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出版者:清华大学出版社

作者:鼎新

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2002-11

价格:26.0

装帧:精装

isbn号码:9787302059424

丛书系列:

图书标签:

• C#
• 程序设计
• 基础
• 入门
• 编程
• 开发
• 教程
• 计算机
• 技术
• 学习
• 代码

《数据结构与算法分析：C语言实现》 书籍简介 本书是一本深入探讨数据结构与算法核心概念的专业著作，聚焦于使用C语言作为实现载体，为读者提供扎实、严谨的理论基础和实践指导。本书旨在超越简单的语法讲解，致力于培养读者对计算思维和问题解决能力的深刻理解。 全书结构清晰，内容覆盖面广，从最基础的线性结构到复杂的图论问题，层层递进，辅以大量经典算法的详细剖析和C语言代码实现。我们相信，掌握数据结构和算法是成为优秀软件工程师的基石，而C语言因其对内存和系统底层的直接控制能力，是理解这些概念工作原理的理想工具。 第一部分：基础奠基与抽象数据类型 (ADT) 本部分首先回顾了C语言中与数据结构密切相关的核心知识点，包括指针、内存管理（堆与栈）、结构体、联合体以及预处理器宏的使用，确保读者具备进行复杂数据结构构建所需的底层技能。 随后，引入抽象数据类型（ADT）的概念，强调理论模型与具体实现的分离。我们详细介绍了线性表的实现，包括基于数组的顺序存储和基于链表的链式存储。在线性表部分，我们不仅展示了插入、删除、查找等基本操作，还深入讨论了不同实现方式在时间复杂度和空间复杂度上的权衡。对于链表，特别区分了单链表、双向链表和循环链表的构造与操作，并提供了高效的节点操作技巧。 栈（Stack）和队列（Queue）作为最常用的线性结构，被赋予了专门的章节。栈的应用，如表达式求值、函数调用机制的模拟，以及递归的非递归实现，通过详尽的例子进行阐释。队列部分，重点剖析了循环队列的优势及其在缓冲区管理中的应用场景。 第二部分：非线性结构的精深探索 非线性结构是算法复杂性的主要来源，也是本书的重点之一。 树（Tree）结构被系统地展开。从基本的树的基本概念、术语定义（如度、深度、高度）开始，随后深入到二叉树（Binary Tree）。二叉树的遍历（前序、中序、后序）不仅提供了递归实现，也提供了非递归的基于栈的实现，以便对比分析。二叉搜索树（BST）的构建、查找、插入和删除操作的算法复杂度分析是核心内容，并详细讨论了不平衡可能带来的性能退化问题。 为了解决平衡性问题，本书专门开辟章节讲解平衡二叉树（AVL树）和红黑树（Red-Black Tree）的基本原理和维护机制。虽然红黑树的旋转和着色规则较为复杂，但本书通过清晰的图示和C语言代码模块化设计，力求将这些复杂的平衡操作变得易于理解和实现。 此外，堆（Heap）结构，特别是二叉堆（Binary Heap），作为优先队列的有效实现方式，被详细介绍。我们展示了如何利用数组高效地实现堆的插入、删除最大/最小元素，并为后续的堆排序打下坚实基础。 B树及其变体（如B+树）作为外部存储中高效索引结构的代表，其多路搜索和分层结构也被涵盖在内，尽管侧重于概念介绍和C语言结构体描述，而非完整的磁盘I/O模拟。 第三部分：图论的广阔世界 图（Graph）是描述复杂关系网的核心工具。本书从图的定义、基本术语（如度、连通性、完全图）入手，详细比较了邻接矩阵和邻接表这两种主要的存储方式，并分析了它们在稀疏图和稠密图中的效率差异。 在图的遍历算法方面，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的C语言实现是基础。DFS的应用，如拓扑排序和寻找强连通分量，被作为实例进行深入剖析。 最短路径算法是图论的核心应用。本书系统讲解了Dijkstra算法（针对非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边）。对于多源最短路径问题，则介绍了Floyd-Warshall算法的动态规划思想及其实现。 连通性问题通过最小生成树（MST）的求解来探讨，详细对比了Prim算法和Kruskal算法的实现细节和性能特点。 第四部分：算法设计与分析的艺术 本书不仅仅停留在数据结构的实现层面，更强调算法设计方法论。 算法分析部分，深入讲解了渐进记号（大O、小Ω、Θ）的精确含义，并对递归关系式进行求解的主定理（Master Theorem）进行了详尽的数学推导和应用示范。 关键的算法设计范式被系统介绍： 1. 分治法（Divide and Conquer）：以快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）为核心案例，强调枢轴选择和子问题独立性的重要性。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：通过活动安排问题、赫夫曼编码等经典实例，讨论了贪心选择性质和最优子结构的应用。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）：这部分是全书的难点和重点。通过最长公共子序列、背包问题、矩阵链乘法等案例，详细阐述了备忘录法（Memoization）和自底向上（Bottom-Up）的实现策略，强调状态转移方程的建立过程。 最后，本书简要介绍了搜索与回溯法在解决组合优化问题中的应用，并对NP完全性问题进行了概念性的介绍，为读者后续深入学习计算复杂性理论打下基础。 本书的每一章都配有大量经过严格验证的C语言源代码，这些代码严格遵循良好的编程规范，注重效率和健壮性。通过本书的学习，读者将能够独立设计、实现和分析复杂的数据结构和算法，为应对高性能计算和系统级编程挑战做好充分准备。

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