计算机科学丛书·数据结构、算法与应用：C++语言描述（原书第2版） [Data Struetures，Algorithms，and Applicarions in C++ Second Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 萨特吉·萨尼（Sartaj Sahni） 著，王立柱，刘志红 译

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• C++
• C++语言
• 计算机科学
• 编程
• 数据结构与算法
• 算法设计
• 应用
• 教材
• 原书第二版

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111496007

版次：1

商品编码：11678536

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

外文名称：Data Struetures，Algorithms，and Applicarions in C++ Second Edition

开本：16开

出版时间：2015-04-01##

编辑推荐

　　是享有盛誉的数据结构教科书的第2版。
　　它完整地包含了基本数据结构的内容，是CS2课程的理想用书。

内容简介

　　《数据结构、算法与应用——C++语言描述》是享有盛誉的数据结构教科书的第2版。它完整地包含了基本数据结构的内容，是CS2课程的理想用书。作者SartajSahni通过循循善诱的讲解、直观具体的讨论和基于现实的应用，让读者轻松、愉快地学习。新版书着重利用标准模板库(STL)，把书中开发的数据结构和算法与相应的STL实现方法相互关联。本书还增加了很多新的实例和练习题。
　　书中的应用实例是它的特色。Sahni博士为每一个数据结构和算法都提供了若干个应用实例，涉及排序、压缩编码和图像处理等多个方面。这些实例把概念和应用结合在一起，使理论与实践统一，从而让概念容易理解，使学生增加学习动力和兴趣。
　　《计算机科学丛书·数据结构、算法与应用：C++语言描述（原书第2版）》采用的实用教学方法，不仅充实了理论概念，而且大量的习题让学生有了实践机会（书中有800多道练习题，包括理解题和简单的编程题和工程设计题）。除此之外，本书的配套网站上包含书中的所有程序、示例数据、运行结果、部分练习的解答和带有结果的示例测试。

作者简介

　　Sartaj Sahni，佛罗里达大学计算机与信息科学工程系杰出教授，欧洲科学院院士，美国电气和电子工程师协会（IEEE）、美国计算机协会（ACM）、美国科学促进会（AAAS）和明尼苏达超级计算机研究所的成员，坎普尔印度理工学院（ lIT）的杰出校友。Sahni博士获得1997年IEEE计算机分会的Taylor L Booth教育奖，2003年IEEE计算机分会的W．Wallace McDowell奖和2003年ACM的Karl Karlstrom杰出教育家奖。他目前还担任ACM《Computing Surveys》期刊的总编辑，还是17个期刊编委会成员。他在坎普尔印度理工学院获得电子工程学士学位，在康奈尔大学获得计算机科学硕士和博士学位，发表过250多篇论文，编写了1 5本教科书，研究成果所涉及的领域包括有效算法的设计与分析、并行计算、互联网、自动化设计和医用算法。

目录

Data Structures， Algorithms， and Applications in C++， Second Edition
出版者的话
译者序
前言
第一部分 预备知识
第1章 C++回顾
1.1 引言
1.2 函数与参数
1.2.1 传值参数
1.2.2 模板函数
1.2.3 引用参数
1.2.4 常量引用参数
1.2.5 返回值
1.2.6 重载函数
1.3 异常
1.3.1 抛出异常
1.3.2 处理异常
1.4 动态存储空间分配
1.4.1 操作符new
1.4.2 一维数组
1.4.3 异常处理
1.4.4 操作符delete
1.4.5 二维数组
1.5 自有数据类型
1.5.1 类currency
1.5.2 一种不同的描述方法
1.5.3 操作符重载
1.5.4 友元和保护性类成员
1.5.5 增加#ifndef、#define和#endif语句
1.6 异常类illegalParameterValue
1.7 递归函数
1.7.1 递归的数学函数
1.7.2 归纳
1.7.3 C++递归函数
1.8 标准模板库
1.9 测试与调试
1.9.1 什么是测试
1.9.2 测试数据的设计
1.9.3 调试
1.10 参考及推荐读物
第2章 程序性能分析
2.1 什么是程序性能
2.2 空间复杂度
2.2.1 空间复杂度的组成
2.2.2 举例
2.3 时间复杂度
2.3.1 时间复杂度的组成
2.3.2 操作计数
2.3.3 最好、最坏和平均操作计数
2.3.4 步数
第3章 渐近记法
3.1 引言
3.2 渐近记法
3.2.1 大Ο记法
3.2.2 渐近记法Ω和Θ
3.3 渐近数学（可选）
3.3.1 大O记法
3.3.2 Ω记法
3.3.3 Θ记法
3.3.4 小ο记法
3.3.5 特性
3.4 复杂度分析举例
3.5 实际复杂度
3.6 参考及推荐读物
第4章 性能测量
4.1 引言
4.2 选择实例的大小
4.3 设计测试数据
4.4 实验设计
4.5 高速缓存
4.5.1 简单计算机模型
4.5.2 缓存未命中对运行时间的影响
4.5.3 矩阵乘法
4.6 参考及推荐读物

