资料结构快速上手(附范例光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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资料结构是程式设计课程的延伸，跟程式设计课程不一样的地方在于，资料结构主要是透过一些变数的结构化组合，让一些问题能更有效率的解决。本书对于演算法的描述方式包含三大常见的方法：文字叙述、流程图、虚拟码，而程式码则以C系列与VB系列的程式码片段为主要呈现。本书以浅显易懂的实作观念，带领读者快速进入「资料结构」的领域。

本书特色

　　本书以浅显易懂的实作观念，带领读者快速进入「资料结构」的领域。说明如何选择适当的资料结构，才能设计出有效解决问题的演算法。

　　1.具有数百个精选习题，可供读者练习与实作
　　2.适用于 VB/C#/C/C++/Java 程式语言
　　3.具有重点整理，让读者尽快吸收该章重点
　　4.提供表格、程式码范例、图例来说明资料结构观念与步骤
　　5.以浅显易懂的实作观念，带领读者快速进入「资料结构」的领域

深入探索：现代编程范式与高效算法设计 本书内容概要 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，聚焦于现代编程语言的特性、面向对象设计原则的精髓，以及如何构建高可靠性、可维护性强的大型软件系统。我们不会探讨基础的数据结构（如链表、树或图的底层实现细节），而是将重点放在如何利用已有的、高度优化的库和框架来解决实际工程问题，以及如何从架构层面思考软件的生命周期管理。 本书共分为六个核心部分，内容环环相扣，力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡点。 --- 第一部分：超越基础——现代编程语言的高级特性与范式转换 (约 300 字) 本部分假设读者已熟悉至少一种主流编程语言的基础语法，并着重剖析当前工业界主流语言（如 Go、Rust、现代 C++ 或 Scala）中那些提升开发效率和运行时性能的关键高级特性。 我们将详细讲解并发模型与异步编程的进阶应用。这包括对 Go 语言中 Goroutine 与 Channel 机制的深入剖析，探讨其与传统线程模型的本质区别及其在微服务架构中的适用性。对于 Rust，我们将着重于所有权（Ownership）系统、生命周期（Lifetimes）注解，以及如何利用其零成本抽象（Zero-Cost Abstraction）特性，在不牺牲性能的前提下实现内存安全。我们还会深入探讨函数式编程（FP）范式在命令式语言中的融合应用，例如高阶函数、柯里化（Currying）的应用场景，以及如何通过不可变数据结构（Immutable Data Structures）来简化并发代码的调试难度。本章强调的是如何利用语言本身的特性来避免传统编程中常见的错误模式，而不是如何手动实现一个数据结构。 第二部分：架构驱动开发——设计模式的战略部署 (约 350 字) 本部分关注如何将设计模式从“代码技巧”提升到“架构决策”的层面。我们不再仅仅展示如何实现“工厂模式”或“单例模式”，而是探讨何时、为何以及在何种规模的项目中应该应用或避免这些模式。 核心内容围绕SOLID 原则的现代诠释及其在微服务边界划分中的应用。我们将分析“依赖倒置原则”（DIP）如何指导我们设计清晰的 API 边界和插件化系统。深入探讨领域驱动设计（DDD）的核心概念，特别是限界上下文（Bounded Context）的划分策略，以及如何利用这些上下文来指导服务间的通信协议设计（如事件驱动架构 vs 请求-响应模式）。 