⑴ 《數據結構與演算法分析:c語言描述(中文版)》怎麼樣
Data Structures and Algorithm Analysis in C
原書曾被評為20世紀頂尖的30部計算機著作之一，作者Mark Allen Weiss在數據結構和演算法分析方面卓有建樹，他的數據結構和演算法分析的著作尤其暢銷，並受到廣泛好評．已被世界500餘所大學用作教材。 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。通過C程序的實現，著重闡述了抽象數據類型的概念，並對演算法的效率、性能和運行時間進行了分析。
中文譯本翻譯的也不錯，你可以下本電子書看看，再決定要不要買
⑵ C語言 數據結構與演算法分析C語言描述
Position不是一個類型，起碼C語言中，我寫那麼多年代碼沒見過這個類型 。
你該把整段代碼貼上來。
我猜你看的那段代碼是偽代碼，Position是自定義類型。
若Position是類名，那麼Position P 就是實例化對象。
如果Position是結構體，那麼就是聲明一個結構體變數
從你的補充的代碼，可以看出Position 是自定義的鏈表結構，而且是通過該「鏈表類型指針」的別名。而且這段代碼我認為有錯誤：
free (P); //當時釋放掉P指向的棧內存，P就是一個野指針
P = P -> Next; //Next的內容都被釋放掉了，P->Next 還有什麼意義。。。
⑶ 《數據結構與演算法分析：C語言描述（原書第2版） 》這本書比起其他書，可以么看這本書需要什麼基礎
額，我想你說：「數據結構與演算法分析」魏斯寫道，正確的，這本書在豆瓣給出了9分的高分，被認為是一個非常高的分數，但計算機世界經典名曲，如浩瀚的海洋偉大的編程書籍。
Kernighan的編程做法是讓你全面了解做什麼經典，這本書是非常薄的編程。
Bentley的「編程
cormen」演算法導論「Skiena」演算法設計手冊「的分析」的數據結構和演算法更大量的是一個傑作。珍珠「（卷1和2）將帶你領略的電源的演算法。
侯捷的STL源碼分析，深入講解了C + +標准庫的實現細節，讓你真正的頂尖選手的傑作。
史蒂文斯的「UNIX水平的編程環境UNIX網路編程是程序員的高級系列，一讀再讀，因為你最終會了解你的程序運行在操作系統上，需要交互和網路，你需要了解他們，與他們友好相處。
C + +'父Bjarne Stroustrup的三大傑作：「C + +程序設計語言，C + +程序設計原理與實踐」，「C + +語言的設計和演變」C + +語言權威的指南，也是編程的經典書籍。
科比「深入理解計算機系統能夠告訴你的計算機基礎做了什麼讓你的計算機更好地了解和更好地利用CPU聖經。 BR />
經典的書，這些都是軟體開發「程序員修煉」代碼完成「重建」設計模式「，任何編程論壇成員推薦表中的程序必須看的書。
有一本書叫做計算機程序的構造和解釋，上帝的作品一樣，它可以顛覆你的編程思想。
當然，計算機演算法來計算的頂部Knuth的「計算機程序設計藝術」（1-4卷）非常困難的非常廣泛的，深刻的內容，如浩瀚的海洋，然後它是驚人的一個。
所謂術業有專攻，每個地區都有自己的經典之作，根據您的個人利益，有必要去進一步探討。如編程語言和編譯器，操作系統內核，硬體設計，人工智慧，機器學習，自然語言處理，信息理論，信號處理，網路編程，機??器人等。
⑷ 《數據結構與演算法分析C語言描述》真的適合初學者嗎
C語言的基本語法你只要掌握了
數據結構都不是問題
數據結構就是 數據的組織方式 或者說 是一種更便捷的讓程序更高效的方法。這裡面用到的都是C語言的基礎知識。
就像你做飯 一個辣椒可以炒素菜、可以炒葷菜、也可以炸成辣椒油……
同樣一個東西 根據自己目的的不同 選擇一個最高效的方法 就是數據結構與演算法的目的.
