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数据结构与算法分析(C++版)(第三版) 版权信息
- ISBN：9787121417887
- 条形码：9787121417887 ; 978-7-121-41788-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据结构与算法分析(C++版)(第三版) 本书特色
数据结构与算法分析(C++版)(第三版)——本科教材本书采用程序员偏爱的面向对象C++语言来描述数据结构和算法，并把数据结构原理和算法分析技术有机地结合在一起，系统地介绍了各种类型的数据结构，以及排序和检索的各种方法。作者非常注意对每一种数据结构的不同存储方法及有关算法进行分析比较。书中还引入了一些比较高级的数据结构与先进的算法分析技术，并介绍了可计算性理论的一般知识。书中分别给出了C++实现方法和伪码实现方法，便于读者根据情况选择。
数据结构与算法分析(C++版)(第三版) 内容简介
本书采用程序员偏爱的面向对象C++语言来描述数据结构和算法，并把数据结构原理和算法分析技术有机地结合在一起，系统地介绍了各种类型的数据结构，以及排序和检索的各种方法。作者很好注意对每一种数据结构的不同存储方法及有关算法进行分析比较。书中还引入了一些比较不错的数据结构与优选的算法分析技术，并介绍了可计算性理论的一般知识。书中分别给出了C++实现方法和伪码实现方法，便于读者根据情况选择。在作者维护的网站可下载相关代码、编程项目和辅助练习资料。本书已根据作者在网站提供的勘误表进行过内容更正。
数据结构与算法分析(C++版)(第三版) 目录
**部分 预备知识
第1章 数据结构和算法
1．1 数据结构的原则
1．2 抽象数据类型和数据结构
1．3 设计模式
1．4 问题、算法和程序
1．5 深入学习导读
1．6 习题
第2章 数学预备知识
2．1 集合和关系
2．2 常用数学术语
2．3 对数
2．4 级数求和与递归
2．5 递归
2．6 数学证明方法
2．7 估计
2．8 深入学习导读
2．9 习题
第3章 算法分析
3．1 概述
3．2 *佳、*差和平均情况
3．3 换一台更快的计算机，还是换一种更快的算法
3．4 渐近分析
3．5 程序运行时间的计算
3．6 问题的分析
3．7 容易混淆的概念
3．8 多参数问题
3．9 空间代价
3．10 加速你的程序
3．11 实证分析
3．12 深入学习导读
3．13 习题
3．14 项目设计
第二部分 基本数据结构
第4章 线性表、栈和队列
4．1 线性表
4．2 栈
4．3 队列
4．4 字典
4．5 深入学习导读
4．6 习题
4．7 项目设计
第5章 二叉树
5．1 定义及主要特性
5．2 遍历二叉树
5．3 二叉树的实现
5．4 二叉检索树
5．5 堆与优先队列
5．6 Huffman编码树
5．7 深入学习导读
5．8 习题
5．9 项目设计
第6章 树
6．1 树的定义与术语
6．2 父指针表示法
6．3 树的实现
6．4 K叉树
6．5 树的顺序表示法
6．6 深入学习导读
6．7 习题
6．8 项目设计
第三部分 排序与检索
第7章 内排序
7．1 排序术语及记号
7．2 三种代价为Θ(n2)的排序算法
7．3 Shell排序
7．4 归并排序
7．5 快速排序
7．6 堆排序
7．7 分配排序和基数排序
7．8 对各种排序算法的实验比较
7．9 排序问题的下限
7．10 深入学习导读
7．11 习题
7．12 项目设计
第8章 文件管理和外排序
8．1 主存储器和辅助存储器
8．2 磁盘
8．3 缓冲区和缓冲池
8．4 程序员的文件视图
8．5 外排序
8．6 深入学习导读
8．7 习题
8．8 项目设计
第9章 检索
9．1 检索未排序和已排序的数组
9．2 自组织线性表
9．3 集合检索
9．4 散列方法
9．5 深入学习导读
9．6 习题
9．7 项目设计
第10章 索引技术
10．1 线性索引
10．2 ISAM
10．3 基于树的索引
10．4 2-3树
10．5 B树
10．6 深入学习导读
10．7 习题
10．8 项目设计
第四部分 高级数据结构
第11章 图
11．1 术语和表示法
11．2 图的实现
11．3 图的遍历
11．4 *短路径问题
11．5 *小支撑树
11．6 深入学习导读
11．7 习题
11．8 项目设计
第12章 线性表和数组高级技术
12．1 广义表
12．2 矩阵的表示方法
12．3 存储管理
12．4 深入学习导读
12．5 习题
12．6 项目设计
第13章 高级树结构
13．1 Trie结构
13．2 平衡树
13．3 空间数据结构
13．4 深入学习导读
13．5 习题
13．6 项目设计
第五部分 算法理论
第14章 分析技术
14．1 求和技术
14．2 递归关系
14．3 均摊分析
14．4 深入学习导读
14．5 习题
14．6 项目设计
第15章 下限
15．1 下限证明简介
15．2 线性表检索的下限
15．3 查找*大值
15．4 对抗性下限证明
15．5 状态空间下限证明
15．6 查找第i大元素
