数据结构习题解析与实验指导 严蔚敏数据结构配套用书 近10年全国统考试题详解 21世纪高等 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 数据结构
• 严蔚敏
• 教材
• 习题
• 实验
• 考研
• 辅导
• 21世纪高等
• 计算机
• 算法
• 数据结构配套用书

店铺： 赣江图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115460103

商品编码：20605812147

丛书名： 数据结构习题解析与实验指导

开本：16开

出版时间：2017-08-01

书名：数据结构习题解析与实验指导

定价：32元
作者：李冬梅，张琪

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2017-08-01

ISBN：9787115460103

页码：214

版次：1

包装：平装

开本：16开

第一篇 习题
第1章 绪论 2
1．1 习题 3
1．2 答案及解析 7
第2章 线性表 14
2．1 习题 15
2．2 答案及解析 21
第3章 栈和队列 44
3．1 习题 44
3．2 答案及解析 50
第4章 串、数组和广义表 70
4．1 习题 71
4．2 答案及解析 75
第5章 树和二叉树 87
5．1 习题 88
5．2 答案及解析 93
第6章 图 108
6．1 习题 109
6．2 答案及解析 117
第7章 查找 137
7．1 习题 138
7．2 答案及解析 144
第8章 排序 162
8．1 习题 163
8．2 答案及解析 167
第二篇 实验
实验1 基于线性表的图书信息管理 186
实验2 基于栈的中缀算术表达式求值 202
实验3 基于栈的后缀算术表达式求值 203
实验4 基于字符串模式匹配算法的病毒感染检测问题 204
实验5 基于哈夫曼树的数据压缩算法 205
实验6 基于二叉树的表达式求值算法 207
实验7 基于Dijsktra算法的短路径求解 208
实验8 基于广度优先搜索的六度空间理论的验证 210
课程设计 基于不同策略的英文单词的词频统计和检索系统 212

本书主要内容包括上下两篇，上篇为习题及习题解析，下篇为实验指导。每篇又分为几章内容，分别为： 第1章 绪论 、 第2章 线性表 、 第3章 栈和队列 、 第4章 串 、数组和广义表 、 第5章 树和二叉树 、 第6章 图 、 第7章 查找 、 第8章 排序。 

