具体描述
本书是高等学校计算机专业系列教材之一。全书由九章组成，主要包括：C语言程序设计基础知识，简单的C程序设计，数组与指针，程序的控制结构与结构化程序设计方法，函数与模块化程序设计方法，结构体与共同体，关于函数应用的高级话题，文件操作，图形和声音的制作及七个附录等。本书是高等学校计算机专业系列教材之一。全书由九章组成，主要包括：语言程序设计基础知识，简单的程序设计，数组与指针，程序的控制结构与结构化程序设计方法，函数与模块化程序设计方法，结构体与共同体，关于函数应用的高级话题，文件操作，图形和声音的制作及七个附录等。
《数据结构与算法分析：C++语言描述》 作者： [虚构作者名，例如：李明] 出版社： [虚构出版社名，例如：电子工业出版社] 装帧： 精装/平装（请根据实际情况选择） 页数： 约 800 页 --- 内容简介 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关专业的学生和工程师提供一套深入且全面的数据结构与算法理论基础与实践指导。不同于侧重于特定编程语言语法特性的教材，《数据结构与算法分析：C++语言描述》将焦点完全集中于算法设计、分析的数学原理，以及如何使用高效的数据结构来实现这些算法。 本书的核心目标是培养读者分析问题复杂度的能力，理解不同算法在时间与空间效率上的权衡，并最终掌握构建高性能、可维护软件系统的核心技能。尽管本书使用 C++ 作为实现和阐述的工具，但其所涵盖的理论和设计思想具有普遍适用性，超越了特定语言的范畴。 全书内容结构严谨，逻辑清晰，从基础的计算模型与性能度量入手，逐步深入到复杂的图算法和高级主题。我们相信，只有深刻理解了算法背后的逻辑和数学基础，才能真正写出健壮、高效的代码。 --- 第一部分：基础与性能分析 本部分为后续复杂主题打下坚实的理论基础。 第 1 章：计算模型与算法分析基础 抽象模型： 详细介绍 RAM 模型（随机存取存储器模型）及其局限性，为后续的渐近分析奠定基础。 性能度量： 深入探讨渐近记号（$O, Omega, Theta$ 记号）的数学定义、几何意义及其在描述算法最坏、最好和平均情况下的应用。重点区分时间复杂度和空间复杂度。 基本算法分析： 对排序、查找等常见操作的时间复杂度进行初步分析，引入递归与迭代的转换方法。 数学工具回顾： 详述求和公式、对数性质、排列组合等在算法分析中至关重要的数学工具。 第 2 章：线性结构与迭代算法 数组与向量： 探讨动态数组（如 C++ `std::vector`）的底层实现机制、扩容策略及其摊还分析（Amortized Analysis）。 链表： 深入分析单向链表、双向链表和循环链表的插入、删除操作，并对比其与数组在随机访问上的性能差异。 栈与队列： 基于链表和数组实现栈（LIFO）和队列（FIFO），并分析其在函数调用、表达式求值和广度优先搜索（BFS）中的应用。 递归的艺术： 详细讲解递归的原理、终止条件的设计，以及如何使用主定理（Master Theorem）来高效求解分治算法的递推关系。 --- 第二部分：抽象数据类型与排序 本部分集中于如何高效地组织和操作数据集合，以及核心的比较排序算法族。 第 3 章：树结构与分层数据 树的基本概念： 定义树、森林、遍历（前序、中序、后序）的递归与迭代实现。 二叉树与二叉搜索树（BST）： 详细阐述 BST 的查找、插入和删除操作的平均与最坏情况分析。重点讨论在数据有序输入时 BST 性能急剧下降的问题。 平衡二叉搜索树导论： 引入 AVL 树和红黑树的基本概念，解释旋转（Rotation）操作在维持树高度平衡中的作用，但暂不深入其复杂的维护细节。 堆（Heap）数据结构： 讲解二叉堆的结构特性（完全二叉树）、堆化（Heapify）操作的线性时间复杂度，以及如何基于堆实现优先队列（Priority Queue）。 第 4 章：高效排序算法 归并排序（Merge Sort）： 作为分治思想的典范，详细分析其 $O(N log N)$ 的稳定性与时间复杂度保证。 快速排序（Quick Sort）： 深入探讨枢轴（Pivot）的选择策略（例如：三数取中法）对算法性能的决定性影响。分析其平均 $O(N log N)$ 与最坏 $O(N^2)$ 的条件。 堆排序（Heap Sort）： 展示如何利用堆结构在原地（In-place）实现 $O(N log N)$ 的排序，并与归并排序进行性能和空间复杂度的对比。 