資料結構快速上手(附範例光碟) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
• 編程入門
• 快速上手
• 範例代碼
• C++
• 學習
• 教材
• 計算機科學
• 基礎

資料結構是程式設計課程的延伸，跟程式設計課程不一樣的地方在於，資料結構主要是透過一些變數的結構化組閤，讓一些問題能更有效率的解決。本書對於演算法的描述方式包含三大常見的方法：文字敘述、流程圖、虛擬碼，而程式碼則以C係列與VB係列的程式碼片段為主要呈現。本書以淺顯易懂的實作觀念，帶領讀者快速進入「資料結構」的領域。

本書特色

　　本書以淺顯易懂的實作觀念，帶領讀者快速進入「資料結構」的領域。說明如何選擇適當的資料結構，纔能設計齣有效解決問題的演算法。

　　1.具有數百個精選習題，可供讀者練習與實作
　　2.適用於 VB/C#/C/C++/Java 程式語言
　　3.具有重點整理，讓讀者盡快吸收該章重點
　　4.提供錶格、程式碼範例、圖例來說明資料結構觀念與步驟
　　5.以淺顯易懂的實作觀念，帶領讀者快速進入「資料結構」的領域

深入探索：現代編程範式與高效算法設計 本書內容概要 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的視角，聚焦於現代編程語言的特性、麵嚮對象設計原則的精髓，以及如何構建高可靠性、可維護性強的大型軟件係統。我們不會探討基礎的數據結構（如鏈錶、樹或圖的底層實現細節），而是將重點放在如何利用已有的、高度優化的庫和框架來解決實際工程問題，以及如何從架構層麵思考軟件的生命周期管理。 本書共分為六個核心部分，內容環環相扣，力求在理論深度與工程實踐之間找到最佳平衡點。 --- 第一部分：超越基礎——現代編程語言的高級特性與範式轉換 (約 300 字) 本部分假設讀者已熟悉至少一種主流編程語言的基礎語法，並著重剖析當前工業界主流語言（如 Go、Rust、現代 C++ 或 Scala）中那些提升開發效率和運行時性能的關鍵高級特性。 我們將詳細講解並發模型與異步編程的進階應用。這包括對 Go 語言中 Goroutine 與 Channel 機製的深入剖析，探討其與傳統綫程模型的本質區彆及其在微服務架構中的適用性。對於 Rust，我們將著重於所有權（Ownership）係統、生命周期（Lifetimes）注解，以及如何利用其零成本抽象（Zero-Cost Abstraction）特性，在不犧牲性能的前提下實現內存安全。我們還會深入探討函數式編程（FP）範式在命令式語言中的融閤應用，例如高階函數、柯裏化（Currying）的應用場景，以及如何通過不可變數據結構（Immutable Data Structures）來簡化並發代碼的調試難度。本章強調的是如何利用語言本身的特性來避免傳統編程中常見的錯誤模式，而不是如何手動實現一個數據結構。 第二部分：架構驅動開發——設計模式的戰略部署 (約 350 字) 本部分關注如何將設計模式從“代碼技巧”提升到“架構決策”的層麵。我們不再僅僅展示如何實現“工廠模式”或“單例模式”，而是探討何時、為何以及在何種規模的項目中應該應用或避免這些模式。 核心內容圍繞SOLID 原則的現代詮釋及其在微服務邊界劃分中的應用。我們將分析“依賴倒置原則”（DIP）如何指導我們設計清晰的 API 邊界和插件化係統。深入探討領域驅動設計（DDD）的核心概念，特彆是限界上下文（Bounded Context）的劃分策略，以及如何利用這些上下文來指導服務間的通信協議設計（如事件驅動架構 vs 請求-響應模式）。 此外，本書會用大量篇幅討論架構模式，如事件溯源（Event Sourcing）和命令查詢職責分離（CQRS）的實際落地案例。我們會比較 Actor 模型（如 Akka 或 Erlang/Elixir）與基於消息隊列的分布式係統在處理高吞吐量業務流程時的優劣，重點在於狀態管理和最終一緻性的工程實踐，而非數據結構內部如何組織狀態。 第三部分：性能調優與係統級優化——不涉及底層算法復雜度分析 (約 300 字) 本部分的目標是教授讀者如何診斷和解決生産環境中的性能瓶頸，重點放在係統交互層麵和運行時環境的優化，而非理論上的 $O(n)$ 復雜度分析。 我們將詳細介紹現代性能分析工具鏈的使用，包括火焰圖（Flame Graphs）的生成與解讀，以及如何利用內核級跟蹤工具（如 eBPF 或 DTrace）來洞察係統調用和 I/O 等待時間。討論內容涵蓋： 1. 內存分配與迴收策略的優化： 針對 Go 的垃圾迴收器（GC）或 Java/JVM 的垃圾收集器進行參數調優，理解停頓時間（Pause Time）與吞吐量之間的權衡。 2. 網絡協議棧優化： 探討 TCP 窗口大小、擁塞控製算法（如 BBR）對延遲的影響，以及 QUIC 協議在現代 Web 服務中的潛力。 3. 緩存策略的工程實踐： 深入研究分布式緩存（如 Redis Cluster）的讀寫穿透、緩存雪崩的應對措施，以及如何設計高效的緩存失效機製。 第四部分：可靠性工程與可觀測性 (Observability) (約 350 字) 在現代雲原生環境中，係統的行為往往是不可預測的，因此，構建一個具有高度可觀測性的係統至關重要。本部分是本書的重點之一，它涵蓋瞭從部署到運營的整個生命周期管理。 我們關注三大支柱：Metrics, Logs, 和 Traces。 指標（Metrics）的標準化： 如何使用 Prometheus 或 OpenTelemetry 規範來定義有效和可操作的係統健康指標，並設計閤理的告警閾值（Alerting）。 日誌的結構化處理： 探討 ELK/Loki 堆棧，強調日誌應如何被結構化（JSON 或 Protobuf 格式），以便於快速查詢和聚閤分析，避免傳統純文本日誌的局限性。 分布式追蹤（Tracing）： 深入講解 Jaeger 或 Zipkin 等工具的工作原理，如何通過上下文傳播（Context Propagation）來可視化跨越多個服務請求的完整路徑，快速定位延遲源頭。 此外，我們將探討混沌工程（Chaos Engineering）的基本理念，如何通過主動注入故障（如延遲注入、資源耗盡）來驗證係統的彈性設計，確保係統能夠在真實故障發生時平穩降級。 第五部分：雲原生生態與基礎設施即代碼 (IaC) (約 200 字) 本部分將讀者的視野從單個應用擴展到整個部署環境。核心在於如何利用自動化工具管理復雜的雲資源。 我們將聚焦於 Kubernetes (K8s) 這一事實上的容器編排標準。內容包括：K8s 核心對象（Pod, Deployment, Service）的實際 YAML 配置藝術，StatefulSet 在處理有狀態服務時的挑戰與解決方案。接著，我們將介紹 Terraform 或 Pulumi 等 IaC 工具，演示如何以聲明式的方式定義和版本化基礎設施，確保開發、測試和生産環境的一緻性。本書將強調 GitOps 的實踐，即使用 Git 作為唯一事實來源來驅動基礎設施和應用部署的流程。 --- 總結： 本書緻力於培養具備架構思維、精通現代工程實踐的開發者和工程師。它專注於軟件係統的宏觀設計、性能調優的係統級方法、以及構建高可靠、可觀測的分布式應用，是獻給希望從“編碼實現”邁嚮“係統設計”的專業人士的進階指南。

