数据结构与算法设计实践与学习指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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齐爱玲，张小艳 著

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 算法设计
• 学习指导
• 实践
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 问题解决
• 基础教程

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560640143

版次：1

商品编码：12262699

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　

本书是作者多年讲授“数据结构”课程及指导学生实验的教学经验的集成，与西安电子科技大学出版社出版的《数据结构与算法设计》一书相配套。全书分为两部分：第一部分是实验指导，其中，第一章给出了实验安排和实验步骤，第二至六章内容均由实验目的、实验指导和实验题组成，精选了涵盖各种数据结构的典型实验，每个实验给出了在C语言环境下调试运行的结果；第二部分是学习指导，各章内容均由基本知识点、习题解析和自测题及参考答案组成，每组习题均与教材中的内容相对应。书末给出了两套考试试题及参考答案。

本书可以配合《数据结构与算法设计》一书使用，起到衔接课堂教学和指导实验教学的作用；也可作为高等院校学生学习“数据结构”课程的辅助教材及计算机学科研究生入学考试的辅导教材；对于从事计算机软件开发和应用的工程技术人员，本书也具有一定的参考价值。

　　

《数据结构与算法：原理、实现与应用》 引言 在飞速发展的计算机科学领域，数据结构与算法的知识体系如同建筑的基石，是构建高效、可靠软件系统的根本。本书旨在为读者构建一个扎实而全面的数据结构与算法知识框架，深入剖析核心概念，提供清晰的实现思路，并展示其在实际问题中的广泛应用。我们不仅关注理论的严谨性，更强调实践的指导意义，期望读者通过本书的学习，能够独立分析问题、设计最优的算法，并最终将其转化为高效的代码，成为一名更优秀的软件工程师。 第一部分：数据结构基础 在深入算法之前，理解数据如何组织和存储是至关重要的。本部分将系统地介绍各种基础和高级数据结构，并分析它们各自的优缺点及适用场景。 第一章：线性数据结构 数组（Arrays）：作为最基本的数据结构，数组提供连续的内存存储，支持快速的随机访问。我们将探讨一维、多维数组的创建、访问、遍历以及它们在实际编程中的应用，例如存储一组相同类型的数据。同时，也会分析数组在插入和删除操作上的效率瓶颈。 链表（Linked Lists）：与数组不同，链表通过节点间的指针连接，提供了动态的内存分配和灵活的插入删除能力。我们将详细讲解单向链表、双向链表和循环链表的结构，并实现各种基本操作，如头插、尾插、中间插入、删除节点、查找节点以及链表反转。链表在需要频繁插入删除的场景下，如实现栈和队列，表现出色。 栈（Stacks）：遵循“后进先出”（LIFO）原则的栈，在函数调用、表达式求值、括号匹配等场景中扮演着关键角色。我们将介绍基于数组和链表两种方式的栈实现，并深入分析其操作的时间复杂度。 队列（Queues）：遵循“先进先出”（FIFO）原则的队列，广泛应用于任务调度、广度优先搜索（BFS）等场景。我们将讲解基于数组和链表的队列实现，并重点讨论循环队列如何避免假溢出的问题，提高空间利用率。 第二章：非线性数据结构 树（Trees）：树形结构是一种分层的数据组织方式，具有广泛的应用。 二叉树（Binary Trees）：每个节点最多有两个子节点的特殊树。我们将讲解二叉树的定义、性质，以及前序、中序、后序遍历等经典遍历方法。 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）：一种特殊的二叉树，其左子树所有节点的值小于根节点，右子树所有节点的值大于根节点。我们将学习如何构建、查找、插入和删除BST中的节点，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 Trees）：为了克服普通BST在极端情况下退化成链表的问题，我们将介绍AVL树和红黑树等平衡二叉搜索树的概念、性质以及旋转操作，理解它们如何通过自平衡机制保证查询效率。 堆（Heaps）：一种特殊的完全二叉树，通常用于实现优先队列。我们将讲解最大堆和最小堆的概念，以及堆的构建（heapify）和堆排序的实现。 图（Graphs）：图是一种更通用的数据结构，由顶点（vertices）和边（edges）组成，可以表示现实世界中各种复杂的网络关系。 图的表示：我们将探讨邻接矩阵和邻接表两种表示方法，分析它们的优缺点及适用场景。 图的遍历：深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，并分析它们在图探索、连通性判断等方面的应用。 第三章：哈希表（Hash Tables） 哈希表（散列表）通过哈希函数将键映射到存储位置，实现平均O(1)的查找、插入和删除操作。