非比较排序： 介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）等，分析它们在特定输入限制下能达到线性时间复杂度的原理。 --- 第三部分：高级数据结构与图算法 本部分探讨解决更复杂关系型问题所需的工具，重点是散列表和图的遍历与最短路径。 第 5 章：散列表与冲突解决 散列函数设计： 讨论理想散列函数的性质，包括均匀性、抗碰撞性。介绍常用的除法、乘法和通用散列方法。 冲突处理技术： 详尽比较链式地址法（Chaining）与开放定址法（Open Addressing）（线性探测、二次探测、双重散列）。 性能分析： 引入负载因子（Load Factor）的概念，分析在不同冲突解决策略下查找、插入操作的平均时间复杂度。讨论散列表的动态再散列（Rehashing）机制。 第 6 章：图论基础与遍历 图的表示： 对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在空间占用和迭代邻居效率上的差异，并指出在处理稀疏图时的优势。 图的遍历： 深入讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的实现细节，分析其时间复杂度，并展示它们在连通性检测、拓扑排序等问题中的应用。 第 7 章：最短路径与最小生成树 单源最短路径： 详细推导和分析 Dijkstra 算法的原理（使用优先队列优化），并讨论其在处理负权边时的局限性。 全源最短路径： 介绍 Floyd-Warshall 算法的动态规划思想，分析其 $O(V^3)$ 的时间复杂度，以及如何用于检测图中的负环。 最小生成树（MST）： 详细阐述基于贪心策略的 Prim 算法和 Kruskal 算法，对比它们在不同图结构下的性能表现。 --- 第四部分：高级主题与算法设计范式 本部分扩展到更抽象的算法设计方法，是软件设计能力提升的关键所在。 第 8 章：动态规划（Dynamic Programming） 核心思想： 阐述最优子结构（Optimal Substructure）和重叠子问题（Overlapping Subproblems）是动态规划适用的前提。 自底向上与自顶向下（带备忘录）： 讲解这两种实现动态规划的范式，并进行性能上的对比。 经典案例分析： 详细解决背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS）等典型动态规划问题，并强调状态转移方程的建立过程。 第 9 章：贪心算法（Greedy Algorithms） 贪心选择性质： 阐明证明一个贪心策略正确的两大要素：贪心选择性质和局部最优解能导出全局最优解。 应用实例： 分析活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等，说明何时贪心策略是正确的，以及其高效性的来源。 第 10 章：摊还分析与高级结构展望 摊还分析的深入应用： 结合斐波那契堆（Fibonacci Heap）的结构特点，展示摊还分析如何在平均操作时间远低于最坏时间时，为数据结构提供有力的性能保证。 NP-Completeness 导论： 简要介绍可判定性问题、多项式时间算法的概念，以及 NP 问题的基本类别（如 SAT、旅行商问题），使读者对“不可解”问题的边界有所认知。 --- 本书特色 1. 严谨的数学分析： 每种数据结构和算法后都附有详尽的渐近时间与空间复杂度分析，确保读者理解“为什么”它比其他方法更优。 2. C++ 实践与抽象： 代码示例使用现代 C++ 风格编写，重点展示如何利用模板（Templates）实现通用的抽象数据类型（ADT），而非仅仅停留在 C 语言的层面。 3. 侧重设计范式： 强调分治、动态规划和贪心这三大核心算法设计思想，训练读者将实际问题映射到成熟的算法框架中。 4. 深度与广度兼顾： 覆盖了所有标准数据结构，并引入了如红黑树、斐波那契堆的理论概述，为后续学习打下坚实基础。 本书适合作为高等院校计算机专业本科生或研究生的核心教材，也是希望从“会写代码”迈向“会设计高效算法”的软件工程师的必备参考书。
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这本书是我带C语言助教的时候用的课本，总体书中的内容较全，适合初学者。但是没有什么亮点。推荐作为初学者用书
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