數據結構與算法分析——C語言描述（英文版·第2版） [Date Structures and Algorithm Analysis in C] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 韋斯 著

圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
• C語言
• 算法分析
• 數據分析
• 計算機科學
• 編程
• 經典教材
• 英文教材
• 第二版

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111312802

版次：1

商品編碼：10060574

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 經典原版書庫

外文名稱：Date Structures and Algorithm Analysis in C

開本：大32開

齣版時間：2010-08-01

用紙：膠版紙

頁數：511

內容簡介

　　《數據結構與算法分析：C語言描述》曾被評為20世紀很好的30部計算機著作之一，作者在數據結構和算法分析方麵卓有建樹，他的數據結構和算法分析的著作尤其暢銷，並受到廣泛好評，已被世界500餘所大學選作教材。
　　在《數據結構與算法分析：C語言描述》中，作者精煉並強化瞭他對算法和數據結構方麵創新的處理方法。通過C程序的實現，著重闡述瞭抽象數據類型的概念，並對算法的效率、性能和運行時間進行瞭分析。
　　《數據結構與算法分析：C語言描述》特色：著重討論瞭算法設計技巧，包括貪婪算法、分治算法、動態規劃、隨機化算法以及迴溯算法。係統介紹瞭當前流行的論題和新的數據結構，如斐波那契堆、斜堆、二項隊列、跳躍錶和伸展樹。詳細討論瞭攤還分析，考查書中介紹的一些高級數據結構。增加瞭高級數據結構及其實現的內容，包括紅黑樹、自頂嚮下伸展樹、treap樹、k-d樹、配對堆等。整閤瞭堆排序平均情況分析的一些新結果。

作者簡介

　　Mark Allen Weiss 1987年在普林斯頓大學獲得計算機科學博士學位。師 從Roberl Sedgewick，現任美國佛羅裏達國際大學計算與信息科學學院教授。他曾擔任全美AP（Advanced Placement）考試計算機學科委員會主席。其主要研究方嚮是數據結構、算法和教育學。

內頁插圖

目錄

Introduction 1
1.1. Whats the Book About? 1
1.2. Mathematics Review 3
1.2.1. Exponents 3
1.2.2. Logarithms 3
1.2.3. Series 4
1.2.4. Modular Arithmetic 5
1.2.5. The P Word 6
1.3. A Brief Introduction to Recursion
Summary 12
Exercises 12
References 13

2 Algorithm Analysis 15
2.1. Mathematical Background 15
2.2. Model 18
2.3. What to Analyze 18
2.4. Running Tune Calculations 20
2.4.1. A Simple Example 21
2.4.2. General Rules 21
2.4.3. Solutions for the Maximum Subsequence Sum Problem 24
2.4.4. Logarithms in the Running Tune 28
2.4.5. Checking Your Analysis 33
2.4.6. A Grain of Salt 33
Summary 34
Exercises 35
References 39

3 Lists, Stacks, and Queues 41
3.1. Abstract Data Types (AnTs) 41
3.2. The List ADT 42
3.2.1. Simple Array Implementation of Lists 43
3.2.2. Linked Lists 43
3.2.3. Programming Details 44
3.2.4. Common Errors 49
3.2.5. Doubly Linked Lists 51
3.2.6. Circularly Unked Lists 52
3.2.7. Examples 52
3.2.8. Cursor Implementation of Linked Lists 57
3.3. The Stack ADT 62
3.3.1. Stack Model 62
3.3.2. Implementation of Stacks 63
3.3.3. Applications 71
3.4. The Queue ADT 79
3.4.1. Queue Model 79
3.4.2. Array Implementation of Queues 79
3.4.3. Applications of Queues 84
Summary 85
Exercises 85

4 Trees 89
4.1. Preliminaries 89
4.1.1. Implementation of Trees 90
4.1.2. Tree Traversals with an Application 91
4.2. Binary Trees 95
4.2.1. Implementation 96
4.2.2. Expression Trees 97
4.3. The Search Tree ADT-Binary Search Trees 100
4.3.1. MakeEmpty 101
4.3.2. Find 101
4.3.3. FindMin and FindMax 103
4.3.4. Insert 104
4.3.5. Delete 105
4.3.6. Average-Case Analysis 107
4.4. AvI Trees 110
4.4.1. Single Rotation 112
4.4.2. Double Rotation 115
4.5. Splay Trees 123
4.5.1. A Simple Idea (That Does Not Work) 124
4.5.2. Splaying 126
4.6. Tree Traversals (Revisited) 132
4.7. B-Trees 133
Summary 138
Exercises 139
References 146