第二部分 数据结构
第5章 线性表——数组描述
5.1 数据对象和数据结构
5.2 线性表数据结构
5.2.1 抽象数据类型linearList
5.2.2 抽象类linearList
5.3 数组描述
5.3.1 描述
5.3.2 变长一维数组
5.3.3 类arrayList
5.3.4 C++迭代器
5.3.5 arrayList的一个迭代器
5.4 vector的描述
5.5 在一个数组中实现的多重表
5.6 性能测量
5.7 参考及推荐读物
第6章 线性表——链式描述
6.1 单向链表
6.1.1 描述
6.1.2 结构chainNode
6.1.3 类chain
6.1.4 抽象数据类型linearList的扩充
6.1.5 类extendedChain
6.1.6 性能测量
6.2 循环链表和头节点
6.3 双向链表
6.4 链表用到的词汇表
6.5 应用
6.5.1 箱子排序
6.5.2 基数排序
6.5.3 凸包
6.5.4 并查集
第7章 数组和矩阵
7.1 数组
7.1.1 抽象数据类型
7.1.2 C++数组的索引
7.1.3 行主映射和列主映射
7.1.4 用数组的数组来描述
7.1.5 行主描述和列主描述
7.1.6 不规则二维数组
7.2 矩阵
7.2.1 定义和操作
7.2.2 类matrix
7.3 特殊矩阵
7.3.1 定义和应用
7.3.2 对角矩阵
7.3.3 三对角矩阵
7.3.4 三角矩阵
7.3.5 对称矩阵
7.4 稀疏矩阵
7.4.1 基本概念
7.4.2 用单个线性表描述
7.4.3 用多个线性表描述
7.4.4 性能测量
第8章 栈
8.1 定义和应用
8.2 抽象数据类型
8.3 数组描述
8.3.1 作为一个派生类实现
8.3.2 类arrayStack
8.3.3 性能测量
8.4 链表描述
8.4.1 类derivedLinkedStack
8.4.2 类linkedStack
8.4.3 性能测量
8.5 应用
8.5.1 括号匹配
8.5.2 汉诺塔
8.5.3 列车车厢重排
8.5.4 开关盒布线
8.5.5 离线等价类问题
8.5.6 迷宫老鼠
8.6 参考及推荐读物
第9章 队列
9.1 定义和应用
9.2 抽象数据类型
9.3 数组描述
9.3.1 描述
9.3.2 类arrayQueue
9.4 链表描述
9.5 应用
9.5.1 列车车厢重排
9.5.2 电路布线
9.5.3 图元识别
9.5.4 工厂仿真
9.6 参考及推荐读物
第10章 跳表和散列
10.1 字典
10.2 抽象数据类型
10.3 线性表描述
10.4 跳表表示（可选）
10.4.1 理想情况
10.4.2 插入和删除
10.4.3 级的分配
10.4.4 结构skipNode
10.4.5 类skipList
10.4.6 skipList方法的复杂度
10.5 散列表描述
10.5.1 理想散列
10.5.2 散列函数和散列表
10.5.3 线性探查
10.5.4 链式散列
10.6 一个应用——文本压缩
10.6.1 LZW压缩
10.6.2 LZW压缩的实现
10.6.3 LZW解压缩
10.6.4 LZW解压缩的实现
10.6.5 性能评价
10.7 参考及推荐读物
第11章 二叉树和其他树
11.1 树
11.2 二叉树
11.3 二叉树的特性
11.4 二叉树的描述
11.4.1 数组描述
11.4.2 链表描述
11.5 二叉树常用操作
11.6 二叉树遍历
11.7 抽象数据类型BinaryTree
11.8 类linkedBinaryTree
