正版包邮 数据结构与算法 廖明宏 高等教育出版社 第四版 第4版 高教版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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廖明宏 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040224733

商品编码：1062877863

包装：平装

出版时间：2007-11-01

基本信息

书名:数据结构与算法(第4版)

价：29.00元

作者：廖明宏

出版社：高等教育出版社

出版日期：2007-11-01

ISBN：9787040224733

字数：430000

页码：297

版次：4

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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本书是在教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会制定的专业规范思想指导下，以哈尔滨工业大学国家精品课程“数据结构与算法”为基础，融人数据结构与算法的新研究成果编写而成。本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。全书按抽象数据型的观点组织，算法用类c语言描述，共分8章。第1章给出抽象数据型的定义、算法的基本概念及其复杂性的表示方法，扼要地介绍逐步求精的程序设计方法；第2、3、4章是对线性表、树、图等主要数据结构定义相应的抽象数据型，给出各种物理表示法和有关算法；第5、6、7章是关于数据处理技术的内容，介绍几种主要的查找和排序算法。同时还介绍文件的组织形式；第8章介绍几种典型的算法没计方法及其分析方法。

 

目录

第1章绪论 

1.1 数据结构的研究对象 

1.2数据结构发展概况 

1.3抽象数据型 

1.3.1抽象数据型的定义 

1.3.2数据类型、数据结构和抽象数据型 

1.3.3多层次抽象技术 

1.3.4抽象数据型的优点 

1.4算法及其复杂性 

1.4.1算法与程序 

1.4.2算法的复杂性及其表示 

1.4.3坏、好和平均情况分析 

1.4.4时间复杂性分析的基本方法 

1.5逐步求精的程序设计方法 

1.5.1如何求解问题 

1.5.2算法的逐步求精 

1.6关于描述语言 

1.6.1结构体类型说明 

1.6.2输入／输出 

1.6.3动态存储分配 

1.6.4引用类型参数 

1.6.5其他 

习题 

第2章线性表 

2.1 线性表的抽象数据型 

2.2线性表的实现 

2.2.1线性表的数组实现 

2.2.2线性表的指针实现 

2.2.3线性表的游标实现 

2.2.4双向链接表 

2.2.5环形链表 

2.2.6多项式的代数运算 

2.3 栈 

2.3.1栈的数组实现 

2.3.2栈的指针实现 

2.3.3栈和递归过程 

2.3.4栈的应用 

2.4 队列 

2.4.1队列的指针实现 

2.4.2队列的循环数组实现 

2.4.3队列的应用 

2.5 串 

2.5.1串的抽象数据型 

2.5.2串的表示 

2.5.3模式匹配算法 

2.6数组 

2.6.1数组的抽象数据型 

2.6.2数组的表示 

2.7广义表 

习题 

第3章树 

3.1 基本术语 

3.2二叉树 

3.2.1二叉树的定义及追历 

3.2.2二叉树的性质 

3.2.3二叉树的抽象数据型 

3.2.4二叉树的表示 

3.2.5二叉树的复制 

3.3 堆 

3.4选择树 

3.5树 

3.5.1树的抽象数据型 

3.5.2树的表示 

3.6森林和二叉树间的转换 

3.7树的应用 

3.7.1集合的树结构表示 

3.7.2判定树 

3.7.3哈夫曼树 

3.7.4表达式求值 

习题 

第4章 图 

4.1 基本定义 

4.2图的表示 

4.2.1邻接矩阵 

4.2.2邻接表 

4.3 图的搜索 

4.3.1 深度优先搜索与深度优先编号 

4.3.2广度优先搜索与广度优先编号 

4.4 图与树的联系 

4.4.1 深度优先生成森林和广度优先生成森林 

4.4.2无向图与开放树的联系 

4.4.3小生成树 

4.5无向图的双连通性 

4.5.1无向图的双连通分量 

4.5.2求关节点 

4.6搜索产生的边 

4.7强连通性 

4.8拓扑排序 

4.8.1无环路有向图 

4.8.2拓扑排序算法 

4.9关键路径 

4.10单源短路径 

4.11 每一对顶点之间的短路径 

4.11.1 Floyd算法 

4.11.2 Warshall算法 

4.11.3求有向图的中心点” 

