資料結構：使用C++(第四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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資料結構(Data Structures)是資訊學科中的核心課程之一，也是基礎和必修的科目。本書確實闡述資料結構的每一主題，並以圖文並茂的方式錶達之，最能達到教學與學習事半功倍的效果。

　　內容共分十三章，分彆為第一章演算法分析、第二章陣列、第三章堆疊與佇列、第四章鏈結串列、第五章遞迴、第六章樹狀結構、第七章二元搜尋樹、第八章堆積、第九章高度平衡二元樹、第十章2-3 Tree, 2-3-4 Tree及B-Tree、第十一章圖形結構、第十二章排序，以及第十三章搜尋。

　　每一章的每一小節幾乎都附有“練習題”，讓使用者能藉由測驗，評量自己對此節的瞭解程度；而書末亦附有這些練習題的參考解答可供對答使用。章末再附上“動動腦時間”，這些題目取自曆屆的高考或研究所考試題目，抑或是筆者自行設計的題目，每道題目後麵皆標示齣自節數，若有不詳之處，即可對照作答。對於課文中的重要主題，也附有完整的C++程式，可供讀者加以練習。
 

好的，這是一本專注於數據結構與算法的教材的簡介，其內容完全獨立於您提到的《資料結構：使用C++(第四版)》。 --- 《算法與數據結構：原理、實踐與現代應用》 前言 在計算機科學的廣袤領域中，數據結構與算法構成瞭基石。它們不僅是理解復雜係統運行機製的理論框架，更是軟件工程師解決實際問題的核心工具。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的數據結構與算法學習路徑。我們側重於概念的精確闡述、復雜度的嚴格分析，並通過現代編程範式來展示這些原理如何在真實世界的應用中得以實現。 本書的結構設計力求邏輯清晰，循序漸進。我們避免瞭對特定語言特性的過度依賴，而是將重點放在算法思想和數據結構設計背後的普適原理上，同時輔以清晰的僞代碼和嚴謹的數學分析。雖然本書的案例和實現思路會考慮到工程實踐的需要，但核心關注點始終是理論的深度與廣度。 第一部分：基礎理論與分析 本部分為後續深入學習打下堅實的數學和概念基礎。 第一章：引言與計算模型 本章首先界定瞭數據結構與算法在計算科學中的核心地位。我們將探討不同計算模型（如圖靈機模型和RAM模型）對算法分析的影響。重點內容包括對“問題”和“實例”的精確定義，以及算法設計的基本範式。 第二章：算法復雜度分析 精確的性能評估是優秀軟件的標誌。本章詳盡介紹瞭漸近分析的方法論。我們深入探討瞭大O錶示法 (Big O)、大Ω錶示法 (Big Omega) 和大Θ錶示法 (Big Theta) 的嚴格定義及其應用。內容涵蓋瞭對遞歸關係（如主定理 Master Theorem）的求解，用於分析分治算法的效率。此外，還討論瞭最好、最壞和平均情況下的時間復雜度與空間復雜度分析，強調瞭對最壞情況分析的重視。 第三章：基本數據結構迴顧 本章簡要迴顧並規範化瞭後續章節將使用的基本構建塊，包括數組、鏈錶（單嚮、雙嚮、循環）以及棧和隊列的抽象數據類型（ADT）定義。本章的重點在於理解這些結構在內存布局和基本操作（插入、刪除、訪問）上的效率差異。 第二部分：綫性數據結構與高級抽象 本部分專注於綫性組織的數據集閤，並引入瞭更復雜的抽象層級。 第四章：棧、隊列與遞歸 深入探究棧和隊列在函數調用、錶達式求值（如後綴錶達式轉換）和廣度優先搜索（BFS）中的應用。重點分析瞭如何利用這些結構高效處理需要後進先齣或先進先齣的操作序列。 第五章：樹形結構 I：基礎與遍曆 樹是組織分層數據的核心結構。本章詳細介紹瞭樹的基本術語和定義。核心內容包括二叉樹的結構特性，以及三種主要的深度優先遍曆算法：前序、中序和後序遍曆，並分析瞭它們在重建樹結構中的作用。我們還將引入層次遍曆（廣度優先）。 第六章：樹形結構 II：二叉搜索樹（BST） 本章的核心是二叉搜索樹 (BST)。我們不僅闡述瞭 BST 的性質（左子樹小於根，右子樹大於根），還詳細討論瞭 BST 的基本操作（搜索、插入、刪除）的效率分析。本章強調瞭“不平衡”BST 在最壞情況下的性能退化，並以此為動機，引齣瞭下一部分的自平衡樹。 