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程杰 著

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 编程
• 面试
• 计算机科学
• 数据分析
• 可视化
• 趣味
• 入门
• 经典

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302255659

版次：1

商品编码：10663703

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

页数：439

字数：662000

正文语种：中文

产品特色

内容简介

　　《大话数据结构》为超级畅销书《大话设计模式》作者程杰潜心三年推出的扛鼎之作！以一个计算机教师教学为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。通篇以一种趣味方式来叙述，大量引用了各种各样的生活知识来类比，并充分运用图形语言来体现抽象内容，对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比，本书内容趣味易读，算法讲解细致深刻，是一本非常适合自学的读物。

作者简介

　　程杰，一个被读者誉为很适合写IT技术书的家伙。《大话设计模式》作者。此书07年末出版至今已经简体版印刷9次、繁体版印刷6次，取得了较好的成绩，开创了一种适合国人阅读的趣味讲解IT知识的风格模式。其本人参与过政府、证券、游戏、交通等多种行业的软件开发及项目管理工作，也曾做过软件培训的教师。因曾有过两年半高中数学教学的独特经历，使得其书作当中处处以初学者视角考虑和分析问题，他成为了当前很受欢迎的IT技术图书作者之一。

内页插图

目录

第1章 数据结构绪论
1.1 开场白
1.2 你数据结构怎么学的？
1.3 数据结构起源
1.4 基本概念和术语
1.4.1 数据
1.4.2 数据元素
1.4.3 数据项
1.4.4 数据对象
1.4.5 数据结构
1.5 逻辑结构与物理结构
1.5.1 逻辑结构
1.5.2 物理结构
1.6 抽象数据类型
1.6.1 数据类型
1.6.2 抽象数据类型
1.7 总结回顾
1.8 结尾语
第2章 算法
2.1 开场白
2.2 数据结构与算法关系
2.3 两种算法的比较
2.4 算法定义
2.5 算法的特性
2.5.1 输入输出
2.5.2 有穷性
2.5.3 确定性
2.5.4 可行性
2.6 算法设计的要求
2.6.1 正确性
2.6.2 可读性
2.6.3 健壮性
2.6.4 时间效率高和存储量低
2.7 算法效率的度量方法
2.7.1 事后统计方法
2.7.2 事前分析估算方法
2.8 函数的渐近增长
2.9 算法时间复杂度
2.9.1 算法时间复杂度定义
2.9.2 推导大O阶方法
2.9.3 常数阶
2.9.4 线性阶
2.9.5 对数阶
2.9.6 平方阶
2.10 常见的时间复杂度
2.11 最坏情况与平均情况
2.12 算法空间复杂度
2.13 总结回顾
2.14 结尾语
第3章 线性表
3.1 开场白
3.2 线性表的定义
3.3 线性表的抽象数据类型
3.4 线性表的顺序存储结构
3.4.1 顺序存储定义
3.4.2 顺序存储方式
3.4.3 数据长度与线性表长度区别
3.4.4 地址计算方法
3.5 顺序存储结构的插入与删除
3.5.1 获得元素操作
3.5.2 插入操作
3.5.3 删除操作
3.5.4 线性表顺序存储结构的优缺点
3.6 线性表的链式存储结构
3.6.1 顺序存储结构不足的解决办法
3.6.2 线性表链式存储结构定义
3.6.3 头指针与头结点的异同
3.6.4 线性表链式存储结构代码描述
3.7 单链表的读取
3.8 单链表的插入与删除
3.8.1 单链表的插入
3.8.2 单链表的删除
3.9 单链表的整表创建
3.10 单链表的整表删除
3.11 单链表结构与顺序存储结构优缺点
3.12 静态链表
3.12.1 静态链表的插入操作
3.12.2 静态链表的删除操作
3.12.3 静态链表优缺点
3.13 循环链表
3.14 双向链表
3.15 总结回顾
3.16 结尾语
第4章 栈与队列
4.1 开场白
4.2 栈的定义
4.2.1 栈的定义
4.2.2 进栈出栈变化形式
4.3 栈的抽象数据类型
4.4 栈的顺序存储结构及实现
4.4.1 栈的顺序存储结构
4.4.2 栈的顺序存储结构进栈操作
4.4.3 栈的顺序存储结构出栈操作
4.5 两栈共享空间
4.6 栈的链式存储结构及实现
4.6.1 栈的链式存储结构
4.6.2 栈的链式存储结构进栈操作
4.6.3 栈的链式存储结构出栈操作
4.7 栈的作用
4.8 栈的应用--递归
4.8.1 斐波那契数列实现
4.8.2 递归定义
4.9 栈的应用--四则运算表达式求值
4.9.1 后缀（逆波兰）表示法定义
4.9.2 后缀表达式计算结果
4.9.3 中缀表达式转后缀表达式
4.10 队列的定义
4.11 队列的抽象数据类型
4.12 循环队列
4.12.1 队列顺序存储的不足
4.12.2 循环队列定义
4.13 队列的链式存储结构及实现
4.13.1 队列链式存储结构入队操作
4.13.2 队列链式存储结构出队操作
4.14 总结回顾
4.15 结尾语
第5章 串
