图解数据结构（第二版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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胡昭民著

图书标签:

数据结构
图解
算法
编程
计算机科学
学习
入门
可视化
第二版
经典

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你会得到大惊喜!!

出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302439356

版次：2

商品编码：11992612

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：354

字数：582000

具体描述

产品特色

编辑推荐

　　数据结构毫无疑问是计算机科学既经典又核心的课程之一，不管是从事计算机软件还是硬件的开发工作，如果没有系统地学习数据结构或者是没有专心自学过，很容易被人打上“非专业”的标签。对于任何在信息技术行业工作的专业人员或者想进入此行业的人来说，什么时候开始学数据结构都不会晚，更不会过时。

　　从“数据结构”的名字看，它不仅仅只是讲授数据的结构以及在计算机内如何存储和组织数据的方式，这些只是它的表面现象。数据结构背后真正蕴含的是与之息息相关的算法，精心选择的数据结构配合恰如其分的算法就意味着数据或者信息在计算机内被高效率地存储和高效率地处理。算法其实就是数据结构的灵魂，它既神秘又神奇“好玩”，当然对初学者也比较难，算法可以说是“聪明人在计算机上的游戏”。

　　本书是一本综合而且全面讲述数据结构及其算法分析的教科书，为了便于高校的教学或者读者自学，作者在描述数据结构原理和算法时文字清晰并且严谨，为每个算法及其数据结构提供了演算的详细图解。另外，为了适合在教学中让学生上机实践或者自学者上机“操练”，本书为每个经典的算法都提供了C语言编写的完整范例程序的源代码，每个范例程序都不需要经过修改，直接通过编译就可以运行，目的就是让本书的学习者以这些范例程序作为参照迅速掌握数据结构和算法的要点。

　　全书的所有范例程序都可以在标准的C语言编程环境中编译通过并且成功运行，我们在改编本书的过程中选用了免费的Dev C++ 5.11集成开发环境，对原书的所有范例程序进行编译、修改、调试和测试，并确保它们都可以准确无误地运行。附录A包含了“C/C++编译程序的介绍与安装”，其中重点就介绍了Dev C++。附录B则包含了“C语言快速入门”。

内容简介

　　本书用轻松的图解方式来讲解数据结构，全书采用丰富的图例阐述数据结构的基本概念及应用，并将重要理论、演算方法做详细的诠释与举例，是一本兼具内容及专业的数据结构的教学用书。

　　由于作者长期从事信息教育及写作，在文字的表达上简洁明了、逻辑清晰，并安排了大量的习题，供读者检验学习成果。

作者简介

　　胡昭民，现任荣钦科技股份有限公司董事长，美国Rochester Institute of Technology计算机科学研究所毕业，长期从事信息教育及计算机图书写作的工作，并监制过多套游戏及教学软件的研发。

精彩书摘

　　第8章查找

　　在数据处理过程中，是否能在最短时间内查找到所需要的数据，是一个相当值得信息从业人员关心的问题。所谓查找（search，或搜索）指的是从数据文件中找出满足某些条件的记录。用以查找的条件称为“键值”（key），就如同排序所用的键值一样。

　　例如联系人中找某人的电话号码，那么这个人的姓名就成为在联系人中查找电话号码的键值。通常影响查找时间长短的主要因素包括算法的选择、数据存储的方式和结构。

　　8-1 常见的查找方法

　　如果根据数据量的大小，可将查找分为：

　　1. 内部查找：数据量较小的文件，可以一次性全部加载到内存中进行查找。

　　2. 外部查找：数据量大的文件，无法一次加载到内存中处理，而需使用辅助存储器来分次处理。

　　如果从另一个角度来看，查找的技巧又可分为“静态查找”和“动态查找”两种。定义如下所示。

　　1. 静态查找：指的是在查找过程中，查找的表格或文件的内容不会被改动。例如符号表的查找就是一种静态查找。

　　2. 动态查找：指的是在查找过程中，查找的表格或文件的内容可能会被改动，例如在树状结构中所谈的B-tree查找就属于一种动态查找。

　　至于查找技巧中比较常见的方法有顺序法、二分查找法、斐波那契法、插值法、哈希法、m路查找树、B-tree等。为了让大家能确实掌握各种查找的技巧和基本原理，以便应用于日后的各种领域，现将几个主要的查找方法分述于后。

