具体描述
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各章中除给出本章练习题的参考答案外，还总结了本章的知识体系结构，并补充了大量的练习题并予以解析。附录中给出了几份近年来本科生、研究生数据结构考试试题及参考答案。书中列出了全部的练习题，因此自成一体，可以脱离主教材单独使用。
内容简介
本书是《数据结构教程（第5版）》（李春葆等编著，清华大学出版社出版）的配套学习指导书。两书章节一一对应，内容包括绪论、线性表、栈和队列、串、递归、数组和广义表、树和二叉树、图、查找、内排序、外排序和文件。各章中除给出本章练习题的参考答案以外还总结了本章的知识体系结构，并补充了大量的练习题且予以解析，因此自成一体，可以脱离主教材单独使用。
本书适合高等院校计算机和相关专业的本科生及研究生使用。
目录
目录
第1章绪论/
1.1本章知识体系/
1.2教材中的练习题及参考答案/
1.3补充练习题及参考答案/
1.3.1单项选择题/
1.3.2填空题/
1.3.3判断题/
1.3.4简答题/
1.3.5算法设计及算法分析题/
第2章线性表/
2.1本章知识体系/
2.2教材中的练习题及参考答案/
2.3补充练习题及参考答案/
2.3.1单项选择题/
2.3.2填空题/
2.3.3判断题/
2.3.4简答题/
2.3.5算法设计题/
第3章栈和队列/
3.1本章知识体系/
3.2教材中的练习题及参考答案/
3.3补充练习题及参考答案/
3.3.1单项选择题/
3.3.2填空题/
3.3.3判断题/
3.3.4简答题/
3.3.5算法设计题/
第4章串/
4.1本章知识体系/
4.2教材中的练习题及参考答案/
4.3补充练习题及参考答案/
4.3.1单项选择题/
4.3.2填空题/
4.3.3判断题/
4.3.4简答题/
4.3.5算法设计题/
第5章递归/
5.1本章知识体系/
5.2教材中的练习题及参考答案/
5.3补充练习题及参考答案/
5.3.1单项选择题/
5.3.2填空题/
5.3.3判断题/
5.3.4简答题/
5.3.5算法设计题/
第6章数组和广义表/
6.1本章知识体系/
6.2教材中的练习题及参考答案/
6.3补充练习题及参考答案/
6.3.1单项选择题/
6.3.2填空题/
6.3.3判断题/
6.3.4简答题/
6.3.5算法设计题/
第7章树和二叉树/
7.1本章知识体系/
7.2教材中的练习题及参考答案/
7.3补充练习题及参考答案/
7.3.1单项选择题/
7.3.2填空题/
7.3.3判断题/
7.3.4简答题/
7.3.5算法设计题/
第8章图/
8.1本章知识体系/
8.2教材中的练习题及参考答案/
8.3补充练习题及参考答案/
8.3.1单项选择题/
8.3.2填空题/
8.3.3判断题/
8.3.4简答题/
8.3.5算法设计题/
第9章查找/
9.1本章知识体系/
9.2教材中的练习题及参考答案/
9.3补充练习题及参考答案/
9.3.1单项选择题/
9.3.2填空题/
9.3.3判断题/
9.3.4简答题/
9.3.5算法设计题/
第10章内排序/
10.1本章知识体系/
10.2教材中的练习题及参考答案/
10.3补充练习题及参考答案/
10.3.1单项选择题/
10.3.2填空题/
10.3.3判断题/
10.3.4简答题/
10.3.5算法设计题/
第11章外排序/
11.1本章知识体系/
11.2教材中的练习题及参考答案/
11.3补充练习题及参考答案/
11.3.1单项选择题/
11.3.2填空题/
11.3.3判断题/
11.3.4简答题/
精彩书摘
第3章栈和队列3.1本章知识体系
1. 知识结构图
本章的知识结构如图3.1所示。
图3.1第3章知识结构图
2. 基本知识点
(1) 栈、队列和线性表的异同。
(2) 顺序栈的基本运算算法设计。
(3) 链栈的基本运算算法设计。
(4) 顺序队的基本运算算法设计。
(5) 环形队列和非环形队列的特点。
(6) 链队的基本运算算法设计。
(7) 利用栈/队列求解复杂的应用问题。
3. 要点归纳
(1) 栈和队列的共同点是它们的数据元素都呈线性关系，且只允许在端点处插入和删除元素。
(2) 栈是一种“后进先出”的数据结构，只能在同一端进行元素的插入和删除。
(3) 栈可以采用顺序栈和链栈两类存储结构。
(4) n个不同元素的进栈顺序和出栈顺序不一定相同。
(5) 在顺序栈中通常用栈顶指针指向当前栈顶的元素。
(6) 在顺序栈中用数组data［0..MaxSize-1］存放栈中元素，只能将一端作为栈底，另一端作为栈顶，通常的做法是将data［0］端作为栈底，data［MaxSize-1］端作为栈顶。用户也可以将data［MaxSize-1］端作为栈底，data［0］端作为栈顶，但不能将中间位置作为栈底或者栈顶。
(7) 初始时栈顶指针top设置为-1，栈空的条件为top=-1，栈满的条件为top=MaxSize-1，元素x的进栈操作是top++; data［top］=x，出栈操作是x=data［top］; top--。这是经典做法，但不是唯一的方法，如果初始时top设置为0，可以设置栈空的条件为top=0，栈满的条件为top=MaxSize，元素x的进栈操作是data［top］=x; top++，出栈操作是top--; x=data［top］。
