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出版者:中国铁道出版社

作者:资讯教育小组编

出品人:

页数:468

译者:

出版时间:2002-5-1

价格:42元

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• 数据结构
• C语言
• 算法
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• 程序设计
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《算法的魅力：精通C语言数据组织与操作》 本书是一本深入浅出、面向实践的C语言数据结构教程。如果您对计算机科学的核心概念——如何高效地组织和操作数据——充满好奇，并希望掌握一门强大而灵活的编程语言来实现这些想法，那么这本书将是您的理想选择。 我们深知，理解数据结构不仅仅是记忆抽象的概念，更在于能够灵活运用它们解决实际问题。因此，本书在内容编排上，以“从基础到应用”为主线，辅以大量的C语言代码示例和详尽的解析，力求让您在掌握理论知识的同时，也能快速上手编码实践。 核心内容概览： 数组与字符串： 作为最基础的数据组织形式，我们将从C语言原生数组的特性、一维和多维数组的应用场景出发，逐步讲解字符串在C语言中的存储方式、常用操作函数以及效率优化技巧。您将学会如何有效地管理内存，并避免常见的字符串处理陷阱。 链表家族： 从单向链表到双向链表，再到循环链表，我们将系统地介绍它们各自的结构特点、优缺点以及在不同场景下的适用性。本书将详细演示如何进行链表的插入、删除、查找等核心操作，并探索链表在实现栈、队列等更复杂结构中的作用。您将深刻理解链表在动态内存管理方面的优势。 栈与队列： 这两种“先进后出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的线性表，在计算机科学中无处不在，从函数调用栈到任务调度队列，它们是理解程序执行流程的关键。本书将通过数组和链表两种方式实现栈和队列，并阐述它们在表达式求值、迷宫求解、操作系统调度等领域的经典应用。 树形结构： 告别线性世界的束缚，我们将进入更具层级感和分支性的树形数据结构。从二叉树的基础概念、遍历方式（前序、中序、后序）到二叉搜索树（BST）的查找、插入、删除操作，再到平衡树（如AVL树、红黑树）的引入和维护，我们将层层递进。此外，堆（Heap）作为一种特殊的树形结构，在优先队列和排序算法中的应用也将被详细阐述。 图论基础： 图作为描述对象之间关系的最通用数据结构，其应用范围极其广泛，从社交网络分析到路由选择，再到地图导航。本书将介绍图的几种表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种核心遍历算法。您还将学习到最短路径算法（如Dijkstra算法）和最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）的基本原理和实现。 散列表（哈希表）： 追求极致的查找效率？那么散列表将是您的答案。本书将详细讲解哈希函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法）以及散列表在快速查找、缓存、数据库索引等方面的强大能力。您将学会如何构建高效的散列表，并理解其时间复杂度上的理论优势。 排序与查找算法： 除了在各个数据结构章节中穿插的排序和查找方法，本书还将专门辟出章节，系统地分析常见的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序以及堆排序，并从时间复杂度、空间复杂度、稳定性等方面进行对比分析。同时，二分查找等高效查找算法的原理和实现也将得到深入讲解。 本书特色： C语言深度融合： 所有数据结构的实现均采用经典的C语言，代码风格严谨，注释详尽，充分展现C语言在内存管理和底层操作上的灵活性。 循序渐进的教学设计： 从最简单的数据结构开始，逐步引入更复杂的概念，并建立起它们之间的联系，确保学习过程的平滑过渡。 丰富的实践案例： 理论结合实践，书中穿插了大量来源于实际应用场景的代码示例，帮助您理解数据结构如何解决真实世界的问题。 算法分析与优化： 不仅讲解如何实现，更注重分析算法的时间和空间复杂度，引导您思考如何写出更优化的代码。 思维导图与总结： 每章末尾提供思维导图和核心概念总结，帮助您巩固所学，构建完整的知识体系。 无论您是计算机科学专业的学生，希望夯实基础，还是软件开发领域的从业者，希望提升技术栈，亦或是对算法和数据结构充满兴趣的自学者，《算法的魅力：精通C语言数据组织与操作》都将是您不可或缺的学习伙伴。我们相信，掌握了书中的知识，您将能够以更深刻的洞察力去理解和设计高效的软件系统。

