数据结构（C++语言版 第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓俊辉 著

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• 清华大学出版社
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店铺： 耀阳开泰图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302330646

商品编码：27183038055

内容简介

　　《数据结构（C++语言版 第3版）/清华大学计算机系列教材》，主教材按照面向对象程序设计的思想，根据作者多年的教学积累，系统地介绍各类数据结构的功能、表示和实现，对比各类数据结构适用的应用环境；结合实际问题展示算法设计的一般性模式与方法、算法实现的主流技巧，以及算法效率的评判依据和分析方法；以高度概括的体例为线索贯穿全书，并通过对比和类比揭示数据结构与算法的内在联系，帮助读者形成整体性认识。
　　习题解析涵盖验证型、拓展型、反恩型、实践型和研究型习题，总计290余道大题。525道小题，激发读者的求知欲，培养自学能力和独立思考习惯。主教材和习题解析共计配有340多组、400余幅插图结合简练的叙述，40多张表格列举简明的规范、过程及要点，280余段代码及算法配合详尽而简洁的注释，使深奥抽象的概念和过程得以具体化且便于理解和记忆；推荐20余册经典的专著与教材，提供40余篇重点的学术论文，便于读者进一步钻研和拓展。
　　结合学生基础、专业方向、教学目标及允许课时总量等各种因素，《数据结构（C++语言版 第3版）/清华大学计算机系列教材》推荐了若干种典型的教学进度及学时分配方案，供授课教师视具体情况参考和选用。

作者简介

　　邓俊辉，清华大学计算机系副教授。1993年、1997年分别于清华大学计算机系获工学学士和工学博士学位。主要研究方向为科学计算可视化、计算几何及计算机图形学。长期承担清华大学计算机本科生专业基础课程“数据结构”和研究生基础理论课“计算几何”的教学工作，编著的《数据结构与算法（Java描述）》入选“北京市高等教育精品教材”，曾获清华大学“教书育人奖”、清华大学“教学成果奖”二等奖、清华大学“教学成果奖”一等奖、中国高校科学技术奖二等奖、宝钢教育基金“宝钢教育奖”。

