资料结构：使用C语言(第五版)(精装本)(附范例光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 数据结构
• C语言
• 算法
• 教材
• 计算机科学
• 精装本
• 第五版
• 范例光碟
• 高等教育
• 编程

资料结构在资料相关的领域上是一门重要的学科，本书的内容依不同的主题分为14章。在每一章的每一小节中，均附有练习题及类似题，旨在让读者测试对此一小节所谈及的内容，是否已全盘了解。在每章章末有「动动脑时间」，并标註该题的相关章节，让本书不仅为一本自修的好书，更适合学校授课之用。每章的重要主题均附有程式加以测试，以期让读者对理论能有进一步的认识与了解。

本书特色

　　1.本书使用大量范例和图解，让读者能从这些实用范例中，轻松了解到资料结构的精髓。

　　2.本书内文详尽充实，作者并以循序渐进的手法和浅显易懂的文辞，来解说资料结构较艰涩的部分，相信能让初学者更快进入到资料结构的世界中。

探索计算机科学的基石：深入理解数据组织与高效算法 本书致力于为读者提供一个全面且深入的计算机科学核心领域——数据结构与算法的理论框架与实践指南。我们聚焦于讲解如何有效地组织、管理和操作数据，以及设计和分析解决计算问题的有效方法。全书以清晰的逻辑和详实的案例，带领读者从基础概念逐步迈向高级应用。 第一部分：基础概念与工具箱的构建 本部分奠定后续学习所需的技术基础，确保读者对编程环境和基本计算思维有扎实的理解。 1. 预备知识与计算模型的回顾 我们将首先回顾必需的数学基础，包括集合论的基本概念，以及对算法效率至关重要的离散数学元素。随后，深入探讨计算模型——图灵机和有限自动机——的抽象概念，理解什么是“可计算性”，并介绍算法分析的理论基石：渐近分析（Asymptotic Analysis）。重点讲解大O、大Ω和Θ符号的精确含义及其在描述算法最坏、最好和平均时间复杂度中的应用。理解这些工具是评估任何数据结构或算法性能的先决条件。 2. 编程语言环境与实现基础 虽然本书的侧重点在于理论和结构本身，但为了实现和验证这些结构，我们需要一个坚实的编程基础。本部分将介绍实现抽象数据类型（ADT）所需的关键编程范式。我们将详细解析模块化编程和抽象数据类型（ADT）的设计思想，阐述如何通过封装数据和操作来构建清晰、可维护的代码。这包括对变量作用域、内存管理基本概念的梳理，为后续使用特定语言实现复杂结构做好准备。 第二部分：线性数据结构的深度剖析 线性结构是数据组织最直接的形式。本部分将系统地分析这些结构，从简单的序列到支持复杂操作的动态数组。 3. 数组与动态存储管理 详细探讨静态数组的优势与局限性，尤其是在固定大小限制下的操作成本分析。随后，引入动态数组（Resizable Arrays）的概念，深入分析其底层扩容机制——如何通过摊还分析（Amortized Analysis）证明在平均情况下，插入操作仍能保持近乎 $O(1)$ 的效率。我们将比较静态分配与动态分配在内存布局上的差异及其对缓存局部性的影响。 4. 链表家族的精细构造 从最基础的单向链表开始，解析节点（Node）的结构及其指针操作。在此基础上，扩展讨论双向链表，重点分析其在实现高效“前驱”操作上的优势，以及在插入和删除时需要额外维护一个后向指针带来的内存开销。接着，介绍循环链表的应用场景，例如在实现某些队列或缓冲区时的便利性。我们将对比数组和链表在随机访问、顺序遍历、头部/中部插入删除操作上的时间复杂度差异。 5. 栈（Stack）与队列（Queue）：操作受限的抽象数据类型 栈和队列是应用最为广泛的线性结构。我们将严格遵循 ADT 的定义，讲解后进先出（LIFO）的栈操作（Push, Pop, Peek）和先进先出（FIFO）的队列操作（Enqueue, Dequeue, Front）。重点案例分析包括：如何用栈解决表达式求值问题（中缀转后缀/前缀）、实现函数调用堆栈（递归的本质）、以及如何使用队列进行广度优先搜索（BFS）的预备知识。对于队列，我们将探讨循环队列的实现，以解决数组实现中“假满”的问题。 第三部分：非线性结构的探索：树与图 非线性结构是处理层级关系和复杂网络关系的关键。本部分将花费大量篇幅来解析树和图这两种最重要的结构。 6. 树结构：层次化数据的组织 树（Tree）作为一种分层的非线性结构，其应用贯穿整个计算机科学。首先定义树的基本术语（根、叶子、深度、高度）。