正版自考教材 02331 2331 数据结构 2012年版 苏仕华 外语教学与研究出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 中泰利图书专营店

出版社： 外语教学与研究出版社

ISBN：9787513517249

版次：2012

商品编码：1586846667

全国高等教育自学考试指定教材   【书名】：数据结构   【组编】：全国高等教育自学考试指导委员会     【主编】：苏仕华   【版次】：2012年3月第1版   【出版】：外语教学与研究出版社   【课程代码】：02331   【新旧程度】：全新   【定价】：29.00元  

数据结构：理论与实践的深度探索 本书旨在为读者提供对数据结构这一计算机科学核心领域全面而深入的理解。我们将从最基础的概念出发，逐步构建起严谨的理论框架，并结合大量的实例和代码演示，帮助读者掌握不同数据结构的设计、实现、分析与应用。本书强调理论与实践的紧密结合，致力于培养读者独立分析问题、设计高效解决方案的能力。 第一章：绪论——数据结构的基石 在正式展开数据结构之旅前，本章将为读者打下坚实的基础。我们将首先阐述数据结构在计算机科学中的地位和重要性，解释它为何是编写高效、可维护程序的关键。接着，我们将引出“数据”和“结构”这两个核心概念，探讨它们之间的关系以及在不同应用场景下的表现。 数据与信息： 区分数据和信息的概念，理解数据是如何被组织和表示以传递有意义信息的。 数据结构的概念： 引入数据结构的核心定义，即如何在计算机中组织、存储和管理数据，以便高效地进行访问和操作。 抽象数据类型（ADT）： 深入理解ADT的概念，学习如何将具体的数据结构与其操作进行逻辑上的分离，强调“做什么”而非“怎么做”。我们将通过列表、栈、队列等简单ADT的例子，展示ADT的抽象过程，并初步探讨其数学模型。 算法与数据结构的关系： 强调算法和数据结构是密不可分的，数据结构为算法提供了组织数据的框架，而算法则是在这些数据结构上执行的指令集。我们将探讨算法的效率如何依赖于所选择的数据结构。 算法分析初步： 介绍算法分析的基本概念，包括时间复杂度和空间复杂度。我们将学习如何使用大O记法来度量算法的渐进效率，理解其在评估算法优劣时的重要性。 常见算法效率的比较： 简单介绍一些常见的算法时间复杂度，如O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)等，并说明在什么情况下会遇到这些复杂度。 第二章：线性结构——有序的组织 本章将聚焦于最基本的线性数据结构，即数据元素之间存在一对一关系的结构。我们将深入剖析这些结构的原理，并学习如何利用它们解决实际问题。 数组（Array）： 概念与特性： 详细介绍数组作为连续内存存储的线性结构，理解其索引访问的特性。 一维数组与多维数组： 讲解一维数组的定义、访问方式、以及如何表示二维及更高维度的数组，并分析其在矩阵、图像等领域的应用。 数组的实现与操作： 演示数组的创建、插入、删除、查找等基本操作，并分析这些操作的时间复杂度。 数组的优缺点： 总结数组的优点（随机访问效率高）和缺点（插入删除效率低，内存固定）。 链表（Linked List）： 概念与节点结构： 介绍链表的非连续内存存储特性，重点讲解节点（node）的组成（数据域和指针域）。 单向链表： 深入解析单向链表的结构、遍历、插入（头插、尾插、中间插入）、删除（删除头节点、尾节点、特定节点）等操作，并分析其时间复杂度。 双向链表： 介绍双向链表的节点结构（包含前驱指针），讲解其遍历、插入、删除操作，并对比其与单向链表的优劣。 循环链表： 讲解循环链表的概念，以及单向循环链表和双向循环链表的实现，分析其在特定应用场景下的优势。 链表的应用： 探讨链表在实现动态大小列表、多项式表示、实现栈和队列等方面的应用。 栈（Stack）： 概念与操作： 定义栈的“后进先出”（LIFO）特性，介绍其核心操作：入栈（push）和出栈（pop），以及查看栈顶元素（peek）。 基于数组的栈实现： 演示如何使用数组实现栈，分析其时间复杂度。 基于链表的栈实现： 演示如何使用链表实现栈，分析其时间复杂度，并与数组实现进行比较。 栈的应用： 详述栈在函数调用（递归）、表达式求值（中缀转后缀、后缀求值）、括号匹配、深度优先搜索（DFS）等方面的经典应用。 队列（Queue）： 概念与操作： 定义队列的“先进先出”（FIFO）特性，介绍其核心操作：入队（enqueue）和出队（dequeue），以及查看队头元素（peek）。 基于数组的队列实现： 演示如何使用数组实现队列，重点讲解顺序队列的实现及其队满队空问题，以及循环队列的优化。分析其时间复杂度。 基于链表的队列实现： 演示如何使用链表实现队列，分析其时间复杂度，并与数组实现进行比较。 队列的应用： 详述队列在广度优先搜索（BFS）、任务调度、操作系统中的进程管理、缓冲区等方面的应用。 第三章：非线性结构——多维度的关系 本章将超越线性的约束，探索更复杂的数据组织方式，理解数据元素之间存在一对多或多对多的关系。 