5.1开场白
05.2 串的定义
5.3 串的比较
5.4 串的抽象数据类型
5.5 串的存储结构
5.5.1 串的顺序存储结构
5.5.2 串的链式存储结构
5.6 朴素的模式匹配算法
5.7 KMP模式匹配算法
5.7.1 KMP模式匹配算法原理
5.7.2 next数组值推导
5.7.3 KMP模式匹配算法实现
5.7.4 KMP模式匹配算法改进
5.7.5 nextval数组值推导
5.8 总结回顾
5.9 结尾语
第6章 树
6.1 开场白
6.2 树的定义
6.2.1 结点分类
6.2.2 结点间关系
6.2.3 树的其他相关概念
6.3 树的抽象数据类型
6.4 树的存储结构
6.4.1 双亲表示法
6.4.2 孩子表示法
6.4.3 孩子兄弟表示法
6.5 二叉树的定义
6.5.1 二叉树特点
6.5.2 特殊二叉树
6.6 二叉树的性质
6.6.1 二叉树性质1
6.6.2 二叉树性质2
6.6.3 二叉树性质3
6.6.4 二叉树性质4
6.6.5 二叉树性质5
6.7 二叉树的存储结构
6.7.1 二叉树顺序存储结构
6.7.2 二叉链表
6.8 遍历二叉树
6.8.1 二叉树遍历原理
6.8.2 二叉树遍历方法
6.8.3 前序遍历算法
6.8.4 中序遍历算法
6.8.5 后序遍历算法
6.8.6 推导遍历结果
6.9 二叉树的建立
6.10 线索二叉树
6.10.1 线索二叉树原理
6.10.2 线索二叉树结构实现
6.11 树、森林与二叉树的转换
6.11.1 树转换为二叉树
6.11.2 森林转换为二叉树
6.11.3 二叉树转换为树
6.11.4 二叉树转换为森林
6.11.5 树与森林的遍历
6.12 赫夫曼树及其应用
6.12.1 赫夫曼树
6.12.2 赫夫曼树定义与原理
6.12.3 赫夫曼编码
6.13 总结回顾
6.14 结尾语
第7章 图
7.1 开场白
7.2 图的定义
7.2.1 各种图定义
7.2.2 图的顶点与边间关系
7.2.3 连通图相关术语
7.2.4 图的定义与术语总结
7.3 图的抽象数据类型
7.4 图的存储结构
7.4.1 邻接矩阵
7.4.2 邻接表
7.4.3 十字链表
7.4.4 邻接多重表
7.4.5 边集数组
7.5 图的遍历
7.5.1 深度优先遍历
7.5.2 广度优先遍历
7.6 最小生成树
7.6.1 普里姆（Prim）算法
7.6.2 克鲁斯卡尔（Kruskal）算法
7.7 最短路径
7.7.1 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法
7.7.2 弗洛伊德（Floyd）算法
7.8 拓扑排序
7.8.1 拓扑排序介绍
7.8.2 拓扑排序算法
7.9 关键路径
7.9.1 关键路径算法原理
7.9.2 关键路径算法
7.10 总结回顾
7.11 结尾语
第8章 查找
8.1 开场白
8.2 查找概论
8.3 顺序表查找
8.3.1 顺序表查找算法
8.3.2 顺序表查找优化
8.4 有序表查找
8.4.1 折半查找
8.4.2 插值查找
8.4.3 斐波那契查找
8.5 线性索引查找
8.5.1 稠密索引
8.5.2 分块索引
8.5.3 倒排索引
8.6 二叉排序树
8.6.1 二叉排序树查找操作
8.6.2 二叉排序树插入操作
8.6.3 二叉排序树删除操作
8.6.4 二叉排序树总结
8.7 平衡二叉树（AVL树）
8.7.1 平衡二叉树实现原理
8.7.2 平衡二叉树实现算法
8.8 多路查找树（B树）
8.8.1 2-3树
8.8.2 2-3-4树
8.8.3 B树
8.8.4 B+树
8.9 散列表查找（哈希表）概述
8.9.1 散列表查找定义
8.9.2 散列表查找步骤
8.10 散列函数的构造方法
8.10.1 直接定址法
8.10.2 数字分析法
8.10.3 平方取中法
8.10.4 折叠法
8.10.5 除留余数法
8.10.6 随机数法
8.11 处理散列冲突的方法
8.11.1 开放定址法
8.11.2 再散列函数法
8.11.3 链地址法
8.11.4 公共溢出区法
8.12 散列表查找实现
8.12.1 散列表查找算法实现
8.12.2 散列表查找性能分析
8.13 总结回顾
8.14 结尾语
第9章 排序
9.1 开场白
9.2 排序的基本概念与分类
9.2.1 排序的稳定性
9.2.2 内排序与外排序
9.2.3 排序用到的结构与函数
9.3 冒泡排序
9.3.1 最简单排序实现
9.3.2 冒泡排序算法
9.3.3 冒泡排序优化
9.3.4 冒泡排序复杂度分析
9.4 简单选择排序
9.4.1 简单选择排序算法
9.4.2 简单选择排序复杂度分析
9.5 直接插入排序
9.5.1 直接插入排序算法
9.5.2 直接插入排序复杂度分析
9.6 希尔排序
9.6.1 希尔排序原理
9.6.2 希尔排序算法
9.6.3 希尔排序复杂度分析
9.7 堆 排 序
9.7.1 堆排序算法
9.7.2 堆排序复杂度分析
9.8 归并排序
9.8.1 归并排序算法
9.8.2 归并排序复杂度分析
9.8.3 非递归实现归并排序
9.9 快速排序
9.9.1 快速排序算法
9.9.2 快速排序复杂度分析
9.9.3 快速排序优化
1．优化选取枢轴
2．优化不必要的交换
3．优化小数组时的排序方案
4．优化递归操作
9.10 总结回顾
9.11 结尾语
附录 参考文献