我们将讲解哈希函数的选择、冲突的解决方法（如链地址法和开放地址法），并分析哈希表在字典、缓存等场景中的高效性。 第二部分：算法设计与分析 在掌握了数据结构之后，我们还需要学习如何设计高效的算法来解决问题。本部分将重点关注算法的设计范式、复杂度分析以及常用算法。 第四章：算法分析基础 时间复杂度与空间复杂度：理解如何度量算法的效率是至关重要的。我们将介绍大O符号（Big O notation），并教授如何分析算法的基本操作次数，推导出时间复杂度和空间复杂度。我们将重点分析 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2) 等常见复杂度。 递归与迭代：递归是一种强大的问题解决工具，但需要注意栈溢出的风险。我们将讲解递归的思想，并教授如何将其转换为迭代的实现方式，通常迭代在空间效率上更有优势。 第五章：经典算法设计范式 分治法（Divide and Conquer）：将大问题分解为若干个规模更小的子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解。我们将通过经典的例子，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），来阐述分治法的思想。 动态规划（Dynamic Programming, DP）：通过将问题分解为重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算。我们将介绍动态规划的核心思想，包括状态定义、状态转移方程，并通过斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典问题进行讲解。 贪心算法（Greedy Algorithms）：在每一步选择局部最优解，并期望最终能得到全局最优解。我们将探讨贪心算法的适用条件，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子来演示其应用。 回溯法（Backtracking）：一种系统搜索问题的算法，通过逐步构建候选解，并在任何时候发现候选解不可能是有效的解时，就“回溯”并放弃当前分支。我们将通过N皇后问题、迷宫寻路等问题来理解回溯法的思想。 第六章：常用算法 排序算法（Sorting Algorithms）： 简单排序：冒泡排序、插入排序、选择排序。我们将分析它们的原理、时间复杂度和空间复杂度，并探讨它们在小规模数据上的适用性。 高效排序：归并排序、快速排序、堆排序。我们将深入分析这些算法的实现细节、时间复杂度的理论保证和实际表现。 其他排序：计数排序、桶排序、基数排序。我们将讲解这些非比较排序算法的原理，以及它们在特定数据范围下的效率优势。 查找算法（Searching Algorithms）： 线性查找：遍历查找，适用于无序数据。 二分查找（Binary Search）：适用于已排序数据，具有O(log n)的高效性。我们将详细讲解其实现原理和边界条件处理。 图算法（Graph Algorithms）： 最短路径算法：Dijkstra算法（单源最短路径，非负权边）、Bellman-Ford算法（单源最短路径，可处理负权边）、Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）。我们将详细分析这些算法的原理、实现和应用。 最小生成树算法：Prim算法和Kruskal算法。我们将讲解如何找到连通图中边的权值之和最小的生成树。 拓扑排序（Topological Sorting）：对于有向无环图（DAG），按照一定的顺序排列顶点，使得所有有向边都从排在前面的顶点指向排在后面的顶点。 第三部分：实践与进阶 本部分将引导读者将所学知识应用于实际问题，并介绍一些更高级的算法主题。 第七章：算法的优化与应用 算法的性能分析与调优：如何通过实际测试和性能剖析工具来发现算法中的瓶颈，并进行有针对性的优化。 常见面试题与解决方案：通过分析leetcode等平台上的经典题目，总结解题思路和技巧，帮助读者为技术面试做好准备。 实际应用场景分析：例如，在数据库索引、搜索引擎、网络路由、推荐系统等领域，数据结构与算法是如何发挥作用的。 第八章：高级数据结构与算法（选讲） Trie树（前缀树）：用于高效存储和检索字符串集合，在自动补全、拼写检查等场景中非常有用。 B树与B+树：用于数据库和文件系统，能够高效处理大量磁盘I/O。 图的连通性问题：强连通分量（SCC）、双连通分量。 字符串匹配算法：KMP算法、BM算法。 计算几何基础：一些基本的几何问题和算法。 结语 数据结构与算法的学习是一个持续精进的过程。本书提供了坚实的基础和丰富的实践指导，但真正的掌握需要不断地练习和思考。我们鼓励读者在阅读本书的同时，积极动手实践，尝试用不同的数据结构和算法解决实际问题，并通过阅读更深入的文献和参与开源项目来不断提升自己的能力。相信通过您的努力，您一定能成为一名出色的算法工程师。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据结构与算法设计实践与学习指导》的叙述方式堪称一绝，读起来完全不像一本技术书籍，更像是在听一位经验丰富的前辈在分享自己的学习心得。