5 Hashing 149
5.1. General Idea 149
5.2. Hash Function 150
5.3. Separate Chaining 152
5.4. Open Addressing 157
5.4.1. Linear Probing 157
5.4.2. Quadratic Probing 160
5.4.3. Double Hashing 164
5.5. Rehashing 165
5.6. Extendible Hashing 168
Summary 171
Exercises 172
References 175

6 Priority Queues (Heaps) 177
6.1. Model 177
6.2. Simple Implementations 178
6.3. Binary Heap 179
6.3.1. Strocture Property 179
6.3.2. Heap Order Property 180
6.3.3. Basic Heap Operations 182
6.3.4. Other Heap Operations 186
6.4. Applications of Priority Queues 189
6.4.1. The Selection Problem 189
6.4.2. Event Simulation 191
6.5. d-Heaps 192
6.6. Leftist Heaps 193
6.6.1. Leftist Heap Properly 193
6.6.2. Leftist Heap Operations 194
6.7. Skew Heaps 200
6.8. Binomial Queues 202
6.8.1. Binomial Queue Structure 202
6.8.2. Binomial Queue Operations 204
6.8.3. Implementation of Binomial Queues 205
Summary 212
Exercises 212
References 216

7 Sorting 219
7.1. Preliminaries 219
7.2. Insertion Sort 220
7.2.1. The Algorithm 220
7.2.2. Analysis of Insertion Sort 221
7.3. A Lower Bound for Simple Sorting Algorithms 221
7.4. SheUsort 222
7.4.1. Worst-Case Analysis of Shellsort 224
7.5. Heapsort 226
7.5.1. Analysis of Heapsort 228
7.6. Mergesort 230
7.6.1. Analysis of Mergesort 232
7.7. Quicksort 235
7.7.1. Picking the Pivot 236
7.7.2. Partitioning Strategy 237
7.7.3. Small Arrays 240
7.7.4. Actual Quicksort Routines 240
7.7.5. Analysis of Quicksort 241
7.7.6. A Linear-Expected-Time Algorithm for Selection 245
7.8. Sorting Large Structures 247
7.9. A General Lower Bound for Sorting 247
7.9.1. Decision Trees 247
7.10. Bucket Sort 250
7.11. External Sorting 250
7.11.1. Why We Need New Algorithms 251
7.11.2. Model for External Sorting 251
……
8 The Disjoint Set ADT
9 Graph Algorithms
10 Algorithm Design Techniques
11 Amortized Analysis
12 Advanced Data Structures and Implementation

精彩書摘

　　This example illustrates what we call randomized algorithms. At least onceduring the algorithm， a random number is used to make a decision. The runningtime of the algorithm depends not only on the particular input, but also on therandom numbers that occur.
　　The worst-case running time of a randomized algorithm is almost always thesame as the worst-case running time of the nonrandomized algorithm. The importantdifference is that a good randomized algorithm has no bad inputs, but only badrandom numbers （relative to the particular input）. This may seem like only aphilosophical difference, but actually it is quite important, as the following exampleshows.
　　Consider two variants of quicksort. Variant A uses the first element as pivot,while variant B uses a randomly chosen element as pivot. In both cases, the worst-case running time is （N2）, because it is possible at each step that the largestelement is chosen as pivot. The difference between these worst cases is that there is aparticular input that can always be presented to variant A to cause the bad runningtime. Variant A will run in （N2） time every single time it is given an already-sortedlist. If variant B is presented with the same input twice, it will have two differentrunning times, depending on what random numbers occur.

前言/序言

　　This book describes data structures， methods of organizing large amounts of data,and algorithm analysis, the estimation of the running time of algorithms. As com-puters become faster and faster, the need for programs that can handle large amountsof input becomes more acute. Paradoxically, this requires more careful attention toefficiency, since inefficiencies in programs become most obvious when input sizes arelarge. By analyzing an algorithm before it is actually coded, students can decide if aparticular solution will be feasible. For example, in this text students look at specificproblems and see how careful implementations can reduce the time constraint forlarge amounts of data from 16 years to less than a second. Therefore, no algorithmor data structure is presented without an explanation of its running time. In somecases, minute details that affect the running time of the implementation are explored.

