资料结构（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 数据结构与算法

本书内容深入浅出，将理论与实务加以合併运用，利用范例及范例程式解说资料结构与相关程式写作的技巧，给予读者必要知识以提升其写程式的实力。

　　坊间许多资料结构教科书篇幅都很大，内容鉅细靡遗，在教学时为了赶进度，将太多内容急速灌进学生脑中，学生不易了解资料结构的真正精神所在。本书作者依多年教学经验，以引导学生思考为主。编写本书时，对于内容严格筛选，课文份量让教师能从容准备，课后设计丰富习题让教师与学生能共同讨论，是一本好教、易读的资料结构教科书，可有效提升技专院校学生的观念。

　　全书共有七章： 1. 资料结构学什么：介绍资料与资讯、演算法及其效率与估计。 2. 阵列：介绍静态结构型态、循序记忆体配置、多项式与矩阵。 3. 链结串列：介绍动态结构型态。 4. 堆叠与伫列：介绍堆叠、伫列。 5. 树及二元树：介绍树的表示法、二元树、引线树、堆积与优先伫列。 6. 排序：介绍交换式排序、选择式排序与各种排序法的时间及空间复杂度比较。 7. 搜寻资料：介绍循序搜寻、二元搜寻树、AVL 树。

　　本书各章习题均可在熟练例题后自行演练，不提供解答。自学读者选购前请留意，出版社与销售单位均无法提供习题解答。

　　第二版内容依最新资讯更新修订，并更新部分范例，以及运算式子，让读者能掌握最新资讯。

数据管理与高效组织：面向现代计算的系统化方法 图书名称：《数据管理与高效组织：面向现代计算的系统化方法》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的数据组织、存储和检索方法的知识体系。我们生活在一个数据爆炸的时代，无论是科学研究、商业智能、人工智能应用还是日常的软件开发，对数据进行高效、可靠的管理都是构建任何成功系统的基石。本书将数据结构和算法的思想提升到一个更高的抽象层次，着重探讨这些基础概念如何在实际的硬件架构、操作系统环境和分布式系统中得到最优实现与权衡。 本书的结构设计遵循从理论基础到前沿应用的渐进路线，确保读者不仅理解“如何做”，更深刻理解“为何要这样做”。我们避免陷入特定语言的语法细节，而是聚焦于底层原理、性能分析和设计哲学。 第一部分：数据存储的物理基础与抽象模型 本部分为全书奠定基础，探讨数据在不同存储介质上的表现形式和效率考量。 第一章：计算的基石——比特、字节与内存层级结构 本章深入剖析现代计算机如何处理信息。我们将从最基本的二进制表示法入手，扩展到数据在寄存器、L1/L2/L3缓存、主内存（RAM）乃至固态硬盘（SSD）和机械硬盘（HDD）之间的流动与延迟差异。重点分析了缓存一致性和局部性原理（时间局部性和空间局部性）如何指导高效的数据访问策略。我们还将讨论内存管理的基本概念，如虚拟内存、分页和分段，以及它们对程序性能的影响。理解内存的层级结构，是设计任何高效算法的前提。 第二章：面向集合的抽象与基本操作分析 本章回归到数据的逻辑组织。我们系统地回顾和深化了集合的抽象概念，包括集合的表示、成员测试、插入、删除和遍历操作。我们将对线性结构（如数组和链表）进行详细的性能对比，不仅关注时间复杂度（Big O Notation），更引入了实际操作次数和内存访问模式的分析。此外，本章还会引入“抽象数据类型”（ADT）的工程实践意义，强调将接口与实现分离的设计思想。 第三章：高效查找的艺术——静态集合结构 当数据集合相对稳定时，查找效率至关重要。本章聚焦于一系列高度优化的静态数据组织方式。我们将详细解析哈希表的内部工作机制，包括不同的冲突解决策略（如链式法、开放寻址法及其子变体）和加载因子对性能的精细影响。随后，我们将深入探索搜索树家族，从基础的二叉搜索树到自平衡的机制（如AVL树和红黑树）。红黑树的维护规则和旋转操作将被分解为可理解的步骤，并与B树族进行对比，为下一部分中数据库索引的讨论埋下伏笔。 第二部分：组织复杂关系与高效排序 本部分转向处理非线性关系以及数据重排的优化技术。 