数据结构与算法分析cpdf

㈠ 数据结构与算法分析 C++语言描述 pdf

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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。

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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《数据结构（C语言版）》（严蔚敏）电子书网盘下载免费在线阅读

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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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㈤ 数据结构与算法分析 C语言 冯舜玺

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《数据结构与算法分析（C++版）（第二版）》（[美] Clifford A.Shaffer）电子书网盘下载免费在线阅读

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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

㈦ 数据结构与算法分析 —— C 语言描述：分离链接法

分离链接法（separate chaining）是解决哈希冲突的一种简单方法，其做法是将散列到同一个值的所有元素保留在一个表中。为方便起见，这些表都有表头。如果空间很紧，则更可取的方法是避免使用这些表头。本文假设关键字是前 10 个完全平方数并设散列函数就是 。（表的大小不是素数，用在这里是为了简单起见）。

为执行 Find ，我们使用散列函数来确定究竟考察哪个表。此时我们以通常的方式遍历该表并返回所找到的被查找项所在位置。为执行 Insert，我们遍历一个相应的表以检查该元素是否已经处在适当的位置（如果要插入重复元，那么通常要留出一个额外的域，这个域当重复元出现时增 1）。如果这个元素是个新的元素，那么或者插入到表的前端，或者插入到表的末尾，哪个容易就执行哪个。当编写程序的时候这是最容易寻找的一种。有时将元素插入到表的前端不仅因为方便，而且还因为新近插入的元素最有可能最先被访问。

实现分离链接法所需要的类型如下：

上面程式码中的 ListNode 结构与链式表声明相同。程式码中散列表结构包含一个链表数组（以及数组中的链表的个数），它们在散列表结构初始化时动态分配空间。此处的 HashTable 类型就是指向该结构的指针类型。

注意，TheList 域实际上是一个指向指向 ListNode 结构的指针的指针。如果不使用这些 typedef，那可能会相当混乱。

初始化函数如下：

它用到与栈的数组实现中相同的想法。第 4～6 行给一个散列表分配空间。如果空间允许，则 H 将指向一个结构，该结构包含一个整数和指向一个表的指针。第裂脊 7 行设置表的大小为一素数，而第 8～10 行则试图指定 List 的一个数组。由于 List 被定义为一个指针，因此结果为指针的数组。

假如 List 的实现不用表头，那么我们就可以到此为止了。但是我们使用了表头，因此必须给每个表分配一个表头并设置它的 Next 域为 NULL。这由第 11～15 行实现。当然，第 12～15 行可以用语句

代替。虽然我们没有选择使用这条语句，但是因为该例中它胜过使程序尽可能自包含，所以它当然值得考虑。这个程序的一个低效之处在于第 12 行上的 malloc 执行了 H→TableSize 次。这可以通过在循环出现之前调用一次 malloc 操作

代替第 12 行来避免。第 16 行返回 H。

对 Find(Key, H) 的调用将返回一个指针，该指针指向包含 Key 的那个单元。实现它的程序如下：

注意，第 2～5 行等同于链表执行的 Find 程序。记住，如果 ElementType 是一个字符串，那比较和赋值必须相应地使用 strcpm 和 strcpy 来进行。

下面是一个插入例程：

如果要插入的项已经存在，那么我们就什么也不做；否则我们把它放到表的前端。该元素可以放在表的任何地方，此处这样做是最方便的。注意，插入到表的前端的程序基本上等同于使用链表实现 Push 的程序。

上面的例程写得多少有些不好，因为它计算了两次散列函数。多余的计算总是不好的，因此，如果这些散列例程真的构成程序运行时间的重要部分，那么这个程序就应该重写。

删除例程是链表中的删除操作的直接实现，如果在散列的诸例程中不包括删除操作，那么最好不要使用表头，因为使用表头不仅不能简化问题而且还要浪费大量的空间。

除了链表外，任何的方案都有可能用来解决冲突现象 —— 一棵二叉查找树甚至另外一个散列表均可胜任，但是我们期望如果表大，同时散列函数好，那么所有的表就应该短，这样就不至于进行任何复杂的尝试了。

我们定义散列表的装载因子（load factor）肆罩渗 为散列表中元素个数与散列表大小的比值。在本文的例子中， 。表的平均长度为 。执行一次查找所需要的工作是计算散列函数值所需要的常数时闷悉间加上遍历表所用的时间。再一次不成功的查找中，遍历的链接数平均为 （不包括最后的 NULL 链接）。成功的查找则需要遍历大约 个链接；它保证必然会遍历一个链接（因为查找是成功的），而我们也期望沿着一个表中途就能找到匹配的元素。这就指出，表的大小实际上并不重要，而装载因子才是重要的。分离链接散列的一般法则是使得表的大小尽量与预料的元素个数差不多（换句话说，让 ）。因此，使表的大小是素数以保证一个好的分布，这也是一个好的想法。

关于对素数取模的好处，我们首先要知道素数是什么？素数（质数）即只有两个因数，分别为 1 和其本身。如果对一个合数取模（有两个以上的因数），那么对其某个因数取模，结果可能仍然一致。例如 10 对 8 取模，结果为 2，对 4 取模，结果也为 2。而我们对一个素数取模，由于素数只有 1 和其本身两个素数，即不可能出现上述情形。

㈧ 求《数据结构与算法分析---C语言描述》原书第二版的中文版课后答案，万分感谢

数据结构与算法分析：C语言描述(原书第2版).pdf

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㈩ 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，即使表相对较空枣中，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，插入操芹岩销作平均次数越少。

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，开放嫌游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。