數據結構與算法設計實踐與學習指導 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齊愛玲，張小艷 著

圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
• 算法設計
• 學習指導
• 實踐
• 計算機科學
• 編程
• 數據存儲
• 問題解決
• 基礎教程

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560640143

版次：1

商品編碼：12262699

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　

本書是作者多年講授“數據結構”課程及指導學生實驗的教學經驗的集成，與西安電子科技大學齣版社齣版的《數據結構與算法設計》一書相配套。全書分為兩部分：第一部分是實驗指導，其中，第一章給齣瞭實驗安排和實驗步驟，第二至六章內容均由實驗目的、實驗指導和實驗題組成，精選瞭涵蓋各種數據結構的典型實驗，每個實驗給齣瞭在C語言環境下調試運行的結果；第二部分是學習指導，各章內容均由基本知識點、習題解析和自測題及參考答案組成，每組習題均與教材中的內容相對應。書末給齣瞭兩套考試試題及參考答案。

本書可以配閤《數據結構與算法設計》一書使用，起到銜接課堂教學和指導實驗教學的作用；也可作為高等院校學生學習“數據結構”課程的輔助教材及計算機學科研究生入學考試的輔導教材；對於從事計算機軟件開發和應用的工程技術人員，本書也具有一定的參考價值。

　　

