数据结构与算法分析——C++语言描述（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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M. A. 韦斯 著

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• C++
• C++语言
• 算法分析
• 数据分析
• 计算机科学
• 编程
• 教材
• 经典
• 第四版

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121290572

商品编码：10631221181

开本：16开

出版时间：2016-08-01

页数：1

字数：1

内容简介

本书是数据结构和算法分析的**教材，书中使用主流的程序设计语言C++作为具体的实现语言。书中内容包括表、栈、队列、树、散列表、优先队列、排序、不相交集算法、图论算法、算法分析、算法设计、摊还分析、查找树算法、k-d树和配对堆等。本书把算法分析与C++程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，内容全面、缜密严格，并细致讲解精心构造程序的方法。

图书目录

第1章 程序设计：综述 1
1.1 本书讨论的内容 1
1.2 数学知识复习 2
1.2.1 指数(exponent) 2
1.2.2 对数(logarithm) 2
1.2.3 级数(series) 3
1.2.4 模运算(modular arithmetic) 4
1.2.5 证明方法 5
1.3 递归简论 7
1.4 C++类 10
1.4.1 基本的class语法 10
1.4.2 构造函数的附加语法和访问
函数 11
1.4.3 接口与实现的分离 13
1.4.4 vector类和string类 16
1.5 C++细节 17
1.5.1 指针(pointer) 18
1.5.2 左值、右值和引用 19
1.5.3 参数传递 21
1.5.4 返回值传递 23
1.5.5 std::swap和std::move 25
1.5.6 五大函数：析构函数，拷贝构造
函数，移动构造函数，拷贝赋值
operator=，移动赋值operator= 26
1.5.7 C风格数组和字符串 30
1.6 模板 31
1.6.1 函数模板 31
1.6.2 类模板 32
1.6.3 Object、Comparable和一个
例子 33
1.6.4 函数对象 34
1.6.5 类模板的分离式编译 37
1.7 使用矩阵 37
1.7.1 数据成员、构造函数和基本访问
函数 38
1.7.2 operator[] 38
1.7.3 五大函数 39
小结 39
练习 39
参考文献 41
第2章 算法分析 42
2.1 数学基础 42
2.2 模型 44
2.3 要分析的问题 44
2.4 运行时间计算 47
2.4.1 一个简单的例子 47
2.4.2 一般法则 47
2.4.3 大子序列和问题的求解 49
2.4.4 运行时间中的对数 54
2.4.5 坏情形分析的局限性 57
小结 58
练习 58
参考文献 63
第3章 表、栈和队列 64
3.1 抽象数据类型(ADT) 64
3.2 表ADT 64
3.2.1 表的简单数组实现 65
3.2.2 简单链表 65
3.3 STL中的vector和list 67
3.3.1 迭代器 68
3.3.2 例子：对表使用erase 69
3.3.3 const_iterators 70
3.4 vector的实现 72
3.5 list的实现 76
3.6 栈ADT 86
3.6.1 栈模型 86
3.6.2 栈的实现 86
3.6.3 应用 87
3.7 队列ADT 93
3.7.1 队列模型 93
3.7.2 队列的数组实现 93
3.7.3 队列的应用 95
小结 96
练习 96
第4章 树 100
4.1 预备知识 100
4.1.1 树的实现 101
4.1.2 树的遍历及应用 102
4.2 二叉树 105
4.2.1 实现 105
4.2.2 一个例子——表达式树 105
4.3 查找树ADT——二叉查找树 108
4.3.1 contains 110
4.3.2 findMin和findMax 111
4.3.3 insert 112
4.3.4 remove 113
4.3.5 析构函数和拷贝构造函数 115
4.3.6 平均情况分析 115
4.4 AVL树 118
4.4.1 单旋转 119
4.4.2 双旋转 121
4.5 伸展树 128
4.5.1 一个简单的想法(不能直接
使用) 128
4.5.2 展开 130
4.6 树的遍历 134
4.7 B树 135
4.8 标准库中的集合与映射 140
4.8.1 集合(set) 140
4.8.2 映射(map) 141
4.8.3 set和map的实现 142
4.8.4 使用多个映射(map)的例 142
小结 147
练习 147
参考文献 153
第5章 散列 155