前言/序言

　　本书起因
　　大家好！我是《大话设计模式》（2008年初出版）的作者，三年来，承蒙广大读者的厚爱，《大话设计模式》取得了较大的成功。仅在当当网，截止本文写作时，就已经有1073次评论，705次5星评价，位居五星图书榜计算机/网络类的累计总榜第二名。此书已经成为国内原创计算机类图书最畅销的书籍之一。
　　对于这样一个自己喜欢做、可以做得好，而且已经得到了市场广泛认可，为很多朋友提供帮助的事情，我没有理由不去继续做下去。这就是我准备再写书的原因。
　　我曾做过调查，数据结构的学习者大多都有这样的感慨：数据结构很重要，一定要学好，但数据结构比较抽象，有些算法理解起来很困难，学得很累。可我更希望传达这样的信息：数据结构非常有趣，很多算法是智慧的结晶，学习它是去感受计算机编程技术的魅力，在理解掌握它的同时，整个过程都是一种愉悦的精神感受，而非枯燥乏味的一门课程。因此我决定写作一本关于数据结构有趣的书。
　　不过现实总比理想来得更“现实”。要想把书写好，谈何容易，我需要突破很多困难……嗐！不管如何，现在您看到了本书，那就说明我已经克服了困难战胜了自己。希望您可以喜欢上这本书。
　　本书定位
　　本书的定位就是一本适合读者自学数据结构的书籍，它有区别于教材，希望给大家另一种阅读体验。
　　通常讲解数据结构的图书都是以教材的方式呈现。在写作前，我购买或在图书馆借阅了十几本非常好的数据结构相关教材用来为写作本书做准备。但经过认真阅读后，我发现，它们大多不是一本好的“自学读物”。
　　我没有轻视这些好书的意思，不过教材和自学读物，所面向的读者是完全不同的。
　　好的教材应该是提纲挈领、重点突出，一定要留出思考的空间，否则就没必要再听老师上课了。很多内容的讲解是由老师在课堂完成，教材中有练习、课后习题、思考题等，这些大多可以通过老师来解答。比如我们中学时的语文、数学课本，很薄的一本书通常要用一学期、甚至一年的时间来学习，这就是因为它们是教材而不是自学读物。如果是小说，可能一两天就读完了。
　　好的自学读物的目标是让初学者“独自”全盘掌握知识，需要强调“独自”一词，这就说明读者在阅读时，是完全依靠自己的力量来向未知发出挑战。因此书中内容，要么不写，写了就应该写透。如果读者在阅读时总是疑惑重重，那么这本书就有很大的问题了。
　　我也就是在基于这样的认识，决心将《大话数据结构》真正写成一本关于数据结构和算法的自学读物来展开写作的。
　　本书特色
　　1．趣味引导
　　大部分的编程类图书，在内容上基本都是直奔主题。但是尼采曾说过：“人们无法理解他没有经历过的事情。”换句话说，我们只接受过去早已理解的事物相关的信息。这是一种比较学习过程，在这个过程中，大脑寻找每条信息之间的联系。所以教育专家普遍认为，吸引学生的注意力，比较好的办法是用他们比较熟知的知识开始。
　　因此在本书中，我会用一个故事、一个趣味题目、一部电影的介绍等形式来作为每一章甚至很多小节的开头，选择的内容也多多少少与要讲的主题内容相关。这并不是多余，而是有意为之。事实上，这样的形式在我的前一本书中已经得到了普遍认可。
　　2．图文并茂
　　西方有句谚语，“A picture is worth a thousand words.（一图值千言）”。用上千个字描述不明白的东西，很可能一张图就能解释清楚。
　　我非常认可这个观点，所以本书虽没有达到每一页都有图，但基本做到了绝大部分讲解都有相关图示，关键算法更是通过多图逐步分解剖析。尽管这带来了写作上的难度，但却可以达到较好的效果。毕竟，读者通过本书开始学习数据结构时，要从一无所知或略知一二到完全理解，甚至掌握应用，是需要一个比较艰苦的过程，用大量的图示可以减少这个过程的长度。
　　3．代码详解
　　我在写作中尽量摒弃了传统数据结构教材的“重理论思想而轻代码讲解”的作法。在准备数据结构写作时我发现，很多教材对数据结构理论和算法设计思想讲得比较好，可一到实际代码时，有的把代码贴出来加少量注释，有的直接用伪代码形式。这对于上课的学生还好，毕竟有老师在课堂中去详解代码编写原理，可是对于初学数据结构和算法的自学者而言，如果书中不去解释代码某些细节为什么那样编写的原因，甚至代码根本不可能在某个编译器中运行通过，其挫折感是很强烈的。比如即使理解了图结构中的最短路径求解原理，也可能无法写出最短路径的算法。
　　我把代码在运行过程中变量的变化融入到整个算法设计思想的讲解中，配合相应的示意图，会帮助大家更加容易理解算法的实质。这种讲解模式在本书的第6、7、8、9章的很多复杂算法中有具体体现，越是复杂的代码越是讲解细致。这算是本书的一个特色，希望对读者有帮助。
　　4．形式新颖
　　我把本书的内容虚构成了一个老师上课的场景，所有内容都通过这位老师表达出来，书中的文字非常口语化，这样做的目的是为了更加直观地让读者感觉，自己是在学习，是在上课。有人可能会说，现在的课堂大都是让人昏昏欲睡，把读者带入上课场景，不是更加让读者犯困吗？我觉得如果你的学习经历中听过一些优秀老师的课，你就不会下这样的结论。好的老师讲课，是可以做到引人入胜的。
