c数据结构与算法pdf

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个人感觉比较好的 清华严尉敏的《数据结构》 中国铁道出版社的 《数据结构c语言版》 weiss的《数据结构与算法分析》 《算法导论》 《算法概论》 Sedgewick《算法I－V》 Knuth《计算机程序设计艺术》 《编程珠玑》 好书很多，pdf和视频之类的可以去 www.verycd.com 下，有很多好资源 ：）

⑵ 求数据结构C语言版严蔚敏(第四版)pdf 图上这本

展开所有强烈建议购买外国版本。数据结构(c 语言版本)由霍洛维茨等人翻译出版社: 中国机器出版社传统的内容和组织这类教材。层次分明，代码质量高。作者的教学经历，可以从该书的总体叙述中看出来。虽然有一定的难度，但作者从头到尾，都是从相关的基础知识，一步一步来的。(例如，c 的数据存储?)，这是远远好于严伟民的。最重要的是，与严的教科书相比，书中的证明非常简洁。严的教科书是一场噩梦(例如，严的关于模式匹配的书)。

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书名：数据结构与算法分析（C++版）（第二版）

作者：[美] Clifford A.Shaffer

译者：张铭

豆瓣评分：7.1

出版社：电子工业出版社

出版年份：2002-6

页数：327

内容简介：

本书采用程序员最爱用的面向对象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，系统介绍了各种类型的数据结构和排序、检索的各种方法。作者非常注意对每一种数据结构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。本版的重要改进在于引入了参数化的模板，从而提高了算法中数据类型的通用性，支持高效的代码重用。本书概念清楚、逻辑性强、内容新颖，可作为大专院校计算机软件专业与计算机应用专业学生的教材和参考书，也可供计算机工程技术人员参考。

作者简介：

Associate Professor

2000A Torgerson

Department of Computer Science

Virginia Tech

Blacksburg, VA 24061

⑷ 数据结构与算法分析 —— C 语言描述：开放寻址法

分离链接散列算法的缺点是需要指针，由于给新单元分配地址需要时间，因此这就导致算法的速度多少有些缓慢，同时算法实际上还要求实现另一种数据结构。除使用链表解决冲突外，开放寻址散列法（open addressing hashing）是另外一种用链表解决冲突的方法。在开放寻址散列算法系统中，如果有冲突发生，那么就要尝试选择另外的单元，直到找出空的单元为止。更一般地，单元 相继试选，其中 ，且 。函数 F 是冲突解决方法，因为所有的数据都要置入表内，所以开放寻址散列法所需要的表要比分离链接散列用的表大。一般说来，对开放寻址散列算法来说，装填因子应该低于 。开放寻址散列法有三种常用的冲突解决办法：

在线性探测法中，函数 F 是 的线性函数，典型的情形是 。这相当于逐个探测每个单元（必要时可以绕回）以查找出一个空空单元。即插入一个第一个冲突关键字，它将被放入下一个空闲地址，即地址 0，该地址是开放的。之后插入的冲突关键字，会对表进行试选，只要表足够大，总能够找到一个自由单元，但是如此花费的时间是相当多的。更糟的是，即使表相对较空，这样占据的单元也会开始形成一些区块，其结果称为一次聚集（primary clustering），于是，散列到区块中的任何关键字都需要多次试选单元才能解决冲突，然后该关键字被添加到相应的区块中。

可以证明，使用线性探测的预期探测次数对于插入和不成功的查找来说大约为 ，而对于成功的查找来说则是 。略加思考不难得出，成功查找应该比不成功查找平均花费较少的时间。

如果聚算不算是问题，那么对应的公式就不难得到。我们假设有一个很大的表，并设每次探测都与前面的探测无关。对于随机冲突解决办法而言，这些假设是成立的，并且当 不是非常接近 1 时也是合理的。首先，我们导出在一次不成功查找中探测的期望次数，而这正是直到我们找到一个空单元的探测次数。由于空单元所占的份额为 ，因此我们预计要探测的单元数是 。一次成功查找的探测次数等于该特定元素插入时所需要的探测次数。当一个元素被插入时，可以看成是一次不成功查找的结果。因此，我们可以使用一次不成功查找的开销来计算一次成功查找的平均开销。

