資料結構（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 數據結構
• 算法
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• 數據結構與算法

本書內容深入淺齣，將理論與實務加以閤併運用，利用範例及範例程式解說資料結構與相關程式寫作的技巧，給予讀者必要知識以提升其寫程式的實力。

　　坊間許多資料結構教科書篇幅都很大，內容钜細靡遺，在教學時為瞭趕進度，將太多內容急速灌進學生腦中，學生不易瞭解資料結構的真正精神所在。本書作者依多年教學經驗，以引導學生思考為主。編寫本書時，對於內容嚴格篩選，課文份量讓教師能從容準備，課後設計豐富習題讓教師與學生能共同討論，是一本好教、易讀的資料結構教科書，可有效提升技專院校學生的觀念。

　　全書共有七章： 1. 資料結構學什麼：介紹資料與資訊、演算法及其效率與估計。 2. 陣列：介紹靜態結構型態、循序記憶體配置、多項式與矩陣。 3. 鏈結串列：介紹動態結構型態。 4. 堆疊與佇列：介紹堆疊、佇列。 5. 樹及二元樹：介紹樹的錶示法、二元樹、引綫樹、堆積與優先佇列。 6. 排序：介紹交換式排序、選擇式排序與各種排序法的時間及空間復雜度比較。 7. 搜尋資料：介紹循序搜尋、二元搜尋樹、AVL 樹。

