本书共分三个部分。第一部分从第1章到第4章，旨在复习C++程序设计的概念以及程序性能的分析和测量方法。第二部分从第5章到第16章，研究数据结构，包括线性表、数组和矩阵、栈、队列、字典、二叉树、优先级队列、竞赛树、搜索树和图等。第三部分从第17章到第21章，研究常用算法，包括贪婪算法、分而治之算法、动态规划、回溯算法和分枝定界算法。本书有800多道练习题和50多个应用实例。内容广博，组织合理，论述清晰，循序渐进，而且对程序性能的分析和测量系统入微。
DataStructures，Algorithms，andApplicationsinC++，SecondEdition对数据结构和算法的研究是计算机科学和工程的基础。精通这方面的知识，对开发能够有效利用计算机资源的程序是必不可少的。因此，所有计算机科学和工程专业都有一门或几门课程专门用来讲授这方面的内容。一般来说，第一门程序设计课程介绍数据结构和算法的基础知识（数据结构的栈和队列，算法的排序和矩阵运算）。第二门程序设计课程介绍数据结构和算法的系统知识。随后，可以对数据结构和算法进行深入的研究，这通常需要一门或两门课程。
计算机科学和工程的本科专业课程过多，已经迫使很多高等院校进行课程整合。例如，在佛罗里达大学，给本科生只开设一学期的数据结构和算法的课程。在学习本课程之前，要求学生已经学过一学期的Java程序设计和离散数学。
本书既可以用于两门或更多的专门研究数据结构和算法的课程，也可以用于相关的一门综合课程。全书共分三个部分。第一部分从第1章到第4章，旨在复习C++程序设计的概念以及程序性能的分析和测量方法。对于熟悉C语言程序设计的学生，通过学习第1章应该能够过渡到C++。第1章虽然不是C++的入门知识，但是依然包含了C++的一些基本概念，这些概念常令学生感到困惑，如参数传递、模板函数、动态存储分配、递归、类、继承、异常的抛出和捕捉。第2章和第3章复习了程序性能的分析和测量方法——操作计数、执行步数和渐近符号（大O、Ω、Θ，小o）。第4章复习了程序性能的实验测量方法，还简要地讨论了高速缓冲存储器对运行时间测量的影响问题。第2章通过程序性能分析方法的应用，深入研究了在程序设计入门课程中遇到的典型的基础性算法：简单的排序算法（冒泡排序、选择排序、插入排序和计数排序），顺序搜索，利用Horner法则进行多项式求值，矩阵运算（矩阵相加、矩阵转置、矩阵相乘）。第3章研究了二分搜索算法。尽管第2章到第4章的主要目的是学习程序性能的分析和测量方法，但是也让学生精通了一组基本算法。
本书第二部分从第5章到第16章，深入研究了数据结构。第5章和第6章分别研究了数据的数组描述方法和指针（或链式）描述方法，构建起数据结构研究的框架。这两章用这两种数据描述方法来创建C++类，以描述线性表数据结构。我们通过实验数据对不同的数据描述方法在描述线性表时的性能进行了比较。第二部分从第7章以后都是应用第5章和第6章的描述方法来描述其他的数据结构，如数组和矩阵（第7章）、栈（第8章）、队列（第9章）、字典（第10、14和15章）、二叉树（第11章）、优先级队列（第12章）、竞赛树（第15章）和图（第16章）。
本书在处理数据结构时，试图做到与C++标准模板库（STL）所使用的结构在相似性或同一性上保持兼容。例如，第5章的线性表数据结构便是按照STL的类vector的模式而建立的。本书通篇都利用了STL的函数，诸如copy、min和max，学生由此会熟悉这些函数。
本书第三部分从第17章到第21章，研究常用的算法设计方法。这些方法有贪婪算法（第17章）、分而治之算法（第18章）、动态规划（第19章）、回溯算法（第20章）和分支定界算法（第21章）。另外还包括两种下限的证明（最小最大问题和排序问题）（18.4节）、机器调度的近似算法（12.6.2节）、箱子装载算法（13.5节）和0/1背包问题（17.3.2节）。12.6.2节还简略地介绍了NP-复杂问题。
