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　　「资料结构」在大学是大二的课程，坊间一些相关的书籍，所包含的主题都非常多，无法在一学期上完，且大部份都用C语言来撰写相关的演算法。笔者在环球技术学院教授此科目多年，从刚开始自编教材，至这几年来，一直都有强烈的动机想要编写成书，直到前年终于诞生。

　　本书主要是针对二专或四技的学生，筛选一些合适的主题来编写，着重在资料结构的观念理解，尽量以实例推导整个演算法的过程。目前很多二专或四技「程式设计」的课程都教授Visanl Basic语言，所以本书的演算法大多以VB来撰写，希望学生不会因为程式语言的不熟悉，而阻碍了学习。

编程思维与算法精粹：构建高效软件的基石 内容简介 本书旨在为读者，无论是计算机科学专业的学生、希望提升编程技能的在职工程师，还是对底层逻辑充满好奇的自学者，提供一套全面而深入的现代编程思想和核心算法知识体系。我们坚信，优秀的软件源于清晰的结构和高效的逻辑，而这正是本书致力于传授的核心理念。 本书不侧重于特定编程语言的语法教学，而是将焦点完全集中在计算机科学的普适性原理之上。我们将探讨如何将现实世界的问题抽象、建模，并转化为计算机可以有效处理的指令集。 全书结构分为四大核心模块，层层递进，确保读者能构建起坚实的理论基础和实践能力。 --- 第一部分：基础范式与计算思维的奠基 (Foundations of Computational Thinking) 本部分是理解后续复杂算法和数据组织方式的基石。我们首先需要建立正确的“计算思维”——一种系统性地分解问题、识别模式并设计解决方案的能力。 1. 编程范式的演进与选择： 我们将对比分析命令式（Imperative）、函数式（Functional）和面向对象（Object-Oriented）编程范式。重点阐述每种范式背上的哲学思想，以及它们如何影响代码的组织、可维护性和并行处理能力。深入探讨纯函数、不可变性（Immutability）的概念，以及在现代高并发系统中，函数式编程思维如何成为一种强大的工具。 2. 抽象的力量与模块化设计： 学习如何通过接口（Interface）和抽象类（Abstract Class）来隔离变化，实现高内聚、低耦合的设计目标。我们将介绍设计模式（Design Patterns）的基础，例如工厂模式（Factory）、单例模式（Singleton）等，如何作为“经过时间检验的解决方案”来指导日常编码，避免重复发明轮子。 3. 复杂度分析的科学： 理论性能评估是衡量代码质量的关键标准。本章将详细介绍渐进记号法（如大O表示法、Omega、Theta），并剖析最坏情况、最好情况和平均情况下的时间复杂度与空间复杂度。通过大量的实例对比，读者将能准确判断一个算法在数据规模增长时的行为趋势。 --- 第二部分：组织数据的艺术——高效存储与访问 (The Art of Data Organization) 数据是程序的血液。如何高效地存储和快速检索数据，直接决定了系统的响应速度和资源消耗。本部分深入探讨非线性数据结构的精妙之处。 1. 链式结构与内存管理： 详细解析单向链表、双向链表和循环链表的实现细节，重点关注动态内存分配与释放（垃圾回收机制的底层原理简述）。我们将探讨链表在某些场景下（如快速插入/删除）优于数组的原因。 2. 栈（Stack）与队列（Queue）的抽象应用： 这两种LIFO和FIFO结构是许多系统流程控制的核心。我们将通过实际案例（如表达式求值、递归函数的迭代模拟、任务调度队列）来展示它们在编译器和操作系统中的应用。 3. 树形结构的深度探索： 树是层次化数据的理想表示。我们将从基础的二叉树遍历（前序、中序、后序）开始，进阶到平衡查找树（如AVL树、红黑树）的旋转和自平衡机制。重点剖析B树和B+树在数据库索引中的核心作用，理解它们如何实现磁盘I/O的最优化。 4. 图论基础：关系的建模： 图结构是描述复杂网络关系的最佳工具。本章将详细介绍图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）的优劣权衡。