树（Tree）： 概念与术语： 定义树的基本概念，如根节点（root）、父节点（parent）、子节点（child）、兄弟节点（sibling）、叶节点（leaf）、深度（depth）、高度（height）、度（degree）等。 二叉树（Binary Tree）： 定义与性质： 介绍二叉树的定义（每个节点最多有两个子节点）以及满二叉树、完全二叉树的性质。 二叉树的遍历： 详细讲解先序遍历（Preorder）、中序遍历（Inorder）、后序遍历（Postorder）以及层序遍历（Level Order）。通过示例说明不同遍历顺序的特点及其应用。 二叉树的表示： 探讨如何使用数组和链表来表示二叉树。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 定义与性质： 引入BST的有序性：左子树所有节点的值小于根节点，右子节点所有节点的值大于根节点。 BST的操作： 实现BST的插入、删除、查找操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 BST的效率问题： 探讨当BST退化成链表时效率下降的问题。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： AVL树： 介绍AVL树的平衡因子概念，以及通过旋转（左旋、右旋、左右旋、右左旋）来维持树的平衡。 红黑树（Red-Black Tree）： 简要介绍红黑树作为另一种平衡二叉搜索树，以及其性质（节点颜色、路径性质等）和在实际应用中的优势（如C++ STL中的map和set）。 堆（Heap）： 概念与性质： 定义堆，特别是最大堆（Max Heap）和最小堆（Min Heap）的性质。 堆的实现（二叉堆）： 讲解如何使用数组高效地实现二叉堆，包括上浮（sift-up）和下沉（sift-down）操作。 堆的应用： 重点讲解堆在堆排序（Heap Sort）中的应用，以及在优先队列（Priority Queue）中的实现。 图（Graph）： 概念与术语： 定义图的顶点（vertex）和边（edge），以及无向图、有向图、加权图、连通图、强连通图等概念。 图的表示： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）： 讲解使用二维数组表示图，分析其空间复杂度和操作效率。 邻接表（Adjacency List）： 讲解使用链表或数组列表表示图，分析其空间复杂度和操作效率。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）： 详细讲解DFS的递归和非递归实现，以及在连通性判断、拓扑排序、查找回路等方面的应用。 广度优先搜索（BFS）： 详细讲解BFS的实现，以及在最短路径（无权图）、连通分量查找等方面的应用。 图的应用： 探讨图在社交网络分析、导航系统、网络路由、状态机设计等领域的广泛应用。 最短路径算法： Dijkstra算法： 讲解Dijkstra算法（单源最短路径，非负权边）的原理、实现和时间复杂度。 Floyd-Warshall算法： 介绍Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径，可含负权边但不能有负权回路）的原理。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： Prim算法： 讲解Prim算法（生长法）的原理和实现。 Kruskal算法： 讲解Kruskal算法（加边法）的原理和实现，包括并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构的应用。 第四章：查找与排序——数据处理的效率之王 本章将深入探讨数据处理中的两个核心问题：高效地查找数据和有序地排列数据。 查找（Searching）： 顺序查找（Sequential Search）： 讲解顺序查找的原理、实现和时间复杂度。 折半查找（Binary Search）： 详细讲解折半查找（仅适用于有序数组）的原理、递归和非递归实现，及其高效的时间复杂度。 散列查找（Hashing）： 散列表（Hash Table）概念： 介绍散列的概念，包括散列函数、散列冲突、冲突解决方法。 散列函数的设计： 讨论常用散列函数的构造方法，如除留余数法、乘法散列法等。 冲突解决方法： 详细讲解链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测、双散列等）。 散列表的性能分析： 分析散列表的平均查找、插入、删除时间复杂度，以及装载因子（Load Factor）的重要性。 散列的应用： 探讨散列表在数据库索引、缓存、集合（Set）和映射（Map）等数据结构中的应用。 排序（Sorting）： 排序算法的分类： 介绍内排序与外排序，稳定排序与不稳定排序。 简单排序算法： 冒泡排序（Bubble Sort）： 讲解冒泡排序的原理，分析其时间复杂度（O(n^2)）。 