数据结构（C++语言版 第3版）/清华大学计算机系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓俊辉 著

图书标签:

• 数据结构
• C++
• 清华大学
• 教材
• 计算机科学
• 算法
• 数据存储
• 程序设计
• 第三版
• 计算机基础
• 数据组织

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302330646

版次：3

商品编码：12113082

包装：平装

丛书名： 清华大学计算机系列教材

开本：16开

出版时间：2013-09-01

用纸：胶版纸

页数：389

字数：674000

正文语种：中文

内容简介

　　《数据结构（C++语言版 第3版）/清华大学计算机系列教材》，主教材按照面向对象程序设计的思想，根据作者多年的教学积累，系统地介绍各类数据结构的功能、表示和实现，对比各类数据结构适用的应用环境；结合实际问题展示算法设计的一般性模式与方法、算法实现的主流技巧，以及算法效率的评判依据和分析方法；以高度概括的体例为线索贯穿全书，并通过对比和类比揭示数据结构与算法的内在联系，帮助读者形成整体性认识。
　　习题解析涵盖验证型、拓展型、反恩型、实践型和研究型习题，总计290余道大题。525道小题，激发读者的求知欲，培养自学能力和独立思考习惯。主教材和习题解析共计配有340多组、400余幅插图结合简练的叙述，40多张表格列举简明的规范、过程及要点，280余段代码及算法配合详尽而简洁的注释，使深奥抽象的概念和过程得以具体化且便于理解和记忆；推荐20余册经典的专著与教材，提供40余篇重点的学术论文，便于读者进一步钻研和拓展。
　　结合学生基础、专业方向、教学目标及允许课时总量等各种因素，《数据结构（C++语言版 第3版）/清华大学计算机系列教材》推荐了若干种典型的教学进度及学时分配方案，供授课教师视具体情况参考和选用。

作者简介

　　邓俊辉，清华大学计算机系副教授。1993年、1997年分别于清华大学计算机系获工学学士和工学博士学位。主要研究方向为科学计算可视化、计算几何及计算机图形学。长期承担清华大学计算机本科生专业基础课程“数据结构”和研究生基础理论课“计算几何”的教学工作，编著的《数据结构与算法（Java描述）》入选“北京市高等教育精品教材”，曾获清华大学“教书育人奖”、清华大学“教学成果奖”二等奖、清华大学“教学成果奖”一等奖、中国高校科学技术奖二等奖、宝钢教育基金“宝钢教育奖”。

目录

第1章 绪论
1．1 计算机与算法
1．2 复杂度度量
1．3 复杂度分析
1．4 递归
1．5 抽象数据类型

第2章 向量
2．1 从数组到向量
2．2 接口
2．3 构造与析构
2．4 动态空间管理
2．5 常规向量
2．6 有序向量
2．7 排序与下界
2．8 排序器

第3章 列表
3．1 从向量到列表
3．2 接口
3．3 列表
3．4 有序列表
3．5 排序器

第4章 栈与队列
4．1 栈
4．2 栈与递归
4．3 栈的典型应用
4．4 试探回溯法
4．5 队列
4．6 队列应用

第5章 二叉树
5．1 二叉树及其表示
5．2 编码树
5．3 二叉树的实现
5．4 遍历
5．5 Huffman编码

第6章 图
6．1 概述
6．2 抽象数据类型
6．3 邻接矩阵
6．4 邻接表
6．5 圈遍历算法概述
6．6 广度优先搜索
6．7 深度优先搜索
6．8 拓扑排序
6．9 双连通域分解
6．10 优先级搜索
6．11 最小支撑树
6．12 最短路径

