本书依据ACM/IEEE计算课程体系规范CC2020，在常用数据结构与算法基础上，适当补充算法设计方法、计算复杂性理论和若干高级算法，帮助学生系统地学习数据结构与算法的理论知识和实践技能。全书共7章：第1章概述数据结构与算法的基本知识；第2章讲述线性表、栈与队列等线性结构；第3章讲述树、二叉树、二叉搜索树等；第4章讲述图的基本概念、存储和最短路径、最小生成树等算法；第5章讲述查找问题，包括静态查找、动态查找和散列等；第6章讲述排序算法，包括插入排序等基本算法和快速排序等高级算法；第7章讲述算法专题，包括算法设计策略、最优化问题、计算复杂性理论、随机算法和近似算法等。
样章试读
目录
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前言
第1章 绪论 1
1.1 数据结构的概念 1
1.1.1 数据的逻辑结构 2
1.1.2 数据的存储结构 3
1.2 算法与算法设计 5
1.2.1 算法的概念 5
1.2.2 算法设计 6
1.3 算法分析 8
1.3.1 算法的渐进分析 8
1.3.2 最好、最坏和平均情况 12
1.3.3 时间和空间资源开销 14
1.4 计算复杂性理论 15
1.5 最优化问题 15
1.6 随机算法和近似算法 16
1.6.1 随机算法 16
1.6.2 近似算法 17
1.7 数据结构与算法中的唯物辩证法 17
1.8 本书的内容及组织形式 19
习题 20
科学家小传——高德纳 21
第2章 线性表 22
2.1 线性表的概念 22
2.1.1 线性表的定义 22
2.1.2 线性表的抽象数据类型 23
2.1.3 线性表的主要操作 23
2.1.4 线性表的存储结构 24
2.2 顺序表 25
2.2.1 顺序表的实现 25
2.2.2 多维数组 30
2.2.3* 矩阵运算 32
2.2.4 顺序表的应用 37
2.3 链表 40
2.3.1 单链表 40
2.3.2 双向链表 47
2.3.3 循环链表 49
2.3.4 链表的应用 54
2.4 栈 59
2.4.1 顺序栈 59
2.4.2 链式栈 62
2.4.3 栈与递归 63
2.4.4 递归的应用 66
2.4.5 栈的应用 69
2.5 队列 81
2.5.1 顺序队列 81
2.5.2 链式队列 84
2.5.3 队列的应用 85
2.6 字符串 87
2.6.1 基本概念 87
2.6.2 存储结构和实现 88
2.6.3 字符串运算的算法实现 92
2.6.4 字符串的模式匹配 96
习题 103
科学家小传——姚期智 104
第3章 树 106
3.1 树的基本概念 106
3.1.1 树的定义 106
3.1.2 树的基本性质 107
3.2 二叉树的概念 108
3.2.1 二叉树的定义 108
3.2.2 几种特殊的二叉树 108
3.2.3 二叉树的性质 110
3.2.4 二叉树的存储结构 111
3.2.5 二叉树的抽象数据类型 113
3.2.6 二叉树的遍历 115
3.2.7 线索二叉树 120
3.3 二叉树的应用 123
3.3.1 二叉搜索树 123
3.3.2 平衡二叉树 128
3.3.3* 红黑树 138
3.3.4* 基于决策树的分类方法 144
3.3.5 堆与优先队列 151
3.3.6 Huffman编码树 157
3.4 树与森林 160
3.4.1 二叉树、树、森林之间的转换 160
3.4.2 树和森林的遍历 162
3.4.3 树的存储 163
3.5* 树的应用 165
3.5.1 并查集 165
3.5.2 频繁模式树 167
习题 171
科学家小传——约翰·霍普克罗夫特 173
第4章 图 175
4.1 图的基本概念 175
4.1.1 图的定义和概念 175
4.1.2 图的抽象数据类型 178
4.2 图的存储及基本操作 180
4.2.1 图的邻接矩阵表示法 181
4.2.2 图的邻接表表示法 183
4.2.3 图的十字链表和邻接多重表表示法 186
4.3 图的遍历 187
4.3.1 深度优先搜索 187
4.3.2 广度优先搜索 189
4.4 最小生成树 190
4.4.1 Prim算法 191
4.4.2 Kruskal算法 193
4.5 最短路径 196
4.5.1 单源最短路径 196
4.5.2 顶点对之间的最短路径 199
4.6 拓扑排序 200
4.7 关键路径 203
4.8* 最大流 207
4.8.1 流网络 207
4.8.2 最大流最小割定理 208
4.8.3 Ford-Fulkerson方法 209
4.8.4 推送-重贴标签算法 212
4.9* 图的社区发现 216
4.9.1 图划分方法 216
4.9.2 基于模块度的方法 218
习题 220
科学家小传——艾兹格·迪杰斯特拉 221
第5章 查找 223
5.1 静态查找 224
5.1.1 顺序查找法 224
5.1.2 折半查找法 225
5.1.3 分块查找法 228
5.2 动态查找 229
5.2.1 B-树 230
5.2.2 B+树 239
5.3 散列 243
5.3.1 散列的概念 243
5.3.2 散列函数 244
5.3.3 冲突解决方法 246
5.3.4 散列算法设计与分析 251
5.3.5* 散列的应用 254
习题 257
科学家小传——罗伯特·塔扬 258
第6章 排序 259
6.1 排序的基本概念 259
6.2 插入排序 260
6.2.1 直接插入排序 260
6.2.2 折半插入排序 261
6.2.3 希尔排序 263
6.3 交换排序 266
6.3.1 冒泡排序 266
6.3.2 快速排序 268
6.3.3 快速排序算法改进 275
6.4 选择排序 278
6.4.1 简单选择排序 279
6.4.2 堆排序 280
6.5 归并排序 283
6.5.1 有序数组归并的方法 283
6.5.2 自顶向下的归并排序 285
6.5.3 自底向上的归并排序 286
6.6 比较排序算法的时间复杂度下界 287
6.7 基数排序 288
6.8 各种内部排序算法的比较和选择 292
6.9 排序的应用 294
习题 295
科学家小传——查尔斯·霍尔 296
第7章* 算法专题 298
7.1 算法设计基本策略 298
7.1.1 贪心策略 298
7.1.2 分治策略 302
7.1.3 动态规划 308
7.1.4 回溯 312
7.1.5 分支限界法 317
7.2 最优化问题 324
7.2.1 线性规划 324
7.2.2 整数规划 334
7.2.3 组合优化 336
7.2.4 非线性规划 338
7.3 计算复杂性理论 340
7.3.1 计算模型 341
7.3.2 P问题与NP问题 342
7.3.3 NP完备理论 342
7.3.4 典型NP完全问题 345
7.4 随机算法 346
7.4.1 随机数的产生 346
7.4.2 随机变量 349
7.4.3 蒙特卡罗算法 350
7.4.4 拉斯维加斯算法 354
7.5 近似算法 359
习题 363
科学家小传——斯蒂芬·库克 365
参考文献 366
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