　　8-1-1 顺序查找法

　　顺序查找通常用于未经组织化的文件，又称为线性查找。查找的过程从文件第一项数据开始，按序比较每个键值。由于顺序查找法是逐项对比，因此只要一找到数据就可以结束数据的查找。以n项数据为例，使用顺序查找法来查找数据时，有可能在第1项就找到了，在这种情形下仅需执行一次比较操作。如果数据在第2项、第3项…第n项，则其需要的比较次数分别为2、3、4、…、n次。因此，在平均情况下，顺序查找法，查找一项数据需要的平均比较次数为 (n+1)/2。

　　现在以一个例子来说明，假设已有数列74、53、61、28、99、46、88，若要查找28，则需要比较4次；要查找74仅需比较1次；要查找88则需查找7次，这表示当查找的数列长度n很大时，利用顺序查找是不太适合的，它是一种适用于小数据文件的查找方法。

　　另外，在最差的情况下，逐一对比后没有找到数据，则必须花费n次，其最坏情况下（Worst Case）的时间复杂度为O(n)。也就是说，除非可以预知要查找的数据大概位于文件的前端，否则当文件的数据项数过大时，顺序查找法在查找的效率上显然不如其他的查找法。

　　线性查找法的优点是文件或数据事前不需要经过任何的处理与排序，也由于它未考虑到数据的特征对于查找的影响，所以在应用上适合于各种情况，其缺点则是查找的速度较慢。

　　顺序查找法的C语言算法如下所示。

　　while (val!=-1)

　　{

　　find=0;

　　printf("请输入查找键值(1-150)，输入-1离开：");

　　scanf("%d",&val;);

　　for (i=0;i<80;i++)

　　{

　　if(data[i]==val)

　　{

　　printf("在第 %3d个位置找到键值 [%3d] ",i+1,data[i]);

　　find++;

　　}

　　if(find==0 && val !=-1)

　　printf("######没有找到 [%3d]###### ",val);

　　}

　　8.1.1

　　请设计一个C程序，以随机数生成1~150之间的80个整数，然后实现顺序查找法的过程。

　　请参考程序CH08_01.c，本范例程序的运行结果如图8-1所示。

　　图8-1 实现顺序查找法的范例程序的运行结果

　　8-1-2 二分查找法

　　如果要查找的数据已经事先排好序了，则可使用二分查找法来进行查找。二分查找法是将数据平均分割成两份，再比较键值与中间值的大小，如果键值小于中间值，可确定要查找的数据在前半段，否则在后半部。如此分割数次直到找到或确定不存在为止。例如，以下已排序的数列 2、3、5、8、9、11、12、16、18 ，而所要查找值为11时：

　　首先跟第5个数值 9 比较，如图8-2所示。

　　图8-2 先和中值比较

　　因为11＞9，所以和后半部的中间值 12 比较，如图8-3所示：

　　图8-3 再和后半部的中值比较

　　因为 11＜12，所以和前半部的中间值 11比较，如图8-4所示：

　　图8-4 再和后半部的前半部中值比较

　　因为 11=11，表示查找到了即查找完成，如果不相等则表示没有找到。

　　二分查找法的C语言算法如下所示。

　　int bin_search(int data[50],int val)

　　{

　　int low,mid,high;

　　low=0;

　　high=49;

　　printf("查找过程中...... ");

　　while(low <= high && val !=-1)

　　{

　　mid=(low+high)/2;

　　if(val

　　{

　　printf("%d 介于位置 %d[%3d]和中间值 %d[%3d]，找左半边 ",val,low+1, data[low],mid+1,data[mid]);

　　high=mid-1;

　　}

　　else if(val>data[mid])

　　{

　　printf("%d 介于中间值位置 %d[%3d] 和 %d[%3d]，找右半边 ",val,mid+1, data[mid],high+1,data[high]);

　　low=mid+1;

　　}

　　else

　　return mid;

　　}

　　return -1;

　　……

前言/序言

　　序

　　数据结构一直是计算机信息相关学科的必修科目，对于第一次接触数据结构课程的学生来说，内容过多及表达不清楚常常是造成学习障碍最主要的因素，为了让读者能用最轻松的方式快速理解数据结构，本书特别征询多位教师意见，采用丰富的图例来阐述基本概念及应用，并且将重要理论和演算方法做了非常详实的诠释，是一本兼具内容及专业的数据结构教学用书。