本书的一个特色是强调应用。书中的每一种数据结构和算法设计都通过多个应用实例来演示。通常每一章的最后一节都针对本章介绍的数据结构或设计方法给出具体的应用。很多时候，在一章的前面几节也包含一些应用实例。这些应用实例涉及多个方面——排序（冒泡排序、选择排序、插入排序、计数排序、堆排序、归并排序、快速排序、箱子排序、基数排序和拓扑排序）；矩阵运算（矩阵加法、矩阵转置、矩阵乘法）；电路设计自动化（搜索电路网组、电路布线、元件折叠、开关盒布线、设置信号放大器、交叉分布、电路板排列）；压缩编码（LZW压缩、霍夫曼编码）；计算几何（凸包和最近点对）；仿真（工厂仿真）；图像处理（图元标注）；趣味数学（汉诺塔、残缺棋盘、迷宫老鼠）；调度（LPT调度）；优化（装箱问题、货箱装载、0/1背包、矩阵乘法链）；统计（直方图、寻找最大值和最小值、寻找第k个最小值）；图论（生成树、图元、最短路径、最大完备子图、二分覆盖和旅行商）。研究这些应用实例不需要学生具有相关领域的预备知识，因为本书包含了这些知识，而且这些知识会提高学生的学习兴趣。
我们希望通过把实际应用与数据结构和算法设计方法的基础研究紧密结合，能够激发学生更大的专业兴趣。学生通过完成本书和本书网站的800多道练习题，知识将会更加丰富和牢固。
Sartaj Sahni，佛罗里达大学计算机与信息科学工程系杰出教授，欧洲科学院院士，美国电气和电子工程师协会（IEEE）、美国计算机协会（ACM）、美国科学促进会（AAAS）和明尼苏达超级计算机研究所的成员，坎普尔印度理工学院（ lIT）的杰出校友。Sahni博士获得1997年IEEE计算机分会的Taylor L Booth教育奖，2003年IEEE计算机分会的W．Wallace McDowell奖和2003年ACM的Karl Karlstrom杰出教育家奖。他目前还担任ACM《Computing Surveys》期刊的总编辑，还是17个期刊编委会成员。他在坎普尔印度理工学院获得电子工程学士学位，在康奈尔大学获得计算机科学硕士和博士学位，发表过250多篇论文，编写了1 5本教科书，研究成果所涉及的领域包括有效算法的设计与分析、并行计算、互联网、自动化设计和医用算法。
Data Structures， Algorithms， and Applications in C++， Second Edition
出版者的话
译者序
前言
第一部分 预备知识
第1章 C++回顾
1.1 引言
1.2 函数与参数
1.2.1 传值参数
1.2.2 模板函数
1.2.3 引用参数
1.2.4 常量引用参数
1.2.5 返回值
1.2.6 重载函数
1.3 异常
1.3.1 抛出异常
1.3.2 处理异常
1.4 动态存储空间分配
1.4.1 操作符new
1.4.2 一维数组
1.4.3 异常处理
1.4.4 操作符delete
1.4.5 二维数组
1.5 自有数据类型
1.5.1 类currency
1.5.2 一种不同的描述方法
1.5.3 操作符重载
1.5.4 友元和保护性类成员
1.5.5 增加#ifndef、#define和#endif语句
1.6 异常类illegalParameterValue
1.7 递归函数
1.7.1 递归的数学函数
1.7.2 归纳
1.7.3 C++递归函数
1.8 标准模板库
1.9 测试与调试
1.9.1 什么是测试
1.9.2 测试数据的设计
1.9.3 调试
1.10 参考及推荐读物
第2章 程序性能分析
2.1 什么是程序性能
2.2 空间复杂度
2.2.1 空间复杂度的组成
2.2.2 举例
2.3 时间复杂度
2.3.1 时间复杂度的组成
2.3.2 操作计数
2.3.3 最好、最坏和平均操作计数
2.3.4 步数
第3章 渐近记法
3.1 引言
3.2 渐近记法
3.2.1 大Ο记法
3.2.2 渐近记法Ω和Θ
3.3 渐近数学（可选）
3.3.1 大O记法
3.3.2 Ω记法
3.3.3 Θ记法
3.3.4 小ο记法
3.3.5 特性
3.4 复杂度分析举例
3.5 实际复杂度
3.6 参考及推荐读物
第4章 性能测量
4.1 引言
4.2 选择实例的大小
4.3 设计测试数据
4.4 实验设计
4.5 高速缓存
4.5.1 简单计算机模型
4.5.2 缓存未命中对运行时间的影响
4.5.3 矩阵乘法
4.6 参考及推荐读物
第二部分 数据结构
第5章 线性表——数组描述
5.1 数据对象和数据结构
5.2 线性表数据结构
5.2.1 抽象数据类型linearList
5.2.2 抽象类linearList
