数据结构及应用算法（第2版）/中国科学技术大学精品教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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袁平波，顾为兵，尹东 等 著

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 中国科学技术大学
• 精品教材
• 数据结构及应用
• 算法设计
• 程序设计
• 教材
• 计算机基础

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312033209

版次：2

商品编码：11333988

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-09-01

用纸：胶版纸

页数：382

字数：471000

正文语种：中文

内容简介

　　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。《数据结构及应用算法（第2版）/中国科学技术大学精品教材》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，《数据结构及应用算法（第2版）/中国科学技术大学精品教材》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。
　　《数据结构及应用算法（第2版）/中国科学技术大学精品教材》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。

目录

总序
再版前言
前言
第1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
第10章　文件
第11章　算法设计策略
参考文献

前言/序言

《数据结构与算法分析：C语言描述》（第2版） 引言： 在计算机科学领域，数据结构与算法是基石，是构建高效、健壮软件系统的核心要素。无论您是初涉编程的学子，还是经验丰富的软件工程师，对它们的深入理解都至关重要。本书，作为一本经典的计算机科学教材，旨在为您提供扎实的数据结构理论基础，并教授如何将这些理论应用于实际的算法设计与分析。本书的第二版在前一版的基础上，进行了内容的更新与拓展，更贴合当前计算机科学教育的发展趋势。 本书内容概览： 本书的结构设计循序渐进，从基本概念出发，逐步深入到复杂的数据结构和算法。我们将以C语言作为实现载体，清晰地展示各种数据结构和算法的内部运作机制。 第一部分：基础概念与抽象数据类型 在展开具体的数据结构之前，我们将花费一定篇幅回顾和强调一些基础概念。这包括： 算法分析的初步认识： 为什么需要分析算法？我们将引入渐进记号（大O、小o、大Omega、小omega、大Theta）来描述算法的时间复杂度和空间复杂度。理解算法的效率，以便在面对海量数据时做出最优选择，这是算法分析的起点。我们将讲解如何通过分析基本操作的执行次数来估算算法的复杂度，并区分最佳、平均和最坏情况下的复杂度。 抽象数据类型（ADT）： ADT是数据结构的核心思想之一。它关注的是“做什么”，而不是“怎么做”。我们将定义和使用ADT，理解数据与操作的封装，以及ADT如何独立于具体的实现细节。我们将通过几个简单的例子，例如栈（Stack）、队列（Queue）和列表（List），来阐述ADT的概念。 第二部分：基本数据结构 本部分将详细介绍一系列fundamental的数据结构，并探讨它们的实现方式及其应用。 线性数据结构： 数组（Arrays）： 作为最基础的存储结构，我们将探讨数组的静态分配与动态分配，以及它们在查找、插入、删除等操作上的效率。 链表（Linked Lists）： 包括单向链表、双向链表和循环链表。我们将深入分析链表与数组在内存组织、插入删除操作效率上的差异，并演示如何实现各种链表操作，如遍历、查找、插入、删除等。 栈（Stacks）： 基于后进先出（LIFO）原则的抽象数据类型。我们将介绍栈的应用场景，如函数调用栈、表达式求值等，并展示使用数组或链表实现栈的方法。 队列（Queues）： 基于先进先出（FIFO）原则的抽象数据类型。我们将介绍队列的应用场景，如任务调度、广度优先搜索等，并演示如何使用数组或链表实现队列。 树形结构： 树的基本概念： 节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶子节点、深度、高度等。 二叉树（Binary Trees）： 包括普通二叉树、满二叉树、完全二叉树。我们将介绍二叉树的遍历方式（前序、中序、后序）及其在表达式树、文件系统等方面的应用。 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）： BST是数据检索的有力工具。我们将详细讲解BST的插入、删除、查找操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。我们将讨论BST的退化问题，并引出后续更高效的平衡搜索树。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Trees）： 为了解决BST的退化问题，我们将介绍 AVL 树和红黑树。重点讲解它们的平衡条件、插入和删除操作如何维护平衡，以及它们在实际应用中的优势，例如作为标准库中map和set的底层实现。 堆（Heaps）： 包括最大堆和最小堆。我们将介绍堆的结构特性，以及堆排序（Heap Sort）算法，并讨论堆在优先队列（Priority Queue）中的应用。 