《算法之境：深度探索与实战演练》 内容概述： 本书旨在引领读者进入算法与数据结构的世界，不仅涵盖理论知识的深度挖掘，更侧重于实际编程应用的实践指导。全书结构清晰，由浅入深，循序渐进，将抽象的算法概念转化为可执行的代码，并通过丰富的实例和详细的解析，帮助读者建立扎实的理论基础和卓越的编程能力。本书适合计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业的本科生、研究生，以及希望提升算法与编程技能的在职开发者。 章节详情： 第一部分：基础数据结构与算法的基石 第一章：绪论与算法分析 1.1 算法的本质与特性： 深入剖析算法是什么，它的基本构成要素，以及为何算法是计算机科学的核心。我们将探讨算法的五大基本特征：有穷性、确定性、可行性、输入和输出。 1.2 算法效率的度量： 详细介绍衡量算法效率的两个关键指标：时间复杂度和空间复杂度。我们将学习如何通过渐进符号（O、Ω、Θ）来分析算法的渐进趋势，理解它们在不同规模输入下的性能表现。 1.3 常见时间复杂度分析： 通过大量精选的典型代码片段，演示如何计算不同类型循环、递归以及嵌套结构的时间复杂度。我们将重点分析常数时间O(1)、对数时间O(log n)、线性时间O(n)、线性对数时间O(n log n)、平方时间O(n^2)、立方时间O(n^3)以及指数时间O(2^n)等，并解释它们各自的应用场景和局限性。 1.4 空间复杂度分析： 讲解如何分析算法在执行过程中所占用的内存空间，包括输入数据、辅助变量以及递归调用栈所产生的空间开销。 1.5 算法设计方法初步： 简要介绍几种主要的算法设计思想，如分治法、动态规划、贪心算法等，为后续章节的深入学习奠定基础。 第二章：线性表 2.1 线性表的概念与抽象数据类型： 定义线性表的概念，以及其基本操作（如查找、插入、删除、遍历）的抽象表示。 2.2 顺序表实现： 详细阐述顺序表的原理，包括其存储方式、查找、插入和删除操作的时间复杂度分析，以及在不同场景下的优缺点。我们将通过具体的C++和Python代码实现，并提供优化技巧。 2.3 链表实现： 2.3.1 单链表： 深入讲解单链表的节点结构、遍历、查找、插入（头插、尾插、指定位置插）、删除（按值删、按位置删）等核心操作的实现原理与时间复杂度。 2.3.2 双链表： 介绍双链表的特点，包括其节点结构（前后指针），以及双链表相对于单链表在删除和插入操作上的优势。 2.3.3 循环链表： 阐述循环链表的概念，及其在某些特定应用场景（如Josephus问题）中的应用。 2.4 线性表的应用： 通过实际案例，如通讯录、学生信息管理系统等，展示线性表的灵活应用。 第三章：栈与队列 3.1 栈（Stack） 3.1.1 栈的定义与基本操作： 介绍栈的“后进先出”（LIFO）特性，以及栈的基本操作：入栈（push）、出栈（pop）、栈顶元素查看（top）、判空（isEmpty）等。 3.1.2 顺序栈实现： 利用数组实现栈，分析其时间复杂度。 3.1.3 链式栈实现： 利用链表实现栈，分析其时间复杂度，并与顺序栈进行比较。 3.1.4 栈的应用： 重点讲解栈在函数调用、表达式求值（中缀转后缀、后缀表达式求值）、括号匹配校验等经典问题中的应用。 3.2 队列（Queue） 3.2.1 队列的定义与基本操作： 介绍队列的“先进先出”（FIFO）特性，以及队列的基本操作：入队（enqueue）、出队（dequeue）、队头元素查看（front）、判空（isEmpty）等。 3.2.2 顺序队列实现： 利用数组实现队列，并解决假溢出问题（通过循环队列）。 3.2.3 链式队列实现： 利用链表实现队列，分析其时间复杂度。 3.2.4 队列的应用： 讲解队列在广度优先搜索（BFS）、操作系统任务调度、打印机队列模拟等场景中的应用。 第二部分：高级数据结构与排序算法 第四章：树 4.1 树的基本概念： 引入树的定义，包括节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、度、深度、高度、叶子节点等基本术语。 4.2 二叉树 4.2.1 二叉树的定义与性质： 阐述二叉树的定义、满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树等概念。 4.2.2 二叉树的存储结构： 讲解二叉树的顺序存储（基于数组）和链式存储（基于节点指针）。 4.2.3 二叉树的遍历： 详细介绍先序遍历、中序遍历、后序遍历以及层次遍历（广度优先遍历）的算法原理，并提供递归和迭代的实现方法。 4.2.4 二叉树的构建： 探讨如何根据不同的遍历序列（如先序和中序）来构建唯一的二叉树。 4.3 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST） 4.3.1 BST的定义与性质： 讲解BST的特性，即左子树中所有节点的值小于根节点的值，右子树中所有节点的值大于根节点的值。 4.3.2 BST的基本操作： 实现BST的查找、插入、删除操作，并深入分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 4.3.3 BST的优化： 引入平衡二叉搜索树的概念（如AVL树、红黑树），简要介绍其平衡机制，以解决BST可能出现的退化问题。 4.4 树的应用： 演示树在文件系统模拟、Huffman编码、表达式树等领域的应用。 第五章：图 5.1 图的基本概念： 定义图，包括顶点（节点）、边、有向图、无向图、权重、度（入度、出度）、连通分量、强连通分量等。 5.2 图的存储结构： 5.2.1 邻接矩阵： 讲解邻接矩阵的原理、优缺点以及在不同场景下的适用性。 