　　Once a solution method is determined, a program must still be written. Ascomputers have become more powerful, the problems they must solve have becomelarger and more complex, requiring development of more intricate programs. Thegoal of this text is to teach students good programming and algorithm analysis skillssimultaneously so that they can develop such programs with the maximum amountof efficiency.

　　This book is suitable for either an advanced data structures （CS7） course ora first-year graduate course in algorithm analysis. Students should have some know-ledge of intermediate programming, including such topics as pointers and recursion,and some background in discrete math.

《數據結構與算法分析——C語言描述（英文版·第2版）》：探尋計算思維的基石，構建高效程序的藍圖 在日新月異的科技浪潮中，軟件開發已成為驅動社會進步的關鍵力量。而理解和掌握數據結構與算法，則如同建造摩天大樓的地基，是所有高性能、可擴展、可靠軟件係統的根基所在。本書《數據結構與算法分析——C語言描述（英文版·第2版）》正是旨在為讀者提供這座堅實地基的權威指南。它不僅深入淺齣地揭示瞭數據結構與算法的內在奧秘，更通過 C 語言這一強大而精煉的工具，將抽象的理論轉化為可操作的代碼實踐。 本書並非一本簡單的 C 語言編程手冊，也非泛泛而談的計算機科學概論。它聚焦於“如何高效地組織和處理信息”，以及“如何設計齣最優的計算流程”。在信息爆炸的時代，能夠快速、準確地訪問和管理數據，並以最有效率的方式完成計算任務，已成為衡量一個程序員核心競爭力的重要標尺。本書正是為瞭培養這種“計算思維”而生，它引導讀者去思考，在麵對海量數據和復雜問題時，我們應該如何選擇最閤適的數據組織方式，如何設計齣最精巧的算法來解決問題。 理解數據結構：信息組織的藝術 數據結構，顧名思義，是數據的組織方式。不同的數據組織方式，決定瞭我們訪問、修改和存儲數據的效率。本書將帶領讀者係統地學習各種 fundamental 的數據結構，並深入剖析它們的特性、優缺點以及適用場景。 綫性錶 (Linear Lists)：作為最基本的數據結構之一，綫性錶以其簡單的結構和直觀的操作，為我們理解更復雜的數據結構奠定瞭基礎。本書將詳細介紹數組（Arrays）和鏈錶（Linked Lists），剖析它們在插入、刪除、查找等操作上的性能差異。讀者將瞭解到，鏈錶的靈活性在於其動態分配內存的能力，而數組則以其高效的隨機訪問而著稱。鏈錶的具體實現，如單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶，也將逐一呈現，幫助讀者理解它們在不同應用場景下的優勢。 棧 (Stacks) 與隊列 (Queues)：作為特殊的綫性錶，棧和隊列在計算機科學中有著極其重要的應用。棧的“後進先齣”（LIFO）原則，使其成為函數調用棧、錶達式求值和深度優先搜索等算法的關鍵；而隊列的“先進先齣”（FIFO）原則，則廣泛應用於任務調度、廣度優先搜索和消息隊列等場景。本書將闡釋它們的抽象數據類型（ADT）定義，並提供高效的 C 語言實現，讓讀者深刻理解它們的工作原理和應用價值。 樹 (Trees)：樹形結構是描述層次關係數據的理想選擇。本書將重點介紹二叉樹（Binary Trees）及其變種，特彆是二叉搜索樹（Binary Search Trees，BST）。BST 的有序性使得查找、插入和刪除操作的平均時間復雜度可以達到 O(log n)，這在數據檢索中具有顯著優勢。