数据结构高分笔记之习题精析扩展（第4版 适用于2019年） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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率辉 著

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 考研
• 复习
• 笔记
• 习题
• 精析
• 2019
• 王道
• 计算机

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111595182

版次：4

商品编码：12347140

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 天勤计算机考研高分笔记系列

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：137

内容简介

本书所选习题，紧密围绕教育部考试中心发布的考试大纲，并以梯度的形式呈现给读者（从基础题进阶到拔高题），使考生的学习更具有针对性。本书根据考研形势变化，删除了一些不必要的讲解，精简后成为一把更纯粹的、更有针对性的考研知识点巩固利器。

目录

序
前言
第1章算法复杂度相关问题专练
算法复杂度综合题目专练
算法复杂度综合题目专练答案
第2章线性表
基础题部分
拔高题部分
基础题部分参考答案
拔高题部分参考答案
第3章栈、队列和多维数组
基础题部分
拔高题部分
基础题部分参考答案
拔高题部分参考答案
第4章串、数组、稀疏矩阵和广义表综合题目专练
串、数组、稀疏矩阵和广义表综合题目专练答案 ~
第5章树与二叉树
基础题部分
拔高题部分
基础题部分参考答案
拔高题部分参考答案
第6章图
基础题部分
拔高题部分
基础题部分参考答案
拔高题部分参考答案
第7章排序
基础题部分
拔高题部分
基础题部分参考答案
拔高题部分参考答案
第8章查找
基础题部分
拔高题部分
基础题部分参考答案
拔高题部分参考答案
参考文献

前言/序言

《数据结构高分笔记》自出版以来，一直受到考生广泛好评，但仍有不足之处，即习题量偏少，因此特精选考纲范围内的相关知识点的习题，并配上详尽深入的讲解，汇编成本书。
本书配有微信公众号(公众号id: shuaihui ds)，读者可以通过公众号反馈使用信息，同时作者还会发布实时更新的内容，并通过及时勘误等服务，来提升本书的质量。自今年起，本书将开设疑难题目讲解专栏（连载更新形式），以期打造一套完备的考研辅导方案。
本书的特色1．考点针对性试题针对考纲要求的每个知识点，筛选大量相关试题供考生练习，使考生在考场上看到任何一个题目都能迅速定位其考查类型，进而快速解题。
2．根据试题难度进行梯度分类本书根据试题难度将试题分成了基础题和拔高题两类，考生可以在不同的个人解题水平阶段选取适合自己水平的题目进行训练，减少因突然面对的高难度试题造成的心理冲击，提升复习体验，提高复习效率。
参加本书编写的其他人员有：章露捷，刘建萍，刘炳瑞，刘菁，孙琪，旌伟，金苍宏，蔡明婉，吴雪霞，孙建兴，张继建，胡素素，邱纪虎，率方杰，李玉兰，率秀颂，刘忠艳，赵建，张兆红，张来恩，张险峰，殷凤岭，于雪友，周桂芝，张玉奎，李亚静，周莉，李娅，刘梅，殷晓红，李艳红，王中静，张洪英，王艳红，周晓红，杨秋侠，秦凤利，叶萍，王辉，刘桐，王勇，周政强，王长仁，霍宇驰，董明吴，李红梅，郑华斌。
由于编者水平有限，书中难免有缺点和错误之处，恳请读者批评指证。
编者