(8) 在顺序栈或链栈中，进栈和出栈操作不涉及栈中元素的移动。
(9) 在链栈中，由于每个结点是单独分配的，通常不考虑上溢出问题。
(10) 无论是顺序栈还是链栈，进栈和出栈运算的时间复杂度均为O(1)。
(11) 队列是一种“先进先出”的数据结构，只能从一端插入元素，从另一端删除元素。
(12) 队列可以采用顺序队和链队两类存储结构。
(13) n个元素进队的顺序和出队顺序总是一致的。
(14) 在顺序队中的元素个数可以由队头指针和队尾指针计算出来。
(15) 环形队列也是一种顺序队，是通过逻辑方法使其首尾相连的，解决非环形队列的假溢出现象。
(16) 在环形队列中，队头指针f指向队头元素的前一个位置，队尾指针r指向队尾元素，这是一种经典做法，但不是唯一的方法，也可以让队头指针f指向队头元素。
(17) 无论是顺序队还是链队，进队和出队运算的时间复杂度均为O(1)。
(18) 在实际应用中，一般栈和队列都是用来存放临时数据的，如果先保存的元素先处理，应该采用队列； 如果后保存的元素先处理，应该采用栈。
3.2教材中的练习题及参考答案
1. 有5个元素，其进栈次序为A、B、C、D、E，在各种可能的出栈次序中以元素C、D最先出栈(即C第一个且D第二个出栈)的次序有哪几个？
答： 要使C第一个且D第二个出栈，应是A进栈，B进栈，C进栈，C出栈，D进栈，D出栈，之后可以有以下几种情况：
(1) B出栈，A出栈，E进栈，E出栈，输出序列为CDBAE；
(2) B出栈，E进栈，E出栈，A出栈，输出序列为CDBEA；
(3) E进栈，E出栈，B出栈，A出栈，输出序列为CDEBA。
所以可能的次序有CDBAE、CDBEA、CDEBA。
2. 在一个算法中需要建立多个栈(假设3个栈或以上)时可以选用以下3种方案之一，试问这些方案相比各有什么优缺点？
(1) 分别用多个顺序存储空间建立多个独立的顺序栈。
(2) 多个栈共享一个顺序存储空间。
(3) 分别建立多个独立的链栈。
答： (1) 优点是每个栈仅用一个顺序存储空间时操作简单； 缺点是分配空间小了容易产生溢出，分配空间大了容易造成浪费，各栈不能共享空间。
(2) 优点是多个栈仅用一个顺序存储空间，充分利用了存储空间，只有在整个存储空间都用完时才会产生溢出； 缺点是当一个栈满时要向左、右查询有无空闲单元，如果有，则要移动元素和修改相关的栈底和栈顶指针。当接近栈满时要查询空闲单元、移动元素和修改栈底、栈顶指针，这一过程计算复杂且十分耗时。
(3) 优点是多个链栈一般不考虑栈的溢出； 缺点是栈中元素要以指针相链接，比顺序存储多占用了存储空间。
3. 在以下几种存储结构中哪个最适合用作链栈？
(1) 带头结点的单链表。
(2) 不带头结点的循环单链表。
(3) 带头结点的双链表。
答： 栈中元素之间的逻辑关系属线性关系，可以采用单链表、循环单链表和双链表之一来存储，而栈的主要运算是进栈和出栈。
当采用(1)时，前端作为栈顶，进栈和出栈运算的时间复杂度为O(1)。
当采用(2)时，前端作为栈顶，当进栈和出栈时首结点都发生变化，还需要找到尾结点，通过修改其next域使其变为循环单链表，算法的时间复杂度为O(n)。
当采用(3)时，前端作为栈顶，进栈和出栈运算的时间复杂度为O(1)。
但单链表和双链表相比，其存储密度更高，所以本题中最适合用作链栈的是带头结点的单链表。
4. 简述以下算法的功能(假设ElemType为int类型)。
前言/序言
前言
本书是《数据结构教程(第5版)》（清华大学出版社，以下简称为《教程》）的配套学习指导书。全书分为12章，第1章为绪论；第2章为线性表；第3章为栈和队列；第4章为串；第5章为递归；第6章为数组和广义表；第7章为树和二叉树；第8章为图；第9章为查找；第10章为内排序；第11章为外排序；第12章为文件。本书各章次与《教程》的章次相对应。附录A给出了两份本科生期末考试试题及参考答案，附录B给出了两份研究生入学考试（单考）数据结构部分试题及参考答案，附录C给出了两份全国计算机学科专业考研题数据结构部分试题及参考答案。
每章包括以下内容。
�r本章知识体系：高度概括本章知识结构图、基本知识点和要点归纳。
�r教材中的练习题及参考答案：给出了《教程》中对应章节练习题的参考答案。
�r补充练习题及参考答案：列出了大量相关的练习题，并按单项选择题、填空题、判断题、简答题和算法分析题或算法设计题分类，同时给出了这些题目的参考答案。其中许多题目是多年来全国各高校计算机专业的数据结构考研题。
书中列出了全部的练习题题目，因此自成一体，可以脱离《教程》单独使用。
由于水平所限，尽管编者不遗余力，仍可能存在错误和不足之处，敬请教师和同学们批评指正。
编者
2017年1月
用户评价