11.9 应用
11.9.1 设置信号放大器
11.9.2 并查集
11.10 参考及推荐读物
第12章 优先级队列
12.1 定义和应用
12.2 抽象数据类型
12.3 线性表
12.4 堆
12.4.1 定义
12.4.2 大根堆的插入
12.4.3 大根堆的删除
12.4.4 大根堆的初始化
12.4.5 类maxHeap
12.4.6 堆和STL
12.5 左高树
12.5.1 高度优先与宽度优先的最大及最小左高树
12.5.2 最大HBLT的插入
12.5.3 最大HBLT的删除
12.5.4 两棵最大HBLT的合并
12.5.5 初始化
12.5.6 类maxHblt
12.6 应用
12.6.1 堆排序
12.6.2 机器调度
12.6.3 霍夫曼编码
12.7 参考及推荐读物
第13章 竞赛树
13.1 赢者树和应用
13.2 抽象数据类型WinnerTree
13.3 赢者树的实现
13.3.1 表示
13.3.2 赢者树的初始化
13.3.3 重新组织比赛
13.3.4 类completeWinnerTree
13.4 输者树
13.5 应用
13.5.1 用最先适配法求解箱子装载问题
13.5.2 用相邻适配法求解箱子装载问题
13.6 参考及推荐读物
第14章 搜索树
14.1 定义
14.1.1 二叉搜索树
14.1.2 索引二叉搜索树
14.2 抽象数据类型
14.3 二叉搜索树的操作和实现
14.3.1 类binarySearchTree
14.3.2 搜索
14.3.3 插入
14.3.4 删除
14.3.5 二叉搜索树的高度
14.4 带有相同关键字元素的二叉搜索树
14.5 索引二叉搜索树
14.6 应用
14.6.1 直方图
14.6.2 箱子装载问题的最优匹配法
14.6.3 交叉分布
第15章 平衡搜索树
15.1 AVL树
15.1.1 定义
15.1.2 AVL树的高度
15.1.3 AVL树的描述
15.1.4 AVL搜索树的搜索
15.1.5 AVL搜索树的插入
15.1.6 AVL搜索树的删除
15.2 红-黑树
15.2.1 基本概念
15.2.2 红-黑树的描述
15.2.3 红-黑树的搜索
15.2.4 红-黑树的插入
15.2.5 红-黑树的删除
15.2.6 实现细节的考虑及复杂性分析
15.3 分裂树
15.3.1 介绍
15.3.2 分裂树的操作
15.3.3 折算复杂性
15.4 B-树
15.4.1 索引顺序访问方法
15.4.2 m叉搜索树
15.4.3 m阶B-树
15.4.4 B-树的高度
15.4.5 B-树的搜索
15.4.6 B-树的插入
15.4.7 B-树的删除
15.4.8 节点结构
15.5 参考及推荐读物
第16章 图
16.1 基本概念
16.2 应用和更多的概念
16.3 特性
16.4 抽象数据类型graph
16.5 无权图的描述
16.5.1 邻接矩阵
16.5.2 邻接链表
16.5.3 邻接数组
16.6 加权图的描述
16.7 类实现
16.7.1 不同的类
16.7.2 邻接矩阵类
16.7.3 扩充chain类
16.7.4 链表类
16.8 图的遍历
16.8.1 广度优先搜索
16.8.2 广度优先搜索的实现
16.8.3 方法graph：：bfs的复杂性分析
16.8.4 深度优先搜索
16.8.5 深度优先搜索的实现
16.8.6 方法graph：：dfs的复杂性分析
16.9 应用
16.9.1 寻找一条路径
16.9.2 连通图及其构成
16.9.3 生成树

