细谈资料结构 第七版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书从首版发行至今已二十余年，期间历经多次改版，目前已堂堂迈入第七版，受益的学生近十万人。本书将资料结构最重要的精神融入简明易懂的实例当中，让学习者免于在庞杂的抽象文字中摸索，而能透过范例与丰富图表的引导，轻松认识每一种重要的资料结构，达到谕深义于潜移默化之中。

　　此次改版除了具有一贯简洁明了的优点，更符合教师们教学以及学习者学习的需要，具有以下的特点：

　　● 从应用的角度引入课程，让学习者思考应用并增加学习动机。
　　● 着重观念与演算过程介绍，使学习更加顺畅，建立内功修为。
　　● 可直接使用C与C++的范例实作，加以修改或整合，以外功验证内力，以内功增强外招。

　　本书主要针对阵列、串列、树状结构、图、搜寻树等常见的资料结构进行探讨，文字解说力求简单扼要，搭配清楚易懂的图解辅助，并以最通行的 C 语言进行实作范例，也尽量举学生能理解的应用案例来做对照，达到理论与实务并进，加深学习效果。为了达到最好的教学成效, 本书每一章均附有适量的习题, 供读者自行验证所学, 是一本不可多得的资料结构入门教本。 

本书特色

　　超图解，最易懂！

　　● 採用丰富图解说明演算法范例，简单易懂
　　● 用容易理解的案例，解说各种资料结构的应用场合
　　● 以流程图 + 虚拟码解析观念，搭配 C/C++ 程式码
　　● 大幅简化实作程式范例，学生一看就懂！
　　● 详解各种基本资料结构 – 阵列、链结串列、堆叠、伫列
　　● 探讨进阶的图形、树状结构与资料排序／搜寻 

书名：算法之美：数据结构与计算思维的深度探索 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的现代数据结构与算法学习体验。它超越了传统教材对基础概念的罗列，转而聚焦于这些核心计算工具如何在现实世界复杂问题中发挥决定性作用，以及背后的设计哲学与优化策略。全书以“计算思维”为核心驱动力，引导读者从工程实践的角度审视数据组织与操作的艺术。 第一部分：基础构建与抽象思维 本书伊始，我们将从最基本的抽象数据类型（ADT）和基本数据结构开始，但着重于它们背后的时间复杂度分析和空间效率权衡。 第1章：计算的基石——抽象与效率分析： 深入探讨大O、Omega、Theta表示法，不仅仅停留在理论层面，而是通过大量实际代码示例，展示不同算法在不同规模输入下的性能差异。重点分析递归的展开、尾递归优化以及动态规划的记忆化搜索在性能提升上的作用。 第2章：线性结构的精粹： 详细剖析数组（Array）和链表（Linked List）的底层内存布局和缓存局部性影响。特别关注双向链表、循环链表以及跳表（Skip List）的设计原理，并对比它们在内存访问模式上的优劣，为后续更复杂的索引结构做铺垫。 第3章：堆栈与队列的工程应用： 超越LIFO/FIFO的定义，本章探讨了如何在操作系统调度（如进程管理）、表达式求值（如逆波兰表示法）、以及缓冲区管理中高效部署这些结构。引入双端队列（Deque）的实现及其在滑动窗口问题中的关键作用。 第二部分：树形结构的深度挖掘与优化 树是组织层次化数据和实现快速查找的核心工具。本部分将从基础遍历到高级平衡机制进行全面覆盖。 第4章：二叉树的遍历与应用： 详细区分前序、中序、后序遍历的数学意义和实际应用场景（如编译器的抽象语法树构建）。引入堆（Heap）结构，深入分析二叉堆如何高效实现优先队列，并探讨二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）在摊还分析下的性能优势。 第5章：搜索树的平衡艺术： 本章是本书的重点之一。我们不仅介绍基础的二叉搜索树（BST），更着重于解决其不平衡问题。详细阐述AVL树的旋转机制和平衡因子计算，随后深入讲解红黑树（Red-Black Tree）的五条不变式、颜色翻转和旋转操作，展示Linux内核和Java `TreeMap`等广泛应用实例。 第6章：B树族与外部存储优化： 专门探讨针对磁盘I/O优化的多路搜索树。详尽分析B树和B+树的结构特性，解释为什么它们是数据库索引（如MySQL InnoDB）的首选，以及它们如何最小化磁盘寻道次数。 第三部分：图论的建模与算法实现 图结构是描述复杂关系网络的通用模型。本部分将重点关注图的表示方法和核心路径查找算法。 第7章：图的表示与遍历： 比较邻接矩阵和邻接表在稀疏图和稠密图中的存储效率差异。详细阐述深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的递归与迭代实现，并展示它们在连通性分析、拓扑排序中的应用。 第8章：最短路径的寻踪： 全面解析图中的距离计算算法。详述Dijkstra算法的原理、适用条件及其使用优先队列（通常是斐波那契堆或二项堆）进行优化的过程。随后，深入讲解处理负权边的Bellman-Ford算法，及其检测负权环的能力。最后，对比Floyd-Warshall算法在计算所有顶点对之间最短路径时的动态规划思想。 第9章：最小生成树与网络流： 探讨如何用Prim算法和Kruskal算法在加权无向图中找到成本最低的连接方案。此外，本章还引入了网络流的概念，重点讲解Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的迭代思想，为资源分配和最大匹配问题提供理论框架。 第四部分：高级技术与计算复杂性 本部分将视野扩展到更复杂的算法范式，以及对算法效率的终极衡量标准。 第10章：散列技术的威力与陷阱： 深入探讨散列表（Hash Table）的工作原理，包括冲突解决策略（链式法、开放寻址法，如线性探测、二次探测和双重散列）。重点分析理想的散列函数的设计原则，以及如何评估其性能（负载因子、重建机制）。 第11章：模式匹配与字符串算法： 介绍高效处理文本的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，解释其如何通过预处理“失效函数”避免冗余回溯，实现线性时间复杂度匹配。同时引入Rabin-Karp算法及其滚动的散列思想。 第12章：算法的极限：计算复杂性理论基础： 介绍P、NP、NP-完全等核心概念。通过对旅行商问题（TSP）和背包问题的分析，帮助读者理解哪些问题可能不存在高效（多项式时间）的精确解，从而引导读者转向近似算法和启发式方法的设计。 本书的特点在于将理论的严谨性与工程实践的灵活性相结合，通过大量的代码片段（使用C++和Python实现）和实际案例分析，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”和“如何做”。每章末尾均设有“设计挑战”部分，鼓励读者运用所学知识解决开放性问题。