5.1 一般想法 155
5.2 散列函数 155
5.3 分离链接法 157
5.4 不用链表的散列表 161
5.4.1 线性探测法 161
5.4.2 平方探测法 163
5.4.3 双散列 166
5.5 再散列 167
5.6 标准库中的散列表 169
5.7 以坏情形O(1)访问的散列表 170
5.7.1 完美散列 170
5.7.2 杜鹃散列 172
5.7.3 跳房子散列 181
5.8 通用散列 184
5.9 可扩散列 186
小结 188
练习 189
参考文献 193
第6章 优先队列(堆) 196
6.1 模型 196
6.2 一些简单的实现 197
6.3 二叉堆 197
6.3.1 结构性质 197
6.3.2 堆序性质 198
6.3.3 基本的堆操作 199
6.3.4 其他的堆操作 203
6.4 优先队列的应用 206
6.4.1 选择问题 206
6.4.2 事件模拟 207
6.5 d堆 208
6.6 左式堆 209
6.6.1 左式堆的性质 209
6.6.2 左式堆操作 210
6.7 斜堆 215
6.8 二项队列 216
6.8.1 二项队列构建 216
6.8.2 二项队列操作 217
6.8.3 二项队列的实现 219
6.9 标准库中的优先队列 224
小结 225
练习 225
参考文献 229
第7章 排序 232
7.1 预备知识 232
7.2 插入排序 233
7.2.1 算法 233
7.2.2 插入排序的STL实现 233
7.2.3 插入排序的分析 235
7.3 一些简单排序算法的下界 235
7.4 希尔排序 236
7.4.1 希尔排序的坏情形分析 237
7.5 堆排序 239
7.5.1 堆排序的分析 241
7.6 归并排序 242
7.6.1 归并排序的分析 245
7.7 快速排序 247
7.7.1 选取枢纽元 249
7.7.2 分割策略 250
7.7.3 小数组 252
7.7.4 实际的快速排序例程 252
7.7.5 快速排序的分析 254
7.7.6 选择问题的线性期望时间
算法 256
7.8 排序算法的一般下界 258
7.8.1 决策树 258
7.9 选择问题的决策树下界 260
7.10 对手下界(adversary lower
bounds) 262
7.11 线性时间排序：桶式排序和
基数排序 265
7.12 外部排序 269
7.12.1 为什么需要一些新的算法 269
7.12.2 外部排序模型 269
7.12.3 简单算法 269
7.12.4 多路合并 270
7.12.5 多相合并 271
7.12.6 替换选择 272
小结 273
练习题 273
参考文献 278
第8章 不相交集类 281
8.1 等价关系 281
8.2 动态等价性问题 281
8.3 基本数据结构 283
8.4 灵巧求并算法 286
8.5 路径压缩 288
8.6 按秩求并和路径压缩的坏
情形 289
8.6.1 缓慢增长的函数 289
8.6.2 通过递归分解进行的分析 290
8.6.3 一个O(M log*N)界 295
8.6.4 一个O(Mα(M, N))界 296
8.7 一个应用 297
小结 299
练习 299
参考文献 301
第9章 图论算法 303
9.1 若干定义 303
9.1.1 图的表示 304
9.2 拓扑排序 305
9.3 短路径算法 308
9.3.1 无权短路径 309
9.3.2 Dijkstra算法 312
9.3.3 具有负边值的图 317
9.3.4 无圈图 318
9.3.5 所有顶点对间的短路径 320
9.3.6 短路径的例 320
9.4 网络流问题 322
9.4.1 一个简单的大流算法 323
9.5 小生成树 326
9.5.1 Prim算法 327
9.5.2 Kruskal算法 329
9.6 深度优先搜索的应用 330
9.6.1 无向图 331
9.6.2 双连通性 332
9.6.3 欧拉回路 335
9.6.4 有向图 338
9.6.5 查找强分支 339
9.7 NP完全性介绍 340
9.7.1 难与易 341
9.7.2 NP类 341
9.7.3 NP完全问题 342
小结 344
练习 344
参考文献 350
第10章 算法设计技巧 353
10.1 贪婪算法 353
10.1.1 一个简单的调度问题 354
10.1.2 哈夫曼编码 355
10.1.3 近似装箱问题 359
10.2 分治算法 366
10.2.1 分治算法的运行时间 367
10.2.2 近点问题 369
10.2.3 选择问题 371
10.2.4 一些算术问题的理论改进 374
10.3 动态规划 377
10.3.1 用表代替递归 377
10.3.2 矩阵乘法的顺序安排 379
10.3.3 优二叉查找树 382
10.3.4 所有点对短路径 384
10.4 随机化算法 386
10.4.1 随机数发生器 387
10.4.2 跳跃表 392
10.4.3 素性测试 393
10.5 回溯算法 396
10.5.1 收费公路重建问题 396
10.5.2 博弈 400