第四章：树的广阔疆域与应用 树结构是组织层次关系和分层数据的核心工具。本章不再仅仅关注搜索树，而是扩展到更通用的树形结构。我们将探讨堆（Heap）的实现原理，并将其应用于优先级队列，分析其在事件模拟和特定图算法中的关键作用。紧接着，我们将介绍Trie（前缀树）及其在字符串匹配和自动补全系统中的强大能力。此外，本书还将介绍B树和B+树，重点分析它们如何针对块存储设备（如磁盘）的I/O特性进行优化，这是现代文件系统和数据库索引的基石。 第五章：排序的理论与实践 排序是数据处理中出现频率最高的任务之一。本章将对主流的内部排序算法进行详尽的比较分析。我们从基于比较的排序（如归并排序、快速排序和堆排序）开始，深入剖析快速排序的分治策略和枢轴选择的艺术。随后，我们将讨论那些不基于比较的排序算法（如计数排序、桶排序和基数排序），并分析它们在特定数据分布下的性能优势与局限性。本章的重点在于如何根据数据的特性（如范围、分布、是否允许额外空间）选择或设计最优的排序方案。 第六章：图论基础与网络建模 图是表示复杂实体间关系的最通用模型。本章系统地介绍了图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）及其内存和时间效率的权衡。核心内容将集中于图遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理、应用（如拓扑排序、连通分量查找）及其在递归和迭代实现上的差异。 第三部分：高级算法与性能工程 本部分将理论知识应用于解决实际的复杂问题，并引入算法性能分析的高级主题。 第七章：图算法的核心——最短路径与最小生成树 本章是应用图论的实践高潮。我们将详细讲解Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，分析它们在处理负权边时的适用性与局限性。随后，我们将介绍Floyd-Warshall算法在计算所有节点对最短路径中的应用。对于无权或具有均匀权重的图，我们将探讨Prim算法和Kruskal算法在构建最小生成树（MST）时的不同策略，并分析它们与堆结构（或Disjoint Set Union结构）的结合效率。 第八章：高级数据组织与空间划分 在处理高维数据和地理空间数据时，标准的一维结构难以胜任。本章引入了用于空间索引的技术。我们将深入探讨四叉树（Quadtree）和八叉树（Octree）的构建和查询机制，理解它们如何在二维和三维空间中实现高效的区域查询和近邻搜索。此外，我们还将介绍K-d树，分析其在维度划分上的特性，以及它们在模式识别和数据挖掘中的基础作用。 第九章：处理海量数据——外部存储与分布式结构 本章将视角从单机内存扩展到大型系统。我们将详细分析B+树如何作为关系型数据库和文件系统的核心索引结构，以及事务处理中的锁粒度和并发控制对数据访问效率的影响。随后，我们将介绍LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree），分析其在写优化型数据库（如NoSQL系统）中的设计哲学，并与传统的B+树进行性能权衡对比。最后，本章将概述分布式哈希和一致性哈希的概念，解释它们如何在缺乏中央协调的情况下，实现数据在集群节点间的均匀分配和高效迁移。 结语：面向未来的数据设计 本书的最终目标是培养读者的数据敏感度，使他们在面对新的计算挑战时，能够从底层原理出发，设计出既健壮又高效的数据组织方案，而不是仅仅依赖于现成的库函数。通过对不同硬件、不同规模数据的约束条件的深入理解，读者将能够跨越理论与实践的鸿沟，成为真正懂得如何驾驭数据洪流的工程师和架构师。 --- 目标读者： 计算机科学、软件工程、数据科学专业的学生；需要深入理解底层存储机制和算法性能的系统架构师、数据库开发者以及高级软件工程师。 本书特点： 强调性能分析的工程化视角；覆盖从内存到块存储的完整层级结构；聚焦于实际生产环境中主流的数据结构实现原理。