5.3 数组描述
5.3.1 描述
5.3.2 变长一维数组
5.3.3 类arrayList
5.3.4 C++迭代器
5.3.5 arrayList的一个迭代器
5.4 vector的描述
5.5 在一个数组中实现的多重表
5.6 性能测量
5.7 参考及推荐读物
第6章 线性表——链式描述
6.1 单向链表
6.1.1 描述
6.1.2 结构chainNode
6.1.3 类chain
6.1.4 抽象数据类型linearList的扩充
6.1.5 类extendedChain
6.1.6 性能测量
6.2 循环链表和头节点
6.3 双向链表
6.4 链表用到的词汇表
6.5 应用
6.5.1 箱子排序
6.5.2 基数排序
6.5.3 凸包
6.5.4 并查集
第7章 数组和矩阵
7.1 数组
7.1.1 抽象数据类型
7.1.2 C++数组的索引
7.1.3 行主映射和列主映射
7.1.4 用数组的数组来描述
7.1.5 行主描述和列主描述
7.1.6 不规则二维数组
7.2 矩阵
7.2.1 定义和操作
7.2.2 类matrix
7.3 特殊矩阵
7.3.1 定义和应用
7.3.2 对角矩阵
7.3.3 三对角矩阵
7.3.4 三角矩阵
7.3.5 对称矩阵
7.4 稀疏矩阵
7.4.1 基本概念
7.4.2 用单个线性表描述
7.4.3 用多个线性表描述
7.4.4 性能测量
第8章 栈
8.1 定义和应用
8.2 抽象数据类型
8.3 数组描述
8.3.1 作为一个派生类实现
8.3.2 类arrayStack
8.3.3 性能测量
8.4 链表描述
8.4.1 类derivedLinkedStack
8.4.2 类linkedStack
8.4.3 性能测量
8.5 应用
8.5.1 括号匹配
8.5.2 汉诺塔
8.5.3 列车车厢重排
8.5.4 开关盒布线
8.5.5 离线等价类问题
8.5.6 迷宫老鼠
8.6 参考及推荐读物
第9章 队列
9.1 定义和应用
9.2 抽象数据类型
9.3 数组描述
9.3.1 描述
9.3.2 类arrayQueue
9.4 链表描述
9.5 应用
9.5.1 列车车厢重排
9.5.2 电路布线
9.5.3 图元识别
9.5.4 工厂仿真
9.6 参考及推荐读物
第10章 跳表和散列
10.1 字典
10.2 抽象数据类型
10.3 线性表描述
10.4 跳表表示（可选）
10.4.1 理想情况
10.4.2 插入和删除
10.4.3 级的分配
10.4.4 结构skipNode
10.4.5 类skipList
10.4.6 skipList方法的复杂度
10.5 散列表描述
10.5.1 理想散列
10.5.2 散列函数和散列表
10.5.3 线性探查
10.5.4 链式散列
10.6 一个应用——文本压缩
10.6.1 LZW压缩
10.6.2 LZW压缩的实现
10.6.3 LZW解压缩
10.6.4 LZW解压缩的实现
10.6.5 性能评价
10.7 参考及推荐读物
第11章 二叉树和其他树
11.1 树
11.2 二叉树
11.3 二叉树的特性
11.4 二叉树的描述
11.4.1 数组描述
11.4.2 链表描述
11.5 二叉树常用操作
11.6 二叉树遍历
11.7 抽象数据类型BinaryTree
11.8 类linkedBinaryTree
11.9 应用
11.9.1 设置信号放大器
11.9.2 并查集
11.10 参考及推荐读物
第12章 优先级队列
12.1 定义和应用
12.2 抽象数据类型
12.3 线性表
12.4 堆
12.4.1 定义
12.4.2 大根堆的插入
12.4.3 大根堆的删除
12.4.4 大根堆的初始化
12.4.5 类maxHeap
12.4.6 堆和STL
12.5 左高树
12.5.1 高度优先与宽度优先的最大及最小左高树
12.5.2 最大HBLT的插入
12.5.3 最大HBLT的删除
12.5.4 两棵最大HBLT的合并
12.5.5 初始化
12.5.6 类maxHblt
12.6 应用
12.6.1 堆排序
12.6.2 机器调度
12.6.3 霍夫曼编码
12.7 参考及推荐读物
第13章 竞赛树
13.1 赢者树和应用
