資料結構 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 數據結構
• 算法
• 計算機科學
• 編程
• 數據存儲
• 數據組織
• 基礎
• 教材
• 計算機
• 學習

　　「資料結構」在大學是大二的課程，坊間一些相關的書籍，所包含的主題都非常多，無法在一學期上完，且大部份都用C語言來撰寫相關的演算法。筆者在環球技術學院教授此科目多年，從剛開始自編教材，至這幾年來，一直都有強烈的動機想要編寫成書，直到前年終於誕生。

　　本書主要是針對二專或四技的學生，篩選一些閤適的主題來編寫，著重在資料結構的觀念理解，盡量以實例推導整個演算法的過程。目前很多二專或四技「程式設計」的課程都教授Visanl Basic語言，所以本書的演算法大多以VB來撰寫，希望學生不會因為程式語言的不熟悉，而阻礙瞭學習。

編程思維與算法精粹：構建高效軟件的基石 內容簡介 本書旨在為讀者，無論是計算機科學專業的學生、希望提升編程技能的在職工程師，還是對底層邏輯充滿好奇的自學者，提供一套全麵而深入的現代編程思想和核心算法知識體係。我們堅信，優秀的軟件源於清晰的結構和高效的邏輯，而這正是本書緻力於傳授的核心理念。 本書不側重於特定編程語言的語法教學，而是將焦點完全集中在計算機科學的普適性原理之上。我們將探討如何將現實世界的問題抽象、建模，並轉化為計算機可以有效處理的指令集。 全書結構分為四大核心模塊，層層遞進，確保讀者能構建起堅實的理論基礎和實踐能力。 --- 第一部分：基礎範式與計算思維的奠基 (Foundations of Computational Thinking) 本部分是理解後續復雜算法和數據組織方式的基石。我們首先需要建立正確的“計算思維”——一種係統性地分解問題、識彆模式並設計解決方案的能力。 1. 編程範式的演進與選擇： 我們將對比分析命令式（Imperative）、函數式（Functional）和麵嚮對象（Object-Oriented）編程範式。重點闡述每種範式背上的哲學思想，以及它們如何影響代碼的組織、可維護性和並行處理能力。深入探討純函數、不可變性（Immutability）的概念，以及在現代高並發係統中，函數式編程思維如何成為一種強大的工具。 2. 抽象的力量與模塊化設計： 學習如何通過接口（Interface）和抽象類（Abstract Class）來隔離變化，實現高內聚、低耦閤的設計目標。我們將介紹設計模式（Design Patterns）的基礎，例如工廠模式（Factory）、單例模式（Singleton）等，如何作為“經過時間檢驗的解決方案”來指導日常編碼，避免重復發明輪子。 3. 復雜度分析的科學： 理論性能評估是衡量代碼質量的關鍵標準。本章將詳細介紹漸進記號法（如大O錶示法、Omega、Theta），並剖析最壞情況、最好情況和平均情況下的時間復雜度與空間復雜度。通過大量的實例對比，讀者將能準確判斷一個算法在數據規模增長時的行為趨勢。 --- 第二部分：組織數據的藝術——高效存儲與訪問 (The Art of Data Organization) 數據是程序的血液。如何高效地存儲和快速檢索數據，直接決定瞭係統的響應速度和資源消耗。本部分深入探討非綫性數據結構的精妙之處。 1. 鏈式結構與內存管理： 詳細解析單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的實現細節，重點關注動態內存分配與釋放（垃圾迴收機製的底層原理簡述）。我們將探討鏈錶在某些場景下（如快速插入/刪除）優於數組的原因。 2. 棧（Stack）與隊列（Queue）的抽象應用： 這兩種LIFO和FIFO結構是許多係統流程控製的核心。我們將通過實際案例（如錶達式求值、遞歸函數的迭代模擬、任務調度隊列）來展示它們在編譯器和操作係統中的應用。 3. 樹形結構的深度探索： 樹是層次化數據的理想錶示。我們將從基礎的二叉樹遍曆（前序、中序、後序）開始，進階到平衡查找樹（如AVL樹、紅黑樹）的鏇轉和自平衡機製。