c數據結構與演算法pdf

⑴ 大家有沒有數據結構與演算法的視頻或好書呀

個人感覺比較好的 清華嚴尉敏的《數據結構》 中國鐵道出版社的 《數據結構c語言版》 weiss的《數據結構與演算法分析》 《演算法導論》 《演算法概論》 Sedgewick《演算法I－V》 Knuth《計算機程序設計藝術》 《編程珠璣》 好書很多，pdf和視頻之類的可以去 www.verycd.com 下，有很多好資源 ：）

⑵ 求數據結構C語言版嚴蔚敏(第四版)pdf 圖上這本

展開所有強烈建議購買外國版本。數據結構(c 語言版本)由霍洛維茨等人翻譯出版社: 中國機器出版社傳統的內容和組織這類教材。層次分明，代碼質量高。作者的教學經歷，可以從該書的總體敘述中看出來。雖然有一定的難度，但作者從頭到尾，都是從相關的基礎知識，一步一步來的。(例如，c 的數據存儲?)，這是遠遠好於嚴偉民的。最重要的是，與嚴的教科書相比，書中的證明非常簡潔。嚴的教科書是一場噩夢(例如，嚴的關於模式匹配的書)。

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書名：數據結構與演算法分析（C++版）（第二版）

作者：[美] Clifford A.Shaffer

譯者：張銘

豆瓣評分：7.1

出版社：電子工業出版社

出版年份：2002-6

頁數：327

內容簡介：

本書採用程序員最愛用的面向對象C+ +語言來描述數據結構和演算法，並把數據結構原理和演算法分析技術有機地結合在一起，系統介紹了各種類型的數據結構和排序、檢索的各種方法。作者非常注意對每一種數據結構不同存儲方法及有關演算法進行分析比較。書中還引入了一些比較高級的數據結構與先進的演算法分析技術，並介紹了可計算性理論的一般知識。本版的重要改進在於引入了參數化的模板，從而提高了演算法中數據類型的通用性，支持高效的代碼重用。本書概念清楚、邏輯性強、內容新穎，可作為大專院校計算機軟體專業與計算機應用專業學生的教材和參考書，也可供計算機工程技術人員參考。

作者簡介：

Associate Professor

2000A Torgerson

Department of Computer Science

Virginia Tech

Blacksburg, VA 24061

⑷ 數據結構與演算法分析 —— C 語言描述：開放定址法

分離鏈接散列演算法的缺點是需要指針，由於給新單元分配地址需要時間，因此這就導致演算法的速度多少有些緩慢，同時演算法實際上還要求實現另一種數據結構。除使用鏈表解決沖突外，開放定址散列法（open addressing hashing）是另外一種用鏈表解決沖突的方法。在開放定址散列演算法系統中，如果有沖突發生，那麼就要嘗試選擇另外的單元，直到找出空的單元為止。更一般地，單元 相繼試選，其中 ，且 。函數 F 是沖突解決方法，因為所有的數據都要置入表內，所以開放定址散列法所需要的表要比分離鏈接散列用的表大。一般說來，對開放定址散列演算法來說，裝填因子應該低於 。開放定址散列法有三種常用的沖突解決辦法：

在線性探測法中，函數 F 是 的線性函數，典型的情形是 。這相當於逐個探測每個單元（必要時可以繞回）以查找出一個空空單元。即插入一個第一個沖突關鍵字，它將被放入下一個空閑地址，即地址 0，該地址是開放的。之後插入的沖突關鍵字，會對表進行試選，只要表足夠大，總能夠找到一個自由單元，但是如此花費的時間是相當多的。更糟的是，即使表相對較空，這樣占據的單元也會開始形成一些區塊，其結果稱為一次聚集（primary clustering），於是，散列到區塊中的任何關鍵字都需要多次試選單元才能解決沖突，然後該關鍵字被添加到相應的區塊中。

可以證明，使用線性探測的預期探測次數對於插入和不成功的查找來說大約為 ，而對於成功的查找來說則是 。略加思考不難得出，成功查找應該比不成功查找平均花費較少的時間。

如果聚算不算是問題，那麼對應的公式就不難得到。我們假設有一個很大的表，並設每次探測都與前面的探測無關。對於隨機沖突解決辦法而言，這些假設是成立的，並且當 不是非常接近 1 時也是合理的。首先，我們導出在一次不成功查找中探測的期望次數，而這正是直到我們找到一個空單元的探測次數。由於空單元所佔的份額為 ，因此我們預計要探測的單元數是 。一次成功查找的探測次數等於該特定元素插入時所需要的探測次數。當一個元素被插入時，可以看成是一次不成功查找的結果。因此，我們可以使用一次不成功查找的開銷來計算一次成功查找的平均開銷。