《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》这本书，给我最大的感受是它的“实用性”和“前瞻性”。它不仅仅是在讲解基础概念，更是在为我们未来的学习和工作打下坚实的基础。 在讲解线性表时，作者不仅详细介绍了顺序表和链表的实现，还深入探讨了它们的优劣势，以及在不同场景下的应用选择。比如，当需要频繁插入和删除元素时，链表是更优的选择；而当需要快速访问特定位置的元素时，顺序表则更具优势。这种权衡和选择的能力，对于解决实际问题至关重要。 对于栈和队列，本书提供了非常多的实际应用场景，如表达式求值、函数调用栈、银行排队系统、图的BFS等。这些贴近实际的例子，让我看到了这些基本数据结构在解决现实问题中的重要性，也激发了我对算法设计的兴趣。 在讲解树结构时，作者从二叉树开始，详细介绍了各种遍历方式（前序、中序、后序、层序），并解释了它们的区别和应用。然后，又引出了查找二叉排序树，以及为了提高查找效率而引入的平衡二叉树（AVL树）和红黑树。这种由浅入深、逐步优化的讲解思路，让我能够更好地理解各种树结构的特点和设计原理。 对于图这一复杂的数据结构，本书的处理也相当出色。它详细讲解了图的两种主要表示方法——邻接矩阵和邻接表，并对比了它们的优缺点。然后，深入讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并通过多个实例展示了它们在图的遍历、连通性判断、拓扑排序等方面的应用。 本书在算法分析部分，对时间复杂度和空间复杂度的讲解非常细致。作者不仅给出了各种算法的复杂度，还通过分析算法的执行步骤，解释了其复杂度是如何得出的。例如，在讲解快速排序时，它会分析不同划分策略下递归树的深度，从而解释其平均和最坏情况下的复杂度。 我特别喜欢书中对回溯算法和分支限界算法的讲解。作者用“试探”和“剪枝”来比喻，让我能够理解这些算法在搜索过程中是如何进行选择和排除的。例如，在解决八皇后问题时，作者会一步步展示如何放置皇后，以及在发现冲突后如何回溯，重新选择位置。 此外，本书还对哈希表这一重要的数据结构进行了深入的讲解，包括哈希函数的设计、冲突解决方法（如链地址法和开放地址法），以及它们在查找、插入、删除操作上的效率分析。 《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》这本书，以其清晰的逻辑、生动的讲解、丰富的实例和严谨的分析，帮助我建立了一个扎实的数据结构知识体系。它不仅教会我如何实现各种数据结构和算法，更重要的是，它培养了我分析问题、解决问题的能力，为我未来的学习和发展奠定了坚实的基础。
评分《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》这本书，在我看来，不仅仅是一本教材，更像是一本“数据结构的百科全书”，而且是一本非常有条理、非常易于检索的百科全书。 书中对各种数据结构的讲解，都遵循着一个共同的模式：先介绍概念的起源和动机，然后深入到定义和基本操作，再到实现细节和性能分析，最后给出实际应用和拓展。这种系统性的讲解方式，让我能够从不同维度去理解和掌握每一个知识点。 在讲解线性表时，作者并没有止步于顺序表和链表，而是进一步探讨了它们的优劣势，以及如何根据实际需求进行选择。比如，当需要频繁插入删除时，链表是更好的选择；而当需要快速访问时，顺序表则更具优势。这种“权衡和选择”的思维，对于我未来的程序设计非常有启发。 对于栈和队列，本书提供了非常丰富的算法应用，例如表达式求值、函数调用栈、银行排队系统、图的BFS等。这些应用案例，让我明白了这些基本数据结构为何如此重要，以及它们如何在计算机系统中扮演着关键角色。 在树的章节，作者不仅详细介绍了二叉树的各种遍历方法，还引入了堆（Heap）这一重要的数据结构，并解释了它在优先队列和堆排序中的应用。对于查找二叉搜索树的优化，如AVL树和红黑树，虽然篇幅有限，但作者也清晰地指出了它们的核心思想——如何在插入删除操作后保持树的平衡，从而保证查找效率。 图的讲解部分，作者非常注重对图的表示方法（邻接矩阵和邻接表）的对比分析，并详细讲解了DFS和BFS的原理和应用。特别是对图的连通性、拓扑排序、关键路径等算法的介绍，让我看到了图结构在解决复杂问题中的强大能力。 本书在算法分析部分，对时间复杂度和空间复杂度的讲解非常到位。作者不仅给出了各种算法的复杂度，还通过详细的步骤分析，解释了其来源，这有助于我理解算法的效率是如何产生的。 令我印象深刻的是，作者在讲解回溯算法和分支限界算法时，使用了“试探性”和“剪枝”的比喻。这让我能更直观地理解这些算法的核心思想——在搜索过程中，不断试探，并在发现死胡同后及时“剪掉”不必要的搜索分支。 这本书的排版非常清晰，重点内容突出，图文并茂，阅读起来非常舒适。而且，书中还穿插了一些“小贴士”或者“注意点”，提醒读者在学习过程中可能遇到的陷阱或容易混淆的地方。 《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》为我建立了一个完整的数据结构知识框架，让我能够系统地学习和理解这个重要的计算机科学领域。它不仅是一本教材，更像是一本“指导手册”，在我学习的每一个阶段都给予我宝贵的指引。