随后，重点研究二叉树（Binary Tree），包括其遍历方法（先序、中序、后序）和递归实现。 搜索树的效率核心： 我们将深入探讨二叉搜索树（BST）的构造、搜索、插入和删除操作。分析其在理想情况下的 $O(log n)$ 性能，以及在最坏情况（退化为链表）下的 $O(n)$ 性能。 平衡的艺术——提高效率： 引入平衡二叉搜索树的概念，详述AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转操作和颜色/平衡因子维护规则。详细解释这些结构如何通过严格的平衡保证所有核心操作的最坏时间复杂度都维持在 $O(log n)$。 更多树的应用： 讨论B 树/B+ 树在数据库索引中的关键作用，以及堆（Heap）结构作为优先队列的实现，分析其 $O(log n)$ 的插入和提取最大/最小元素操作。 7. 图结构：建模复杂关系网络 图（Graph）是描述实体间复杂关系的强大工具。本部分严格定义图的基本元素（顶点、边、权重）以及有向图、无向图、加权图、稀疏图和稠密图。 图的表示方法： 详细对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优缺点，分析它们在空间需求和边查询效率上的权衡。 图的遍历算法： 深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理、递归与迭代实现，以及它们在连通性检测、拓扑排序（仅限有向无环图）中的应用。 最短路径与最小生成树： 重点分析解决网络优化问题的经典算法： Dijkstra 算法：解决单源最短路径问题（针对非负权图）。 Floyd-Warshall 算法：解决所有顶点对之间的最短路径问题。 Prim 算法和 Kruskal 算法：用于寻找图的最小生成树（MST），分析贪心策略的正确性。 第四部分：高效算法设计与分析 本部分将从设计方法论的角度，指导读者如何构建高性能的算法。 8. 算法设计范式：分治法与贪心法 分治法（Divide and Conquer）： 阐述该范式的核心思想——分解、解决子问题、合并。通过经典的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）案例，展示如何利用递归关系式和主定理（Master Theorem）来精确分析这类算法的效率。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 解析贪心选择性质和最优子结构。通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例，讲解何时贪心策略可以保证全局最优解。 9. 动态规划：避免重复计算的艺术 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。我们将区分记忆化（Memoization）和自底向上（Tabulation）两种实现方式。通过背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS）等经典问题，详细剖析如何构建状态转移方程，这是掌握动态规划的精髓所在。 第五部分：高级主题与哈希技术 最后一部分将探讨用于快速数据检索和更复杂排序的高级技术。 10. 查找与哈希表（Hash Tables） 深入研究查找操作的时间复杂度。重点讲解二分查找在有序数组上的应用。随后，进入哈希技术的核心： 哈希函数的设计：均匀性、计算效率。 冲突处理机制：详细分析链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）（包括线性探测、二次探测和双重哈希）的原理、操作过程和性能影响。分析负载因子（Load Factor）对性能的决定性作用。 11. 排序算法的综合比较 对本册中涉及的所有排序算法进行一次全面的回顾与对比：冒泡排序、选择排序、插入排序（以及它们在小规模数据上的优势）、归并排序、快速排序（平均最优）、堆排序、以及计数排序、基数排序等非比较排序算法（在特定条件下可以达到线性时间）。重点比较它们的稳定性、空间复杂度及时间复杂度图谱。 本书旨在培养读者不仅能“使用”数据结构，更能“设计”和“分析”数据结构和算法的能力，从而为后续学习操作系统、数据库系统和高级算法设计打下坚实的基础。