　　有人可能会问，我为什么不用《大话设计模式》中的对话形式，而采用讲课形式呢？这是对数据结构这门学问的特点考虑的。设计模式主要都是思想体现，通常会仁者见仁、智者见智，用对话展开比较容易；而数据结构中更多的是定义、术语、经典算法等，这些公认的知识，可讨论的地方并不多，更多的是需要把它讲清楚。让两个人在一起讨论某个设计模式的优缺点，会非常合适，而讨论数据结构定义的好坏，就没有太大意义了，不如让一个老师告诉学生数据结构的定义好在哪里更符合实际。因此用传统的讲课形式会好一些。
　　另外，本书没有习题，有思考的题目也一定会给出某种答案。但本书每个复杂知识点的末尾，都会提供另一本书的进一步阅读建议。这也是基于它是一本自学读物的原则。读者阅读本书可能是任何时间任何地方，如果书中存在没有解答的习题，碰到了困难是没法及时找到老师来帮助的，因此本书尽量避免让读者有这样的困惑存在。如果需要练习的同学，我觉得还是应该考虑再去买本习题集来学习。学习数据结构和算法，做题和上机写代码非常有必要，从这个角度也说明，阅读完本书其实也只是完成入门而已。
　　本书既然是以老师上课的形式来进行，那就免不了要融入一名教师除了授业解惑以外，还要传达一些个人价值观的体现。书中很多细微处，如对某位科学家的尊敬、对某个算法的推崇、对勤奋励志故事的讲述等都在表达着一个老师向学生传递真、善、美的意愿。我始终认为，读者拿到的虽然只是一本没有表情、不会说话的书，但其实也是在隔空与另一个朋友交流。人与人的交流不可能只是就事论事，一定会有情感的沟通，这种情感如果能产生共鸣、达成互信，就会让事情（比如学习数据结构与算法这件事）本身更容易理解和接受。
　　本书内容
　　本书主要是按照教育部关于计算机专业数据结构课程大纲的要求略微增减来组织内容的。
　　主要包括：数据结构介绍，算法推导大O阶的方法，线性表结构的介绍，顺序结构与链式结构差异，栈与队列的应用，串的朴素模式匹配、KMP模式匹配算法，树结构的介绍，二叉树前中后序遍历，线索二叉树，赫夫曼树及应用，图结构的介绍，图的深度、广度遍历，最小生成树两种算法，最短路径两种算法，拓扑排序与关键路径算法，查找应用的相关介绍，折半查找、插值查找、斐波那契查找等静态查找，稠密索引、分块索引、倒排索引等索引技术，二叉排序树、平衡二叉树等动态查找，B树、B+树技术，散列表技术，排序应用的相关介绍，冒泡、选择、插入等简单排序，希尔、堆、归并、快速等改进排序，各位排序算法的对比等。
　　本书读者
　　数据结构是计算机软件相关专业的基础课程，几乎可以说，要想从事编程工作，无论你是否是科班出身，都不可以绕过这部分知识。因此，适合阅读本书的读者非常广泛，包括在读的本专科、中专职高技校等计算机专业学生、想转行做开发的非专业人员、欲考计算机研究生的应届或在职人员，以及工作后需要补学或温习数据结构和算法的程序员等各类读者。
　　本书对读者的技术背影要求比较低，只要是学过一门高级编程语言，例如C、C++、Java、C#、VB等就可以开始阅读本书。不过由于当中涉及到比较复杂的算法知识，需要读者有一定的数学修养和逻辑思维能力，否则可能书籍的后半部分阅读起来会比较吃力。
　　本书研读方法
　　事实上，任何有难度的知识和技巧，都不是那么容易被掌握的。我尽管已经朝着通俗易懂的方向努力，可有些数据结构，特别是经典算法，是几代科学家的智慧结晶，因此要掌握它们还是需要读者的全力投入。
　　美国畅销书《如何阅读一本书》中提到“阅读可以是一件主动的事，阅读越主动，效果越好。拿同样的书给背景相近的两个人阅读，一个人却比另一个人从书中得到了更多，这是因为，首先在于这人的主动，其次，在于他在阅读中的每一种活动都参与了更多的技巧。这两件事是息息相关的。阅读是一个复杂的活动，就跟写作一样，包含了大量不同的活动。要达成良好的阅读，这些活动都是不可或缺的。一个人越能良好运作这些活动，阅读的效果也就越好。”
　　我当然希望读者在阅读本书后收获巨大，但这显然是一厢情愿。要想获得更多，您可能也需要付出类似我写作一样的力气来阅读，例如摘抄文字、眉批心得、稿纸演算、代码输入电脑，以及您自己在编程工作中的运用等。这些相应活动的执行，将会使您得到巨大的收获。
　　作为作者，建议本书的研读方法为：
　　1．复习C语言的基础知识。如果你掌握的是别的语言也不要紧，适当了解一些C语言和你掌握的编程语言的语法差异还是有必要的。甚至将本书代码改造成另一种语言本身就是一种非常好的学习方法。
　　2．阅读第一遍时，建议从头至尾进行。如果你对前面的知识有足够了解，当然可以跳过直接阅读后面的章节。不过若要学习一门完整的知识并形成体系。通读本书，还是最好的学习方法。
　　3．阅读时，摘抄是非常好的习惯。“最淡的墨水也胜于最强的记忆！”有不少读者会认为摘抄了将来也不会再去看，有什么必要，但其实在写字的过程就是大脑学习的过程，写字在减缓你阅读的速度，从而让你更好地消化阅读的内容。相信大家都能理解，“囫囵吞枣”和“慢慢品味”的差异，学习同样如此。
