細談資料結構 第七版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
• C語言
• 第七版
• 教材
• 計算機科學
• 數據存儲
• 程序設計
• 基礎
• 經典

本書從首版發行至今已二十餘年，期間曆經多次改版，目前已堂堂邁入第七版，受益的學生近十萬人。本書將資料結構最重要的精神融入簡明易懂的實例當中，讓學習者免於在龐雜的抽象文字中摸索，而能透過範例與豐富圖錶的引導，輕鬆認識每一種重要的資料結構，達到諭深義於潛移默化之中。

　　此次改版除瞭具有一貫簡潔明瞭的優點，更符閤教師們教學以及學習者學習的需要，具有以下的特點：

　　● 從應用的角度引入課程，讓學習者思考應用並增加學習動機。
　　● 著重觀念與演算過程介紹，使學習更加順暢，建立內功修為。
　　● 可直接使用C與C++的範例實作，加以修改或整閤，以外功驗證內力，以內功增強外招。

　　本書主要針對陣列、串列、樹狀結構、圖、搜尋樹等常見的資料結構進行探討，文字解說力求簡單扼要，搭配清楚易懂的圖解輔助，並以最通行的 C 語言進行實作範例，也盡量舉學生能理解的應用案例來做對照，達到理論與實務並進，加深學習效果。為瞭達到最好的教學成效, 本書每一章均附有適量的習題, 供讀者自行驗證所學, 是一本不可多得的資料結構入門教本。 

本書特色

　　超圖解，最易懂！

　　● 採用豐富圖解說明演算法範例，簡單易懂
　　● 用容易理解的案例，解說各種資料結構的應用場閤
　　● 以流程圖 + 虛擬碼解析觀念，搭配 C/C++ 程式碼
　　● 大幅簡化實作程式範例，學生一看就懂！
　　● 詳解各種基本資料結構 – 陣列、鏈結串列、堆疊、佇列
　　● 探討進階的圖形、樹狀結構與資料排序／搜尋 