　　由于笔者长期从事咨询教育及写作工作，在文句的表达上尽量以简洁有力、逻辑清楚阐述为主。为了验收各章的学习成果，特别搜集了大量的习题，并参阅重要考试，提供给读者更多的实战演练经验。

　　另外，为了减轻读者的学习压力及经济负担，在整本书所涉及的主题分量不减的情况下，书中仅收录精华的演算方法及程式范例的执行画面，本书所有的程序代码在提供的下载地址中可以下载，读者可直接下载并运行验证。最后希望本书能带给各位对数据结构更完整的认识。

　　胡昭民敬笔

《数据结构与算法：原理、实现与应用》内容简介本书旨在为读者提供一个全面深入的数据结构与算法学习体验。从基础概念出发，循序渐进地引导读者掌握各种核心数据结构的设计原理、实现方法及其在实际问题中的应用。全书结构清晰，逻辑严谨，兼顾理论深度与实践广度，力求帮助读者构建扎实的数据结构与算法功底，为解决复杂计算问题奠定坚实基础。第一部分：基础篇——数据结构的核心概念与基本类型本部分将从最基础的层面出发，为读者构建对数据结构和算法的整体认知。引言：计算思维与数据之美我们为何需要数据结构？计算的本质是什么？数据结构与算法在现代科技中的地位与作用，例如：搜索引擎、推荐系统、大数据处理、人工智能等。从生活中的例子引入，例如：如何组织联系人列表、如何高效地查找信息、如何管理大量的图片文件等，让读者初步感知数据结构的重要性。介绍算法的优劣评估标准：时间复杂度和空间复杂度，以及“大O表示法”的含义与计算方法。第一章：线性结构——有序的排列与高效的访问数组（Array）：数组的内部表示：连续内存分配的优势与劣势。数组的基本操作：访问、插入、删除，以及它们的时间复杂度分析。多维数组的概念及其应用场景。动态数组（如C++中的`vector`，Java中的`ArrayList`）的实现机制与效率考量。链表（Linked List）：单向链表（Singly Linked List）：节点结构，插入、删除、查找等操作的实现与效率。双向链表（Doubly Linked List）：相较于单向链表的改进，新增的操作与性能提升。循环链表（Circular Linked List）：特殊设计及其应用，例如：约瑟夫环问题。链表与数组的比较：何时选择链表，何时选择数组，权衡内存使用与访问速度。栈（Stack）： LIFO（后进先出）原则的直观解释。栈的抽象数据类型（ADT）定义：`push` (入栈), `pop` (出栈), `top` (栈顶元素), `isEmpty` (判空), `size` (大小)。基于数组和链表的栈实现，分析各自的优劣。栈的应用：函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀、后缀表达式求值）、括号匹配等经典问题。队列（Queue）： FIFO（先进先出）原则的直观解释。队列的抽象数据类型（ADT）定义：`enqueue` (入队), `dequeue` (出队), `front` (队头元素), `isEmpty` (判空), `size` (大小)。基于数组（包括循环队列）和链表的队列实现，分析各自的优劣。队列的应用：广度优先搜索（BFS）、任务调度、消息队列、打印机队列等。第二部分：高级篇——非线性结构与复杂关系的处理本部分将深入探讨更复杂、更灵活的数据组织方式。第二章：树（Tree）——层次化的数据组织树的基本概念：根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶子节点、深度、高度、森林等。二叉树（Binary Tree）：定义与性质：满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树。二叉树的遍历：前序、中序、后序遍历（递归与非递归实现），层序遍历。二叉树的应用：表达式树、哈夫曼编码树、二叉查找树（BST）。二叉查找树（Binary Search Tree, BST）：定义与性质：左子节点小于父节点，右子节点大于父节点。 BST 的插入、删除、查找操作的实现与复杂度分析。 BST 的退化问题：当输入数据有序时，BST 性能退化成链表。平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree）： AVL 树：旋转操作（LL, RR, LR, RL）的原理与实现，保持树的平衡。红黑树（Red-Black Tree）：节点颜色属性，插入与删除后的着色与旋转规则，保证平衡性的另一种方法。 B 树与 B+ 树：多路查找树，在数据库和文件系统中的应用，如何减少磁盘I/O。堆（Heap）：最大堆与最小堆的定义与性质。堆的实现：通常使用数组实现，利用父子节点下标关系。堆的基本操作：插入、删除（删除堆顶元素）、建堆（Heapify）。堆的应用：堆排序、优先队列（Priority Queue）的实现。 Trie 树（前缀树）：定义与性质：按位或按字符存储，用于高效存储和查找字符串集合。 Trie 树的插入、查找、删除操作。 Trie 树的应用：单词查找、拼写检查、自动补全、IP路由查找。第三章：图（Graph）——节点与边的连接世界图的基本概念：顶点（Node/Vertex）、边（Edge）、有向图、无向图、权重图、连通分量、环等。图的表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）：表示方法、优缺点。邻接表（Adjacency List）：表示方法、优缺点。边集表示法。图的遍历：深度优先搜索（DFS）：递归与非递归实现，应用场景（拓扑排序、查找连通性、寻找路径）。广度优先搜索（BFS）：队列实现，应用场景（最短路径，层序遍历）。最短路径算法： Dijkstra 算法：单源最短路径（非负权边），贪心策略，优先队列的应用。 Floyd-Warshall 算法：所有顶点对之间的最短路径（可处理负权边，但不能有负权环）。 Bellman-Ford 算法：单源最短路径（可处理负权边，可检测负权环）。最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： Prim 算法：贪心策略，从小集合扩展。 Kruskal 算法：贪心策略，按边权从小到大排序，使用并查集判断是否形成环。拓扑排序（Topological Sort）：针对有向无环图（DAG）的排序。 Kahn 算法（入度法）与 DFS 算法（基于 DFS 序）。应用场景：课程安排、任务依赖、编译顺序。第四章：散列表（Hash Table）——近乎常数的查找速度散列函数（Hash Function）：设计原则：均匀分布、快速计算。常见的散列函数：除留余数法、乘法散列法、斐波那契散列法等。冲突处理（Collision Resolution）：链地址法（Chaining）：使用链表存储同义词。开放地址法（Open Addressing）：线性探测（Linear Probing）：探测序列。二次探测（Quadratic Probing）：探测序列。双重散列（Double Hashing）：使用另一个散列函数。散列表的性能分析：装载因子（Load Factor）的概念，平均查找、插入、删除的时间复杂度。散列表的应用：字典、集合、缓存、查找重复项。第三部分：算法篇——解决问题的通用策略本部分将介绍一系列强大的算法设计范式，帮助读者解决更广泛的问题。第五章：排序算法——数据重排的艺术基本排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：原理，稳定性，复杂度。选择排序（Selection Sort）：原理，稳定性，复杂度。插入排序（Insertion Sort）：原理，效率，对近乎有序数据的优势。高效排序算法：归并排序（Merge Sort）：分治思想，稳定性，复杂度，原地归并的挑战。