第七章：堆（Heap）與優先隊列 優先隊列是一種抽象數據類型，它允許高效地獲取具有最高優先級的元素。本章主要介紹二叉堆的結構特性，包括其完全二叉樹的性質和“堆屬性”。我們將重點展示如何使用最小堆或最大堆來實現高效的插入和提取最大/最小元素操作（O(log n)），並為後續的堆排序做準備。 第三部分：高級數據結構與平衡 本部分將深入探討那些為瞭保證性能而在結構上進行自我調整的復雜數據結構。 第八章：自平衡搜索樹 為瞭剋服標準 BST 的缺陷，本章引入瞭兩種重要的自平衡機製。 紅黑樹 (Red-Black Trees): 詳細解析瞭通過顔色屬性和鏇轉操作來維持樹高近似於 $log n$ 的復雜機製。我們將推導紅黑樹的插入和刪除操作的嚴格時間復雜度保證。 AVL 樹: 作為平衡樹的早期代錶，本章會介紹 AVL 樹的平衡因子概念以及插入和刪除過程中所需的單鏇和雙鏇操作。通過對比，讀者可以更好地理解不同平衡策略的權衡。 第九章：B 樹與外部存儲結構 本章將視角從內存數據結構轉嚮磁盤等外部存儲設備。重點介紹 B 樹 (B-Trees) 及其變種 B+ 樹。我們將分析它們如何通過增加分支因子來最小化磁盤 I/O 次數，這在數據庫索引設計中至關重要。本章會分析這些結構如何保證高效的範圍查詢和點查詢。 第四部分：圖結構與遍曆 圖是建模復雜關係（如網絡、地圖、依賴關係）的強大工具。 第十章：圖的錶示與基礎遍曆 本章定義瞭圖的各種術語（頂點、邊、權重、有嚮/無嚮）。重點介紹圖的兩種主要錶示方法：鄰接矩陣和鄰接錶，並分析各自的空間和時間效率。隨後，我們詳細講解圖的兩種核心遍曆算法： 深度優先搜索 (DFS): 及其在拓撲排序和尋找強連通分量中的應用。 廣度優先搜索 (BFS): 及其在尋找無權圖中的最短路徑中的應用。 第十一章：圖的經典路徑與連通性問題 本章聚焦於圖論中解決實際問題的核心算法： 最短路徑算法： 深入講解 Dijkstra 算法（處理非負權邊）的原理和實現，以及 Bellman-Ford 算法（處理包含負權邊的圖並能檢測負權環）。 最小生成樹 (MST): 詳細介紹 Prim 算法 和 Kruskal 算法 的貪婪策略，並分析它們在構建成本最低連接網絡中的應用。 第五部分：算法設計範式與高級主題 本部分探討解決復雜問題的通用策略，並介紹一些前沿且實用的算法設計技巧。 第十二章：排序算法的深度剖析 除瞭基礎排序（如插入排序、選擇排序），本章將重點分析高級排序算法的效率和穩定性： 歸並排序 (Merge Sort): 強調其分治思想和穩定的 O(n log n) 保證。 快速排序 (Quick Sort): 深入討論樞軸選擇策略（如隨機選擇）對性能的影響，以及其在實踐中的卓越錶現。 堆排序 (Heap Sort): 展示如何利用二叉堆在原地實現 O(n log n) 的排序。 本章還將比較不同排序算法的適用場景和內存占用。 第十三章：動態規劃 (Dynamic Programming) 本章介紹動態規劃作為一種優化重疊子問題和最優子結構問題的強大技術。我們將通過經典的斐波那契數列、背包問題 (0/1 Knapsack)、最長公共子序列 (LCS) 等案例，係統地闡述“自底嚮上”和“自頂嚮下（帶備忘錄）”的實現方法。 第十四章：貪婪算法 (Greedy Algorithms) 講解貪婪選擇性質和最優子結構，並通過實例展示何時貪婪策略能保證全局最優解，例如霍夫曼編碼 (Huffman Coding) 和活動選擇問題。 第十五章：攤還分析 (Amortized Analysis) 本章探討那些在某些操作上開銷較大，但在連續操作序列中平均成本很低的數據結構。我們將通過聚閤方法 (Aggregate Method)、記賬法 (Accounting Method) 和勢能法 (Potential Method) 來分析可增/減的數組和斐波那契堆 (Fibonacci Heaps) 的性能，提供對“平均性能”更精確的理解。 結語 本書的目的是培養讀者對算法和數據結構嚴謹的分析思維和解決問題的能力。掌握這些知識，將使學習者能夠清晰地評估不同解決方案的優劣，並有能力設計齣既優雅又高效的計算係統。我們鼓勵讀者不僅僅停留在代碼實現層麵，更要深入理解背後的數學原理和設計哲學。

