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施伯乐 编

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 教材
• 基础
• 入门
• 数据存储
• 线性表
• 树

出版社： 复旦大学出版社

ISBN：9787309081640

版次：1

商品编码：10704403

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

页数：263

字数：404000

正文语种：中文

内容简介

　　《数据结构教程》是为全国高等院校计算机及相关专业开设数据结构课程而精心组织和编著的一本实用教材，内容覆盖了教育部计算机科学与技术专业硕士研究生入学统一考试的大纲要求。《数据结构教程》采用C＋＋描述，强调原理阐述与应用结合，避免大段冗长代码，并在每章最后增加进阶和最新研究成果的介绍，引导学有余力的学生进一步自学与本章内容相关的数据结构知识。

目录

第1章 基础
1.1 什么是数据结构
1.2 程序性能分析
1.2.1 程序性能的衡量标准
1.2.2 程序的事后测试
1.2.3 时间复杂性的计算方法
1.2.4 空间复杂性的计算方法
1.2.5 计算复杂性的表示方法
1.2.6 两种代价计算方法的比较
1.3 从抽象数据类型到C＋＋语言描述
1.4 C＋＋基础知识
1.4.1 C＋＋中的类和对象
1.4.2 C＋＋的输入和输出
1.4.3 C＋＋中的变量和常量
1.4.4 C＋＋中的函数
1.4.5 C＋＋中的动态存储分配
1.4.6 C＋＋中的继承
1.4.7 C＋＋中的多态性
1.4.8 其他
1.5 进阶导读
习题
第2章 线性表
2.1 线性表及其基本运算
2.1.1 线性表的定义与特点
2.1.2 线性表的基本运算
2.2 数组
2.2.1 数组的定义和特点
2.2.2 数组的类定义
2.2.3 数组的顺序存储方式
2.2.4 稀疏矩阵
2.3 线性表的顺序表示——顺序表
2.3.1 顺序表的定义和特点
2.3.2 顺序表类定义
2.3.3 顺序表的插入
2.3.4 顺序表的删除
2.3.5 顺序表的应用实例——用顺序存储的线性表表示多项式
2.4 线性表的链式表示——链表
2.4.1 线性链表的逻辑结构与建立
2.4.2 线性链表的类定义
2.4.3 线性链表的插入与删除
2.4.4 线性链表的应用实例——用线性链表表示多项式
2.4.5 几种变形的线性链表
2.4.6 双向链表
2.5 进阶导读
习题
第3章 串
3.1 串的定义
3.2 串的逻辑结构和基本操作
3.3 串的存储结构
3.3.1 串的数组存储表示
3.3.2 串的块链存储表示
3.4 串的实现
3.4.1 串的自定义类
3.4.2 串的实现
3.5 串的模式匹配算法
3.5.1 BF算法
3.5.2 KR算法
3.5.3 KMP算法
3.5.4 BM算法
3.6 进阶导读
习题
第4章 栈和队列
4.1 栈
4.1.1 栈的基本操作
4.1.2 用数组实现栈
4.1.3 用链表实现栈
4.1.4 栈的应用实例
4.2 队列
4.2.1 用数组实现队列
4.2.2 循环队列
4.2.3 双向队列
4.2.4 用链表实现队列
4.2.5 队列的应用举例
4.3 进阶导读
习题
第5章 递归和广义表
5.1 递归的概念
5.2 递归转化为非递归
5.3 广义表
5.3.1 广义表的概念与存储结构
5.3.2 广义表递归算法的实现
5.4 进阶导读
习题
第6章 树、二叉树和森林
6.1 基本概念
6.2 树的存储结构
6.3 树的线性表示
6.4 树的遍历
6.5 二叉树
6.6 二叉树的存储表示
6.7 二叉树的各种遍历
6.8 线索化二叉树
6.9 堆
6.10 计算二叉树的数目
6.11 二叉树的应用：霍夫曼树和霍夫曼编码
6.12 进阶导读
习题
第7章 查找与索引
7.1 查找与索引的概念
7.2 基于顺序表的查找
7.2.1 顺序表
7.2.2 顺序查找
7.2.3 有序顺序表上的查找操作
7.3 二叉查找树
7.3.1 二叉查找树的结构
7.3.2 二叉查找树上的查找
7.3.3 基于二叉查找树的遍历
7.3.4 最优二叉查找树
7.3.5 动态二叉查找树
7.4 B－树和B＋树
7.4.1 B－树的结构
7.4.2 B－树的查询
7.4.3 B－树的插入
7.4.4 B－树的删除
7.4.5 B＋树
7.5 Trie树
7.5.1 Trie树的定义
7.5.2 Trie树的查找
7.5.3 Trie树的插入和删除
7.6 Hash查找
7.6.1 Hash函数
7.6.2 解决冲突的方法
7.6.3 Hash查找的讨论
7.7 进阶导读
习题
第8章 图
8.1 图的基本概念
8.2 图的存储结构
8.2.1 邻接矩阵
8.2.2 邻接表
8.3 图的遍历与求图的连通分量
8.3.1 深度优先查找法
8.3.2 广度优先查找法
8.3.3 求图的连通分量
8.4 生成树与最小（代价）生成树
8.4.1 普里姆（Prim）算法
8.4.2 克鲁斯卡尔（Kruskal）算法
8.5 最短路径
8.5.1 求某个顶点到其他顶点的最短路径
8.5.2 求一对顶点之间的最短路径
8.5.3 传递闭包
8.6 拓扑排序
8.7 关键路径
8.8 进阶导读
习题
第9章 排序
9.1 问题定义
9.2 基本排序方法
9.2.1 插入排序
9.2.2 冒泡排序
9.2.3 选择排序
9.3 归并排序
9.4 快速排序
9.4.1 基本算法
9.4.2 性能
9.4.3 快速排序的一些改进策略
9.4.4 重复值
9.5 堆排序
9.5.1 堆及其基本操作
9.5.2 堆排序
9.6 希尔排序
9.7 基数排序
9.8 内部排序方法的比较
9.9 进阶导读——中的sort（）函数
习题
第10章 外部排序
10.1 外部存储设备
10.1.1 磁带存储设备
10.1.2 磁盘存储设备
10.2 外排序的基本过程
10.3 磁盘文件的外排序方法
10.4 磁带文件的外排序方法
10.4.1 平衡合并排序
10.4.2 多阶段合并排序
10.5 进阶导读
习题