B-树和B+树（B-Trees and B+ Trees）： 重点介绍它们在文件系统和数据库索引中的应用，理解其多叉结构如何提高磁盘I/O效率。 图（Graphs）： 图的基本概念： 顶点、边、有向图、无向图、加权图、连通分量、环等。 图的表示方法： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）。我们将分析这两种表示方法的优缺点及其适用场景。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。我们将详细讲解这两种遍历算法的原理、实现以及它们在连通性判断、最短路径查找等方面的应用。 图的应用算法： 最小生成树（Minimum Spanning Tree）： 包括Prim算法和Kruskal算法，适用于构建连接所有顶点的最小权值边集合。 最短路径算法（Shortest Path Algorithms）： 包括Dijkstra算法（单源最短路径，非负权边）和Floyd-Warshall算法（ all-pairs shortest path ）。 拓扑排序（Topological Sort）： 适用于有向无环图（DAG），用于确定任务的执行顺序。 第三部分：高级数据结构与算法 在掌握了基本数据结构后，我们将进一步探索更高级的技术。 哈希表（Hash Tables）： 哈希函数（Hash Functions）： 介绍不同类型的哈希函数及其设计原则。 冲突处理（Collision Resolution）： 详细讲解链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测、双重哈希）等方法，并分析它们的效率。 哈希表的应用： 字典、缓存、数据库索引等。 字符串匹配算法： 朴素字符串匹配： 分析其效率。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 讲解其预处理（next数组）的思想，如何避免不必要的比较，提高匹配效率。 Boyer-Moore算法： 介绍其“坏字符”和“好后缀”启发式规则，展示其在实际应用中的优异表现。 排序算法（Sorting Algorithms）： 非比较排序： 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基数排序（Radix Sort）。分析它们的适用条件和时间复杂度。 比较排序的深入分析： 除了堆排序，还将深入分析快速排序（Quick Sort）的原理、分区（partition）策略，以及如何处理最坏情况。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP思想： 最优子结构和重叠子问题。 DP问题的求解步骤： 定义状态、确定状态转移方程、边界条件。 经典DP问题： 如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等，通过实例讲解DP的应用。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 贪心策略： 局部最优选择是否能导向全局最优。 经典贪心问题： 如活动选择问题、霍夫曼编码、部分背包问题等，讲解贪心算法的设计与分析。 回溯法（Backtracking）与分支限界法（Branch and Bound）： 回溯法： 探索解空间，通过剪枝避免无效搜索。 分支限界法： 结合搜索与优化，常用于求解最优化问题。 典型应用： N皇后问题、图的着色问题、旅行商问题等。 第四部分：算法设计与高级主题 分治法（Divide and Conquer）： 介绍其思想，以及在合并排序（Merge Sort）、快速排序、二分查找等算法中的应用。 NP-完全性理论（NP-Completeness）： 介绍P类、NP类、NP-hard和NP-complete的概念，理解计算复杂性的边界，以及为什么很多难题难以在多项式时间内解决。 随机化算法（Randomized Algorithms）： 介绍其思想，以及在某些问题上的优势。 学习方法与本书特色： 本书的编写不仅仅是知识的堆砌，更注重方法的引导。 C语言实现： 所有算法和数据结构都提供详细的C语言代码实现。这使得读者能够亲手实践，深入理解算法的执行细节，并能够自行调试。代码清晰、注释详尽，方便学习和参考。 理论与实践结合： 每介绍一个数据结构或算法，都会附带其应用场景和分析。这有助于读者理解抽象概念的实际价值，并培养解决实际问题的能力。 循序渐进的难度： 内容从易到难，逐步递进，确保读者能够逐步建立起坚实的基础。 丰富的例题与习题： 书中包含大量的例题，帮助读者理解概念；每章末尾都配有精心设计的习题，涵盖了概念理解、算法实现、复杂性分析等多个层面，有助于巩固和检验学习成果。 深入的复杂度分析： 对于每一种数据结构和算法，本书都进行了详细的时间复杂度和空间复杂度的分析，并引导读者思考在不同场景下的效率表现。 清晰的图示： 通过大量清晰的图示，将抽象的数据结构和算法的运作过程可视化，帮助读者更直观地理解。 本书适合读者： 计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的本科生、研究生。 希望系统学习数据结构与算法的初学者。 希望提升编程能力、优化程序效率的软件开发人员。 准备参加ACM/ICPC、Google Kick Start等编程竞赛的选手。 从事算法研究和开发的专业人士。 结语： 掌握数据结构与算法，就如同掌握了编程世界的“内功心法”。本书旨在为您打下坚实的基础，培养您的算法思维，让您能够设计出更高效、更优雅的解决方案。通过学习本书，您将能够更好地理解计算机如何工作，如何处理海量数据，以及如何解决复杂的问题。这不仅是一本教材，更是一扇通往更广阔计算机科学世界的门。