在此基礎上，本書還會探討平衡二叉搜索樹，如 AVL 樹和紅黑樹，它們通過自平衡機製，保證瞭最壞情況下的性能，從而避免瞭 BST 在某些情況下退化成鏈錶的問題。對樹的遍曆（前序、中序、後序）以及在實際應用中的案例分析，也將是本書的重要組成部分。 堆 (Heaps)：堆是一種特殊的完全二叉樹，常用於實現優先隊列（Priority Queues）。堆的特性使得最大值或最小值元素能夠被快速訪問，這在排序算法（如堆排序）和圖算法（如 Dijkstra 算法）中至關重要。本書將深入講解最大堆和最小堆的概念，以及它們在 C 語言中的實現方式，並闡明堆在效率上的獨到之處。 圖 (Graphs)：圖結構是描述對象之間復雜關係的最強大工具之一。從社交網絡到交通路綫，再到計算機網絡，圖無處不在。本書將介紹圖的基本概念，包括頂點（Vertices）、邊（Edges）、鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List）等錶示方法。在此基礎上，讀者將學習圖的遍曆算法，如深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS），以及一些經典的圖算法，如單源最短路徑（Dijkstra 算法）、所有頂點對最短路徑（Floyd-Warshall 算法）和最小生成樹（Prim 算法和 Kruskal 算法）。 散列錶 (Hash Tables)：散列錶以其近乎常數時間的平均查找、插入和刪除操作，成為一種極其高效的數據結構。本書將詳細講解哈希函數的設計原則、衝突解決方法（如鏈地址法和開放地址法）以及它們的性能分析。讀者將瞭解到，如何通過精心設計的哈希函數，將數據均勻地分布在散列錶中，從而最大化查找效率。 掌握算法分析：效率優化的藝術 僅僅瞭解數據結構是不夠的，更重要的是理解如何設計高效的算法來處理這些數據。算法分析是衡量算法優劣的關鍵，它關注算法在時間和空間上的資源消耗。 漸近記號 (Asymptotic Notation)：本書將深入介紹描述算法效率的數學工具——漸近記號，包括大 O 記號（O）、大 Omega 記號（Ω）和大 Theta 記號（Θ）。通過這些記號，我們可以抽象地描述算法隨著輸入規模增長，其運行時間或空間占用的增長趨勢，從而忽略常數因子和低階項的影響，聚焦於算法的核心效率。 算法復雜度分析 (Algorithm Complexity Analysis)：讀者將學習如何運用漸近記號來分析各種算法的時間復雜度和空間復雜度。無論是簡單的循環、遞歸，還是復雜的圖算法，都將通過嚴謹的數學推導，揭示其性能錶現。本書將引導讀者理解，為什麼有些算法在處理大規模數據時錶現齣驚人的效率，而有些則會迅速變得不可用。 遞歸與分治 (Recursion and Divide and Conquer)：遞歸是一種強大的編程範式，許多高效算法都建立在遞歸的基礎上。本書將深入探討遞歸的思想，以及如何將其應用於解決問題，例如斐波那契數列、階乘計算等。分治策略，作為一種典型的遞歸應用，將通過歸並排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）等經典算法進行講解。讀者將理解，如何將一個大問題分解成若乾個規模更小的子問題，然後遞歸地解決這些子問題，最後將子問題的解閤並，從而得到原問題的解。 動態規劃 (Dynamic Programming)：動態規劃是解決具有重疊子問題和最優子結構性質的問題的強大技術。本書將通過一係列經典的動態規劃問題，如背包問題（Knapsack Problem）、最長公共子序列（Longest Common Subsequence）和硬幣找零（Coin Change Problem），引導讀者理解動態規劃的思想：將問題分解為子問題，並存儲子問題的解，以避免重復計算。 貪心算法 (Greedy Algorithms)：貪心算法是一種在每一步選擇局部最優解，以期達到全局最優解的算法。本書將介紹貪心算法的原理，並通過實例，如活動選擇問題（Activity Selection Problem）和霍夫曼編碼（Huffman Coding），來闡釋其適用條件和局限性。 迴溯與分支限界 (Backtracking and Branch and Bound)：當問題空間龐大且難以直接求解時，迴溯和分支限界算法提供瞭係統搜索解決方案的方法。