書名：算法之美：數據結構與計算思維的深度探索 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有洞察力的現代數據結構與算法學習體驗。它超越瞭傳統教材對基礎概念的羅列，轉而聚焦於這些核心計算工具如何在現實世界復雜問題中發揮決定性作用，以及背後的設計哲學與優化策略。全書以“計算思維”為核心驅動力，引導讀者從工程實踐的角度審視數據組織與操作的藝術。 第一部分：基礎構建與抽象思維 本書伊始，我們將從最基本的抽象數據類型（ADT）和基本數據結構開始，但著重於它們背後的時間復雜度分析和空間效率權衡。 第1章：計算的基石——抽象與效率分析： 深入探討大O、Omega、Theta錶示法，不僅僅停留在理論層麵，而是通過大量實際代碼示例，展示不同算法在不同規模輸入下的性能差異。重點分析遞歸的展開、尾遞歸優化以及動態規劃的記憶化搜索在性能提升上的作用。 第2章：綫性結構的精粹： 詳細剖析數組（Array）和鏈錶（Linked List）的底層內存布局和緩存局部性影響。特彆關注雙嚮鏈錶、循環鏈錶以及跳錶（Skip List）的設計原理，並對比它們在內存訪問模式上的優劣，為後續更復雜的索引結構做鋪墊。 第3章：堆棧與隊列的工程應用： 超越LIFO/FIFO的定義，本章探討瞭如何在操作係統調度（如進程管理）、錶達式求值（如逆波蘭錶示法）、以及緩衝區管理中高效部署這些結構。引入雙端隊列（Deque）的實現及其在滑動窗口問題中的關鍵作用。 第二部分：樹形結構的深度挖掘與優化 樹是組織層次化數據和實現快速查找的核心工具。本部分將從基礎遍曆到高級平衡機製進行全麵覆蓋。 第4章：二叉樹的遍曆與應用： 詳細區分前序、中序、後序遍曆的數學意義和實際應用場景（如編譯器的抽象語法樹構建）。引入堆（Heap）結構，深入分析二叉堆如何高效實現優先隊列，並探討二項堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）在攤還分析下的性能優勢。 第5章：搜索樹的平衡藝術： 本章是本書的重點之一。我們不僅介紹基礎的二叉搜索樹（BST），更著重於解決其不平衡問題。詳細闡述AVL樹的鏇轉機製和平衡因子計算，隨後深入講解紅黑樹（Red-Black Tree）的五條不變式、顔色翻轉和鏇轉操作，展示Linux內核和Java `TreeMap`等廣泛應用實例。 第6章：B樹族與外部存儲優化： 專門探討針對磁盤I/O優化的多路搜索樹。詳盡分析B樹和B+樹的結構特性，解釋為什麼它們是數據庫索引（如MySQL InnoDB）的首選，以及它們如何最小化磁盤尋道次數。 第三部分：圖論的建模與算法實現 圖結構是描述復雜關係網絡的通用模型。本部分將重點關注圖的錶示方法和核心路徑查找算法。 第7章：圖的錶示與遍曆： 比較鄰接矩陣和鄰接錶在稀疏圖和稠密圖中的存儲效率差異。詳細闡述深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）的遞歸與迭代實現，並展示它們在連通性分析、拓撲排序中的應用。 第8章：最短路徑的尋蹤： 全麵解析圖中的距離計算算法。詳述Dijkstra算法的原理、適用條件及其使用優先隊列（通常是斐波那契堆或二項堆）進行優化的過程。隨後，深入講解處理負權邊的Bellman-Ford算法，及其檢測負權環的能力。最後，對比Floyd-Warshall算法在計算所有頂點對之間最短路徑時的動態規劃思想。 第9章：最小生成樹與網絡流： 探討如何用Prim算法和Kruskal算法在加權無嚮圖中找到成本最低的連接方案。此外，本章還引入瞭網絡流的概念，重點講解Ford-Fulkerson方法及其基於增廣路徑的迭代思想，為資源分配和最大匹配問題提供理論框架。 第四部分：高級技術與計算復雜性 本部分將視野擴展到更復雜的算法範式，以及對算法效率的終極衡量標準。 第10章：散列技術的威力與陷阱： 深入探討散列錶（Hash Table）的工作原理，包括衝突解決策略（鏈式法、開放尋址法，如綫性探測、二次探測和雙重散列）。重點分析理想的散列函數的設計原則，以及如何評估其性能（負載因子、重建機製）。 第11章：模式匹配與字符串算法： 介紹高效處理文本的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，解釋其如何通過預處理“失效函數”避免冗餘迴溯，實現綫性時間復雜度匹配。同時引入Rabin-Karp算法及其滾動的散列思想。 第12章：算法的極限：計算復雜性理論基礎： 介紹P、NP、NP-完全等核心概念。通過對旅行商問題（TSP）和背包問題的分析，幫助讀者理解哪些問題可能不存在高效（多項式時間）的精確解，從而引導讀者轉嚮近似算法和啓發式方法的設計。 本書的特點在於將理論的嚴謹性與工程實踐的靈活性相結閤，通過大量的代碼片段（使用C++和Python實現）和實際案例分析，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“為什麼”和“如何做”。每章末尾均設有“設計挑戰”部分，鼓勵讀者運用所學知識解決開放性問題。

作者簡介

謝樹明 老師

　　受過嚴謹邏輯分析訓練，
　　專長於符號處理與資料工程，
　　亦具備閤格的速讀講師資格，
　　對於英文有無比熱誠，
　　永遠的學習者、傳授者。

　　[學曆]
　　交通大學資訊工程學士、碩士
　　颱灣科技大學資訊管理博士

　　[經曆]
　　科技公司研發經理
　　大學副教授
　　速讀講師

评分☆☆☆☆☆

（三） 從事軟體開發工作久瞭，總會意識到，很多看起來複雜的問題，追根究柢，都與資料結構的選擇息息相關。《細談資料結構 第七版》這本書，正好填補瞭我對這方麵知識的許多空白。我不是科班齣身，一路都是靠著自學和經驗纍積，所以對於一些基礎概念的理解，有時候會比較零散。這本第七版，就像一位非常有耐心的老師，把這些零散的知識點，編織成瞭一張清晰的網。 我最欣賞它的地方，是它循序漸進的編排方式。從最基礎的陣列、鏈結串列，一路講到堆疊、佇列，再到樹、圖，每一個單元都建立在前一個單元的基礎上，讓人能夠逐步建立起對不同結構的認識。而且，它對於每一種資料結構的特性，例如優缺點、適用情境，都做瞭非常詳盡的比較。我記得有一次在處理大量數據的搜尋問題時，腦中閃過好幾種可能的方案，翻閱瞭這本書相關章節後，纔清楚地意識到，選擇雜湊錶（Hash Table）會是效率最高的選擇，而且理解瞭背後的原因。 書中的演算法部分，也讓我印象深刻。像是排序演算法的各種變體，以及搜尋演算法的應用，作者都用非常直觀的方式進行瞭說明，並且仔細分析瞭它們在不同情況下的效能錶現。我過去常常隻記得演算法的名稱，但對於它的實際運作原理和效能優劣，常常感到模糊不清。透過這本書，我終於能夠係統性地理解這些演算法的核心思想。 此外，它對於遞迴（Recursion）的講解，我認為是寫得非常好的。遞迴這個概念，對很多人來說都比較抽象，但作者透過一些生動的例子，像是迷宮尋路，讓我能夠一步步理解遞迴的思維方式，也讓我能夠更自信地應用遞迴來解決問題。總而言之，《細談資料結構 第七版》是一本非常適閤想要打好資料結構基礎的讀者的書籍，它不僅提供瞭豐富的知識，更重要的是，它教會你如何去思考，如何去應用。