5.2.2 邻接表： 详细阐述邻接表的结构、实现方式，以及它在稀疏图中的优势。 5.3 图的遍历： 5.3.1 深度优先搜索（DFS）： 介绍DFS的递归和迭代实现，以及其在查找路径、连通性判断等方面的应用。 5.3.2 广度优先搜索（BFS）： 介绍BFS的算法流程，以及其在求解最短路径（无权图）、查找连通分量等方面的应用。 5.4 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： 5.4.1 Prim算法： 详细讲解Prim算法的贪心策略、实现步骤，以及其时间复杂度。 5.4.2 Kruskal算法： 介绍Kruskal算法的贪心策略、并查集（Disjoint Set Union, DSU）在其中的作用、实现步骤，以及其时间复杂度。 5.5 最短路径算法： 5.5.1 Dijkstra算法： 讲解Dijkstra算法（单源最短路径）的原理，尤其是在处理非负权重的图中。 5.5.2 Floyd-Warshall算法： 介绍Floyd-Warshall算法（所有顶点对之间的最短路径）的动态规划思想。 5.6 图的应用： 通过实际案例，如社交网络分析、地图导航、任务依赖关系等，展示图的应用价值。 第六章：排序算法 6.1 排序算法的分类与评价： 介绍内部排序和外部排序的概念，以及评价排序算法的稳定性、时间复杂度和空间复杂度。 6.2 插入排序（Insertion Sort）： 讲解直接插入排序、折半插入排序的原理，以及它们在部分有序序列上的效率。 6.3 希尔排序（Shell Sort）： 介绍希尔排序的改进思想，以及其不同增量序列对性能的影响。 6.4 选择排序（Selection Sort）： 讲解简单选择排序和堆排序（Heap Sort）的原理。重点深入阐述堆排序如何利用堆结构实现O(n log n)的时间复杂度。 6.5 交换排序： 6.5.1 冒泡排序（Bubble Sort）： 深入分析冒泡排序的优化（如加入标志位）。 6.5.2 快速排序（Quick Sort）： 详细讲解快速排序的分治思想、枢轴（pivot）的选择策略（如三数取中、随机选择），以及各种优化方法，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 6.6 归并排序（Merge Sort）： 讲解归并排序的分治思想、合并过程，并分析其O(n log n)的稳定时间复杂度。 6.7 桶排序（Bucket Sort）与基数排序（Radix Sort）： 介绍这些非比较排序算法的原理，以及它们在特定数据分布下的高效性。 6.8 排序算法的综合比较与选择： 总结各种排序算法的特点，并提供根据实际情况选择最优排序算法的指导。 第三部分：查找算法与高级主题 第七章：查找算法 7.1 查找的基本概念： 引入查找的定义、查找成功与失败，以及查找效率的度量。 7.2 顺序查找（Sequential Search）： 介绍顺序查找的原理，以及其在无序数据中的应用。 7.3 折半查找（Binary Search）： 详细讲解折半查找的算法原理、前提条件（有序序列），以及其对数时间复杂度O(log n)。 7.4 散列（Hash）查找 7.4.1 散列函数的构造： 介绍如何设计有效的散列函数，以尽量减小冲突。 7.4.2 冲突处理方法： 深入讲解开放定址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法（拉链法）的原理、实现与优缺点。 7.4.3 散列表的性能分析： 分析散列表的平均查找长度，以及负载因子（load factor）对性能的影响。 7.5 查找算法的比较与应用： 对比不同查找算法的性能，并结合实际应用场景给出选择建议。 第八章：文件结构与基本查找 8.1 顺序文件结构： 介绍顺序文件的特点、读写方式。 8.2 索引顺序文件结构： 讲解如何通过索引来加速查找，提高文件访问效率。 8.3 B树与B+树： 深入剖析B树和B+树在数据库和文件系统中的重要作用，重点讲解它们的节点结构、查找、插入、删除等操作，以及它们如何实现高效的磁盘I/O。 第九章：算法设计与分析进阶 9.1 分治策略（Divide and Conquer）： 通过More Examples（如矩阵乘法、归并排序的深入讲解），进一步巩固分治法的应用。 9.2 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 9.2.1 DP的核心思想： 讲解最优子结构和重叠子问题，以及如何构建状态转移方程。 9.2.2 经典DP问题解析： 详细分析背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、最长递增子序列（LIS）、硬币找零问题、爬楼梯问题等。 9.2.3 DP的实现与优化： 演示如何用递归+记忆化搜索或迭代的方式实现DP，并介绍空间优化技巧。 9.3 贪心算法（Greedy Algorithm）： 9.3.1 贪心选择性质： 讲解贪心算法的原理，以及如何证明贪心策略的正确性。 9.3.2 经典贪心问题： 分析活动选择问题、霍夫曼编码、分数背包问题、最小生成树（再次回顾）等。 9.4 回溯算法（Backtracking Algorithm）： 9.4.1 回溯法的思想： 介绍回溯法如何通过深度优先搜索探索解空间，并在不满足条件时回溯。 9.4.2 经典回溯问题： 讲解N皇后问题、数独求解、全排列、组合问题等。 9.5 分支限界法（Branch and Bound）： 简要介绍分支限界法的思想，以及它与回溯法的区别，并提及一些应用场景。 