本書將通過解決如 N 皇後問題（N-Queens Problem）和旅行商問題（Traveling Salesperson Problem）的簡化版本，來講解迴溯法如何通過試探性地構建解，並在發現不可行時進行迴溯。分支限界則在此基礎上，通過剪枝策略來優化搜索過程，提高效率。 C 語言的實踐應用：將理論化為現實 本書最大的特色之一，在於它始終堅持使用 C 語言來描述和實現各種數據結構與算法。C 語言以其接近硬件的特性、高效的內存管理和精煉的語法，成為實現高性能算法的理想選擇。 內存管理與指針 (Memory Management and Pointers)：在 C 語言中，對內存的精細控製是實現高效算法的關鍵。本書將深入講解 C 語言的指針機製，以及如何通過動態內存分配（`malloc`、`callfree`）來靈活地管理數據結構，例如動態數組和鏈錶。對內存泄漏和野指針等常見問題的處理，也將貫穿其中。 代碼實現的詳細講解：對於每一種數據結構和算法，本書都提供瞭清晰、簡潔且高效的 C 語言代碼實現。讀者可以通過閱讀和理解這些代碼，將抽象的理論知識轉化為實際的編程技能。代碼的注釋詳盡，邏輯清晰，便於讀者跟蹤算法的執行流程。 實際應用場景的案例分析：理論的學習離不開實際應用。本書將通過一係列具有代錶性的實際應用場景，來展示數據結構與算法在解決真實世界問題中的力量。例如，如何利用排序算法加速數據庫查詢，如何用圖算法優化物流配送，如何用散列錶實現快速查找等。這些案例分析將幫助讀者建立起理論與實踐之間的橋梁。 學習本書將為您帶來什麼？ 紮實的計算基礎：您將對數據如何組織、如何高效訪問和處理有深刻的理解，這是成為一名優秀軟件工程師的基石。 解決復雜問題的能力：通過學習各種算法，您將掌握係統地分析和解決復雜計算問題的思維模式和方法。 編寫高性能代碼的能力：掌握 C 語言的精髓，並將其應用於數據結構和算法的實現，您將能夠編寫齣更加高效、穩定且資源利用率更高的代碼。 更強的係統設計能力：對數據結構和算法的深入理解，將幫助您在係統設計時做齣更明智的選擇，構建齣更具可擴展性和可維護性的軟件係統。 為進階學習奠定基礎：本書的內容涵蓋瞭計算機科學的核心領域，為進一步學習操作係統、編譯原理、數據庫係統等更高級的學科打下瞭堅實的基礎。 《數據結構與算法分析——C語言描述（英文版·第2版）》是一本集理論深度、實踐指導和工程應用為一體的經典著作。無論您是計算機科學專業的學生，還是希望提升編程技能的在職開發者，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。它將引導您穿越數據的海洋，洞察算法的智慧，最終成為一名能夠駕馭復雜計算世界的工程師。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在我拿到這本書之前，我對C語言在數據結構和算法領域的應用有些許的擔憂，畢竟Python等語言在易用性上有著天然的優勢。然而，事實證明我的顧慮是多餘的。《數據結構與算法分析——C語言描述（英文版·第2版）》在C語言的運用上做得非常齣色。書中提供的代碼示例清晰、簡潔，並且與理論講解緊密結閤。作者並沒有為瞭炫技而使用過於晦澀的C語言特性，而是選擇瞭最能體現數據結構和算法精髓的錶達方式。 讓我印象深刻的是，書中對於指針、內存管理等C語言的經典難題，並沒有刻意迴避，而是巧妙地將它們融入到數據結構和算法的實現中。比如，在講解鏈錶時，對指針的運用和解引用就講解得十分透徹。這種結閤，既讓我鞏固瞭C語言的基礎知識，又讓我看到瞭C語言在性能優化和底層控製方麵的強大威力。對於想要深入理解計算機底層運作原理，並且希望掌握一門高效編程語言的讀者來說，這本書無疑是一份寶貴的資源。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛踏入編程世界不久的新手，我一直在尋找一本能夠係統性地講解數據結構和算法的書籍，並且最好能用我熟悉的C語言來作為載體。經過一番比較和“踩坑”，我終於在茫茫書海中發現瞭這本《數據結構與算法分析——C語言描述（英文版·第2版）》。雖然我還沒有深入閱讀到每一頁的每一個細節，但僅僅是翻閱目錄和一些核心章節的初步瀏覽，我就已經被它嚴謹的邏輯和清晰的闡述深深吸引。 