随后，我们将系统介绍遍历算法（DFS/BFS），以及解决最短路径问题的经典算法，如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，并分析其在网络路由和资源分配中的实际意义。 --- 第三部分：算法的威力——解决问题的核心策略 (The Power of Algorithms) 本部分是全书的技术核心，聚焦于那些能够以近乎最优效率解决特定问题的经典算法范式。 1. 排序的精细对比与优化： 排序算法是检验编程功底的试金石。除了基础的冒泡、插入、选择排序，我们将重点分析$O(N log N)$级别的算法：归并排序（Merge Sort）的稳定性、快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略，以及堆排序（Heap Sort）的空间效率。还会简要介绍非比较排序（如计数排序、基数排序）在特定约束条件下的巨大优势。 2. 递归、分治与回溯： 深入理解递归的本质——它如何通过自我调用将大问题分解为小问题。我们将详述分治策略的黄金法则，并将其应用于矩阵乘法等问题。随后，我们将系统讲解回溯法（Backtracking），如何通过系统搜索空间、剪枝（Pruning）来高效解决组合优化问题，例如八皇后问题和迷宫求解。 3. 动态规划的思维转变（Dynamic Programming）： 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们将通过自底向上（Bottom-Up）和自顶向下带备忘录（Top-Down with Memoization）两种视角，剖析最经典的案例：背包问题（Knapsack）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法。强调识别DP状态和状态转移方程的重要性。 4. 贪心算法的适用边界： 探讨贪心策略（Greedy Approach）的直观性与局限性。通过活动安排问题、最小生成树（Minimum Spanning Tree，如Prim's和Kruskal's算法）等实例，精确界定贪心算法何时能保证全局最优解，以及何时需要结合其他技术（如DP）。 --- 第四部分：进阶主题与现代计算挑战 (Advanced Topics and Modern Challenges) 本部分将把读者的知识提升到一个新的高度，探讨更贴近工业级应用和前沿研究的领域。 1. 散列技术的深入应用： 不仅仅是哈希表（Hash Table）。我们将解析散列函数的构造原则（如乘法法、除法法），探讨冲突解决策略（链式法、开放寻址法）的性能差异。深入讲解布隆过滤器（Bloom Filter）如何在不存储实际数据的情况下，高效地判断元素是否存在，以及它在缓存和数据库去重中的作用。 2. 字符串匹配与文本处理： 探讨高效的字符串搜索算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Rabin-Karp算法，分析它们如何通过预处理或滚动哈希技术，显著优于朴素搜索，这在日志分析和文本编辑领域至关重要。 3. 近似算法与NP问题概述： 面对计算上不可解（或极难解决）的问题（如旅行商问题TSP），我们如何寻求“足够好”的答案。本章将简要介绍P、NP、NP-Complete等复杂性理论概念，并展示一些有效的近似算法和启发式搜索方法，帮助读者理解现实世界中的工程妥协。 --- 本书特色总结： 理论与实践并重： 每个算法都配有清晰的数学分析和概念模型图解。 侧重思维训练： 强调“如何思考”而非“如何编码”，使知识可迁移到任何编程语言。 全面覆盖： 涵盖了大学计算机科学专业中关于“算法与分析”的核心教学内容，并补充了工业界常用的高级数据结构。 通过系统学习本书内容，读者将不仅掌握一系列强大的工具，更重要的是，能够建立起一套严谨、高效的计算机问题解决框架，为未来在任何复杂技术领域的发展打下坚实的基础。

