Prólogo.

PARTE I. ABSTRACCIÓN DE DATOS.
Capítulo 1. Tipos abstractos de datos. Clases y objetos.
Capítulo 2. Tipos de datos básicos. Arrays, cadenas y conjuntos.

PARTE II. ANÁLISIS Y DISEÑO DE ALGORITMOS.
Capítulo 3. Análisis y eficiencia de algoritmos.
Capítulo 4. Algoritmos recursivos.
Capítulo 5. Algoritmos de ordenación y búsqueda.
Capítulo 6. Algoritmos de ordenación de archivos.

PARTE III. Estructuras de datos lineales.
Capítulo 7. Listas.
Capítulo 8. Pilas.
Capítulo 9. Colas.
Capítulo 10. Colas de prioridades y montículos.
Capítulo 11. Tablas de dispersión, funciones Hash.

PARTE IV. Estructuras de datos no lineales.
Capítulo 12. Árboles.
Capítulo 13. Árboles de búsqueda equilibrados.
Capítulo 14. Arboles B.
Capítulo 15. Grafos y sus operaciones.
Capítulo 16. Grafos y sus aplicaciones.
Capítulo 17. Contenedores, Genericidad, STL.

APÉNDICES:
A. Guía de sintaxis C++.
B. Excepciones.
C. Entrada y salida de archivos.

En esta obra se muestran técnicas de representación de estructuras de datos, utilizando como lenguaje contenedor C++. El contexto de las mismas de engloba en los siguientes principios: 1. Cada estructura de datos tiene sus costes y sus beneficios. Los programadores y diseñadores necesitan una comprensión rigurosa y completa de cómo evaluar los costes y beneficios para adaptarse a los nuevos retos que afronta la construcción de la aplicación. Estas propiedades requieren un conocimiento o comprensión de los principios de análisis de algoritmos y también una consideración práctica de los efectos significativos del medio físico empleado. 2. Los temas relativos a costes y beneficios se consideran dentro del concepto de elemento de compensación. 3. Esta edición, fundamentalmente, describe estructuras de datos, métodos de organización de grandes cantidades de datos y algoritmos, junto con el análisis de los mismos, en esencia, estimación del tiempo de ejecución de algoritmos. 4. Los datos estructurados siguen a las necesidades. Los estudiantes deben aprender a evaluar primero las necesidades de aplicación, a continuación, encontrar una estructura de datos en correspondencia con sus funcionalidades. 5. El método didáctico que sigue es buscar preferentemente enseñar a pensar en la resolución de un problema, siguiendo un determinado método ya conocido o bien creado por el propio lector, una vez esbozado el método, se estudia el algoritmo correspondiente junto con las etapas que pueden resolver el problema.