第一章 演算法分析
1.1 演算法
1.2 Big-O
1.3 动动脑时间

第二章 阵列
2.1 阵列的表示法
2.2 上三角形和下三角形表示法
2.3 多项式表示法
2.4 魔术方阵
2.5 动动脑时间

第三章 堆叠与伫列
3.1 堆叠和伫列基本观念
3.2 堆叠的加入与删除
3.3 伫列的加入与删除
3.4 环状伫列
3.5 堆叠与伫列的应用
3.6 如何计算后序表示法
3.7 动动脑时间

第四章 链结串列
4.1 单向链结串列
4.2 环状串列
4.3 双向链结串列
4.4 链结串列之应用
4.5 动动脑时间

第五章 递 回
5.1 一些递回基本范例
5.2 一个典型的递回范例:河内塔
5.3 另一个范例:八个皇后
5.4 何时不要使用递回?
5.5 动动脑时间

第六章 树状结构
6.1 树状结构的一些专有名词
6.2 二元树
6.3 二元树的表示法
6.4 二元树的追踪
6.5 引线二元树
6.6 其他议题
6.7 动动脑时间

第七章 二元搜寻树
7.1 何谓二元搜寻树
7.2 二元搜寻树的加入
7.3 二元搜寻树的删除
7.4 动动脑时间

第八章 堆积
8.1 何谓堆积
8.2 何谓min-heap
8.3 min-max heep
8.4 Deap
8.5 动动脑时间

第九章 高度平衡二元搜寻树
9.1 何谓高度平衡二元搜寻树
9.2 AVL-tree的加入
9.3 AVL-tree的删除
9.4 动动脑时间

第十章 2-3tree与2-3-4tree
10.1 2-3 tree
10.2 2-3-4 tree
10.3 动动脑时间

第十一章 B-tree
11.1 m-way搜寻树
11.2 B-tree
11.3 动动脑时间

第十二章 图形结构
12.1 图形的一些专有名词
12.2 图形资料结构表示法
12.3 图形追踪
12.4 扩展树
12.5 最短路径
12.6 拓朴排序
12.7 临界路径法
12.8 动动脑时间

第十三章 排序
13.1 气泡排序
13.2 选择排序
13.3 插入排序
13.4 合併排序
13.5 快速排序
13.6 堆积排序
13.7 二元树排序
13.8 谢耳排序
13.9 基数排序
13.10 动动脑时间

第十四章 搜寻
14.1 循序搜寻
14.2 二元搜寻
14.3 杂凑
14.4 动动脑时间

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始買這本書，純粹是聽說它是「入門經典」，想說先買來看看，結果一翻開就讓我驚豔。整本書的內容，從最基礎的資料型態、變數宣告，到後來的鏈結串列、堆疊、佇列，再到圖和樹，都寫得非常詳細，而且不是那種讓你看了頭昏腦脹的學術論文風格，而是像一位經驗豐富的老師，一步步帶著你走。最讓我印象深刻的是，書中對於「指標」的講解，C語言的指標確實是很多初學者的痛點，但這本書用非常淺顯易懂的方式，搭配圖示，把指標的運作原理講得清清楚楚，我終於不再害怕指標了！而且，書中每個章節都會附帶一些練習題，有簡單的也有挑戰性的，我幾乎把所有的練習題都做了一遍，這讓我在學習過程中不斷鞏固知識，也培養了我獨立解決問題的能力。附帶的光碟裡面的程式碼，我也經常拿出來參考，裡面的程式碼都寫得很乾淨，有註解，而且結構清晰，對我學習如何撰寫結構良好的C語言程式非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书简直是念茲在茲的心頭好！我記得當年還在唸大學資工系的時候，為了準備考試和應付各種專案，幾乎是人手一本。這本「資料結構：使用C語言(第五版)」真的是把經典中的經典搬了出來，雖然現在市面上有很多新奇的語言和框架，但C語言依然是理解底層運作的基石，而資料結構更是無可取代的核心。第五版更新了很多地方，我記得當時最喜歡的是它的範例程式碼，寫得非常清晰明瞭，而且從最基本的陣列、鏈結串列，到進階的樹、圖、雜湊表，每個章節的講解都循序漸進，不會讓人覺得跳躍感太強。尤其是圖的部分，我當年花了很多時間研究，書裡的演算法講解得非常細膩，像是Dijkstra演算法、Floyd-Warshall演算法，搭配圖解，即使初學者也能慢慢理解。還有那個附帶的光碟，簡直是寶藏！裡面的範例程式碼都可以在電腦上實際跑動，自己動手改改看，更能加深印象。現在回想起來，那段日子雖然辛苦，但打下的基礎真的非常扎實，很多後續學習的程式語言和系統設計，都能看到資料結構的影子。這本書不只是一本教科書，更像是陪伴我走過學習歷程的老朋友，很多概念到現在都還記得清清楚楚。