第7章 搜索树
7．1 查找
7．2 二叉搜索树
7．3 平衡-叉搜索树
7．4 AVL树

第8章 高级搜索树
8．1 伸展树
8．2 B-树
8．3 红黑树
8．4 kd-树

第9章 词典
9．1 词典ADT
9．2 跳转表
9．3 散列表
9．4 散列应用

第10章 优先级队列
10．1 优先级队列ADT
10．2 堆
10．3 左式堆

第11章 串
11．1 串及串匹配
11．2 蛮力算法
11．3 KMP算法
11．4 BM算法
11．5 Karp-Rabin算法

第12章 排序
12．1 快速排序
12．2 选取与中位数
12．3 希尔排序

附录
参考文献
插图索引
表格索引
算法索引
代码索引
关键词索引

算法的基石，软件的骨骼：深刻理解数据结构，赋能卓越编程 在飞速发展的计算机科学领域，软件的复杂性与日俱增，对底层技术的要求也愈发严苛。而数据结构，作为计算机科学的核心基石，如同建筑的钢筋骨架，是支撑一切复杂软件系统得以高效运行的根本保障。它不仅仅是理论知识的点缀，更是程序员解决实际问题、设计高效算法、优化程序性能的必备利器。 本书旨在为广大计算机科学爱好者、在校学生以及寻求提升编程技能的开发者，提供一个全面、深入且富有实践性的数据结构学习体验。我们相信，真正掌握了数据结构，就如同拥有了打开高级算法设计、高效系统开发之门的金钥匙。 为何数据结构如此重要？ 在信息爆炸的时代，我们每天都在处理海量的数据。无论是搜索引擎的快速响应，社交网络的实时更新，还是大数据分析的深度挖掘，背后都离不开高效的数据组织和管理。而数据结构正是解决这些挑战的关键所在。 效率的决定者： 不同的数据结构在处理数据时，其时间复杂度和空间复杂度有着天壤之别。选择合适的数据结构，可以直接将程序的运行效率提升几个数量级。例如，线性查找和二分查找在有序数组上的效率差异，就直观地体现了数据结构选择的重要性。 算法的土壤： 几乎所有的经典算法，如排序、搜索、图遍历、动态规划等，都建立在特定的数据结构之上。理解数据结构，是理解和实现这些算法的前提；反之，通过学习算法，我们更能深刻地体会到数据结构的设计理念和应用场景。 软件设计的灵魂： 在软件设计过程中，如何有效地存储、访问和操作数据，直接关系到软件的健壮性、可维护性和可扩展性。熟练运用各种数据结构，能够帮助我们设计出更加优雅、高效、易于理解和维护的软件架构。 问题解决的通用语言： 许多看似复杂的问题，在剥离业务逻辑后，其本质往往是某种数据结构的组织和操作问题。掌握了数据结构，我们就能以一种更为抽象和通用的视角来分析和解决问题。 本书将带您领略哪些精彩的数据结构世界？ 本书的内容设计，力求循序渐进，由浅入深，覆盖了数据结构领域的核心概念、经典算法和实际应用。我们不仅关注理论的深度，更注重实践的广度。 第一部分：数据结构的基础与抽象 在正式踏入各种具体的数据结构之前，我们将首先建立对数据结构基本概念的清晰认知。 数据结构概述： 什么是数据结构？它与算法之间是什么关系？我们将探讨数据结构的定义、分类以及在计算机科学中的地位。 抽象数据类型（ADT）： 学习如何从用户的角度抽象地描述数据及其操作，理解封装、继承和多态等面向对象思想在数据结构设计中的体现。这将为我们后续学习具体数据结构打下坚实的理论基础。 算法分析入门： 掌握分析算法效率的基本工具——时间复杂度和空间复杂度。我们将学习如何使用大O表示法等工具，量化算法的性能，并理解其在数据结构选择中的指导意义。 第二部分：线性结构——有序世界的基石 线性结构是最基础、也是应用最广泛的一类数据结构。它们将数据元素组织成一条线性的序列。 数组（Array）： 从最简单的数组开始，深入理解其随机访问的优势，以及在内存中的存储方式。我们将探讨一维数组、多维数组以及动态数组（例如C++中的`std::vector`）的实现与应用。 链表（Linked List）： 学习链表的概念，包括单链表、双链表和循环链表。理解其动态插入和删除的优势，以及与数组在性能上的权衡。我们将通过实际例子，展示链表在实现栈、队列等抽象数据类型时的便利性。 栈（Stack）： 深入理解“后进先出”（LIFO）的栈模型，学习其基本操作（入栈、出栈、栈顶元素查看），并探讨其在函数调用、表达式求值、括号匹配等经典问题中的应用。 队列（Queue）： 学习“先进先出”（FIFO）的队列模型，理解其基本操作（入队、出队、队首元素查看），并探讨其在任务调度、广度优先搜索（BFS）等场景中的应用。 