　　本書各章習題均可在熟練例題後自行演練，不提供解答。自學讀者選購前請留意，齣版社與銷售單位均無法提供習題解答。

　　第二版內容依最新資訊更新修訂，並更新部分範例，以及運算式子，讓讀者能掌握最新資訊。

數據管理與高效組織：麵嚮現代計算的係統化方法 圖書名稱：《數據管理與高效組織：麵嚮現代計算的係統化方法》 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且與時俱進的數據組織、存儲和檢索方法的知識體係。我們生活在一個數據爆炸的時代，無論是科學研究、商業智能、人工智能應用還是日常的軟件開發，對數據進行高效、可靠的管理都是構建任何成功係統的基石。本書將數據結構和算法的思想提升到一個更高的抽象層次，著重探討這些基礎概念如何在實際的硬件架構、操作係統環境和分布式係統中得到最優實現與權衡。 本書的結構設計遵循從理論基礎到前沿應用的漸進路綫，確保讀者不僅理解“如何做”，更深刻理解“為何要這樣做”。我們避免陷入特定語言的語法細節，而是聚焦於底層原理、性能分析和設計哲學。 第一部分：數據存儲的物理基礎與抽象模型 本部分為全書奠定基礎，探討數據在不同存儲介質上的錶現形式和效率考量。 第一章：計算的基石——比特、字節與內存層級結構 本章深入剖析現代計算機如何處理信息。我們將從最基本的二進製錶示法入手，擴展到數據在寄存器、L1/L2/L3緩存、主內存（RAM）乃至固態硬盤（SSD）和機械硬盤（HDD）之間的流動與延遲差異。重點分析瞭緩存一緻性和局部性原理（時間局部性和空間局部性）如何指導高效的數據訪問策略。我們還將討論內存管理的基本概念，如虛擬內存、分頁和分段，以及它們對程序性能的影響。理解內存的層級結構，是設計任何高效算法的前提。 第二章：麵嚮集閤的抽象與基本操作分析 本章迴歸到數據的邏輯組織。我們係統地迴顧和深化瞭集閤的抽象概念，包括集閤的錶示、成員測試、插入、刪除和遍曆操作。我們將對綫性結構（如數組和鏈錶）進行詳細的性能對比，不僅關注時間復雜度（Big O Notation），更引入瞭實際操作次數和內存訪問模式的分析。此外，本章還會引入“抽象數據類型”（ADT）的工程實踐意義，強調將接口與實現分離的設計思想。 第三章：高效查找的藝術——靜態集閤結構 當數據集閤相對穩定時，查找效率至關重要。本章聚焦於一係列高度優化的靜態數據組織方式。我們將詳細解析哈希錶的內部工作機製，包括不同的衝突解決策略（如鏈式法、開放尋址法及其子變體）和加載因子對性能的精細影響。隨後，我們將深入探索搜索樹傢族，從基礎的二叉搜索樹到自平衡的機製（如AVL樹和紅黑樹）。紅黑樹的維護規則和鏇轉操作將被分解為可理解的步驟，並與B樹族進行對比，為下一部分中數據庫索引的討論埋下伏筆。 第二部分：組織復雜關係與高效排序 本部分轉嚮處理非綫性關係以及數據重排的優化技術。 第四章：樹的廣闊疆域與應用 樹結構是組織層次關係和分層數據的核心工具。本章不再僅僅關注搜索樹，而是擴展到更通用的樹形結構。我們將探討堆（Heap）的實現原理，並將其應用於優先級隊列，分析其在事件模擬和特定圖算法中的關鍵作用。緊接著，我們將介紹Trie（前綴樹）及其在字符串匹配和自動補全係統中的強大能力。此外，本書還將介紹B樹和B+樹，重點分析它們如何針對塊存儲設備（如磁盤）的I/O特性進行優化，這是現代文件係統和數據庫索引的基石。 第五章：排序的理論與實踐 排序是數據處理中齣現頻率最高的任務之一。本章將對主流的內部排序算法進行詳盡的比較分析。我們從基於比較的排序（如歸並排序、快速排序和堆排序）開始，深入剖析快速排序的分治策略和樞軸選擇的藝術。隨後，我們將討論那些不基於比較的排序算法（如計數排序、桶排序和基數排序），並分析它們在特定數據分布下的性能優勢與局限性。本章的重點在於如何根據數據的特性（如範圍、分布、是否允許額外空間）選擇或設計最優的排序方案。 第六章：圖論基礎與網絡建模 圖是錶示復雜實體間關係的最通用模型。本章係統地介紹瞭圖的錶示方法（鄰接矩陣與鄰接錶）及其內存和時間效率的權衡。核心內容將集中於圖遍曆算法——深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）的原理、應用（如拓撲排序、連通分量查找）及其在遞歸和迭代實現上的差異。 第三部分：高級算法與性能工程 本部分將理論知識應用於解決實際的復雜問題，並引入算法性能分析的高級主題。 第七章：圖算法的核心——最短路徑與最小生成樹 本章是應用圖論的實踐高潮。我們將詳細講解Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，分析它們在處理負權邊時的適用性與局限性。隨後，我們將介紹Floyd-Warshall算法在計算所有節點對最短路徑中的應用。對於無權或具有均勻權重的圖，我們將探討Prim算法和Kruskal算法在構建最小生成樹（MST）時的不同策略，並分析它們與堆結構（或Disjoint Set Union結構）的結閤效率。 第八章：高級數據組織與空間劃分 在處理高維數據和地理空間數據時，標準的一維結構難以勝任。本章引入瞭用於空間索引的技術。我們將深入探討四叉樹（Quadtree）和八叉樹（Octree）的構建和查詢機製，理解它們如何在二維和三維空間中實現高效的區域查詢和近鄰搜索。此外，我們還將介紹K-d樹，分析其在維度劃分上的特性，以及它們在模式識彆和數據挖掘中的基礎作用。 第九章：處理海量數據——外部存儲與分布式結構 本章將視角從單機內存擴展到大型係統。我們將詳細分析B+樹如何作為關係型數據庫和文件係統的核心索引結構，以及事務處理中的鎖粒度和並發控製對數據訪問效率的影響。隨後，我們將介紹LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree），分析其在寫優化型數據庫（如NoSQL係統）中的設計哲學，並與傳統的B+樹進行性能權衡對比。最後，本章將概述分布式哈希和一緻性哈希的概念，解釋它們如何在缺乏中央協調的情況下，實現數據在集群節點間的均勻分配和高效遷移。 結語：麵嚮未來的數據設計 本書的最終目標是培養讀者的數據敏感度，使他們在麵對新的計算挑戰時，能夠從底層原理齣發，設計齣既健壯又高效的數據組織方案，而不是僅僅依賴於現成的庫函數。通過對不同硬件、不同規模數據的約束條件的深入理解，讀者將能夠跨越理論與實踐的鴻溝，成為真正懂得如何駕馭數據洪流的工程師和架構師。 --- 目標讀者： 計算機科學、軟件工程、數據科學專業的學生；需要深入理解底層存儲機製和算法性能的係統架構師、數據庫開發者以及高級軟件工程師。 本書特點： 強調性能分析的工程化視角；覆蓋從內存到塊存儲的完整層級結構；聚焦於實際生産環境中主流的數據結構實現原理。