第四部分：实战演练与综合应用 第十章：经典算法面试题解析 10.1 数组与字符串： 涵盖滑动窗口、双指针、两数之和、字符串匹配、最长回文子串等常见面试题。 10.2 链表： 包括反转链表、删除链表节点、找到链表的中间节点、判断链表是否有环等。 10.3 树与图： 包含二叉树的遍历（非递归）、二叉树的深度/高度、路径总和、图的连通性、拓扑排序、强连通分量等。 10.4 动态规划： 收集并详细解析包含DP思想的面试题，注重状态定义和状态转移方程的推导。 10.5 其他算法题： 涵盖排序、查找、位运算等方面的经典题目。 10.6 解题思路与技巧： 总结解决算法面试题的通用方法论，如理解题意、穷举法、优化思路、数据结构选择、时间空间复杂度分析等。 第十一章：综合项目实战 11.1 基于图的社交网络分析： 利用图算法分析用户关系、推荐好友、发现社区等。 11.2 基于动态规划的背包求解器： 实现一个求解各种背包问题的应用程序。 11.3 文件压缩与解压（Huffman编码）： 演示如何利用树和贪心算法实现高效的文件压缩。 11.4 简单的搜索引擎雏形： 结合哈希表、字符串匹配等技术，实现一个基础的文本检索功能。 11.5 调度模拟系统（如CPU任务调度）： 利用队列等数据结构模拟任务调度过程。 本书特色： 1. 深度与广度并存： 既深入讲解了数据结构与算法的核心理论，又涵盖了广泛的应用领域，力求让读者全面掌握。 2. 实战导向： 大量通过代码实现来阐述概念，并提供了丰富的算法题解析和综合项目实战，注重培养读者的动手能力。 3. 循序渐进： 内容从基础概念逐步深入到高级算法，结构逻辑清晰，适合不同水平的学习者。 4. 语言严谨且易于理解： 采用清晰的语言描述算法原理，并通过图示、表格等辅助理解，确保知识点的准确传达。 5. 覆盖前沿： 关注近年来算法领域的新发展和热门应用，为读者提供前瞻性的视野。 学习建议： 理论与实践结合： 阅读理论知识后，务必动手编写代码实现，并进行调试测试。 多做练习： 充分利用书中的习题和面试题，巩固所学知识，培养解题思维。 理解而非记忆： 重点在于理解算法背后的逻辑和思想，而不是死记硬背代码。 参与讨论： 与同学、同行交流学习心得，共同解决难题。 通过本书的学习，读者将能够构建强大的逻辑思维能力，提升编程解决问题的效率，为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据结构有着浓厚兴趣的学习者，我一直觉得理论知识的学习很重要，但实践操作同样不可或缺。这本书的“实验指导”部分引起了我的注意。我希望它能提供一些生动有趣、并且能够实际操作的实验项目，而不是那些过于抽象的“请实现链表”之类的简单任务。我希望实验能够覆盖到数据结构的核心概念，比如排序算法的性能对比、查找算法的效率分析、图的遍历应用等，并且最好能提供一些可视化工具或者方法，让我能直观地看到算法的执行过程和效果。例如，在学习树结构时，如果实验能够让我们构建一个二叉搜索树，并进行插入、删除、查找操作，然后通过动画演示搜索路径，那将是非常棒的学习体验。我也希望实验的指导能够清晰地说明实验的目的、步骤、预期结果以及可能的遇到的问题和解决方法。这样，即使是初学者也能通过实验更好地理解抽象的理论。如果这本书的实验部分还能引导我们思考如何根据实际问题选择合适的数据结构和算法，那就更具价值了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将毕业，准备考研的学生，数据结构是我必须攻克的难关之一。我手里有很多资料，但总觉得不够系统，特别是对于那些需要深度思考和灵活运用的题目，我的能力还有待提高。这本书的“习题解析”和“实验指导”组合，让我看到了一个全面的学习路径。我期望这本书的习题解析能够深入到算法设计和分析的层面，不仅仅是给出代码实现，更要讲解算法的时间复杂度和空间复杂度分析，以及如何进行优化。我特别希望它能提供一些“思考题”或者“拓展题”，引导我去探索数据结构在更广泛领域内的应用，例如在操作系统、数据库、图形学等方向。同时，配套的实验指导，我希望它能让我亲手去实现和验证一些算法，通过实际操作来加深对理论的理解。例如，在学习哈希表时，通过实验去比较不同哈希函数的冲突率，或者在学习图算法时，通过实现Dijkstra算法和Floyd算法，去感受它们的区别和适用场景。我希望这本书能帮助我建立起扎实的数据结构基础，为我的考研之路打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题实在是太长了，有点让人望而却步。不过，作为一名苦苦挣扎在数据结构考点上的学生，我对“严蔚敏数据结构配套用书”和“近10年全国统考试题详解”这两个关键词充满了期待。我手头上的严蔚敏那本经典的教材，内容扎实但习题部分有时候确实让人摸不着头绪，尤其是那些变种题目或者需要综合运用多个知识点的题目。我非常希望能在这本书里找到清晰的解题思路和步骤，而不是仅仅一个答案。毕竟，理解为什么这么解比单纯地背下答案更重要，尤其是在考研或者一些高级别的考试中，往往考察的是灵活运用能力。我特别关注的是那些解析是否能够将教材中的概念和算法与具体的题目联系起来，是否能帮助我梳理出不同类型题目的解题框架。如果这本书能够提供一些不同难度等级的题目，并且对每种难度下的解题策略有所区分，那就更好了。例如，基础题型如何快速把握要点，提高题如何逐步拆解，综合题如何融会贯通。希望这本书的配套实验指导部分也能有所亮点，不仅仅是照搬教材上的实验，而是能提供一些更具启发性的实验设计，或者对实验结果进行更深入的分析，帮助我们更好地理解数据结构在实际应用中的作用。