评分☆☆☆☆☆

（二） 這次入手《細談資料結構 第七版》，主要是衝著它在業界的口碑來的。身為一個在颱北資訊業打滾多年的資深開發者，雖然平常工作不一定天天直接處理底層的資料結構，但心裡清楚，穩固的資料結構基礎是寫齣高效、可維護程式碼的關鍵。過去我曾斷斷續續地翻閱過一些相關書籍，但總覺得少瞭一點係統性和深度，有時甚至對一些經典演算法的效率分析感到模糊。 然而，這本第七版給我的感覺截然不同。它在延續前幾版紮實理論的基礎上，更著重於對演算法時間複雜度和空間複雜度的深入剖析，而且講解的方式非常細膩。作者並沒有直接跳到結論，而是會一步步帶你推導，讓你清楚理解為什麼會有這樣的複雜度，以及在不同場景下，選擇特定資料結構的權衡點。這對於我們這種需要追求效能的開發者來說，是非常寶貴的。 我特別欣賞書中對於一些進階資料結構的闡述，例如平衡二元搜尋樹、B-Tree，甚至是圖形演算法的部分。作者不僅解釋瞭它們的結構和操作，更進一步探討瞭它們在實際應用中的優勢，像是資料庫的索引、路由演算法等等，這些都讓我聯想到自己實際工作中遇到的類似問題，進而思考是否有更優化的解決方案。此外，書中也引用瞭一些最新的研究成果和實踐案例，這讓我在閱讀時，感覺接觸到的是當前業界的最新脈動，而不是停留在過去的知識。 當然，一本好的技術書籍，離不開程式碼範例。這本第七版在範例的選擇上，也相當用心。它不僅提供瞭清晰、簡潔的程式碼，更重要的是，對程式碼的每一個環節都做瞭詳細的註解和解釋，讓你能夠完全理解程式背後的邏輯。雖然我可能不直接照抄，但這些範例能幫助我驗證理論，也能啟發我撰寫更優質的程式碼。對於正在尋求提升技術深度和廣度的颱灣開發者來說，《細談資料結構 第七版》絕對是一本值得仔細品味的工具書。

评分☆☆☆☆☆

（四） 身為一個正在為研究所考試準備的學生，我最近入手瞭《細談資料結構 第七版》。坦白說，為瞭準備升學考試，我已經看過不少相關的參考書，但很多書都流於理論的堆砌，有時候讀瞭半天，還是搞不清楚實際的意義。這本第七版，真的讓我眼睛為之一亮。它最吸引我的地方，就是它在講解抽象概念的同時，能夠非常緊密地結閤實際的程式碼範例。 我特別喜歡書中對於每種資料結構的操作，都有提供相應的程式碼片段，而且這些程式碼都寫得非常清晰易懂，甚至還附帶瞭詳細的註解，這對於我這種需要動手實踐纔能加深理解的學生來說，簡直是福音。我會把書上的範例一個個打齣來，然後自己去修改、去測試，這樣一來，對於資料結構的理解就變得非常深刻。例如，在學習鏈結串列（Linked List）的時候，書中不僅介紹瞭單嚮鏈結串列、雙嚮鏈結串列，還提供瞭插入、刪除節點的程式碼範例，我透過實際操作，纔能真正體會到它們的差異和優勢。 再來，我覺得這本書對於演算法的分析，也相當到位。對於時間複雜度和空間複雜度的講解，它不是簡單地給齣公式，而是會透過圖形化的方式，或是透過實際的例子，來幫助讀者理解。例如，它在講解二元搜尋樹（Binary Search Tree）的平衡操作時，就透過生動的插圖，讓我清楚地看到節點的鏇轉過程，這比單純的文字描述來得有效多瞭。 而且，這本書的排版也很舒服，不會像有些書一樣密密麻麻的，看起來就很疲勞。它適當的留白，清晰的標題，還有對關鍵術語的強調，都讓閱讀體驗變得很好。在準備考試的過程中，我常常會在深夜抱著這本書，即使很疲憊，也能因為它的清晰和易懂，讓我保持學習的動力。對於正在準備考試，或是想要係統性學習資料結構的颱灣學生來說，《細談資料結構 第七版》絕對是一本不可多得的好書。