评分☆☆☆☆☆

从读者的角度来看，一本好的技术书籍，除了内容本身的严谨性，更重要的是它能否有效地引导读者掌握知识，并将其应用到实践中。这本书在这方面给了我很大的启发。它不仅仅是提供了理论知识，更重要的是在每一章的结尾，都附带了大量的例题和习题。这些习题的设计非常有层次感，从基础的概念巩固，到复杂的算法设计和优化，再到结合实际问题的应用题，应有尽有。我曾经花了很多时间去解决其中一些综合性的习题，这个过程让我受益匪浅。我发现，通过解决这些问题，我不仅巩固了对书本知识的理解，更重要的是锻炼了自己分析问题、拆解问题、并运用所学知识来解决问题的能力。我尤其喜欢其中一些涉及实际场景的题目，比如如何设计一个高效的数据库索引，或者如何实现一个社交网络的关注/好友关系管理系统。这些题目将抽象的数据结构和算法与现实世界紧密联系起来，让我深刻体会到学习这些知识的价值和意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在计算机领域摸爬滚打的读者，我深知算法的精妙之处往往体现在其简洁高效的设计上。这本书在这方面让我耳目一新。它不仅介绍了经典的算法，比如各种排序算法、搜索算法、以及图算法，更重要的是，它引导我思考这些算法的设计思路和核心思想。比如，在讲解分治法时，书中通过经典的归并排序和快速排序的例子，清晰地展示了如何将一个大问题分解成若干个小问题，然后递归地解决这些小问题，最后将结果合并。这种“化繁为简”的策略，在很多算法设计中都起着至关重要的作用。此外，书中对动态规划的讲解也让我印象深刻。它通过一些经典的动态规划问题，比如背包问题、最长公共子序列等，深入浅出地阐述了动态规划的思想，包括如何定义状态转移方程，如何利用备忘录或递推来避免重复计算。这些内容让我觉得，学习算法不仅仅是记忆，更是理解和掌握一种解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的严谨性和权威性，从它“中国科学技术大学精品教材”的定位上可见一斑。作为一名读者，我能够感受到其中蕴含的深厚学术底蕴。书中对每一个概念的定义都非常精确，对每一个算法的分析都经过了严密的数学推导。我尤其欣赏书中对算法复杂度的精确分析，它不仅仅给出了一个大致的估计，而是通过详细的数学计算，证明了算法的渐进时间复杂度和空间复杂度。这种严谨的学术态度，让我在学习过程中倍感安心，也让我对所学的知识有了更坚实的信心。同时，书中对一些前沿算法的提及，也让我看到了数据结构和算法领域的最新发展动态，激发了我进一步探索的兴趣。我相信，这本书绝对是想要深入理解数据结构和算法的读者，不可多得的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书带给我的不仅仅是知识，更是一种思维方式的转变。在学习数据结构和算法的过程中，我学会了如何将复杂的问题抽象化，如何用更有效的方式来组织和管理信息，以及如何设计出更高效的解决方案。我曾一度认为，数据结构和算法只是计算机专业的“必修课”，在实际工作中可能并不常用。但通过阅读这本书，我彻底改变了我的看法。我认识到，数据结构和算法是计算机科学的基础，是解决一切问题的根本。无论是在开发一个大型软件系统，还是在进行一项科学研究，高效的数据结构和算法设计都扮演着至关重要的角色。这本书就像一座灯塔，照亮了我学习和探索的道路，让我对未来的学习和工作充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习数据结构和算法，最终目的是为了解决实际问题。这本书的“应用算法”这部分，恰恰满足了我的这一需求。它并没有将应用与理论割裂开来，而是巧妙地将理论知识融入到实际问题的解决过程中。书中提供了很多贴近实际的案例，例如如何用散列表来实现一个字典，如何用图算法来解决路线规划问题，或者如何用堆来处理优先级队列。这些案例的设计，不仅展示了数据结构和算法的强大威力，更重要的是为我提供了一个思考框架，教会我如何将抽象的理论转化为具体的解决方案。我特别喜欢书中对这些案例的分析，它不仅仅是给出了代码实现，更重要的是详细解释了为什么选择这种数据结构和算法，以及在这种选择背后所考虑的各种因素，比如性能、内存占用、以及可扩展性。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我觉得受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

