数据结构与算法图解 = A common-sense guide to data structures and algorithms

1 (p1): 第1章 数据结构为何重要 1 (p1-1): 1.1 基础数据结构:数组 3 (p1-1-1): 1.1.1 读取 5 (p1-1-2): 1.1.2 查找 7 (p1-1-3): 1.1.3 插入 8 (p1-1-4): 1.1.4 删除 10 (p1-2): 1.2 集合:一条规则决定性能 12 (p1-3): 1.3 总结 13 (p2): 第2章 算法为何重要 13 (p2-1): 2.1 有序数组 15 (p2-2): 2.2 查找有序数组 16 (p2-3): 2.3 二分查找 19 (p2-4): 2.4 二分查找与线性查找 20 (p2-5): 2.5 总结 21 (p3): 第3章 大O记法 21 (p3-1): 3.1 大O:数步数 22 (p3-2): 3.2 常数时间与线性时间 24 (p3-3): 3.3 同一算法,不同场景 24 (p3-4): 3.4 第三种算法 25 (p3-5): 3.5 对数 26 (p3-6): 3.6 解释O(logN) 27 (p3-7): 3.7 实例 28 (p3-8): 3.8 总结 29 (p4): 第4章 运用大O来给代码提速 29 (p4-1): 4.1 冒泡排序 30 (p4-2): 4.2 冒泡排序实战 33 (p4-3): 4.3 冒泡排序的实现 35 (p4-4): 4.4 冒泡排序的效率 36 (p4-5): 4.5 二次问题 38 (p4-6): 4.6 线性解决 39 (p4-7): 4.7 总结 40 (p5): 第5章 用或不用大O来优化代码 40 (p5-1): 5.1 选择排序 41 (p5-2): 5.2 选择排序实战 45 (p5-3): 5.3 选择排序的实现 46 (p5-4): 5.4 选择排序的效率 47 (p5-5): 5.5 忽略常数 47 (p5-6): 5.6 大O的作用 48 (p5-7): 5.7 一个实例 49 (p5-8): 5.8 总结 50 (p6): 第6章 乐观地调优 50 (p6-1): 6.1 插入排序 51 (p6-2): 6.2 插入排序实战 55 (p6-3): 6.3 插入排序的实现 56 (p6-4): 6.4 插入排序的效率 58 (p6-5): 6.5 平均情况 60 (p6-6): 6.6 一个实例 61 (p6-7): 6.7 总结 62 (p7): 第7章 查找迅速的散列表 62 (p7-1): 7.1 探索散列表 63 (p7-2): 7.2 用散列函数来做散列 64 (p7-3): 7.3 一个好玩又赚钱的同义词典 65 (p7-4): 7.4 处理冲突 68 (p7-5): 7.5 找到平衡 69 (p7-6): 7.6 一个实例 72 (p7-7): 7.7 总结 73 (p8): 第8章 用栈和队列来构造灵巧的代码 73 (p8-1): 8.1 栈 75 (p8-2): 8.2 栈实战 79 (p8-3): 8.3 队列 80 (p8-4): 8.4 队列实战 81 (p8-5): 8.5 总结 82 (p9): 第9章 递归 82 (p9-1): 9.1 用递归代替循环 83 (p9-2): 9.2 基准情形 84 (p9-3): 9.3 阅读递归代码 86 (p9-4): 9.4 计算机眼中的递归 87 (p9-5): 9.5 递归实战 89 (p9-6): 9.6 总结 90 (p10): 第10章 飞快的递归算法 90 (p10-1): 10.1 分区 94 (p10-2): 10.2 快速排序 98 (p10-3): 10.3 快速排序的效率 101 (p10-4): 10.4 最坏情况 103 (p10-5): 10.5 快速选择 105 (p10-6): 10.6 总结 106 (p11): 第11章 基于结点的数据结构 106 (p11-1): 11.1 链表 107 (p11-2): 11.2 实现一个链表 108 (p11-3): 11.3 读取 109 (p11-4): 11.4 查找 110 (p11-5): 11.5 插入 112 (p11-6): 11.6 删除 114 (p11-7): 11.7 链表实战 115 (p11-8): 11.8 双向链表 118 (p11-9): 11.9 总结 119 (p12): 第12章 让一切操作都更快的二叉树 119 (p12-1): 12.1 二叉树 121 (p12-2): 12.2 查找 124 (p12-3): 12.3 插入 126 (p12-4): 12.4 删除 132 (p12-5): 12.5 二叉树实战 133 (p12-6): 12.6 总结 134 (p13): 第13章 连接万物的图 134 (p13-1): 13.1 图 136 (p13-2): 13.2 广度优先搜索 144 (p13-3): 13.3 图数据库 146 (p13-4): 13.4 加权图 148 (p13-5): 13.5 Dijkstra算法 154 (p13-6): 13.6 总结 155 (p14): 第14章 对付空间限制 155 (p14-1): 14.1 描述空间复杂度的大O记法 157 (p14-2): 14.2 时间和空间之间的权衡 158 (p14-3): 14.3 写在最后的话 封面 1 作译者简介 2 数字版权声明 3 扉页 4 版权页 5 版权声明 6 前言 8 目录 12 第1章 数据结构为何重要 14 1.1 基础数据结构:数组 14 1.1.1 读取 16 1.1.2 查找 18 1.1.3 插入 20 1.1.4 删除 21 1.2 集合:一条规则决定性能 23 1.3 总结 25 第2章 算法为何重要 26 2.1 有序数组 26 2.2 查找有序数组 28 2.3 二分查找 29 2.4 二分查找与线性查找 32 2.5 总结 33 第3章 大O记法 34 3.1 大O:数步数 34 3.2 常数时间与线性时间 35 3.3 同一算法,不同场景 37 3.4 第三种算法 37 3.5 对数 38 3.6 解释O(log N) 39 3.7 实例 40 3.8 总结 41 第4章 运用大O来给代码提速 42 4.1 冒泡排序 42 4.2 冒泡排序实战 43 4.3 冒泡排序的实现 46 4.4 冒泡排序的效率 48 4.5 二次问题 49 4.6 线性解决 51 4.7 总结 52 第5章 用或不用大O来优化代码 53 5.1 选择排序 53 5.2 选择排序实战 54 5.3 选择排序的实现 58 5.4 选择排序的效率 59 5.5 忽略常数 60 5.6 大O的作用 60 5.7 一个实例 61 5.8 总结 62 第6章 乐观地调优 63 6.1 插入排序 63 6.2 插入排序实战 64 6.3 插入排序的实现 68 6.4 插入排序的效率 69 6.5 平均情况 71 6.6 一个实例 73 6.7 总结 74 第7章 查找迅速的散列表 75 7.1 探索散列表 75 7.2 用散列函数来做散列 76 7.3 一个好玩又赚钱的同义词典 77 7.4 处理冲突 78 7.5 找到平衡 81 7.6 一个实例 82 7.7 总结 85 第8章 用栈和队列来构造灵巧的代码 86 8.1 栈 86 8.2 栈实战 88 8.3 队列 92 8.4 队列实战 93 8.5 总结 94 第9章 递归 95 9.1 用递归代替循环 95 9.2 基准情形 96 9.3 阅读递归代码 97 9.4 计算机眼中的递归 99 9.5 递归实战 100 9.6 总结 102 第10章 飞快的递归算法 103 10.1 分区 103 10.2 快速排序 107 10.3 快速排序的效率 111 10.4 最坏情况 114 10.5 快速选择 116 10.6 总结 118 第11章 基于结点的数据结构 119 11.1 链表 119 11.2 实现一个链表 120 11.3 读取 121 11.4 查找 122 11.5 插入 123 11.6 删除 125 11.7 链表实战 127 11.8 双向链表 128 11.9 总结 131 第12章 让一切操作都更快的二叉树 132 12.1 二叉树 132 12.2 查找 134 12.3 插入 137 12.4 删除 139 12.5 二叉树实战 145 12.6 总结 146 第13章 连接万物的图 147 13.1 图 147 13.2 广度优先搜索 149 13.3 图数据库 157 13.4 加权图 159 13.5 Dijkstra算法 161 13.6 总结 167 第14章 对付空间限制 168 14.1 描述空间复杂度的大O记法 168 14.2 时间和空间之间的权衡 170 14.3 写在最后的话 171 连接图灵 172 看完了 174 Post Pub 2019-04-01 158 Chinese People's Posts and Telecommunications Press This book is an introductory guide to data structures and algorithms. not limited to a specific language. skipping complex mathematica...