Chapter1 演算法分析
Chapter2 陣列
Chapter3 堆疊與佇列
Chapter4 鏈結串列
Chapter5 遞迴
Chapter6 樹狀結構
Chapter7 二元搜尋樹
Chapter8 堆積
Chapter9 高度平衡二元樹
Chapter10 2-3 Tree 與 2-3-4 Tree
Chapter11 B-Tree
Chapter12 圖形結構
Chapter13 排序
Chapter14 搜尋
AppendixA 練習題解答

 

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我對於這本《資料結構：使用 C++ (第四版)》的評價，隻能用「驚豔」二字來形容。它在學術深度和實用性之間取得瞭一個非常完美的平衡。書中的內容，從基本的概念講起，逐步深入到一些更複雜的演算法和資料結構，每一個環節都處理得非常細膩。我個人最喜歡的是它對於時間和空間複雜度分析的部分，作者總是能用清晰的圖錶和推理，讓讀者明白為什麼一個演算法會有這樣的複雜度，以及如何透過改變資料結構或演算法來優化。 而在 C++ 的實作部分，這本書更是展現瞭其獨特的價值。作者所使用的 C++ 語法，都是非常現代且符閤最佳實踐的。書中提供的程式碼範例，不僅僅是功能上的正確，更是在效率和可讀性上都做瞭很好的考量。我常常會參考書中的範例，來驗證我自己的想法，或者從中學習更精巧的寫法。這本書就像是一個寶庫，每一次閱讀都能有新的發現，對於想要在 C++ 領域深入鑽研資料結構的讀者來說，這絕對是一本不可錯過的佳作。

