数据结构及应用算法(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

袁平波 著

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• C++
• 数据结构及应用
• 程序设计
• 计算机科学
• 教材
• 算法分析
• 数据存储
• 查找算法
• 排序算法

店铺： 广影图书专营店

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312033209

商品编码：29704189843

包装：简装

出版时间：2013-09-01

基本信息

书名:数据结构及应用算法(第2版)

定价：45.00元

售价：30.6元,便宜14.4元,折扣68

作者:袁平波

出版社：中国科学技术大学出版社

出版日期：2013-09-01

ISBN：9787312033209

字数：

页码：

版次：1

装帧：简装

开本：16开

商品重量：0.599kg

编辑推荐

内容提要

计算机程序设计主要包括数据对象的定义表示和数据对象的处理算法两大部分。本书从数据对象的类型、表示方法及其常用处理方法人手，分别介绍了三种类型数据结构——线性结构、树状结构和图状结构的常用表示方法，以及基于这些数据结构的基本操作函数的实现。此外，本书还介绍了查找和排序算法。同时为方便读者更好地学习掌握数据结构知识，本书还介绍了c程序设计预备知识和计算机主要算法的设计策略等内容，并为大部分章节安排了习题。

本书内容全面丰富，概念阐述清晰，不仅适合作为普通高校信息技术类专业的本科生教材，也适合作为信息技术相关工科专业的“数据结构”或“软件工程”课程的本科教材。对于从事信息技术方面学习和工作的科技人员，本书也是一本很好的参考书。