書上的數據結構與演算法 只是給你一些實際應用中的列子和一些基本方法，現實中做程序還需要你自己根據自己的需要去組合去研究更好的演算法……
⑸ 數據結構（C語言）約瑟夫環課程設計，主要要有代碼的流程分析（流程圖等等），還有演算法描述。
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
typedef struct Node
{
int password;
int num;
struct Node *next;
}Node,*Link;
void InitList(Link &L)
{
L=(Node *)malloc(sizeof(Node));
if(!L) exit(1);
L->password=0;
L->num=0;
L->next=L;
}
void Creater(int n,Link &L)
{
Link p,q;
q=L;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
p=(Node *)malloc(sizeof(Node));
if(!p) exit(1);
printf("請輸入第 %d 個人的密碼 : ",i);
scanf("%d",&p->password);
p->num=i;
L->next=p;
L=p;
}
L->next=q->next;
free(q);
}
void main()
{
printf("*********************約瑟夫環********************* \n");
Link L,p,q;
int n,m;
int a=1;
int b=1;
while(b==1)
{
L=NULL;
InitList(L);
printf("請輸入總人數 N: \n");
scanf("%d",&n);
while(n<=1)
{
printf("輸入的總人數有誤，請重新輸入大於1的總人數：\n");
scanf("%d",&n);
}
printf("請輸入初始的上限值 M (正整數):\n ");
scanf("%d",&m);
while(m<0)
{
printf("輸入上限值有誤，請重新輸入：\n");
scanf("%d",&m);
}
Creater(n,L);
printf("最終出列的順序為 : \n");
p=L;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<m;j++)
{
p=p->next;
}
q=p->next;
m=q->password;
printf("%d ",q->num);
p->next=q->next;
free(q);
}
printf("\n");
printf("是否繼續重新輸入運算 (1.繼續 0.退出):\n ");
scanf("%d",&b);
printf("\n\n\n");
}
}
⑹ 如何學習數據結構
學好數據結構首先學好C語言指針，數據機構內在串聯全靠指針作用，指針主要難在本身是帶地址的變數，再加上指針的指針串聯導致很多人誤解，先要學會理解，要對計算機的內存結構有個大概了解，對一些常見的進制之間的轉化以及位元組對齊等有行程基本的認知。
理解概念，建立抽象模型，比如簡單的隊列，先進先出模式，在設計數據模型的時候，就需要有一個對頭和隊尾的概念，數據需要從隊尾插入隊頭出來，基本上三個屬性就出來了，一個對頭指針，一個隊尾指針，一個結構體數值，常見的方法有刪除清空隊列，有插入隊列操作，出隊操作，創建初始隊列操作等等，這樣子抽象數據模型，形成自己的思維理解，然後再進行代碼設計。
需要變通實踐，代碼調試變通，數據結構的組合無窮變著寫代碼。演算法的奧妙就是在於變換，放在數據結構也是這個樣子，掌握基本的數據機構演算法，在學好數據結構的前提下可以學習下一本經典的演算法書《演算法導論》這個是演算法的經典書籍。
學習數據機構不要想著有什麼技巧或者方法，把自己調整到最佳的學習狀態，方法自然就有了，不要給自己設置什麼限制，設置底線只會讓自己處在一個圍牆之內，學習新東西就是突破自我的一個過程，不要在開始學習的時候給自己過大的壓力。
⑺ c語言的數據結構和程序設計
數據結構