作者简介

谢树明 老师

　　受过严谨逻辑分析训练，
　　专长于符号处理与资料工程，
　　亦具备合格的速读讲师资格，
　　对于英文有无比热诚，
　　永远的学习者、传授者。

　　[学历]
　　交通大学资讯工程学士、硕士
　　台湾科技大学资讯管理博士

　　[经历]
　　科技公司研发经理
　　大学副教授
　　速读讲师

评分☆☆☆☆☆

（四） 身為一個正在為研究所考試準備的學生，我最近入手了《細談資料結構 第七版》。坦白說，為了準備升學考試，我已經看過不少相關的參考書，但很多書都流於理論的堆砌，有時候讀了半天，還是搞不清楚實際的意義。這本第七版，真的讓我眼睛為之一亮。它最吸引我的地方，就是它在講解抽象概念的同時，能夠非常緊密地結合實際的程式碼範例。 我特別喜歡書中對於每種資料結構的操作，都有提供相應的程式碼片段，而且這些程式碼都寫得非常清晰易懂，甚至還附帶了詳細的註解，這對於我這種需要動手實踐才能加深理解的學生來說，簡直是福音。我會把書上的範例一個個打出來，然後自己去修改、去測試，這樣一來，對於資料結構的理解就變得非常深刻。例如，在學習鏈結串列（Linked List）的時候，書中不僅介紹了單向鏈結串列、雙向鏈結串列，還提供了插入、刪除節點的程式碼範例，我透過實際操作，才能真正體會到它們的差異和優勢。 再來，我覺得這本書對於演算法的分析，也相當到位。對於時間複雜度和空間複雜度的講解，它不是簡單地給出公式，而是會透過圖形化的方式，或是透過實際的例子，來幫助讀者理解。例如，它在講解二元搜尋樹（Binary Search Tree）的平衡操作時，就透過生動的插圖，讓我清楚地看到節點的旋轉過程，這比單純的文字描述來得有效多了。 而且，這本書的排版也很舒服，不會像有些書一樣密密麻麻的，看起來就很疲勞。它適當的留白，清晰的標題，還有對關鍵術語的強調，都讓閱讀體驗變得很好。在準備考試的過程中，我常常會在深夜抱著這本書，即使很疲憊，也能因為它的清晰和易懂，讓我保持學習的動力。對於正在準備考試，或是想要系統性學習資料結構的台灣學生來說，《細談資料結構 第七版》絕對是一本不可多得的好書。