Chapter 01 资料结构学什么
1-1为何学「资料结构」
1-2演算法
1-3抽象资料型态
1-4演算法效能分析
1-5本章习题

Chapter 02 阵列
2-1资料与记忆体
2-2阵列
2-3阵列的应用–矩阵介绍与运算
2-4另一个阵列的应用－多项式
2-5静态资料结构
2-6本章习题

Chapter 03 链结串列
3-1动态资料结构
3-2单向链结串列
3-3用链结串列表示多项式
3-4环状链结串列
3-5链结串列与稀疏矩阵
3-6双向链结串列
3-7本章习题

Chapter 04 堆叠与伫列
4-1堆叠及抽象型资料结构
4-2堆叠的第一个应用－算术运算式求值
4-3堆叠的应用－算术中序表示法转换为后序表示法
4-4伫列
4-5伫列的应用
4-6环状伫列
4-7本章习题

Chapter 05 树及二元树
5-1树
5-2二元树
5-3二元树的表示法
5-4走访二元树
5-5引线二元树
5-6堆积
5-7本章习题

Chapter 06 排序
6-1什么是排序
6-2交换式排序法
6-3选择式排序法
6-4本章习题

Chapter 07 搜寻资料
7-1寻寻又觅觅
7-2基本的搜寻方法
7-3二元搜寻树
7-4本章习题

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這本《資料結構（第二版）》真是讓我眼睛一亮！身為一個在台灣唸資訊工程的學生，對於資料結構這個科目，老實說，之前接觸的版本總是有點「生硬」，課本上的圖示和文字說明，有時候真的讓人一頭霧水。但這本「第二版」完全不一樣！編排上更貼近我們的學習習慣，那些抽象的概念，透過作者精心設計的圖例，彷彿瞬間變得立體、具體起來。我最欣賞的是，書中不僅僅是條列式的說明，而是像一位經驗豐富的教授，循循善誘地引導你理解每一個演算法的邏輯，甚至還會點出不同結構的優缺點，以及在實際應用上的考量。翻閱的時候，我常常會停下來，對照著書中的範例程式碼，一步一步跟著除錯，那種豁然開朗的感覺，真的只有「痛快」兩個字可以形容！而且，它裡面提到的許多案例，都跟我們在學術界或業界聽到的很貼近，不會讓你覺得是在學一些「象牙塔」裡的理論，而是真正能夠應用在解決問題上的知識。對於正在準備專題、比賽，或是未來想往軟體開發領域發展的同學來說，這本書絕對是不可多得的良伴。它不只是課本，更像是一位隨時可以請教的「良師益友」。