數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。數據結構在計算機科學界至今沒有標準的定義。個人根據各自的理解的不同而有不同的表述方法： Sartaj Sahni 在他的《數據結構、演算法與應用》一書中稱：「數據結構是數據對象，以及存在於該對象的實例和組成實例的數據元素之間的各種聯系。這些聯系可以通過定義相關的函數來給出。」他將數據對象（data object）定義為「一個數據對象是實例或值的集合」。 Clifford A.Shaffer 在《數據結構與演算法分析》一書中的定義是：「數據結構是 ADT（抽象數據類型 Abstract Data Type） 的物理實現。」 Lobert L.Kruse 在《數據結構與程序設計》一書中，將一個數據結構的設計過程分成抽象層、數據結構層和實現層。其中，抽象層是指抽象數據類型層，它討論數據的邏輯結構及其運算，數據結構層和實現層討論一個數據結構的表示和在計算機內的存儲細節以及運算的實現。
重要意義
一般認為，一個數據結構是由數據元素依據某種邏輯聯系組織起來的。對數據元素間邏輯關系的描述稱為數據的邏輯結構；數據必須在計算機內存儲，數據的存儲結構是數據結構的實現形式，是其在計算機內的表示；此外討論一個數據結構必須同時討論在該類數據上執行的運算才有意義。 在許多類型的程序的設計中，數據結構的選擇是一個基本的設計考慮因素。許多大型系統的構造經驗表明，系統實現的困難程度和系統構造的質量都嚴重的依賴於是否選擇了最優的數據結構。許多時候，確定了數據結構後，演算法就容易得到了。有些時候事情也會反過來，我們根據特定演算法來選擇數據結構與之適應。不論哪種情況，選擇合適的數據結構都是非常重要的。 選擇了數據結構，演算法也隨之確定，是數據而不是演算法是系統構造的關鍵因素。這種洞見導致了許多種軟體設計方法和程序設計語言的出現，面向對象的程序設計語言就是其中之一。
研究內容 在計算機科學中，數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中計算機的操作對象（數據元素）以及它們之間的關系和運算等的學科，而且確保經過這些運算後所得到的新結構仍然是原來的結構類型。
「數據結構」作為一門獨立的課程在國外是從1968年才開始設立的。 1968年美國唐•歐•克努特教授開創了數據結構的最初體系，他所著的《計算機程序設計技巧》第一卷《基本演算法》是第一本較系統地闡述數據的邏輯結構和存儲結構及其操作的著作。「數據結構」在計算機科學中是一門綜合性的專業基礎課。數據結構是介於數學、計算機硬體和計算機軟體三者之間的一門核心課程。數據結構這一門課的內容不僅是一般程序設計（特別是非數值性程序設計）的基礎，而且是設計和實現編譯程序、操作系統、資料庫系統及其他系統程序的重要基礎。
計算機是一門研究用計算機進行信息表示和處理的科學。這裡面涉及到兩個問題：信息的表示，信息的處理 。
而信息的表示和組織又直接關繫到處理信息的程序的效率。隨著計算機的普及，信息量的增加，信息范圍的拓寬，使許多系統程序和應用程序的規模很大，結構又相當復雜。因此，為了編寫出一個「好」的程序，必須分析待處理的對象的特徵及各對象之間存在的關系，這就是數據結構這門課所要研究的問題。眾所周知，計算機的程序是對信息進行加工處理。在大多數情況下，這些信息並不是沒有組織，信息（數據）之間往往具有重要的結構關系，這就是數據結構的內容。數據的結構，直接影響演算法的選擇和效率。 計算機解決一個具體問題時，大致需要經過下列幾個步驟：首先要從具體問題中抽象出一個適當的數學模型，然後設計一個解此數學模型的演算法（Algorithm），最後編出程序、進行測試、調整直至得到最終解答。尋求數學模型的實質是分析問題，從中提取操作的對象，並找出這些操作對象之間含有的關系，然後用數學的語言加以描述。計算機演算法與數據的結構密切相關，演算法無不依附於具體的數據結構，數據結構直接關繫到演算法的選擇和效率。運算是由計算機來完成，這就要設計相應的插入、刪除和修改的演算法 。也就是說，數據結構還需要給出每種結構類型所定義的各種運算的演算法。 數據是對客觀事物的符號表示，在計算機科學中是指所有能輸入到計算機中並由計算機程序處理的符號的總稱。
數據元素是數據的基本單位，在計算機程序中通常作為一個整體考慮。一個數據元素由若干個數據項組成。數據項是數據的不可分割的最小單位。有兩類數據元素：一類是不可分割的原子型數據元素，如：整數"5"，字元 "N" 等；另一類是由多個款項構成的數據元素，其中每個款項被稱為一個數據項。例如描述一個學生的信息的數據元素可由下列6個數據項組成。其中的出身日期又可以由三個數據項："年"、"月"和"日"組成，則稱"出身日期"為組合項，而其它不可分割的數據項為原子項。
