475
20．4．1　预处理　475
20．4．2　初始化模块—
递归算法　475
20．4．3　画图模块—
试探算法　478
20．4．4　移动箱子模块—试探、
分治、递归、枚举算法　479
20．4．5　移动小人模块—枚举、
试探算法　482
20．4．6　功能控制模块—递归、
分治算法　486
20．4．7　系统主函数—枚举、
模拟、递归、试探算法　487
20．5　项目调试　488

《数据结构精粹：原理、实现与优化》 引言 在计算机科学的广阔图景中，数据结构是构建高效、可扩展软件系统的基石。它们不仅是组织和管理信息的基本单元，更是解决复杂计算问题的核心所在。理解并熟练掌握各种数据结构，能够让我们更深入地洞察算法的运行机制，从而设计出性能卓越的应用程序。本书《数据结构精粹：原理、实现与优化》正是旨在为读者提供一个全面、深入的学习体验，从最基础的概念出发，逐步引导读者掌握从经典到现代各类数据结构的精髓，并将其应用于实际问题的解决之中。 本书不同于市面上许多浅尝辄止的介绍，我们力求在原理层面做到详尽透彻，在实现层面提供清晰易懂的代码示例，并在优化层面探讨不同场景下的最佳实践。我们相信，只有真正理解了数据结构的内在逻辑和运作方式，才能在面对千变万化的技术挑战时，游刃有余，事半功倍。 第一部分：数据结构的基础 第一章：引论与基本概念 在正式进入数据结构的世界之前，我们需要建立起一套清晰的认识框架。本章将首先阐述数据结构在计算机科学中的地位与重要性，解释为何需要数据结构，以及它们如何影响程序的效率和可读性。我们将回顾一些基础的计算机科学概念，如抽象数据类型（ADT）的思想，它帮助我们关注数据及其操作的逻辑本质，而非具体的存储方式。 数据结构定义与分类： 我们将详细介绍数据结构的定义，以及根据数据元素之间的关系和组织方式进行的常见分类，例如线性结构、树形结构、图结构等。 复杂度分析基础： 为了量化数据结构和算法的效率，本章将深入讲解时间复杂度和空间复杂度分析的方法。我们将介绍大O记法，以及如何分析循环、递归等常见程序的复杂度。理解复杂度分析是评估和选择合适数据结构的先决条件。 抽象数据类型（ADT）： ADT 是理解数据结构的关键。本章将解释 ADT 的概念，它强调接口与实现的隔离，使我们能够专注于数据操作的逻辑，而无需关心底层实现细节。我们将通过一些简单的 ADT 示例来加深理解。 第二章：线性数据结构 线性数据结构是数据结构中最基本也是最重要的一类，它们将数据元素以线性的方式组织起来。本章将深入探讨几种核心的线性数据结构。 数组（Array）： 作为最基础的线性结构，我们将详细讨论数组的优点（如随机访问效率高）和缺点（如固定大小、插入删除效率低）。我们将介绍一维数组、多维数组的实现和应用。 链表（Linked List）： 链表以其动态大小和高效的插入删除操作而闻名。本章将详细介绍单向链表、双向链表和循环链表的原理、实现以及它们在不同场景下的优劣势。我们将通过代码演示如何进行链表的遍历、插入、删除等操作。 栈（Stack）： 栈是一种 LIFO（后进先出）的数据结构。我们将讲解栈的抽象操作（push, pop, peek, isEmpty），并介绍其在函数调用、表达式求值、括号匹配等方面的经典应用。我们将提供基于数组和链表的栈实现。 队列（Queue）： 队列是一种 FIFO（先进先出）的数据结构。本章将讲解队列的抽象操作（enqueue, dequeue, front, isEmpty），并探讨其在任务调度、广度优先搜索（BFS）等算法中的应用。