數據結構教程(第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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唐發根 著

圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
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• 教材
• 第三版
• 數據存儲
• 數據組織
• 程序設計
• 基礎教程
• 高等教育

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512424326

商品編碼：13436866603

包裝：平裝

齣版時間：2017-06-01

基本信息

書名：數據結構教程(第3版)

：56.00元

作者：唐發根

齣版社：北京航空航天大學齣版社

齣版日期：2017-06-01

ISBN：9787512424326

字數：

頁碼：

版次：3

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《數據結構教程(第3版)》是第2版的修訂版。修訂版繼續保持瞭第2版的基本框架和錶達風格,對其中部分內容做瞭增刪與補充,尤其是增加瞭大量的習題和解答。書中按照“數據結構”課程教學大綱係統地討論瞭數據的各種邏輯結構、存儲結構以及在這些結構的基礎上對數據所實施的操作。全書仍然分為11章。本書不僅可以作為高等學校計算機專業和其他相關專業本科學生的學習用書,也可以作為計算機軟件開發人員的參考資料,更是報考高等院校計算機專業碩士研究生的考生考前重要的復習資料。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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算法的基石：從原理到實踐的深度探索 在信息技術飛速發展的今天，算法作為軟件工程的核心驅動力，其重要性不言而喻。任何高效、健壯的軟件係統，都離不開精妙算法的設計與實現。本書旨在為讀者構建一個紮實的算法知識體係，從最基礎的概念齣發，逐步深入到復雜的數據結構和高級算法的理論與應用。我們不局限於紙麵上的理論推演，更注重算法在實際工程中的落地，力求讓讀者在掌握核心理論的同時，也能具備解決實際問題的能力。 第一部分：夯實基礎，理解核心概念 本部分將帶領讀者迴顧並深入理解算法分析的基本要素。我們會從時間復雜度和空間復雜度這兩個核心指標入手，講解如何準確地度量算法的效率。這不僅僅是簡單的“大O”符號的記憶，而是要理解其背後蘊含的增長趨勢和資源消耗規律。我們將通過大量的實例，演示如何分析不同類型算法（如循環、遞歸、分治等）的復雜度，並學習如何通過優化手段降低其復雜度。 在此基礎上，我們將深入探討算法設計的三大基本思想： 分治法 (Divide and Conquer): 這種策略的核心是將一個大問題分解成若乾個規模較小但結構相似的子問題，然後遞歸地解決這些子問題，最後將子問題的解閤並起來得到原問題的解。我們將詳細解析經典的分治算法，如歸並排序 (Merge Sort) 和快速排序 (Quick Sort)，分析它們的實現細節、性能特點以及適用場景。同時，我們會探討分治法在其他領域的應用，例如計算幾何中的一些問題。 動態規劃 (Dynamic Programming): 動態規劃是解決具有重疊子問題和最優子結構性質的問題的強大工具。我們將係統地介紹動態規劃的設計思想，包括如何識彆問題的最優子結構和重疊子問題，如何定義狀態轉移方程，以及如何進行自頂嚮下（帶備忘錄的遞歸）和自底嚮上（迭代）的實現。我們會選取一係列經典的動態規劃問題進行深入講解，如背包問題 (Knapsack Problem)、最長公共子序列 (Longest Common Subsequence)、最短路徑問題 (Shortest Path Problems) 等，幫助讀者理解動態規劃的通用框架和應用技巧。 貪心算法 (Greedy Algorithm): 貪心算法在每一步選擇一個局部最優解，並期望最終能夠得到全局最優解。我們將分析貪心算法適用的條件，並展示如何設計貪心策略。我們會通過一些典型的例子，如霍夫曼編碼 (Huffman Coding)、活動選擇問題 (Activity Selection Problem) 等，來 ilustrate 貪心算法的工作原理和局限性。 第二部分：數據結構的精妙構建與應用 數據結構是組織和存儲數據的方式，它直接影響著算法的效率和性能。本部分將全麵介紹各種經典的數據結構，並深入剖析它們的實現原理、操作特點以及應用場景。 綫性結構： 數組 (Arrays): 從最基本的概念開始，介紹數組的優點（隨機訪問）和缺點（插入刪除效率低），以及其在內存中的存儲方式。 鏈錶 (Linked Lists): 詳細講解單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的結構、遍曆、插入、刪除等操作。我們將對比鏈錶與數組在不同操作上的性能差異，並展示鏈錶在實現棧、隊列等抽象數據類型中的應用。 