關鍵字指的是能識別一個或多個數據元素的數據項。若能起唯一識別作用，則稱之為 "主" 關鍵字，否則稱之為 "次" 關鍵字。
數據對象是性質相同的數據元素的集合，是數據的一個子集。數據對象可以是有限的，也可以是無限的。
數據處理是指對數據進行查找、插入、刪除、合並、排序、統計以及簡單計算等的操作過程。在早期，計算機主要用於科學和工程計算，進入八十年代以後，計算機主要用於數據處理。據有關統計資料表明，現在計算機用於數據處理的時間比例達到80%以上，隨著時間的推移和計算機應用的進一步普及，計算機用於數據處理的時間比例必將進一步增大。
分類
數據結構是指同一數據元素類中各數據元素之間存在的關系。數據結構分別為邏輯結構、存儲結構（物理結構）和數據的運算。數據的邏輯結構是對數據之間關系的描述，有時就把邏輯結構簡稱為數據結構。邏輯結構形式地定義為（K，R）（或（D，S）），其中，K是數據元素的有限集，R是K上的關系的有限集。
數據元素相互之間的關系稱為結構。有四類基本結構：集合、線性結構、樹形結構、圖狀結構（網狀結構）。樹形結構和圖形結構全稱為非線性結構。集合結構中的數據元素除了同屬於一種類型外，別無其它關系。線性結構中元素之間存在一對一關系，樹形結構中元素之間存在一對多關系，圖形結構中元素之間存在多對多關系。在圖形結構中每個結點的前驅結點數和後續結點數可以任意多個。
數據結構在計算機中的表示（映像）稱為數據的物理（存儲）結構。它包括數據元素的表示和關系的表示。數據元素之間的關系有兩種不同的表示方法：順序映象和非順序映象，並由此得到兩種不同的存儲結構：順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序存儲方法：它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現，由此得到的存儲表示稱為順序存儲結構。順序存儲結構是一種最基本的存儲表示方法，通常藉助於程序設計語言中的數組來實現。鏈接存儲方法：它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針欄位表示的。由此得到的存儲表示稱為鏈式存儲結構，鏈式存儲結構通常藉助於程序設計語言中的指針類型來實現。索引存儲方法：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。散列存儲方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
數據結構中，邏輯上（邏輯結構：數據元素之間的邏輯關系）可以把數據結構分成線性結構和非線性結構。線性結構的順序存儲結構是一種隨機存取的存儲結構，線性表的鏈式存儲結構是一種順序存取的存儲結構。線性表若採用鏈式存儲表示時所有結點之間的存儲單元地址可連續可不連續。邏輯結構與數據元素本身的形式、內容、相對位置、所含結點個數都無關。
數據結構與演算法
演算法的設計取決於數據（邏輯）結構，而演算法的實現依賴於採用的存儲結構。數據的存儲結構實質上是它的邏輯結構在計算機存儲器中的實現為了全面的反映一個數據的邏輯結構，他在存儲器中的映象包括兩方面內容，及數據元素之間的信息和數據元素之間的關系。不同數據結構有其相應的若干運算。數據的運算是在數據的邏輯結構上定義的操作演算法，如檢索、插入、刪除、更新的排序等。
數據的運算是數據結構的一個重要方面，討論任一種數據結構時都離不開都離不開對該結構上的數據運算及其實現演算法的討論。
數據結構的形式定義為：數據結構是一個二元組：
Data-Structure=(D，S)
其中：D是數據元素的有限集，S是D上關系的有限集。
數據結構不同於數據類型，也不同於數據對象，它不僅要描述數據類型的數據對象，而且要描述數據對象各元素之間的相互關系。
數據類型是一個值的集合和定義在這個值集上的一組操作的總稱。數據類型可分為兩類：原子類型、結構類型。一方面，在程序設計語言中，每一個數據都屬於某種數據類型。類型明顯或隱含地規定了數據的取值范圍、存儲方式以及允許進行的運算。可以認為，數據類型是在程序設計中已經實現了的數據結構。另一方面，在程序設計過程中，當需要引入某種新的數據結構時，總是藉助編程語言所提供的數據類型來描述數據的存儲結構。
計算機中表示數據的最小單位是二進制數的一位，叫做位。我們用一個由若干位組合起來形成的一個位串表示一個數據元素，通常稱這個位串為元素或結點。當數據元素由若干數據項組成時，位串中對應於各個數據項的子位串稱為數據域。元素或結點可看成是數據元素在計算機中的映象。 一個軟體系統框架應建立在數據之上，而不是建立在操作之上。一個含抽象數據類型的軟體模塊應包含定義、表示、實現三個部分。 對每一個數據結構而言，必定存在與它密切相關的一組操作。若操作的種類和數目不同，即使邏輯結構相同，數據結構能起的作用也不同。
