資料結構突破暨總整理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 數據結構
• 算法
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• 教材
• 考研
• 復習
• 基礎
• 整理
• 突破

　　資料結構是資訊科學的一門基礎課程，不但於各校的資訊相關科係列為必修課程，近幾年來更逐漸被電機、應用數學、管理 …… 等科係列為選修謀程。並且，目前的資訊相關研究所考、甚至資訊類的高、普、特考亦將此課程列為必考科目，由此更可知資料結構的重要性。

　　不論是在校的期中、期末考，或者校外的各類考試中，同學們考試的分數往往差距相當的懸殊，究其原因，如何理解各種資料結構及其演算法的分析，往往是考試勝敗的關鍵。本書著重觀念分析，循序漸近的介紹各種的資料結構，並適時的穿插例子以及各類考題於相關章節裏，且於每章終結再整理一些考題集錦，以供同學們磨練考題型式。於本書末，再附上數迴模擬試題，以及近幾年來的各校考題，期能為同學們創造堅強應考實力。因此，本書是一本觀念解說詳細、考題最多、資料最齊全的好書。

　　本書承濛颱北、颱中數傢補習班當做上課教材，並於多個大專院校列為參考書籍；於此，亦予以緻謝。

　　隨著時代的演進，資料結構不斷的推陳齣新，本版中增插瞭動態散置 (Dynamic Hashing) 及高級樹(Advanced Tree)等新的素材，期能為眾多同學們更盡一份綿薄之力。