Chapter 01 資料結構學什麼
1-1為何學「資料結構」
1-2演算法
1-3抽象資料型態
1-4演算法效能分析
1-5本章習題

Chapter 02 陣列
2-1資料與記憶體
2-2陣列
2-3陣列的應用–矩陣介紹與運算
2-4另一個陣列的應用－多項式
2-5靜態資料結構
2-6本章習題

Chapter 03 鏈結串列
3-1動態資料結構
3-2單嚮鏈結串列
3-3用鏈結串列錶示多項式
3-4環狀鏈結串列
3-5鏈結串列與稀疏矩陣
3-6雙嚮鏈結串列
3-7本章習題

Chapter 04 堆疊與佇列
4-1堆疊及抽象型資料結構
4-2堆疊的第一個應用－算術運算式求值
4-3堆疊的應用－算術中序錶示法轉換為後序錶示法
4-4佇列
4-5佇列的應用
4-6環狀佇列
4-7本章習題

Chapter 05 樹及二元樹
5-1樹
5-2二元樹
5-3二元樹的錶示法
5-4走訪二元樹
5-5引綫二元樹
5-6堆積
5-7本章習題

Chapter 06 排序
6-1什麼是排序
6-2交換式排序法
6-3選擇式排序法
6-4本章習題

Chapter 07 搜尋資料
7-1尋尋又覓覓
7-2基本的搜尋方法
7-3二元搜尋樹
7-4本章習題

评分☆☆☆☆☆

這本《資料結構（第二版）》真是讓我眼睛一亮！身為一個在颱灣唸資訊工程的學生，對於資料結構這個科目，老實說，之前接觸的版本總是有點「生硬」，課本上的圖示和文字說明，有時候真的讓人一頭霧水。但這本「第二版」完全不一樣！編排上更貼近我們的學習習慣，那些抽象的概念，透過作者精心設計的圖例，彷彿瞬間變得立體、具體起來。我最欣賞的是，書中不僅僅是條列式的說明，而是像一位經驗豐富的教授，循循善誘地引導你理解每一個演算法的邏輯，甚至還會點齣不同結構的優缺點，以及在實際應用上的考量。翻閱的時候，我常常會停下來，對照著書中的範例程式碼，一步一步跟著除錯，那種豁然開朗的感覺，真的隻有「痛快」兩個字可以形容！而且，它裡麵提到的許多案例，都跟我們在學術界或業界聽到的很貼近，不會讓你覺得是在學一些「象牙塔」裡的理論，而是真正能夠應用在解決問題上的知識。對於正在準備專題、比賽，或是未來想往軟體開發領域發展的同學來說，這本書絕對是不可多得的良伴。它不隻是課本，更像是一位隨時可以請教的「良師益友」。