　　4．阅读每一章时，特别是在阅读算法的推导过程时，一定要在电脑中运行代码（本书源码的下载地址可以到http：//cj723.cnblogs.com中的《大话数据结构相关主题》中找到），了解代码的运行过程。本书的很多算法都做到了逐行讲解，但单纯阅读可能真的很难达到理解的程度（这是纸质书无法克服的缺陷），需要你通过开发工具调试，并设置断点和逐行执行，并参照书中的讲解，观察变量的变化情况来理解算法的编写原理。
　　5．阅读完每一章时，一定要在理解基础上记忆一些关键东西。最佳的效果就是你可以不看书也做到一点不错地默写出相关算法。
　　6．阅读完每一章时，一定要适当练习。本书没有提供练习题，但市场上相关的数据结构习题集比比皆是，可以选择尝试。另外互联网上也可以获得足够的习题来给你练习。练习的目的是为了检测自己是否真的完全理解了书中的内容。事实上很多时候，阅读中的人们只是自我感觉理解，而并非真正的明白。
　　7．学习不可能一蹴而就，数据结构和算法如果通过一本书就可以掌握，那本身就是笑话。本书附录提供了本书写作时的参考书目，基本都是最优秀的数据结构或相关的中文书籍各有侧重，建议大家可以适当地阅读。
　　8．在之后的编程学习和工作中，尽量把已经学到的数据结构和算法知识运用到现实开发中。遗忘时翻阅本书回顾相关内容，最终达到精通数据结构和相关算法的境界。
　　编程语言说明
　　本书是用C语言编写，基于C90（ISO C）的标准。读者可以选择任何一款基于C90标准的C语言开发工具或更高版本的开发工具来学习本书中的代码。
　　本人一直习惯于用Visual Studio 2008作为开发工具，因此在写作此书时，也是用此工具的Visual C++来编译调试代码，一切都相安无事，但写作完成后，考虑到不同读者应用开发工具的习惯不同，最终在编辑的建议下，决定提供一份可在C90标准的C语言开发环境中编译通过的代码，结果发现错误百出。
　　例如C90标准的注释要求是“/* 注释文字 */”而不允许是“//注释文字”：要求变量声明必须要在函数的最前面，只能是“int i； for（i=0；i出于为了让代码可以在低端编译环境通过的考虑，牺牲一些代码的简捷性和优雅性也是无可奈何和必要的。最终我将书中全部代码都改成C90标准的代码。
　　C语言初学者可能会因为刚接触编程语言，特别是对指针的理解不深，而担心阅读困难。我个人感觉，单纯学习指针是很难理解它的真正用途和好处，而通过学习数据结构，特别是像链式存储结构在各种结构算法中的运用，反而可以让读者进一步的理解指针的优越之处。从这个角度说，数据结构的学习可以反过来加强读者对C语言，特别是指针概念的理解。
　　编程语言差异
　　C语言是一门古老的高级语言，它的应用范围非常广泛，因此我选择它作为本书的算法展示语言。如果读者之前学过它，那么阅读本书就不存在语言障碍。懂得C++语言的读者，同样也不会有任何语言上的问题。
　　像掌握Java、C#、VB等面向对象语言的读者，当面对书中大量的C语言式的结构（struct）声明和针对结构的参数传递的代码时，都可以理解为是类的定义和由类生成对象的传递。尽管的确存在差异，但是并不影响整体对数据结构知识和算法原理的理解。
　　我个人感觉，哪怕是对C语言不熟悉，也不妨利用学习数据结构的机会，学习一下C语言的编程方法，这对于将来应用其他高级语言也是有很大帮助的。
　　不是一个人在战斗
　　首先要感谢我的妻子李秀芳对我写作本书期间的全力支持，我辞职写作，没有她精神上的理解鼓励和生活上的悉心照顾，是不可能走出这一步并顺利完成书稿的。我们的儿子程晟涵如今已经三周岁，我是在他每日的欢声笑语和哭哭啼啼中进行每一章节的构思和写作，希望他可以茁壮成长。我的父母已经年迈，他们为我的全职创作也甚为担心和忧虑，这里也要说一声抱歉。
　　本人数据结构的知识，是源自清华大学出版社出版的《数据结构（C语言版）》（严蔚敏、吴伟民编著）一书，严老师和吴老师算是我在数据结构方面的启蒙老师，本书的不少内容和代码也是参考了此书。机械工业出版社的《算法导论》对于本人的算法知识提高帮助很大，写作中也大量吸收了书中的精华。写作过程中，本人购买和借阅了与数据结构相关的大量书籍，详细书目见附录。没有前辈的贡献，就没有本书的出版，也希望本书能成为这些书籍的前期读物。在此向这些图书作者表示衷心的感谢。
　　仅有作者是不可能完成图书的出版的，本人要非常感谢清华大学出版社的朋友们，他们是本书的最初读者，也是协助本人将此书由毛糙变精良的最有力帮手。
　　本书的封面设计程瑜、插图设计周翔，都是在反反复复的修改中完成创作的。
　　写作中，还得到了周筠、卢鸫翔、张伸、胡文佳、Milo、陈钢、刘超、刘唯一、杨绣国、戚妩婷、雷顺、杨诗盈、高宇翔、林健的友情帮助，他们都在本人的书稿创作中提出了宝贵建议。
　　在此向所有帮助与支持我的朋友道一声：谢谢！
　　程杰