棧 (Stacks) 與隊列 (Queues): 作為兩種重要的綫性抽象數據類型，我們將講解它們的“後進先齣”(LIFO) 和“先進先齣”(FIFO) 原則，並重點介紹它們在函數調用、錶達式求值、廣度優先搜索等方麵的應用。 非綫性結構： 樹 (Trees): 樹是計算機科學中最重要的數據結構之一。我們將從二叉樹 (Binary Trees) 入手，介紹二叉搜索樹 (Binary Search Trees) 的基本操作（查找、插入、刪除），並探討其性能與平衡二叉搜索樹 (Balanced Binary Search Trees) 的關係。 平衡二叉搜索樹： 深入講解 AVL 樹和紅黑樹 (Red-Black Trees) 的平衡機製、鏇轉操作以及插入刪除時的維護過程。我們會分析這些平衡樹如何保證對數級彆的查找、插入和刪除時間復雜度，並在實際應用中（如STL中的map和set）進行說明。 B 樹 (B-Trees) 和 B+ 樹 (B+ Trees): 重點介紹它們在文件係統和數據庫索引中的關鍵作用，分析其多路查找和磁盤I/O優化的原理。 堆 (Heaps): 講解最大堆 (Max Heap) 和最小堆 (Min Heap) 的性質，以及堆排序 (Heap Sort) 的實現。我們會重點闡述堆在優先隊列 (Priority Queues) 中的應用，以及在圖算法（如Dijkstra算法）中的重要性。 圖 (Graphs): 圖是錶示實體之間復雜關係的強大工具。我們將從圖的定義、錶示法（鄰接矩陣、鄰接錶）開始，講解圖的遍曆算法：深度優先搜索 (DFS) 和廣度優先搜索 (BFS)。 圖的連通性： 講解如何判斷圖的連通分量，以及強連通分量 (Strongly Connected Components) 的概念。 最短路徑算法： 詳細介紹 Dijkstra 算法（單源最短路徑）和 Floyd-Warshall 算法（所有頂點對最短路徑），分析它們的實現細節、時間復雜度以及適用條件。 最小生成樹算法： 講解 Prim 算法和 Kruskal 算法，闡述它們如何構建圖的最小生成樹，以及在網絡設計等領域的應用。 哈希錶 (Hash Tables): 哈希錶是實現快速查找、插入和刪除的理想數據結構。我們將深入講解哈希函數的選擇原則、衝突處理方法（如鏈地址法、開放尋址法），並分析其平均常數時間復雜度的根源。我們會探討哈希錶在各種應用場景中的優勢，以及在實際使用中需要注意的問題。 第三部分：高級算法與應用 在掌握瞭基本的數據結構和算法設計思想後，本部分將帶領讀者探索更高級的算法和技術。 字符串匹配算法： 除瞭樸素的字符串匹配方法，我們將深入講解 KMP 算法 (Knuth-Morris-Pratt Algorithm) 和 Boyer-Moore 算法 (Boyer-Moore Algorithm)，分析它們如何利用預處理和模式匹配的特性來提高匹配效率，並討論它們在文本編輯器、搜索引擎等領域的實際應用。 圖算法的拓展： 拓撲排序 (Topological Sorting): 講解有嚮無環圖 (DAG) 的拓撲排序概念，以及如何利用 DFS 或 Kahn 算法實現，並在任務調度、編譯順序等方麵進行應用。 最大流與最小割： 介紹最大流最小割定理，以及 Ford-Fulkerson 算法和 Edmonds-Karp 算法等求解最大流的方法。我們會展示這些算法在網絡流問題、資源分配等領域的強大能力。 搜索算法： 迴溯法 (Backtracking): 迴溯法是一種通過係統地搜索所有可能的解來找到特定問題的解決方案的方法。我們將通過 N 皇後問題、迷宮求解等經典問題，演示迴溯法的遞歸思想和剪枝策略。 分支限界法 (Branch and Bound): 作為迴溯法的變種，我們將講解分支限界法如何利用界限函數來有效地縮小搜索空間，並求解最優化問題。 數據壓縮算法： 講解 Lempel-Ziv (LZ) 係列算法，如 LZ77 和 LZ78，以及其在 ZIP、GZIP 等壓縮工具中的應用。 並行與分布式算法基礎： 簡要介紹並行計算和分布式計算的基本概念，以及在這些環境下設計高效算法的挑戰和方法。 實踐導嚮，學以緻用 貫穿全書，我們將始終強調理論與實踐相結閤。每一章都將提供精心設計的練習題，涵蓋從概念理解到算法實現的全過程。我們會鼓勵讀者動手編寫代碼，調試程序，並分析不同實現方案的性能差異。此外，本書還會引入一些實際工程中的案例研究，展示如何將所學知識應用於解決真實世界的問題，例如： 數據庫索引的實現原理： 結閤 B+ 樹的知識，深入剖析數據庫如何通過索引快速檢索數據。 搜索引擎的文本索引構建： 討論如何利用哈希錶、字符串匹配算法等構建高效的搜索引擎索引。 社交網絡的連接分析： 利用圖算法分析用戶關係、發現社群等。 操作係統的任務調度： 結閤隊列、優先級隊列等數據結構，講解任務調度的基本原理。 目標讀者 本書適閤所有對算法和數據結構感興趣的讀者，包括： 計算機科學專業的本科生和研究生。 希望提升編程技能和解決問題能力的軟件工程師。 對算法理論有深入學習需求的學習者。 通過本書的學習，讀者將能夠： 深刻理解各種經典數據結構的原理及其優劣。 熟練掌握常用算法的設計思路和實現技巧。 具備分析和評估算法效率的能力。 能夠將算法和數據結構有效地應用於解決實際工程問題。 算法的世界廣闊而深邃，掌握瞭其中的奧秘，就如同掌握瞭打開無數技術寶藏的金鑰匙。本書將是你探索這個世界的堅實起點和可靠嚮導。

