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店铺： 华文乐章图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111595182

商品编码：27217337461

YL14550

9787111595182  9787111587460

天勤2019数据结构高分笔记+数据结构高分笔记之习题精析扩展

书名：数据结构高分笔记之习题精析扩展（4版）

作者：率辉

ISBN：9787111595182

开本：16开 

装帧方式：平装 

中图法分类：TP311.12

定价：24.00

出版社：机械工业出版社

序

前言

1章  算法复杂度相关问题专练 1

算法复杂度综合题目专练 3

算法复杂度综合题目专练答案 5

2章  线性表 9

基础题部分 9

拔高题部分 11

基础题部分参考答案 13

拔高题部分参考答案 20

3章  栈、队列和多维数组 29

基础题部分 29

拔高题部分 31

基础题部分参考答案 34

拔高题部分参考答案 40

4章  串、数组、稀疏矩阵和广义表综合题目专练 45

串、数组、稀疏矩阵和广义表综合题目专练答案 48

5章  树与二叉树 63

基础题部分 63

拔高题部分 64

基础题部分参考答案 68

拔高题部分参考答案 70

6章  图 84

基础题部分 84

拔高题部分 86

基础题部分参考答案 89

拔高题部分参考答案 94

7章  排序 105

基础题部分 105

拔高题部分 106

基础题部分参考答案 108

拔高题部分参考答案 113

8章  查  找 121

基础题部分 121

拔高题部分 123

基础题部分参考答案 126

拔高题部分参考答案 130

参考文献........

 本书所选习题，紧密围绕教育部考试中心发布的考试大纲，并以梯度的形式呈现给读者（从基础题进阶到拔高题），使考生的学习更具有针对性。

本书根据考研形势变化，删除了一些不必要的讲解，精简后本书内容更纯粹、更有针对性，成为考研知识点巩固之利器。

 根据计算机专业研究生入学考试形势的变化（逐渐实行非统考），书中对大量非统考知识点进行了讲解，使本书所包含的知识点除覆盖统考大纲的所有内容外，还包括了各自主命题高校所要求的知识点。