不同的數據結構其操作集不同，但下列操作必不可缺：1,結構的生成；2.結構的銷毀；3,在結構中查找滿足規定條件的數據元素；4,在結構中插入新的數據元素； 5,刪除結構中已經存在的數據元素； 6,遍歷。
抽象數據類型：一個數學模型以及定義在該模型上的一組操作。抽象數據類型實際上就是對該數據結構的定義。因為它定義了一個數據的邏輯結構以及在此結構上的一組演算法。抽象數據類型可用以下三元組表示：（D，S，P）。D是數據對象，S是D上的關系集，P是對D的基本操作集。ADT的定義為： ADT 抽象數據類型名{ 數據對象：（數據元素集合） 數據關系：（數據關系二元組結合） 基本操作：（操作函數的羅列） } ADT 抽象數據類型名;
抽象數據類型有兩個重要特性： 數據抽象
用ADT描述程序處理的實體時，強調的是其本質的特徵、其所能完成的功能以及它和外部用戶的介面（即外界使用它的方法）。 數據封裝 將實體的外部特性和其內部實現細節分離，並且對外部用戶隱藏其內部實現細節。
數據（Data）是信息的載體，它能夠被計算機識別、存儲和加工處理。它是計算機程序加工的原料，應用程序處理各種各樣的數據。計算機科學中，所謂數據就是計算機加工處理的對象，它可以是數值數據，也可以是非數值數據。數值數據是一些整數、實數或復數，主要用於工程計算、科學計算和商務處理等；非數值數據包括字元、文字、圖形、圖像、語音等。數據元素（Data Element）是數據的基本單位。在不同的條件下，數據元素又可稱為元素、結點、頂點、記錄等。例如，學生信息檢索系統中學生信息表中的一個記錄等，都被稱為一個數據元素。
有時，一個數據元素可由若干個數據項（Data Item）組成，例如，學籍管理系統中學生信息表的每一個數據元素就是一個學生記錄。它包括學生的學號、姓名、性別、籍貫、出生年月、成績等數據項。這些數據項可以分為兩種：一種叫做初等項，如學生的性別、籍貫等，這些數據項是在數據處理時不能再分割的最小單位；另一種叫做組合項，如學生的成績，它可以再劃分為數學、物理、化學等更小的項。通常，在解決實際應用問題時是把每個學生記錄當作一個基本單位進行訪問和處理的。
數據對象（Data Object）或數據元素類（Data Element Class）是具有相同性質的數據元素的集合。在某個具體問題中，數據元素都具有相同的性質（元素值不一定相等），屬於同一數據對象（數據元素類），數據元素是數據元素類的一個實例。例如，在交通咨詢系統的交通網中，所有的頂點是一個數據元素類，頂點A和頂點B各自代表一個城市，是該數據元素類中的兩個實例，其數據元素的值分別為A和B。 數據結構（Data Structure）是指互相之間存在著一種或多種關系的數據元素的集合。在任何問題中，數據元素之間都不會是孤立的，在它們之間都存在著這樣或那樣的關系，這種數據元素之間的關系稱為結構。根據數據元素間關系的不同特性，通常有下列四類基本的結構：
⑴集合結構。該結構的數據元素間的關系是「屬於同一個集合」。
⑵線性結構。該結構的數據元素之間存在著一對一的關系。
⑶樹型結構。該結構的數據元素之間存在著一對多的關系。
⑷圖形結構。該結構的數據元素之間存在著多對多的關系，也稱網狀結構。 從上面所介紹的數據結構的概念中可以知道，一個數據結構有兩個要素。一個是數據元素的集合，另一個是關系的集合。在形式上，數據結構通常可以採用一個二元組來表示。
數據結構的形式定義為：數據結構是一個二元組
Data_Structure ＝（D，R）
其中，D是數據元素的有限集，R是D上關系的有限集。 線性結構的特點是數據元素之間是一種線性關系，數據元素「一個接一個的排列」。在一個線性表中數據元素的類型是相同的，或者說線性表是由同一類型的數據元素構成的線性結構。在實際問題中線性表的例子是很多的，如學生情況信息表是一個線性表：表中數據元素的類型為學生類型; 一個字元串也是一個線性表：表中數據元素的類型為字元型，等等。
線性表是最簡單、最基本、也是最常用的一種線性結構。 線性表是具有相同數據類型的n(n>=0)個數據元素的有限序
列，通常記為：
(a1，a2，… ai-1，ai，ai+1，…an)
其中n為表長， n＝0 時稱為空表。 它有兩種存儲方法：順序存儲和鏈式存儲，它的主要基本操作是插入、刪除和檢索等。