目录

第1章 绪论
1．1 计算机与算法
1．2 复杂度度量
1．3 复杂度分析
1．4 递归
1．5 抽象数据类型

第2章 向量
2．1 从数组到向量
2．2 接口
2．3 构造与析构
2．4 动态空间管理
2．5 常规向量

《算法设计与分析——基于C++实现》 内容概述 《算法设计与分析——基于C++实现》是一本旨在系统阐述算法设计思想、分析方法以及实际编程实现的权威著作。本书以C++作为实现语言，深入浅出地讲解了众多经典算法和前沿技术，涵盖了从基础到高级的广泛主题。全书结构严谨，逻辑清晰，既注重理论的深度，又强调实践的可行性，旨在帮助读者构建扎实的算法功底，提升解决复杂问题的能力。 本书的编写风格力求严谨而不失生动，理论讲解辅以丰富的图示和详细的伪代码，便于读者理解抽象概念。最重要的是，书中提供的所有C++代码均经过精心设计和严格测试，确保其正确性、高效性和可读性，读者可以将其直接应用于实际项目或作为学习和实验的起点。 第一部分：算法基础与分析 本部分将为读者奠定坚实的算法理论基础。 绪论：算法的本质与重要性 我们将从算法的定义出发，探讨其在计算机科学中的核心地位。 介绍算法的设计原则：正确性、效率、可读性、鲁棒性等。 讨论算法分析的基本度量：时间复杂度和空间复杂度。 引入渐进符号（大O、大Omega、大Theta）的概念，并解释其在描述算法性能时的作用。 算法分析技术 递归算法分析： 深入讲解主定理、递归树方法等求解递归式的方法，并通过具体实例（如斐波那契数列、二分查找）演示其应用。 迭代算法分析： 讲解如何通过循环不变量、求和等技巧分析循环结构的算法。 平均情况与最坏情况分析： 阐述两种分析方法的区别与联系，以及在不同场景下的适用性。 摊还分析（Amortized Analysis）： 介绍摊还分析的思想，用于分析一系列操作的总成本，即使个别操作成本很高，整体平均成本也可能很低。例如，动态数组的扩容操作。 第二部分：核心算法设计范式 本部分将系统介绍几种最重要、最常用的算法设计范式，并结合C++实现进行详细阐述。 分治法（Divide and Conquer） 基本思想： 将问题分解为规模更小的子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解得到原问题的解。 经典应用： 归并排序（Merge Sort）： 详细讲解其分治过程、合并策略以及时间复杂度分析。提供C++代码实现，并分析其稳定性。 快速排序（Quick Sort）： 探讨其划分（partition）策略，不同枢轴选择方法（如随机枢轴、三数取中法）对性能的影响，以及最优和最坏情况分析。提供C++代码实现，并比较其与归并排序的优缺点。 二分查找（Binary Search）： 及其在有序数组中的高效查找能力。 大整数乘法（Karatsuba算法）： 展示分治法如何优化计算复杂度。 Closest Pair of Points问题： 一个经典的几何问题，通过分治法高效解决。 动态规划（Dynamic Programming） 基本思想： 通过将问题分解为重叠子问题，并利用备忘录（memoization）或自底向上（tabulation）的方法，存储子问题的解以避免重复计算。 核心要素： 最优子结构（optimal substructure）和重叠子问题（overlapping subproblems）。 经典应用： Fibonacci数列： 用动态规划优化其计算过程。 背包问题（Knapsack Problem）： 0/1背包、有界背包、完全背包的动态规划解法。 最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）： 及其在字符串比对等领域的应用。 矩阵链乘法（Matrix Chain Multiplication）： 寻找最优的乘法顺序。 最短路径问题（Bellman-Ford算法）： （虽然Bellman-Ford也属于图算法，但其动态规划思想在该场景下体现）。 装配线调度（Assembly Line Scheduling）： 优化生产线上的工作流程。 回文分割（Palindrome Partitioning）： 寻找最少的回文子串分割。 贪心算法（Greedy Algorithms） 基本思想： 在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最有利的选择，从而希望导致结果是最好或最有利的。 贪心选择性质与最优子结构： 讲解如何判断一个问题是否适合使用贪心算法。 经典应用： 活动选择问题（Activity Selection Problem）： 选择不相交的最大活动集合。 哈夫曼编码（Huffman Coding）： 构建最优的前缀编码。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： Kruskal算法和Prim算法的贪心策略。 区间调度问题： 安排尽可能多的任务。 分数背包问题（Fractional Knapsack Problem）： 与0/1背包的区别。 回溯法（Backtracking） 基本思想： 一种通过尝试所有可能的解来找到问题的解的算法。当发现当前路径不能通向解时，就“回溯”到上一步，尝试另一条路径。 深度优先搜索（DFS）的应用： 回溯法常与DFS结合使用。 经典应用： N皇后问题（N-Queens Problem）： 在N×N棋盘上放置N个皇后，使得任意两个皇后不能互相攻击。 数独求解（Sudoku Solver）： 填写数独的空格。 图的遍历与路径查找（DFS）： 排列组合问题（Permutations and Combinations）： 生成所有可能的排列或组合。 子集和问题（Subset Sum Problem）： 寻找和为某个目标值的子集。 第三部分：高级算法与数据结构 本部分将深入探讨更复杂、更抽象的算法和数据结构，以及它们在解决现实世界问题中的强大能力。 图算法（Graph Algorithms） 图的表示： 邻接矩阵、邻接表。 图的遍历： 广度优先搜索（BFS）及其应用（最短路径）。 深度优先搜索（DFS）： 及其在连通分量、拓扑排序、检测环等方面的应用。 最短路径算法： Dijkstra算法（非负权边）。 Bellman-Ford算法（允许负权边，检测负权环）。 Floyd-Warshall算法（所有对最短路径）。 最小生成树（MST）： Kruskal算法和Prim算法。 网络流（Network Flow）： 最大流最小割定理，Ford-Fulkerson算法。 字符串算法（String Algorithms） 朴素字符串匹配： KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 预处理模式串，线性时间匹配。 