暂时没有内容介绍，请见谅！

书名：2019版数据结构高分笔记 7版 

出版社：机械工业出版社

出版日期：2018年01月

ISBN：9787111587460

作者：率辉

版次：7-1

页数：322

字数：638

定价：55.00

序

辅导专栏简介

前言

1 章 绪论1

本章概略1

1.1 针对考研数据结构的代码书写规范以及C 与C++语言基础1

1.1.1 考研综合应用题中算法设计部分的代码书写规范1

1.1.2 考研中的C 与C++语言基础3

1.2 算法的时间复杂度与空间复杂度分析基础 12

1.2.1 考研中的算法时间复杂度分析 12

1.2.2 例题选讲 12

1.2.3 考研中的算法空间复杂度分析 14

1.3 数据结构和算法的基本概念 14

1.3.1 数据结构的基本概念 14

1.3.2 算法的基本概念 15

习题 16

习题答案 17

2 章 线性表 20

大纲要求 20

考点与要点分析 20

核心考点 20

基础要点 20

知识点讲解 20

2.1 线性表的基本概念与实现 20

2.2 线性表的结构体定义和基本操作 24

2.2.1 线性表的结构体定义 24

2.2.2 顺序表的操作 26

2.2.3 单链表的操作 29

2.2.4 双链表的操作 33

2.2.5 循环链表的操作 35

▲真题仿造 35

真题仿造答案与讲解 36

习题+真题 37

习题答案+真题答案 41

3 章 栈和队列 55

大纲要求 55

考点与要点分析 55

核心考点 55

基础要点 55

知识点讲解 55

2019 版数据结构高分笔记

3.1 栈和队列的基本概念 55

3.1.1 栈的基本概念 55

3.1.2 队列的基本概念 56

3.2 栈和队列的存储结构、算法与应用 56

3.2.1 本章所涉及的结构体定义 56

3.2.2 顺序栈 57

3.2.3 链栈 59

3.2.4 栈的应用 60

3.2.5 顺序队 64

3.2.6 链队 66

3.3 抽象数据类型 69

▲真题仿造 71

真题仿造答案与讲解 71

《天勤2019数据结构高分笔记+数据结构高分笔记之习题精析扩展》图书简介 核心价值： 本书籍集合了“天勤2019数据结构高分笔记”与“数据结构高分笔记之习题精析扩展”两部分内容，是为备战计算机类研究生入学考试，特别是针对数据结构科目，精心打造的一站式学习解决方案。本书以深入透彻的理论解析、精选的例题与习题、以及详尽的解题思路相结合，旨在帮助考生全面、扎实地掌握数据结构的核心知识体系，提升解题能力，最终在高分目标的指引下，顺利通过考试。 目标读者： 本书主要面向参加全国硕士研究生招生考试中，报考计算机科学与技术、软件工程、人工智能、网络空间安全等相关专业的考生。同时，对于需要在大学本科阶段深入学习数据结构，或希望巩固和提升数据结构知识的读者，也具有极高的参考价值。 内容概览： 第一部分：《天勤2019数据结构高分笔记》 这部分内容是理论知识的基石，以清晰、严谨、系统的方式呈现数据结构的核心概念、算法设计与分析。笔记内容紧密围绕考研大纲，精炼而不失深度，力求用最少的篇幅，涵盖最关键的知识点，帮助考生快速建立起对数据结构完整的知识框架。 第一章 绪论： 数据结构的基本概念： 深入剖析数据、数据元素、数据项、数据对象等基本概念，明确数据结构是研究数据元素之间的逻辑关系以及数据元素及关系在计算机中的表示和实现。 数据的逻辑结构与物理结构： 详细阐述逻辑结构（集合、线性结构、树形结构、图形结构）与物理结构（顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储）的划分及其相互关系。理解逻辑结构是数据本身固有的形态，而物理结构是数据在内存中的存储方式。 数据结构的类型和功能： 梳理各种常见数据结构的分类，如线性表、栈、队列、树、图、查找表、排序等，并初步介绍它们各自所能实现的功能和解决的问题。 