评分☆☆☆☆☆

我抱着一种“试试看”的心态购买了这本书，因为我正在准备一项非常重要的认证考试，而数据结构是其中的一个关键模块。坦白说，我之前尝试过其他几本辅导书，但总觉得差了点意思，要么解析过于简略，要么题目与考试风格不太贴合。这本书的“近10年全国统考试题详解”让我眼前一亮，我期望它能非常精准地捕捉到历年考试的命题趋势和重难点。我特别想知道，对于一些每年都会出现的“固定套路”的题目，这本书是如何讲解的？它是否能够帮助我总结出一些解题技巧，例如在图论部分，面对不同类型的图遍历问题，是否有通用的解题思路？我希望这本书的解析不仅仅停留在“告诉你怎么做”，而是能“告诉你为什么这么做”，并且能对比分析不同的解法，解释它们的优劣。此外，“21世纪高等”这个标签让我隐约觉得这本书可能在内容上有所更新，或者在某些知识点的讲解方式上更符合当下的教学理念。我不太确定这具体体现在哪里，但我希望它能够包含一些近年来数据结构领域的新发展或者与计算思维、算法设计等更广泛概念的联系，而不仅仅是局限于传统的课程体系。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大二的学生，数据结构是我的必修课，平时听老师讲课，看教材，感觉还算理解，但一到做习题就感觉脑子一片空白。严蔚敏老师的书我也有，但很多习题的答案过于简洁，让我看不懂过程，有时候甚至连题目想考什么都摸不着头脑。所以我特别希望这本书的“习题解析”部分能够非常详细，就像一个耐心的老师在旁边一步步教我解题一样。我希望它能把题目分解成小部分，然后针对每一部分讲解需要用到的知识点，再给出具体的解题步骤。特别是那些稍微复杂一点的题目，希望能有多重解法，并且能分析各种解法的优劣。另外，我一直对“近10年全国统考试题详解”这个部分抱有很大的期望，希望它能帮我提前了解考试的难度和风格，知道哪些知识点是考试的重点，哪些是常考题型。如果这本书还能附带一些复习建议，告诉我如何更有效地准备数据结构这门课，那就更完美了。