Rabin-Karp算法： 基于哈希的字符串匹配。 Trie树（前缀树）： 用于高效的字符串查找和前缀匹配。 Suffix Array 和 Suffix Tree： （可选，视篇幅和深度而定）用于解决复杂的字符串问题。 高级数据结构（Advanced Data Structures） 堆（Heap）： 二叉堆（最小堆、最大堆），优先队列的实现。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Trees）： AVL树、红黑树，用于支持高效的查找、插入、删除操作。 B树与B+树： 用于数据库和文件系统的索引。 哈希表（Hash Tables）： 冲突解决策略（链地址法、开放寻址法），性能分析。 并查集（Disjoint Set Union, DSU）： 用于处理集合合并与查找问题，如Kruskal算法。 斐波那契堆（Fibonacci Heap）： （可选）用于实现更高效的Dijkstra算法。 计算几何基础（Introduction to Computational Geometry） 基本概念： 点、线段、多边形。 几何基元操作： 点积、叉积，判断点在线段上，判断线段相交。 凸包（Convex Hull）： Graham扫描法、Jarvis步进法。 最近点对问题（Closest Pair of Points）： （如前所述，与分治法结合） 第四部分：算法分析与优化 NP-Completeness Theory（NP完全理论）： P类、NP类、NP-hard、NP-complete。 可归约性（Reducibility）的概念。 SAT问题、TSP问题等NP完全问题的简介。 近似算法（Approximation Algorithms）：对于NP难问题，寻求次优但高效的解决方案。 启发式算法（Heuristic Algorithms）：通过经验规则快速找到较优解。 算法优化技术： 数据结构的选择： 如何根据问题特性选择最合适的数据结构。 代码级别的优化： 循环展开、函数内联、位运算等。 并行与分布式算法简介： （可选）简要介绍多核处理和分布式计算中的算法挑战。 第五部分：实践与案例研究 实际问题分析： 如何将抽象的算法思想应用于具体的工程问题。 案例分析：例如，网络路由算法、搜索引擎中的倒排索引、生物信息学中的序列比对等。 调试与测试： 编写单元测试、集成测试。 分析算法的边界情况和异常情况。 性能评测与调优： 使用性能分析工具（profilers）。 理解算法的实际性能瓶颈。 代码实现风格 本书的所有C++代码示例均遵循现代C++的最佳实践，包括： 面向对象设计： 合理的类和对象的划分。 泛型编程： 广泛使用模板（templates）以提高代码的通用性和可重用性。 STL（Standard Template Library）： 充分利用STL提供的容器、算法和迭代器，例如`vector`、`list`、`map`、`set`、`algorithm`库等。 清晰的命名规范与注释： 确保代码易于理解和维护。 异常处理： 使用`try-catch`机制处理潜在的错误。 学习建议 本书适合以下读者： 计算机科学、软件工程及相关专业的本科生和研究生。 希望系统提升算法能力和编程实践的程序员。 需要深入理解算法原理以优化系统性能的工程师。 建议读者在阅读本书时，务必亲手敲写、运行并修改书中的代码示例，并尝试解决配套的练习题，这将是巩固知识、掌握技能的关键。 结语 《算法设计与分析——基于C++实现》不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往计算思维殿堂的大门。通过对算法设计思想的深刻理解和C++的实践运用，读者将能够更自信、更高效地应对各种技术挑战，为构建更智能、更强大的软件系统奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我受益匪浅，尤其是它对算法的讲解，清晰得就像给我的思路装上了一盏明灯。在学习二叉树的遍历时，我曾经一度陷入了递归和迭代的迷宫，怎么也理不清头绪。但书中对各种遍历方式（前序、中序、后序）的详细阐述，配合生动形象的比喻，让我茅塞顿开。例如，它将递归比作“剥洋葱”，一层一层地深入，直到最核心的部分；而迭代则被描绘成“排队”，按照一定的规则有序地处理。这些比喻看似简单，却精准地抓住了核心思想，让我能迅速理解抽象的概念。而且，书中提供的C++代码示例，不仅规范、严谨，而且注释详尽，我能够一步步地跟随代码的执行流程，看到理论如何转化为实际的运作。我甚至将书中的一些关键代码片段摘录出来，反复揣摩，尝试修改和拓展，这个过程极大地增强了我对数据结构和算法的直观认识。这本书的深度和广度，绝对超出了我的预期，让我对计算机科学的底层逻辑有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，简直是为我这样一个渴望在算法领域“精益求精”的读者量身定做的。它对动态规划的阐述，彻底改变了我对这类问题的看法。过去，我对动态规划总是感到畏惧，觉得它抽象难以捉摸，每次遇到都需要花费大量时间去“硬猜”。但这本书提供了一种系统性的思考框架，它从最简单的子问题开始，逐步构建出问题的最优解。例如，书中所举的“最长公共子序列”的例子，通过详细的表格推导和代码分析，让我清晰地看到如何从一个“无从下手”的问题，一步步分解成可以解决的更小子问题，并最终将它们的解组合起来，得到全局最优解。书中对状态转移方程的推导过程，也做得非常到位，不是直接给出结论，而是引导读者去思考“为什么是这样”，这种教学方式让我受益匪浅。这本书的逻辑性极强，每一页都充满了智慧的火花，让我感觉自己不仅仅是在阅读一本教材，更像是在与一位经验丰富的导师进行深入的交流。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在面试准备方面，简直是我的“秘密武器”。它对数据结构的讲解，不仅仅是停留在理论层面，而是非常注重实际应用和面试场景。特别是书中关于树和图的章节，提供了大量经典的面试题解析，并从不同角度分析了解题思路。例如，在讲解二叉搜索树的插入和删除时，书中不仅给出了标准的算法流程，还深入分析了在面试中可能会被问到的各种边缘情况和性能优化问题。我反复研读了书中关于“平衡二叉树”（如AVL树和红黑树）的部分，书中通过对其插入和删除操作中旋转过程的详细图解和代码剖析，让我彻底理解了它们是如何通过自平衡来保证查找效率的。这种“理论+实践+面试”的结合，让我在复习过程中事半功倍，能够更自信地面对各种技术挑战。这本书绝对是每个准备深入学习数据结构和算法的开发者必不可少的神器。