算法的概念与性质： 定义算法，强调算法的五个基本性质：有穷性、确定性、可行性、输入和输出。 算法的度量： 重点讲解算法的时间复杂度和空间复杂度，包括概念、表示法（大O表示法、大Ω表示法、大Θ表示法），以及如何分析常见算法的复杂度。这部分是理解算法效率的关键，在考研中占据重要地位。 第二章 线性表： 线性表的定义与特点： 明确线性表是由n（n≥0）个相同类型的数据元素组成的有序序列。强调其“一对一”的逻辑关系。 顺序存储结构： 详细介绍顺序存储线性表的实现，包括存储方式、基本操作（查找、插入、删除）的实现及其时间复杂度分析。讨论顺序存储的优点（随机访问快）和缺点（插入、删除效率低，空间需预分配）。 链式存储结构： 深入讲解单链表、双向链表、循环链表的结构特点，以及如何在这些链式结构上实现查找、插入、删除等基本操作。对比分析链式存储的优缺点，特别是其在插入和删除操作上的灵活性。 线性表应用举例： 通过具体实例，展示线性表在解决实际问题中的应用，加深对概念的理解。 第三章 栈和队列： 栈（Stack）： 定义与特点： 明确栈是一种“后进先出”（LIFO）的线性表，其插入和删除操作仅在一端（栈顶）进行。 顺序存储实现： 讲解顺序栈的存储结构和基本操作，包括入栈、出栈、栈顶元素获取等。 链式存储实现： 讲解链栈的实现，通常使用单链表实现，栈顶通常设在链表的一端，便于操作。 栈的应用： 重点讲解栈在函数调用（栈帧）、表达式求值（中缀转后缀、后缀表达式求值）、括号匹配、递归算法的实现等方面的经典应用。 队列（Queue）： 定义与特点： 明确队列是一种“先进先出”（FIFO）的线性表，其插入操作在队尾进行，删除操作在队头进行。 顺序存储实现： 讲解顺序队列的实现，特别要关注循环队列的设计，如何通过队头和队尾指针的移动避免假溢出。 链式存储实现： 讲解链队列的实现，通常使用单链表，队头指向链表头，队尾指向链表尾，插入和删除效率高。 队列的应用： 讲解队列在广度优先搜索（BFS）、操作系统中的任务调度、打印机队列、缓冲区等方面的应用。 第四章 串： 串的定义与抽象数据类型： 定义串是由零个或多个字符组成的有限序列，关注其字符的顺序关系。 串的存储结构： 介绍顺序存储和链式存储实现串的方法。 串的基本操作： 讲解串的模式匹配（如KMP算法的预备知识）、求子串、连接、查找等操作的实现。 字符串匹配算法（初步）： 简要介绍朴素的字符串匹配算法，为后续KMP算法的理解奠定基础。 第五章 数组和广义表： 数组： 定义与特点： 介绍一维数组、多维数组的定义，以及存储结构（如行主序、列主序）和地址计算。 应用： 简要提及数组在表示矩阵、图像等数据结构中的应用。 广义表： 定义与特点： 介绍广义表是一种多层嵌套的线性结构，其表头可以是原子也可以是另一个广义表。 存储结构： 讲解采用多重链表（如表头、表尾指向）实现广义表的方法。 应用： 介绍广义表在表示嵌套结构、规则表示等方面的应用。 第六章 树（Trees）： 树的基本概念： 定义树、节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶子节点、节点的度、树的度、深度、高度等基本术语。 树的存储结构： 讲解双亲表示法、孩子表示法、双亲孩子表示法（孩子兄弟表示法）的实现及其优缺点。 二叉树（Binary Tree）： 定义与性质： 明确二叉树是一种特殊的树，其每个节点的度最大为2。介绍满二叉树、完全二叉树的性质，以及二叉树的节点数与层数的关系。 二叉树的遍历： 重点讲解前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历的递归和非递归实现方法，以及遍历的应用（如根据遍历序列构造二叉树）。 线索二叉树： 介绍线索二叉树的概念，包括前驱、后继线索，以及线索二叉树的遍历。 树和森林的转换： 讲解树与二叉树的相互转换，以及森林与二叉树的相互转换，理解它们之间的等价关系。 树的应用： 介绍树在文件系统、组织结构、决策树等方面的应用。 