小结 405
练习 406
参考文献 413
第11章 摊还分析 418
11.1 一个无关的智力问题 418
11.2 二项队列 419
11.3 斜堆 423
11.4 斐波那契堆 425
11.4.1 切除左式堆中的节点 425
11.4.2 二项队列的懒惰合并 427
11.4.3 斐波那契堆操作 429
11.4.4 时间界的证明 430
11.5 伸展树 432
小结 436
练习 436
参考文献 437
第12章 数据结构及其实现 439
12.1 自顶向下伸展树 439
12.2 红黑树 445
12.2.1 自底向上的插入 446
12.2.2 自顶向下红黑树 447
12.2.3 自顶向下删除 452
12.3 treap树 453
12.4 后缀数组和后缀树 456
12.4.1 后缀数组 456
12.4.2 后缀树 458
12.4.3 后缀数组和后缀树的线性
时间构建 461
12.5 k-d树 471
12.6 配对堆 474
小结 479
练习 479
参考文献 483
附录A 类模板的分离式编译 486
索引 489

开启算法思维之旅：构建高效、智能的软件基石 欢迎来到数据结构与算法的精彩世界！ 在飞速发展的计算机科学领域，理解数据如何组织、存储和处理，以及如何设计高效的算法来解决问题，是每一位软件工程师、科学家和技术爱好者的必备技能。这本书，将引领你深入探索这一核心领域，为你打下坚实的基础，点燃你对编程的无限热情，助你成为一名更具创造力和解决问题能力的开发者。 为什么数据结构与算法如此重要？ 想象一下，你正在建造一座宏伟的摩天大楼。没有坚固的地基和合理的结构设计，再精美的外观也无法支撑其长久矗立。在软件开发中，数据结构就是你的“地基”，它决定了数据的组织方式，而算法则是你的“设计图”，它指导你如何高效地操作和处理这些数据。 效率的基石： 同样的问题，使用不同的数据结构和算法，其运行效率可能相差数千倍甚至数百万倍。一个精心设计的数据结构和算法，能够让你的程序在海量数据面前依然飞速响应，完成复杂任务，节省宝贵的计算资源。反之，低效的解决方案可能导致程序缓慢，甚至宕机，无法满足实际应用的需求。 解决复杂问题的利器： 无论是搜索引擎的网页排序，社交网络的连接查找，还是人工智能的决策模型，背后都离不开精妙的数据结构和算法。掌握它们，你将获得解决各种复杂问题的强大工具，能够应对从小型脚本到大型分布式系统的挑战。 代码质量的保证： 优秀的数据结构和算法设计，能够使代码更加清晰、模块化，易于理解和维护。这不仅提高了开发效率，也降低了潜在的bug风险，为软件的长期发展奠定可靠基础。 职业发展的加速器： 在当前的就业市场，数据结构与算法能力是衡量开发者技术水平的重要标准。许多顶尖科技公司的面试都将考察这方面的知识，扎实的掌握将为你开启更广阔的职业机会。 本书将带你领略哪些精彩内容？ 本书以严谨的学术态度，结合丰富的实践案例，为读者呈现了一个全面而深入的数据结构与算法学习体验。我们将从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂、更高级的主题。 第一部分：搭建坚实的基础——基本数据结构 在开始构建复杂的应用之前，我们必须先掌握那些最基本、最常用的数据组织方式。这一部分将为你介绍： 线性结构： 数组（Array）： 最基本的数据结构，理解其连续存储、随机访问的特性，以及在内存中的映射关系。我们将探讨数组的优缺点，以及在特定场景下的应用，如查找、排序等。 链表（Linked List）： 克服数组固定长度的限制，链表以节点的形式存储数据，并通过指针相互连接。我们将详细讲解单链表、双链表和循环链表的实现原理、插入、删除、查找等操作，并分析其在动态内存管理、实现栈和队列等方面的优势。 栈（Stack）： “后进先出”（LIFO）的经典结构，学习其基本操作（入栈、出栈、查看栈顶），以及在函数调用、表达式求值、括号匹配等方面的巧妙应用。 队列（Queue）： “先进先出”（FIFO）的典型结构，掌握其基本操作（入队、出队、查看队头），并了解其在任务调度、广度优先搜索（BFS）等场景下的重要作用。 非线性结构： 树（Tree）： 一种层次化的数据结构，每个节点有零个或多个子节点。 二叉树（Binary Tree）： 每个节点最多有两个子节点，我们将深入学习二叉树的遍历（前序、中序、后序、层序）和性质。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 一种特殊的二叉树，左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点，极大地提高了查找效率。