《算法设计与分析：从理论到实践的深度探索》 内容梗概 《算法设计与分析：从理论到实践的深度探索》是一部聚焦于计算机科学核心领域——算法的深度力作。本书旨在系统性地阐述算法的设计思想、分析方法以及实际应用，为读者构建起扎实的理论基础和解决实际问题的能力。我们不满足于仅仅罗列算法，更着重于引导读者理解算法背后的逻辑、权衡和优化，从而能够独立设计出高效、可扩展的解决方案。 核心章节详述 第一部分：算法设计基础 第一章：算法导论与思维模式 何为算法？ 本章将从最基础的概念出发，清晰地定义什么是算法，以及它在计算机科学中的核心地位。我们将探讨算法的四个基本要素：输入、输出、确定性与有限性。 算法的度量：效率与正确性。 深入分析衡量一个算法优劣的两个关键维度：执行效率（时间复杂度和空间复杂度）和正确性。理解为何效率至关重要，以及如何确保算法的每一个步骤都准确无误。 算法设计思维的启蒙： 介绍几种初步的、直观的算法设计思想，例如： 枚举法 (Brute Force): 讨论其简单易懂的特点，但也指出其在面对大规模问题时的局限性，并通过实例说明何时可以适度采用。 贪心策略 (Greedy Approach): 讲解贪心算法的核心思想——在每一步都做出局部最优的选择，以期达到全局最优。分析其适用条件，以及何时可能失效，并通过经典的“活动选择问题”等例子进行阐释。 分治思想 (Divide and Conquer): 介绍将复杂问题分解为若干个规模较小的子问题，分别解决后再合并的策略。详细阐述其递归性质，并以“归并排序”和“快速排序”作为引入，为后续章节打下基础。 伪代码与流程图： 学习使用标准化的伪代码和流程图来清晰、准确地描述算法的逻辑，这是沟通算法思想的重要工具。 第二章：递归与回溯：探索问题的本质 递归的魅力与陷阱： 深入理解递归的定义、基本要素（基线条件和递归步骤）。分析递归思维如何映射到许多问题的自然结构，并辅以“斐波那契数列”、“阶乘”等典型例子。同时，警示栈溢出等潜在风险，并介绍尾递归优化等概念。 回溯法：系统性的搜索与剪枝： 详细讲解回溯法作为一种通过试探、放弃、继续来解决问题的方法。强调其“深度优先”的搜索特性，以及如何通过“剪枝”策略来避免无效搜索，大幅提升效率。 经典回溯应用： N皇后问题 (N-Queens Problem): 这是一个典型的回溯问题，我们将一步步分析如何放置皇后，并避免它们互相攻击。 全排列问题 (Permutation Generation): 如何生成一个集合的所有可能排列，并通过回溯实现。 子集生成问题 (Subset Generation): 如何找到一个集合的所有子集。 递归与回溯的综合运用： 通过一些更复杂的组合性问题，展示递归和回溯如何协同工作，构建出强大的问题解决框架。 第二部分：经典算法范式与高级技术 第三章：动态规划：化繁为简的智慧 动态规划的核心思想： 深入剖析动态规划的两个关键特性：最优子结构 (Optimal Substructure) 和重叠子问题 (Overlapping Subproblems)。理解如何利用这两个特性避免重复计算，从而达到高效求解。 两种基本实现方式： 自顶向下 (带备忘录): 从问题的最终状态出发，递归地解决子问题，并将已解决子问题的结果存储起来。 自底向上 (表格法): 从最小的子问题开始，逐步构建出解决更大问题的解。 典型动态规划问题解析： 背包问题 (Knapsack Problem): 包括0/1背包、完全背包等变种，讲解如何选择物品以最大化价值。 最长公共子序列 (Longest Common Subsequence - LCS): 如何找到两个序列的最长共同子序列。 矩阵链乘法 (Matrix Chain Multiplication): 如何确定计算一系列矩阵乘积的最佳顺序。 硬币找零问题 (Coin Change Problem): 如何用最少的硬币组成一个特定的金额。 动态规划的设计步骤： 总结一套通用的方法论，指导读者如何识别问题是否适合用动态规划解决，并设计出相应的状态转移方程。 第四章：图算法：连接世界的网络 图的表示： 深入讲解邻接矩阵和邻接表等表示方法，以及它们各自的优缺点和适用场景。 图的遍历： 广度优先搜索 (Breadth-First Search - BFS): 介绍BFS的原理，及其在查找最短路径（无权图）等问题上的应用。 深度优先搜索 (Depth-First Search - DFS): 介绍DFS的原理，及其在拓扑排序、连通分量查找等问题上的应用。 最短路径算法： Dijkstra算法: 讲解如何在带权非负图上查找单源最短路径。 Bellman-Ford算法: 介绍如何在存在负权边（但无负权环）的图上查找单源最短路径。 Floyd-Warshall算法: 讲解如何在任意图上查找所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法： Prim算法: 介绍如何从一个顶点开始，逐步构建最小生成树。 Kruskal算法: 介绍如何按边的权重从小到大排序，并连接不形成环的边来构建最小生成树。 拓扑排序 (Topological Sort): 讲解如何对有向无环图 (DAG) 的顶点进行线性排序，使其满足所有边都从前一个顶点指向后一个顶点。 强连通分量 (Strongly Connected Components - SCC): 介绍如何找出有向图中的极大连通子图。 第五章：高级算法设计范式 分支限界法 (Branch and Bound): 介绍其与回溯法的异同，重点讲解“限界”的概念，以及如何通过剪枝来优化搜索空间。 