需要指出， 在 0 到当前值之间的变化，因此早期的插入操作开销较少，从而降低平均开销。我可以通过使用积分计算插入时间平均值的方法来估计平均值，如此得到

这些公式显然优于线性探测相应的公式，聚集不仅是理论上的问题，而且实际上也发生在具体的实现中。线性探测的预计探测次数与 呈正比，即 越小，插入操作平均次数越少。

平方探测是消除线性探测中一次聚集问题的冲突解决办法。平方探测就是冲突函数为二次函数的探测方法。流行的选择是 。

对于线性探测，让元素几乎填满散列表并不是个好主意，因为此时表的性能会降低。对于平方探测情况甚至更糟：一旦表被填满超过一半，当表的大小不是素数时甚至在表被填满超过一半之前，就不能保证一次找到一个空单元了。这是因为最多有一半的表可以用作解决冲突的备选位置。

定理：如果使用平方探测，且表的大小是素数，那么当表至少有一半是空的时候，总能够插入一个新的元素。

哪怕表有比一半多一个的位置被填满，那么插入都有可能失败（虽然这是非常难以见到的，但是把它记住很重要。）。另外，表的大小是素数也非常重要，如果表的大小不是素数，则备选单元的个数可能会锐减。

在开放寻址散列表中，标准的删除操作不能施行，因为相应的单元可能已经引起过冲突，元素绕过它存在了别处。例如，如果我们删除一个冲突的中间元素，那么实际上所有其他的 Find 例程都将不能正确运行。因此，开放寻址散列表需要懒惰删除，虽然在这种情况下并不存在真正意义上的懒惰。

开放寻址散列表的类型声明如下，这里，我们不用链表数组，而是使用散列表项单元的数组，与在分离链接散列中一样，这些单元也是动态分配地址的。

初始化开放寻址散列表的例程如下，由分配空间（第1～10行）及其后将每个单元的 Info 域设置为 Empty 组成。

使用平方探测散列法的 Find 例程如下。如果分裂链接散列法一样， 将返回 Key 在散列表中的位置。如果 Key 不出现，那么 Find 将返回最后的单元。该单元就是当需要时，Key 将被插入的地方。此外，因为被标记了 Empty，所以表达 Find 失败很容易。为了方便起见，我们假设散列表的大小至少为表中元素个数的两倍，因此平方探测方法总能够实现。否则，我们就要在第 4 行前测试 。在下面的例程中，标记为删除的那些元素被认为还在表内，这可能引起一些问题，因为该表可能提前过满。

第 4～6 行为进行平方探测的快速方法。由平方解决函数的定义可知， ，因此，下一个要探测的单元可以用乘以 2（实际上就是进行一位二进制移位）并减 1 来确定。如果新的定位越过数组，那么可以通过减去 TableSize 把它拉回到数组范围内。这比通常的方法要快，因为它避免了看似需要的乘法和除法。注意一条重要的警告：第 3 行的测试顺序很重要，切勿改变它。

下面的例程是插入。正如分离链接散列方法那样，若 Key 已经存在，则我们就什么也不做。其他工作只是简单的修改。否则，我们就把要插入的元素放在 Find 例程指出的地方。

虽然平方探测排除了一次聚集，但是散列到同一位置上的那些元素将探测相同的备选单元。这叫做二次聚集（secondary clustering）。二次聚集是理论上的一个小缺憾，模拟结果指出，对每次查找，它一般要引起另外的少于一半的探测。

双散列（double hashing）能够解决平方探测中的二次聚集问题，不过也需要花费另外的一些乘法和除法形销。对于双散列，一种流行的选择是 。这个公式是说，我们将第二个散列函数应用到 X 并在距离 , 等处探测。 选择的不好将会是灾难性的。

在双散列时，保证表的带下为素数是非常重要的。假设我们在插入一个关键字的时候，发现它已经引发冲突，就会选择备选位置，如果表的大小不是素数，那么备选单元就很有可能提前用完。然后，如果双散列正确实现，则模拟表明，预期的探测次数几乎和随机冲突解决方法的情形相同。这使得双散列理论上很有吸引力，不过，平方探测不需要使用第二个散列函数，从而在实践中可能更简单并且更快。

⑸ 麻烦各位给我推荐一本讲数据结构和算法的好书

我们老师给我推荐了一本算法的书，Introction to Algorithms，有中文版，叫算法导论。我现在也正在学，有能力还是看英文版吧。我刚学编程的时候就特别想学学算法，提高一些编程技巧。数据结构我们用的是清华大学出版社的那本，《清华大学计算机系列教材•数据结构(C语言版)》吴伟民、 严蔚敏，老师说这本讲的比较齐全。另外我还想推荐一本《Digital Design》（数字化设计）学计算机很好的一本书（如果你用得上的话），里面有很多例题（在网上找pdf版本的就行，书太贵，买不起）。希望对你有帮助