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这本书的深度和广度都让我非常满意。它从最基本的数据结构，如数组、链表、栈、队列，一直深入到更复杂的树、图、哈希表等。对于每一种数据结构，书中不仅讲解了其概念、性质，还详细分析了其在不同操作下的时间复杂度和空间复杂度，并提供了相应的C语言实现。我尤其欣赏书中对哈希表的讲解，它不仅介绍了哈希函数的构造、冲突处理方法（如链地址法和开放地址法），还详细分析了不同哈希表实现方案的优劣。书中提供的C语言实现也非常简洁高效，让我能够快速理解哈希表的原理并掌握其应用。此外，书中还包含了查找和排序等算法的详细讲解，这部分内容对我来说尤为重要，因为它们是许多其他算法的基础。书中对这些算法的分析既有理论的严谨性，又有实践的可操作性，让我能够更好地理解算法的效率和应用场景。

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这本书在讲解树结构时，真的是把我带进了一个全新的世界。从二叉树的定义、性质，到各种遍历方式（前序、中序、后序、层序），再到二叉搜索树的插入、删除、查找操作，作者都进行了深入浅出的讲解。我尤其对平衡二叉树（AVL树和红黑树）的讲解印象深刻。虽然这些概念本身就比较复杂，但书中通过大量的图示和文字说明，将它们是如何通过旋转操作来维持平衡的过程清晰地展示出来。我记得书中对AVL树的插入和删除操作，详细分析了需要进行哪几种类型的旋转（左旋、右旋、左右旋、右左旋），以及在什么情况下进行这些旋转。这种详尽的讲解，让我不再对平衡二叉树感到畏惧，而是能够理解其背后的设计思想和实现细节。此外，书中还介绍了B树和B+树，这些在数据库和文件系统中非常重要的结构，作者也提供了清晰的解释和C语言的模拟实现，让我看到了数据结构在实际应用中的巨大价值。这本书不仅仅是给我传授了知识，更重要的是激发了我对这些复杂数据结构的研究兴趣。我开始思考，在不同的场景下，选择哪种树结构会更有效率，以及如何根据实际需求对这些结构进行优化。

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这本书的优点还在于它能够激发读者的思考和探索欲。书中在讲解完基本的数据结构和算法后，会提出一些更进一步的问题，鼓励读者去思考如何优化算法，如何处理更复杂的场景，或者如何将学到的知识应用到新的问题中。这种引导式的学习方式，让我不仅仅是被动地接受知识，而是能够主动地去思考和学习。例如，在讲解二叉搜索树后，书中会提出如何改进二叉搜索树的性能，从而引出平衡二叉树的概念。在讲解图的遍历后，书中会提出如何找到图中两个节点之间的最短路径，从而引出Dijkstra算法。这种循序渐进的引导，让我对数据结构和算法的学习充满了兴趣，并促使我去深入研究更多的相关知识。这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了计算机科学中那些精妙绝伦的算法和数据结构，也为我未来的学习和职业发展打下了坚实的基础。

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图结构的部分，是这本书我最为期待的章节之一。图中，作者从图的定义、表示方法（邻接矩阵和邻接表）开始，详细讲解了图的遍历算法，包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。我特别喜欢书中对DFS和BFS的C语言实现，清晰明了，并且通过图示来演示算法的执行过程。比如，在讲解BFS时，书中用一个简单的图，一步步展示了队列如何工作，节点是如何被访问和入队的。然后，作者又深入到图的应用，如最小生成树（Prim算法和Kruskal算法）和最短路径（Dijkstra算法和Floyd算法）。我至今还记得书中对Dijkstra算法的讲解，它如何利用贪心策略，逐步找到从源节点到所有其他节点的最短路径。书中对这些算法的C语言实现都非常完整，并且考虑了各种情况，让我能够直接上手实践。更让我惊喜的是，书中还介绍了拓扑排序和关键路径这些在项目管理和工程领域非常有用的算法，这些内容让我看到了数据结构和算法的实际应用价值，不仅仅是在计算机科学的理论研究中，更是在解决现实世界的问题中。