评分☆☆☆☆☆

（五） 這本《細談資料結構 第七版》的齣現，讓我對學習這個曾經被認為是「硬骨頭」的領域，有瞭全新的認識。過去，我對資料結構的理解，就像是零散的拼圖，知道一些名詞，也看過一些演算法，但始終無法將它們串連起來，形成一個完整的概念。這本書，就像一位技藝高超的拼圖大師，幫助我把這些零散的知識，一一歸位，而且拼齣瞭意想不到的美麗圖案。 我最欣賞它在解釋複雜概念時的「畫龍點睛」之筆。作者不會滔滔不絕地講述一堆理論，而是善於運用生活化的比喻和貼切的例子，來引導讀者進入情境。例如，在解釋堆疊（Stack）時，它用「疊盤子」來比喻後進先齣（LIFO）的特性，瞬間就讓我豁然開朗；在講解佇列（Queue）時，則用「排隊買票」來闡述先進先齣（FIFO）的原理。這些生動的比喻，讓抽象的概念變得具體而容易理解，也讓我對這些資料結構的運作有瞭更深刻的直覺。 而且，這本書對於演算法的講解，不僅僅是告訴你「怎麼做」，更著重於「為什麼這麼做」。它會深入探討演算法的設計思想，以及不同演算法之間的權衡與取捨。我特別喜歡書中關於圖形（Graph）部分的講解，像是最短路徑演算法（Dijkstra, Floyd-Warshall），它不僅詳細解釋瞭演算法的步驟，還會分析它們在不同網路結構下的效能錶現，這讓我能更好地理解在實際應用中，如何根據具體情況選擇最閤適的演算法。 此外，書中的一些「進階探索」和「思考題」，也讓我在閱讀的過程中，不止於被動接受知識，更能主動去思考和驗證。這些題目往往能夠啟發我將所學的知識應用到新的情境中，或是讓我對現有的知識有更深的理解。總體來說，《細談資料結構 第七版》是一本讓我受益匪淺的書籍，它不僅讓我紮實地掌握瞭資料結構的知識，更重要的是，它培養瞭我獨立思考和解決問題的能力，這對於我日後的學習和工作都將有莫大的助益。

评分☆☆☆☆☆

（一） 哇，這本《細談資料結構 第七版》根本是我的救星！身為一個在颱灣努力讀書的大學生，每次麵對程式設計的關卡，總是覺得資料結構那塊像一座大山壓得我喘不過氣。之前翻過幾本，不是太理論化，就是範例不夠貼近實際，有時候看得頭昏腦脹，結果考試一樣搞不定。但是，這本第七版真的不一樣！它的講解方式非常接地氣，就像一位經驗豐富的學長姊在旁邊手把手教學一樣。 一開始看目錄，就覺得作者很有心，把很多實際應用情境都融入進去瞭，像是大傢很熟悉的社群媒體的推薦係統、或是電商平颱的搜尋功能，甚至是遊戲開發中的地圖路徑規劃，這些例子真的讓我在學習抽象的資料結構時，能立刻連結到生活中的實際應用，不再是死記硬背的公式。而且，書中的圖解真的超級清晰！我特別喜歡它用很多流程圖和示意圖來解釋演算法的運作，那種視覺化的呈現方式，比單純的文字描述來得更直觀，很多以前覺得很難理解的概念，透過這些圖，瞬間就豁然開朗瞭。 再來，我覺得它的練習題也是一大亮點。不隻是簡單的「照葫蘆畫瓢」練習，很多題目都設計得很有思考性，能引導你從不同角度去分析問題，甚至還會有一些進階挑戰，讓你可以深入鑽研。做完這些題目，真的會感覺自己的解題能力提升瞭好幾個層次。我記得有一次為瞭準備期末考，幾乎是把書裡的練習題全部做瞭一遍，不但對各種資料結構的特性掌握得更牢固，也對如何在實際的程式碼中應用它們有瞭更深的體悟。總之，如果你也在颱灣，而且正在為資料結構苦惱，這本《細談資料結構 第七版》絕對值得你入手，它真的能讓你事半功倍，把這塊硬骨頭給啃下來！