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书名：数据结构（C语言版）

作者：严蔚敏

豆瓣评分：6.1

出版社：清华大学出版社

出版年份：2012-5

页数：335

内容简介：

《数据结构》（C语言版）是为“数据结构”课程编写的教材，也可作为学习数据结构及其算法的C程序设计的参数教材。

本书的前半部分从抽象数据类型的角度讨论各种基本类型的数据结构及其应用；后半部分主要讨论查找和排序的各种实现方法及其综合分析比较。其内容和章节编排1992年4月出版的《数据结构》（第二版）基本一致，但在本书中更突出了抽象数据类型的概念。全书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言。

本书概念表述严谨，逻辑推理严密，语言精炼，用词达意，并有配套出版的《数据结构题集》（C语言版），便于教学，又便于自学。

本书后附有光盘。光盘内容可在DOS环境下运行的以类C语言描述的“数据结构算法动态模拟辅助教学软件，以及在Windows环境下运行的以类PASCAL或类C两种语言描述的“数据结构算法动态模拟辅助教学软件”。

本书可作为计算机类专业或信息类相关专业的本科或专科教材，也可供从事计算机工程与应用工作的科技工作者参考。

作者简介：

严蔚敏 清华大学计算机系教授，长期从事数据结构教学和教材建设，和吴伟民合作编着的《数据结构》曾获“第二届普通高等学校优秀教材全国特等奖”和“1996年度国家科学技术进步奖三等奖”。

吴伟民 广东工业大学计算机学院副教授，硕士生导师。广东省计算机学会图像图形分会秘书长。长期从事数据结构教学和系列教材建设。主要研究领域：数据结构和算法、可是计算、编译和虚拟机技术、智能系统等。和严蔚敏合作编着的《数据结构》曾获“第二届普通高等学校优秀教材全国特等奖”和“1996年度国家科学技术进步奖三等奖”。

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书名：数据结构与算法分析

作者：韦斯 (Mark Allen Weiss)

出版社：机械工业出版社

出版年份：2013-2-1

页数：614

内容简介：

本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材，使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构（组织大量数据的方法）和算法分析（对算法运行时间的估计）。

随着计算机速度的不断增加和功能的日益强大，人们对有效编程和算法分析的要求也不断增长。本书将算法分析与最有效率的Java程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，并细致讲解精心构造程序的方法，内容全面、缜密严格。

第3版的主要更新如下：

 第4章包含AVL树删除算法的实现。

 第5章进行了全面修订和扩充，现在包含两种较新的算法—cuckoo散列和hopscotch散列。

 第7章包含基数排序的相关内容，并给出了下界证明。

 第12章增加了后缀树和后缀数组的相关材料，包括Karkkainen和Sanders的线性时间后缀数组构造算法。

 更新书中的代码，使用了Java 7中的菱形运算符。

作者简介：

Mark Allen Weiss佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授、副院长，本科教育主任和研究生教育主任。他于1987年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位，师从Bob Sedgewick。 他曾经担任全美AP（Advanced Placement）考试计算机学科委员会的主席（2000—2004）。他的主要研究兴趣是数据结构、算法和教育学。

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简介：数据结构与算法Python语言描述基于Python语言介绍了数据结构与算法的基本知识，主要内容包括抽象数据类型和Python面向对象程序设计、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序以及算法的基本知识。本书延续问题求解的思路，从解决问题的目标来组织教学内容，注重理论与实践的并用。

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简介：在本书中，作者更加精炼并强化了他对算法和数据结构方面创新的处理方法。

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书名：数据结构与算法JavaScript描述

豆瓣评分：6.6

作者: [美] Michael McMillan

出版社: 人民邮电出版社

原作名: Data Structures and Algorithms with JavaScript

译者: 王群锋 / 杜欢

出版年: 2014-8

页数: 216

内容简介

通过本书的学习，读者将能自如地选择最合适的数据结构与算法，并在JavaScript开发中懂得权衡使用。此外，本书也概述了与数据结构与算法相关的JavaScript特性。

作者简介

Michael McMillan

作为大学老师和程序员，曾编写过多部受到好评的数据结构与算法图书，包括Data Structures and Algorithms Using C#、Data Structures and Algorithms Using Visual Basic.NET，以及其他计算机教程，如Object-Oriented Programming with Visual Basic.NET、C++ Programming: An Introction、Java Programming Tutorial、Perl from the Ground Up等。Michael现在阿肯色州北小石城普瓦斯基技术学院当讲师，教授计算机信息系统。他还是北小石城阿肯色大学的兼职讲师，教授信息科学。