评分☆☆☆☆☆

（三） 從事軟體開發工作久了，總會意識到，很多看起來複雜的問題，追根究柢，都與資料結構的選擇息息相關。《細談資料結構 第七版》這本書，正好填補了我對這方面知識的許多空白。我不是科班出身，一路都是靠著自學和經驗累積，所以對於一些基礎概念的理解，有時候會比較零散。這本第七版，就像一位非常有耐心的老師，把這些零散的知識點，編織成了一張清晰的網。 我最欣賞它的地方，是它循序漸進的編排方式。從最基礎的陣列、鏈結串列，一路講到堆疊、佇列，再到樹、圖，每一個單元都建立在前一個單元的基礎上，讓人能夠逐步建立起對不同結構的認識。而且，它對於每一種資料結構的特性，例如優缺點、適用情境，都做了非常詳盡的比較。我記得有一次在處理大量數據的搜尋問題時，腦中閃過好幾種可能的方案，翻閱了這本書相關章節後，才清楚地意識到，選擇雜湊表（Hash Table）會是效率最高的選擇，而且理解了背後的原因。 書中的演算法部分，也讓我印象深刻。像是排序演算法的各種變體，以及搜尋演算法的應用，作者都用非常直觀的方式進行了說明，並且仔細分析了它們在不同情況下的效能表現。我過去常常只記得演算法的名稱，但對於它的實際運作原理和效能優劣，常常感到模糊不清。透過這本書，我終於能夠系統性地理解這些演算法的核心思想。 此外，它對於遞迴（Recursion）的講解，我認為是寫得非常好的。遞迴這個概念，對很多人來說都比較抽象，但作者透過一些生動的例子，像是迷宮尋路，讓我能夠一步步理解遞迴的思維方式，也讓我能夠更自信地應用遞迴來解決問題。總而言之，《細談資料結構 第七版》是一本非常適合想要打好資料結構基礎的讀者的書籍，它不僅提供了豐富的知識，更重要的是，它教會你如何去思考，如何去應用。

评分☆☆☆☆☆

（二） 這次入手《細談資料結構 第七版》，主要是衝著它在業界的口碑來的。身為一個在台北資訊業打滾多年的資深開發者，雖然平常工作不一定天天直接處理底層的資料結構，但心裡清楚，穩固的資料結構基礎是寫出高效、可維護程式碼的關鍵。過去我曾斷斷續續地翻閱過一些相關書籍，但總覺得少了一點系統性和深度，有時甚至對一些經典演算法的效率分析感到模糊。 然而，這本第七版給我的感覺截然不同。它在延續前幾版紮實理論的基礎上，更著重於對演算法時間複雜度和空間複雜度的深入剖析，而且講解的方式非常細膩。作者並沒有直接跳到結論，而是會一步步帶你推導，讓你清楚理解為什麼會有這樣的複雜度，以及在不同場景下，選擇特定資料結構的權衡點。這對於我們這種需要追求效能的開發者來說，是非常寶貴的。 我特別欣賞書中對於一些進階資料結構的闡述，例如平衡二元搜尋樹、B-Tree，甚至是圖形演算法的部分。作者不僅解釋了它們的結構和操作，更進一步探討了它們在實際應用中的優勢，像是資料庫的索引、路由演算法等等，這些都讓我聯想到自己實際工作中遇到的類似問題，進而思考是否有更優化的解決方案。此外，書中也引用了一些最新的研究成果和實踐案例，這讓我在閱讀時，感覺接觸到的是當前業界的最新脈動，而不是停留在過去的知識。 當然，一本好的技術書籍，離不開程式碼範例。這本第七版在範例的選擇上，也相當用心。它不僅提供了清晰、簡潔的程式碼，更重要的是，對程式碼的每一個環節都做了詳細的註解和解釋，讓你能夠完全理解程式背後的邏輯。雖然我可能不直接照抄，但這些範例能幫助我驗證理論，也能啟發我撰寫更優質的程式碼。對於正在尋求提升技術深度和廣度的台灣開發者來說，《細談資料結構 第七版》絕對是一本值得仔細品味的工具書。