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对我而言，这本书最大的价值在于它不仅仅停留在理论层面，而是将理论与实践紧密结合。在讲解完每一种数据结构或算法后，书中都会提供相应的C语言实现代码，并且这些代码都写得非常规范、清晰，并且考虑了各种边界情况的处理。这让我能够更好地理解算法的实现细节，并能够将学到的知识快速地应用到自己的编程实践中。我记得在学习链表时，书中对插入、删除、查找等操作的C语言实现都非常详细，特别是对指针的运用和边界条件的判断，都处理得非常到位。这不仅让我掌握了链表的实现，也极大地提升了我对C语言指针的理解和运用能力。此外，书中还穿插了许多经典的算法问题，比如八皇后问题、迷宫求解等，并提供了相应的C语言解决方案。这些问题不仅有趣，而且能够很好地锻炼我的逻辑思维能力和算法设计能力。通过解决这些问题，我能够更深入地理解递归、回溯等算法思想，并将这些思想应用到其他更复杂的问题中。

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这本书的章节组织非常合理，从最基础的概念开始，循序渐进地引导读者深入理解数据结构和算法。初学者可能一开始会觉得像“栈”和“队列”这样的抽象数据类型有点难以理解，但书中通过生动的比喻和实际应用场景的介绍，比如函数调用栈、浏览器的前进后退按钮（栈的应用）、以及银行排队取号（队列的应用），将这些抽象的概念变得生动形象，易于接受。我在学习过程中，常常会回顾这些例子，它们不仅加深了我对概念的理解，也让我看到了数据结构在日常生活中的广泛应用。而且，书中对每种数据结构的C语言实现都提供了详细的代码，并配有详尽的注释，这对于我这种喜欢动手实践的读者来说，是极大的帮助。我不仅学习了算法的原理，还学会了如何将这些算法转化为可运行的代码，并能够在实际项目中进行运用。书中对指针的讲解也是非常到位，这对于C语言的学习者来说至关重要，因为它涉及到内存管理和数据结构的底层实现。

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这本书在讲解算法效率时，采用了图文并茂的方式，让我对时间复杂度和空间复杂度有了更直观的认识。书中通过绘制各种增长趋势的曲线图，形象地展示了O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等复杂度类别的区别。我尤其欣赏作者在分析算法复杂度时，那种严谨的逻辑和细致的推导过程。例如，在分析快速排序算法时，书中不仅给出了算法的伪代码，还详细地解释了每次划分操作如何减少问题规模，以及最优、最坏和平均情况下的时间复杂度分别是多少。更重要的是，作者还通过对比不同的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和堆排序，让我们能够清晰地看到它们在效率上的差异。我记得书中有一个章节专门对比了希尔排序和插入排序，通过实例展示了希尔排序如何在跳跃式递增的步长下，显著提高插入排序的效率。这种多角度的分析，让我不再仅仅满足于“知道”算法，而是能够“理解”算法的内在机制，并能够根据实际应用场景选择最合适的算法。书中对这些算法的C语言实现也十分到位，代码结构清晰，逻辑严谨，并且考虑了各种边界条件的处理，这对于我编写健壮的代码非常有帮助。我甚至会尝试去修改书中的某些实现，例如在排序算法中加入一些优化措施，通过自己动手实践来加深理解，这让我觉得自己不仅仅是一个被动的学习者，更是一个积极的探索者。

