这本书的标题是《Data Structures and Algorithms in C++》，它是一本专注于C++语言的数据结构与算法的教材。这本书面向那些已经掌握了C++基础知识，并希望进一步提升自己编程能力的学习者。在这本书中，作者通过深入浅出的方式介绍了数据结构与算法的基本概念以及在C++语言中的实现。 我们来谈谈什么是数据结构。数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它可以帮助我们有效地访问和修改数据。在编程中，数据结构的选择对于程序的性能和效率有着重要影响。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。 算法则是解决问题的一系列步骤，它定义了处理数据和产生输出所需的操作。在实际应用中，算法的好坏直接影响到程序的性能。优秀的算法可以在最短的时间内处理更多的数据，或者使用更少的资源。 C++是一种强大的编程语言，它支持多种编程范式，包括面向对象编程、泛型编程等。C++因其执行速度快、灵活性高等特点，在系统编程、游戏开发、嵌入式开发等领域得到了广泛应用。本书选择使用C++来讲解数据结构与算法，这对于学习者来说非常有益，因为C++语言本身就提供了丰富的数据结构和算法库，这对于初学者理解数据结构与算法的思想和实现提供了便利。 书中可能会涵盖以下知识点： 1. 基础语法回顾：C++语言的基础语法，包括变量、数据类型、运算符、控制结构等，为学习数据结构与算法打下基础。 2. 类与对象：C++中面向对象编程的核心概念，包括类的定义、对象的创建、继承、多态、封装等，这些概念对于实现复杂数据结构至关重要。 3. 动态内存管理：指针、引用、动态内存分配（new/delete），这些是实现复杂数据结构，如链表和树的关键。 4. 标准模板库（STL）：STL是C++提供的数据结构与算法库，本书可能会深入分析STL中容器、迭代器、算法等组件的实现原理和使用方法。 5. 递归：递归是一种常见的编程技术，广泛应用于数据结构和算法中，如树的遍历和排序算法。 6. 线性数据结构：介绍数组、链表、栈、队列等线性数据结构的概念、操作以及在C++中的实现。 7. 树和图：树是一种分层数据结构，图则是由节点和连接节点的边组成的集合。这些数据结构在表示复杂关系和解决某些类型的问题中非常有用。 8. 排序与搜索：排序是将数据按照一定顺序进行排列的过程，而搜索是查找数据集中特定元素的过程。本书应该会讨论各种排序和搜索算法，包括冒泡排序、快速排序、二分搜索等。 9. 散列和散列函数：散列是一种通过散列函数将输入数据转换为散列值的过程，散列函数用于在散列表中存储数据。 10. 抽象数据类型（ADTs）：ADT定义了数据的逻辑类型以及操作这些数据的函数，这些在设计程序时提供了清晰的界面。 11. 复杂度分析：学习算法的效率，重点讲解时间复杂度和空间复杂度的概念，并教授如何分析算法的效率。 本书的内容是用LaTeX编排的，它是排版系统，广泛用于学术和技术文档的排版，可以生成高质量的文档。从书的版权信息来看，本书的版权归John Wiley & Sons, Inc.所有，由Michael T. Goodrich等计算机科学领域的教授编写。他们分别来自加州大学尔湾分校、布朗大学和马里兰大学计算机科学系。 此外，本书涉及的商标包括Java、UNIX、PowerPoint等，说明在技术领域中，各种品牌和产品之间可能需要协调和交叉授权的知识产权问题。 对于希望在C++领域进一步发展的程序员来说，这本书是一个很好的学习资源。通过学习本书，程序员可以加深对数据结构和算法的理解，提高解决复杂问题的能力，从而在编程上实现更大的飞跃。

《Data Structures and Algorithms in C++ (2nd Edition)》是由Michael T. Goodrich、Roberto Tamassia和David M. Mount合著的一本经典教材，它深入浅出地介绍了数据结构与算法的基础知识，以及如何在C++编程环境中实现它们。这本书不仅提供了理论知识，还包含了丰富的实际代码示例，使得读者能够更好地理解和应用所学。 数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到如何有效地组织和存储数据，以便于高效地访问和操作。书中的数据结构包括但不限于数组、链表、栈、队列、树（如二叉树、平衡树如AVL树和红黑树）、图以及散列表等。每种数据结构的特性、操作和适用场景都会被详尽讲解，帮助读者理解其内在原理。 算法是解决问题的步骤或过程，是程序设计的基础。本书涵盖了排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序）、搜索算法（如线性搜索、二分搜索）、图算法（如深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法）等。对于每种算法，作者不仅解释了其工作原理，还分析了它们的时间复杂度和空间复杂度，这对于优化代码性能至关重要。 C++是一种强大的面向对象编程语言，它允许程序员创建复杂的数据结构和算法实现。本书中的代码示例充分利用了C++的特性，如类、模板、继承和多态等，展示了如何在实际项目中运用这些概念。 "code -Goodrich--Data Structures and Algorithms in C(2nd).rar"这个压缩文件很可能是书中所有代码实例的源代码，读者可以下载后在自己的开发环境中编译和运行，这将加深对书本知识的理解，同时也是实践和调试算法的好资源。 《Data Structures and Algorithms in C++ (2nd Edition)》是一本非常适合计算机科学学生和软件工程师的教材，它既适合初学者入门，也适合有经验的开发者温故知新。通过学习这本书，读者可以提升自己的编程技巧，更好地应对实际工作中的挑战。