評分☆☆☆☆☆

老實說，在入手《數據結構教程(第3版)》之前，我對數據結構這個概念一直有點模糊，總覺得它離實際開發有點遙遠。但這本書徹底改變瞭我的看法！它不僅僅是在講理論，而是將數據結構與實際應用場景緊密結閤。例如，在講到圖這一章節時，作者並沒有止步於理論定義，而是聯係瞭社交網絡的好友關係、地圖的導航係統等實際案例，讓我恍然大悟，原來我們每天都在接觸和使用數據結構。這種“學以緻用”的感覺，大大激發瞭我學習的興趣。而且，作者對一些經典算法的講解，比如圖的遍曆（DFS和BFS）、最短路徑算法（Dijkstra和Floyd-Warshall），都非常透徹。他不僅展示瞭算法的實現，還深入分析瞭它們的原理和效率，並提齣瞭如何根據具體問題選擇最優算法的建議。我特彆喜歡書中對遞歸和分治策略的講解，這些都是非常重要的編程思想，作者用清晰的邏輯和簡潔的代碼將其闡釋得淋灕盡緻。讀完相關章節，我感覺自己的思維模式都得到瞭提升，能夠以更係統、更優化的方式去解決問題。這本書的案例分析也非常豐富，讓我看到瞭不同數據結構在實際項目中的威力，極大地拓寬瞭我的視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我苦苦尋覓的寶藏！作為一名資深的程序猿，我接觸過市麵上形形色色的數據結構教材，但《數據結構教程(第3版)》給我帶來的驚喜是前所未有的。首先，它的語言風格極其平易近人，沒有那些晦澀難懂的術語堆砌，即使是初學者也能迅速跟上作者的思路。作者善於用生動形象的比喻來解釋抽象的概念，比如將鏈錶比作一串珍珠項鏈，將樹比作一棵倒立的生命之樹，這些比喻不僅讓我印象深刻，更讓我理解瞭數據結構背後的邏輯。而且，書中提供瞭大量的僞代碼和C語言的實現示例，這對於我這種動手能力強的學習者來說，簡直是福音。我喜歡自己動手敲代碼，通過實踐來加深理解，而這本書恰好滿足瞭我的需求。更重要的是，作者在講解每一種數據結構時，都深入剖析瞭其優缺點、適用場景以及時間空間復雜度，這讓我能夠站在更高的角度去審視和選擇閤適的數據結構，而不是機械地記憶。我特彆欣賞作者對算法的講解，不僅僅是羅列公式，而是層層遞進，讓你明白算法的演進過程和優化思路。這本書的排版也非常精美，圖文並茂，閱讀體驗極佳，我常常沉浸其中，忘記瞭時間的流逝。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是提升編程功底的利器！我之前一直覺得數據結構很枯燥，但《數據結構教程(第3版)》用一種全新的視角讓我看到瞭它的魅力。作者非常擅長將復雜的概念用通俗易懂的語言解釋清楚，而且書中穿插瞭大量的圖示和流程圖，讓抽象的算法變得可視化，這對我這種視覺型學習者來說是巨大的幫助。例如，在講解鏈錶的增刪改查時，作者用精美的圖展示瞭節點之間的連接關係是如何變化的，讓人一目瞭然。在講解排序算法時，作者不僅給齣瞭代碼，還詳細描繪瞭每一步排序過程中的元素交換和位置變化，仿佛一場生動的排序舞蹈。更值得一提的是，作者對每種數據結構和算法的復雜度分析都做得非常到位，不僅僅是給齣O(n)、O(log n)的結論，還詳細解釋瞭為什麼會是這樣的復雜度，並提供瞭證明過程。這對於我理解算法的性能瓶頸，以及如何進行性能優化，提供瞭堅實的理論基礎。這本書的習題設計也很有代錶性，涵蓋瞭各種常見的麵試題和實際應用場景，通過練習，我感覺自己的解題能力得到瞭顯著提升。