CH01 開始之前
CH02 陣列
CH03 排序
CH04 搜尋
CH05 鏈結串列1
CH06 鏈結串列2
CH07 堆疊1
CH08 堆疊2
CH09 佇列
CH10 樹狀結構1
CH11 樹狀結構2
CH12 圖形1
CH13 圖形2
附錄A
附錄B

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對於我這個程式開發新手來說，“資料結構快速上手(附範例光碟)”簡直就像是一本救世主。之前學習程式設計時，常常卡在如何組織和管理數據上，感覺自己的程式碼越來越混亂，效率也越來越低。這本書的齣現，像是給我打開瞭一扇新的大門。它不僅僅是介紹各種資料結構（例如堆疊、佇列、優先隊列等）的定義和特性，更重要的是，它教會我如何在實際的程式設計中選擇閤適的資料結構來解決問題。書中的範例程式碼非常簡潔明瞭，並且都有詳細的注釋，我嘗試著把書中的例子應用到我正在進行的小專案中，發現代碼變得更加清晰、更容易維護，而且運行速度也明顯提升瞭。光碟裏提供的原始碼，我甚至可以作為我未來專案的基石。這本書的優點在於，它從“為什麼需要”到“如何實現”都解釋得非常到位，讓我能夠真正理解並掌握這些重要的概念，而不是死記硬背。對於任何想要提升程式設計功力，寫齣更有效率、更健壯的程式的開發者來說，這本書都是一本不可或缺的參考書。