我们将介绍基于数组和链表的队列实现。 第二部分：非线性数据结构 非线性数据结构能够更灵活地表示复杂的数据关系，本部分将聚焦于几类重要的非线性数据结构。 第三章：树形结构 树形结构是表示层次关系数据的强大工具。 二叉树（Binary Tree）： 我们将从最基本的二叉树概念讲起，包括二叉树的定义、性质以及常见的遍历方式（前序、中序、后序）。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： BST 的核心在于其有序性。本章将详细讲解 BST 的定义、插入、查找、删除操作，并分析其在不同情况下的时间复杂度。我们将探讨 BST 的退化问题以及如何通过平衡来解决。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree）： 为了解决 BST 的退化问题，我们将深入介绍 AVL 树和红黑树。我们将详细讲解它们的平衡条件、旋转操作以及插入删除过程中的平衡维护机制。 堆（Heap）： 堆是一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列。本章将介绍最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入（heapify-up）和删除（heapify-down）操作。我们将探讨堆在堆排序、Top-K问题等场景的应用。 B树与B+树： 针对外部存储优化，我们将简要介绍 B 树和 B+ 树，它们是数据库和文件系统中常用的数据结构，能够显著减少磁盘I/O次数。 第四章：图结构 图结构是表示对象之间复杂连接关系的最通用模型。 图的定义与表示： 我们将介绍图的基本概念，包括顶点、边、有向图、无向图、加权图等。并详细讲解邻接矩阵和邻接表两种表示方法，分析它们的优缺点。 图的遍历： 本章将深入讲解图的两种经典遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。我们将通过代码演示如何实现这两种算法，并讨论它们在连通性判断、寻路等问题上的应用。 最短路径算法： 我们将介绍单源最短路径算法（Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法）和所有顶点对最短路径算法（Floyd-Warshall 算法），并分析它们的原理、适用范围和复杂度。 最小生成树算法： 本章将讲解用于构建最小生成树的 Prim 算法和 Kruskal 算法，并分析它们的实现方式和效率。 第三部分：高级数据结构与应用 在掌握了基础和非线性数据结构之后，我们将进一步探索一些更高级、更 specialized 的数据结构。 第五章：哈希表（Hash Table） 哈希表以其平均 O(1) 的查找、插入和删除效率而著称，是实际应用中非常流行的数据结构。 哈希函数： 我们将深入探讨各种哈希函数的原理、设计原则以及如何选择合适的哈希函数以减小冲突。 冲突解决方法： 开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法是解决哈希冲突的两种主要策略。本章将详细介绍它们的实现方式、优缺点和性能影响。 应用场景： 我们将展示哈希表在字典、集合、缓存、数据库索引等领域的广泛应用。 第六章：Trie树（前缀树） Trie树，又称前缀树，特别适合处理字符串相关的查询。 