此外，本书会用大量篇幅讨论架构模式，如事件溯源（Event Sourcing）和命令查询职责分离（CQRS）的实际落地案例。我们会比较 Actor 模型（如 Akka 或 Erlang/Elixir）与基于消息队列的分布式系统在处理高吞吐量业务流程时的优劣，重点在于状态管理和最终一致性的工程实践，而非数据结构内部如何组织状态。 第三部分：性能调优与系统级优化——不涉及底层算法复杂度分析 (约 300 字) 本部分的目标是教授读者如何诊断和解决生产环境中的性能瓶颈，重点放在系统交互层面和运行时环境的优化，而非理论上的 $O(n)$ 复杂度分析。 我们将详细介绍现代性能分析工具链的使用，包括火焰图（Flame Graphs）的生成与解读，以及如何利用内核级跟踪工具（如 eBPF 或 DTrace）来洞察系统调用和 I/O 等待时间。讨论内容涵盖： 1. 内存分配与回收策略的优化： 针对 Go 的垃圾回收器（GC）或 Java/JVM 的垃圾收集器进行参数调优，理解停顿时间（Pause Time）与吞吐量之间的权衡。 2. 网络协议栈优化： 探讨 TCP 窗口大小、拥塞控制算法（如 BBR）对延迟的影响，以及 QUIC 协议在现代 Web 服务中的潜力。 3. 缓存策略的工程实践： 深入研究分布式缓存（如 Redis Cluster）的读写穿透、缓存雪崩的应对措施，以及如何设计高效的缓存失效机制。 第四部分：可靠性工程与可观测性 (Observability) (约 350 字) 在现代云原生环境中，系统的行为往往是不可预测的，因此，构建一个具有高度可观测性的系统至关重要。本部分是本书的重点之一，它涵盖了从部署到运营的整个生命周期管理。 我们关注三大支柱：Metrics, Logs, 和 Traces。 指标（Metrics）的标准化： 如何使用 Prometheus 或 OpenTelemetry 规范来定义有效和可操作的系统健康指标，并设计合理的告警阈值（Alerting）。 日志的结构化处理： 探讨 ELK/Loki 堆栈，强调日志应如何被结构化（JSON 或 Protobuf 格式），以便于快速查询和聚合分析，避免传统纯文本日志的局限性。 分布式追踪（Tracing）： 深入讲解 Jaeger 或 Zipkin 等工具的工作原理，如何通过上下文传播（Context Propagation）来可视化跨越多个服务请求的完整路径，快速定位延迟源头。 此外，我们将探讨混沌工程（Chaos Engineering）的基本理念，如何通过主动注入故障（如延迟注入、资源耗尽）来验证系统的弹性设计，确保系统能够在真实故障发生时平稳降级。 第五部分：云原生生态与基础设施即代码 (IaC) (约 200 字) 本部分将读者的视野从单个应用扩展到整个部署环境。核心在于如何利用自动化工具管理复杂的云资源。 我们将聚焦于 Kubernetes (K8s) 这一事实上的容器编排标准。内容包括：K8s 核心对象（Pod, Deployment, Service）的实际 YAML 配置艺术，StatefulSet 在处理有状态服务时的挑战与解决方案。接着，我们将介绍 Terraform 或 Pulumi 等 IaC 工具，演示如何以声明式的方式定义和版本化基础设施，确保开发、测试和生产环境的一致性。本书将强调 GitOps 的实践，即使用 Git 作为唯一事实来源来驱动基础设施和应用部署的流程。 --- 总结： 本书致力于培养具备架构思维、精通现代工程实践的开发者和工程师。它专注于软件系统的宏观设计、性能调优的系统级方法、以及构建高可靠、可观测的分布式应用，是献给希望从“编码实现”迈向“系统设计”的专业人士的进阶指南。