前言/序言

《算法的艺术：从基础到进阶的智慧之旅》 在浩瀚的计算机科学领域，算法宛如舞者，以其精妙的逻辑和高效的执行，编织出数字世界的壮丽图景。它们是解决问题的基石，是优化计算的灵魂，更是驱动着现代科技飞速发展的强大引擎。《算法的艺术》便是一场邀您踏上的深度探索之旅，它将带领读者跨越算法世界的层层迷雾，领略其优雅的魅力，掌握其精湛的技艺。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一次充满启发与实践的探索。我们旨在揭示算法背后蕴含的深刻思想，阐述它们如何巧妙地解决复杂问题，并帮助读者培养出敏锐的问题分析能力和严谨的逻辑思维。从最基础的排序和搜索，到令人惊叹的图论算法和动态规划，我们将层层递进，深入剖析每一种算法的设计思路、实现细节、性能分析以及适用场景。 第一篇：算法的基石——基础概念与思维模式 旅程的起点，是打牢坚实的理论基础。我们将从最核心的“算法”概念出发，理解什么是算法，以及它为何如此重要。接着，深入探讨算法的时间复杂度和空间复杂度，这是衡量算法效率的两把尺子。学会如何分析和评估算法的优劣，将是未来一切深入学习的基石。我们将学习大O符号，掌握如何通过它来预测算法在不同规模输入下的表现。 本篇还将引入几种基本的数据组织形式，它们是承载算法运行的舞台。链表、栈、队列等基本数据结构，看似简单，却蕴含着深刻的设计哲学。理解它们是如何通过节点和指针（或索引）来组织数据的，以及它们各自的优势和劣势，将为后续更复杂算法的学习做好铺垫。例如，栈的“后进先出”和队列的“先进先出”特性，看似简单，却在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等众多场景中扮演着至关重要的角色。 我们还将初步接触递归的思想。递归是算法设计中一种极其强大的工具，它能够将复杂问题分解为更小的、与原问题相似的子问题来解决。从简单的阶乘计算到更复杂的斐波那契数列，我们将学习如何设计递归函数，理解递归的原理，并注意避免潜在的栈溢出等问题。同时，我们也会探讨如何将递归转化为迭代，以获得更好的性能或避免递归深度过大的风险。 第二篇：排序与搜索的智慧——数据的组织与查找 一旦掌握了基础，我们将聚焦于数据处理中最常见也最核心的任务：排序和搜索。本篇将系统地介绍各种经典的排序算法，从简单直观的冒泡排序、选择排序、插入排序，到效率更高的归并排序、快速排序，再到针对特定场景的计数排序、基数排序等。 对于每一种排序算法，我们将详细分析其工作原理，通过生动的图示和代码示例，帮助读者直观理解其执行过程。更重要的是，我们将深入剖析它们的性能特点，比较它们的平均时间复杂度、最坏时间复杂度以及稳定性。理解这些差异，将使读者能够根据实际需求选择最适合的排序算法。例如，在处理大规模数据时，快速排序和归并排序的O(n log n)时间复杂度将远胜于O(n^2)的冒泡排序。 排序是为高效查找铺平道路。本篇还将深入探讨搜索算法。线性搜索作为最基础的查找方式，其原理简单易懂，但效率较低。随后，我们将重点讲解二分搜索（或称折半查找），一种在有序数据集上极其高效的搜索算法。理解二分搜索的前提是数据必须有序，这也就凸显了排序的重要性。我们将分析二分搜索的工作机制，以及它如何在对数时间内找到目标元素。 除了这些基础算法，本篇还会触及一些更高级的搜索技术，例如哈希查找。我们将介绍哈希函数的设计原则，以及哈希表（散列表）如何通过键值对的映射实现平均O(1)的查找、插入和删除操作。同时，我们也会探讨哈希冲突的产生原因以及常见的冲突解决方法，如链地址法和开放寻址法，这对于构建高效的数据存储和查询系统至关重要。 第三篇：树与图的深度探索——连接与结构的奥秘 本篇将带领读者进入更加广阔和复杂的结构世界——树和图。树作为一种具有层级关系的数据结构，在计算机科学中有广泛的应用。