4.12求有向图的基本环路 

习题 

第5章 查找 

5.1 线性查找 

5.2折半查找 

5.3 分块查找 

5.4二叉查找树 

5.5 AVL树 

5.6 8一树与B+树 

5.6.1 8一树及其性质 

5.6.2 8一树的插入操作 

5.6.3 8一树的删除操作 

5.6.4 B+树 

5.7 Tile树 

5.7.1 Trie树的定义 

5.7.2 Trie树的查找操作” 

5.7.3采样策略 

5.7.4 Trie树的插入操作 

5.7.5 Tile树的删除操作 

5.8散列法 

5.8.1内散列表 

5.8.2散列函数 

5.8.3冲突的处理 

5.8.4外散列表 

习题 

第6章 排序 

6.1 简单的排序算法 

6.1.1 气泡排序 

6.1.2插入排序 

6.1.3选择排序 

6.2快速排序 

6.3 归并排序 

6.4堆排序 

6.5基数排序 

6.6词典排序 

6.7 求第K个小元素 

习题 

第7章文件与外部排序 

7.1文件及文件操作 

7.1.1文件的有关概念 

7.1.2文件操作 

7.2文件组织 

7.2.1顺序式文件 

7.2.2索引文件 

7.2.3散列文件 

7.2.4链接式文件和多重链表文件 

7.2.5倒排文件 

7.3磁盘文件的归并排序 

7.3.1 K路归并 

7.3.2并行操作的缓冲区处理 

7.3.3初始归并段的生成 

7.4磁带文件的归并排序 

7.4.1平衡归并排序 

7.4.2多阶段归并排序 

习题 

第8章算法设计方法 

8.1递归方程的求解 

8.1.1 与递归方程解有关的两个问题 

8.1.2猜解法 

8.1.3迭代法 

8.1.4一类递归方程的展开式与通解 

8.2 分治法 

8.2.1基本思想 

8.2.2整数乘法 

8.2.3求两个矩阵的乘积 

8.2.4平衡 

8.3贪心法 

8.3.1基本思想 

8.3.2背包问题 

8.4动态规划 

8.4.1基本思想 

8.4.2矩阵连乘问题 

8.4.3联赛胜负概率问题 

8.5 回溯法 

8.5.1基本思想 

8.5.2单词匹配问题 

8.5.3 回溯算法与解法空间的组织 

8.5.4 8皇后问题 

8.6分枝限界法 

8.6.1基本思想 

8.6.2 0—1背包问题 

8.6.3旅行商问题 

习题 

参考文献

 