我们将研究其插入、删除、查找等操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree）： 为了解决普通二叉搜索树可能退化成链表的问题，我们将引入AVL树和红黑树等平衡二叉搜索树的概念，理解它们如何通过旋转等操作来维持树的平衡，从而保证高效的查找、插入和删除性能。 堆（Heap）： 一种完全二叉树，满足堆的性质（最大堆或最小堆），广泛应用于优先队列和堆排序。我们将学习堆的构建、插入和删除操作。 图（Graph）： 由顶点（Vertex）和边（Edge）组成的集合，用于表示实体之间的关系。 图的表示： 学习邻接矩阵和邻接表两种主要的图表示方法，并分析它们的优缺点。 图的遍历： 深入理解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，它们是解决图问题的基础。 图的应用： 探索图在路径查找（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树（如Prim算法、Kruskal算法）、拓扑排序等经典问题中的应用。 第二部分：算法的精髓——设计与分析 掌握了丰富的数据结构，我们还需要学习如何设计和分析算法，以确保我们的解决方案既正确又高效。这一部分将聚焦于： 算法分析基础： 时间复杂度与空间复杂度： 理解如何衡量算法的效率，掌握大O记法（O-notation）等概念，对算法进行渐进分析，从而比较不同算法的优劣。 最好、最坏和平均情况分析： 深入理解算法在不同输入情况下的表现，为实际应用选择最合适的算法。 经典排序算法： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序，理解其基本思想和复杂度。 高效排序： 归并排序、快速排序，学习分治策略的应用，以及如何实现O(n log n)的平均时间复杂度。 特殊排序： 计数排序、桶排序、基数排序，了解它们在特定数据范围下的高效性。 查找算法： 线性查找： 最简单的查找方式。 折半查找（二分查找）： 在有序数组中实现O(log n)的高效查找。 散列表（Hash Table）： 利用散列函数将键映射到数组索引，实现平均O(1)的查找、插入和删除。我们将深入探讨散列函数的选择、冲突解决方法（如链地址法、开放地址法）以及其在数据库、缓存等领域的广泛应用。 高级算法思想： 分治法（Divide and Conquer）： 将问题分解为子问题，分别解决，再合并结果，如归并排序、快速排序、二分查找。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 通过将问题分解为重叠的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算，从而解决最优问题，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 在每一步选择局部最优解，期望最终达到全局最优解，如活动选择问题、霍夫曼编码。 第三部分：实战演练与进阶探索 理论知识的掌握离不开实践的检验。本书将通过大量的代码示例、练习题和项目启发，帮助你将所学知识融会贯通，并为进一步的深入学习打下基础。 C++语言的优雅实现： 本书将采用C++语言进行讲解，充分利用C++的面向对象特性、模板机制和标准库（STL）等，为你提供高效、清晰且易于维护的代码实现。你将学会如何利用STL中的容器（如vector, list, set, map）和算法，以及如何自己动手实现各种数据结构和算法。 算法的效率优化： 不仅是实现，我们更关注如何写出高效的代码。通过对不同算法的深入分析，你将学会如何权衡时间与空间复杂度，在实际问题中做出最优选择。 常见算法题解析： 针对面试和实际开发中经常遇到的算法问题，我们将提供详细的解析和解题思路，帮助你培养解决问题的能力。 这本书适合谁？ 计算机科学专业的学生： 这是你系统学习数据结构与算法的理想教材，将帮助你构建扎实的理论基础，应对课程考试和后续的深入研究。 软件工程师： 无论你是初学者还是有经验的开发者，本书都将帮助你提升代码质量，解决更复杂的问题，让你在技术道路上更进一步。 对编程充满好奇的爱好者： 如果你热爱编程，渴望理解代码背后的运行原理，本书将为你打开一扇通往算法思维的大门，让你发现编程的无限魅力。 准备技术面试的求职者： 本书将为你提供全面、系统的面试准备，助你在激烈的竞争中脱颖而出。 开启你的算法思维之旅，从这里开始！ 掌握数据结构与算法，你将不再仅仅是一名代码的编写者，而将成为一名优秀的“问题解决者”和“效率的设计师”。本书将是你学习旅程中最可靠的伙伴，它将陪伴你度过迷茫，点亮你的思路，激发你的潜能。让我们一起，用智慧和代码，构建更美好、更高效的数字世界！