我们将从最基本的二叉树开始，深入理解其定义、遍历方式（前序、中序、后序），以及它们在表达式求值、文件系统表示等方面的应用。 随后，我们将重点介绍平衡二叉搜索树，如AVL树和红黑树。这些数据结构通过维护树的平衡，保证了查找、插入和删除操作的最坏时间复杂度都能达到O(log n)，极大地提升了数据管理的效率。我们将详细阐述它们各自的平衡策略和旋转操作，理解它们是如何在高并发场景下依然保持优异性能的。 图，是比树更加泛化的结构，它由节点（顶点）和连接节点的边组成。图论算法是解决网络、社交、路径规划等众多现实问题的核心。本篇将详细介绍图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），并深入讲解图的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这两种遍历方式是许多图算法的基础，理解它们的原理和应用场景至关重要。 基于图的遍历，我们将进一步探索经典的图算法。最短路径问题是图论中的一个重要课题，我们将学习Dijkstra算法，用于解决单源最短路径问题，并理解其贪心策略。对于解决多源最短路径问题，我们将介绍Floyd-Warshall算法。此外，我们还将学习最小生成树算法，如Prim算法和Kruskal算法，理解它们如何构建连接所有顶点的成本最小的树。 第四篇：动态规划与回溯——优化与探索的艺术 本篇将聚焦于两种强大的算法设计范式：动态规划和回溯。动态规划（DP）是一种通过将问题分解为相互重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的优化技术。我们将从经典的斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等例子入手，逐步理解动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心特征。我们将学习如何定义状态转移方程，并编写动态规划代码来解决复杂问题。 回溯是一种通过尝试所有可能的解决方案，并在发现某条路径不可能产生最优解时“回溯”到上一状态的搜索方法。它常用于解决组合问题、排列问题和搜索问题。我们将通过迷宫寻路、N皇后问题等经典案例，学习回溯算法的递归实现。理解回溯的核心在于如何剪枝，即在搜索过程中及时排除不可能成功的路径，从而提高效率。 本篇还将探讨一些与动态规划和回溯相关的算法，例如贪心算法。虽然贪心算法不一定能得到全局最优解，但在许多情况下，它能够以较低的复杂度得到一个近似最优解，甚至就是最优解。我们将对比贪心算法、动态规划和回溯算法的适用场景和优劣，帮助读者在面对不同问题时做出明智的选择。 第五篇：高级算法与应用——前沿技术的探索 在掌握了基础和核心算法后，本篇将带领读者窥探算法世界的更深处，介绍一些更高级的算法和应用。我们将探讨字符串匹配算法，如KMP算法，它能够在文本中高效地查找子串。 此外，我们将简要介绍一些在实际应用中至关重要的算法领域，例如图算法的进阶应用，如网络流算法（Ford-Fulkerson算法），以及它们在资源分配、调度问题中的重要性。 我们还将触及一些更具挑战性的算法，例如近似算法和随机算法，了解它们如何在 NP-hard 问题面前提供有效的解决方案。同时，本篇也会简要介绍算法在机器学习、数据挖掘、图形学等领域的应用，展示算法的强大生命力。 结语 《算法的艺术》是一次思维的洗礼，一次智慧的启迪。它不仅教授读者如何编写高效的算法，更重要的是培养读者解决问题的思维方式。通过对各种算法的深入理解和实践，读者将能够以更敏锐的洞察力分析问题，以更精妙的逻辑设计解决方案，并以更高效的方式实现目标。 这是一段充满挑战但同样充满乐趣的旅程。愿本书能成为您在算法世界中披荆斩棘、勇攀高峰的得力助手，让您在数据的海洋中游刃有余，在计算机科学的殿堂中尽情遨游。