目录

总序

再版前言

前言

章　预备知识

　1．1　程序设计概述

　1．2　指针与结构体

　1．3　文件操作

　1．4　函数与模块化程序设计

　1．5　本章小结

　习题

第2章　数据结构导论

　2．1　概念与术语

　2．2　抽象数据类型

　2．3　算法概述

　2．4　算法分析

　2．5　本章小结

　习题

第3章　线性表

　3．1　线性表的基本概念

　3．2　线性表的顺序表示

　3．3　线性表的链式表示

　3．4　线性结构的深入

　3．5　本章小结

　习题

第4章　栈和队列

第5章　串和数组

第6章　树和二叉树

第7章　图

第8章　查找表

第9章　排序

0章　文件

1章　算法设计策略

参考文献

作者介绍

文摘

序言

深入理解数据结构与算法：构建高效智能系统的基石 在这个信息爆炸、计算能力飞速发展的时代，数据结构与算法的重要性不言而喻。它们是计算机科学的灵魂，是衡量一个开发者是否具备解决复杂问题能力的标尺。理解和掌握高效的数据结构与算法，不仅是编写出优秀、稳定、高性能程序的关键，更是通往算法工程师、数据科学家、人工智能研究员等高薪职业的必经之路。 本书旨在为读者构建一个坚实的数据结构与算法知识体系，并在此基础上，深入探讨其在实际应用中的威力。我们不仅仅是罗列概念，更注重通过深入浅出的讲解、精巧的示例以及丰富的练习，帮助读者真正理解其背后的原理、设计思路以及性能权衡，从而能够灵活地将它们运用到解决实际的软件开发和算法设计问题中。 一、 数据结构：组织信息的艺术 数据结构是组织、管理和存储数据的方式，它直接影响着数据的存取效率和操作的便利性。本书将系统地介绍各种经典的数据结构，并对其优缺点、适用场景进行详尽的分析。 线性数据结构： 数组 (Array)：作为最基础的数据结构，数组提供了顺序存储和随机访问的特性。我们将深入讨论其内部实现机制，以及在动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）中的演进，分析其在内存分配、元素插入与删除时的性能开销。 链表 (Linked List)：与数组的连续存储不同，链表通过节点间的指针连接，提供了更灵活的插入和删除操作。我们将详细讲解单链表、双向链表和循环链表的结构，并分析它们在实现栈、队列等抽象数据类型时的应用。 栈 (Stack)：遵循“后进先出”（LIFO）原则的栈，在函数调用、表达式求值、括号匹配等场景中扮演着重要角色。本书将通过多种数据结构（如数组和链表）实现栈，并分析其效率。 队列 (Queue)：遵循“先进先出”（FIFO）原则的队列，广泛应用于任务调度、广度优先搜索等场景。我们将介绍普通队列、循环队列以及双端队列，并阐述它们在模拟系统行为中的应用。 树形数据结构： 二叉树 (Binary Tree)：作为树形结构中最基本的一种，二叉树的每个节点最多有两个子节点。我们将深入探讨二叉树的遍历（前序、中序、后序、层序）方法，并介绍其在文件系统、表达式树等领域的应用。 二叉搜索树 (Binary Search Tree - BST)：在二叉树的基础上，BST拥有有序性，即左子树所有节点的值小于根节点，右子树所有节点的值大于根节点。我们将详细讲解BST的插入、查找、删除操作，并分析其在最坏情况下的性能退化问题。 平衡二叉搜索树 (Balanced BST)：为了解决BST在极端情况下（如退化成链表）性能不佳的问题，我们引入了平衡二叉搜索树的概念。本书将重点介绍AVL树和红黑树，深入分析它们的平衡维护机制（旋转、着色），以及它们在实际应用中（如STL中的`std::map`和`std::set`）提供的O(log n)的查找、插入和删除效率。 B树及其变种 (B-tree and its variants)：B树是专门为磁盘等块存储设备设计的多叉搜索树，能够有效减少磁盘I/O次数。我们将介绍B树、B+树的结构和基本操作，并分析它们在数据库索引、文件系统中的关键作用。 堆 (Heap)：堆是一种特殊的完全二叉树，满足堆性质（最大堆或最小堆）。本书将详细讲解堆的构建、插入、删除（弹出）操作，并重点介绍堆在实现优先队列、堆排序算法中的重要应用。 图 (Graph)： 图是由顶点和边组成的集合，用于表示对象之间的关系。我们将介绍图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），并深入探讨图的遍历算法（深度优先搜索 - DFS 和广度优先搜索 - BFS）。 哈希表 (Hash Table)： 哈希表是一种通过哈希函数将键映射到存储位置的数据结构，能够实现平均O(1)时间的查找、插入和删除。本书将详细讲解哈希函数的选择、冲突解决方法（如链地址法和开放寻址法），并分析其在缓存、数据库索引等场景下的广泛应用。 二、 算法：解决问题的智慧 算法是解决特定问题的步骤和方法。本书将不仅介绍各种经典算法，更重要的是引导读者理解算法的设计思想、分析其时间和空间复杂度，并学习如何根据问题特点选择最优算法。 排序算法 (Sorting Algorithms)： 我们将从基础的冒泡排序、选择排序、插入排序讲起，逐步深入到更高效的归纳排序（如快速排序、归并排序），以及基于堆的排序（堆排序）。 重点分析各种排序算法的时间和空间复杂度，讨论其稳定性，并指导读者在不同场景下选择最适合的排序算法。例如，对于大规模数据的排序，我们可能优先选择快速排序或归并排序；而对于近似有序的数据，插入排序可能表现更佳。 