评分当我第一次拿起《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》时，脑海中闪过的是“专业”二字。它给我的第一印象就是内容非常扎实，体系完整，仿佛是一个经过精密设计和打磨的知识体系。 在讲解线性结构时，作者深入探讨了顺序表和链表各自的优缺点，并用图示清晰地展示了元素插入和删除操作时内存空间的实际变化。特别是链表部分，作者不仅讲解了单链表，还扩展到了双向链表和循环链表，并对它们各自的应用场景进行了分析，让我对链表的灵活运用有了更深的理解。 本书在讲解栈和队列时，没有停留在理论层面，而是提供了多个实际应用的例子，比如表达式求值、函数调用栈、银行排队系统等。这些生动的例子，让我深刻体会到这些看似简单的数据结构在解决实际问题中的重要性，也激发了我对算法设计的兴趣。 特别值得一提的是，作者在讲解树结构时，对二叉树的遍历算法进行了详尽的阐述。无论是前序、中序、后序还是层序遍历，都提供了递归和非递归两种实现方式，并且对它们的执行过程进行了详细的图解。这对于我理解树的结构和遍历的逻辑非常有帮助。 在图这一部分，本书不仅详细讲解了图的邻接矩阵和邻接表两种表示方法，还对深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种基本的图遍历算法进行了深入的剖析。作者通过多个实例，展示了DFS和BFS在不同图结构上的搜索过程，以及它们在解决实际问题中的应用，如连通性判断、寻找最短路径等。 对于查找和排序算法，本书可谓是面面俱到。从基础的顺序查找、折半查找，到高效的散列表查找，再到各种经典的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等，几乎涵盖了所有重要的算法。作者不仅给出了算法的伪代码和实现，还对它们的性能进行了详细的分析和比较，包括时间复杂度和空间复杂度，这对于我选择合适的算法来解决实际问题非常有指导意义。 令我印象深刻的是，本书在讲解复杂算法时，并没有一味地堆砌公式和代码，而是通过精心的步骤拆解和图示辅助，将抽象的逻辑变得易于理解。例如，在讲解快速排序时，作者会详细描述“划分”过程，并展示不同情况下的划分结果，从而帮助读者理解其“分而治之”的思想。 此外，本书的语言风格也非常严谨而专业，但又不会过于晦涩。它在保持学术性的同时，也注重知识的易读性，让读者能够轻松地沉浸在知识的海洋中。 这本书所构建的知识体系，让我对数据结构和算法有了更加系统和全面的认识。它不仅仅是一本教程，更像是一本“工具书”，可以在我遇到具体问题时，提供解决方案和思路。 总而言之，《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》是一本非常出色的数据结构教材，它在内容的深度、广度、严谨性以及易读性方面都做得非常出色，对于想要深入学习数据结构的学习者来说，绝对是一本不可多得的宝藏。
评分《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》给我的感觉，就像是在一个庞大而复杂的迷宫中，被一位经验丰富的向导引路。它没有让我迷失在各种抽象的概念中，而是清晰地指明了前进的方向。 书中对线性表的讲解，从顺序表到链表，再到双向链表和循环链表，每一步都走得很稳。作者不仅解释了它们的定义和操作，更重要的是，它会通过图示和文字描述，展示这些操作在内存中是如何实现的，比如指针的指向如何改变，内存中的数据如何移动。这种“可视化”的学习方式，让我能更深刻地理解数据结构的本质。 对于栈和队列，本书提供了非常多的实际应用场景，比如表达式求值、括号匹配、文件系统的目录结构、操作系统的任务调度等。这些贴近实际的例子，让我看到了数据结构在解决现实问题中的重要性，也让我觉得学习数据结构不再是纯粹的理论，而是有着实际意义的。 在讲解树结构时，作者从最基础的二叉树开始，逐步引入了各种遍历方式（前序、中序、后序、层序），并解释了它们的区别和应用。然后，又引出了查找二叉排序树，以及为了提高查找效率而引入的平衡二叉树（AVL树）和红黑树。这种由浅入深、逐步优化的讲解思路，让我能够更好地理解各种树结构的特点和设计原理。 对于图这一复杂的数据结构，本书的处理也相当出色。它详细讲解了图的两种主要表示方法——邻接矩阵和邻接表，并对比了它们的优缺点。然后，深入讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并通过多个实例展示了它们在图的遍历、连通性判断、拓扑排序等方面的应用。 本书在算法分析部分，对时间复杂度和空间复杂度的讲解非常细致。作者不仅给出了各种算法的复杂度，还通过分析算法的执行步骤，解释了其复杂度是如何得出的。例如，在讲解快速排序时，它会分析不同划分策略下递归树的深度，从而解释其平均和最坏情况下的复杂度。 我特别喜欢书中对回溯算法和分支限界算法的讲解。作者用“试探”和“剪枝”来比喻，让我能够理解这些算法在搜索过程中是如何进行选择和排除的。例如，在解决八皇后问题时，作者会一步步展示如何放置皇后，以及在发现冲突后如何回溯，重新选择位置。 此外，本书还对哈希表这一重要的数据结构进行了深入的讲解，包括哈希函数的设计、冲突解决方法（如链地址法和开放地址法），以及它们在查找、插入、删除操作上的效率分析。 《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》这本书，以其清晰的逻辑、生动的讲解、丰富的实例和严谨的分析，帮助我建立了一个扎实的数据结构知识体系。它不仅教会我如何实现各种数据结构和算法，更重要的是，它培养了我分析问题、解决问题的能力，为我未来的学习和发展奠定了坚实的基础。