第三部分：非线性结构——连接与组织的艺术 非线性结构打破了线性序列的束缚，展现了更加复杂和强大的数据组织能力。 树（Tree）： 树是一种分层结构，在计算机科学中有极其广泛的应用。 二叉树（Binary Tree）： 学习二叉树的基本概念、遍历方式（前序、中序、后序），以及递归和迭代的实现。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 理解二叉搜索树的特性，掌握其插入、删除、查找操作，并分析其平均和最坏情况下的性能。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 探讨二叉搜索树在某些情况下性能退化的原因，引入AVL树、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性能。 堆（Heap）： 学习堆的定义，特别是最大堆和最小堆，掌握堆的基本操作（插入、删除堆顶元素），并理解其在优先队列和堆排序中的关键作用。 B树与B+树： 简要介绍B树及其变种B+树，理解它们在文件系统和数据库索引中的重要性，以及它们如何优化磁盘I/O操作。 图（Graph）： 图是一种网络结构，用于表示实体之间的关系。 图的定义与表示： 学习图的基本概念（顶点、边、有向图、无向图、权重图），以及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，掌握它们在连通性判断、寻找路径等问题中的应用。 最短路径算法： 学习Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（多源最短路径），理解它们在导航、网络路由等领域的应用。 最小生成树算法： 掌握Prim算法和Kruskal算法，理解它们在网络设计、连接成本最小化问题中的应用。 第四部分：散列表与字符串——高效查找与文本处理 散列表（Hash Table）： 散列表是实现平均O(1)查找的关键。我们将深入探讨散列函数的原理、冲突解决方法（如链地址法、开放地址法）以及散列表的构建与应用。 字符串（String）： 学习字符串的表示、匹配算法（如KMP算法），以及在文本处理中的常用操作。 第五部分：算法设计与高级主题 在掌握了基本数据结构后，我们将进一步探讨如何利用这些结构设计更复杂的算法，并触及一些高级概念。 排序算法： 详细讲解各类排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序等，分析它们的时空复杂度，并理解它们的适用场景。 递归与分治： 深入理解递归的思想，以及分治策略在解决复杂问题中的应用。 动态规划： 学习动态规划的基本思想，如何识别问题中的最优子结构和重叠子问题，并设计动态规划算法来求解。 回溯法： 学习回溯法的思想，以及它在解决组合问题、搜索问题中的应用。 复杂度理论初步： 简要介绍P、NP等复杂度类别的概念，理解算法的计算界限。 本书的特色与优势： C++语言的深度融合： 本书将以C++语言为载体，详细讲解每种数据结构的实现细节。通过丰富的C++代码示例，帮助读者从理论走向实践，理解数据结构在真实编程环境中的应用。我们将充分利用C++标准库（STL）提供的强大容器和算法，但更会引导读者理解STL背后的实现原理。 理论与实践并重： 除了清晰的理论阐述，本书还包含大量的典型算法示例、练习题和项目启发，旨在帮助读者巩固所学知识，并能够独立解决实际问题。 清晰的逻辑结构： 内容组织遵循从简单到复杂，从基础到高级的逻辑脉络，确保读者能够逐步建立起完整的知识体系。 面向读者群体广泛： 无论您是初次接触数据结构的计算机专业学生，还是希望巩固和深化理解的在职开发者，本书都能为您提供宝贵的价值。 学习数据结构，您将获得什么？ 扎实的编程基础： 成为一名优秀的程序员，数据结构是不可或缺的基础。 解决复杂问题的能力： 掌握了数据结构，您将能够更有效地分析和解决各种编程挑战。 设计高效算法的智慧： 能够根据问题特性，选择最合适的数据结构，设计出性能卓越的算法。 深刻理解计算机系统的运行机制： 数据结构是理解操作系统、数据库、编译器等复杂系统工作原理的基石。 职业发展的强劲助力： 在面试和实际工作中，扎实的数据结构知识是区分优秀人才的关键。 让我们一起踏上这段激动人心的旅程，用数据结构的力量，构建更美好的软件世界！