第七章 树与图（Continued）： 并查集（Disjoint Set Union, DSU）： 基本概念： 介绍并查集用于处理集合合并与查找的问题，特别是在图论中判断连通性。 实现方法： 讲解基于森林的表示方法，以及路径压缩和按秩（大小）合并的优化技巧。 哈夫曼树（Huffman Tree）： 定义与构建： 讲解哈夫曼树的定义（带权路径长度最短的二叉树），以及贪心算法的构建过程。 哈夫曼编码： 介绍基于哈夫曼树的变长编码，实现数据压缩。 第八章 图（Graphs）： 图的基本概念： 定义图、顶点、边、有向图、无向图、邻接、关联、度、入度、出度、权等基本术语。 图的存储结构： 详细讲解邻接矩阵和邻接表两种存储方式，分析它们的优缺点及适用场景。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）： 介绍DFS的递归和非递归实现，以及其在查找路径、连通性判断、拓扑排序等方面的应用。 广度优先搜索（BFS）： 介绍BFS的实现，以及其在查找最短路径（无权图）、连通性判断等方面的应用。 图的连通性： 讲解连通分量（无向图）、强连通分量（有向图）的概念和求解方法。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： 定义与性质： 介绍MST的概念，并着重讲解Prim算法和Kruskal算法的实现原理、步骤和时间复杂度。 最短路径（Shortest Path）： 单源最短路径： 重点讲解Dijkstra算法（非负权图）和Bellman-Ford算法（含负权图，可检测负权环）的原理和实现。 all-pairs shortest path（多源最短路径）： 介绍Floyd-Warshall算法的原理和实现。 拓扑排序（Topological Sort）： 介绍有向无环图（DAG）的拓扑排序概念，以及基于DFS和Kahn算法（基于入度）的实现方法。 关键路径（Critical Path）： 介绍在工程管理中，基于DAG的活动排序和关键路径的求解。 第九章 查找（Searching）： 查找的基本概念： 定义查找、关键字、查找成功、查找失败、查找效率等。 静态查找表： 顺序查找（Sequential Search）： 介绍顺序查找的实现及其平均、最坏情况下的时间复杂度。 折半查找（Binary Search）： 重点讲解折半查找（二分查找）的原理、递归和非递归实现，分析其时间复杂度（O(log n)）。强调其对有序表的依赖。 分块查找（Block Search）： 介绍分块查找的原理，以及如何通过分块提高查找效率。 动态查找表： 二叉排序树（Binary Search Tree, BST）： 介绍二叉排序树的定义、性质，以及查找、插入、删除操作的实现。分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 平衡二叉排序树（Balanced Binary Search Tree）： AVL树： 介绍AVL树的概念，即平衡因子为-1, 0, 1的二叉排序树，以及其插入和删除操作中的旋转（左旋、右旋、左右旋、右左旋）实现。理解平衡二叉树的优势在于保证了查找效率。 红黑树（Red-Black Tree）： （通常考研大纲不会深入要求红黑树的细节，但了解其概念和作用很重要）简要介绍红黑树作为一种近似平衡的二叉排序树，其插入和删除操作的时间复杂度也为O(log n)，常用于各种数据结构实现。 B树和B+树： （主要用于文件系统和数据库索引）简要介绍B树和B+树的概念、结构特点及其在外部排序和索引中的应用，理解它们是多路查找树，适用于磁盘存储。 散列表（Hash Table）： 散列函数（Hash Function）： 介绍散列函数的概念、要求（均匀性、简单性）以及常见的散列函数构造方法（除留余数法、乘法散列法、数字分析法等）。 冲突处理： 重点讲解解决散列冲突的方法，包括： 开放地址法（Open Addressing）： 线性探测、二次探测、伪随机探测。 链地址法（Separate Chaining）： 使用链表存储同义词。 