需要指出， 在 0 到當前值之間的變化，因此早期的插入操作開銷較少，從而降低平均開銷。我可以通過使用積分計算插入時間平均值的方法來估計平均值，如此得到

這些公式顯然優於線性探測相應的公式，聚集不僅是理論上的問題，而且實際上也發生在具體的實現中。線性探測的預計探測次數與 呈正比，即 越小，插入操作平均次數越少。

平方探測是消除線性探測中一次聚集問題的沖突解決辦法。平方探測就是沖突函數為二次函數的探測方法。流行的選擇是 。

對於線性探測，讓元素幾乎填滿散列表並不是個好主意，因為此時表的性能會降低。對於平方探測情況甚至更糟：一旦表被填滿超過一半，當表的大小不是素數時甚至在表被填滿超過一半之前，就不能保證一次找到一個空單元了。這是因為最多有一半的表可以用作解決沖突的備選位置。

定理：如果使用平方探測，且表的大小是素數，那麼當表至少有一半是空的時候，總能夠插入一個新的元素。

哪怕表有比一半多一個的位置被填滿，那麼插入都有可能失敗（雖然這是非常難以見到的，但是把它記住很重要。）。另外，表的大小是素數也非常重要，如果表的大小不是素數，則備選單元的個數可能會銳減。

在開放定址散列表中，標準的刪除操作不能施行，因為相應的單元可能已經引起過沖突，元素繞過它存在了別處。例如，如果我們刪除一個沖突的中間元素，那麼實際上所有其他的 Find 常式都將不能正確運行。因此，開放定址散列表需要懶惰刪除，雖然在這種情況下並不存在真正意義上的懶惰。

開放定址散列表的類型聲明如下，這里，我們不用鏈表數組，而是使用散列表項單元的數組，與在分離鏈接散列中一樣，這些單元也是動態分配地址的。

初始化開放定址散列表的常式如下，由分配空間（第1～10行）及其後將每個單元的 Info 域設置為 Empty 組成。

使用平方探測散列法的 Find 常式如下。如果分裂鏈接散列法一樣， 將返回 Key 在散列表中的位置。如果 Key 不出現，那麼 Find 將返回最後的單元。該單元就是當需要時，Key 將被插入的地方。此外，因為被標記了 Empty，所以表達 Find 失敗很容易。為了方便起見，我們假設散列表的大小至少為表中元素個數的兩倍，因此平方探測方法總能夠實現。否則，我們就要在第 4 行前測試 。在下面的常式中，標記為刪除的那些元素被認為還在表內，這可能引起一些問題，因為該表可能提前過滿。

第 4～6 行為進行平方探測的快速方法。由平方解決函數的定義可知， ，因此，下一個要探測的單元可以用乘以 2（實際上就是進行一位二進制移位）並減 1 來確定。如果新的定位越過數組，那麼可以通過減去 TableSize 把它拉回到數組范圍內。這比通常的方法要快，因為它避免了看似需要的乘法和除法。注意一條重要的警告：第 3 行的測試順序很重要，切勿改變它。

下面的常式是插入。正如分離鏈接散列方法那樣，若 Key 已經存在，則我們就什麼也不做。其他工作只是簡單的修改。否則，我們就把要插入的元素放在 Find 常式指出的地方。

雖然平方探測排除了一次聚集，但是散列到同一位置上的那些元素將探測相同的備選單元。這叫做二次聚集（secondary clustering）。二次聚集是理論上的一個小缺憾，模擬結果指出，對每次查找，它一般要引起另外的少於一半的探測。

雙散列（double hashing）能夠解決平方探測中的二次聚集問題，不過也需要花費另外的一些乘法和除法形銷。對於雙散列，一種流行的選擇是 。這個公式是說，我們將第二個散列函數應用到 X 並在距離 , 等處探測。 選擇的不好將會是災難性的。

在雙散列時，保證表的帶下為素數是非常重要的。假設我們在插入一個關鍵字的時候，發現它已經引發沖突，就會選擇備選位置，如果表的大小不是素數，那麼備選單元就很有可能提前用完。然後，如果雙散列正確實現，則模擬表明，預期的探測次數幾乎和隨機沖突解決方法的情形相同。這使得雙散列理論上很有吸引力，不過，平方探測不需要使用第二個散列函數，從而在實踐中可能更簡單並且更快。

⑸ 麻煩各位給我推薦一本講數據結構和演算法的好書

我們老師給我推薦了一本演算法的書，Introction to Algorithms，有中文版，叫演算法導論。我現在也正在學，有能力還是看英文版吧。我剛學編程的時候就特別想學學演算法，提高一些編程技巧。數據結構我們用的是清華大學出版社的那本，《清華大學計算機系列教材•數據結構(C語言版)》吳偉民、 嚴蔚敏，老師說這本講的比較齊全。另外我還想推薦一本《Digital Design》（數字化設計）學計算機很好的一本書（如果你用得上的話），裡面有很多例題（在網上找pdf版本的就行，書太貴，買不起）。希望對你有幫助