深入探索计算机科学基石：数据结构与算法的奥秘 在信息爆炸的时代，计算机科学的飞速发展离不开其核心的两大支柱：数据结构和算法。它们是构建高效、可靠、可扩展软件系统的基石，是每一个有志于在技术领域深耕的开发者、研究者所必须掌握的知识。本书旨在为读者提供一个全面、深入的平台，带领大家一同踏上探索数据结构与算法精妙世界的旅程。我们不局限于某个特定版本或出版商，而是聚焦于这一领域最核心、最普适的原理与应用，力求以最清晰、最易懂的方式，将这一看似抽象的学科展现得淋漓尽致。 第一部分：数据结构的艺术——组织信息的智慧 数据结构，顾名思义，是组织和存储数据的方式。不同的数据结构在处理特定类型的数据时，会展现出截然不同的效率和灵活性。理解并选择合适的数据结构，是优化程序性能的第一步。 1. 线性结构：有序的链条与表格 数组（Array）：数组是最基础的数据结构之一，它允许我们将一组相同类型的数据存储在连续的内存空间中，并通过索引来快速访问任何一个元素。我们将深入探讨数组的创建、访问、插入、删除等基本操作，以及它们在实际应用中的场景，例如存储用户列表、配置信息等。同时，也会分析数组在动态增长和内存分配方面存在的局限性。 链表（Linked List）：与数组的连续存储不同，链表是一种动态的数据结构，其中元素（节点）包含数据本身以及指向下一个节点的指针。我们将详细介绍单向链表、双向链表和循环链表的结构特点、构建方式以及各种操作（如查找、插入、删除）的实现。链表在需要频繁插入和删除元素的场景下，如实现队列、栈，或者在某些动态分配内存的数据结构中，展现出其独特的优势。 栈（Stack）：栈是一种“后进先出”（LIFO）的数据结构，其操作主要集中在栈顶。我们将探讨栈的抽象数据类型定义，以及如何使用数组或链表来实现栈。栈的应用广泛，例如函数调用栈、表达式求值、括号匹配等，都离不开栈的支持。 队列（Queue）：队列是一种“先进先出”（FIFO）的数据结构，与栈的操作方向相反。我们将分析队列的实现方式，以及其在任务调度、广度优先搜索（BFS）等场景中的重要作用。 2. 非线性结构：复杂关系的网罗 树（Tree）：树形结构是描述层次关系数据的强大工具。我们将从二叉树开始，深入理解二叉查找树（BST）的原理，包括其插入、查找、删除操作的效率分析。随后，我们将探索更复杂的树结构，如平衡二叉查找树（AVL树、红黑树），它们通过自平衡机制，保证了查找、插入、删除操作的最坏情况时间复杂度达到对数级别，是数据库索引、文件系统等高性能应用的核心。 图（Graph）：图是描述对象之间任意关系的强大模型，其顶点代表对象，边代表关系。我们将学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。此外，还会介绍最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）和最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法），这些算法在网络路由、社交网络分析、地图导航等领域有着不可估量的价值。 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、插入和删除操作。我们将深入研究各种哈希函数的设计原则，以及冲突解决方法（链地址法、开放地址法），并分析其性能特点和应用场景，例如字典、缓存等。 第二部分：算法的智慧——解决问题的艺术 算法是解决特定问题的明确步骤或指令集。高效的算法能够显著提升程序的运行效率，尤其是在处理大规模数据时。 1. 排序算法：让数据井然有序 基础排序算法：我们将详细介绍冒泡排序、选择排序、插入排序等简单的排序算法，理解它们的工作原理和时间复杂度，尽管它们的效率较低，但作为入门理解排序思想的基石至关重要。 高效排序算法：之后，我们将重点讲解快速排序、归并排序等时间复杂度可达O(n log n)的高效排序算法。我们会深入分析它们的递归实现、分区策略以及稳定性。 特殊排序算法：还会介绍计数排序、桶排序、基数排序等适用于特定数据范围的非比较排序算法，它们能够达到线性时间复杂度，在特定场景下表现出色。 2. 查找算法：在海量数据中寻踪觅迹 顺序查找：最简单的查找方式，适用于无序数据。 二分查找：针对有序数组的高效查找算法，时间复杂度为O(log n)。