评分☆☆☆☆☆

最近入手了这本《数据结构教程》，说实话，我抱着一种既期待又有点忐忑的心情翻开了它。一直以来，数据结构对我来说就像一个迷宫，虽然知道里面藏着解决很多问题的钥匙，但总觉得入口在哪儿，怎么走才是对的路，一直是个模糊的概念。我之前尝试过一些在线课程和零散的资料，但总感觉像是碎片化的拼图，缺了最关键的一块，让我难以形成完整的认知体系。这次选择这本书，很大程度上是看中了它“教程”这个名字，希望它能提供一个系统、清晰的学习路径。刚翻到前面几章，作者的讲解方式给我留下了比较深刻的印象，他似乎很擅长用形象的比喻来解释那些抽象的概念，比如把链表比作一串珍珠，把栈比作叠放的盘子，这些比喻一下子就把我从枯燥的文字描述中拉了出来，让我更容易理解其中的逻辑。而且，书中穿插了一些实际的应用场景，虽然只是浅显的点拨，但也让我看到了数据结构在实际开发中的重要性，这无疑增加了我学习的动力。我尤其喜欢它在介绍基本概念时，总是会先讲清楚“是什么”，然后深入剖析“为什么”，再给出“怎么做”，这种循序渐进的讲解方式，对于我这种零基础的学习者来说，简直是福音。我现在对前面的几个章节有了初步的认识，感觉像是推开了一扇门，看到了一个更广阔的世界，当然，我知道这只是个开始，后面还有很多挑战在等着我。

评分☆☆☆☆☆

我得说，《数据结构教程》这本书的编排确实做到了“教程”二字应有的严谨和细致。我之前也看过不少关于数据结构的书籍，有些过于理论化，读起来像在啃一本厚厚的字典，有些又过于注重代码实现，缺乏对原理的深度挖掘。而这本书，在这两者之间找到了一个巧妙的平衡点。它在讲解每一个数据结构时，不仅仅是罗列出它的定义和操作，而是会先从问题的角度出发，比如“我们在解决XXX问题时，遇到了效率瓶颈，这时候就需要一个更合适的数据结构来优化”，然后引出这个数据结构的设计思路和核心思想。这种“问题驱动”的学习方式，让我能够更深刻地理解数据结构存在的意义和价值，而不是机械地记忆。此外，书中在介绍完一个概念后，通常会紧跟着给出几个不同难度的练习题，并且附带了详细的解析。我尝试做了几个，发现这些题目设计得非常巧妙，能够有效地检验我对知识点的掌握程度，而且解析部分不仅给出了代码实现，还对算法的复杂度进行了分析，这让我对“时间复杂度”和“空间复杂度”这些关键指标有了更直观的认识。我特别喜欢的是，书中在讲解一些经典算法时，会用流程图或者伪代码的形式来辅助说明，这种可视化手段大大降低了理解门槛，让我能更快地把握算法的执行流程。

