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基本信息

书名:数据结构(C语言版)

定价：22.00元

售价：7.7元,便宜14.3元,折扣35

作者:严蔚敏 吴伟民著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2000-03-01

ISBN：9787302023685

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.481kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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章 绪论第2章 线性表第3章 栈和队列第4章 串第5章 数组和广义表第6章 树和二叉树第7章 图第8章 动态存储管理第9章 查找0章 内部排序1章 外部排序2章 文件附录A 名词索引附录B 函数索引参考书目

作者介绍

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文摘

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序言

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《数据结构：算法的基石》 引言： 在计算机科学的浩瀚星海中，数据结构宛如璀璨的星辰，指引着我们如何高效地组织、存储和管理信息。它们是软件开发的灵魂，是算法设计的基石，是解决复杂计算问题的关键。本书旨在深入剖析各种核心数据结构的概念、实现原理及其在实际应用中的威力，为读者构建坚实的计算机科学基础，启迪对高效算法的深刻理解。 第一章：绪论——数据世界的组织之道 本章将带您踏入数据结构的世界，领略其重要性。我们将探讨数据结构的定义，区分逻辑结构与物理结构，理解抽象数据类型（ADT）的概念，并初步认识几种基本的数据类型。通过对数据结构在不同领域——如操作系统、数据库、编译器、图形学等——中的广泛应用进行初步的介绍，激发您对数据结构学习的浓厚兴趣。我们将讨论数据结构与算法之间的紧密联系，理解“算法是作用于数据结构的”，以及如何通过选择合适的数据结构来优化算法的性能。 第二章：线性结构——有序的链式与块式表达 线性结构是数据结构中最基础也是最常用的一类。本章将详细介绍几种重要的线性结构： 数组（Array）： 我们将深入探讨数组的定义、特性，包括顺序存储带来的高效随机访问能力。学习如何实现数组的创建、遍历、查找、插入和删除等基本操作，并分析其时间复杂度和空间复杂度。进一步，我们将讨论多维数组的表示方法，以及在实际编程中如何有效地利用数组解决问题，例如实现查找表、统计分析等。 链表（Linked List）： 与数组的静态分配不同，链表采用动态分配的节点结构，通过指针串联。本章将详细介绍单向链表、双向链表和循环链表的概念、结构及其操作。我们将深入分析链表在插入和删除操作上的优势，以及在内存分配上的灵活性。通过具体示例，展示链表在实现栈、队列、多项式运算等场景下的应用。 栈（Stack）： 栈是一种遵循“后进先出”（LIFO）原则的线性结构。本章将介绍栈的抽象数据类型定义，并通过数组和链表两种方式实现栈。我们将详细讲解栈的压栈（push）、弹栈（pop）、获取栈顶元素（top）等操作，并深入探讨栈在函数调用、表达式求值（如中缀转后缀、后缀表达式求值）、括号匹配等经典问题中的应用。 队列（Queue）： 队列是一种遵循“先进先出”（FIFO）原则的线性结构。本章将介绍队列的抽象数据类型定义，并通过数组和链表两种方式实现队列。我们将详细讲解队列的入队（enqueue）、出队（dequeue）、获取队首元素（front）等操作。我们将深入分析队列在操作系统中的任务调度、广度优先搜索（BFS）、缓冲区管理、模拟排队系统等应用。 第三章：树形结构——分层组织的层次之美 树形结构以其层次化的组织方式，在表示和处理具有层级关系的数据时展现出强大的能力。本章将深入探索各种重要的树形结构： 树（Tree）的定义与基本术语： 我们将从根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶子节点、深度、高度等基本概念入手，建立对树形结构的直观认识。 二叉树（Binary Tree）： 二叉树是树形结构中最基本和最重要的类型。本章将详细介绍二叉树的定义、性质，以及满二叉树、完全二叉树等特殊形式。