具体描述
本书是《程序设计基础》（石峰编著）的配套用书。全书分为两大部分。第一部分针对主教材《程序设计基础》中每章的习题进行分析，并给出了详细的答案；同时，为了加强程序设计的练习，在某些章节还给出了一部分附加题，以供学有余力的读者选用。第二部分根据主教材设计了相关内容的程序设计实验，以加深理解、强化实践，同时注重讲授程序调试的方法和技巧。本书中的所有程序及实验均在Microsoft VisualC++ 6.0环境下运行通过。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业程序设计课的教学辅导用书和实验指导书，也可供从事软件开发和应用的广大科技人员参考。
图书简介：计算思维的基石——数据结构与算法实践指南 一本面向初学者的、注重实践的算法与数据结构入门教程 在信息技术飞速发展的今天，程序设计能力已成为衡量个人综合素养的重要标准之一。然而，许多初学者在掌握了基本的编程语法之后，往往会面临一个共同的瓶颈：如何编写出高效、健壮且可扩展的程序？答案的核心，便在于对数据结构与算法的深刻理解和灵活运用。 本书《计算思维的基石——数据结构与算法实践指南》正是为解决这一痛点而精心编写的。它并非一本枯燥的理论教科书，而是一本实战导向的工具书，旨在帮助读者从零开始，系统地构建起坚实的数据结构与算法基础，并将理论知识无缝转化为实际的编程能力。 --- 第一部分：奠定基石——核心概念的清晰梳理 本部分致力于为读者搭建一个坚固的理论框架，确保读者对算法分析的基本工具和最基础的数据结构有透彻的认识。我们摒弃了复杂的数学推导，转而采用直观的图形化解释和生活化的案例来阐述抽象的概念。 第1章：算法的效率与度量 本章首先引入了“算法”这一核心概念，并强调了衡量算法优劣的重要性。我们详细讲解了时间复杂度和空间复杂度的概念，特别是对大 O 记法进行了深入浅出的剖析。通过对比不同排序算法在最坏、最好和平均情况下的性能表现，读者能够直观理解“效率”在程序设计中的实际意义。我们特别设计了一些小的编程练习，要求读者用代码测量不同规模输入下的执行时间，从而将理论上的复杂度分析与实际运行结果进行印证。 第2章：数据组织的基础——线性结构 线性结构是所有复杂数据结构的基础。本章聚焦于数组（Array）和链表（Linked List）。我们不仅阐述了它们的基本操作（插入、删除、查找），更侧重于对比分析二者在内存分配、随机访问和动态扩展方面的优劣。单链表、双向链表和循环链表的实现细节被分解为易于理解的步骤。通过大量的代码示例，读者可以清晰地看到指针操作的精髓所在。 第3章：抽象数据类型与堆栈/队列 本章引入了抽象数据类型（ADT）的概念，强调“做什么”与“如何做”的分离。在此基础上，我们详细介绍了堆栈（Stack）和队列（Queue）。栈的“后进先出”和队列的“先进先出”特性，通过模拟函数调用栈和任务调度系统等实际场景进行讲解，帮助读者理解它们在表达式求值、递归实现和缓冲区管理中的关键作用。 --- 第二部分：进阶组织——非线性结构的精妙设计 掌握了线性结构后，我们进入更具挑战性但也更具表现力的非线性数据结构领域。本部分是理解现代计算机科学中许多复杂应用（如搜索引擎、数据库索引）的关键。 第4章：树形结构——层级数据的优雅表达 树是信息世界中最常见的结构之一。本章从树的基本术语入手，逐步深入到二叉树（Binary Tree）。我们详细讲解了前序、中序和后序遍历的算法，并通过实例展示如何利用中序遍历配合其他遍历方式重建原树。随后，我们介绍了二叉搜索树（BST），重点分析了其查找、插入和删除操作的效率，并预埋了后续平衡树的引入伏笔。 第5章：平衡的艺术——AVL与红黑树的原理 单纯的二叉搜索树在极端情况下会退化成链表，效率急剧下降。本章的核心是解决这一问题。我们详细解释了AVL 树的旋转操作（LL、RR、LR、RL）是如何保证树的高度平衡的，并简要介绍了红黑树在工程实践中的优势——以牺牲严格平衡为代价换取更快的插入/删除效率。本章的重点在于理解“维护平衡”这一动态过程的逻辑。 第6章：图论基础——网络世界的建模 图（Graph）是表示复杂关系（如社交网络、交通路线）的强大工具。本章系统介绍了图的表示方法——邻接矩阵与邻接表，并分析了各自的适用场景。随后，我们深入讲解了两种核心的图遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。通过迷宫求解、连通分量识别等经典案例，读者将学会如何将现实问题转化为图模型并应用标准算法进行求解。 --- 第三部分：效率的飞跃——核心算法的实现与优化 数据结构是“容器”，而算法则是“操作”这些容器的智慧。本部分将理论与实践深度融合，聚焦于最常用且影响力最大的几类算法。 第7章：排序算法的全面比拼 排序是算法的“试金石”。本章对经典的选择排序、插入排序、冒泡排序等基础算法进行了详细的步骤拆解。更重要的是，我们深入探讨了效率更高的分治法排序：归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。对于快速排序的“基准选择”策略及其对平均性能的关键影响，我们提供了详细的性能分析和代码优化技巧。 第8章：查找的艺术——优化搜索路径 在数据量庞大的情况下，线性查找的效率不可接受。本章首先回顾了基于有序数据的二分查找（Binary Search）的精确实现，并强调了边界条件的严谨性。随后，我们进入更高级的查找领域：利用哈希表（Hash Table）实现平均 $O(1)$ 的查找效率。本章着重讲解了哈希函数的构造原理、冲突解决的几种主要方法（链地址法、开放定址法），帮助读者构建一个健壮的、高效率的查找系统。 第9章：贪心、分治与动态规划 本章涵盖了三大主流的求解范式。 分治法：通过归并排序和快速排序的案例，巩固“分解—解决—合并”的思想。 贪心算法：以霍夫曼编码和最小生成树（Prim/Kruskal算法）为例，展示“局部最优解”如何导向“全局最优解”的路径。 动态规划（DP）：我们将DP的难点拆解为“最优子结构”和“重叠子问题”的识别过程，并通过背包问题和最长公共子序列等经典问题，引导读者掌握自底向上和自顶向下的实现技巧。 --- 面向读者与学习路径 本书特别适合以下人群： 1. 计算机专业学生：作为课程学习的辅助教材，提供大量经过验证的、可立即运行的代码实例。 2. 初级程序员：希望从“会写代码”跃升到“写出好代码”的实践者。 3. 准备技术面试者：系统梳理了面试中高频考查的核心数据结构与算法知识点。 学习体验设计： 全书的每一章节都配备了“实践挑战”模块。这些挑战并非简单的代码复述，而是要求读者结合本章所学的知识，解决一个稍微复杂一点的工程问题。例如，在学习链表后，我们将挑战设计为“实现一个内存管理中的块分配器模拟”；在学习图论后，挑战则是“设计一个简化的地图导航系统，找出最短路径”。本书的每一个算法实现都力求清晰、高效且符合现代编程规范。通过本书的学习，读者将不再惧怕算法，而是能自信地将数据结构与算法视为解决复杂问题的强大武器。
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