《數據結構與算法：原理、實現與應用》 引言 在飛速發展的計算機科學領域，數據結構與算法的知識體係如同建築的基石，是構建高效、可靠軟件係統的根本。本書旨在為讀者構建一個紮實而全麵的數據結構與算法知識框架，深入剖析核心概念，提供清晰的實現思路，並展示其在實際問題中的廣泛應用。我們不僅關注理論的嚴謹性，更強調實踐的指導意義，期望讀者通過本書的學習，能夠獨立分析問題、設計最優的算法，並最終將其轉化為高效的代碼，成為一名更優秀的軟件工程師。 第一部分：數據結構基礎 在深入算法之前，理解數據如何組織和存儲是至關重要的。本部分將係統地介紹各種基礎和高級數據結構，並分析它們各自的優缺點及適用場景。 第一章：綫性數據結構 數組（Arrays）：作為最基本的數據結構，數組提供連續的內存存儲，支持快速的隨機訪問。我們將探討一維、多維數組的創建、訪問、遍曆以及它們在實際編程中的應用，例如存儲一組相同類型的數據。同時，也會分析數組在插入和刪除操作上的效率瓶頸。 鏈錶（Linked Lists）：與數組不同，鏈錶通過節點間的指針連接，提供瞭動態的內存分配和靈活的插入刪除能力。我們將詳細講解單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的結構，並實現各種基本操作，如頭插、尾插、中間插入、刪除節點、查找節點以及鏈錶反轉。鏈錶在需要頻繁插入刪除的場景下，如實現棧和隊列，錶現齣色。 棧（Stacks）：遵循“後進先齣”（LIFO）原則的棧，在函數調用、錶達式求值、括號匹配等場景中扮演著關鍵角色。我們將介紹基於數組和鏈錶兩種方式的棧實現，並深入分析其操作的時間復雜度。 隊列（Queues）：遵循“先進先齣”（FIFO）原則的隊列，廣泛應用於任務調度、廣度優先搜索（BFS）等場景。我們將講解基於數組和鏈錶的隊列實現，並重點討論循環隊列如何避免假溢齣的問題，提高空間利用率。 第二章：非綫性數據結構 樹（Trees）：樹形結構是一種分層的數據組織方式，具有廣泛的應用。 二叉樹（Binary Trees）：每個節點最多有兩個子節點的特殊樹。我們將講解二叉樹的定義、性質，以及前序、中序、後序遍曆等經典遍曆方法。 二叉搜索樹（Binary Search Trees, BST）：一種特殊的二叉樹，其左子樹所有節點的值小於根節點，右子樹所有節點的值大於根節點。我們將學習如何構建、查找、插入和刪除BST中的節點，並分析其平均和最壞情況下的時間復雜度。 平衡二叉搜索樹（Balanced Binary Search Trees）：為瞭剋服普通BST在極端情況下退化成鏈錶的問題，我們將介紹AVL樹和紅黑樹等平衡二叉搜索樹的概念、性質以及鏇轉操作，理解它們如何通過自平衡機製保證查詢效率。 堆（Heaps）：一種特殊的完全二叉樹，通常用於實現優先隊列。我們將講解最大堆和最小堆的概念，以及堆的構建（heapify）和堆排序的實現。 圖（Graphs）：圖是一種更通用的數據結構，由頂點（vertices）和邊（edges）組成，可以錶示現實世界中各種復雜的網絡關係。 圖的錶示：我們將探討鄰接矩陣和鄰接錶兩種錶示方法，分析它們的優缺點及適用場景。 圖的遍曆：深入講解深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）算法，並分析它們在圖探索、連通性判斷等方麵的應用。 第三章：哈希錶（Hash Tables） 哈希錶（散列錶）通過哈希函數將鍵映射到存儲位置，實現平均O(1)的查找、插入和刪除操作。我們將講解哈希函數的選擇、衝突的解決方法（如鏈地址法和開放地址法），並分析哈希錶在字典、緩存等場景中的高效性。 第二部分：算法設計與分析 在掌握瞭數據結構之後，我們還需要學習如何設計高效的算法來解決問題。本部分將重點關注算法的設計範式、復雜度分析以及常用算法。 第四章：算法分析基礎 時間復雜度與空間復雜度：理解如何度量算法的效率是至關重要的。我們將介紹大O符號（Big O notation），並教授如何分析算法的基本操作次數，推導齣時間復雜度和空間復雜度。我們將重點分析 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2) 等常見復雜度。 遞歸與迭代：遞歸是一種強大的問題解決工具，但需要注意棧溢齣的風險。我們將講解遞歸的思想，並教授如何將其轉換為迭代的實現方式，通常迭代在空間效率上更有優勢。 第五章：經典算法設計範式 分治法（Divide and Conquer）：將大問題分解為若乾個規模更小的子問題，遞歸地解決子問題，然後閤並子問題的解。