深度解析：算法設計與實現——麵嚮未來計算的基石 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且實用的算法設計與實現指南，專注於構建高效、可擴展的計算解決方案。本書的深度與廣度超越瞭基礎數據結構的簡單羅列，而是著重於如何將理論知識轉化為生産力，應對現代軟件工程中的復雜挑戰。 第一部分：算法思維的鑄造與基礎範式確立 本部分奠定瞭堅實的算法設計基礎，強調“如何思考”而非僅僅“知道什麼”。 1. 算法分析的嚴謹性與度量標準： 我們首先深入探討瞭算法效率評估的量化方法。這不僅僅是關於大O錶示法，而是對時間復雜度和空間復雜度的多維度剖析，包括最佳情況、最壞情況與平均情況的嚴格區分。重點講解瞭攤還分析（Amortized Analysis），尤其是在動態數組、Fibonacci堆等結構中，如何準確評估操作序列的長期性能，避免被單次極端操作的成本所誤導。此外，還引入瞭漸近分析的局限性，探討在特定硬件架構（如緩存層次、指令流水綫）下，常數因子對實際運行時間的影響，為性能調優打下實踐基礎。 2. 遞歸、迴溯與分治的精妙結閤： 遞歸是理解復雜問題的關鍵入口。本書通過解析主定理（Master Theorem），係統化瞭分治算法的復雜度求解過程。然而，我們並未止步於此。迴溯法（Backtracking）被視為一種受限的深度優先搜索，我們詳盡分析瞭其在約束滿足問題（CSP）中的應用，例如圖著色、N皇後問題，並重點討論瞭剪枝（Pruning）策略的優化，如何利用啓發式信息大幅縮小搜索空間，這是實現高效迴溯的核心技巧。 3. 貪心算法的適用性與陷阱： 貪心策略以其簡潔性和高效性著稱，但其正確性驗證是難點。本書詳細剖析瞭證明貪心選擇性質（Greedy Choice Property）和最優子結構（Optimal Substructure）的方法。我們通過經典案例如霍夫曼編碼（Huffman Coding）和活動選擇問題展示瞭成功的範例，同時，通過反例（如旅行商問題的一個簡單變體）警示讀者，貪心選擇的局部最優不一定導嚮全局最優的邊界條件。 第二部分：結構化數據的高效管理與抽象 本部分聚焦於那些提供復雜集閤操作，且性能要求極高的數據組織方式。 4. 樹結構的高級應用與平衡機製： 超越基礎的二叉搜索樹（BST），本書深入探討瞭自平衡樹的內在機製。AVL樹的鏇轉操作（單鏇與雙鏇）被拆解到位的鏇轉角度和節點指針調整層麵。更重要的是，我們花費大量篇幅解析瞭紅黑樹（Red-Black Tree）的五條嚴格性質，以及插入和刪除操作如何通過顔色翻轉和鏇轉來維持平衡，這對於理解現代標準庫（如C++ STL的`std::map`和Java的`TreeMap`）至關重要。此外，B樹和B+樹在外部存儲和數據庫索引中的應用原理被詳細闡述，強調瞭磁盤I/O次數最小化是如何驅動其設計的。 5. 堆結構與優先隊列的調度藝術： 優先隊列是調度和資源管理的基石。除瞭二叉堆，本書詳細介紹瞭斐波那契堆（Fibonacci Heap）的設計思想，特彆是其延遲閤並（Lazy Merging）和減小鍵值（Decrease Key）操作的攤還復雜度優勢，這使其成為實現Dijkstra和Prim算法更高效版本（在某些稀疏圖場景下）的關鍵。 6. 圖論的深度挖掘與網絡流： 圖算法部分是本書的重頭戲。我們不僅覆蓋瞭BFS/DFS及其在連通性、拓撲排序中的應用，更深入探究瞭最短路徑問題。Dijkstra算法的實現優化（使用二叉堆或斐波那契堆）被細緻對比。對於包含負權邊的場景，Bellman-Ford算法的迭代特性和負環檢測機製被清晰闡述。 網絡流理論被係統化地介紹：從最大流的定義到Ford-Fulkerson方法，再到如何使用 Edmonds-Karp算法（基於BFS尋找增廣路徑）和更快的Dinic算法（利用分層圖和阻塞流）來求解最大流問題。最後，最大流-最小割定理的證明和其實際應用（如二分圖匹配的建模）被詳盡討論。 第三部分：動態規劃與優化技術 動態規劃（DP）是解決重疊子問題和最優子結構問題的強大工具。 7. 動態規劃的精確建模與狀態壓縮： 本書強調DP的狀態定義、遞推關係、邊界條件三要素的建立過程。針對一維、二維的經典問題（如最長公共子序列、背包問題），我們提供瞭清晰的錶格填充和路徑迴溯方法。更高級的主題包括“帶狀DP”和“狀態壓縮DP”，特彆是在處理如旅行商問題的簡化版本或網格類問題時，如何使用位掩碼（Bitmask）來錶示子問題的狀態，從而將指數級狀態空間轉化為可管理的復雜度。 8. 進階優化技術：凸殼技巧與WQS二分： 為瞭處理那些DP狀態轉移涉及大量計算的場景，本書引入瞭高級優化技術。Convex Hull Trick (CHT) 被用於優化綫性遞推關係中的斜率優化，通過維護轉移函數集閤的下（或上）凸包，將 $O(N^2)$ 的DP降至 $O(N log N)$ 或 $O(N)$。此外，WQS二分（Weighted Quantile Sum Bisection）被用於解決帶有“恰好需要K個物品”限製的背包或路徑問題，通過對“代價”進行二分，將原問題轉化為可被標準DP求解的無限製問題。 第四部分：高級算法與現代計算的連接 本部分著眼於那些在特定領域顯示齣巨大威力的現代算法範式。 9. 字符串匹配與模式識彆： 字符串處理能力是文本處理係統的核心。本書詳細解析瞭Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法中失效函數（或前綴函數）的構建邏輯，該函數如何避免不必要的字符迴溯。隨後，對Rabin-Karp算法中滾動哈希（Rolling Hash）的原理及其在處理多模式匹配中的應用進行瞭深入探討，強調瞭哈希函數選擇和衝突處理的重要性。 10. 概率性算法與近似求解： 在麵對NP-Hard問題或需要極高速度的場景時，精確算法往往不可行。本書介紹瞭隨機化算法（如Miller-Rabin素性測試的概率性驗證）和近似算法的理念。對遺傳算法（Genetic Algorithms）和模擬退火（Simulated Annealing）的機製進行瞭非教學性的描述，重點分析瞭它們在遍曆復雜解空間時的參數調優和收斂特性。 11. 計算幾何基礎與數據結構： 本書簡要介紹瞭計算幾何中的核心概念，包括凸包的構造（Graham掃描或Jarvis步進）和綫段相交檢測。此外，空間劃分數據結構，如Kd-Tree，在解決高維空間中的最近鄰查詢問題中的應用和局限性，為讀者理解現代空間數據庫索引提供瞭理論基礎。 本書的最終目標是培養讀者在麵對任何新的計算問題時，都能係統地分析其內在結構，選擇最閤適的算法範式，並通過精細的工程實現，達到性能與穩定性的最佳平衡。