对于我而言，一本好的技术书籍，最重要的是它能够帮助我建立起系统的知识体系，并且能够在我遇到问题时，提供有效的解决思路。这本书在这方面做得非常出色。它将数据结构和算法这两个相互关联但又相对独立的领域，有机地结合起来，形成了一个完整的知识体系。从最基础的数组、链表，到复杂的树、图，再到各种高效的查找和排序算法，这本书为我构建了一个坚实的基础。更重要的是，它在讲解过程中，始终强调数据结构的选择如何影响算法的效率，以及算法的设计如何充分利用数据结构的特点。这种“系统性”的教学方法，让我能够从全局的角度去理解这些概念，而不是孤立地记忆。当我在实际编程中遇到性能瓶颈时，我能够根据书中的知识，快速定位问题，并找到相应的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉呈现也是我非常喜欢的一点。很多技术书籍，尤其是偏理论的书籍，往往会显得枯燥乏味，阅读体验不佳。但这本书在这一点上做得相当不错。大量的图示、流程图、以及代码示例，都经过精心设计，清晰明了，能够有效地帮助读者理解复杂的概念。我尤其喜欢书中对算法流程的可视化处理，比如在讲解排序算法时，书中用一系列的图来展示元素交换和比较的过程，这比单纯的文字描述要生动形象得多。同时，代码示例的格式也很规范，注释也很到位，这对于初学者来说尤其重要，可以帮助他们更快地理解代码的逻辑。我对书中对代码风格的一致性也表示赞赏，这在一定程度上也反映了作者的严谨和专业。整体而言，这本书在视觉呈现和阅读体验上都达到了一个很高的水准，让我在学习过程中倍感舒适和高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，尤其是这个“中国科学技术大学精品教材”的标识，一下子就抓住了我的眼球。作为一名长期关注国内计算机科学教育的读者，我知道科大出品的教材，往往代表着国内该领域的最高水平和最前沿的研究方向。我一直对数据结构和算法这块知识体系有着浓厚的兴趣，也曾尝试过阅读一些市面上的书籍，但总觉得要么过于理论化，脱离实际应用，要么就是过于偏重代码实现，而忽略了背后的原理和思想。所以，当我看到这本书的标题时，内心是充满期待的。我尤其看重“应用算法”这个词，这说明它不仅仅是罗列各种数据结构和算法的定义和实现，更会深入探讨这些工具在实际问题中是如何被选择、被组合、被优化的。我希望这本书能够像一个经验丰富的老师，手把手地教我如何分析问题，如何选择合适的数据结构来存储和管理信息，如何设计高效的算法来处理这些数据，并且在实际编程中，如何将这些理论知识转化为解决实际挑战的利器。我对它在算法分析、复杂度讨论、以及实际案例的选取上抱有很高的期望，希望能看到一些贴近工业界需求的例子，例如在大数据处理、图算法应用、或者一些经典的面试题背后的算法思想。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对编程充满热情但又希望在理论深度上有所突破的读者来说，这本书就像一个宝库。它在介绍经典数据结构时，并没有止步于基本的实现，而是深入到其背后的原理，比如二叉堆的堆化过程，平衡查找树的各种旋转操作，散列表的冲突解决策略等等。这些细节的讲解，让我对这些数据结构的性能特点有了更透彻的理解。例如，当书中解释红黑树为什么能够保证O(log n)的时间复杂度时，它详细阐述了红黑树的五条性质以及这些性质如何通过颜色调整和旋转来维持树的高度平衡。这让我觉得，我不仅仅是在学习一套工具，更是在学习一种思想，一种解决问题的哲学。我特别赞赏书中在算法效率分析方面的详细论述，对于各种算法的时间复杂度和空间复杂度的推导，都给出了清晰的步骤和逻辑。这对于我理解算法的优劣，以及如何在实际问题中做出最优选择至关重要。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，最让我惊喜的是它的内容深度和广度。我一直认为，学习数据结构和算法，不仅仅是记住几个概念，更重要的是理解它们的设计思想和背后的数学原理。这本书在这方面做得非常出色。比如，在讲解树形结构时，它不仅详细描述了二叉搜索树、平衡二叉搜索树（AVL、红黑树）的定义和操作，更深入地剖析了它们如何通过旋转等操作来维护平衡，从而保证了查询、插入、删除操作的对数时间复杂度。这种对“为什么”的深入挖掘，让我对这些抽象的概念有了更深刻的理解，而不仅仅是停留在“是什么”的层面。此外，我特别欣赏书中对图算法的详细阐述，包括最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）等。书中不仅仅提供了算法的伪代码，还结合了大量的图例和清晰的解释，使得原本可能显得枯燥的算法过程变得直观易懂。我尤其关注书中对这些算法的分析，包括时间复杂度和空间复杂度，以及在不同场景下的适用性。这种严谨的学术风格，让我觉得这本书是真正值得反复研读的经典。

评分☆☆☆☆☆

还可以，还可以，真的还可以。

评分☆☆☆☆☆

书很旧 有受潮过。 不知道的还以为买了二手书。所以差评。

评分☆☆☆☆☆

书很旧 有受潮过。 不知道的还以为买了二手书。所以差评。

评分☆☆☆☆☆

书很旧 有受潮过。 不知道的还以为买了二手书。所以差评。

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好

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好

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好

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就是够快，够十个字了吧

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好书