查找算法 (Searching Algorithms)： 除了哈希表的O(1)平均查找，我们还将深入探讨线性查找（顺序查找）和二分查找。 重点分析二分查找在有序数组中的O(log n)查找效率，并探讨其在各种搜索问题中的变种应用。 图算法 (Graph Algorithms)： 最短路径算法 (Shortest Path Algorithms)： Dijkstra算法：用于计算单源非负权图中 O(n^2) 或 O(E log V) 的最短路径。我们将分析其贪心策略，并探讨使用优先队列优化的版本。 Bellman-Ford算法：用于计算单源最短路径，能够处理包含负权边的图，并能检测负权环。 Floyd-Warshall算法：用于计算所有顶点对之间的最短路径，是一种动态规划算法。 最小生成树算法 (Minimum Spanning Tree Algorithms)： Prim算法：一种贪心算法，用于在连通的无向加权图中找到最小生成树。 Kruskal算法：另一种贪心算法，也用于求解最小生成树，通常与并查集结合使用。 拓扑排序 (Topological Sort)：针对有向无环图 (DAG)，拓扑排序能够给出所有顶点的线性序列，使得所有有向边都从前一个顶点指向后一个顶点。我们将介绍基于DFS和Kahn算法的拓扑排序实现。 递归与分治 (Recursion and Divide and Conquer)： 递归是解决许多问题（如斐波那契数列、汉诺塔）的优雅方式，本书将深入讲解递归的原理、基线条件以及如何避免栈溢出。 分治策略是将大问题分解为若干个相同或相似的小问题，然后递归地解决这些小问题，最后合并它们的解。我们将通过归并排序、快速排序等例子来阐释分治思想。 动态规划 (Dynamic Programming - DP)： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大工具。我们将通过一系列经典的DP问题，如背包问题、最长公共子序列、硬币找零问题等，逐步引导读者掌握DP的思考方式：定义状态、写出状态转移方程、进行记忆化搜索或自底向上递推。 贪心算法 (Greedy Algorithms)： 贪心算法在每一步选择局部最优解，期望最终能得到全局最优解。我们将分析贪心算法的适用条件，并讨论其在活动选择问题、霍夫曼编码等场景中的应用。 回溯算法 (Backtracking Algorithms)： 回溯算法是一种通过探索所有可能的解决方案来找出满足特定条件的解的算法。我们将通过N皇后问题、数独求解等例子，讲解回溯法的搜索树、剪枝技巧以及如何实现。 三、 应用与实践：理论的升华 理论学习固然重要，但将数据结构与算法应用于实际问题，才能真正体现其价值。本书将重点关注以下几个方面： 性能分析与优化： 我们将贯穿全书，强调对算法的时间复杂度和空间复杂度的分析。通过Big O表示法，帮助读者量化算法的效率，并学习如何通过选择更优的数据结构或算法来优化程序性能。 针对常见性能瓶颈，我们将提供实际的优化策略和技巧。 常见问题场景剖析： 数据检索与管理：如何高效地存储和查询大量数据，例如搜索引擎的索引机制、数据库的B+树索引。 路径规划与网络问题：如何在地图上寻找最短路径，如何设计高效的网络路由。 模式匹配与文本处理：如何高效地在文本中查找特定模式，例如字符串匹配算法（KMP算法）。 资源分配与调度：如何最优地分配有限资源，例如任务调度、内存管理。 游戏与模拟：如何用图算法模拟游戏中的AI行为，如何用数据结构实现游戏引擎的关键部分。 面向对象的思考方式： 本书将鼓励读者以面向对象的思想来设计和实现数据结构和算法，编写出更易于维护和扩展的代码。 目标读者： 本书适合以下读者： 计算机科学和软件工程专业的学生：作为核心课程的补充和深化学习材料。 有一定编程基础的开发者：希望提升代码质量，掌握更高效的编程技巧。 准备技术面试的求职者：数据结构与算法是几乎所有科技公司面试的必考项。 对算法和计算科学感兴趣的初学者：本书将提供一条清晰的学习路径。 通过学习本书，您将不仅掌握数据结构与算法的知识，更重要的是培养出独立思考、分析问题、设计和实现高效解决方案的能力。这将为您的技术生涯奠定坚实的基础，让您在瞬息万变的科技领域中游刃有余，创造更多可能。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据结构及应用算法(第2版)》真的给我留下了深刻的印象，虽然它是一本技术书籍，但阅读过程却意外的顺畅。作者在解释抽象的概念时，总是能找到非常形象的比喻，让我这种初学者也能快速理解，比如在讲到链表的时候，他用了一个“串珠子”的比喻，每个珠子（节点）都存着信息，并且知道下一个珠子在哪里，非常直观。而且，书中的代码示例都非常贴近实际应用，不仅仅是理论的堆砌，而是真正能解决问题的思路，这对于我来说是至关重要的。我之前看过一些书籍，讲了很多概念，但就是不知道怎么用，这本书在这方面做得非常好。图解也很多，很多复杂的图示都被分解得清清楚楚，不像有些书，一张图能把人看晕。更重要的是，我感觉作者在引导我思考，而不是直接告诉我答案，他会提出一些问题，让我自己去尝试，这种主动学习的方式让我对知识的掌握更加牢固。而且，它的排版也很好，字体大小适中，行距也舒服，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。总的来说，这本书的实用性和易懂性都非常出色，我强烈推荐给所有想要深入了解数据结构和算法的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