评分拿到这本《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》的时候，我最直观的感受就是它的“厚重感”。不是说纸张有多厚，而是它所承载的知识分量和严谨性。作为一本教程，它显然不仅仅是停留在“介绍”的层面，而是真正意义上的“教程”，意味着它要引领读者深入理解，并且能够举一反三。 在阅读的过程中，我最先注意到的是它对每个数据结构讲解的“前置准备”。在进入具体的定义和操作之前，作者总是会先介绍这个数据结构出现的背景，它要解决什么样的问题，以及为什么现有的方法可能不够高效。这种“为什么”的引入，让我觉得学习更有目的性，不是为了学习而学习，而是为了解决实际问题而学习。比如在讲到树形结构的时候，它不会直接抛出二叉树的定义，而是先聊聊现实世界中各种层级关系（比如公司的组织架构，文件的目录结构）是如何被建模的，然后引出树的概念。 这本书在算法部分的处理也做得非常到位。每一个算法，不仅仅是给出伪代码或者C/C++代码，更重要的是对其背后的逻辑进行拆解。它会详细分析算法的每一步执行过程，并通过图示来辅助说明。更难得的是，它对于算法的优化和改进也做了探讨，会比较不同算法在效率上的差异，以及在特定场景下哪种算法更具优势。这对于我这种希望深入理解算法精髓的学习者来说，非常有价值。我不再满足于“能写出来”，而是开始思考“写得好”。 我个人特别喜欢它在习题设置上的梯度。从最基础的填空题、选择题，到需要自己动手实现数据结构和算法的编程题，再到一些需要分析和比较的综合题，覆盖了不同的学习层次。对于刚入门的同学，基础题可以帮助巩固概念；对于有一定基础的同学，编程题和综合题则能很好地锻炼实际应用能力。而且，书后的答案不仅仅是给出最终结果，很多题目都有详细的解题思路和分析过程，这比单纯地对答案更有助于学习。 在讲解的过程中，作者非常注重概念的严谨性，但也并非枯燥乏味。它会使用一些贴切的比喻和生活中的例子来解释抽象的概念。比如在讲解哈希表的时候，会用“存物架”来比喻，每个槽位都对应一个哈希值，而里面的物品就是我们要存储的数据。这种形象化的描述，大大降低了理解的门槛，也让学习过程变得更加生动有趣。 这本书在数据结构与C语言（或者其他编程语言）的结合上也做得很好。它不会让你觉得是在学习两个独立的学科，而是将数据结构的概念与具体的编程实现紧密地联系在一起。你会看到如何用代码来表示链表，如何实现栈的压栈和弹栈操作，如何遍历一棵二叉树。这种“理论与实践并重”的学习方式，让我能够更好地将学到的知识应用到实际编程中。 我特别欣赏这本书对“动态性”的强调。很多数据结构，比如链表、树、图，其核心特点就是其动态的变化性。作者在讲解时，会反复强调元素的插入、删除、查找等操作是如何影响数据结构的整体形态的。通过对这些动态过程的细致描绘，我能够更深刻地理解数据结构是如何工作的，以及它们在不同操作下的性能表现。 这本书不仅仅是对数据结构的介绍，更是一种思维方式的训练。它教会我如何将现实世界中的问题抽象化，如何选择合适的数据结构来组织和存储数据，以及如何设计高效的算法来处理这些数据。这种思维训练，对于我在其他计算机科学领域的学习和未来的职业发展，都具有深远的影响。 这本书的内容深度和广度都相当可观，涵盖了数据结构领域绝大多数重要的主题。对于一本教材来说，能够如此全面且深入地讲解，实属不易。它为我构建了一个完整的数据结构知识体系，让我能够从整体上把握这个领域，而不是零散地学习各个孤立的概念。 总的来说，《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》是一本非常扎实、全面且富有启发性的教材。它不仅能帮助我通过课程考试，更能为我打下坚实的计算机科学基础，培养解决问题的能力。我十分感谢作者和编者为我们提供了这样一本优秀的学习资源。
评分《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》给我最深刻的印象，莫过于它在概念讲解上的“刨根问底”。很多教材可能仅仅给出定义和操作，但这本书则会花大量的笔墨去解释“为什么”是这样，以及“这样做”的原理是什么。 例如，在介绍链表时，作者并没有直接给出节点的结构体定义，而是先从数组在内存中的连续存储特点出发，引出其在插入删除元素时需要移动大量元素的缺点。然后，通过引入“指针”这一概念，逐步引导读者理解如何通过节点间的链接来实现非连续存储，从而克服数组的局限性。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让我感觉自己是在“理解”而不是“记忆”。 对于算法的时间复杂度和空间复杂度分析，这本书的处理尤为严谨。作者不会简单地抛出一个O(n)或者O(n log n)的结论，而是会详细地分析算法中每一个循环、每一次递归调用所消耗的计算资源，以及所需存储空间。例如，在讲解快速排序时，它会通过对比不同划分策略下递归树的深度，来解释为什么它的平均时间复杂度是O(n log n)，而在最坏情况下的时间复杂度会退化到O(n^2)。这种细致入微的分析，让我对算法的性能有了更深刻的认识。 在书中，我惊喜地发现，许多抽象的数据结构概念都被赋予了生动的“生命”。比如，讲解递归时，它会用“照镜子”的比喻，当你看到镜子里自己，镜子里的自己又在看镜子里的自己，形成一种无限循环的感觉，而递归的出口就是打破这种循环的机制。