第三部分 算法设计方法
第17章 贪婪算法
17.1 最优化问题
17.2 贪婪算法思想
17.3 应用
17.3.1 货箱装载
17.3.2 0/1背包问题
17.3.3 拓扑排序
17.3.4 二分覆盖
17.3.5 单源最短路径
17.3.6 最小成本生成树
17.4 参考及推荐读物
第18章 分而治之
18.1 算法思想
18.2 应用
18.2.1 残缺棋盘
18.2.2 归并排序
18.2.3 快速排序
18.2.4 选择
18.2.5 相距最近的点对
18.3 解递归方程
18.4 复杂度的下限
18.4.1 最小最大问题的下限
18.4.2 排序算法的下限
第19章 动态规划
19.1 算法思想
19.2 应用
19.2.1 0/1背包问题
19.2.2 矩阵乘法链
19.2.3 所有顶点对之间的最短路径
19.2.4 带有负值的单源最短路径
19.2.5 网组的无交叉子集
19.3 参考及推荐读物
第20章 回溯法
20.1 算法思想
20.2 应用
20.2.1 货箱装载
20.2.2 0/1背包问题
20.2.3 最大完备子图
20.2.4 旅行商问题
20.2.5 电路板排列
第21章 分支定界
21.1 算法思想
21.2 应用
21.2.1 货箱装载
21.2.2 0/1背包问题
21.2.3 最大完备子图
21.2.4 旅行商问题
21.2.5 电路板排列