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于，它并没有将理论知识和实践应用割裂开来，而是将两者紧密地结合在一起，形成了一个完整的知识闭环。我之前学习数据结构和算法，总有一种“纸上谈兵”的感觉，知道原理，但不知道如何在实际项目中应用。而这本书，在讲解完每个数据结构或算法后，都会给出相应的C++代码实现，而且这些代码不仅仅是简单的示例，而是考虑了实际应用中的一些细节，比如错误处理、边界条件等。更重要的是，它会分析这些实现的代码，从性能、内存占用等角度进行评估，让你知道在什么场景下，应该选择哪种实现方式。我最喜欢它在讲解哈希表时，详细对比了不同的哈希函数设计以及处理冲突的策略，并且提供了相应的C++代码，这让我真正理解了哈希表的高效性以及其中的一些权衡。此外，书中还涉及到一些高级主题，比如动态规划，它用非常清晰的步骤来引导你如何将一个复杂问题分解成子问题，并通过记忆化搜索或者递推来求解，这对我解决一些复杂的组合优化问题提供了极大的帮助。这本书让我感觉，我不再是孤立地学习知识点，而是学会了如何将知识点融会贯通，并在实际开发中灵活运用。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是在参加一场严谨的学术研讨会，每一页都充斥着严密的逻辑和深厚的理论。它不像一些通俗读物那样，用很多比喻或者故事来吸引你，而是直截了当，以一种高度抽象和概括的方式来阐述概念。对于初学者来说，这可能会显得有些“硬核”，甚至有点劝退。我记得第一次翻开这本书，看到那些关于时间复杂度、空间复杂度分析的数学公式，还有各种证明，我确实有点想放弃。但是，当我静下心来，一个公式一个公式地去推导，一个证明一个证明地去理解时，我才发现其中蕴含的美妙。它教会了我如何去“衡量”算法的优劣，不仅仅是看它能不能跑通，更要看它在不同规模数据下的效率。这种量化的思维方式，对于提升我的编程能力至关重要。书中对各种算法的分析，例如快速排序的平均和最坏情况分析，或者图搜索算法的剪枝技巧，都做到了极致的严谨。我曾经花了好几天的时间，对照书中的讲解，自己动手实现并验证这些算法，才真正体会到理论与实践结合的乐趣。这本书更适合那些有一定编程基础，并且希望深入理解算法背后原理的读者，它能让你从“会写代码”提升到“会写高效、健壮的代码”。