快速排序（Quick Sort）：分治思想，pivot 选择，分区操作，平均复杂度，最坏情况。堆排序（Heap Sort）：基于堆的数据结构，稳定性，复杂度。线性时间排序算法（特定场景）：计数排序（Counting Sort）：适用于整数范围较小的情况。桶排序（Bucket Sort）：将元素分配到桶中。基数排序（Radix Sort）：按位或按数字进行排序。排序算法的稳定性：解释什么是稳定性，以及哪种算法是稳定的。第六章：查找算法——快速定位目标顺序查找（Linear Search）：简单直接，适用于无序或小规模数据。二分查找（Binary Search）：适用于有序数组，极高的查找效率。插值查找（Interpolation Search）：对二分查找的改进，假设数据均匀分布。斐波那契查找（Fibonacci Search）：不使用除法，利用斐波那契数列。查找算法的复杂度分析。第七章：算法设计范式分治法（Divide and Conquer）：将大问题分解为小问题，递归解决，合并结果。示例：归并排序、快速排序、矩阵乘法。动态规划（Dynamic Programming, DP）：将问题分解为重叠子问题，自底向上或自顶向下记忆化计算，避免重复计算。示例：斐波那契数列、最长公共子序列、背包问题、最短路径。贪心算法（Greedy Algorithm）：每一步都做出当前最优的选择，期望得到全局最优解。示例：活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim, Kruskal）。回溯算法（Backtracking）：通过搜索所有可能的解，一旦发现当前路径不可能得到解，则回溯到上一步，尝试其他分支。示例：N皇后问题、数独求解、组合问题。分支限界法（Branch and Bound）：一种用于优化搜索的算法，通过剪枝（Pruning）来减少搜索空间，通常与回溯法结合使用，但有更强的剪枝策略。第四部分：实践篇——算法在现实中的应用与进阶本部分将把理论知识与实际应用相结合，并介绍一些更高级的主题。第八章：字符串算法字符串匹配：朴素匹配、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、BM（Boyer-Moore）算法。正则表达式。字符串相关的动态规划问题。第九章：设计模式与数据结构解释某些常见的设计模式（如单例模式、工厂模式、观察者模式）如何与数据结构结合，提升代码的可维护性和扩展性。例如：如何用观察者模式实现数据结构的变化通知。第十章：并发与数据结构在多线程环境下，如何安全地使用数据结构。线程安全的数据结构：如Java中的`ConcurrentHashMap`、`ConcurrentLinkedQueue`等。并发控制机制：锁（Mutex, Semaphore）、原子操作。第十一章：大数据与数据结构处理大规模数据集时，数据结构的效率和内存占用是关键。介绍在分布式系统（如Hadoop, Spark）中常用到的数据结构和算法思想。例如：Bloom Filter 用于快速判断一个元素是否存在于集合中，概率性数据结构。附录常用算法复杂度速查表编程语言中的标准库数据结构介绍（如C++ STL, Java Collections Framework）问题解决策略与调试技巧学习目标通过阅读本书，读者将能够：深刻理解各种基本和高级数据结构的设计思想、优缺点及其适用场景。熟练掌握常见算法的设计与实现，并能对其时间、空间复杂度进行准确分析。运用数据结构与算法解决实际的编程问题，提高代码的效率和健壮性。培养良好的计算思维和问题分解能力。为进一步学习算法理论、机器学习、人工智能等领域打下坚实基础。本书适合计算机科学、软件工程、人工智能等专业的学生，以及希望提升编程技能和算法功底的在职开发者阅读。通过理论与实践的结合，本书将帮助您在数据驱动的时代中游刃有余。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我曾经对数据结构这个科目一直抱有一种“敬而远之”的态度，总觉得它离我的实际开发工作有点遥远，而且那些传统的教材往往枯燥乏味，充斥着各种复杂的数学公式和晦涩的术语。直到我翻开了《图解数据结构（第二版）》，我才真正体会到什么叫做“化繁为简”。这本书最吸引我的地方在于它卓越的可视化能力。作者没有使用那些冰冷的代码段落来“恐吓”读者，而是通过大量精巧绘制的图表，将每一个数据结构的内部运作机制都展现得淋漓尽致。我仿佛能亲眼看到数据在链表中的移动，看到节点在树中是如何插入和删除的，看到图中的边是如何连接的。更难能可贵的是，书中对于每一种数据结构，不仅给出了清晰的图形化解释，还配以通俗易懂的语言来阐述其核心思想和关键操作。作者似乎深知我们这些非科班出身或者初学者在理解抽象概念上的困难，因此他总是能用最贴近生活、最容易理解的比喻来帮助我们建立直观的认识。比如，在讲解栈的时候，他会用叠盘子来类比，在讲解队列的时候，会用排队买票来形象说明。这种接地气的讲解方式，让我倍感亲切，也让我在不知不觉中就掌握了许多重要的知识点，而且很多以前觉得难以理解的算法，在图示的辅助下，都变得豁然开朗。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《图解数据结构（第二版）》，这本书真是让我眼前一亮。一直以来，我对那些只堆砌理论、密密麻麻代码的书感到头疼，常常在抽象的概念和实际应用之间找不到清晰的联系。但这本书完全颠覆了我的认知。作者用极其直观的图示，将那些曾经让我望而却步的数据结构，比如链表、栈、队列、树、图等等，变得生动形象。阅读过程中，我感觉自己不再是孤军奋战，而是有一个经验丰富的向导，耐心地在我面前一步步拆解这些概念，用最通俗易懂的方式讲解它们的工作原理、优缺点以及在实际场景中的应用。最让我惊喜的是，书中不仅仅是“图解”，它在图示的基础上，还融入了大量的伪代码和简洁明了的文字解释。这种“图文并茂”的模式，完美地解决了“看图不懂，看字更晕”的困境。当我遇到一个复杂的算法时，书中精美的插图立刻就能抓住问题的核心，让我快速理解其逻辑。接着，配合着简练的伪代码，我能更深入地掌握实现的细节。而且，作者在讲解每个数据结构时，都会穿插一些小案例，让我能感受到这些抽象概念是如何在现实世界中发挥作用的，比如用栈来处理函数调用，用队列来管理任务调度等等。这种理论与实践相结合的讲解方式，极大地提升了我的学习兴趣和效率，让学习数据结构不再枯燥乏味。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得数据结构是计算机科学的基石，但同时也是最令人望而却步的科目之一。市面上关于数据结构的图书很多，但真正能够深入浅出、让读者产生共鸣的却凤毛麟角。《图解数据结构（第二版）》无疑是其中的佼佼者。这本书最大的亮点在于其“图解”的强大威力。作者非常善于运用直观、形象的图示来阐释复杂的概念。当我阅读到关于指针、内存地址、算法复杂度等概念时，书中精美的插图就像是为我打开了一扇通往数据结构内部世界的大门，让我能够清晰地“看到”数据是如何存储和流动的，算法的执行过程又是如何一步步展开的。这本书并非止步于简单的图示，它还非常注重引导读者进行思考。在讲解完一种数据结构或算法后，作者常常会抛出一些问题，鼓励读者去探索其变种、优化或者更深层次的应用。这种互动式的学习方式，让我感觉自己不再是被动地接受知识，而是积极地参与到知识的构建过程中。而且，书中给出的示例代码简洁明了，配合图示，能够非常有效地帮助我理解代码的实现细节。总的来说，这本书不仅解决了我在理解数据结构上的困惑，更重要的是，它激发了我对这个领域更深层次的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