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書名：數據結構（C語言版）

作者：嚴蔚敏

豆瓣評分：6.1

出版社：清華大學出版社

出版年份：2012-5

頁數：335

內容簡介：

《數據結構》（C語言版）是為「數據結構」課程編寫的教材，也可作為學習數據結構及其演算法的C程序設計的參數教材。

本書的前半部分從抽象數據類型的角度討論各種基本類型的數據結構及其應用；後半部分主要討論查找和排序的各種實現方法及其綜合分析比較。其內容和章節編排1992年4月出版的《數據結構》（第二版）基本一致，但在本書中更突出了抽象數據類型的概念。全書採用類C語言作為數據結構和演算法的描述語言。

本書概念表述嚴謹，邏輯推理嚴密，語言精煉，用詞達意，並有配套出版的《數據結構題集》（C語言版），便於教學，又便於自學。

本書後附有光碟。光碟內容可在DOS環境下運行的以類C語言描述的「數據結構演算法動態模擬輔助教學軟體，以及在Windows環境下運行的以類PASCAL或類C兩種語言描述的「數據結構演算法動態模擬輔助教學軟體」。

本書可作為計算機類專業或信息類相關專業的本科或專科教材，也可供從事計算機工程與應用工作的科技工作者參考。

作者簡介：

嚴蔚敏 清華大學計算機系教授，長期從事數據結構教學和教材建設，和吳偉民合作編著的《數據結構》曾獲「第二屆普通高等學校優秀教材全國特等獎」和「1996年度國家科學技術進步獎三等獎」。

吳偉民 廣東工業大學計算機學院副教授，碩士生導師。廣東省計算機學會圖像圖形分會秘書長。長期從事數據結構教學和系列教材建設。主要研究領域：數據結構和演算法、可是計算、編譯和虛擬機技術、智能系統等。和嚴蔚敏合作編著的《數據結構》曾獲「第二屆普通高等學校優秀教材全國特等獎」和「1996年度國家科學技術進步獎三等獎」。

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書名：數據結構與演算法分析

作者：韋斯 (Mark Allen Weiss)

出版社：機械工業出版社

出版年份：2013-2-1

頁數：614

內容簡介：

本書是國外數據結構與演算法分析方面的經典教材，使用卓越的Java編程語言作為實現工具討論了數據結構（組織大量數據的方法）和演算法分析（對演算法運行時間的估計）。

隨著計算機速度的不斷增加和功能的日益強大，人們對有效編程和演算法分析的要求也不斷增長。本書將演算法分析與最有效率的Java程序的開發有機地結合起來，深入分析每種演算法，並細致講解精心構造程序的方法，內容全面、縝密嚴格。

第3版的主要更新如下：

 第4章包含AVL樹刪除演算法的實現。

 第5章進行了全面修訂和擴充，現在包含兩種較新的演算法—cuckoo散列和hopscotch散列。

 第7章包含基數排序的相關內容，並給出了下界證明。

 第12章增加了後綴樹和後綴數組的相關材料，包括Karkkainen和Sanders的線性時間後綴數組構造演算法。

 更新書中的代碼，使用了Java 7中的菱形運算符。

作者簡介：

Mark Allen Weiss佛羅里達國際大學計算與信息科學學院教授、副院長，本科教育主任和研究生教育主任。他於1987年獲得普林斯頓大學計算機科學博士學位，師從Bob Sedgewick。 他曾經擔任全美AP（Advanced Placement）考試計算機學科委員會的主席（2000—2004）。他的主要研究興趣是數據結構、演算法和教育學。

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簡介：數據結構與演算法Python語言描述基於Python語言介紹了數據結構與演算法的基本知識，主要內容包括抽象數據類型和Python面向對象程序設計、線性表、字元串、棧和隊列、二叉樹和樹、集合、排序以及演算法的基本知識。本書延續問題求解的思路，從解決問題的目標來組織教學內容，注重理論與實踐的並用。

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簡介：在本書中，作者更加精煉並強化了他對演算法和數據結構方面創新的處理方法。

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提取碼：TIZO

書名：數據結構與演算法JavaScript描述

豆瓣評分：6.6

作者: [美] Michael McMillan

出版社: 人民郵電出版社

原作名: Data Structures and Algorithms with JavaScript

譯者: 王群鋒 / 杜歡

出版年: 2014-8

頁數: 216

內容簡介

通過本書的學習，讀者將能自如地選擇最合適的數據結構與演算法，並在JavaScript開發中懂得權衡使用。此外，本書也概述了與數據結構與演算法相關的JavaScript特性。

作者簡介

Michael McMillan

作為大學老師和程序員，曾編寫過多部受到好評的數據結構與演算法圖書，包括Data Structures and Algorithms Using C#、Data Structures and Algorithms Using Visual Basic.NET，以及其他計算機教程，如Object-Oriented Programming with Visual Basic.NET、C++ Programming: An Introction、Java Programming Tutorial、Perl from the Ground Up等。Michael現在阿肯色州北小石城普瓦斯基技術學院當講師，教授計算機信息系統。他還是北小石城阿肯色大學的兼職講師，教授信息科學。