我們將通過經典的例子，如歸並排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），來闡述分治法的思想。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）：通過將問題分解為重疊的子問題，並存儲子問題的解來避免重復計算。我們將介紹動態規劃的核心思想，包括狀態定義、狀態轉移方程，並通過斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列等經典問題進行講解。 貪心算法（Greedy Algorithms）：在每一步選擇局部最優解，並期望最終能得到全局最優解。我們將探討貪心算法的適用條件，並通過活動選擇問題、霍夫曼編碼等例子來演示其應用。 迴溯法（Backtracking）：一種係統搜索問題的算法，通過逐步構建候選解，並在任何時候發現候選解不可能是有效的解時，就“迴溯”並放棄當前分支。我們將通過N皇後問題、迷宮尋路等問題來理解迴溯法的思想。 第六章：常用算法 排序算法（Sorting Algorithms）： 簡單排序：冒泡排序、插入排序、選擇排序。我們將分析它們的原理、時間復雜度和空間復雜度，並探討它們在小規模數據上的適用性。 高效排序：歸並排序、快速排序、堆排序。我們將深入分析這些算法的實現細節、時間復雜度的理論保證和實際錶現。 其他排序：計數排序、桶排序、基數排序。我們將講解這些非比較排序算法的原理，以及它們在特定數據範圍下的效率優勢。 查找算法（Searching Algorithms）： 綫性查找：遍曆查找，適用於無序數據。 二分查找（Binary Search）：適用於已排序數據，具有O(log n)的高效性。我們將詳細講解其實現原理和邊界條件處理。 圖算法（Graph Algorithms）： 最短路徑算法：Dijkstra算法（單源最短路徑，非負權邊）、Bellman-Ford算法（單源最短路徑，可處理負權邊）、Floyd-Warshall算法（所有頂點對最短路徑）。我們將詳細分析這些算法的原理、實現和應用。 最小生成樹算法：Prim算法和Kruskal算法。我們將講解如何找到連通圖中邊的權值之和最小的生成樹。 拓撲排序（Topological Sorting）：對於有嚮無環圖（DAG），按照一定的順序排列頂點，使得所有有嚮邊都從排在前麵的頂點指嚮排在後麵的頂點。 第三部分：實踐與進階 本部分將引導讀者將所學知識應用於實際問題，並介紹一些更高級的算法主題。 第七章：算法的優化與應用 算法的性能分析與調優：如何通過實際測試和性能剖析工具來發現算法中的瓶頸，並進行有針對性的優化。 常見麵試題與解決方案：通過分析leetcode等平颱上的經典題目，總結解題思路和技巧，幫助讀者為技術麵試做好準備。 實際應用場景分析：例如，在數據庫索引、搜索引擎、網絡路由、推薦係統等領域，數據結構與算法是如何發揮作用的。 第八章：高級數據結構與算法（選講） Trie樹（前綴樹）：用於高效存儲和檢索字符串集閤，在自動補全、拼寫檢查等場景中非常有用。 B樹與B+樹：用於數據庫和文件係統，能夠高效處理大量磁盤I/O。 圖的連通性問題：強連通分量（SCC）、雙連通分量。 字符串匹配算法：KMP算法、BM算法。 計算幾何基礎：一些基本的幾何問題和算法。 結語 數據結構與算法的學習是一個持續精進的過程。本書提供瞭堅實的基礎和豐富的實踐指導，但真正的掌握需要不斷地練習和思考。我們鼓勵讀者在閱讀本書的同時，積極動手實踐，嘗試用不同的數據結構和算法解決實際問題，並通過閱讀更深入的文獻和參與開源項目來不斷提升自己的能力。相信通過您的努力，您一定能成為一名齣色的算法工程師。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數據結構與算法設計實踐與學習指導》，我最大的感受是它的“接地氣”。我之前看過的很多關於數據結構和算法的書籍，要麼過於理論化，要麼過於側重於某種特定語言的實現，讓人感覺有些脫離實際。這本書不同，它在講解每一塊內容時，都會結閤一些實際的應用場景，比如在介紹哈希錶的時候，就提到瞭數據庫索引、緩存等，這些都讓我覺得學到的知識是有用的，而不是僅僅為瞭考試而學習。書中的代碼示例也很貼閤實際，清晰明瞭，並且提供瞭多種語言的實現，這對我來說非常方便，因為我平時接觸的編程語言比較多樣。它還強調瞭算法的復雜度分析，並且用非常生動的方式解釋瞭時間復雜度和空間復雜度的含義，讓我不再對O(n log n)和O(n^2)這些概念感到陌生和恐懼。最讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些麵試中常遇到的經典算法題，並給齣瞭詳細的解題步驟和優化思路，這無疑為我將來的求職之路提供瞭極大的幫助。這本書的實用性真的非常強，我感覺它就像一個經驗豐富的老師，手把手地教我如何將理論知識轉化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據結構與算法設計實踐與學習指導》的敘述方式堪稱一絕，讀起來完全不像一本技術書籍，更像是在聽一位經驗豐富的前輩在分享自己的學習心得。它沒有枯燥的定義堆砌，而是用一種非常自然的語言，仿佛是在和我進行一場深入的對話。我尤其欣賞它在講解遞歸與分治策略時，那種“抽絲剝繭”的講解方式。它不是直接拋齣“分而治之”的口號，而是先通過一些簡單的問題，比如漢諾塔，讓你體會到遞歸的魅力，然後再逐漸引申到更復雜的問題，如快速排序和歸並排序。書中的每一個算法都有非常詳盡的圖解，幫助我理解算法的執行過程，比如歸並排序是如何一步步將數組分成小份再閤並迴有序的。而且，它還非常注重對算法的“可讀性”的討論，提倡寫清晰易懂的代碼，並且給齣瞭很多實用的代碼風格建議。我感覺這本書不僅提升瞭我的算法能力，還潛移默化地影響瞭我的編程習慣，讓我開始更加注重代碼的質量和可維護性。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據結構與算法設計實踐與學習指導》確實讓我眼前一亮，我一直覺得自己在理解某些抽象概念時有些滯後，尤其是在處理一些復雜的算法邏輯時，常常陷入死鬍同。這本書的編寫風格非常注重啓發性，它不是簡單地羅列公式和定義，而是通過大量的實例和循序漸進的講解，引導讀者自己去探索和發現。我尤其喜歡它在講解動態規劃的時候，並沒有一開始就拋齣優化空間的技巧，而是先通過一個簡單的遞歸解法，然後一步步分析其重復計算的問題，再引齣記憶化搜索，最後纔引入遞推關係和狀態轉移方程。這種“由淺入深”的學習路徑，讓我這種非科班齣身的讀者也能逐漸抓住問題的核心。而且，書中的圖示非常形象生動，很多時候一張圖就能勝過韆言萬語，讓我對二叉樹的遍曆、圖的搜索等概念有瞭更直觀的理解。它還提供瞭很多練習題，並且對部分題目有詳細的解題思路，這對於鞏固所學知識非常重要。我嘗試著按照書中的指導去解決一些實際編程中的問題，發現自己解決問題的能力確實有瞭明顯的提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書《數據結構與算法設計實踐與學習指導》給我最大的驚喜在於它對“實踐”的側重。很多技術書籍往往停留在理論層麵，或者隻是簡單地給齣代碼示例，但這本書則完全不同，它真正地做到瞭“實踐指導”。在每一章的最後，都會有一些精心設計的實踐項目，這些項目難度適中，能夠很好地檢驗和鞏固前麵學到的知識。比如，在學習圖算法後，書中就引導讀者去實現一個簡單的社交網絡的好友推薦功能，這讓我第一次體會到數據結構和算法在現實世界中的強大力量。書中的講解方式也很有趣，它會用一些類比來解釋復雜的概念，比如將鏈錶比作一串珍珠，將棧比作疊放的盤子，這些生動的比喻讓我能夠輕鬆理解抽象的邏輯。另外，本書還非常注重培養讀者的編程思維，它不僅僅教你如何寫齣能運行的代碼，更重要的是教你如何寫齣高效、優雅且易於維護的代碼。書中的一些關於代碼重構和優化的建議，對我影響很大，我開始重新審視自己以前寫的代碼，並嘗試去改進。總的來說，這是一本能夠真正讓你“學有所用”的書籍。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《數據結構與算法設計實踐與學習指導》這本書時，我並沒有抱太高的期望，因為市麵上同類書籍太多瞭，而且很多都大同小異。然而，這本書給瞭我一個巨大的驚喜。它的內容組織非常科學，從最基礎的數據結構，如數組和鏈錶，循序漸進地深入到更復雜的樹、圖、堆等。但最讓我印象深刻的是，它不僅僅是講解理論，而是非常強調“設計”的過程。書中會提齣一個問題，然後帶領讀者一起去思考，分析不同的解決方案的優劣，並最終設計齣最優的算法。這種“參與式”的學習方法，讓我感覺自己不再是被動接受知識，而是真正地參與到算法的設計過程中。它還鼓勵讀者去嘗試不同的數據結構和算法，並對比它們的性能錶現。書中的很多篇幅都 dedicated to 講如何優化算法，如何提高代碼的效率，並且給齣瞭非常具體的實踐建議。我嘗試著去實現書中的一些優化算法，發現效率真的提升瞭不少。這本書讓我對數據結構和算法有瞭更深刻的理解，也培養瞭我獨立解決復雜算法問題的能力。