我们将详细讲解其实现细节和适用条件。 哈希查找：结合哈希表的数据结构，实现平均O(1)的查找效率。 3. 递归与分治：化繁为简的策略 递归（Recursion）：递归是一种函数调用自身的技术，它能够 elegantly 地解决许多问题，例如阶乘计算、斐波那契数列、树的遍历等。我们将深入理解递归的原理、基线条件和递推关系，并探讨递归的优缺点以及如何避免栈溢出。 分治法（Divide and Conquer）：分治法是一种将大问题分解为若干个规模较小、性质相同的问题，然后逐个解决，最后将子问题的解合并起来得到原问题解的算法设计策略。我们将看到分治法如何应用于归并排序、快速排序等算法中。 4. 动态规划：寻找最优解的路径 动态规划（Dynamic Programming, DP）：动态规划是一种通过将问题分解为重叠子问题，并将子问题的解存储起来，以避免重复计算的技术。我们将学习动态规划的核心思想，包括最优子结构和重叠子问题，并掌握状态转移方程的设计。常见的动态规划问题，如背包问题、最长公共子序列、硬币找零等，都将作为实例进行讲解。 5. 贪心算法：每一步都追求局部最优 贪心算法（Greedy Algorithm）：贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致全局优化。我们将分析贪心算法适用的条件，并讲解其在活动选择问题、霍夫曼编码等问题中的应用。 6. 回溯法与分支限界：探索解空间的艺术 回溯法（Backtracking）：回溯法是一种通过尝试所有可能的解决方案，并及时放弃那些肯定不会成功的路径的算法。常用于解决组合问题，如N皇后问题、数独求解等。 分支限界法（Branch and Bound）：与回溯法类似，分支限界法也是一种搜索算法，但它通过更积极地剪枝，以期望找到更优的解。 第三部分：实践与进阶——理论联系实际 理论知识的掌握是基础，而将这些知识应用于实际问题，才能真正体现其价值。 算法复杂度分析：我们将详细讲解大O表示法，用于分析算法的时间复杂度和空间复杂度。理解算法的效率，是选择最优算法的关键。 常见算法设计模式：总结和归纳不同算法设计思想的共性，帮助读者建立更宏观的算法设计思维。 实际应用场景举例：通过大量贴近实际开发的例子，例如搜索引擎的实现、社交网络的推荐算法、操作系统中的进程调度等，展示数据结构与算法在现代软件开发中的核心地位。 性能优化技巧：讲解如何在实际开发中，根据具体问题选择最合适的数据结构和算法，从而实现代码性能的显著提升。 本书旨在成为您学习数据结构与算法的忠实伙伴。无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升技术能力的在职开发者，亦或是对算法充满好奇的初学者，都将从中受益。我们将以严谨的态度，清晰的逻辑，丰富的案例，陪伴您一起揭开数据结构与算法的神秘面纱，掌握构建高效、优雅程序的关键技艺。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对数据结构和算法都抱着敬畏之心，总觉得这是计算机科学中最核心但也最难掌握的部分。直到我读了这本《数据结构与算法》，才真正体会到学习它们的乐趣。这本书的语言风格非常引人入胜，作者就像一个经验丰富的老师，循循善诱地引导读者一步步深入。我尤其喜欢书中对每一个算法的“故事性”讲解，它会告诉你这个算法是如何被发明出来的，它解决了什么问题，以及它有哪些优缺点。这种讲解方式，让我感觉不再是枯燥地背诵公式，而是真正地理解算法的设计思想。书中的代码示例也是经过精心挑选的，既有代表性，又简洁易懂，非常适合模仿和学习。我经常会自己动手敲一遍代码，然后对照着书中的分析，思考其中的每一个细节。而且，这本书还包含了一些非常实用的算法技巧，比如如何处理递归的边界条件，如何优化循环的写法等等，这些都是在实际编程中非常宝贵的经验。总而言之，这本书不仅是一本学习数据结构和算法的教材，更像是一位良师益友，陪伴我一起探索计算机科学的奥秘，让我对编程的热情更加高涨。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在购买这本《数据结构与算法》之前，我曾因为看了太多网上零散的免费资源而感到有些力不从心。