这种形象的比喻，让我在面对枯燥的数学模型时，也能找到切入点，理解其内在逻辑。 本书在示例代码的选取上，也体现了其精心设计。代码风格清晰，注释详尽，并且充分考虑了各种边界条件和异常情况的处理。例如，在实现链表的插入操作时，不仅考虑了插入到表头、表尾以及中间位置的情况，还细致地处理了链表为空时的特殊逻辑。这种严谨的代码实现，对我学习如何编写健壮的代码起到了很好的示范作用。 我特别喜欢书中在章节末尾设置的“思考题”和“扩展题”。这些题目并非简单的重复练习，而是能够引导我深入思考数据结构的本质，甚至触及一些更高级的概念。例如，在学习完图之后，书中会提出一些关于图连通性、最短路径问题的变种，这促使我去思考如何修改现有的算法，或者引入新的数据结构来解决这些问题。 这本书对我最大的价值在于，它教会了我一种“分析问题”的方法论。在面对一个新问题时，我不再是盲目地去尝试，而是会先思考：这个问题涉及哪些数据？数据之间有什么关系？哪种数据结构最适合组织这些数据？哪种算法最高效地处理这些数据？这种由数据结构和算法驱动的分析思路，已经渗透到我解决其他编程问题的过程中。 阅读过程中，我感到作者对初学者非常友好，语言通俗易懂，避免了过多晦涩的专业术语。但同时，它又没有牺牲内容的严谨性和深度。这种平衡的拿捏，让我在感到轻松愉悦的同时，又能真正地学到有用的知识。 对于学习数据结构而言，代码的实现固然重要，但更重要的是理解其背后的思想和原理。《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》在这方面做得尤为出色，它不仅教会我“如何做”，更教会我“为什么这样做”，以及“如何做得更好”。 我认为，这本书不仅仅是帮助我学习数据结构这门课程，更是为我打开了一扇通往更广阔的计算机科学世界的大门。它所传授的知识和思维方式，必将是我未来学习和工作中宝贵的财富。
评分接触《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》以来，我最直观的感受是，它将原本枯燥乏味的概念，通过一种巧妙的方式变得生动起来。就好像给一堆冰冷的符号和逻辑，注入了“灵魂”。 在讲解线性表的概念时，作者并没有直接给出数学定义，而是先从“数据组织”这个更宏观的层面入手。它会先阐述为什么我们需要一种方式来有序地存储和管理数据，然后引出线性表作为最基础的组织形式。这种“由大到小”的切入点，让我能更清晰地理解数据结构存在的意义。 对于链表，书中有一个非常精彩的比喻：将链表比作一串“手拉手”的小朋友。每个小朋友（节点）不仅自己有东西（数据），还知道下一个小朋友是谁（指针）。这个简单的比喻，瞬间就让我抓住了链表的核心——通过指针链接，实现非连续存储。而且，作者还详细讲解了如何通过改变小朋友之间的“手拉手”状态（修改指针），来实现链表的插入和删除操作。 在谈到栈时，书中用“叠放的盘子”来形象地说明其后进先出（LIFO）的特点。你只能取走最上面的盘子，而不能轻易拿到下面的。这个生动的类比，让我一下子就理解了栈的应用场景，比如函数调用栈，当函数A调用函数B时，B就像压入栈顶，当B执行完毕返回时，B就被弹出。 对于队列，书中则用“排队买票”的场景来阐释其先进先出（FIFO）的特性。第一个排队的人最先买到票出去，而新来的人则排在队尾。这让我明白了队列在任务调度、消息队列等场景下的应用原理。 本书在树的讲解上，也做得非常用心。在介绍二叉树时，作者会将其与现实世界中的“家谱”或“组织架构”相类比，帮助读者理解节点的父子关系和层级结构。对于各种遍历方式，作者不仅给出了代码，还通过图示一步步演示了访问的顺序，让我能够清晰地看到不同遍历方式的特点。 在图的部分，作者用“城市之间的道路网络”来类比图的结构。城市就是顶点，道路就是边。然后讲解了如何用邻接矩阵和邻接表来“画出”这个网络地图，以及如何通过DFS和BFS在地图上“行走”，找到所有可达的地点。 我特别喜欢的是，书中对于算法复杂度分析，并非简单的公式堆砌，而是会通过“数格子”或者“画线”的方式，直观地展示算法执行的次数，以及其与问题规模n的关系。例如，讲解冒泡排序时，作者会画出每一轮比较交换的次数，让读者直观地看到随着n的增大，比较次数如何成倍增长。 这本书的语言风格非常流畅，没有生硬的学术术语，而是用一种非常人性化的方式，将复杂的概念娓娓道来。读起来就像是在和一位经验丰富的老师交流，他能准确地捕捉到你可能遇到的困惑，并提供恰到好处的解释。 我感觉，这本书不仅仅是在教我数据结构，更是在培养我一种“抽象思考”的能力。它让我学会如何将现实世界的问题，转化为计算机可以理解和处理的模型，并找到最优的解决方案。 总而言之，《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》是一本真正能够“点亮”数据结构学习的书。它用生动的比喻、形象的图示和清晰的逻辑，化繁为简，让我在轻松愉悦的氛围中，深刻地掌握了这门核心课程。
