《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。

国外教材 作者 Michale T.Goodrich 算法分析与设计 课后习题答案

Goodrich的经典教程，分享一个免费的版本

[算法分析与设计].(美国)Michael.T.Goodrich.清晰版 目录: 第一部分 基础工具 第1章 算法分析 1.1 算法的分析方法学 1.1.1 伪代码 1.1.2 随机存取机(RAM)模型 1.1.3 统计基本操作的数量 1.1.4 递归算法分析 1.2 渐近符号 1.2.1 大O符号 1.2.2 与大“O”相关的渐近符号 1.2.3 渐近表示的重要性 1.3 数学概览 1.3.1 求和 1.3.2 对数和指数 1.3.3 简单证明技术 1.3.4 概率基础 1.4 算法分析案例研究 1.4.1 二次时间前缀平均值算法 1.4.2 线性时间前缀平均值算法 1.5 平摊方法 1.5.1 平摊技术 1.5.2 扩展数组实现分析 1.6 实验 1.6.1 实验组织 1.6.2 数据分析和可视化 1.7 习题 基础题 创新题 程序设计 1.8 本章注记 第2章 基本数据结构 2.1 栈和队列 2.1.1 栈 2.1.2 队列 2.2 向量、表和序列 2.2.1 向量 2.2.2 表 2.2.3 序列 2.3 树 2.3.1 树抽象数据类型 2.3.2 树的遍历 2.3.3 二叉树 2.3.4 表示树的数据结构 2.4 优先队列和堆 2.4.1 优先队列抽象数据类型 2.4.2 PQ排序、选择排序和插入排序 2.4.3 堆数据结构 2.4.4 堆排序 2.5 字典与散列表 2.5.1 无序字典ADT 2.5.2 散列表 2.5.3 散列函数 2.5.4 压缩映射 2.5.5 冲突处理模式 2.5.6 通用散列 2.6 Java示例：堆 2.7 习题 基础题 创新题 程序设计 2.8 本章注记 第3章 查找树和跳跃表 3.1 有序字典和二叉查找树 3.1.1 有序表 3.1.2 二叉查找树 3.1.3 二叉查找树中的查找 3.1.4 二叉查找树中的插入 3.1.5 二叉查找树中的删除 3.1.6 二叉查找树的性能 3.2 AVL树 3.2.1 更新操作 3.2.2 性能 3.3 深度有界查找树 3.3.1 多路查找树 3.3.2 (2,4)树 3.3.3 红黑树 3.4 伸展树 3.4.1 伸展 3.4.2 伸展过程的平摊分析 3.5 跳跃表 3.5.1 查找 3.5.2 更新操作 3.5.3 跳跃表的概率分析 3.6 Java示例：AVL树和红黑树 3.6.1 AVL树的Java实现 3.6.2 红黑树的Java实现 3.7 习题 基础题 创新题 程序设计 3.8 本章注记 第4章 排序、集合和选择 4.1 归并排序 4.1.1 分治法 4.1.2 归并排序和递归方程 4.2 集合抽象数据类型 4.2.1 简单的集合实现 4.2.2 具有union-find操作的划分 4.2.3 基于树的划分实现 4.3 快速排序 4.4 基于比较的排序下界 4.5 桶排序和基数排序 4.5.1 桶排序 4.5.2 基数排序 4.6 比较排序算法 4.7 选择 4.7.1 剪枝-查找法 4.7.2 随机化快速选择 4.7.3 随机化快速选择分析 4.8 Java示例：原位快速排序 4.9 习题 基础题 创新题 程序设计 4.10 本章注记 第5章 基本技术 5.1 贪心法 5.1.1 背包问题 5.1.2 任务调度 5.2 分治法 5.2.1 分治递归方程 5.2.2 整数相乘 5.2.3 矩阵相乘 5.3 动态规划 5.3.1 矩阵链乘 5.3.2 一般技术 5.3.3 0-1背包问题 5.4 习题 基础题 创新题 程序设计 5.5 本章注记 第二部分 图算法 第6章 图 6.1 图抽象数据类型 6.2 图的数据结构 6.2.1 边表结构 6.2.2 邻接表结构 6.2.3 邻接矩阵结构 6.3 图的遍历 6.3.1 深度优先查找 6.3.2 双连通分量 6.3.3 广度优先查找 6.4 有向图 6.4.1 遍历有向图 6.4.2 传递闭包 6.4.3 DFS和垃圾收集 6.4.4 有向无环图 6.5 Java示例：深度优先查找 6.5.1 修饰模式 6.5.2 DFS引擎 6.5.3 模板方法设计模式 6.6 习题 基础题 创新题 程序设计 6.7 本章注记 第7章 加权图 7.1 单源点最短路径 7.1.1 Dijkstra算法 7.1.2 Bellman-Ford最短路径算法 7.1.3 有向无环图中的最短路径 7.2 所有顶点对之间的最短路径 7.2.1 动态规划最短路径算法 7.2.2 利用矩阵相乘计算最短路径 7.3 最小生成树 7.3.1 Kruskal算法 7.3.2 Prim-Jarník算法 7.3.3 Bar?vka算法 7.3.4 MST算法比较 7.4 Java示例：Dijkstra算法 7.5 习题 基础

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