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唐发根 著

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出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512424326

商品编码：13436866603

包装：平装

出版时间：2017-06-01

基本信息

书名：数据结构教程(第3版)

：56.00元

作者：唐发根

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2017-06-01

ISBN：9787512424326

字数：

页码：

版次：3

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《数据结构教程(第3版)》是第2版的修订版。修订版继续保持了第2版的基本框架和表达风格,对其中部分内容做了增删与补充,尤其是增加了大量的习题和解答。书中按照“数据结构”课程教学大纲系统地讨论了数据的各种逻辑结构、存储结构以及在这些结构的基础上对数据所实施的操作。全书仍然分为11章。本书不仅可以作为高等学校计算机专业和其他相关专业本科学生的学习用书,也可以作为计算机软件开发人员的参考资料,更是报考高等院校计算机专业硕士研究生的考生考前重要的复习资料。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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算法的基石：从原理到实践的深度探索 在信息技术飞速发展的今天，算法作为软件工程的核心驱动力，其重要性不言而喻。任何高效、健壮的软件系统，都离不开精妙算法的设计与实现。本书旨在为读者构建一个扎实的算法知识体系，从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的数据结构和高级算法的理论与应用。我们不局限于纸面上的理论推演，更注重算法在实际工程中的落地，力求让读者在掌握核心理论的同时，也能具备解决实际问题的能力。 第一部分：夯实基础，理解核心概念 本部分将带领读者回顾并深入理解算法分析的基本要素。我们会从时间复杂度和空间复杂度这两个核心指标入手，讲解如何准确地度量算法的效率。这不仅仅是简单的“大O”符号的记忆，而是要理解其背后蕴含的增长趋势和资源消耗规律。我们将通过大量的实例，演示如何分析不同类型算法（如循环、递归、分治等）的复杂度，并学习如何通过优化手段降低其复杂度。 在此基础上，我们将深入探讨算法设计的三大基本思想： 分治法 (Divide and Conquer): 这种策略的核心是将一个大问题分解成若干个规模较小但结构相似的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。我们将详细解析经典的分治算法，如归并排序 (Merge Sort) 和快速排序 (Quick Sort)，分析它们的实现细节、性能特点以及适用场景。同时，我们会探讨分治法在其他领域的应用，例如计算几何中的一些问题。 动态规划 (Dynamic Programming): 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大工具。我们将系统地介绍动态规划的设计思想，包括如何识别问题的最优子结构和重叠子问题，如何定义状态转移方程，以及如何进行自顶向下（带备忘录的递归）和自底向上（迭代）的实现。我们会选取一系列经典的动态规划问题进行深入讲解，如背包问题 (Knapsack Problem)、最长公共子序列 (Longest Common Subsequence)、最短路径问题 (Shortest Path Problems) 等，帮助读者理解动态规划的通用框架和应用技巧。 贪心算法 (Greedy Algorithm): 贪心算法在每一步选择一个局部最优解，并期望最终能够得到全局最优解。我们将分析贪心算法适用的条件，并展示如何设计贪心策略。我们会通过一些典型的例子，如霍夫曼编码 (Huffman Coding)、活动选择问题 (Activity Selection Problem) 等，来 ilustrate 贪心算法的工作原理和局限性。 第二部分：数据结构的精妙构建与应用 数据结构是组织和存储数据的方式，它直接影响着算法的效率和性能。本部分将全面介绍各种经典的数据结构，并深入剖析它们的实现原理、操作特点以及应用场景。 线性结构： 数组 (Arrays): 从最基本的概念开始，介绍数组的优点（随机访问）和缺点（插入删除效率低），以及其在内存中的存储方式。 链表 (Linked Lists): 详细讲解单向链表、双向链表和循环链表的结构、遍历、插入、删除等操作。我们将对比链表与数组在不同操作上的性能差异，并展示链表在实现栈、队列等抽象数据类型中的应用。 栈 (Stacks) 与队列 (Queues): 作为两种重要的线性抽象数据类型，我们将讲解它们的“后进先出”(LIFO) 和“先进先出”(FIFO) 原则，并重点介绍它们在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等方面的应用。 非线性结构： 树 (Trees): 树是计算机科学中最重要的数据结构之一。我们将从二叉树 (Binary Trees) 入手，介绍二叉搜索树 (Binary Search Trees) 的基本操作（查找、插入、删除），并探讨其性能与平衡二叉搜索树 (Balanced Binary Search Trees) 的关系。 平衡二叉搜索树： 深入讲解 AVL 树和红黑树 (Red-Black Trees) 的平衡机制、旋转操作以及插入删除时的维护过程。我们会分析这些平衡树如何保证对数级别的查找、插入和删除时间复杂度，并在实际应用中（如STL中的map和set）进行说明。 B 树 (B-Trees) 和 B+ 树 (B+ Trees): 重点介绍它们在文件系统和数据库索引中的关键作用，分析其多路查找和磁盘I/O优化的原理。 堆 (Heaps): 讲解最大堆 (Max Heap) 和最小堆 (Min Heap) 的性质，以及堆排序 (Heap Sort) 的实现。我们会重点阐述堆在优先队列 (Priority Queues) 中的应用，以及在图算法（如Dijkstra算法）中的重要性。 图 (Graphs): 图是表示实体之间复杂关系的强大工具。我们将从图的定义、表示法（邻接矩阵、邻接表）开始，讲解图的遍历算法：深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)。 图的连通性： 讲解如何判断图的连通分量，以及强连通分量 (Strongly Connected Components) 的概念。 