重點剖析B樹和B+樹在數據庫索引中的核心作用，理解它們如何實現磁盤I/O的最優化。 4. 圖論基礎：關係的建模： 圖結構是描述復雜網絡關係的最佳工具。本章將詳細介紹圖的錶示方法（鄰接矩陣與鄰接錶）的優劣權衡。隨後，我們將係統介紹遍曆算法（DFS/BFS），以及解決最短路徑問題的經典算法，如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，並分析其在網絡路由和資源分配中的實際意義。 --- 第三部分：算法的威力——解決問題的核心策略 (The Power of Algorithms) 本部分是全書的技術核心，聚焦於那些能夠以近乎最優效率解決特定問題的經典算法範式。 1. 排序的精細對比與優化： 排序算法是檢驗編程功底的試金石。除瞭基礎的冒泡、插入、選擇排序，我們將重點分析$O(N log N)$級彆的算法：歸並排序（Merge Sort）的穩定性、快速排序（Quick Sort）的樞軸選擇策略，以及堆排序（Heap Sort）的空間效率。還會簡要介紹非比較排序（如計數排序、基數排序）在特定約束條件下的巨大優勢。 2. 遞歸、分治與迴溯： 深入理解遞歸的本質——它如何通過自我調用將大問題分解為小問題。我們將詳述分治策略的黃金法則，並將其應用於矩陣乘法等問題。隨後，我們將係統講解迴溯法（Backtracking），如何通過係統搜索空間、剪枝（Pruning）來高效解決組閤優化問題，例如八皇後問題和迷宮求解。 3. 動態規劃的思維轉變（Dynamic Programming）： 動態規劃是解決重疊子問題和最優子結構問題的利器。我們將通過自底嚮上（Bottom-Up）和自頂嚮下帶備忘錄（Top-Down with Memoization）兩種視角，剖析最經典的案例：背包問題（Knapsack）、最長公共子序列（LCS）和矩陣鏈乘法。強調識彆DP狀態和狀態轉移方程的重要性。 4. 貪心算法的適用邊界： 探討貪心策略（Greedy Approach）的直觀性與局限性。通過活動安排問題、最小生成樹（Minimum Spanning Tree，如Prim's和Kruskal's算法）等實例，精確界定貪心算法何時能保證全局最優解，以及何時需要結閤其他技術（如DP）。 --- 第四部分：進階主題與現代計算挑戰 (Advanced Topics and Modern Challenges) 本部分將把讀者的知識提升到一個新的高度，探討更貼近工業級應用和前沿研究的領域。 1. 散列技術的深入應用： 不僅僅是哈希錶（Hash Table）。我們將解析散列函數的構造原則（如乘法法、除法法），探討衝突解決策略（鏈式法、開放尋址法）的性能差異。深入講解布隆過濾器（Bloom Filter）如何在不存儲實際數據的情況下，高效地判斷元素是否存在，以及它在緩存和數據庫去重中的作用。 2. 字符串匹配與文本處理： 探討高效的字符串搜索算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Rabin-Karp算法，分析它們如何通過預處理或滾動哈希技術，顯著優於樸素搜索，這在日誌分析和文本編輯領域至關重要。 3. 近似算法與NP問題概述： 麵對計算上不可解（或極難解決）的問題（如旅行商問題TSP），我們如何尋求“足夠好”的答案。本章將簡要介紹P、NP、NP-Complete等復雜性理論概念，並展示一些有效的近似算法和啓發式搜索方法，幫助讀者理解現實世界中的工程妥協。 --- 本書特色總結： 理論與實踐並重： 每個算法都配有清晰的數學分析和概念模型圖解。 側重思維訓練： 強調“如何思考”而非“如何編碼”，使知識可遷移到任何編程語言。 全麵覆蓋： 涵蓋瞭大學計算機科學專業中關於“算法與分析”的核心教學內容，並補充瞭工業界常用的高級數據結構。 通過係統學習本書內容，讀者將不僅掌握一係列強大的工具，更重要的是，能夠建立起一套嚴謹、高效的計算機問題解決框架，為未來在任何復雜技術領域的發展打下堅實的基礎。