那些零散的知识点虽然能提供一些启发，但总感觉缺乏系统性，像是一盘散沙。这本书的出现，就像为我搭建了一个坚固的框架。从最基础的线性表、栈、队列，到复杂的树、图，再到排序和查找算法，作者的讲解层层递进，逻辑非常清晰。我特别欣赏作者在引入每个新的数据结构或算法时，都会先阐述其出现的背景和解决的问题，这让我能够更好地理解它们存在的意义和价值，而不是死记硬背。而且，书中的插图和图示也起到了画龙点睛的作用，很多抽象的概念通过图形化的展示，变得一目了然。我经常会对着书中的图示，对照着代码，一步一步地推演，这种学习方式极大地加深了我对算法的理解。此外，这本书的内容涵盖的知识点非常全面，基本上囊括了数据结构与算法领域的核心内容，对于准备相关技术面试或者深入学习计算机科学的学生来说，这本书绝对是一份宝贵的参考资料。它的语言风格也比较严谨，但又不失条理，读起来不会觉得枯燥乏味，反而有一种循序渐进的引导感。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据结构与算法》确实是我的“救星”。当初抱着试一试的心态买的，毕竟市面上关于这方面的书太多了，良莠不齐。收到书的时候，就感觉沉甸甸的，封面设计也比较简洁大气，一看就是正规出版社出品。打开之后，里面的排版清晰，字体大小适中，阅读起来非常舒服，一点也不会觉得压抑。而且，让我惊喜的是，书里的代码示例都是用大家最熟悉的C语言编写的，这对于我这种 C 语言基础比较扎实的读者来说，简直是福音。不用再费力去转换其他语言的思路，可以直接上手理解和实现。更重要的是，作者在讲解每一个算法的时候，都非常细致，不仅仅给出伪代码，还会辅以详细的文字解释，并且会分析算法的时间复杂度和空间复杂度，这一点对于深入理解算法的精髓至关重要。很多时候，看懂伪代码只是第一步，理解其背后的逻辑和效率才是难点，而这本书在这方面做得非常到位。我尤其喜欢它在讲解完一个概念后，都会安排一些相关的例题，并且给出详细的解答过程，这让我可以立刻检验自己的学习成果，并且及时发现自己理解上的偏差。总的来说，这本书在理论讲解和实践应用之间找到了一个很好的平衡点，既有深度又不失广度，是我近期学习数据结构与算法最有价值的投资。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在职的程序员，我时常会因为工作中遇到一些性能瓶颈而反思自己的基础知识是否足够扎实。偶然的机会，朋友推荐了这本《数据结构与算法》，抱着“温故而知新”的心态入手。这本书给我的最大感受就是“实用”和“深入”。作者并没有仅仅停留在概念的介绍，而是深入到各种算法的实现细节和优化技巧。比如，在讲解二分查找的时候，书中不仅给出了基本的实现，还讨论了边界条件的处理，以及在某些特定场景下的变种。这一点对于实际开发中处理各种边界情况非常有帮助。而且，书中的一些算法分析，比如各种排序算法的稳定性、适用场景的对比，都写得非常到位，这让我能够根据实际需求，选择最适合的算法，而不是盲目套用。我尤其喜欢书中对动态规划和图论的讲解，这两个部分往往是许多初学者感到棘手的地方，但这本书用清晰的逻辑和精妙的例子，将它们化繁为简，让我豁然开朗。读完这本书，我感觉自己的编程思维和解决问题的能力都有了显著的提升，能够更自信地去分析和优化代码的性能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名计算机专业的学生，平时除了上课，也会自己找一些资料来补充学习。市面上关于数据结构和算法的书确实很多，但很多要么过于理论化，要么过于浅显。这本《数据结构与算法》给我一种恰到好处的感觉。它在内容的深度和广度上都做得很好，既能满足我们这些学生对基础知识的系统学习需求，又能提供一些进阶的思考。我特别喜欢书中对各种数据结构和算法的“由浅入深”的讲解方式。比如，在讲解链表的时候，作者先从单向链表讲起，然后过渡到双向链表、循环链表，并且详细分析了它们在插入、删除、查找等操作上的效率差异。这种循序渐进的教学方法，让我能够更好地理解不同数据结构的设计思路和适用场景。此外，书中对算法的描述非常严谨，并且提供了详细的步骤和伪代码，配合清晰的图示，即使是初学者也能轻松理解。而且，它不仅仅是讲解概念，还会结合一些实际的应用场景，让我明白这些理论知识在实际开发中有何作用，这对于我们建立起“学以致用”的意识非常有帮助。