散列表的查找、插入、删除操作： 分析散列表的平均查找长度，理解其接近O(1)的查找效率。 装填因子（Load Factor）： 解释装填因子对散列表性能的影响。 第十章 排序（Sorting）： 排序的基本概念： 定义排序，以及稳定性、时间复杂度、空间复杂度等评价指标。 内部排序（Internal Sorting）： 重点讲解和分析各种内部排序算法： 冒泡排序（Bubble Sort）： 原理、实现、时间复杂度。 选择排序（Selection Sort）： 直接选择排序、堆排序（Heap Sort）。详细讲解堆的概念、堆的调整（最大堆、最小堆）、建堆过程以及堆排序的实现和时间复杂度（O(n log n)）。 插入排序（Insertion Sort）： 直接插入排序、折半插入排序、希尔排序（Shell Sort）。重点讲解希尔排序，理解其分组插入的思想和时间复杂度（与增量序列有关）。 交换排序： 快速排序（Quick Sort）。重点讲解快速排序的分治思想、枢轴的选择、分区（Partition）过程，分析其平均（O(n log n)）和最坏情况下的时间复杂度。 外部排序（External Sorting）： （通常考研大纲要求了解概念即可）简要介绍多路归并排序的思想，以及其在处理大规模数据时的应用。 第二部分：《数据结构高分笔记之习题精析扩展》 这部分内容是对理论知识的实践检验和深化，通过精选的、具有代表性的考研真题和模拟题，结合详尽的解题思路与分析，帮助考生巩固知识、掌握解题技巧、熟悉考试命题规律。 真题精析： 按章节分类： 将历年考研真题按照数据结构章节进行分类，便于考生针对性练习。 题目类型覆盖： 包含选择题、填空题、简答题、综合应用题等各种题型。 详细解析： 对每一道真题都提供详细的解题步骤，清晰阐述解题思路，分析关键知识点，指出易错点，并给出最优解法。 命题趋势分析： 结合真题，分析近几年考研数据结构科目的命题趋势、重点考察方向和难度变化，帮助考生把握考试方向。 模拟题精练： 高质量模拟题： 编写一套或多套与真实考研难度、题型、知识点分布相仿的模拟试题。 模拟实战： 帮助考生在模拟考试环境中检验学习效果，熟悉考试节奏，锻炼答题速度和心理素质。 错题本强化： 鼓励考生在练习过程中记录错题，并结合解析进行反复推敲，将薄弱环节转化为优势。 关键算法与代码实现： 算法伪代码/C语言代码： 提供核心数据结构算法的伪代码或C语言实现，方便考生理解算法的逻辑和实现细节。 编程技巧指导： 对常见的编程技巧、陷阱以及如何写出高效、规范的代码进行指导。 本书特色与优势： 1. 权威性与系统性： 由经验丰富的考研辅导专家编写，紧密贴合历年考研大纲，内容全面、体系完整。 2. 深度与广度兼顾： 理论部分深入浅出，将抽象概念具象化；习题部分精挑细选，覆盖各类考点和难点。 3. 实战导向： 强调理论与实践相结合，通过大量的例题和习题，帮助考生将理论知识转化为解决实际问题的能力。 4. 解题思路清晰： 针对难题，提供多角度、易于理解的解题思路，指导考生如何破题，如何优化解题过程。 5. 高分价值： 目标明确，旨在帮助考生在数据结构科目上取得高分，为考研成功奠定坚实基础。 6. 整合优势： 将笔记的理论精炼和习题的实战演练完美结合，提供了一站式的学习体验，避免考生因资料分散而耗费过多精力。 学习建议： 理论先行，习题巩固： 务必先掌握理论笔记中的概念和原理，再通过习题精析进行巩固和应用。 循序渐进，查漏补缺： 按照章节顺序进行学习，遇到困难不气馁，及时查阅笔记或请教他人，形成自己的错题本。 注重理解，而非死记硬背： 理解数据结构之间的内在联系和算法的原理，能够帮助你触类旁通，应对变化。 多动手实践： 尝试自己动手写代码实现算法，通过实践加深对算法的理解。 模拟考试，调整状态： 临近考试时，严格按照考试时间进行模拟，提高答题效率和抗压能力。 结语： 数据结构是计算机科学的基础，也是考研中的重点和难点。掌握好数据结构，不仅是考研成功的关键，更是未来从事计算机相关工作必备的技能。本书将陪伴你一起，攻克数据结构这道难关，助你实现高分梦想！