选择排序（Selection Sort）： 讲解选择排序的原理，分析其时间复杂度（O(n^2)）。 插入排序（Insertion Sort）： 讲解插入排序的原理，分析其时间复杂度（O(n^2)），并说明其在部分有序数组上的优势。 高效排序算法： 希尔排序（Shell Sort）： 介绍希尔排序（增量排序）的思想，分析其改进的性能。 快速排序（Quick Sort）： 详细讲解快速排序（分治法）的原理，包括枢轴（pivot）的选择、分区（partition）操作，分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 归并排序（Merge Sort）： 详细讲解归并排序（分治法）的原理，包括合并（merge）操作，分析其稳定性和时间复杂度（O(n log n)）。 其他排序算法： 堆排序（Heap Sort）： 回顾堆排序的实现，分析其时间复杂度（O(n log n)）。 桶排序（Bucket Sort）： 介绍桶排序的基本思想，适用于数据分布均匀的情况。 基数排序（Radix Sort）： 介绍基数排序的基本思想，适用于整数排序。 排序算法的比较与选择： 总结各种排序算法的特点、时间/空间复杂度、稳定性，并给出在不同场景下的选择建议。 第五章：算法设计与分析的进阶 本章将进一步提升读者在算法设计与分析方面的能力，介绍更高级的设计范式和分析工具。 算法设计范式： 分治法（Divide and Conquer）： 回顾二叉树、快速排序、归并排序中的分治思想，并介绍其通用框架。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 概念与思想： 介绍动态规划的核心思想——将问题分解为相互重叠的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算。 最优化原理与无后效性： 阐述动态规划适用的两个重要性质。 DP的状态定义、状态转移方程与边界条件： 讲解如何构建DP解决方案的关键要素。 经典DP问题： 详细讲解斐波那契数列、背包问题（0/1背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、最长递增子序列（LIS）、编辑距离等经典动态规划问题。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 概念与思想： 介绍贪心算法在每一步都做出局部最优选择，期望最终得到全局最优解的思想。 贪心选择性质与最优子结构： 阐述贪心算法适用的条件。 经典贪心问题： 讲解活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim、Kruskal）、单源最短路径（Dijkstra）中的贪心应用。 回溯法（Backtracking）： 概念与思想： 介绍回溯法是一种通过试探、搜索来找到问题解的算法。当发现当前路径无法通向解时，就“回溯”到上一步，尝试其他可能性。 搜索树： 解释回溯法如何在搜索树上进行搜索。 经典回溯问题： 讲解n皇后问题、全排列、组合问题、子集问题等。 算法复杂度进阶： 主定理（Master Theorem）： 介绍主定理用于分析递归方程，特别是分治算法的时间复杂度。 摊还分析（Amortized Analysis）： 介绍摊还分析的概念，用于分析一系列操作的总成本，例如动态数组的扩容操作。 NP-完全性理论初步： 简要介绍P类问题、NP类问题、NP-hard问题和NP-complete问题，以及NP-完全性在判断问题难度的重要性。 附录：数据结构与算法的实践建议 如何选择合适的数据结构： 提供一套系统性的思考框架，帮助读者根据问题需求选择最合适的数据结构。 如何设计高效的算法： 总结常见的算法设计技巧和调试方法。 学习资源推荐： 推荐进一步学习数据结构与算法的图书、在线课程、编程练习平台等。 编程语言的实现细节： 简要说明不同编程语言在实现数据结构和算法时的注意事项和特性（例如，Java的ArrayList和LinkedList，Python的list和collections模块）。 本书的最终目标是，让读者不仅能理解各种数据结构和算法的原理，更能灵活地运用它们来解决实际编程问题，为进一步的计算机科学学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我选择这本书很大程度上是冲着苏仕华老师这个名字来的。在自考圈子里，这位老师的教材往往代表着一种严谨和深度，不是那种为了凑页数而填充内容的“注水书”。阅读前几章的导论部分时，确实能感受到那种深厚的学术底蕴，他对“数据结构”这个学科的定义和演进的阐述，不仅仅是知识点的罗列，更融入了作者对计算机科学发展历程的思考。这种宏观的视角非常宝贵，能帮助我们建立起更完整的知识体系，而不是死记硬背孤立的算法。不过，这也带来了一个潜在的挑战：对于初次接触数据结构的读者来说，这种深度可能会显得有些“高冷”，铺垫可能不够细致，需要读者有一定的预备知识基础才能完全跟上作者的思路。