评分☆☆☆☆☆

這本「資料結構：使用C語言(第五版)」是我讀過最紮實的教科書之一。我是在研究所有關演算法的課程時接觸到它的，當時為了寫論文，需要深入理解各種演算法的原理，而這本書絕對是我的定海神針。它的內容編排非常嚴謹，從最基本的概念開始，逐步深入到更複雜的結構。我特別喜歡書中對於遞迴的講解，作者用了非常多生動的例子，像是漢諾塔、費波那契數列，而且不只是一種解法，還會探討不同遞迴寫法的優劣，甚至將遞迴與迭代進行比較，這讓我對遞迴的理解從「會用」提升到「為什麼這麼用」的層次。書中也包含了大量的圖和表格，對於理解樹的遍歷、圖的搜尋路徑等等非常有幫助，這些視覺化的呈現方式，讓抽象的演算法變得更容易想像和分析。而且，第五版在內容的更新上，也加入了一些近年的發展，雖然整體架構還是經典，但能看到一些新的思維被融入進來，這點讓我覺得非常不錯。隨書附帶的光碟，更是提供了許多實驗性的程式碼，讓我可以實際驗證書中所學，這對於學術研究非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

我是一個跨領域轉職到軟體開發的上班族，在自學的過程中，找一本可靠的入門書真的非常重要。經過一番比較，我選擇了這本「資料結構：使用C語言(第五版)」，而事實證明，我的選擇是正確的。坦白說，一開始看到C語言，我有點小小的抗拒，畢竟現在的主流開發語言很多都更抽象、更方便。但是，這本書的作者非常有技巧地引導讀者進入C語言的世界，它並沒有把C語言本身講得太過艱深，而是巧妙地將C的語法融入到資料結構的講解中。每一種資料結構的實作，都用C語言的指標、結構體等概念來呈現，這讓我非常清楚地看到資料結構在記憶體中的實際樣貌，而不是一個模糊的概念。我尤其欣賞的是書中關於演算法效率的分析，像是時間複雜度和空間複雜度的計算，作者用了非常具體的例子和圖表來解釋，讓我這個初學者也能理解為何有些演算法會比其他演算法更有效率。每次讀完一個章節，都會有一種豁然開朗的感覺，好像原本抽象的程式碼都變得有生命力了。雖然我現在主要用Python開發，但這本書讓我對程式的底層運作有了更深刻的理解，也更能寫出更優化的程式碼。

评分☆☆☆☆☆

這本「資料結構：使用C語言(第五版)」對我來說，不只是一本課本，更是一段回憶。我還記得大學時期，為了通過資料結構這門課，每天都在圖書館翻這本書。作者的寫作風格非常獨特，有一種循序漸進的引導感，讓你感覺好像在解開一個個謎題。我最喜歡的部分是書中對於「雜湊表」和「二元搜尋樹」的講解。這兩個結構在實際應用中非常廣泛，但要理解它們的運作原理和效能，需要一些時間。這本書透過大量的圖解和逐步演繹，把這些複雜的概念變得非常直觀。例如，對於雜湊衝突的處理，作者列舉了幾種不同的方法，並分析了它們的優缺點。而對於二元搜尋樹的平衡問題，書中也詳細介紹了AVL樹和紅黑樹的原理，雖然當初可能覺得有點難，但現在回想起來，這些知識對我後來的程式設計思維有很大的啟發。隨書附帶的範例光碟，我到現在都還留著，偶爾會拿出來參考裡面的程式碼，看看作者是如何巧妙地利用C語言的特性來實現各種資料結構。