最近刚看完《图解数据结构（第二版）》，感觉受益匪浅。作为一名对计算机科学充满好奇但又在数据结构方面有些许畏惧的读者，这本书可以说是我的一剂“强心针”。它最大的特点就是它的“图解”风格，这绝对是我看过所有数据结构书籍中最具特色、最有效的一种学习方式。作者没有简单地堆砌概念和代码，而是通过大量精心绘制的、逻辑清晰的插图，将每一个数据结构和算法的工作原理都变得可视化。我能够非常直观地理解链表的插入和删除是如何在内存中实现的，树的遍历是如何按照特定的顺序进行的，甚至连图的深度优先和广度优先搜索，在图示的辅助下都变得异常清晰。而且，书中在讲解的时候，非常注重循序渐进。它不会一上来就抛出过于复杂的内容，而是从最基本、最核心的概念开始，一步步深入。每当引入一个新的概念，都会有相应的图示来配合解释，让我能迅速抓住问题的本质。此外，书中还提供了许多贴近实际应用的小案例，让我明白这些看似抽象的数据结构和算法，在现实世界中是如何被广泛应用的，比如在数据库、操作系统、网络通信等领域。这种理论与实践相结合的讲解方式，极大地增强了我学习的信心和动力，让我觉得掌握数据结构并非遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