第1章　资料结构概论
第2章　阵列
第3章　堆叠与伫列
第4章　链结串列
第5章　树状结构
第6章　图形结构
第7章　搜寻与排序

评分☆☆☆☆☆

我当时入手这本书，主要是被它**严谨的数学推导和深入的理论分析**所吸引。作者在讲解每种资料结构的性能时，毫不含糊，会详细地给出时间复杂度和空间复杂度的数学证明，并且解释这些公式是如何得出的。比如在分析二分查找的平均时间复杂度时，作者就用到了对数函数的性质，一步步推导出 O(log n) 的结果，并且清晰地解释了为什么在有序数组中，二分查找的效率会如此之高。对于一些更高级的资料结构，比如B树和B+树，作者更是给出了非常详尽的分析，不仅解释了它们的结构特性，还详细阐述了它们在数据库索引和文件系统中的优势，以及在磁盘 I/O 方面的优化原理。我尤其欣赏作者在分析**各种资料结构之间的权衡**时所做的比较。他不会孤立地介绍每一种资料结构，而是会经常将它们进行对比，比如比较数组和链表的随机访问与插入删除的效率差异，或者比较哈希表和二叉查找树在查找速度上的优缺点。这种**比较性分析**，能够帮助读者更深刻地理解每种资料结构的设计哲学，以及在不同的场景下应该选择哪种资料结构。书中的一些论证过程，虽然稍微有些挑战性，但读完后真的会有一种“豁然开朗”的感觉，对资料结构有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书我之前在书店翻过，当时只是匆匆一瞥，但留下印象最深刻的是它对于不同资料结构的**可视化呈现**。举例来说，在讲到树状结构的时候，作者并没有止步于枯燥的文字描述，而是配上了大量的图例，而且这些图例并不是静态的，有一些是简易的动画示意图，让你能直观地看到节点的插入、删除、搜索是如何影响树的形状和平衡的。特别是对于 AVL 树和红黑树这些比较复杂的自平衡二叉查找树，动画的演示效果更是立竿见影，那些旋转和重构的过程，不再是抽象的概念，而是活生生的操作。作者还特别强调了**时间复杂度**和**空间复杂度**的分析，并且同样运用了图表来直观展示不同操作在不同资料结构下的效率差异，比如折线图可以清楚地显示出 O(n) 和 O(log n) 操作在数据量增大时的表现。这种“看得见”的学习方式，对于我这种一开始接触这些理论就头疼的读者来说，简直是救星。而且，书中的代码示例也非常贴心，不仅仅是提供函数，还会在关键步骤附上解释，说明为什么这样做，以及这样做的好处，让人在理解算法的同时，也能掌握如何将理论转化为实际的编程。我记得作者在介绍图的部分，还用了几个实际的例子，比如社交网络的好友关系、城市地图的交通路线等，让资料结构不再是纯粹的数学模型，而是跟生活息息相关的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我印象深刻的是它**面向工程实践的视角**。作者在介绍每一种资料结构时，都会结合实际的软件开发需求来讲解。比如在讲到字符串匹配算法时，作者并没有只介绍朴素匹配，而是深入讲解了 KMP 算法和 Boyer-Moore 算法，并且详细分析了它们在实际应用中，比如文本编辑器搜索功能、网络入侵检测等场景的优势和效率提升。他还提到了一些**工程上常见的陷阱和优化技巧**，比如在处理大量数据时，如何选择合适的资料结构来避免内存溢出，或者在进行算法设计时，如何通过预处理来优化查询效率。我记得在讲到图的遍历时，作者不仅介绍了 DFS 和 BFS，还讨论了如何利用它们来解决一些实际问题，比如查找连通分量、判断有向图的环等。而且，书中提供的**代码实现**，都力求简洁高效，并且考虑了边界条件和异常处理，非常有参考价值。我曾经照着书中的例子，自己实现了一个简单的图搜索算法，在调试过程中，书中的提示和解释对我帮助很大。作者还会在书中**推荐一些相关的库和工具**，让你知道在实际开发中，有哪些现成的资源可以利用，而不用从头造轮子。这种**实用性**，对于我这种想将理论知识应用到实际项目中的读者来说，非常重要。

评分☆☆☆☆☆

我当初购买这本书，很大程度上是因为它**对不同抽象层次的资料结构进行了清晰的区分和关联**。作者在开篇就明确了“抽象资料型态（ADT）”和“具体实现”的概念，让你明白我们追求的是数据在逻辑上的组织和操作，而实现方式可以有多种。比如在讲解“列表”这个抽象概念时，作者就分别展示了如何用数组来实现（线性表）和如何用链表来实现，并详细对比了这两种实现的优劣。这种**自顶向下**的设计思路，让我很容易理解各种资料结构是如何从更通用的概念派生出来的。而且，书中对于**动态数组（ArrayList）和链表（LinkedList）**的实现细节，也分析得非常透彻，包括它们在扩容、插入、删除时的内部机制，以及可能带来的性能损耗。作者还涉及了一些**更高级的抽象**，比如集合（Set）、映射（Map）、堆（Heap）等，并介绍了它们常见的实现方式，比如哈希表、二叉查找树等。最让我感到受益的是，作者在讲解完各种资料结构后，还专门有一个**章节来总结和对比**，列出了一个表格，详细对比了不同资料结构在插入、删除、查找、遍历等操作上的平均和最坏时间复杂度，以及它们各自的适用场景。这就像一个**“速查手册”**，帮助我快速回顾和巩固所学知识，并且在遇到问题时，能够迅速找到最合适的资料结构。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，最先让我眼前一亮的是它**由浅入深的讲解方式**。不像有些教材上来就扔一大堆公式和抽象概念，这本书的开头部分，作者花了相当大的篇幅来铺垫，从最基础的线性表讲起，一步一步地引导读者理解“存储”和“访问”的概念。我特别喜欢作者在讲解数组和链表时，用的那个“一列一列的格子”和“一环扣一环的项链”的比喻，一下子就把抽象的内存地址和指针概念变得形象起来。而且，作者在介绍每一种资料结构时，都会先描述它的**应用场景**，让你知道学习这个东西有什么用，比如在介绍栈的时候，就提到了浏览器前进后退按钮的实现原理，在介绍队列的时候，就用了排队买票的例子。这样一来，学习的动力就大大增强了。更值得一提的是，书中的**练习题**也很有梯度，从简单的概念回忆，到需要动手实现简单算法的题目，再到一些需要综合运用多种资料结构才能解决的思考题，覆盖了各个层次的需求。我当时做了一道关于“如何用栈实现递归函数调用”的题目，感觉豁然开朗，之前模糊的概念一下子就清晰了。作者在解答部分也写得非常详细，不仅仅给出答案，还会分析解题思路，甚至会提供多种不同的解法，让你看到同一个问题可以有多样的解决途径，这对于培养编程思维非常有帮助。