随机化算法 (Randomized Algorithms): 介绍引入随机性来设计算法的思想，例如蒙特卡洛算法和拉斯维加斯算法。分析其在某些复杂问题上可能带来的效率提升，以及如何分析其概率性保证。 近似算法 (Approximation Algorithms): 针对NP-hard问题，介绍如何设计能够在多项式时间内给出近似最优解的算法，并分析其近似比。 流算法 (Flow Algorithms): （可选，根据篇幅和读者基础）简单介绍网络流的基本概念，如最大流问题，以及Ford-Fulkerson算法或Edmonds-Karp算法。 第三部分：算法分析与实践 第六章：算法复杂度分析的严谨之道 渐进符号 (Asymptotic Notations): 深入理解大O (O)、大Ω (Ω)、大Θ (Θ) 符号，以及它们在描述算法渐进行为上的作用。 主定理 (Master Theorem): 学习使用主定理来快速求解递推关系式，这是分析分治算法时间复杂度的强大工具。 平均情况分析与最坏情况分析： 讨论两种不同分析方式的意义，以及它们适用的场景。 空间复杂度分析： 详细讲解如何分析算法的内存占用。 第七章：数据结构与算法的协同 本章并非介绍新的数据结构，而是强调已有的数据结构如何支撑高效的算法设计。 数组、链表、栈、队列： 回顾这些基础数据结构，并分析它们在不同算法中的应用场景。 树结构： 二叉搜索树 (BST) 及其变种 (AVL, 红黑树): 强调其查找、插入、删除的效率，以及如何在算法中利用其有序性。 堆 (Heap): 讲解最小堆和最大堆，以及它们在优先队列、堆排序等算法中的关键作用。 哈希表 (Hash Table): 分析其平均O(1)的查找、插入、删除特性，以及在各种查找算法和计数算法中的广泛应用。 图结构： 结合第四章的图算法，进一步强调图的表示（邻接矩阵、邻接表）如何影响算法的实现和效率。 第八章：算法的工程实现与性能优化 选择合适的算法： 如何根据问题的规模、特性和对时间/空间的要求，选择最适合的算法。 代码实现技巧： 关注代码的清晰度、可读性和模块化，以及如何避免常见的实现陷阱。 性能剖析 (Profiling): 介绍如何使用工具来识别代码中的性能瓶颈。 缓存友好型算法： 简要介绍算法设计中对现代处理器缓存机制的考虑。 并行与分布式算法简介： （可选）简要触及如何将算法思想扩展到多核处理和分布式系统。 结论 《算法设计与分析：从理论到实践的深度探索》旨在为读者提供一个全面、深入的学习路径，帮助他们掌握算法设计的核心思想和分析方法。本书强调的不仅仅是“做什么”，更是“为什么这样做”以及“如何做得更好”。通过大量的实例、严谨的分析和循序渐进的讲解，我们相信本书将成为您在算法学习道路上不可或缺的伙伴，助您在解决复杂计算问题时游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感受是，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一本关于“思考方式”的启蒙读物。作者在讲解数据结构时，并没有拘泥于知识点的罗列，而是更加注重培养读者的逻辑思维能力和解决问题的能力。我特别喜欢书中对“权衡”的强调，比如在讲解不同数据结构时，作者会反复对比它们在时间复杂度、空间复杂度上的优劣，并引导读者思考在不同场景下应该如何选择最合适的数据结构。这种“没有银弹”的理念，让我认识到，计算机科学并非只有一种最优解，而是需要根据实际情况进行灵活的取舍。书中的案例分析也写得非常深入，它不仅仅是简单地展示代码，而是会从问题的本质出发，分析为什么需要用特定的数据结构来解决，以及这种结构带来了哪些好处。我希望这本书能让我明白，学习数据结构的目的，是为了更好地设计和优化程序，而不是为了应付考试。它应该能帮助我建立起一种“从问题出发，寻找最优解”的思维模式，并学会如何用数据结构来表达和解决这些问题。我也期待书中能有一些“陷阱”或者“误区”的提示，帮助我规避一些常见的错误，让我的学习之路更加顺畅。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，第一感觉是它的文字风格非常独特。作者仿佛是一位经验丰富的工程师，在向我分享他的“江湖秘籍”。他并没有一开始就抛出艰深的理论，而是用一种非常口语化的方式，娓娓道来。我印象最深刻的是，他在讲解某个概念时，会突然插入一段小故事，或者引用一句名言，又或者是提出一个引发思考的问题。这种叙述方式，让我感觉不是在被动地接受知识，而是在参与一场关于编程智慧的对话。书中的图示也设计得很巧妙，它们不像教科书里那种规规矩矩的流程图，而是更加生动、形象，甚至带有一些漫画的风格，让那些复杂的算法流程变得一目了然。比如，他在讲解递归的时候，没有直接给出数学公式，而是用一个俄罗斯套娃的比喻，让我瞬间明白了递归的核心思想。这种“润物细无声”的教学方式，是我一直以来在寻找的。我希望这本书能让我理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”。数据结构不仅仅是死的代码，更是解决问题的思路和方法，我希望通过这本书，我能真正领悟到数据结构背后的设计哲学。我很期待书中的代码示例，它们是否是清晰、简洁、可执行的，并且能够很好地配合讲解。如果能有不同语言的实现方式，那就更完美了，这能让我看到同一数据结构在不同平台上的表现。