对于像我这种需要迅速掌握应试技巧的人来说，可能需要花更多的时间去消化那些理论背景，才能顺畅地过渡到解题技巧上。但从长远来看，这种深度无疑是更有价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种沉稳的深蓝色调，配上清晰的字体，一下子就感觉是正经的学术书籍，而不是那种花里胡哨的辅导资料。拿到手里，分量也挺实在的，感觉装帧很扎实，翻开扉页，印刷质量也无可挑剔，墨色浓郁，纸张的触感也相当舒服，长时间阅读下来眼睛也不会太累。尤其是那种旧版教材特有的味道，让我瞬间回想起大学时代在图书馆里泡着，啃那些厚厚的专业书的时光，带着一股子知识的厚重感。不过，话说回来，虽然外观上给人一种可靠的感觉，但作为一本自考教材，我更关心的是它内在的逻辑结构和内容的覆盖面。我希望它能紧密贴合考试大纲，每一个知识点都讲解得透彻到位，而不是那种似是而非的叙述。光是好看可不行，真材实料才是硬道理，毕竟我们是为了通过考试，为了学到真本事才买它的。从装帧来看，出版社倒是挺用心，看得出是想做一本可以经得起时间考验的教材，这态度值得肯定。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个下午来浏览这本书的目录和章节划分，说实话，初步印象是它的组织结构还是挺有章法的，从基础概念的引入，到核心算法的剖析，再到实际应用的探讨，层层递进，脉络清晰。特别是它对递归和分治思想的处理，似乎比我之前看的某些版本要更直观一些，用了很多图示辅助理解，这对于理解那些抽象的数据结构（比如树和图的遍历）至关重要。我个人比较关注的是它对时间复杂度和空间复杂度的分析部分，这块往往是自考的难点和得分点。我注意到作者似乎在这方面下足了功夫，提供了多种不同规模测试下的性能对比，这一点非常实用，能帮助我们建立起对算法效率的直观认识，而不是仅仅停留在书面公式上。当然，光看目录是无法判断深度的，但至少它给出了一个非常好的框架，让人有信心继续深入下去，期待后面的内容能像目录展示的这样，逻辑严密，层层递进，能够真正指导我解决实际的算法设计问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一本2012年出版的教材，其内容的“新颖度”是一个不得不考虑的问题。数据结构和算法领域虽然基础理论相对稳定，但随着硬件和应用场景的发展，一些新型的数据结构和优化算法也在不断涌现。我翻阅后发现，这本书的重点显然放在了那些经典的、核心的、在任何考纲中都占据主导地位的内容上，例如链表、树、图、排序和查找这些“基石”。对于这些经典内容，其讲解的深度和广度是毋庸置疑的，非常扎实可靠，足以应对绝大部分考试要求。但我也隐约感觉到，对于一些近些年才兴起或者在特定领域应用广泛的优化技术，比如某些基于内存层次结构的算法优化，或者针对特定硬件的数据结构设计，这本书的覆盖面相对有限，这或许是由于出版年代所致。总的来说，它是一本非常优秀的“基石”教材，适合打牢基础，但如果想追求前沿技术，可能需要搭配其他更近期的参考资料进行补充阅读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格显得非常传统，几乎没有采用时下流行的那种大色块、花哨的图表来吸引眼球，而是坚持了教科书一贯的黑白分明、以文字为主的风格。对于追求效率、不喜欢被视觉干扰的理工科学生来说，这绝对是一种福音。每一页的内容密度都很高，信息量扎实，没有太多留白，这使得整本书的知识承载量非常大，让人感觉物超所值。然而，这种极致的“务实”也带来了一个副作用：在解释一些关键概念时，如果能配上更生动、更现代化的类比或案例，也许能让理解过程更加顺畅。例如，在讲解栈和队列的底层实现时，如果能加入一些现代编程语言中常见应用场景的简短代码片段作为佐证，可能会更有助于读者建立起理论与实践的桥梁。目前来看，这本书更偏向于理论的系统化构建，对于动手实践的引导相对保守，需要读者自己去弥补这方面的联系。

评分☆☆☆☆☆

是正版，纸张很好，印刷清晰

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

很好。。。

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一次买了5本书

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是正版，纸张很好，印刷清晰

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书质量一般

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很好

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不错

评分☆☆☆☆☆

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