评分这本书真的是我数据结构学习路上的“指路明灯”！当初拿到《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》的时候，说实话，有点忐忑。毕竟数据结构这门课，在很多人眼里都是“劝退课”，抽象的概念、复杂的算法，常常让人望而生畏。但这本书从一开始就给了我很大的信心。 它的内容编排非常合理，循序渐进，就像是在一步步引导你攀登一座知识的高峰。从最基础的线性表、栈、队列开始，到后面更复杂的树、图、查找和排序，每一步都讲解得清晰透彻。我尤其喜欢它在讲解每个概念时，都会配上非常直观的图示和通俗易懂的类比。比如讲到链表的时候，它不是直接抛出枯燥的节点定义和指针操作，而是用“一串珠子”的比喻，每个珠子（节点）都装着信息（数据）并且有一个指向下一个珠子的线（指针），这瞬间就让我理解了链表的精髓。 而且，这本书不仅仅是理论的堆砌。在每一个章节的末尾，都会有一系列精心设计的习题，这些习题的难度和广度都恰到好处。有基础概念的巩固，有算法实现的练习，还有一些稍微拓展性的思考题。对于我这种初学者来说，这些习题就像是“试金石”，能让我及时检验自己的学习效果，发现薄弱环节。如果遇到困难，书后面的详细解答和分析又能帮助我理清思路，茅塞顿开。我经常会在做完一道题后，反复对照书上的讲解，直到完全弄懂为止，这种“啃骨头”式的学习过程，让我收获颇丰。 这本书最大的亮点之一，在我看来，是它对算法的时间复杂度和空间复杂度的讲解。这一点对于理解算法的效率至关重要。它不是简单地给出一堆符号和公式，而是会通过详细的步骤分析，让你清楚地知道为什么一个算法是O(n)，另一个是O(n log n)，又或者是O(n^2)。这种深入浅出的讲解方式，让我不再对算法复杂度感到恐惧，反而能主动去分析和比较不同算法的优劣，为我以后解决实际问题打下了坚实的基础。 而且，这本书的语言风格非常友好，没有那种高高在上的学术腔调，而是像一位耐心细致的老师在循循善诱。即使是那些非常抽象的概念，通过作者的描述，也变得生动有趣起来。比如在讲解递归的时候，它会用“俄罗斯套娃”或者“镜子里的镜像”来比喻，让人一下子就能抓住递归的核心思想。这种寓教于乐的方式，极大地激发了我学习的积极性，让我觉得学数据结构并不是一件枯燥乏味的事情，而是一场充满智慧的探索。 我特别欣赏这本书在数据结构的应用方面所做的努力。它不只是停留在理论层面，而是会给出很多在实际编程中会遇到的典型应用场景。比如在讲解栈的时候，会涉及到表达式求值和函数调用栈；在讲解队列的时候，会分析操作系统中的任务调度问题。这些真实的案例，让我看到了数据结构在现实世界中的重要价值，也为我日后的程序设计提供了很多思路和启发。我不再是孤立地学习某个概念，而是能将其与实际问题联系起来，学习的动力也更加强劲。 这本书的排版也非常舒服，字体大小适中，行距合理，图文并茂。阅读起来一点也不会觉得疲劳，我可以长时间地沉浸在书中的知识海洋里。而且，重要的概念和术语都会用加粗或者其他醒目的方式标注出来，方便我快速地抓住重点。这种细节上的用心，体现了编者对读者的尊重，也让学习过程更加高效和愉悦。 我曾经尝试过其他的数据结构书籍，但总觉得要么过于理论化，要么过于简单粗暴，难以真正地掌握。直到遇到了《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》，我才感觉找到了“对的书”。它提供的学习路径非常清晰，让我知道每一步应该做什么，以及如何去评估自己的掌握程度。书中的每一个小知识点，都仿佛是精心打磨过的宝石，散发着智慧的光芒，等待我去发掘。 这本书的价值远不止于考试，它培养了我严谨的逻辑思维能力和解决复杂问题的能力。数据结构的思想，渗透到计算机科学的各个领域，掌握好它，就像是掌握了一把打开更广阔世界大门的钥匙。我真心觉得，这本书对于任何想要深入理解计算机科学原理的学生来说，都是一本不可或缺的宝藏。它教会我的，不仅仅是代码的实现，更是思维的方式。 总而言之，这是一本集理论性、实践性、易读性于一体的优秀教材。它以一种非常人性化的方式，将复杂的数据结构概念化繁为简，让学习者能够循序渐进地掌握这门核心课程。我强烈推荐给所有正在学习数据结构或者对数据结构感兴趣的朋友们，相信我，这本书一定会成为你们学习路上的得力助手！
评分《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》在我看来，是一本“有温度”的教材。它不像一些纯粹的理论书籍那样冷冰冰，而是充满了对学习者的关怀和引导。 在讲解线性表时，作者并没有直接给出定义，而是先从“数据集合”这一概念入手，引出了如何有效地组织和访问数据。然后，逐步介绍了顺序表和链表，并用非常直观的图示来展示它们在内存中的存储方式以及插入、删除操作的过程。这种“润物细无声”的讲解方式，让我很容易就接受了这些概念。 对于栈和队列，本书提供了非常多的实际应用场景，比如表达式求值、函数调用栈、银行排队系统、图的BFS等。这些生动的例子，让我看到了这些基本数据结构在解决实际问题中的重要性，也激发了我对算法设计的兴趣。 在讲解树结构时，作者从二叉树开始，详细介绍了各种遍历方式（前序、中序、后序、层序），并解释了它们的区别和应用。然后，又引出了查找二叉排序树，以及为了提高查找效率而引入的平衡二叉树（AVL树）和红黑树。这种由浅入深、逐步优化的讲解思路，让我能够更好地理解各种树结构的特点和设计原理。 对于图这一复杂的数据结构，本书的处理也相当出色。它详细讲解了图的两种主要表示方法——邻接矩阵和邻接表，并对比了它们的优缺点。