最短路径算法： 详细介绍 Dijkstra 算法（单源最短路径）和 Floyd-Warshall 算法（所有顶点对最短路径），分析它们的实现细节、时间复杂度以及适用条件。 最小生成树算法： 讲解 Prim 算法和 Kruskal 算法，阐述它们如何构建图的最小生成树，以及在网络设计等领域的应用。 哈希表 (Hash Tables): 哈希表是实现快速查找、插入和删除的理想数据结构。我们将深入讲解哈希函数的选择原则、冲突处理方法（如链地址法、开放寻址法），并分析其平均常数时间复杂度的根源。我们会探讨哈希表在各种应用场景中的优势，以及在实际使用中需要注意的问题。 第三部分：高级算法与应用 在掌握了基本的数据结构和算法设计思想后，本部分将带领读者探索更高级的算法和技术。 字符串匹配算法： 除了朴素的字符串匹配方法，我们将深入讲解 KMP 算法 (Knuth-Morris-Pratt Algorithm) 和 Boyer-Moore 算法 (Boyer-Moore Algorithm)，分析它们如何利用预处理和模式匹配的特性来提高匹配效率，并讨论它们在文本编辑器、搜索引擎等领域的实际应用。 图算法的拓展： 拓扑排序 (Topological Sorting): 讲解有向无环图 (DAG) 的拓扑排序概念，以及如何利用 DFS 或 Kahn 算法实现，并在任务调度、编译顺序等方面进行应用。 最大流与最小割： 介绍最大流最小割定理，以及 Ford-Fulkerson 算法和 Edmonds-Karp 算法等求解最大流的方法。我们会展示这些算法在网络流问题、资源分配等领域的强大能力。 搜索算法： 回溯法 (Backtracking): 回溯法是一种通过系统地搜索所有可能的解来找到特定问题的解决方案的方法。我们将通过 N 皇后问题、迷宫求解等经典问题，演示回溯法的递归思想和剪枝策略。 分支限界法 (Branch and Bound): 作为回溯法的变种，我们将讲解分支限界法如何利用界限函数来有效地缩小搜索空间，并求解最优化问题。 数据压缩算法： 讲解 Lempel-Ziv (LZ) 系列算法，如 LZ77 和 LZ78，以及其在 ZIP、GZIP 等压缩工具中的应用。 并行与分布式算法基础： 简要介绍并行计算和分布式计算的基本概念，以及在这些环境下设计高效算法的挑战和方法。 实践导向，学以致用 贯穿全书，我们将始终强调理论与实践相结合。每一章都将提供精心设计的练习题，涵盖从概念理解到算法实现的全过程。我们会鼓励读者动手编写代码，调试程序，并分析不同实现方案的性能差异。此外，本书还会引入一些实际工程中的案例研究，展示如何将所学知识应用于解决真实世界的问题，例如： 数据库索引的实现原理： 结合 B+ 树的知识，深入剖析数据库如何通过索引快速检索数据。 搜索引擎的文本索引构建： 讨论如何利用哈希表、字符串匹配算法等构建高效的搜索引擎索引。 社交网络的连接分析： 利用图算法分析用户关系、发现社群等。 操作系统的任务调度： 结合队列、优先级队列等数据结构，讲解任务调度的基本原理。 目标读者 本书适合所有对算法和数据结构感兴趣的读者，包括： 计算机科学专业的本科生和研究生。 希望提升编程技能和解决问题能力的软件工程师。 对算法理论有深入学习需求的学习者。 通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解各种经典数据结构的原理及其优劣。 熟练掌握常用算法的设计思路和实现技巧。 具备分析和评估算法效率的能力。 能够将算法和数据结构有效地应用于解决实际工程问题。 算法的世界广阔而深邃，掌握了其中的奥秘，就如同掌握了打开无数技术宝藏的金钥匙。本书将是你探索这个世界的坚实起点和可靠向导。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是提升编程功底的利器！我之前一直觉得数据结构很枯燥，但《数据结构教程(第3版)》用一种全新的视角让我看到了它的魅力。作者非常擅长将复杂的概念用通俗易懂的语言解释清楚，而且书中穿插了大量的图示和流程图，让抽象的算法变得可视化，这对我这种视觉型学习者来说是巨大的帮助。例如，在讲解链表的增删改查时，作者用精美的图展示了节点之间的连接关系是如何变化的，让人一目了然。在讲解排序算法时，作者不仅给出了代码，还详细描绘了每一步排序过程中的元素交换和位置变化，仿佛一场生动的排序舞蹈。更值得一提的是，作者对每种数据结构和算法的复杂度分析都做得非常到位，不仅仅是给出O(n)、O(log n)的结论，还详细解释了为什么会是这样的复杂度，并提供了证明过程。这对于我理解算法的性能瓶颈，以及如何进行性能优化，提供了坚实的理论基础。这本书的习题设计也很有代表性，涵盖了各种常见的面试题和实际应用场景，通过练习，我感觉自己的解题能力得到了显著提升。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备秋招的在校生，《数据结构教程(第3版)》是我简历上浓墨重彩的一笔。这本书的逻辑严谨性、知识覆盖面的广度和深度都让我赞叹不已。作者在讲解每一种数据结构时，都遵循了“定义—特点—实现—应用—复杂度分析”的完整流程，使得知识体系结构清晰，易于掌握。特别是对树和图的讲解，无论是二叉树、平衡树（AVL、红黑树），还是图的表示（邻接矩阵、邻接表）和遍历，都做到了面面俱到。作者还非常细致地讲解了各种查找和排序算法，从二分查找、哈希表查找，到冒泡排序、快速排序、归并排序等，不仅给出了代码实现，还详细分析了它们的时间和空间复杂度，并讨论了在不同数据规模和分布下的性能表现。这对于我准备面试中的算法题至关重要。此外，书中还涉及了动态规划、贪心算法等一些进阶的主题，这让我有机会提前接触并理解这些高级算法思想。让我印象深刻的是，作者在讲解复杂概念时，总是循序渐进，从最基础的部分讲起，然后逐步深入，确保读者能够真正理解其精髓，而不是死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经工作了几年的开发者，《数据结构教程(第3版)》为我提供了一个重新审视和巩固数据结构知识的机会。很多时候，我们在实际开发中会不自觉地使用一些数据结构，但对其底层原理和性能特点并不完全清楚。《数据结构教程(第3版)》正好弥补了这一点。作者对各种数据结构（如栈、队列、链表、树、图、堆）的分析都非常深入，不仅仅是给出代码，更是深入剖析了它们的内部实现机制和各个操作的时间复杂度。我尤其喜欢书中关于哈希表的部分，作者详细讲解了冲突解决方法（如链地址法、开放地址法）以及如何选择合适的哈希函数，这对于优化查找性能至关重要。另外，书中对堆（优先队列）的讲解也让我受益匪浅，这在很多场景下都有应用，比如任务调度、事件驱动系统等。作者的讲解方式非常注重实际应用的指导性，他会告诉你什么时候应该选择哪种数据结构，以及这样选择的理由。这对于我提升代码质量和解决实际问题的能力非常有帮助。读完这本书，我感觉自己对代码的“内功”有了更深的理解，能够写出更高效、更健壮的代码。