前言/序言

　　DataStructures，Algorithms，andApplicationsinC++，SecondEdition对数据结构和算法的研究是计算机科学和工程的基础。精通这方面的知识，对开发能够有效利用计算机资源的程序是必不可少的。因此，所有计算机科学和工程专业都有一门或几门课程专门用来讲授这方面的内容。一般来说，第一门程序设计课程介绍数据结构和算法的基础知识（数据结构的栈和队列，算法的排序和矩阵运算）。第二门程序设计课程介绍数据结构和算法的系统知识。随后，可以对数据结构和算法进行深入的研究，这通常需要一门或两门课程。
　　计算机科学和工程的本科专业课程过多，已经迫使很多高等院校进行课程整合。例如，在佛罗里达大学，给本科生只开设一学期的数据结构和算法的课程。在学习本课程之前，要求学生已经学过一学期的Java程序设计和离散数学。
　　本书既可以用于两门或更多的专门研究数据结构和算法的课程，也可以用于相关的一门综合课程。全书共分三个部分。第一部分从第1章到第4章，旨在复习C++程序设计的概念以及程序性能的分析和测量方法。对于熟悉C语言程序设计的学生，通过学习第1章应该能够过渡到C++。第1章虽然不是C++的入门知识，但是依然包含了C++的一些基本概念，这些概念常令学生感到困惑，如参数传递、模板函数、动态存储分配、递归、类、继承、异常的抛出和捕捉。第2章和第3章复习了程序性能的分析和测量方法——操作计数、执行步数和渐近符号（大O、Ω、Θ，小o）。第4章复习了程序性能的实验测量方法，还简要地讨论了高速缓冲存储器对运行时间测量的影响问题。第2章通过程序性能分析方法的应用，深入研究了在程序设计入门课程中遇到的典型的基础性算法：简单的排序算法（冒泡排序、选择排序、插入排序和计数排序），顺序搜索，利用Horner法则进行多项式求值，矩阵运算（矩阵相加、矩阵转置、矩阵相乘）。第3章研究了二分搜索算法。尽管第2章到第4章的主要目的是学习程序性能的分析和测量方法，但是也让学生精通了一组基本算法。
　　本书第二部分从第5章到第16章，深入研究了数据结构。第5章和第6章分别研究了数据的数组描述方法和指针（或链式）描述方法，构建起数据结构研究的框架。这两章用这两种数据描述方法来创建C++类，以描述线性表数据结构。我们通过实验数据对不同的数据描述方法在描述线性表时的性能进行了比较。第二部分从第7章以后都是应用第5章和第6章的描述方法来描述其他的数据结构，如数组和矩阵（第7章）、栈（第8章）、队列（第9章）、字典（第10、14和15章）、二叉树（第11章）、优先级队列（第12章）、竞赛树（第15章）和图（第16章）。
　　本书在处理数据结构时，试图做到与C++标准模板库（STL）所使用的结构在相似性或同一性上保持兼容。例如，第5章的线性表数据结构便是按照STL的类vector的模式而建立的。本书通篇都利用了STL的函数，诸如copy、min和max，学生由此会熟悉这些函数。
　　本书第三部分从第17章到第21章，研究常用的算法设计方法。这些方法有贪婪算法（第17章）、分而治之算法（第18章）、动态规划（第19章）、回溯算法（第20章）和分支定界算法（第21章）。另外还包括两种下限的证明（最小最大问题和排序问题）（18.4节）、机器调度的近似算法（12.6.2节）、箱子装载算法（13.5节）和0/1背包问题（17.3.2节）。12.6.2节还简略地介绍了NP-复杂问题。
　　本书的一个特色是强调应用。书中的每一种数据结构和算法设计都通过多个应用实例来演示。通常每一章的最后一节都针对本章介绍的数据结构或设计方法给出具体的应用。很多时候，在一章的前面几节也包含一些应用实例。这些应用实例涉及多个方面——排序（冒泡排序、选择排序、插入排序、计数排序、堆排序、归并排序、快速排序、箱子排序、基数排序和拓扑排序）；矩阵运算（矩阵加法、矩阵转置、矩阵乘法）；电路设计自动化（搜索电路网组、电路布线、元件折叠、开关盒布线、设置信号放大器、交叉分布、电路板排列）；压缩编码（LZW压缩、霍夫曼编码）；计算几何（凸包和最近点对）；仿真（工厂仿真）；图像处理（图元标注）；趣味数学（汉诺塔、残缺棋盘、迷宫老鼠）；调度（LPT调度）；优化（装箱问题、货箱装载、0/1背包、矩阵乘法链）；统计（直方图、寻找最大值和最小值、寻找第k个最小值）；图论（生成树、图元、最短路径、最大完备子图、二分覆盖和旅行商）。研究这些应用实例不需要学生具有相关领域的预备知识，因为本书包含了这些知识，而且这些知识会提高学生的学习兴趣。
　　我们希望通过把实际应用与数据结构和算法设计方法的基础研究紧密结合，能够激发学生更大的专业兴趣。学生通过完成本书和本书网站的800多道练习题，知识将会更加丰富和牢固。