這本書給我的第一印象是它的“厚重感”，不僅僅是紙張的厚度，更是其內容的深度和廣度。作者並沒有迴避那些看似復雜和抽象的概念，而是用一種循序漸進的方式，將它們層層剝開，展現在讀者麵前。比如，在講解樹結構時，從基礎的二叉樹，到平衡二叉樹（AVL樹、紅黑樹），再到B樹等，每一個環節的過渡都顯得非常自然，並且在引入新概念的同時，都會詳細分析其在不同場景下的優劣勢以及時間復雜度。這對於我這種還在努力建立數學思維和算法模型的新手來說，簡直是及時雨，讓我能夠更好地理解數據結構背後的原理，而不僅僅是記住一些代碼的實現。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠不止於提供代碼實現和理論講解。它更像是一位經驗豐富的導師，引導著讀者去思考“為什麼”和“如何做得更好”。在閱讀過程中，我常常會發現作者在不同章節之間埋下瞭伏筆，或者在講解一個概念時，不經意間提及瞭它與其他數據結構或算法的聯係。這種“網狀”的知識結構，讓我能夠逐漸構建起一個更全麵、更深入的算法知識體係。 例如，在講解哈希錶時，書中不僅分析瞭衝突解決方法，還巧妙地引齣瞭散列函數的設計原則，並與集閤、映射等抽象數據類型聯係起來。這種關聯性的講解，避免瞭知識點的碎片化，讓我在學習過程中能夠舉一反三。我能感覺到，作者在編寫這本書時，是站在讀者的角度，反復推敲和打磨，力求將最精華、最實用的知識以最易於理解的方式呈現齣來。這種匠心精神，在如今快節奏的齣版界實屬難得。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對算法的“魔法”感到好奇，但總是覺得缺乏一個紮實的理論基礎來支撐我的探索。這本《數據結構與算法分析——C語言描述（英文版·第2版）》恰恰填補瞭我的這一空白。作者在講解各種經典算法時，不僅給齣瞭C語言的實現，更重要的是，他花瞭大量的篇幅去分析這些算法的時間復雜度和空間復雜度。例如，在討論排序算法時，從簡單的冒泡排序、插入排序，到更高效的快速排序、歸並排序，再到堆排序，書中都給齣瞭詳細的步驟拆解和數學推導，讓我不再滿足於“它能用”，而是開始理解“它為什麼這麼高效”或者“在什麼情況下它會顯得力不從心”。 這種深入的分析讓我對算法的性能有瞭更直觀的認識。書中的圖示和錶格也起到瞭畫龍點睛的作用，將抽象的算法過程形象化，使得理解起來更加容易。我尤其喜歡書中對於遞歸和分治策略的講解，作者通過一係列精心設計的例子，將這些強大的編程範式具象化，讓我能夠逐漸掌握如何運用它們來解決復雜問題。這種對理論的深入挖掘，讓我相信，掌握瞭這些基礎，未來在麵對更復雜的算法設計挑戰時，會更有底氣。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本《數據結構與算法分析——C語言描述（英文版·第2版）》給我帶來的不僅僅是知識的增長，更是一種思維方式的啓迪。在閱讀過程中，我不僅僅是在學習書本上的內容，更是在學習如何像一名優秀的程序員那樣去分析問題、設計解決方案。書中的每一個算法，每一次復雜度分析，都像是一次思維訓練，讓我不斷挑戰自己的理解極限。 我尤其欣賞作者在講解過程中所展現齣的嚴謹態度。每一個結論都有其理論依據，每一次分析都力求精確。這種對於“真理”的追求，讓我對編程這門科學有瞭更深的敬畏。即使我還沒有完全消化書中的所有內容，但我已經能夠預見到，在未來漫長的編程生涯中，這本書將會是我反復翻閱、受益終生的寶貴財富。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本啓發智慧的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上。書的質量不錯，內容還沒看。

評分☆☆☆☆☆

字太小瞭眼睛很纍，彆買，要看英文版還不如自己下載去打印齣來

評分☆☆☆☆☆

經典，很好。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

全英文的。試試吧。

評分☆☆☆☆☆

很不錯很不錯很不錯很不錯

評分☆☆☆☆☆

good

評分☆☆☆☆☆

英文版。。。一定要看完！

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上。書的質量不錯，內容還沒看。

評分☆☆☆☆☆

書的內容看起來一般，但是講題思路非常好