《算法+数据结构=程序》是尼古拉斯·沃斯（Niklaus Wirth）的经典著作，这本书在计算机科学领域有着深远的影响。沃斯教授是编程语言Pascal的创造者，他的工作对于理解和构建高效的软件系统有着重大贡献。在这个主题中，我们将深入探讨书中的核心知识点，包括算法、数据结构和它们如何构成程序的基础。 **算法** 算法是解决问题或执行特定任务的步骤序列。它们是计算机科学的心脏，因为所有的计算机程序本质上都是算法的实现。沃斯在书中强调了算法设计和分析的重要性，包括算法的时间复杂度和空间复杂度，这些都是评估算法效率的关键指标。理解算法可以帮助我们编写更有效率的代码，避免不必要的计算和资源浪费。 **数据结构** 数据结构是组织和存储数据的方式，它影响着数据的访问效率和处理速度。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等。沃斯教授讨论了这些基本数据结构的特性、操作以及它们在实际问题中的应用。例如，栈常用于函数调用和回溯，队列用于先进先出的场景，而树和图则在表示层次关系和网络结构时发挥重要作用。 **程序设计** 在沃斯看来，算法和数据结构的合理结合就是程序设计的本质。他提倡清晰、简洁和模块化的编程风格，强调程序的可读性和可维护性。Pascal语言的设计原则也在他的著作中体现，鼓励程序员遵循结构化编程原则，使用过程（procedures）和函数（functions）来分解复杂问题，提高代码的复用性和可理解性。 **程序分析与优化** 除了介绍基本概念，沃斯还指导读者如何分析程序性能，找出瓶颈，并进行优化。这包括算法的改进、内存管理策略以及代码重构。理解这些技巧能帮助开发者编写出运行更快、占用资源更少的程序。 **Wirth的贡献** 尼古拉斯·沃斯对计算机科学的贡献不仅限于他的著作。他的Pascal语言对后来的许多编程语言产生了深远影响，如C++、Java等。他的工作也推动了编译器设计和形式语义学的发展。 **学习路径** 阅读《算法+数据结构=程序》时，应结合实践，通过编写代码来加深理解。可以尝试解决书中给出的练习题，或者自己设计项目来应用所学知识。此外，与其他开发者交流，参与开源项目，也是提升技能的有效方式。 这本书是理解计算机科学基础的宝贵资源，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益。通过深入学习算法、数据结构和程序设计，你将能够构建更强大、更高效的软件系统。

Data Structures & Algorithms Using JavaScript by Hemant Jain English | 17 May 2017 | ASIN: B072J44X62 | 614 Pages | AZW3 | 4.22 MB This book is about the usage of data structures and algorithms in computer programming. Designing an efficient algorithm to solve a computer science problem is a skill of Computer programmer. This is the skill which tech companies like Google, Amazon, Microsoft, Adobe and many others are looking for in an interview. This book assumes that you are a JavaScript language developer. You are not an expert in JavaScript language, but you are well familiar with concepts of references, functions, arrays and recursion. In the start of this book, we will be revising the JavaScript language fundamentals that will be used throughout this book. We will be looking into some of the problems in arrays and recursion too. Then in the coming chapter, we will be looking into complexity analysis. Then will look into the various data structures and their algorithms. We will be looking into a linked list, stack, queue, trees, heap, hash table and graphs. We will be looking into sorting, searching techniques. Then we will be looking into algorithm analysis, we will be looking into brute force algorithms, greedy algorithms, divide and conquer algorithms, dynamic programming, reduction, and backtracking. In the end, we will be looking into the system design that will give a systematic approach for solving the design problems in an Interview.

The book's conceptual presentation focuses on ADTs and the analysis of algorithms for efficiency, with a particular concentration on performance and running time.

《数据结构与算法C++版》(Data Structures and Algorithms in C++ Second Edition Adam Drozdek)第2版

vAlgorithms Data Structures=Programs.Algorithms Data Structures=Programs.Algorithms Data Structures=Programs.

Data_structures_algorithms_tutorial

This textbook explains the concepts and techniques required to write programs that can handle large amounts of data efficiently. Project-oriented and classroom-tested, the book presents a number of important algorithms supported by examples that bring meaning to the problems faced by computer programmers. The idea of computational complexity is also introduced, demonstrating what can and cannot be computed efficiently so that the programmer can make informed judgements about the algorithms they use. Features: includes both introductory and advanced data structures and algorithms topics, with suggested chapter sequences for those respective courses provided in the preface; provides learning goals, review questions and programming exercises in each chapter, as well as numerous illustrative examples; offers downloadable programs and supplementary files at an associated website, with instructor materials available from the author; presents a primer on Python for those from a different language background. Table of Contents Chapter 1 Python Programming 101 Chapter 2 Computational Complexity Chapter 3 Recursion Chapter 4 Sequences Chapter 5 Sets and Maps Chapter 6 Trees Chapter 7 Graphs Chapter 8 Membership Structures Chapter 9 Heaps Chapter 10 Balanced Binary Search Trees Chapter 11 B-Trees Chapter 12 Heuristic Search Appendix A: Integer Operators Appendix B: Float Operators Appendix C: String Operators and Methods Appendix D: List Operators and Methods Appendix E: Dictionary Operators and Methods Appendix F: Turtle Methods Appendix H: Complete Programs