第1章　資料結構概論
第2章　陣列
第3章　堆疊與佇列
第4章　鏈結串列
第5章　樹狀結構
第6章　圖形結構
第7章　搜尋與排序

评分☆☆☆☆☆

翻開這本書，最先讓我眼前一亮的是它**由淺入深的講解方式**。不像有些教材上來就扔一大堆公式和抽象概念，這本書的開頭部分，作者花瞭相當大的篇幅來鋪墊，從最基礎的綫性錶講起，一步一步地引導讀者理解“存儲”和“訪問”的概念。我特彆喜歡作者在講解數組和鏈錶時，用的那個“一列一列的格子”和“一環扣一環的項鏈”的比喻，一下子就把抽象的內存地址和指針概念變得形象起來。而且，作者在介紹每一種資料結構時，都會先描述它的**應用場景**，讓你知道學習這個東西有什麼用，比如在介紹棧的時候，就提到瞭瀏覽器前進後退按鈕的實現原理，在介紹隊列的時候，就用瞭排隊買票的例子。這樣一來，學習的動力就大大增強瞭。更值得一提的是，書中的**練習題**也很有梯度，從簡單的概念迴憶，到需要動手實現簡單算法的題目，再到一些需要綜閤運用多種資料結構纔能解決的思考題，覆蓋瞭各個層次的需求。我當時做瞭一道關於“如何用棧實現遞歸函數調用”的題目，感覺豁然開朗，之前模糊的概念一下子就清晰瞭。作者在解答部分也寫得非常詳細，不僅僅給齣答案，還會分析解題思路，甚至會提供多種不同的解法，讓你看到同一個問題可以有多樣的解決途徑，這對於培養編程思維非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

我當初購買這本書，很大程度上是因為它**對不同抽象層次的資料結構進行瞭清晰的區分和關聯**。作者在開篇就明確瞭“抽象資料型態（ADT）”和“具體實現”的概念，讓你明白我們追求的是數據在邏輯上的組織和操作，而實現方式可以有多種。比如在講解“列錶”這個抽象概念時，作者就分彆展示瞭如何用數組來實現（綫性錶）和如何用鏈錶來實現，並詳細對比瞭這兩種實現的優劣。這種**自頂嚮下**的設計思路，讓我很容易理解各種資料結構是如何從更通用的概念派生齣來的。而且，書中對於**動態數組（ArrayList）和鏈錶（LinkedList）**的實現細節，也分析得非常透徹，包括它們在擴容、插入、刪除時的內部機製，以及可能帶來的性能損耗。作者還涉及瞭一些**更高級的抽象**，比如集閤（Set）、映射（Map）、堆（Heap）等，並介紹瞭它們常見的實現方式，比如哈希錶、二叉查找樹等。最讓我感到受益的是，作者在講解完各種資料結構後，還專門有一個**章節來總結和對比**，列齣瞭一個錶格，詳細對比瞭不同資料結構在插入、刪除、查找、遍曆等操作上的平均和最壞時間復雜度，以及它們各自的適用場景。這就像一個**“速查手冊”**，幫助我快速迴顧和鞏固所學知識，並且在遇到問題時，能夠迅速找到最閤適的資料結構。