《数据结构及应用算法(第2版)》这本书的设计非常人性化，细节之处体现了作者的良苦用心。首先，书的章节划分非常清晰，每一章都聚焦于一个特定的主题，并且章节之间的逻辑联系也非常紧密，使得学习过程能够自然地衔接。让我印象深刻的是，书中对于各种数据结构的讲解，都配有高质量的插图，这些插图不仅美观，更重要的是能够非常准确地描绘出数据结构内部的组织方式和操作过程，这对于理解抽象的概念非常有帮助。例如，在讲解二叉搜索树的插入和删除操作时，书中用一系列的动态图示展示了节点的移动和调整，比文字描述要清晰得多。在算法部分，作者也花了很多心思。不仅仅是给出算法的描述，更重要的是，他会引导读者思考算法的效率，以及如何通过改进算法来优化性能。书中对各种算法的复杂度分析，都非常严谨，并且有清晰的图表展示，这对于我来说是学习算法性能优化的重要指导。总的来说，这本书在内容质量、呈现方式以及学习引导上都做得非常出色，是一本难得的优质技术书籍。

评分☆☆☆☆☆

对于《数据结构及应用算法(第2版)》这本书，我最想强调的是它的“应用”导向。很多技术书籍可能偏重理论，讲了很多概念，但到了实际应用层面就变得模糊不清，而这本书则在这方面做得尤为突出。作者在讲解每一种数据结构和算法时，都会不遗余力地去挖掘它在现实世界中的应用场景，并且通过具体的案例来阐述。比如，在讲解堆（Heap）时，不仅仅是解释它的存储方式和操作，而是详细地说明了它在优先队列、图算法（如Dijkstra算法）中的作用，甚至还提到了它在操作系统中的一些应用。这种“学以致用”的教学理念，让我觉得学习这些知识不再是枯燥的理论，而是能够解决实际问题的工具。而且，书中对于一些较难的算法，例如图论中的各种算法，作者并没有回避它们的复杂性，而是通过分解，一步步地引导读者去理解，并且强调了这些算法在网络分析、路径规划等领域的强大力量。这本书让我深刻体会到，数据结构和算法并非空中楼阁，而是支撑现代计算机系统运行的基石，并且它能如何被巧妙地运用到解决各种各样的问题之中。

评分☆☆☆☆☆

从我个人角度来看，《数据结构及应用算法(第2版)》这本书给我的整体感受是，它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师在循循善诱。作者并没有采用生硬的、堆砌式的讲解方式，而是通过一种更加人性化的叙述，将复杂的计算机科学概念变得平易近人。例如，在讲解递归时，作者用了一个非常有想象力的例子，将一个大型问题分解成一系列越来越小的、相似的问题，直到达到一个最简单的基本情况，这个过程的描绘让我对递归的理解不再局限于公式，而是有了直观的感受。书中的算法部分，同样充满了智慧。作者在介绍不同的算法时，不仅仅是给出代码，更重要的是讲解了算法背后的思想，以及它为何有效，甚至会探讨一些算法的局限性，以及在什么情况下不适合使用。让我印象特别深刻的是，书中对于图的遍历算法，如DFS和BFS，不仅仅展示了它们的实现，还通过实际的地图导航和社交网络等场景，展示了它们的应用价值，这种联系实际的讲解方式，极大地激发了我学习的兴趣。读这本书，我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动探索和发现，每一次翻开，都会有新的启发。

评分☆☆☆☆☆

《数据结构及应用算法(第2版)》这本书的出版，无疑为计算机科学领域的学习者们提供了一本宝贵的参考资料。作者在内容的组织上，遵循了由浅入深的原则，从最基础的数据结构类型，如数组和链表，循序渐进地引入了更复杂的结构，如树、图以及哈希表等。尤其令人称道的是，书中不仅仅停留在对数据结构的描述，而是着重阐述了这些结构在实际应用中的优势和劣势，以及如何根据具体场景选择最合适的数据结构。在算法部分，作者对各类经典算法进行了细致的剖析，从排序算法到查找算法，再到图算法，无一不包含了详细的推导过程和伪代码，并且辅以大量的实例，帮助读者理解算法的运行机制。我个人尤其喜欢书中关于动态规划的部分，作者通过几个精心设计的案例，将原本抽象的动态规划思想具象化，使得我对这类问题的理解提升了一个层次。此外，书中对于算法的时间复杂度和空间复杂度分析也非常到位，这对于后续的学习和实际开发中优化代码性能至关重要。这本书的深度和广度都相当可观，无疑是一部值得反复研读的经典之作。