评分☆☆☆☆☆

作为一个多年的C++开发者，我一直觉得自己在某些基础知识上存在短板，尤其是在处理复杂的数据组织和高效的查找、插入、删除操作时，常常感到力不从心。这本书的出现，正好弥补了我这方面的不足。书中对图的讲解，简直是我的福音。之前我对图的认识仅限于“点和线”，但书中深入剖析了邻接矩阵和邻接表两种存储方式的优劣，以及它们在不同场景下的适用性，这让我豁然开朗。更让我惊艳的是，书中对图的遍历算法（如DFS和BFS）以及一些经典的图算法（如Dijkstra和Floyd）的讲解，不仅提供了严谨的数学证明，还给出了清晰易懂的伪代码和C++实现。我反复阅读了关于Dijkstra算法的部分，书中通过一步步的图示和代码演进，将最短路径的求解过程展现在我眼前，让我体会到了算法的优雅和强大。这本书没有停留在理论层面，而是将理论与实践紧密结合，让我能够立刻将所学知识应用到实际项目中，解决那些曾经困扰我的性能瓶颈问题。

评分☆☆☆☆☆

我之前对哈希表这个概念只是“有所耳闻”，知道它能实现快速查找，但具体原理却一直模糊不清。这本书的出现，让我对哈希表有了“拨云见日”般的全新认识。书中从哈希函数的选择，到冲突处理的各种策略（如链地址法和开放地址法），都进行了深入浅出的讲解。我尤其喜欢书中对链地址法的详细分析，它通过图示清晰地展示了如何通过链表来解决哈希冲突，让我能够直观地理解其工作原理。而对于开放地址法，书中更是列举了线性探测、二次探测和双重哈希等多种方法，并对比了它们各自的优缺点，这种细致入微的分析，让我能够根据实际需求选择最合适的冲突解决方式。而且，书中提供的C++实现，不仅代码质量高，而且在细节处理上做得非常到位，例如对装载因子和扩容机制的考虑，都让我看到了一个成熟的数据结构设计的精髓。这本书让我对数据结构的理解提升到了一个新的层次。