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这本书的标题虽然直接点明了“数据结构”和“C语言”，但当我翻开目录，看到那些熟悉的章节名称，如“线性表”、“栈”、“队列”、“树”、“图”、“查找”和“排序”时，一种久违的学习热情便被点燃了。我尤其对书中对递归的讲解印象深刻，它不仅清晰地阐述了递归的定义、基本要素和应用场景，还通过大量的实例，例如斐波那契数列、阶乘、汉诺塔等，将抽象的概念具象化。我记得其中一个例子，是如何用递归实现二叉树的前序、中序和后序遍历，作者一步步地剖析了递归函数的调用过程，画出了调用栈的变化，让我茅塞顿开。在此之前，我曾尝试过理解递归，但总是感觉云里雾里，无法抓住核心。这本书的讲解方式，就像一位经验丰富的老师，循循善诱，将复杂的算法拆解成易于理解的逻辑。而且，书中不仅仅停留在理论的层面，更注重实践。每个概念讲解完毕后，都会配套相应的C语言实现代码，并且注释详细，变量命名规范，这对于初学者来说是极为重要的。我不仅学习了算法的原理，还学会了如何将这些算法转化为实际可运行的代码。对我而言，这本书不只是一本技术书籍，更是一份学习路径图，指引我在数据结构的世界里不断探索前进。我还会时不时地回顾书中关于指针的那些章节，虽然我之前已经接触过C语言，但关于指针的深度理解，在这本书中得到了进一步的巩固和提升。比如，在讲解链表时，书中对节点指针的理解和操作，以及如何处理各种边界条件，都做得非常细致，这让我对C语言内存管理的理解更加透彻，也为我后续学习更复杂的动态数据结构打下了坚实的基础。

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这本书在处理查找和排序算法时，给我留下了深刻的印象。它不仅介绍了基础的线性查找和二分查找，还深入讲解了各种高效的排序算法。我尤其喜欢书中对二分查找的严谨分析，从其基本原理到在已排序数组中的应用，以及相关的边界条件的讨论。它让我明白，即使是看似简单的算法，也需要细致的推导和思考。在排序算法方面，书中详细介绍了冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等。让我印象最深刻的是书中对快速排序的分析，它不仅给出了三种不同的划分方法，还详细分析了其平均情况和最坏情况下的时间复杂度，并探讨了如何通过随机化等方法来优化。此外，书中还介绍了希尔排序和桶排序等一些更高级的排序方法，让我对排序算法有了更全面的认识。对于这些算法的C语言实现，书中都提供了非常规范和易于理解的代码，并且对代码中的关键部分进行了详细的注释，这让我在学习算法原理的同时，也能掌握如何将其转化为实际可运行的程序。我还尝试着对比不同排序算法在处理不同规模数据时的效率，通过实际运行和计时来验证书中的理论分析，这种实践过程让我受益匪浅。

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我一直觉得，数据结构的学习是一个循序渐进的过程，而这本书恰恰抓住了这一点。它从最基础的线性表开始，逐步深入到更复杂的数据结构。在讲解线性表时，书中不仅介绍了顺序存储和链式存储的概念，还详细分析了它们在插入、删除、查找等操作上的时间复杂度差异。我特别喜欢书中对链表操作的详细讲解，无论是单链表、双向链表还是循环链表，书中都提供了清晰的C语言实现，并且对各种指针操作进行了详尽的解释，这让我对指针的运用有了更深刻的理解。例如，在实现链表的头插法和尾插法时，书中会清晰地展示指针如何进行移动和更新，以及需要注意的边界情况，比如空链表和只有一个节点的链表。这不仅仅是理论知识的堆砌，更是实践技能的培养。我还记得书中对栈和队列的讲解，它们都是基于线性表实现的，但应用场景却截然不同。书中通过生动的例子，例如函数调用栈、表达式求值（使用栈）、银行排队系统（使用队列）等，让我清晰地认识到这两种抽象数据类型的实际作用。这本书对栈和队列的C语言实现也非常简洁高效，让我能够快速掌握如何利用这些基本结构来解决实际问题。它让我明白，理解数据结构并不仅仅是记住各种定义，更重要的是掌握它们在解决问题时的应用方式。

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