我们将重点讲解二叉树的遍历方法：前序遍历、中序遍历和后序遍历，并分析它们在构建表达式树、复制树等方面的应用。 二叉查找树（Binary Search Tree, BST）： BST是二叉树的一种，其左子树中所有节点的值均小于根节点的值，右子树中所有节点的值均大于根节点的值。本章将详细介绍BST的查找、插入和删除操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。我们将讨论BST在实现有序集合、字典等方面的应用，并探讨其潜在的性能退化问题。 平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree）： 为了解决BST可能出现的性能退化问题，本章将介绍几种重要的平衡二叉查找树，如AVL树和红黑树。我们将详细阐述其平衡条件和相关的旋转操作（左旋、右旋、左右旋、右左旋），以及在插入和删除操作后如何维护树的平衡。我们将分析平衡二叉查找树在保持高效查找、插入和删除操作方面的优势，并了解它们在数据库索引、内存管理等实际系统中的应用。 堆（Heap）： 堆是一种特殊的完全二叉树，满足堆的性质（最大堆或最小堆）。本章将介绍堆的定义、构建算法（heapify）以及堆的基本操作，如插入、删除最大/最小元素。我们将深入探讨堆在优先队列（Priority Queue）实现中的核心作用，以及在堆排序算法中的应用。 B树与B+树： 针对外部存储（如磁盘）的高效访问需求，本章将介绍B树和B+树的概念和结构。我们将重点分析它们如何通过多路查找来减少磁盘I/O次数，以及B+树在数据库索引中的重要性。 第四章：图结构——连接世界的网络 图结构能够灵活地表示对象之间的任意连接关系，是建模现实世界中各种网络问题的强大工具。本章将深入探讨图的定义、表示方法和基本算法： 图的定义与表示： 我们将介绍无向图、有向图、带权图等概念，以及图的邻接矩阵和邻接表两种表示方法。我们将分析这两种表示方法各自的优缺点，并讨论在不同应用场景下的选择策略。 图的遍历： 本章将详细介绍两种基本的图遍历算法： 深度优先搜索（DFS）： 模拟“一条道走到黑”的策略，通过递归或栈实现。我们将分析DFS在连通性判断、拓扑排序、寻找回路等问题中的应用。 广度优先搜索（BFS）： 模拟“一层一层向外扩散”的策略，通过队列实现。我们将分析BFS在寻找最短路径（无权图）、连通分量等问题中的应用。 图的连通性： 我们将探讨图的连通分量（无向图）和强连通分量（有向图）的概念，并介绍如何使用DFS或BFS来求解。 最短路径算法： Dijkstra算法： 用于求解单源最短路径（单源到所有其他顶点的最短路径），适用于边权非负的图。我们将详细分析其贪心策略和实现方法。 Floyd-Warshall算法： 用于求解所有顶点对之间的最短路径，适用于任意权重的图（允许负权边，但不能有负权回路）。我们将分析其动态规划的思想。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： 对于带权无向图，MST是连接所有顶点的连通子图，且所有边的权值之和最小。本章将介绍两种经典的MST算法： Prim算法： 采用贪心策略，逐步构建MST。 Kruskal算法： 采用贪心策略，将边按权值排序后逐个加入。 拓扑排序（Topological Sort）： 适用于有向无环图（DAG），将图的顶点排成一个线性序列，使得对于图中任意一条有向边(u, v)，u都排在v的前面。我们将介绍基于DFS和Kahn算法（基于入度）的拓扑排序方法，并讨论其在任务调度、编译依赖等方面的应用。 第五章：散列结构——快速查找的秘密武器 散列（Hashing）技术通过将数据映射到特定位置，实现了平均O(1)时间复杂度的查找、插入和删除操作，是构建高效查找表和集合的关键。本章将深入探讨散列的原理和实现： 散列函数的选择： 我们将介绍各种散列函数的类型，如除法散列、乘法散列、数字分析法等，并讨论如何选择一个好的散列函数，使其能够均匀地分布键值，减少冲突。 冲突处理： 当不同的键映射到同一个散列地址时，就会发生冲突。本章将详细介绍两种主要的冲突处理方法： 开放地址法（Open Addressing）： 包括线性探测、二次探测和双重散列等，将冲突的元素存放在表中其他可用的位置。我们将分析这些方法的实现细节和优缺点。 链地址法（Separate Chaining）： 每个散列地址指向一个链表，将具有相同散列值的元素存储在链表中。我们将分析其实现方式和性能特点。 散列表（Hash Table）的应用： 我们将讨论散列表在实现字典、集合、缓存、数据库索引等场景下的强大威力，并分析其性能。 第六章：排序与查找——数据处理的效率之道 排序和查找是数据处理中最基本也是最重要的两类操作。