穿越时光的智慧，解锁代码的艺术：一本关于探索未知、构建未来的指南 在信息爆炸的时代，数据如同奔腾的河流，算法则是驾驭这河流的智慧之舟。它们共同构筑了我们数字化世界的基石，驱动着科技的每一次飞跃。然而，这些看似抽象的概念，却孕育着改变世界的无限可能。本书并非一本简单的技术手册，它是一次深入灵魂的探索，一次对逻辑思维与创造力的极致挑战。它将引领你踏上一段非凡的旅程，去理解信息是如何被组织、处理和转化为力量的，去发掘隐藏在代码之下的优雅与高效。 你将不仅仅是学习如何“做”——如何编写一段特定的代码，或者实现一个已知的算法。更重要的是，你将学会“思考”——如何从问题的本质出发，设计出最优的解决方案；如何审视不同的技术，理解它们的优势与局限；如何构建出能够应对未来挑战的、具有弹性和可扩展性的系统。这种思考方式，如同炼金术士手中的秘方，能够将看似平凡的原始数据，升华成驱动智能、改变社会、甚至探索宇宙奥秘的强大工具。 本书将带领你领略算法的史诗。从那些简单却至关重要的基础排序和搜索技术，到那些能够解决复杂优化问题、描绘复杂网络结构、甚至是解析生物基因序列的尖端算法，我们将一一剖析它们的原理、分析它们的效率，并探讨它们在真实世界中的应用。想象一下，在浩瀚的星空中，我们如何通过高效的算法来搜寻遥远的信号？在海量的信息洪流中，我们如何快速定位我们所需的内容？在模拟复杂系统时，我们如何用精妙的算法来预测未来？这些，都将是本书为你揭示的迷人篇章。 数据结构，则是组织和管理这些奔腾数据流的艺术。它们如同精密的工具箱，每一种都为特定的任务量身定做。链表、栈、队列、树、图、散列表……这些看似陌生的名字，却是我们构建高效信息系统的关键。你将深入理解每种数据结构的内部构造，洞察它们如何巧妙地平衡访问速度、内存占用和操作复杂度。我们会探讨，为何在某些场景下，一个简单的数组能够胜任，而在另一些场景下，一颗精巧的二叉搜索树或是一个庞大的图结构，才能释放出无穷的潜力。你将学会如何根据问题的特点，选择最合适的数据结构，就像一位技艺精湛的建筑师，根据地形和功能需求，选择最恰当的材料和结构来搭建摩天大楼。 本书的内容并非停留在理论的象牙塔尖，而是紧密地与实践相连接。我们将通过生动的案例，展示这些数据结构和算法如何在现实世界中发挥作用。从支撑起我们日常使用的搜索引擎，到驱动着金融市场的交易系统；从实现虚拟现实中的复杂交互，到分析海量社交媒体数据以洞察人类行为；从保障网络安全的关键技术，到加速人工智能模型训练的底层逻辑——你将看到，那些在书本上学习到的抽象概念，是如何转化为我们生活中不可或缺的数字体验。 学习的过程，也将是一场关于逻辑思维的训练。算法的设计，本质上是一种严谨的逻辑推理过程。你需要将一个模糊的问题，分解成一系列清晰、可执行的步骤。你需要预测每一步的后果，并确保整个过程能够高效、准确地达到目标。这种思维训练，将极大地提升你解决问题的能力，不仅在编程领域，更将在生活的方方面面。你会发现，那些曾经让你感到头疼的难题，在经过逻辑的梳理和结构的分析后，变得清晰可见。 此外，本书还将触及软件工程中的一些核心原则。优化的算法和合理的数据结构，是构建高质量软件的重要基石。我们将探讨如何编写出清晰、可维护的代码，如何进行有效的性能分析和调优，以及如何运用设计模式来提高代码的复用性和可扩展性。这些技能，将帮助你从一个简单的代码编写者，成长为一名能够设计和构建复杂、健壮系统的软件工程师。 本书将鼓励你拥抱挑战，并享受解决难题带来的成就感。在这个领域，没有一劳永逸的答案，只有不断学习、不断探索、不断创新的过程。每一次对新算法的理解，每一次对复杂数据结构的掌握，每一次对代码性能的优化，都将是你知识体系的一次扩充，一次能力的飞跃。我们将一起面对那些需要耐心、细致和创造力才能攻克的难关，并从中汲取成长的养分。 这是一本为那些渴望理解数字世界运作机制，并希望能够掌控这股力量的读者而准备的书。无论你是初涉代码殿堂的学生，还是经验丰富的开发人员，亦或是对信息科学充满好奇的爱好者，本书都将为你打开一扇新的大门。它提供的不仅仅是知识，更是一种视角，一种思维方式，一种解决问题的能力，一种构建未来的潜力。 让我们一起，深入探寻数据结构的奥秘，领略算法的魅力，掌握构建强大数字世界的钥匙。在这趟知识的探索之旅中，你将收获的，不仅仅是技能的提升，更是对逻辑、效率和创造力的一次深刻理解，以及那份用代码改变世界的勇气与力量。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书简直就是打开了我新世界的大门！虽然我才刚翻开几页，但那种豁然开朗的感觉就已经让我兴奋不已。书中的例子清晰易懂，讲解也循序渐进，完全没有我想象中的那种枯燥乏味。我一直觉得数据结构和算法是计算机科学的基石，但之前的学习总是断断续续，缺乏系统性。这本书的出现，就像一位经验丰富的向导，为我指明了方向。作者在介绍各种数据结构时，不仅仅罗列了定义和性质，更深入地剖析了它们背后的设计思想和应用场景，让我能更深刻地理解“为什么”要用这样的结构，而不是仅仅“怎么”用。尤其是它用C++语言来描述，对我来说简直是福音，因为我一直想提升自己的C++编程能力，而这本书恰好能完美地将这两者结合起来。