评分☆☆☆☆☆

（一） 哇，這本《細談資料結構 第七版》根本是我的救星！身為一個在台灣努力讀書的大學生，每次面對程式設計的關卡，總是覺得資料結構那塊像一座大山壓得我喘不過氣。之前翻過幾本，不是太理論化，就是範例不夠貼近實際，有時候看得頭昏腦脹，結果考試一樣搞不定。但是，這本第七版真的不一樣！它的講解方式非常接地氣，就像一位經驗豐富的學長姊在旁邊手把手教學一樣。 一開始看目錄，就覺得作者很有心，把很多實際應用情境都融入進去了，像是大家很熟悉的社群媒體的推薦系統、或是電商平台的搜尋功能，甚至是遊戲開發中的地圖路徑規劃，這些例子真的讓我在學習抽象的資料結構時，能立刻連結到生活中的實際應用，不再是死記硬背的公式。而且，書中的圖解真的超級清晰！我特別喜歡它用很多流程圖和示意圖來解釋演算法的運作，那種視覺化的呈現方式，比單純的文字描述來得更直觀，很多以前覺得很難理解的概念，透過這些圖，瞬間就豁然開朗了。 再來，我覺得它的練習題也是一大亮點。不只是簡單的「照葫蘆畫瓢」練習，很多題目都設計得很有思考性，能引導你從不同角度去分析問題，甚至還會有一些進階挑戰，讓你可以深入鑽研。做完這些題目，真的會感覺自己的解題能力提升了好幾個層次。我記得有一次為了準備期末考，幾乎是把書裡的練習題全部做了一遍，不但對各種資料結構的特性掌握得更牢固，也對如何在實際的程式碼中應用它們有了更深的體悟。總之，如果你也在台灣，而且正在為資料結構苦惱，這本《細談資料結構 第七版》絕對值得你入手，它真的能讓你事半功倍，把這塊硬骨頭給啃下來！

评分☆☆☆☆☆

（五） 這本《細談資料結構 第七版》的出現，讓我對學習這個曾經被認為是「硬骨頭」的領域，有了全新的認識。過去，我對資料結構的理解，就像是零散的拼圖，知道一些名詞，也看過一些演算法，但始終無法將它們串連起來，形成一個完整的概念。這本書，就像一位技藝高超的拼圖大師，幫助我把這些零散的知識，一一歸位，而且拼出了意想不到的美麗圖案。 我最欣賞它在解釋複雜概念時的「畫龍點睛」之筆。作者不會滔滔不絕地講述一堆理論，而是善於運用生活化的比喻和貼切的例子，來引導讀者進入情境。例如，在解釋堆疊（Stack）時，它用「疊盤子」來比喻後進先出（LIFO）的特性，瞬間就讓我豁然開朗；在講解佇列（Queue）時，則用「排隊買票」來闡述先進先出（FIFO）的原理。這些生動的比喻，讓抽象的概念變得具體而容易理解，也讓我對這些資料結構的運作有了更深刻的直覺。 而且，這本書對於演算法的講解，不僅僅是告訴你「怎麼做」，更著重於「為什麼這麼做」。它會深入探討演算法的設計思想，以及不同演算法之間的權衡與取捨。我特別喜歡書中關於圖形（Graph）部分的講解，像是最短路徑演算法（Dijkstra, Floyd-Warshall），它不僅詳細解釋了演算法的步驟，還會分析它們在不同網路結構下的效能表現，這讓我能更好地理解在實際應用中，如何根據具體情況選擇最合適的演算法。 此外，書中的一些「進階探索」和「思考題」，也讓我在閱讀的過程中，不止於被動接受知識，更能主動去思考和驗證。這些題目往往能夠啟發我將所學的知識應用到新的情境中，或是讓我對現有的知識有更深的理解。總體來說，《細談資料結構 第七版》是一本讓我受益匪淺的書籍，它不僅讓我紮實地掌握了資料結構的知識，更重要的是，它培養了我獨立思考和解決問題的能力，這對於我日後的學習和工作都將有莫大的助益。