它没有枯燥的定义堆砌，而是用一种非常自然的语言，仿佛是在和我进行一场深入的对话。我尤其欣赏它在讲解递归与分治策略时，那种“抽丝剥茧”的讲解方式。它不是直接抛出“分而治之”的口号，而是先通过一些简单的问题，比如汉诺塔，让你体会到递归的魅力，然后再逐渐引申到更复杂的问题，如快速排序和归并排序。书中的每一个算法都有非常详尽的图解，帮助我理解算法的执行过程，比如归并排序是如何一步步将数组分成小份再合并回有序的。而且，它还非常注重对算法的“可读性”的讨论，提倡写清晰易懂的代码，并且给出了很多实用的代码风格建议。我感觉这本书不仅提升了我的算法能力，还潜移默化地影响了我的编程习惯，让我开始更加注重代码的质量和可维护性。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《数据结构与算法设计实践与学习指导》这本书时，我并没有抱太高的期望，因为市面上同类书籍太多了，而且很多都大同小异。然而，这本书给了我一个巨大的惊喜。它的内容组织非常科学，从最基础的数据结构，如数组和链表，循序渐进地深入到更复杂的树、图、堆等。但最让我印象深刻的是，它不仅仅是讲解理论，而是非常强调“设计”的过程。书中会提出一个问题，然后带领读者一起去思考，分析不同的解决方案的优劣，并最终设计出最优的算法。这种“参与式”的学习方法，让我感觉自己不再是被动接受知识，而是真正地参与到算法的设计过程中。它还鼓励读者去尝试不同的数据结构和算法，并对比它们的性能表现。书中的很多篇幅都 dedicated to 讲如何优化算法，如何提高代码的效率，并且给出了非常具体的实践建议。我尝试着去实现书中的一些优化算法，发现效率真的提升了不少。这本书让我对数据结构和算法有了更深刻的理解，也培养了我独立解决复杂算法问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书《数据结构与算法设计实践与学习指导》给我最大的惊喜在于它对“实践”的侧重。很多技术书籍往往停留在理论层面，或者只是简单地给出代码示例，但这本书则完全不同，它真正地做到了“实践指导”。在每一章的最后，都会有一些精心设计的实践项目，这些项目难度适中，能够很好地检验和巩固前面学到的知识。比如，在学习图算法后，书中就引导读者去实现一个简单的社交网络的好友推荐功能，这让我第一次体会到数据结构和算法在现实世界中的强大力量。书中的讲解方式也很有趣，它会用一些类比来解释复杂的概念，比如将链表比作一串珍珠，将栈比作叠放的盘子，这些生动的比喻让我能够轻松理解抽象的逻辑。另外，本书还非常注重培养读者的编程思维，它不仅仅教你如何写出能运行的代码，更重要的是教你如何写出高效、优雅且易于维护的代码。书中的一些关于代码重构和优化的建议，对我影响很大，我开始重新审视自己以前写的代码，并尝试去改进。总的来说，这是一本能够真正让你“学有所用”的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据结构与算法设计实践与学习指导》确实让我眼前一亮，我一直觉得自己在理解某些抽象概念时有些滞后，尤其是在处理一些复杂的算法逻辑时，常常陷入死胡同。这本书的编写风格非常注重启发性，它不是简单地罗列公式和定义，而是通过大量的实例和循序渐进的讲解，引导读者自己去探索和发现。我尤其喜欢它在讲解动态规划的时候，并没有一开始就抛出优化空间的技巧，而是先通过一个简单的递归解法，然后一步步分析其重复计算的问题，再引出记忆化搜索，最后才引入递推关系和状态转移方程。这种“由浅入深”的学习路径，让我这种非科班出身的读者也能逐渐抓住问题的核心。而且，书中的图示非常形象生动，很多时候一张图就能胜过千言万语，让我对二叉树的遍历、图的搜索等概念有了更直观的理解。它还提供了很多练习题，并且对部分题目有详细的解题思路，这对于巩固所学知识非常重要。我尝试着按照书中的指导去解决一些实际编程中的问题，发现自己解决问题的能力确实有了明显的提升。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据结构与算法设计实践与学习指导》，我最大的感受是它的“接地气”。我之前看过的很多关于数据结构和算法的书籍，要么过于理论化，要么过于侧重于某种特定语言的实现，让人感觉有些脱离实际。这本书不同，它在讲解每一块内容时，都会结合一些实际的应用场景，比如在介绍哈希表的时候，就提到了数据库索引、缓存等，这些都让我觉得学到的知识是有用的，而不是仅仅为了考试而学习。书中的代码示例也很贴合实际，清晰明了，并且提供了多种语言的实现，这对我来说非常方便，因为我平时接触的编程语言比较多样。它还强调了算法的复杂度分析，并且用非常生动的方式解释了时间复杂度和空间复杂度的含义，让我不再对O(n log n)和O(n^2)这些概念感到陌生和恐惧。最让我惊喜的是，书中还涉及了一些面试中常遇到的经典算法题，并给出了详细的解题步骤和优化思路，这无疑为我将来的求职之路提供了极大的帮助。这本书的实用性真的非常强，我感觉它就像一个经验丰富的老师，手把手地教我如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。