Trie树的结构与原理： 我们将详细介绍 Trie 树的节点结构、构建过程以及如何进行字符串的插入和查找。 高级应用： 本章将探讨 Trie 树在自动补全、拼写检查、关键词搜索等方面的强大功能，并介绍其变种如压缩 Trie 和Suffix Trie。 第七章：位图与Bloom Filter 位图和Bloom Filter是空间效率极高的数据结构，用于高效地表示集合或检测成员资格。 位图（Bitmap）： 我们将介绍位图的基本原理、表示方法以及在去重、索引等方面的应用，重点分析其空间优势。 Bloom Filter： Bloom Filter 是一种概率型数据结构，用于快速判断一个元素是否可能存在于一个集合中。本章将讲解其工作原理、参数选择、误判率以及在缓存穿透、数据库查询优化等场景的应用。 第四部分：数据结构与性能优化 第八章：数据结构的选择与权衡 在实际开发中，没有一种数据结构能够完美适应所有场景。本章将指导读者如何根据具体需求，权衡不同数据结构的优劣，做出最优选择。 根据操作类型选择： 频繁查找？频繁插入删除？是否需要有序性？这些问题将直接影响数据结构的选择。 根据数据规模和特性选择： 数据量的大小、数据的分布特性都会对数据结构的性能产生影响。 空间与时间的权衡： 很多时候，我们需要在空间占用和时间效率之间做出取舍。 第九章：并发环境下的数据结构 随着多核处理器的普及，并发编程变得越来越重要。本章将探讨在并发环境下使用数据结构时需要注意的问题。 线程安全： 哪些数据结构在多线程环境下是不安全的？如何保证线程安全？ 并发数据结构： Java `concurrent` 包等提供的线程安全数据结构（如 `ConcurrentHashMap`, `CopyOnWriteArrayList`）的原理和应用。 锁与无锁数据结构： 简单介绍锁机制以及无锁数据结构的优势与挑战。 第十章：实战案例分析 理论学习最终需要回归实践。本章将通过几个实际的编程案例，综合运用本书讲解的数据结构知识，解决实际问题。 案例一：实现一个简单的缓存系统 案例二：构建一个高性能的日志分析工具 案例三：设计一个高效的推荐系统中的召回模块 结论 《数据结构精粹：原理、实现与优化》旨在为读者构建坚实的数据结构知识体系，培养分析问题、设计解决方案的能力。我们鼓励读者在阅读过程中，积极动手实践，将所学知识融会贯通，从而在未来的软件开发道路上，能够设计出更优雅、更高效、更具竞争力的产品。掌握数据结构，是通往更高阶计算机科学殿堂的必经之路。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的质量真的超出了我的预期。我本来是抱着学习一些基础算法的目的来的，但没想到它提供了如此丰富和深入的内容。这本书最大的优点在于，它不仅仅是讲解算法的“怎么做”，更注重“为什么这么做”。作者在解释每个算法的由来和设计思路时，都花了大量的笔墨，这让我能够理解算法背后的逻辑和哲学。而且，书中的例子非常贴近实际，让我能够感受到算法在现实世界中的应用价值，比如在云计算、大数据分析等领域。我喜欢它在介绍图算法时，用到的那些精心设计的图示，它们能够帮助我更清晰地理解图的结构和遍历过程。此外，书中还包含了一些关于算法复杂度分析的详细讲解，并且提供了多种计算方法，这让我对算法的效率有了更深入的理解。虽然这本书的内容有些地方确实比较挑战，需要我花时间和精力去消化，但正是这种深度，才让它显得如此有价值。它不是那种看完就能立刻“精通”的书，而是一本能够陪伴你不断学习和成长的书。