然后，深入讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并通过多个实例展示了它们在图的遍历、连通性判断、拓扑排序等方面的应用。 本书在算法分析部分，对时间复杂度和空间复杂度的讲解非常细致。作者不仅给出了各种算法的复杂度，还通过分析算法的执行步骤，解释了其复杂度是如何得出的。例如，在讲解快速排序时，它会分析不同划分策略下递归树的深度，从而解释其平均和最坏情况下的复杂度。 我特别喜欢书中对回溯算法和分支限界算法的讲解。作者用“试探”和“剪枝”来比喻，让我能够理解这些算法在搜索过程中是如何进行选择和排除的。例如，在解决八皇后问题时，作者会一步步展示如何放置皇后，以及在发现冲突后如何回溯，重新选择位置。 此外，本书还对哈希表这一重要的数据结构进行了深入的讲解，包括哈希函数的设计、冲突解决方法（如链地址法和开放地址法），以及它们在查找、插入、删除操作上的效率分析。 《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》这本书，以其清晰的逻辑、生动的讲解、丰富的实例和严谨的分析，帮助我建立了一个扎实的数据结构知识体系。它不仅教会我如何实现各种数据结构和算法，更重要的是，它培养了我分析问题、解决问题的能力，为我未来的学习和发展奠定了坚实的基础。
评分初次翻阅《数据结构教程（第5版）学习指导/高等学校数据结构课程系列教材》，我便被它那清晰而逻辑严谨的编排方式所吸引。不同于一些堆砌概念的书籍，它仿佛遵循着一条精心设计的学习路径，一步步将读者从数据结构世界的门外，引导至其核心。 书的开篇，作者并未急于抛出复杂的定义，而是从“为何需要”的角度切入，深入浅出地阐述了数据结构在计算机科学中的重要性。这种“问题导向”的学习方式，极大地激发了我的好奇心和求知欲。当了解到数据结构如何影响算法的效率，进而影响整个程序的性能时，我便对手中的这本书充满了期待。 在讲解线性表时，作者不仅详细介绍了顺序表和链表的实现原理，还花了相当大的篇幅对比了它们在插入、删除、查找等操作上的优劣。并通过图示生动地展示了这些操作在内存中的具体过程，比如链表中指针的改变，顺序表中元素的移动，这些细节的呈现，让原本抽象的概念变得无比具象。 对于栈和队列这两个基础但至关重要的数据结构，本书的讲解更是细致入微。作者通过生活化的例子，如“叠盘子”来比喻栈的后进先出（LIFO）特性，用“排队买票”来形容队列的先进先出（FIFO）特性，使得这些概念不再生硬，而是充满了生活气息。同时，它还提供了诸如表达式求值、迷宫求解等实际应用案例，让我深刻体会到这些数据结构在解决实际问题中的威力。 我尤其欣赏书中对“树”的讲解。从二叉树到各种变体，再到平衡查找树，作者循序渐进，层层递进。对于各种遍历方式（前序、中序、后序、层序），不仅给出了递归和非递归的实现方法，还详细分析了它们的执行过程和时间复杂度。对于查找二叉排序树的优化，如AVL树和红黑树，虽然篇幅有限，但作者也力求点出其核心思想和平衡机制，为读者打开了进一步学习的视野。 图这一部分，作者在讲解邻接矩阵和邻接表这两种表示方法时，详细对比了它们的优劣势，以及在不同场景下的适用性。对于图的遍历（深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS），本书不仅提供了清晰的算法描述，还配以丰富的图示，展示了搜索过程中顶点的访问顺序，这对于理解图的遍历过程至关重要。 在算法部分，本书对动态规划、贪心算法等经典算法思想的介绍，也做得十分出色。作者通过几个典型的例子，如背包问题、最长公共子序列等，将抽象的算法思想具象化，引导读者理解如何将问题分解，如何找到最优子结构和重叠子问题，最终构建出动态规划的递推关系。 此外，书中关于查找（顺序查找、折半查找、散列表查找）和排序（冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序）的讲解，也体现了其严谨性和全面性。作者不仅给出了各种算法的代码实现，还详细分析了它们的时间复杂度和空间复杂度，并进行了横向和纵向的比较，帮助读者建立起对不同算法性能的直观认识。 这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本“教科书”，更像是一位经验丰富的老师，在用最清晰、最有效的方式，引导你一步步掌握数据结构这一复杂而又迷人的学科。它所传达的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维模式。
评分之前急着用书，买的时候没在意，买成了工具书。书只是打了8.5折左右，纸质也不是很好吧，加上运费刚好是定价的价格。这本书就勉强留着用了，以后买书一定要看清楚。
评分没看呢
评分没看呢
评分质量挺好，字体清晰
评分还不错，挺好的。
评分还不错，挺好的。
评分之前急着用书，买的时候没在意，买成了工具书。书只是打了8.5折左右，纸质也不是很好吧，加上运费刚好是定价的价格。这本书就勉强留着用了，以后买书一定要看清楚。
评分还行
评分还不错，挺好的。
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