评分☆☆☆☆☆

我个人非常看重学习资源中的“实践性”和“可读性”，而《数据结构教程》在这两方面都给我带来了惊喜。我不是那种能通过纯理论学习就融会贯通的人，总需要动手去敲代码，去调试，去感受算法的运行。这本书在这方面做得相当到位。每个章节在介绍完理论知识后，都会提供一系列的编程练习，并且提供了多种语言的实现思路（虽然我主要看的是其中一种语言的版本）。这些练习从简单的实现基本操作，到复杂的算法应用，覆盖面很广，并且难度梯度设计合理，让我能够循序渐进地提升。我尝试写了几个，过程中遇到了一些小问题，但书中的提示和讲解足够清晰，让我能够自己找到解决方案，而不是完全依赖于别人的代码。更让我欣喜的是，这本书的语言风格非常流畅自然，读起来不会让人感到枯燥乏味。作者似乎很有经验，他使用的术语解释清晰，并且在关键的地方会用一些生动的比喻或者类比来加深理解。比如，在讲解递归时，他用了一个“俄罗斯套娃”的比喻，一下子就抓住了递归的精髓。这种“接地气”的讲解方式，让我感觉自己不像是在学习一本技术书籍，更像是在和一个经验丰富的老师在进行一对一的交流。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个亮点在于它对图和树这类高级数据结构的阐述。我一直觉得，图和树是数据结构学习的难点和重点，也是其魅力的所在。很多复杂的实际问题，比如社交网络的分析、文件系统的组织、甚至是地图导航，都离不开图和树的建模。这本书在这部分的处理上，可以说做得相当出色。它并没有直接抛出复杂的概念，而是先从一些简单的场景入手，比如如何表示人与人之间的关系，或者文件之间的层级结构，然后逐步引入图的邻接矩阵和邻接表表示法，以及树的各种遍历方式。作者在讲解二叉树、平衡树（比如AVL树、红黑树）时，并没有回避其复杂的插入和删除操作，而是通过大量的图示和分解步骤，将这些看似难以理解的旋转和重构过程，变得清晰明了。我印象特别深刻的是，在讲解B树和B+树时，作者并没有直接给出它们的定义，而是通过介绍它们在数据库索引中的应用，让我深刻体会到它们是如何为了优化磁盘I/O而设计的。这种结合实际应用场景的讲解方式，让我感觉自己不是在学习冰冷的代码，而是在学习解决问题的工具。总的来说，这本书在处理复杂数据结构时，做到了深入浅出，既保证了理论的严谨性，又兼顾了学习的易懂性，对于想要深入理解这些核心内容读者来说，非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买《数据结构教程》的初衷，是希望能找到一本能帮我系统梳理数据结构知识体系的书。我之前零散地接触过一些算法和数据结构的概念，但总感觉像是散落在各处的珍珠，难以串联成项链。这本书在这一点上做得相当出色。它从最基础的线性表、栈、队列开始，层层递进，逐步引入链表、树、图等更复杂的数据结构，并且在每一阶段都强调了不同数据结构之间的联系与区别。我尤其欣赏它在介绍一些高级数据结构时，会追溯到它们是如何从更简单的数据结构演变而来的，这种“追根溯源”的方式，让我能够理解它们的出现并非偶然，而是为了解决特定问题而产生的。此外，书中对算法分析的讲解也非常到位。它不仅仅是给出了时间复杂度和空间复杂度的计算方法，更重要的是，它会结合具体的例子，让你直观地感受到不同算法在效率上的差异。我记得在讲到排序算法时，书中对比了冒泡排序、选择排序、插入排序以及更高级的快速排序、归并排序，并详细分析了它们的复杂度，让我深刻体会到选择合适的数据结构和算法是多么重要。这本书让我对数据结构的学习不再感到迷茫，而是有了一个清晰的学习脉络和方向。

评分☆☆☆☆☆

不错哦

评分☆☆☆☆☆

此书脉络清晰，表述精湛，意骇而不失严谨。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

便宜，送货快

评分☆☆☆☆☆

还好还好还好还好还好

评分☆☆☆☆☆

赞赞赞赞

评分☆☆☆☆☆

简明，扼要，很适合刚刚接触数据结构的人。

评分☆☆☆☆☆

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