本章将系统地介绍各种经典的排序和查找算法，并分析它们的性能： 排序算法： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序。我们将分析它们的实现原理、时间复杂度（O(n^2)）和空间复杂度，并讨论它们在数据量较小时的适用性。 高效排序： 快速排序、归并排序。我们将深入分析它们的分治策略，以及它们通常能达到的平均时间复杂度O(n log n)。我们将讨论快速排序的各种优化技巧，以及归并排序的稳定性。 其他排序： 堆排序、希尔排序。我们将分析堆排序利用堆结构进行排序的原理，以及希尔排序作为插入排序的改进版，如何通过跳跃式比较来提高效率。 线性时间排序： 计数排序、桶排序、基数排序。我们将讨论这些算法适用的特定条件（如整数范围），以及它们能够达到的O(n)或O(nk)级别的时间复杂度。 查找算法： 顺序查找： 最简单的查找方法，适用于无序或有序列表。 二分查找（Binary Search）： 适用于有序列表，具有O(log n)的时间复杂度，是高效查找的代表。我们将详细讲解其实现原理和递归/迭代两种写法。 分块查找： 将数据分成若干块，先查找块，再在块内查找，是一种折衷的方法。 第七章：文件结构——持久化数据的存储策略 在计算机系统中，数据不仅仅存储在内存中，更需要持久化到外部存储设备（如硬盘）。本章将探讨文件结构，以及如何高效地组织和访问存储在文件中的数据： 顺序文件： 记录按顺序存储，访问需要顺序遍历。 索引文件： 通过索引结构加速查找，例如索引顺序文件。 散列文件： 将文件结构与散列技术结合，实现快速访问。 倒排索引（Inverted Index）： 在文本检索中非常重要，将文档内容映射到包含该内容的文档列表。 多级索引： 进一步优化查找性能，尤其适用于大型文件系统。 第八章：算法分析——衡量效率的标尺 本章将重点介绍如何对算法进行分析，以评估其效率。 时间复杂度与空间复杂度： 我们将详细讲解大O表示法（O）、大Ω表示法（Ω）和大Θ表示法（Θ），用于描述算法在输入规模增大时，运行时间和所需存储空间的增长趋势。 渐进分析： 如何忽略常数因子和低阶项，专注于核心增长趋势。 递归算法分析： 主定理（Master Theorem）等工具的应用。 均摊分析（Amortized Analysis）： 用于分析一系列操作的总成本，特别是在数据结构（如动态数组、散列表）中。 第九章：经典算法设计思想——解决问题的通用策略 本章将介绍几种通用的算法设计范式，它们能够帮助我们系统地解决各种复杂问题： 分治法（Divide and Conquer）： 将问题分解为若干个相似的子问题，分别解决，然后合并结果。如快速排序、归并排序。 动态规划（Dynamic Programming）： 将问题分解为重叠的子问题，通过记录子问题的解来避免重复计算。如斐波那契数列、背包问题。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 在每一步都做出局部最优选择，期望最终能得到全局最优解。如Dijkstra算法、Prim算法、Kruskal算法。 回溯法（Backtracking）： 一种系统搜索算法，通过试探性地搜索解空间，当发现当前路径无法找到解时，撤销（回溯）并尝试其他路径。如N皇后问题、迷宫求解。 分支限界法（Branch and Bound）： 类似于回溯法，但通过剪枝（排除不可能得到最优解的分支）来提高效率。 第十章：实践与应用——数据结构与算法的综合运用 本章将通过一系列实际案例，将前面学习到的数据结构和算法融会贯通，展示它们在解决真实世界问题时的强大能力： 文本编辑器： 如何利用链表、栈、字符串匹配算法实现文本的编辑、查找和替换功能。 数据库索引： B+树在数据库中的应用，如何实现高效的数据检索。 操作系统中的调度： 队列在进程调度中的应用，以及不同调度算法的优劣。 网络路由： 图算法在网络路由选择中的应用，如Dijkstra算法。 搜索引擎： 倒排索引、散列表等在构建和查询搜索引擎索引中的作用。 图形图像处理： 树形结构、图结构在图像表示和处理中的应用。 游戏开发： A搜索算法等在游戏寻路中的应用。 结论： 掌握数据结构和算法，就如同掌握了开启计算机科学宝藏的钥匙。它们不仅仅是抽象的概念，更是解决实际问题的强大工具。本书希望能够帮助读者建立起扎实的数据结构与算法知识体系，培养严谨的逻辑思维和解决问题的能力，为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。愿您在探索数据世界的过程中，充满发现的喜悦，领略算法之美，创造出更多卓越的软件作品。