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它在用一种“化繁为简”的方式来传授知识。我一直觉得数据结构是计算机科学中最基础也最重要的一部分，但市面上很多书籍都写得过于晦涩难懂。这本书的名字“大话数据结构”，就透露出一种亲切和易于理解的风格。我特别期待书中能够用大量生动的实例来解释抽象的概念，比如用现实生活中的场景来比喻数组、链表、栈、队列等，这样能够帮助我更快地理解这些概念的本质。我希望这本书不仅仅是讲解“是什么”，更重要的是讲解“为什么”以及“怎么用”。我希望通过这本书，我能够真正理解不同数据结构的设计思想，以及它们在实际应用中的优缺点。我也期待书中能够提供一些高质量的代码示例，这些代码应该清晰、简洁，并且能够方便地运行和调试。如果书中还能包含一些关于算法的讲解，并且将算法与数据结构紧密结合起来，那将是锦上添花。我还在思考，这本书是否会提供一些实际项目的案例，展示如何运用数据结构来解决实际问题，这能让我更好地将所学知识应用到实践中。总而言之，我希望这本书能够成为我学习数据结构的一本“入门圣经”，它不仅能让我掌握知识，更能培养我解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人了，那种带有神秘感的蓝紫色调，搭配着抽象的数据结构图形，让人一眼就爱上。我一直对计算机科学的底层逻辑非常好奇，但市面上很多书都过于理论化，看得人云里雾里。这本书的名字“大话数据结构”，听起来就有一种接地气的亲切感，似乎它能用一种更轻松、更有趣的方式来讲解那些看似高深的知识。我特别期待它能像一位老朋友一样，循循善诱地把我带入数据结构的世界，让我不再畏惧那些复杂的算法和模型。我希望这本书不仅仅是枯燥的概念堆砌，而是能通过生动的例子、形象的比喻，甚至是幽默的段子，来阐释数据结构的核心思想。比如，数组的查找就像在字典里找单词，链表的插入就像在队伍中插队，栈的后进先出就像叠盘子，队列的先进先出就像排队打饭。这些贴近生活的比喻，能让我更容易理解抽象的概念，并将其与实际应用联系起来。此外，我还在思考，这本书会不会提供一些练习题，并且这些练习题的难度梯度设计得很好，能够让我从易到难，逐步巩固所学知识。甚至，我还幻想书中会包含一些关于数据结构在实际开发中的应用案例，例如在游戏开发、搜索引擎、社交网络等领域，这些真实的案例能让我更直观地感受到数据结构的重要性，从而激发我学习的动力。总而言之，我被这本书的名称和预设的风格深深吸引，它承诺的“大话”风格，让我对即将展开的学习之旅充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式非常有趣，它不像一本冰冷的教科书，反而像一位经验丰富的老前辈，在耐心地解答你的疑问，并分享他多年的心得体会。我非常欣赏作者在讲解过程中所展现的“刨根问底”的精神，他不会止步于表面的概念，而是会深入到其底层的原理，并用通俗易懂的语言来解释。比如，当他讲到某种排序算法时，他不会直接给出代码，而是会先用形象的比喻来描述这个排序过程，然后逐步引出算法的逻辑，最后才给出代码实现。这种由浅入深，循序渐进的学习方式，让我感觉非常舒服。我特别期待书中对于“为什么”的解释，为什么这个数据结构是这样设计的？它的优势在哪里？劣势又是什么？这些深层次的追问，能够帮助我建立起对数据结构的深刻理解，而不仅仅是死记硬背。我也希望书中能有一些“进阶”的内容，比如一些更复杂的数据结构，或者是一些关于数据结构优化的技巧。即使我暂时用不到，但了解这些，也能拓宽我的视野，让我对计算机科学有更全面的认识。我还在思考，这本书是否会包含一些与操作系统、数据库等相关领域的数据结构应用，这能让我感受到数据结构与更宏观的计算机系统之间的联系。

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写的很有意思，也很容易入门

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可以可以，物美价廉，超值划算，下次再来。可以可以，物美价廉，超值划算，下次再来。

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书讲的内容还挺多，比之前看的更易懂一些，对自己还是有帮助的。

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书不错，简洁易懂！！物流很快！！不错的！

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真的是一本好书，对于我这个算法基础差的人来说确实是个福音

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还是不错的一本书，本书以c语言为编写代码写的，如果需要直接抄代码进行实现的话最好注意下

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快递很快包装很好书还没看快递很快包装很好书还没看

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快递很快包装很好书还没看快递很快包装很好书还没看

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618做活动真的很划算，100多块这么多书.真的超级划算。我真的是会过日子了。书是人类进步的阶梯，我要多书充实自己。。就算一下子看不完摆在家里也逼格满满。。