评分☆☆☆☆☆

老實說，第一次拿到《資料結構（第二版）》的時候，我心裡其實是有些猶豫的，畢竟資料結構這個科目，對我來說一直是一個比較有挑戰性的科目。但隨著翻閱，我的疑慮就一點點地消失了。作者在編排和內容的呈現上，展現出了極高的專業度和對讀者的同理心。書中的內容循序漸進，從最基礎的陣列、鏈結串列，一路到更進階的樹、圖、哈希表，都有相當詳細且清晰的說明。最令我印象深刻的是，作者在闡述每一個資料結構時，都會先從「為什麼需要這個結構」這個角度切入，讓我們理解它誕生的背景和解決的問題，而不是單純地介紹其定義和操作。這讓我更容易去理解每個結構的「存在意義」，進而記憶和應用。此外，書中對於各種演算法的分析，也做得相當到位，例如在討論排序演算法時，不僅列出了各種演算法，還對它們的時間複雜度和空間複雜度進行了比較，並給出了在不同情境下的建議。這對於我們在實際程式開發中，如何選擇最適合的演算法，非常有指導意義。總體來說，這本書的內容編排邏輯清晰，講解深入淺出，是一本非常優秀的資料結構教材。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《資料結構（第二版）》這本書的編寫，完全顛覆了我對這門課的刻板印象。過去，資料結構給我的感覺就是一堆數學公式和看似複雜的邏輯，常常讓我昏昏欲睡。然而，這一次的「第二版」卻讓我驚喜連連。作者在處理演算法的闡述上，下了非常深的功夫，他不像一般的教科書那樣，只給你結果，而是深入剖析了演算法背後的「思考過程」。你會發現，作者很懂得如何從一個初學者的角度出發，一步一步引導你建構出對演算法的直覺。書中的許多圖解，都畫得非常精緻，而且非常有助於理解，例如在講解樹結構的遍歷方式時，書中的動畫式圖解，讓原本抽象的遞迴概念，變得清晰可見。更讓我印象深刻的是，作者在探討時間複雜度和空間複雜度時，並沒有流於表面的計算，而是結合了實際的範例，讓你理解為什麼要進行這樣的分析，以及分析結果對程式效能的實際影響。這本書的優點在於，它同時兼顧了理論的深度和實務的廣度，讓讀者在學習過程中，不會感到脫節。對於想深入了解資料結構的同學，這本書絕對值得入手。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我本來對這本《資料結構（第二版）》並沒有抱持太大的期待，畢竟市面上相關的書籍太多了，而且很多都大同小異。但這次真的是踢到鐵板，而且是「鐵板」中翹楚的那種！這本書最讓我驚豔的是它的「實踐性」。它不只告訴你「是什麼」，更告訴你「怎麼用」。書中的每一個章節，都搭配了相當豐富且貼近實際應用場景的程式碼範例，而且這些範例都很精煉，沒有過多冗餘的程式碼，讓你能夠快速掌握核心概念。作者在解釋各種資料結構和演算法時，非常注重「直觀性」，會用各種生動的比喻來幫助我們理解，像是將鏈結串列比喻成一連串的拖曳，或是將堆疊想像成一個彈簧床，非常有趣！而且，書中還會討論到不同資料結構在處理特定問題時的效率差異，這對於我們在實際寫程式時，做出最佳的技術選擇非常有幫助。它不像有些書那樣，只是單純的知識堆疊，而是真正地在培養我們解決問題的能力。我個人覺得，這本書的深度和廣度都相當不錯，絕對是想要在資料結構領域紮實打好基礎的同學的「必讀」清單。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，我以前對資料結構這個科目，一直抱持著一種「敬而遠之」的態度，覺得它很抽象，很難懂。但這本《資料結構（第二版）》徹底改變了我的看法！這本書最讓我讚賞的地方，就是它能夠將那些複雜的概念，轉化成易於理解的語言和圖示。書中對於各種演算法的解釋，都非常細緻，而且經常會使用一些貼切的比喻，讓原本枯燥的理論變得生動有趣。例如，在講解圖的遍歷演算法時，作者會用「尋寶遊戲」來類比，讓我們更能體會廣度優先搜尋和深度優先搜尋的區別。更重要的是，這本書不只停留在理論層面，它非常注重實踐應用，書中提供了大量的程式碼範例，這些範例不僅精簡扼要，而且都非常實用，可以直接應用在我們的課堂作業或專案中。作者還會深入探討各種資料結構在不同應用場景下的優劣勢，這對於培養我們的「演算法思維」非常有幫助。總之，如果你跟我一樣，曾經對資料結構感到頭痛，那麼這本「第二版」絕對是你解開這門學科謎團的「最佳工具」。它不僅能幫助你紮實地掌握知識，更能激發你對這個領域的興趣。