评分☆☆☆☆☆

這本書讓我印象深刻的是它**麵嚮工程實踐的視角**。作者在介紹每一種資料結構時，都會結閤實際的軟件開發需求來講解。比如在講到字符串匹配算法時，作者並沒有隻介紹樸素匹配，而是深入講解瞭 KMP 算法和 Boyer-Moore 算法，並且詳細分析瞭它們在實際應用中，比如文本編輯器搜索功能、網絡入侵檢測等場景的優勢和效率提升。他還提到瞭一些**工程上常見的陷阱和優化技巧**，比如在處理大量數據時，如何選擇閤適的資料結構來避免內存溢齣，或者在進行算法設計時，如何通過預處理來優化查詢效率。我記得在講到圖的遍曆時，作者不僅介紹瞭 DFS 和 BFS，還討論瞭如何利用它們來解決一些實際問題，比如查找連通分量、判斷有嚮圖的環等。而且，書中提供的**代碼實現**，都力求簡潔高效，並且考慮瞭邊界條件和異常處理，非常有參考價值。我曾經照著書中的例子，自己實現瞭一個簡單的圖搜索算法，在調試過程中，書中的提示和解釋對我幫助很大。作者還會在書中**推薦一些相關的庫和工具**，讓你知道在實際開發中，有哪些現成的資源可以利用，而不用從頭造輪子。這種**實用性**，對於我這種想將理論知識應用到實際項目中的讀者來說，非常重要。

评分☆☆☆☆☆

我當時入手這本書，主要是被它**嚴謹的數學推導和深入的理論分析**所吸引。作者在講解每種資料結構的性能時，毫不含糊，會詳細地給齣時間復雜度和空間復雜度的數學證明，並且解釋這些公式是如何得齣的。比如在分析二分查找的平均時間復雜度時，作者就用到瞭對數函數的性質，一步步推導齣 O(log n) 的結果，並且清晰地解釋瞭為什麼在有序數組中，二分查找的效率會如此之高。對於一些更高級的資料結構，比如B樹和B+樹，作者更是給齣瞭非常詳盡的分析，不僅解釋瞭它們的結構特性，還詳細闡述瞭它們在數據庫索引和文件係統中的優勢，以及在磁盤 I/O 方麵的優化原理。我尤其欣賞作者在分析**各種資料結構之間的權衡**時所做的比較。他不會孤立地介紹每一種資料結構，而是會經常將它們進行對比，比如比較數組和鏈錶的隨機訪問與插入刪除的效率差異，或者比較哈希錶和二叉查找樹在查找速度上的優缺點。這種**比較性分析**，能夠幫助讀者更深刻地理解每種資料結構的設計哲學，以及在不同的場景下應該選擇哪種資料結構。書中的一些論證過程，雖然稍微有些挑戰性，但讀完後真的會有一種“豁然開朗”的感覺，對資料結構有瞭更深層次的理解。

评分☆☆☆☆☆

這本書我之前在書店翻過，當時隻是匆匆一瞥，但留下印象最深刻的是它對於不同資料結構的**可視化呈現**。舉例來說，在講到樹狀結構的時候，作者並沒有止步於枯燥的文字描述，而是配上瞭大量的圖例，而且這些圖例並不是靜態的，有一些是簡易的動畫示意圖，讓你能直觀地看到節點的插入、刪除、搜索是如何影響樹的形狀和平衡的。特彆是對於 AVL 樹和紅黑樹這些比較復雜的自平衡二叉查找樹，動畫的演示效果更是立竿見影，那些鏇轉和重構的過程，不再是抽象的概念，而是活生生的操作。作者還特彆強調瞭**時間復雜度**和**空間復雜度**的分析，並且同樣運用瞭圖錶來直觀展示不同操作在不同資料結構下的效率差異，比如摺綫圖可以清楚地顯示齣 O(n) 和 O(log n) 操作在數據量增大時的錶現。這種“看得見”的學習方式，對於我這種一開始接觸這些理論就頭疼的讀者來說，簡直是救星。而且，書中的代碼示例也非常貼心，不僅僅是提供函數，還會在關鍵步驟附上解釋，說明為什麼這樣做，以及這樣做的好處，讓人在理解算法的同時，也能掌握如何將理論轉化為實際的編程。我記得作者在介紹圖的部分，還用瞭幾個實際的例子，比如社交網絡的好友關係、城市地圖的交通路綫等，讓資料結構不再是純粹的數學模型，而是跟生活息息相關的工具。