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，初读之下，或许会让人觉得略显“硬核”，带着一种学术性的严谨，但深入研读后，便能体会到其中蕴含的对学习者的体贴。它不像某些教材那样故作高深，而是用一种直击要害的表述方式，将复杂的概念层层剥开。我个人对它处理“抽象数据类型”那几章印象尤为深刻。很多书在这里要么过于口语化以至于牺牲了精确性，要么就是纯粹的数学化定义让初学者望而却步。而这本笔记，却找到了一个绝佳的平衡点——它既保证了概念定义的准确无误，又通过大量的类比和实例，将抽象的概念具象化。我尤其欣赏它在解释指针和内存管理时所采取的视角，它没有停留在简单的“地址指向”层面，而是结合了实际运行的场景进行剖析，这对于后续学习操作系统和C语言的同学来说，无疑是打下了极其坚实的基础。这种深入浅出的能力，体现了作者极高的教学功力，绝非一般意义上的“整理者”所能企及。

评分☆☆☆☆☆

对于数据结构这门学科来说，理论与实践的结合点是衡量一本辅导材料优劣的重要标准。这本书在这一点上的处理，可以说是非常到位的，而且这种结合是循序渐进的。它不是在理论讲完后才突然抛出一个复杂的编程题让你无所适从。相反，在每一个重要结构（比如哈希表、B树）的讲解内部，都会穿插着不同复杂度的代码实现片段。这些片段往往是核心逻辑的提炼，不是冗长完整的代码块，而是那种能让你迅速抓住“窍门”的“骨架代码”。我记得当时在研究如何优化图的Dijkstra算法时，书中给出的伪代码思路，直接点醒了我过去在实现中遇到的性能瓶颈。更重要的是，它后续的习题精析部分（如果包含的话），对不同实现方式的优缺点进行了深入的剖析，而不是简单地给出“对”或“错”。这种对思考过程的重视，远比单纯的答案更有价值，它培养的是一种面向工程实践的解决问题的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

我在准备那次重要的考试时，时间管理一直是我的心头大患，面对浩如烟海的知识点，如何高效复习成为关键。这本书（或者说这套资料）在“模块化”和“考点聚焦”方面的设计，极大地帮助了我解决了这个难题。它不是那种平铺直叙的教科书，而是高度浓缩的精华。每完成一个章节的学习，后面都会有一个清晰的“高频考点自查列表”，这个列表的设置极其巧妙，它不是简单的知识点罗列，而是将近几年的真题中反复出现的关键词和陷阱点做了提炼和标注。我习惯在做完一套模拟题之后，立刻翻阅对应的自查列表进行对照，看看自己哪些地方只是“似懂非懂”，哪些地方是“完全掌握”。这种即时反馈机制，极大地提高了我的复习效率，避免了在不重要的地方浪费时间。可以说，这套资料是按照“考研必考”的优先级来编排内容的，最大限度地优化了考生的复习路径，使得有限的时间投入能获得最大的产出回报。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，坦白说，第一眼看上去并不算特别抓人眼球，那种经典的考研辅导书的风格，略显朴素，但内页的排版却着实让人眼前一亮。翻开第一页，那清晰的字体和恰到好处的留白，立刻营造出一种专注学习的氛围。我记得我当时刚拿到手的时候，正是被这种直观的清晰度所吸引。尤其是一些关键算法的伪代码部分，处理得非常精炼，没有多余的冗余信息，对于争分夺秒的考生来说，这简直是福音。不同于市面上一些为了充页数而堆砌大量不相关例题的书籍，这里的结构安排显得非常紧凑和高效。编排者似乎对数据结构这门学科的内在逻辑有着深刻的理解，他们不是简单地罗列知识点，而是力求构建一个完整的知识体系脉络。比如，在讲解树与图的遍历时，从概念引入到具体实现，再到复杂度分析，每一步都衔接得天衣无缝，让人在阅读过程中有一种“原来如此”的豁然开朗感。这种对知识结构层级的精准把握，是这本书最让我感到惊喜的地方，它真正做到了授人以渔，而非仅仅是知识的搬运工。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这套资料给我的感觉，是那种经过了战场检验的“实战手册”，而非华而不实的“理论大全”。它的厚度足以让人感到充实，但翻阅的深度和广度又让人感到高效。我曾经尝试过其他一些号称“全面”的资料，结果常常是陷入了细节的泥潭，难以自拔。但这本笔记的价值，恰恰在于它的“取舍艺术”。它清楚地知道哪些是需要死记硬背的公式和定义，哪些是需要理解透彻的思维逻辑，哪些是完全可以靠模板解决的固定套路。特别是它对“算法复杂度分析”的阐述，我个人认为达到了一个非常高的水准，它不像很多书那样只是简单地套用大O表示法，而是会结合具体的输入规模和操作步骤，一步步推导出最优和最坏情况下的复杂度，这种严谨的分析过程，对于培养我们未来解决复杂工程问题的能力，是至关重要的奠基石。它不仅仅是助我通过了一场考试，更像是为我打开了一扇深入理解计算机底层运作逻辑的窗户。