15．7 优化排序
15．8 深入学习导读
15．9 习题
15．10 项目设计
第16章 算法模式
16．1 动态规划
16．2 随机算法
16．3 数值算法
16．4 深入学习导读
16．5 习题
16．6 项目设计
第17章 计算的限制
17．1 归约
17．2 难解问题
17．3 不可解问题
17．4 深入学习导读
17．5 习题
17．6 项目设计
第六部分 附录
附录A 实用函数
参考文献
词汇表
第1章 数据结构和算法
1．1 数据结构的原则
1．2 抽象数据类型和数据结构
1．3 设计模式
1．4 问题、算法和程序
1．5 深入学习导读
1．6 习题
第2章 数学预备知识
2．1 集合和关系
2．2 常用数学术语
2．3 对数
2．4 级数求和与递归
2．5 递归
2．6 数学证明方法
2．7 估计
2．8 深入学习导读
2．9 习题
第3章 算法分析
3．1 概述
3．2 *佳、*差和平均情况
3．3 换一台更快的计算机，还是换一种更快的算法
3．4 渐近分析
3．5 程序运行时间的计算
3．6 问题的分析
3．7 容易混淆的概念
3．8 多参数问题
3．9 空间代价
3．10 加速你的程序
3．11 实证分析
3．12 深入学习导读
3．13 习题
3．14 项目设计
第二部分 基本数据结构
第4章 线性表、栈和队列
4．1 线性表
4．2 栈
4．3 队列
4．4 字典
4．5 深入学习导读
4．6 习题
4．7 项目设计
第5章 二叉树
5．1 定义及主要特性
5．2 遍历二叉树
5．3 二叉树的实现
5．4 二叉检索树
5．5 堆与优先队列
5．6 Huffman编码树
5．7 深入学习导读
5．8 习题
5．9 项目设计
第6章 树
6．1 树的定义与术语
6．2 父指针表示法
6．3 树的实现
6．4 K叉树
6．5 树的顺序表示法
6．6 深入学习导读
6．7 习题
6．8 项目设计
第三部分 排序与检索
第7章 内排序
7．1 排序术语及记号
7．2 三种代价为Θ(n2)的排序算法
7．3 Shell排序
7．4 归并排序
7．5 快速排序
7．6 堆排序
7．7 分配排序和基数排序
7．8 对各种排序算法的实验比较
7．9 排序问题的下限
7．10 深入学习导读
7．11 习题
7．12 项目设计
第8章 文件管理和外排序
8．1 主存储器和辅助存储器
8．2 磁盘
8．3 缓冲区和缓冲池
8．4 程序员的文件视图
8．5 外排序
8．6 深入学习导读
8．7 习题
8．8 项目设计
第9章 检索
9．1 检索未排序和已排序的数组
9．2 自组织线性表
9．3 集合检索
9．4 散列方法
9．5 深入学习导读
9．6 习题
9．7 项目设计
第10章 索引技术
10．1 线性索引
10．2 ISAM
10．3 基于树的索引
10．4 2-3树
10．5 B树
10．6 深入学习导读
10．7 习题
10．8 项目设计
第四部分 高级数据结构
第11章 图
11．1 术语和表示法
11．2 图的实现
11．3 图的遍历
11．4 *短路径问题
11．5 *小支撑树
11．6 深入学习导读
11．7 习题
11．8 项目设计
第12章 线性表和数组高级技术
12．1 广义表
12．2 矩阵的表示方法
12．3 存储管理
12．4 深入学习导读
12．5 习题
12．6 项目设计
第13章 高级树结构
13．1 Trie结构
13．2 平衡树
13．3 空间数据结构
13．4 深入学习导读
13．5 习题
13．6 项目设计
第五部分 算法理论
第14章 分析技术
14．1 求和技术
14．2 递归关系
14．3 均摊分析
14．4 深入学习导读
14．5 习题
14．6 项目设计
第15章 下限
15．1 下限证明简介
15．2 线性表检索的下限
15．3 查找*大值
15．4 对抗性下限证明
15．5 状态空间下限证明
15．6 查找第i大元素
15．7 优化排序
15．8 深入学习导读
15．9 习题
15．10 项目设计
第16章 算法模式
16．1 动态规划
16．2 随机算法
16．3 数值算法
16．4 深入学习导读
16．5 习题
16．6 项目设计
第17章 计算的限制
17．1 归约
17．2 难解问题
17．3 不可解问题
17．4 深入学习导读
17．5 习题
17．6 项目设计
第六部分 附录
附录A 实用函数
参考文献
词汇表
展开全部
数据结构与算法分析(C++版)(第三版) 作者简介
Cliff A.Shaffer（克利福德 ?? A. 谢弗）在美国马里兰大学获得学士、硕士和博士学位，现在在弗吉尼亚理工大学计算机科学系担任教授，主要讲授问题求解、数据结构与算法分析、算法理论等课程，积累了丰富的教学经验，并出版了多部著作。Clifford A. Shaffer教授于美国马里兰大学获得计算机科学博士学位，在弗吉尼亚理工大学计算机科学系任教超过30年，具有丰富的教学经验，并参与遗传学、生物信息学和计算生物学等交叉项目。著有多本数据结构和算法分析的教材。
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