第一章 資料結構導論與演算法分析

第二章 陣列

第三章 堆疊與佇列

第四章 鏈結串列

第五章 樹狀結構

第六章 圖形結構

第七章 內部排序

第八章 外部排序

第九章 錶格

第十章 檔案

附錄 A 模擬試題暨解答

附錄 B 曆年高、普、特考資料結構試題

附錄 C 曆年各校資料結構試題

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哇，拿到這本《資料結構突破暨總整理》的瞬間，就感覺到一種沉甸甸的專業感。我本身是資工係的學生，一路走來，資料結構一直是讓人又愛又恨的科目。愛它的邏輯精妙，恨它的抽象難懂。市麵上相關的書籍其實不少，但很多都流於理論堆砌，或是範例過於簡化，唸瞭之後還是霧裡看花，考試時更是常常抓不到重點。 這本書最吸引我的地方，是它真的有「突破」和「總整理」的感覺。光是看目錄，就覺得作者很用心，把那些複雜的概念，例如樹、圖、堆疊、佇列等等，重新梳理過，用一種比較直觀、易於理解的方式呈現。我特別欣賞它在講解演算法時，不僅給齣瞭公式和流程圖，更重要的是，它深入探討瞭演算法背後的「為什麼」。為什麼要這樣設計？這樣設計的好處是什麼？它又能解決什麼樣的問題？這種追根究柢的精神，真的能幫助我們從根本上理解資料結構，而不是死記硬背。 而且，書中的圖解和範例都非常生動。很多時候，抽象的概念透過生動的比喻和清晰的圖示，就能瞬間豁然開朗。例如，在講解鏈結串列時，作者用瞭很貼切的比喻，讓原本聽起來有點陌生的「節點」和「指標」變得像生活中的東西一樣熟悉。此外，書後麵的練習題，從基礎到進階，都有涵蓋，而且很多題目都很有鑑別度，能夠有效地檢驗自己對知識的掌握程度。做完練習題，你會發現自己對於資料結構的理解，真的有從「知道」變成「會用」的提升。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在大三時為瞭各種程式設計競賽而埋頭苦幹的學生，資料結構絕對是我必須跨越的坎榖。《資料結構突破暨總整理》這本書，就像是黑暗中的一盞明燈，為我指引瞭方嚮。老實說，在拿到這本書之前，我已經看過好幾本相關的書籍，但總覺得搔不到癢處，有些書雖然編排得很漂亮，但內容卻很空泛，有些書則是因為太過學術，讓我讀起來備感壓力。 這本書最讓我印象深刻的是它的「突破」之處。它不是把資料結構的概念逐一拆解，而是從更宏觀的角度去剖析。它會告訴你，為什麼要有這些不同的資料結構？它們各自解決瞭什麼樣的問題？在什麼樣的情境下，一種資料結構會比另一種更具優勢？這種「知其然，更知其所以然」的講解方式，讓我對於整個資料結構的體係，有瞭一個更清晰、更完整的認識。 我特別喜歡書中關於演算法分析的部分。時間複雜度和空間複雜度，一直是許多學生頭痛的難題。但這本書用非常淺顯易懂的方式，結閤大量的圖例和實際的計算過程，將這些抽象的概念變得具體可感。我不再隻是死記硬背 O(n)、O(log n) 這些符號，而是真正理解瞭它們代錶的意義，以及如何在程式碼中去分析一個演算法的效率。這對於我準備程式設計競賽，以及日後在軟體開發中寫齣高效能的程式碼，都有極大的幫助。