我甚至已经开始想象，当我掌握了书中的知识后，再回过头看以前写的代码，会有怎样的顿悟。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，章节划分清晰，阅读起来一点也不费力，这对于长时间学习来说非常重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的太棒了，完全颠覆了我对计算机科学教材的刻板印象。它没有那种高高在上、不食人间烟火的感觉，而是非常接地气，贴近读者的实际需求。我之前学习数据结构和算法，总是感觉学习过程很割裂，知识点零散，应用场景模糊。但这本书，通过C++这个载体，将理论知识与实践紧密地结合在了一起。它不仅仅是提供了代码，更是提供了思考问题的思路和解决问题的框架。我尤其欣赏书中对一些抽象概念的具象化处理，例如用生动的比喻来解释递归，用形象的图示来展示树的遍历过程，这些都极大地降低了学习门槛，也让学习过程变得更加有趣。读这本书，就像是和一位经验丰富的朋友在交流，他会耐心解答你的疑问，并引导你不断深入。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书带给我的惊喜远超预期。我本来是冲着“C++语言描述”这个标签来的，想着能顺便巩固一下C++的知识，但没想到它在数据结构和算法的讲解上也是如此的深入浅出。书中的代码示例质量很高，不仅能运行，而且写得非常规范，学习起来让人受益匪浅。更重要的是，作者在阐述算法的复杂度时，并没有流于表面，而是深入到证明过程，这对于想要真正理解算法性能的学生来说，是极其重要的。我尤其欣赏作者在介绍动态规划、贪心算法等高级概念时，能够化繁为简，用通俗易懂的语言和直观的图示来解释，让我这种“菜鸟”也能领略到其中的奥妙。这本书的每一页都充满了智慧，让人忍不住想一页一页地读下去，然后反复琢磨。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是教科书级的权威指南，严谨又不失趣味。我之前接触过一些关于算法的书，但总觉得缺了点什么，可能是对底层原理的挖掘不够深入，或者是对实际应用的结合不够紧密。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅是在教你如何实现某种算法，更是在引导你去理解算法的设计哲学，以及它在不同场景下的优劣势。每一个概念的引入都伴随着详尽的解释和精辟的类比，让我这种对理论比较敏感的学习者也能轻松跟上。特别是书中对一些经典算法的分析，简直是“庖丁解牛”，将复杂的逻辑分解得淋漓尽致。我特别喜欢它在介绍每种数据结构或算法时，都会给出一些实际的应用案例，让我能立刻感受到这些知识的价值，而不是停留在纯理论的层面。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，对我来说是极其宝贵的。

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这本书的深度和广度让我叹为观止。我一直觉得，要想在编程领域走得更远，数据结构和算法是绕不开的坎。而这本书，就像是一座宝藏，里面蕴藏着我需要的一切。从最基础的链表、栈、队列，到更复杂的图、树，再到各种经典的搜索和排序算法，书中都进行了极其详尽的阐述。它不仅仅是介绍这些概念，更是教会你如何分析它们的时空复杂度，如何在实际问题中选择最合适的数据结构和算法。我特别喜欢书中对各种算法的优化过程的讲解，能让你看到算法是如何一步步演进，变得更高效的。这本书的价值在于，它不仅仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”以及“怎么做”。我感觉自己像是站在巨人的肩膀上，以前很多困惑不解的地方，现在都豁然开朗了。

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好。。。。。。。。。。。。

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hhhhhhhhhhhhhhhhhhh

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还不错

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还没用上，但是大家都是各种安利，物流和包装都很棒。赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞赞

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挺好的东西

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之前忘记评价了 还不错 速度很快

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室友学霸无言以对

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