评分☆☆☆☆☆

我之前对算法一直感到很头疼，觉得它像是一门高深的学问，遥不可及。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者非常擅长将复杂的算法用最简单、最直观的方式呈现出来。我记得有一次，我怎么也理解不了“分治法”的核心思想，但在阅读这本书的某个章节时，作者用了一个“合并排序”的例子，配合着生动的动画（如果书中有的话），我瞬间就豁然开朗了。而且，这本书的重点不仅仅在于讲解算法本身，更在于培养读者的算法思维。它鼓励我们去分析问题的本质，然后思考哪种算法是最合适的解决方案。书中提供了大量的练习题，这些题目涵盖了各种各样的问题类型，从基础的字符串处理到复杂的图遍历，让我能够反复练习，不断提升自己的解题能力。我尤其欣赏的是，书中并没有把代码写得过于复杂，而是注重清晰度和可读性，这对于我这种刚开始接触编程的人来说，非常友好。而且，书中还提到了很多关于算法效率的衡量标准，以及如何通过优化来提高算法的性能，这让我对算法有了更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的时候，并没有抱太大的期望，因为市面上关于算法的书籍实在太多了，良莠不齐。但这本书确实给了我一些惊喜。它的讲解风格非常接地气，没有使用太多晦涩难懂的学术术语，而是用一种非常口语化的方式来解释复杂的概念。我喜欢书中穿插的那些小故事和案例，它们让算法的学习过程变得不再枯燥，反而充满了趣味性。比如，在讲解贪心算法时，作者就用了一个“找零钱”的例子，非常形象地说明了贪心策略是如何工作的。而且，这本书的结构安排也很合理，每一章都围绕一个主题展开，层层递进，让你能够逐步构建起完整的算法知识体系。我特别喜欢的是，书中在介绍完一个算法后，都会给出一些“思考题”或者“扩展阅读”的建议，这能够激发我的主动思考，并且引导我进一步探索相关的知识。尽管我还没有完全掌握书中的所有内容，但仅仅是阅读这些章节，就已经让我对算法有了全新的认识。它让我明白，算法不仅仅是代码的堆砌，更是一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我眼前一亮，我原本以为算法的学习会是一场枯燥乏味的马拉松，但这本书的讲解方式却像一位经验丰富的向导，一步步带领我穿越迷雾，点亮前方的道路。开篇就用一些生动形象的比喻，比如“迷宫寻宝”来解释搜索算法，让我瞬间就对抽象的概念产生了直观的理解。后面的内容，无论是排序、图论还是动态规划，作者都力求用最简洁明了的语言来阐述，并且配以大量的图示和代码示例。我尤其欣赏的是，它并没有一股脑地堆砌理论，而是紧密结合实际应用场景，比如在讲解图算法时，就引用了社交网络分析和地图导航的例子，让我深刻体会到算法在解决现实问题中的强大力量。每学到一个新的算法，书里都会提供相关的练习题，而且难度循序渐进，从最基础的模仿到稍有挑战的变式，让我能够及时巩固所学，并且通过实践来加深理解。书中的代码风格也很清晰规范，注释也很到位，这对于初学者来说简直是福音，可以避免很多不必要的弯路。而且，这本书还介绍了许多非常实用的算法技巧和优化方法，这让我在学习的同时，也能感受到自己能力的提升，仿佛解锁了一个新的技能树。它不仅仅是一本教程，更像是一位良师益友，在我迷茫时给予指引，在我进步时给予鼓励。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容给我留下了深刻的印象，尽管我还没深入研究它的所有细节，但从初步的翻阅和一些章节的浏览来看，它在逻辑性和深度上都做得相当不错。它并不是那种泛泛而谈的入门读物，而是深入到了一些核心算法的设计思想和数学原理。例如，在介绍数据结构时，它并没有仅仅列举它们的定义和操作，而是花了相当篇幅去讲解这些结构是如何被设计出来的，它们各自的优缺点以及在不同场景下的适用性。我注意到书中对时间复杂度和空间复杂度的分析非常严谨，不仅给出了理论上的推导，还结合了实际的代码运行来验证。这对于我这种追求知其所以然的学习者来说，非常有价值。此外，书中还涉及了一些进阶的算法主题，比如近似算法和概率算法，这些内容在我之前接触的一些教材中是比较少见的。这说明作者对算法领域的了解非常广泛，并且能够将这些前沿的概念以相对易懂的方式呈现出来。虽然我承认，有些章节的内容对我来说还有点挑战，需要反复咀嚼才能完全领会，但这恰恰说明了这本书的厚度和深度。它不会让你觉得“学完就忘”，而是会让你在反复思考中，不断地建立起对算法更深刻的认知。

评分☆☆☆☆☆

商品很不错，下次还会买，会向大家推荐购买

评分☆☆☆☆☆

读起来比较舒服的一本教材吧，翻译的还不错，但是内容刚刚图，不知道难度有多大。

评分☆☆☆☆☆

物流好评，包装完好，书很薄，我爱算法，算法使我快乐，我要脚写红黑树

评分☆☆☆☆☆

这本算法书非常好

评分☆☆☆☆☆

京东值得信赖，东西非常好！

评分☆☆☆☆☆

这本书是在图灵社区经推荐来的，和算法图解一起买的，不过现在还没有开始看，先从算法图解入门。

评分☆☆☆☆☆

，正好赶上活动，跟朋友一起团购了三应该是等用过再追评

评分☆☆☆☆☆

非常好非常好搭配哦句 就来了 不过

评分☆☆☆☆☆

买的书是全新包装，纸张也很好，应该是正版，信赖京东，一直在京东买书。