13.2 抽象数据类型WinnerTree
13.3 赢者树的实现
13.3.1 表示
13.3.2 赢者树的初始化
13.3.3 重新组织比赛
13.3.4 类completeWinnerTree
13.4 输者树
13.5 应用
13.5.1 用最先适配法求解箱子装载问题
13.5.2 用相邻适配法求解箱子装载问题
13.6 参考及推荐读物
第14章 搜索树
14.1 定义
14.1.1 二叉搜索树
14.1.2 索引二叉搜索树
14.2 抽象数据类型
14.3 二叉搜索树的操作和实现
14.3.1 类binarySearchTree
14.3.2 搜索
14.3.3 插入
14.3.4 删除
14.3.5 二叉搜索树的高度
14.4 带有相同关键字元素的二叉搜索树
14.5 索引二叉搜索树
14.6 应用
14.6.1 直方图
14.6.2 箱子装载问题的最优匹配法
14.6.3 交叉分布
第15章 平衡搜索树
15.1 AVL树
15.1.1 定义
15.1.2 AVL树的高度
15.1.3 AVL树的描述
15.1.4 AVL搜索树的搜索
15.1.5 AVL搜索树的插入
15.1.6 AVL搜索树的删除
15.2 红-黑树
15.2.1 基本概念
15.2.2 红-黑树的描述
15.2.3 红-黑树的搜索
15.2.4 红-黑树的插入
15.2.5 红-黑树的删除
15.2.6 实现细节的考虑及复杂性分析
15.3 分裂树
15.3.1 介绍
15.3.2 分裂树的操作
15.3.3 折算复杂性
15.4 B-树
15.4.1 索引顺序访问方法
15.4.2 m叉搜索树
15.4.3 m阶B-树
15.4.4 B-树的高度
15.4.5 B-树的搜索
15.4.6 B-树的插入
15.4.7 B-树的删除
15.4.8 节点结构
15.5 参考及推荐读物
第16章 图
16.1 基本概念
16.2 应用和更多的概念
16.3 特性
16.4 抽象数据类型graph
16.5 无权图的描述
16.5.1 邻接矩阵
16.5.2 邻接链表
16.5.3 邻接数组
16.6 加权图的描述
16.7 类实现
16.7.1 不同的类
16.7.2 邻接矩阵类
16.7.3 扩充chain类
16.7.4 链表类
16.8 图的遍历
16.8.1 广度优先搜索
16.8.2 广度优先搜索的实现
16.8.3 方法graph：：bfs的复杂性分析
16.8.4 深度优先搜索
16.8.5 深度优先搜索的实现
16.8.6 方法graph：：dfs的复杂性分析
16.9 应用
16.9.1 寻找一条路径
16.9.2 连通图及其构成
16.9.3 生成树
第三部分 算法设计方法
第17章 贪婪算法
17.1 最优化问题
17.2 贪婪算法思想
17.3 应用
17.3.1 货箱装载
17.3.2 0/1背包问题
17.3.3 拓扑排序
17.3.4 二分覆盖
17.3.5 单源最短路径
17.3.6 最小成本生成树
17.4 参考及推荐读物
第18章 分而治之
18.1 算法思想
18.2 应用
18.2.1 残缺棋盘
18.2.2 归并排序
18.2.3 快速排序
18.2.4 选择
18.2.5 相距最近的点对
18.3 解递归方程
18.4 复杂度的下限
18.4.1 最小最大问题的下限
18.4.2 排序算法的下限
第19章 动态规划
19.1 算法思想
19.2 应用
19.2.1 0/1背包问题
19.2.2 矩阵乘法链
19.2.3 所有顶点对之间的最短路径
19.2.4 带有负值的单源最短路径
19.2.5 网组的无交叉子集
19.3 参考及推荐读物
第20章 回溯法
20.1 算法思想
20.2 应用
20.2.1 货箱装载
20.2.2 0/1背包问题
20.2.3 最大完备子图
20.2.4 旅行商问题
20.2.5 电路板排列
第21章 分支定界
21.1 算法思想
21.2 应用
21.2.1 货箱装载
21.2.2 0/1背包问题
21.2.3 最大完备子图
21.2.4 旅行商问题
21.2.5 电路板排列
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