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《数据结构（C++语言版 第3版）》在语言风格和表达方式上，比我之前看过的许多技术书籍都要更具吸引力。它没有那种生硬、冷冰冰的学术腔调，而是用一种非常易于理解的方式来阐述复杂的概念。我印象最深刻的是，作者在讲解指针和内存管理时，用了非常形象的比喻，这让我这个对C++内存管理一直有些模糊的读者，豁然开朗。它不像有些书那样，只告诉你“怎么做”，而是会深入解释“为什么这么做”，并且会引申出一些相关的底层原理，这对于想要真正理解数据结构和算法背后原理的人来说，是极其宝贵的。书中提供的许多小贴士和“注意事项”也非常实用，能够帮助我避免一些常见的陷阱。而且，它在代码实现上的细节处理也十分到位，比如如何有效地处理边界条件，如何优化代码的效率等等，这些都是在实际开发中非常重要的技能。我觉得这本书不仅仅是教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我学习的道路上给予我指导和启发。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据结构（C++语言版 第3版）》真的给了我一种焕然一新的感觉。作为一名多年的C++开发者，我尝试过不少同类书籍，但这本书在理论深度和实践应用的结合上，做得相当出色。它不仅仅是罗列那些枯燥的算法和数据结构定义，更重要的是，它通过大量的C++代码示例，将抽象的概念变得直观易懂。我特别欣赏作者在讲解每一种数据结构时，都围绕着其核心思想、操作及其时间/空间复杂度展开，并辅以精炼的伪代码和详细的C++实现。书中对于算法的分析也毫不含糊，从最基础的遍历、查找，到更复杂的排序、图算法，讲解都层层递进，逻辑清晰。我尤其喜欢的是它在讲解复杂度分析时，那种循序渐进的引导方式，让我这种以前对此感到有些畏惧的读者，也能逐渐掌握其中的奥妙。书中提供的练习题也很有代表性，涵盖了各种难度，让我有机会反复练习，加深理解。读完一章，再做完相关的练习，感觉收获满满，知识点真正被吸收进去了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校大学生，我手里确实有不少关于数据结构的书籍，但《数据结构（C++语言版 第3版）》这本书给我留下了深刻的印象。它最吸引我的地方在于，它能够将那些看起来晦涩难懂的理论知识，用一种非常清晰、有条理的方式呈现出来。书中的C++代码非常贴近实际应用，让我能够一边学习理论，一边动手实践，这种学习方式效率很高。我尤其喜欢书中在讲解每一种数据结构时，都会深入分析其内部的存储方式、各种操作的时间复杂度和空间复杂度，这帮助我建立起了对数据结构性能的直观认识。它还提供了很多经典的算法应用场景，让我明白这些数据结构和算法在现实世界中的作用。比如，在讲解图结构时，它会涉及到最短路径算法，这让我联想到导航软件中的应用，感觉非常贴切。这本书的语言也相对轻松，读起来不会有很大的压力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排和内容让我感到非常惊喜。作为一本C++语言版的数据结构教材，它没有仅仅停留在理论层面，而是将C++的特性巧妙地融入到数据结构和算法的讲解中。我注意到作者在书中使用了不少C++11及之后的新特性，这使得代码更加现代化和高效，也让我学到了不少实用的C++编程技巧。例如，在讲解模板类时，它展示了如何通过模板实现泛型数据结构，这在实际工程中是非常重要的。书中还包含了一些关于面向对象设计思想的应用，这对于提升我的编程能力非常有帮助。我尤其欣赏它在讲解抽象数据类型（ADT）时，强调了接口与实现的区分，这让我能够更好地理解软件工程中的模块化和封装思想。此外，书中提供的很多小例子，虽然简单，但却能够生动地说明一个重要的概念，让我在不知不觉中就掌握了知识。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我最初选择这本《数据结构（C++语言版 第3版）》是因为它的“第3版”字样，这通常意味着内容会比较新，并且经过了修订。事实证明我的判断是对的。这本书的内容组织非常合理，从最基础的线性结构，如数组、链表、栈、队列，逐步深入到非线性结构，如树（二叉树、平衡树、堆）、图，再到哈希表等。每个部分的讲解都十分详尽，而且非常注重理论与实践的结合。它提供的C++代码实现，不仅仅是功能的堆砌，更包含了对性能优化和代码可读性的考量。我特别喜欢它在讲解复杂算法时，会将算法的演变过程也展示出来，比如各种排序算法的比较和分析，这让我能够更好地理解不同算法的优劣势，并在实际应用中做出更明智的选择。书中的图示也相当精美，能够清晰地展示数据结构的形态和算法的执行过程，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

大学要求用这版书 还比较适合初学者 书印刷没问题

评分☆☆☆☆☆

很不错，讲得很清晰！

评分☆☆☆☆☆

适合初学者，深入浅出

评分☆☆☆☆☆

不错，物流很快，书也不错，最近没空，有空好好看看。

评分☆☆☆☆☆

印刷质量不错，希望有时间能好好学习

评分☆☆☆☆☆

书很好，没有破损，努力学习吧。upupupupup

评分☆☆☆☆☆

五星好评，京东自营好品质

评分☆☆☆☆☆

大爱，书是护眼的绿色，看着很舒服，彩印大爱，看着很舒服

评分☆☆☆☆☆

物流快，书很好，下次还会，再买