评分☆☆☆☆☆

老实说，在入手《数据结构教程(第3版)》之前，我对数据结构这个概念一直有点模糊，总觉得它离实际开发有点遥远。但这本书彻底改变了我的看法！它不仅仅是在讲理论，而是将数据结构与实际应用场景紧密结合。例如，在讲到图这一章节时，作者并没有止步于理论定义，而是联系了社交网络的好友关系、地图的导航系统等实际案例，让我恍然大悟，原来我们每天都在接触和使用数据结构。这种“学以致用”的感觉，大大激发了我学习的兴趣。而且，作者对一些经典算法的讲解，比如图的遍历（DFS和BFS）、最短路径算法（Dijkstra和Floyd-Warshall），都非常透彻。他不仅展示了算法的实现，还深入分析了它们的原理和效率，并提出了如何根据具体问题选择最优算法的建议。我特别喜欢书中对递归和分治策略的讲解，这些都是非常重要的编程思想，作者用清晰的逻辑和简洁的代码将其阐释得淋漓尽致。读完相关章节，我感觉自己的思维模式都得到了提升，能够以更系统、更优化的方式去解决问题。这本书的案例分析也非常丰富，让我看到了不同数据结构在实际项目中的威力，极大地拓宽了我的视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我苦苦寻觅的宝藏！作为一名资深的程序猿，我接触过市面上形形色色的数据结构教材，但《数据结构教程(第3版)》给我带来的惊喜是前所未有的。首先，它的语言风格极其平易近人，没有那些晦涩难懂的术语堆砌，即使是初学者也能迅速跟上作者的思路。作者善于用生动形象的比喻来解释抽象的概念，比如将链表比作一串珍珠项链，将树比作一棵倒立的生命之树，这些比喻不仅让我印象深刻，更让我理解了数据结构背后的逻辑。而且，书中提供了大量的伪代码和C语言的实现示例，这对于我这种动手能力强的学习者来说，简直是福音。我喜欢自己动手敲代码，通过实践来加深理解，而这本书恰好满足了我的需求。更重要的是，作者在讲解每一种数据结构时，都深入剖析了其优缺点、适用场景以及时间空间复杂度，这让我能够站在更高的角度去审视和选择合适的数据结构，而不是机械地记忆。我特别欣赏作者对算法的讲解，不仅仅是罗列公式，而是层层递进，让你明白算法的演进过程和优化思路。这本书的排版也非常精美，图文并茂，阅读体验极佳，我常常沉浸其中，忘记了时间的流逝。