《数据结构与算法：原理、实现与应用》（修订版） 内容简介 在信息时代飞速发展的浪潮中，数据结构与算法作为计算机科学的基石，其重要性不言而喻。它们不仅是理解复杂系统运作机制的钥匙，更是提升程序效率、优化资源利用的关键所在。本书旨在为广大计算机科学与技术专业的学生、软件工程师以及对数据结构和算法感兴趣的读者，提供一套系统、深入且极具实践指导意义的学习材料。 本书在编排上，力求从理论的深度与应用的广度上取得平衡。我们从最基础的数据结构概念出发，循序渐进地引导读者理解各种数据结构的内在逻辑、数学模型及其在实际问题中的适用场景。随后，我们将重点放在算法的设计、分析与优化上，通过严谨的数学证明和直观的图示，阐释各种经典算法的原理，并详细讲解分析算法时间复杂度和空间复杂度的常用方法，帮助读者培养严谨的计算思维。 核心数据结构深度解析 本书首先将全面而深入地探讨各类核心数据结构。 线性表： 我们将从数组和链表（包括单向链表、双向链表和循环链表）两种基本实现方式入手，剖析它们的存储方式、基本操作（插入、删除、查找、遍历）的效率差异，并讨论它们各自的适用场景。此外，还会引入顺序表和链表的优缺点对比，以及在实际应用中如何根据需求选择合适的线性表实现。 栈与队列： 这两种“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的数据结构，虽然概念简单，但在实际应用中却扮演着至关重要的角色。本书将详细讲解栈和队列的抽象数据类型（ADT）定义，并展示如何使用数组和链表来实现它们。我们将深入探讨栈在表达式求值、函数调用堆栈、括号匹配等问题中的应用，以及队列在广度优先搜索（BFS）、任务调度、缓冲区管理等场景下的作用。 串（字符串）： 作为文本处理的基础，字符串的处理效率至关重要。本书将介绍字符串的存储方式（如顺序存储和链式存储），并重点分析字符串的匹配算法，如朴素匹配算法、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore算法以及Rabin-Karp算法。我们将详细讲解这些算法的设计思想、实现细节及复杂度分析，帮助读者理解如何在海量文本中高效地查找特定模式。 树（Trees）： 树是计算机科学中最重要的数据结构之一，应用广泛。本书将从二叉树开始，详细介绍二叉树的定义、性质、遍历方法（前序、中序、后序、层序），以及如何实现二叉树的各种操作。在此基础上，我们将深入讲解二叉搜索树（BST）的查找、插入、删除等操作，并探讨其平均和最坏情况下的时间复杂度。接着，我们将重点介绍平衡二叉搜索树，如AVL树和红黑树，阐述它们如何通过自平衡机制来保证操作的高效性。此外，我们还将介绍多路查找树，如B树及其变种B+树，这些数据结构在数据库索引和文件系统中扮演着核心角色。 图（Graphs）： 图是一种用于表示对象之间关系的强大工具。本书将详细介绍图的定义、基本术语（顶点、边、度、连通分量等），以及图的存储结构，包括邻接矩阵和邻接表，并分析它们的优缺点和适用场景。我们将深入讲解图的遍历算法，包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并介绍它们在求解连通性、查找路径等问题中的应用。此外，本书还将覆盖图的经典应用算法，如最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）以及拓扑排序等，并分析它们的实现原理和复杂度。 哈希表（Hash Tables）： 哈希表以其平均O(1)的查找效率，成为解决查找问题的常用方案。本书将深入解析哈希函数的构造原则、冲突处理方法（如链地址法和开放地址法），并详细分析不同冲突处理策略的优缺点。读者将学习如何设计高效的哈希函数，以及如何有效地解决哈希冲突，从而构建高性能的哈希表。 算法设计与分析精髓 除了数据结构本身，本书还将倾注大量篇幅于算法的设计艺术与分析技巧。 算法复杂度分析： 理解算法的效率是衡量其优劣的关键。本书将系统地介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，并教授读者掌握大O记法（O）、大Ω记法（Ω）和对称小记法（Θ）等渐进符号，以便准确描述算法的性能。我们将通过大量实例，演示如何对循环、递归等结构进行复杂度分析。 递归与分治策略： 递归作为一种强大的问题求解方法，在许多算法中得到广泛应用。本书将深入讲解递归的思想、基线条件和递归步骤，并展示如何将其应用于求解汉诺塔、斐波那契数列等问题。分治策略作为一种重要的算法设计范式，将被详细阐述，包括其基本思想和应用，如归并排序、快速排序等。 动态规划： 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有效方法。本书将从背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典问题入手，系统地讲解动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”和“递推计算”等核心要素。读者将学习如何将一个复杂问题分解为一系列相互关联的子问题，并通过自底向上的方式求解最优解。 贪心算法： 贪心算法是一种局部最优选择导致全局最优解的算法设计方法。本书将介绍贪心算法的基本思想，并通过活动选择问题、霍夫曼编码、部分背包问题等实例，演示其适用场景和设计思路，并分析其正确性证明的要点。 回溯算法： 回溯算法是一种通过搜索解空间来寻找满足特定条件的解的算法。本书将详细讲解回溯算法的“递归回溯”思想，并通过N皇后问题、图的着色问题、八皇后问题等典型问题，演示其如何通过剪枝操作来避免不必要的搜索，从而提高求解效率。 搜索算法： 除了图的DFS和BFS，本书还将涉及其他搜索算法，如深度优先搜索（DFS）在树的遍历和解决迷宫问题中的应用，以及广度优先搜索（BFS）在最短路径（无权图）和状态空间搜索中的作用。 实践导向与进阶主题 理论与实践相结合是本书的一大特色。 算法实现与伪代码： 本书中的算法介绍，不仅会深入剖析其原理，还会提供清晰易懂的伪代码，便于读者理解和转化为实际的编程实现。 典型应用场景分析： 我们将结合实际工程中的常见问题，例如数据库索引、网络路由、文件系统、搜索引擎、操作系统调度等，讲解数据结构与算法是如何在这些领域发挥关键作用的。 性能优化技巧： 除了学习基本的算法，本书还将强调算法优化。读者将学习如何分析算法的瓶颈，并掌握各种优化策略，如减少冗余计算、使用更合适的数据结构、空间换时间等。 面试与竞赛常见问题： 本书将收录一部分在软件工程师面试和各类算法竞赛中出现的经典问题，并提供详细的解题思路和实现要点，帮助读者提升解决实际问题的能力，为职业发展和学术研究打下坚实基础。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 计算机科学与技术、软件工程等相关专业的本科生和研究生： 为学生提供扎实的理论基础和实践指导。 希望系统学习数据结构与算法的开发者： 提升编程技能和解决复杂问题的能力。 准备参加技术面试或算法竞赛的个人： 熟悉常见算法和解题技巧。 对计算机科学底层原理感兴趣的业余爱好者： 深入理解计算世界的运行机制。 通过本书的学习，读者将能够深刻理解数据结构的设计思想、算法的实现原理，并能灵活运用它们来分析和解决实际问题，从而在快速发展的技术领域中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