评分☆☆☆☆☆

最近真的被“資料結構快速上手(附範例光碟)”這本教材給驚艷到瞭，原本以為這種主題的書籍會枯燥乏味，充斥著晦澀難懂的符號和公式，但讀完之後，我完全改觀瞭！作者真的是把“快速上手”這四個字貫徹到底。從最基礎的概念講起，循序漸進，一點點地構建起對各種資料結構的理解。我印象最深刻的是關於鏈結列錶的部分，書中用生動形象的比喻，把原本抽象的內存地址指嚮關係變得非常直觀，甚至還提供瞭很多實際的程式碼範例，讓我能夠立刻動手實踐，親身體驗插入、刪除、查找等操作的實際效果。而且，光碟裏麵的範例程式碼寫得非常清晰，注釋也很到位，即使是程式設計新手，也能很快看懂並修改。我之前對資料結構一直都有點害怕，覺得它很理論化，但這本書讓我發現，原來它跟我們的實際程式設計是息息相關的，並且可以幫助我們寫齣更有效率、更優化的程式。它不是那種死記硬背的書，而是教你如何思考、如何理解。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我贊賞的一點，是它對於“排序”和“查找”這些基本但卻至關重要的資料結構和算法，進行瞭非常深入且實用的講解。不僅僅是羅列瞭各種排序算法（如冒泡排序、選擇排序、插入排序、快速排序、歸並排序等），還詳細分析瞭它們的時空復雜度，以及在不同場景下的優劣勢。作者還特彆強調瞭實際應用中的考量，比如數據量的大小、數據是否已經部分有序等，這些都是在教科書裏很難找到的實際操作建議。而查找部分，從簡單的綫性查找，到高效的二分查找，再到與資料結構緊密結閤的哈希錶查找，書中都給瞭非常詳盡的說明和程式碼範例。尤其是哈希錶的實現，作者一步步地解釋瞭哈希函數的設計、碰撞的處理機製，讓我對查找效率的提升有瞭更深刻的認識。光碟裏提供瞭各種排序和查找算法的完整實現，我下載下來，自己修改瞭幾個測試案例，運行速度的變化讓我對算法的效率有瞭直觀的感受。這本書真的能夠幫助我們寫齣更具效率的程式碼。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，當初買這本書，主要是看中瞭“附範例光碟”這幾個字，以為能省去不少自己找程式碼的時間。結果這本書的內容也完全沒讓我失望，特彆是對於“圖”的講解，我真的學到瞭很多。像是鄰接矩陣、鄰接錶這兩種錶示方式，書中不僅有詳細的文字說明，還有很多具體的流程圖，把算法的每一步都拆解得非常細緻。我特彆喜歡書中關於圖的遍曆算法，比如DFS和BFS，作者用瞭非常貼近生活的例子來比喻，比如在迷宮裏找齣口，或者在社交網絡中查找好友的聯係人。這些生動的比喻，一下子就打破瞭程式碼的冰冷感。光碟裏的程式碼範例，包含瞭各種圖的建立、遍曆、最短路徑算法（Dijkstra算法和Floyd算法）的實現，我跟著敲瞭一遍，感覺對這些算法的理解又上瞭一個層次。以前總覺得圖算法很復雜，但這本書讓我覺得，隻要掌握瞭核心思想，其實並沒有那麼難。它讓我從“知道有這個算法”變成瞭“理解這個算法是怎麼工作的”，這對我來說是很大的進步。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在講解“樹”這個資料結構的時候，簡直是神來之筆！我之前學過關於樹的理論，但總感覺雲裏霧裏，理解得不是很透徹。這本書用圖解的方式，把二元樹、AVL樹、紅黑樹這些概念剖析得淋灕盡緻。每一張圖都畫得特彆清晰，標注也很詳細，讓你能一眼就看到節點的父子關係、左右子樹的構成。更絕的是，作者還結閤瞭實際的應用場景，比如用樹來解釋檔案係統的目錄結構，或是用紅黑樹來優化數據庫索引的查找速度。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，讓我茅塞頓開。而且，書中提供的光碟範例，包含瞭各種樹的建立、遍曆、插入和刪除操作的實現，我嘗試著修改瞭一些參數，看看對效率的影響，真的很有趣！對於想深入理解資料結構，但又覺得網上的資源太碎片化、不成體係的讀者來說，這本書絕對是寶藏。它提供瞭一個完整、係統的學習路徑，並且讓學習過程不再是苦差事，反而變成瞭一種探索的樂趣。