最近刚好在学习数据结构，身边很多朋友都推荐了《图解数据结构（第二版）》，我抱着试试看的心态入手了，结果完全没让我失望！这本书最出彩的地方在于它极具匠心的图解设计。我之前读过的一些数据结构书籍，总是充斥着大段大段的代码，让我看得眼花缭乱，很难抓住重点。而这本书则完全不同，它用大量精致、富有逻辑性的插图，将抽象的数据结构概念转化为生动的视觉语言。我能清晰地看到数据在内存中的组织方式，能直观地理解各种操作（如插入、删除、查找）是如何进行的。而且，书中的图例不仅仅是简单的示意图，它们都经过精心设计，能够准确地反映出数据结构的特性和算法的执行过程。例如，在讲解二叉搜索树时，书中一步步展示了插入新节点时树是如何调整平衡的，每一个步骤都配有相应的图示，让我能非常容易地理解其背后的逻辑。此外，作者在讲解过程中，也很注重理论与实践的结合，每一种数据结构都会给出一些应用场景的例子，让我能明白这些知识点是如何在实际开发中发挥作用的。总的来说，这本书极大地降低了学习数据结构的门槛，让原本枯燥的知识变得生动有趣，而且也帮助我建立了更牢固的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

好吧好吧(∩_∩)

评分☆☆☆☆☆

非常值得一看的精彩的好书

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

。

评分☆☆☆☆☆

好吧好吧(∩_∩)