当我真正沉浸到习题部分时，我才真正体会到这本书的价值所在。这里的习题设计绝非是简单地重复课本上的例题，它们更像是精心设置的“知识陷阱”，迫使你去深入思考每一个细节和边界条件。我特别欣赏作者在解析部分的处理方式。很多时候，一道题可能存在好几种解法，书中不仅仅给出了标准答案的推导过程，还会兼顾到效率最优的算法路径，并对比了不同解法的优劣，这一点对于准备面试或者追求代码性能的读者来说，简直是宝藏级别的资料。我记得有一道关于图遍历的题目，我起初用的是A算法，但看了解析后，才发现B算法在特定场景下能节省大量的空间复杂度，这种即时的启发和纠正，比自己闷头钻研许久才摸索出来要高效得多，让人感觉像是在和一位经验丰富的大牛进行一对一的私教辅导。

评分☆☆☆☆☆

我对本书的整体氛围感受是“稳健而有深度”。它不像某些畅销书那样追求华丽的辞藻或时髦的术语，而是踏踏实实地在做知识的“搬运工”，而且是最高标准的搬运。在内容的深度上，它似乎刻意避开了那些过于晦涩难懂、但对基础掌握帮助不大的前沿研究，而是将精力全部集中在那些“常青树”知识点上——那些无论技术如何发展，都赖以生存的核心数据结构与算法。这本书的价值在于它构建了一个极其坚固的知识地基，让读者可以安心地在其上进行更高层次的拓展。如果说一本好的教材是带你入门，那么这本书更像是一位耐心的教练，他帮你打磨每一个基础动作，确保你未来的每一步都能走得扎实有力，为后续的深度学习打下了不可动摇的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和细节处理达到了近乎苛刻的程度。纸张的质感非常好，即使长时间阅读也不会感到视觉疲劳，而且油墨的印刷非常清晰，无论是公式推导还是伪代码的缩进，都分毫不差，这在阅读技术书籍时是至关重要的。更值得称赞的是，作者在关键的定义和定理旁加入了非常精炼的旁注。这些旁注通常是高频考点或是容易混淆的易错点总结，像一个个小小的警示灯，有效防止我在快速阅读时遗漏关键信息。比如在分析时间复杂度时，那些关于大O表示法中常数项和低阶项的处理细节，通常是教科书里一笔带过的，但这本书却用小字体的形式给出了详尽的解释，这种对“边角料”知识点的重视，恰恰体现了作者对“高分”二字的深刻理解——高分往往就差在这些毫厘之间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，透着一股严谨和专业的气息。初翻开来，就能感觉到作者在内容编排上的用心。每一章节的结构都处理得井井有条，逻辑性极强，这对于我们这种需要系统梳理知识体系的学习者来说，无疑是一大福音。尤其是一些基础概念的引入，并非是生硬地抛出理论，而是通过巧妙的引述，将读者自然而然地带入到问题的核心。比如在讲解树结构的时候，作者并没有急于展示复杂的代码实现，而是先从现实世界的类比入手，让人立刻领悟到抽象概念的实际意义。这种教学方法的过渡非常平滑，大大降低了初学者面对复杂算法时的畏惧感。可以说，光是这份对学习者体验的关怀，就使得这本书在众多同类教材中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

与其他一些偏向理论堆砌的教材相比，这本书的实用性明显更胜一筹。它似乎是站在一个“实战者”的角度来编写的，很多概念的引入都紧密围绕着“如何高效地解决实际问题”展开。比如在讲解动态规划时，作者没有拘泥于传统的“斐波那契数列”范式，而是迅速引入了更贴近工程实践的背包问题变体和路径优化模型，这种切入点非常“接地气”。此外，书中对一些经典算法的迭代和优化历程也有所提及，这让我理解了知识是如何一步步演进和完善的，而不仅仅是接受一个既成的结论。这种历史的视角和实用的导向，极大地激发了我将所学知识转化为实际解决能力的兴趣，读完后感觉自己不仅仅是记住了公式，而是真正掌握了一套解决问题的思维工具箱。

评分☆☆☆☆☆

学生用的书，用处很小，不如看国外教材和网络

评分☆☆☆☆☆

很不错的书，看了有收获。

评分☆☆☆☆☆

还不错～～～～～～～～～～～～～～～～

评分☆☆☆☆☆

都在用，特别好，包装无损，书是正版。

评分☆☆☆☆☆

学生用的书，用处很小，不如看国外教材和网络

评分☆☆☆☆☆

书是好书，包装太烂，一层塑料袋，不能更烂

评分☆☆☆☆☆

还行，书籍是正版的，物流更给力。好评，好评。

评分☆☆☆☆☆

京东不是次日达吗，为什么等了两天

评分☆☆☆☆☆

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