评分☆☆☆☆☆

這本《資料結構：使用 C++ (第四版)》在我心中，已經超越瞭一本教科書的定義，更像是一本值得反覆翻閱的參考書。它對於資料結構的講解，有著一種非常深刻的學術底蘊，但同時又能夠用非常淺顯易懂的方式呈現，這點相當不容易。書中對於各種資料結構的特性、優缺點，以及適用場閤的分析，都極其精闢。我特別喜歡書中對於「為什麼」要使用某種資料結構的解釋，而不是單純地介紹「如何」使用。 而它在 C++ 語言上的運用，更是錦上添花。作者利用 C++ 的強大功能，將抽象的資料結構概念具體化，讓讀者能夠更直觀地理解。我特別欣賞書中關於範例程式碼的說明，它不會隻寫完程式碼就結束，而是會詳細解釋每一部分的設計思路，以及背後的演算法原理。這讓我能夠從程式碼中學到程式設計的技巧，也能夠加深對資料結構的理解。總之，這本書不僅僅是教你「是什麼」，更是教你「為什麼」和「如何做得更好」。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我對這本《資料結構：使用 C++ (第四版)》抱持著一種觀望的態度，因為市麵上關於資料結構的書籍實在是太多瞭，而且很多都隻是換湯不換藥。但這本書確實讓我眼睛一亮。它最大的優點在於，它能夠將一些相對抽象的概念，透過生動的例子和循序漸進的講解，變得非常容易理解。我尤其讚賞書中對演算法的分析，它不僅僅是列齣複雜度，更會解釋演算法的設計思路，讓讀者能夠思考如何優化。 更重要的是，這本書的 C++ 實作部分，讓我感受到瞭「學以緻用」的快樂。作者選取的 C++ 語法和 STL 容器，都非常貼閤現代 C++ 的開發習慣，這讓我在學習過程中，不僅學到瞭資料結構的知識，也同時提升瞭自己的 C++ 程式設計能力。書中提供的範例程式碼，我都親手一個個跑過，並且嘗試修改，觀察結果的變化。這種動手實踐的過程，讓知識真正內化，成為我自己的能力。對於想要深入理解資料結構，並將其應用在 C++ 開發的讀者來說，這本書絕對是首選。

评分☆☆☆☆☆

這本《資料結構：使用 C++ (第四版)》真的讓我讀得欲罷不能！從我拿到書的那一刻起，就被它紮實的內容和清晰的編排深深吸引。作者對於每個資料結構的介紹，都詳盡地解釋瞭其背後的原理，從演算法的設計到時間空間複雜度的分析，都毫不含糊。特別是對於像是樹、圖、哈希錶這類比較進階的主題，書中的圖解和範例程式碼都非常有助於理解，讓我這個本來對這些概念感到有點害怕的讀者，也能夠一步步掌握。 我特別喜歡它在 C++ 實作方麵的呈現。作者並沒有隻是丟齣程式碼，而是會詳細解釋每一行程式碼的用意，以及為何要這樣設計。這對於我這種習慣用 C++ 來練習資料結構的讀者來說，是無價的。書中提供的 C++ 範例程式碼，不僅正確而且效率極佳，讓我能夠直接參考，甚至在寫作業或專案時，也能藉鑒其中的巧妙設計。總之，這本書就像是一位經驗豐富的教授，在你身旁耐心講解，讓你能夠真正學到「為什麼」和「怎麼做」，而不是死記硬背。

评分☆☆☆☆☆

要說這本《資料結構：使用 C++ (第四版)》有多「好用」，我隻能說，它真的是我近期讀過最紮實、最受用的技術書籍之一。它的結構安排非常閤理，從基礎的陣列、鏈結串列，一路講到樹、圖、排序、搜尋演算法，每一個主題都涵蓋得非常全麵。而且，作者並沒有放過任何可以深入探討的細節。例如，在講到鏈結串列時，它會詳細說明單嚮鏈結串列、雙嚮鏈結串列，甚至是循環鏈結串列的差異和應用場景。 令我印象深刻的是，書中對於遞迴的講解。我一直覺得遞迴是個有點難以捉摸的概念，但這本書透過多個不同層次的範例，從簡單的階乘計算，到複雜的樹的遍歷，逐步引導我理解遞迴的精髓。而且，書中的 C++ 程式碼，總是非常乾淨、優雅，並且緊扣資料結構的原理，這讓我能夠清楚地看到每種資料結構的操作是如何在程式碼中實現的。對於像我這樣，需要一個能夠提供深度講解，並且有高品質 C++ 程式碼範例的學習資源的讀者來說，這本書絕對是必備品。