CH01 开始之前
CH02 阵列
CH03 排序
CH04 搜寻
CH05 链结串列1
CH06 链结串列2
CH07 堆叠1
CH08 堆叠2
CH09 伫列
CH10 树状结构1
CH11 树状结构2
CH12 图形1
CH13 图形2
附录A
附录B

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在讲解“树”这个资料结构的时候，简直是神来之笔！我之前学过关于树的理论，但总感觉云里雾里，理解得不是很透彻。这本书用图解的方式，把二元树、AVL树、红黑树这些概念剖析得淋漓尽致。每一张图都画得特别清晰，标注也很详细，让你能一眼就看到节点的父子关系、左右子树的构成。更绝的是，作者还结合了实际的应用场景，比如用树来解释檔案系統的目录结构，或是用红黑树来优化数据库索引的查找速度。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我茅塞顿开。而且，书中提供的光碟范例，包含了各种树的建立、遍历、插入和删除操作的实现，我尝试着修改了一些参数，看看对效率的影响，真的很有趣！对于想深入理解资料结构，但又觉得网上的资源太碎片化、不成体系的读者来说，这本书绝对是宝藏。它提供了一个完整、系统的学习路径，并且让学习过程不再是苦差事，反而变成了一种探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

对于我这个程式开发新手来说，“资料结构快速上手(附范例光碟)”简直就像是一本救世主。之前学习程式设计时，常常卡在如何组织和管理数据上，感觉自己的程式码越来越混乱，效率也越来越低。这本书的出现，像是给我打开了一扇新的大门。它不仅仅是介绍各种资料结构（例如堆叠、佇列、优先队列等）的定义和特性，更重要的是，它教会我如何在实际的程式设计中选择合适的资料结构来解决问题。书中的范例程式码非常简洁明了，并且都有详细的注释，我尝试着把书中的例子应用到我正在进行的小专案中，发现代码变得更加清晰、更容易维护，而且运行速度也明显提升了。光碟里提供的原始码，我甚至可以作为我未来专案的基石。这本书的优点在于，它从“为什么需要”到“如何实现”都解释得非常到位，让我能够真正理解并掌握这些重要的概念，而不是死记硬背。对于任何想要提升程式设计功力，写出更有效率、更健壮的程式的开发者来说，这本书都是一本不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，当初买这本书，主要是看中了“附范例光碟”这几个字，以为能省去不少自己找程式码的时间。结果这本书的内容也完全没让我失望，特别是对于“图”的讲解，我真的学到了很多。像是邻接矩阵、邻接表这两种表示方式，书中不仅有详细的文字说明，还有很多具体的流程图，把算法的每一步都拆解得非常细致。我特别喜欢书中关于图的遍历算法，比如DFS和BFS，作者用了非常贴近生活的例子来比喻，比如在迷宫里找出口，或者在社交网络中查找好友的联系人。这些生动的比喻，一下子就打破了程式码的冰冷感。光碟里的程式码范例，包含了各种图的建立、遍历、最短路径算法（Dijkstra算法和Floyd算法）的实现，我跟着敲了一遍，感觉对这些算法的理解又上了一个层次。以前总觉得图算法很复杂，但这本书让我觉得，只要掌握了核心思想，其实并没有那么难。它让我从“知道有这个算法”变成了“理解这个算法是怎么工作的”，这对我来说是很大的进步。

评分☆☆☆☆☆

最近真的被“资料结构快速上手(附范例光碟)”这本教材给惊艳到了，原本以为这种主题的书籍会枯燥乏味，充斥着晦涩难懂的符号和公式，但读完之后，我完全改观了！作者真的是把“快速上手”这四个字贯彻到底。从最基础的概念讲起，循序渐进，一点点地构建起对各种资料结构的理解。我印象最深刻的是关于链结列表的部分，书中用生动形象的比喻，把原本抽象的内存地址指向关系变得非常直观，甚至还提供了很多实际的程式码范例，让我能够立刻动手实践，亲身体验插入、删除、查找等操作的实际效果。而且，光碟里面的范例程式码写得非常清晰，注释也很到位，即使是程式设计新手，也能很快看懂并修改。我之前对资料结构一直都有点害怕，觉得它很理论化，但这本书让我发现，原来它跟我们的实际程式设计是息息相关的，并且可以帮助我们写出更有效率、更优化的程式。它不是那种死记硬背的书，而是教你如何思考、如何理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我赞赏的一点，是它对于“排序”和“查找”这些基本但却至关重要的资料结构和算法，进行了非常深入且实用的讲解。不仅仅是罗列了各种排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等），还详细分析了它们的时空复杂度，以及在不同场景下的优劣势。作者还特别强调了实际应用中的考量，比如数据量的大小、数据是否已经部分有序等，这些都是在教科书里很难找到的实际操作建议。而查找部分，从简单的线性查找，到高效的二分查找，再到与资料结构紧密结合的哈希表查找，书中都给了非常详尽的说明和程式码范例。尤其是哈希表的实现，作者一步步地解释了哈希函数的设计、碰撞的处理机制，让我对查找效率的提升有了更深刻的认识。光碟里提供了各种排序和查找算法的完整实现，我下载下来，自己修改了几个测试案例，运行速度的变化让我对算法的效率有了直观的感受。这本书真的能够帮助我们写出更具效率的程式码。