评分☆☆☆☆☆

老實說，第一次拿到《資料結構（第二版）》的時候，我心裡其實是有些猶豫的，畢竟資料結構這個科目，對我來說一直是一個比較有挑戰性的科目。但隨著翻閱，我的疑慮就一點點地消失瞭。作者在編排和內容的呈現上，展現齣瞭極高的專業度和對讀者的同理心。書中的內容循序漸進，從最基礎的陣列、鏈結串列，一路到更進階的樹、圖、哈希錶，都有相當詳細且清晰的說明。最令我印象深刻的是，作者在闡述每一個資料結構時，都會先從「為什麼需要這個結構」這個角度切入，讓我們理解它誕生的背景和解決的問題，而不是單純地介紹其定義和操作。這讓我更容易去理解每個結構的「存在意義」，進而記憶和應用。此外，書中對於各種演算法的分析，也做得相當到位，例如在討論排序演算法時，不僅列齣瞭各種演算法，還對它們的時間複雜度和空間複雜度進行瞭比較，並給齣瞭在不同情境下的建議。這對於我們在實際程式開發中，如何選擇最適閤的演算法，非常有指導意義。總體來說，這本書的內容編排邏輯清晰，講解深入淺齣，是一本非常優秀的資料結構教材。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我本來對這本《資料結構（第二版）》並沒有抱持太大的期待，畢竟市麵上相關的書籍太多瞭，而且很多都大同小異。但這次真的是踢到鐵闆，而且是「鐵闆」中翹楚的那種！這本書最讓我驚豔的是它的「實踐性」。它不隻告訴你「是什麼」，更告訴你「怎麼用」。書中的每一個章節，都搭配瞭相當豐富且貼近實際應用場景的程式碼範例，而且這些範例都很精煉，沒有過多冗餘的程式碼，讓你能夠快速掌握核心概念。作者在解釋各種資料結構和演算法時，非常注重「直觀性」，會用各種生動的比喻來幫助我們理解，像是將鏈結串列比喻成一連串的拖曳，或是將堆疊想像成一個彈簧床，非常有趣！而且，書中還會討論到不同資料結構在處理特定問題時的效率差異，這對於我們在實際寫程式時，做齣最佳的技術選擇非常有幫助。它不像有些書那樣，隻是單純的知識堆疊，而是真正地在培養我們解決問題的能力。我個人覺得，這本書的深度和廣度都相當不錯，絕對是想要在資料結構領域紮實打好基礎的同學的「必讀」清單。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，我以前對資料結構這個科目，一直抱持著一種「敬而遠之」的態度，覺得它很抽象，很難懂。但這本《資料結構（第二版）》徹底改變瞭我的看法！這本書最讓我讚賞的地方，就是它能夠將那些複雜的概念，轉化成易於理解的語言和圖示。書中對於各種演算法的解釋，都非常細緻，而且經常會使用一些貼切的比喻，讓原本枯燥的理論變得生動有趣。例如，在講解圖的遍歷演算法時，作者會用「尋寶遊戲」來類比，讓我們更能體會廣度優先搜尋和深度優先搜尋的區別。更重要的是，這本書不隻停留在理論層麵，它非常注重實踐應用，書中提供瞭大量的程式碼範例，這些範例不僅精簡扼要，而且都非常實用，可以直接應用在我們的課堂作業或專案中。作者還會深入探討各種資料結構在不同應用場景下的優劣勢，這對於培養我們的「演算法思維」非常有幫助。總之，如果你跟我一樣，曾經對資料結構感到頭痛，那麼這本「第二版」絕對是你解開這門學科謎團的「最佳工具」。它不僅能幫助你紮實地掌握知識，更能激發你對這個領域的興趣。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《資料結構（第二版）》這本書的編寫，完全顛覆瞭我對這門課的刻闆印象。過去，資料結構給我的感覺就是一堆數學公式和看似複雜的邏輯，常常讓我昏昏欲睡。然而，這一次的「第二版」卻讓我驚喜連連。作者在處理演算法的闡述上，下瞭非常深的功夫，他不像一般的教科書那樣，隻給你結果，而是深入剖析瞭演算法背後的「思考過程」。你會發現，作者很懂得如何從一個初學者的角度齣發，一步一步引導你建構齣對演算法的直覺。書中的許多圖解，都畫得非常精緻，而且非常有助於理解，例如在講解樹結構的遍歷方式時，書中的動畫式圖解，讓原本抽象的遞迴概念，變得清晰可見。更讓我印象深刻的是，作者在探討時間複雜度和空間複雜度時，並沒有流於錶麵的計算，而是結閤瞭實際的範例，讓你理解為什麼要進行這樣的分析，以及分析結果對程式效能的實際影響。這本書的優點在於，它同時兼顧瞭理論的深度和實務的廣度，讓讀者在學習過程中，不會感到脫節。對於想深入瞭解資料結構的同學，這本書絕對值得入手。