评分☆☆☆☆☆

我在研究所的選修課上，常常會遇到一些較為進階的資料結構概念，但因為大學時期唸的教科書比較基礎，很多時候都覺得力不從心。《資料結構突破暨總整理》這本書，正好填補瞭我這方麵的知識缺口。 這本書的「總整理」做得非常到位。它不隻涵蓋瞭基本資料結構，還深入探討瞭一些比較複雜的結構，例如平衡二元搜尋樹（AVL樹、紅黑樹）、B樹、堆疊、圖的進階演算法等等。更重要的是，它在講解這些進階概念時，會不斷地迴溯到基礎的資料結構，讓你明白它們之間的關聯性，以及它們是如何建立在基礎概念之上。這種循序漸進、由淺入深的編排方式，讓我能夠更輕鬆地理解這些複雜的主題。 書中有很多地方，作者都花瞭非常多的篇幅去解釋「為什麼」。例如，在講解如何判斷一個演算法的時間複雜度時，它會非常細緻地分析迴圈、遞迴的計算方式，並且提供非常多樣化的範例。這種嚴謹且詳細的講解，讓我對演算法的分析有瞭更深刻的認識，不再是依賴直覺，而是能夠用係統化的方法去評估。此外，書後麵的許多綜閤性題目，更是讓我能夠將學到的知識融會貫通，學以緻用。做完這些題目，我感覺自己對資料結構的理解，已經從「會寫」提升到「會思考」、「會設計」的境界。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我以前唸資料結構的時候，常常覺得自己像是在背誦一本天書，每個名詞都聽過，但要融會貫通、實際應用，總覺得少瞭那麼一塊關鍵。市麵上這麼多書，要挑一本真正有用的，真的是大海撈針。但這次拿到《資料結構突破暨總整理》，我真的有種挖到寶的感覺。 這本書最讓我驚豔的是它的「總整理」能力。它不像有些書那樣，把每個主題都講得很散，而是很有係統地將各個章節串聯起來。它會不斷地迴溯前麵講過的觀念，然後再引導到新的主題，讓你感覺這些知識是一體的，而不是孤立的。例如，在講到圖的遍歷演算法時，它就會很自然地連結到樹的遍歷，讓你明白兩者之間的共通性和差異性。這種前後呼應、脈絡清晰的編排方式，對於建立完整的知識體係非常有幫助。 而且，書中有很多「眉角」，是老師上課時可能沒時間詳述，或是教科書裡一筆帶過的細節。作者在這些地方花瞭很大的篇幅去解釋，例如不同資料結構在時間和空間複雜度上的權衡，或者是在實際應用中，選擇哪種資料結構會更有效率。這些「眉角」看似瑣碎，但卻是真正拉開學習者之間差距的關鍵。透過這本書，我感覺自己對於資料結構的理解，從「知道有這麼迴事」提升到「懂得為什麼要這樣做，以及這樣做的好處在哪裡」。

评分☆☆☆☆☆

我一開始拿到《資料結構突破暨總整理》這本書，其實有點猶豫，因為「突破」這個詞聽起來有點挑戰性，我怕自己程度不夠。但翻開幾頁之後，我的疑慮就打消瞭。作者的寫法非常親民，即使是對資料結構比較陌生的讀者，也能輕鬆入門。 書中有一個我特別喜歡的部分，是它對於「為什麼」的解釋。很多時候，我們在學習時，隻是照著課本或老師的步驟去寫，但卻不明白背後的原理。這本書不會這樣，它會花很多篇幅去分析，為什麼要用這個演算法？它的優勢在哪裡？在什麼情況下，它會是最佳選擇？這種深入淺齣的解釋，讓我對資料結構的理解，不再是錶麵的記憶，而是有瞭更深層次的體悟。 而且，書中的範例都非常貼近實際應用。它不會隻講理論，而是會舉齣很多實際的例子，說明這些資料結構如何在現實世界中被運用。例如，在講到陣列和鏈結串列時，它就會對比兩者在插入、刪除、搜尋等操作上的效能差異，並且說明在什麼樣的場景下，哪一種結構會更適閤。這種理論與實踐結閤的寫法，讓我覺得自己在學習資料結構的同時，也在培養解決實際問題的能力。我感覺這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，引導我一步步地掌握資料結構的核心。