常用數據結構數組 (Array) 在程序設計中，為了處理方便， 把具有相同類型的若干變數按有序的形式組織起來。這些按序排列的同類數據元素的集合稱為數組。在C語言中， 數組屬於構造數據類型。一個數組可以分解為多個數組元素，這些數組元素可以是基本數據類型或是構造類型。因此按數組元素的類型不同，數組又可分為數值數組、字元數組、指針數組、結構數組等各種類別。
棧 (Stack) 是只能在某一端插入和刪除的特殊線性表。它按照後進先出的原則存儲數據，先進入的數據被壓入棧底，最後的數據在棧頂，需要讀數據的時候從棧頂開始彈出數據（最後一個數據被第一個讀出來）。
隊列 (Queue) 一種特殊的線性表，它只允許在表的前端（front）進行刪除操作，而在表的後端（rear）進行插入操作。進行插入操作的端稱為隊尾，進行刪除操作的端稱為隊頭。隊列中沒有元素時，稱為空隊列。
鏈表 (Linked List) 是一種物理存儲單元上非連續、非順序的存儲結構，數據元素的邏輯順序是通過鏈表中的指針鏈接次序實現的。鏈表由一系列結點（鏈表中每一個元素稱為結點）組成，結點可以在運行時動態生成。每個結點包括兩個部分：一個是存儲數據元素的數據域，另一個是存儲下一個結點地址的指針域。
樹 (Tree) 是包含n（n>0）個結點的有窮集合K，且在K中定義了一個關系N，N滿足 以下條件： （1）有且僅有一個結點 k0，他對於關系N來說沒有前驅，稱K0為樹的根結點。簡稱為根（root）。 （2）除K0外，k中的每個結點，對於關系N來說有且僅有一個前驅。
（3）K中各結點，對關系N來說可以有m個後繼（m>=0）。
圖 (Graph) 圖是由結點的有窮集合V和邊的集合E組成。其中，為了與樹形結構加以區別，在圖結構中常常將結點稱為頂點，邊是頂點的有序偶對，若兩個頂點之間存在一條邊，就表示這兩個頂點具有相鄰關系。
堆 (Heap) 在計算機科學中，堆是一種特殊的樹形數據結構，每個結點都有一個值。通常我們所說的堆的數據結構，是指二叉堆。堆的特點是根結點的值最小（或最大），且根結點的兩個子樹也是一個堆。
散列表 (Hash) 若結構中存在關鍵字和K相等的記錄，則必定在f(K)的存儲位置上。由此，不需比較便可直接取得所查記錄。稱這個對應關系f為散列函數(Hash function)，按這個思想建立的表為散列表。
⑻ 《數據結構與演算法分析c語言描述第二版》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
《數據結構與演算法分析c語言描述第二版》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接: https://pan..com/s/1pwAZtrL3TpHKkKbWzUTV6w
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。
⑼ 我有兩道數據結構的問題 希望能給出詳細解答和做題步驟
數據結構與演算法的地位對於一個程序員來說不言而喻。今天這篇文章不是來勸你們學習數據結構與演算法的，也不是來和你們說數據結構與演算法有多重要。
主要是最近幾天後台有讀者問我是如何學習數據結構與演算法的，有沒有什麼捷徑，是要看視頻還是看書，去哪刷題等.....而且有些還是大三大四的，搞的我都替你們著急、擔心.....
所以我今天就分享下自己平時都是怎麼學習的。
學習演算法的捷徑就是多刷題
說實話，要說捷徑，我覺得就是腳踏實地著多動手去刷題，多刷題。
但是，如果你是小白，也就是說，你連常見的數據結構，如鏈表、樹以及常見的演算法思想，如遞歸、枚舉、動態規劃這些都沒學過，那麼，我不建議你去刷題的。而是先去找本書先去學習這些，然後再去刷題。
也就是說，假如你要去諸如leetcode這些網站刷題，那麼，你要先具備一定的基礎，這些基礎包括：
1、常見數據結構：鏈表、樹(如二叉樹)。
2、常見演算法思想：貪婪法、分治法、窮舉法、動態規劃，回溯法。
以上列出來的算是最基本的吧。就是說你刷題之前，要把這些過一遍再去刷題。如果你連這些最基本的都不知道的話，那麼你再刷題的過程中，會很難受的，思路也會相對比較少。
總之，千萬不要急，先把這些基本的過一遍，力求理解，再去刷題。這些基礎的數據結構與演算法，我是在大一第二學期學的，我沒看視頻，我是通過看書學的，那時候看的書是：
1、演算法分析與分析基礎：這本比較簡單，推薦新手看。
2、數據結構與演算法分析---C語言描述：代碼用C寫的，推薦看。
3、挑戰程序設計競賽(第二版)：也是很不錯的一本書，推薦看。