評分☆☆☆☆☆

作為一個已經工作瞭幾年的開發者，《數據結構教程(第3版)》為我提供瞭一個重新審視和鞏固數據結構知識的機會。很多時候，我們在實際開發中會不自覺地使用一些數據結構，但對其底層原理和性能特點並不完全清楚。《數據結構教程(第3版)》正好彌補瞭這一點。作者對各種數據結構（如棧、隊列、鏈錶、樹、圖、堆）的分析都非常深入，不僅僅是給齣代碼，更是深入剖析瞭它們的內部實現機製和各個操作的時間復雜度。我尤其喜歡書中關於哈希錶的部分，作者詳細講解瞭衝突解決方法（如鏈地址法、開放地址法）以及如何選擇閤適的哈希函數，這對於優化查找性能至關重要。另外，書中對堆（優先隊列）的講解也讓我受益匪淺，這在很多場景下都有應用，比如任務調度、事件驅動係統等。作者的講解方式非常注重實際應用的指導性，他會告訴你什麼時候應該選擇哪種數據結構，以及這樣選擇的理由。這對於我提升代碼質量和解決實際問題的能力非常有幫助。讀完這本書，我感覺自己對代碼的“內功”有瞭更深的理解，能夠寫齣更高效、更健壯的代碼。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備鞦招的在校生，《數據結構教程(第3版)》是我簡曆上濃墨重彩的一筆。這本書的邏輯嚴謹性、知識覆蓋麵的廣度和深度都讓我贊嘆不已。作者在講解每一種數據結構時，都遵循瞭“定義—特點—實現—應用—復雜度分析”的完整流程，使得知識體係結構清晰，易於掌握。特彆是對樹和圖的講解，無論是二叉樹、平衡樹（AVL、紅黑樹），還是圖的錶示（鄰接矩陣、鄰接錶）和遍曆，都做到瞭麵麵俱到。作者還非常細緻地講解瞭各種查找和排序算法，從二分查找、哈希錶查找，到冒泡排序、快速排序、歸並排序等，不僅給齣瞭代碼實現，還詳細分析瞭它們的時間和空間復雜度，並討論瞭在不同數據規模和分布下的性能錶現。這對於我準備麵試中的算法題至關重要。此外，書中還涉及瞭動態規劃、貪心算法等一些進階的主題，這讓我有機會提前接觸並理解這些高級算法思想。讓我印象深刻的是，作者在講解復雜概念時，總是循序漸進，從最基礎的部分講起，然後逐步深入，確保讀者能夠真正理解其精髓，而不是死記硬背。