评分☆☆☆☆☆

老实说，刚开始接触这本书的时候，我以为它会是一本枯燥的技术手册，充斥着各种枯燥的公式和代码。但它带给我的惊喜，远超我的预期。它的讲解风格非常注重“启发性”，它不会直接告诉你答案，而是通过一系列的问题引导你思考，让你自己去发现解决方案。例如，在讲解二叉查找树的平衡问题时，它会先让你思考普通二叉查找树在某些特殊输入下的性能退化，然后自然而然地引出AVL树和红黑树的概念，并阐述它们如何通过旋转等操作来保持平衡。这种“探究式”的学习方式，让我感觉自己像是一个真正的研究者，在探索算法的奥秘。而且，书中对C++的运用非常地道，它不仅仅是把C++当作一种“翻译语言”，而是充分利用了C++的面向对象特性、STL库以及泛型编程的能力，来优雅地实现和封装数据结构与算法。比如，它会讲解如何利用C++的模板来编写通用的排序算法，或者如何使用STL中的容器来简化某些数据结构的设计。这本书的价值在于，它不仅传授了知识，更重要的是培养了读者的独立思考能力和工程实践能力，让我能够举一反三，触类旁通，在面对新的问题时，也能找到合适的解决思路。

评分☆☆☆☆☆

我当初入手这本书，纯粹是出于功利的目的，毕业设计需要扎实的数据结构和算法基础，听师兄师姐们强烈推荐，说这本是“必读”。拿到书后，第一感觉是厚实，内容肯定不会浅尝辄止。我承认，一开始我对C++的掌握也只是停留在“能写”的层面，对于指针、内存管理这些概念，说实话，有时候还是有点打怵。但这本书的强大之处在于，它并没有把C++作为独立的语法来讲解，而是将数据结构和算法的实现深度地融合在C++的范畴内。它会非常细致地解释，为什么在实现某个数据结构时，需要用到特定的C++特性，比如迭代器在遍历链表或树时的便捷性，或者模板的泛化能力如何让算法适用于不同类型的数据。它不是那种“知其然，不知其所以然”的教材，而是力图让你“知其然，且知其所以然”。尤其是对于动态内存分配和释放的讲解，结合具体的数据结构实例，让我豁然开朗，解决了之前很多模糊不清的问题。这本书的C++代码示例，写得非常规范、高效，而且注释详尽，读起来一点都不费力。我感觉，通过这本书的学习，我不仅提升了算法和数据结构的水平，对C++这门语言的理解也达到了一个新的高度，甚至可以说，这本书重新塑造了我对C++的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的老友，虽然封面朴实无华，但翻开它，你立刻就能感受到其深厚的底蕴。初次接触数据结构和算法，我总是被那些抽象的概念弄得头晕脑胀，像是站在一片迷宫的入口，不知所措。然而，这本书的讲解方式却像一位耐心细致的向导，它不会直接把你推入迷宫深处，而是先带你熟悉周围的环境，用生动形象的比喻解释诸如链表、栈、队列这些看似枯燥的结构。比如，它把栈比作叠起来的盘子，你只能从最上面取走，先进后出的道理瞬间清晰明了；队列则像排队买票，先来的人先离开，后进后出也一目了然。然后，它会循序渐进地引入更复杂的内容，比如树和图，并且非常巧妙地结合了C++的语言特性。我特别喜欢它在讲解递归时，用了大量的图示和代码示例，让我能够清晰地看到函数调用栈的变化过程，理解递归的精髓。算法部分更是详尽，从简单的排序算法到高级的图算法，讲解都层次分明，逻辑严谨。每一次阅读，都感觉自己对计算机底层运行机制有了更深的理解，对解决实际编程问题也更有信心了。这本书的价值，不在于它有多少炫酷的花哨包装，而在于它提供了扎实、系统、可靠的知识体系，是任何想要在计算机科学领域深耕的学生和开发者都应该拥有的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

感觉书不够新，有地方坏了

评分☆☆☆☆☆

不错的一本书，对学习很有帮肋。

评分☆☆☆☆☆

感觉书不够新，有地方坏了

评分☆☆☆☆☆

感觉书不够新，有地方坏了

评分☆☆☆☆☆

不错的一本书，对学习很有帮肋。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我看了前两章，翻译的确实不怎么样，书中也有错误和模棱两可的地方。

评分☆☆☆☆☆

感觉书不够新，有地方坏了

评分☆☆☆☆☆

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