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出版者:中国水利水电出版社

作者:相伟

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:2006-2

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787508434896

丛书系列:

图书标签:

• 汇编语言
• 程序设计
• 计算机科学
• 底层编程
• x86
• MASM
• 汇编
• 编程入门
• 计算机基础
• 技术

《数据结构与算法分析：C语言描述》 内容简介 本书是一部全面深入探讨数据结构与算法核心概念的经典教材。它旨在为计算机科学、软件工程及相关专业的学生和从业人员提供坚实的基础，帮助读者理解如何高效地组织和处理数据，并设计出性能优越的计算方案。全书结构清晰，逻辑严谨，力求在理论深度与工程实践之间取得完美的平衡。 第一部分：基础回顾与编程环境 本书首先对读者所需的数学基础和C语言编程技能进行了必要的复习和强化。特别强调了算法分析中至关重要的数学工具，如渐近符号（$O, Omega, Theta$）的精确理解和运用，以及递归关系的求解方法。 随后，我们详细介绍了在进行算法性能评估时所需遵循的规范和工具集。这不仅包括对时间复杂度和空间复杂度的细致剖析，还引入了实际操作中衡量程序效率的基准测试方法。我们强调，脱离具体机器环境的理论分析必须辅以实际性能数据的验证。 第二部分：线性结构与抽象数据类型（ADT） 本部分聚焦于最基本也是应用最广泛的线性数据结构。我们首先引入抽象数据类型的概念，强调将数据结构与其操作集分离开来的重要性，这是现代软件设计的基础。 数组（Arrays）： 不仅讨论静态数组，更深入分析了动态数组的实现机制，包括其在内存中的连续存储特性，以及动态扩容操作的摊还分析（Amortized Analysis）。 链表（Linked Lists）： 全面覆盖单链表、双向链表和循环链表。重点解析了节点操作（插入、删除）的时间复杂度，并详细对比了数组在随机访问和链表在序列访问上的性能取舍。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 作为受限的线性结构，本书展示了它们在表达式求值、递归模拟、广度优先搜索（BFS）等经典问题中的核心作用。特别阐述了如何利用链表或数组高效地实现这些ADT。 第三部分：非线性结构：树与图 这是本书的核心部分，系统地介绍了处理复杂关系数据的关键结构——树和图。 树（Trees）： 从基础的树的基本术语开始，深入讲解了二叉树的遍历方法（前序、中序、后序）。随后，我们详细分析了二叉搜索树（BST）的原理及其在有序数据管理中的应用。为了解决BST在极端情况下退化为链表的问题，本书花费大量篇幅介绍了平衡搜索树的实现和维护机制，包括AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转和重新着色算法。此外，还涵盖了堆（Heaps）结构，特别是二叉堆在构建优先队列（Priority Queue）中的应用及其在堆排序算法中的效率体现。 图（Graphs）： 图论是算法设计的强大武器。本书详细阐述了图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表，并对比了它们在不同稀疏度图上的空间和时间效率。核心算法部分集中于： 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）及其在连通性判断、拓扑排序（Topological Sorting）中的应用。 最短路径算法： 详尽讲解了Dijkstra算法处理非负权重的单源最短路径问题，以及Bellman-Ford算法处理包含负权边的图，并分析了其检测负权环的能力。 最小生成树（MST）： 深入剖析了Prim算法和Kruskal算法，展示了它们如何利用贪心策略有效地构建MST。 第四部分：排序与搜索算法的深度剖析 本部分将算法分析的理论知识与实际应用紧密结合，对各种排序和搜索技术进行性能层面的量化比较。 内部排序（Internal Sorting）： 除了基础的插入排序、选择排序和冒泡排序外，重点分析了高效的比较排序算法：归并排序（Merge Sort）的稳定性与$O(N log N)$保证；快速排序（Quick Sort）的随机化选择枢轴策略及其在平均情况下的优越性能。同时，我们也探讨了非比较排序，如计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort），它们在特定数据范围内的线性时间复杂度优势。 搜索技术： 再次强调了二分查找（Binary Search）在有序集合上的$O(log N)$效率，并将其与无序集合中的线性搜索进行对比。 第五部分：高级算法设计技术 本章引导读者掌握解决复杂问题的通用设计范式。 分治法（Divide and Conquer）： 通过经典的“最大子数组问题”和“Strassen矩阵乘法”实例，展示如何将大问题分解为可独立求解的小问题。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 阐述贪心选择性质和最优子结构，通过“霍夫曼编码”和“活动安排问题”说明贪心策略的应用边界。 动态规划（Dynamic Programming）： 这是本书复杂度最高的部分之一。通过“斐波那契数列的优化计算”、“背包问题（0/1 Knapsack）”和“最长公共子序列（LCS）”，详细解释了状态定义、状态转移方程的构建，以及如何通过自底向上的方式避免重复计算。 第六部分：散列（Hashing）技术 散列是实现高效查找的关键技术。本书详尽介绍了散列函数的构造原则，特别是如何减小冲突。重点讲解了处理冲突的两种主要方法：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）（线性探测、二次探测、双重散列），并从概率角度分析了不同负载因子下的平均查找时间。 全书贯穿了对算法正确性（Correctness）的证明和对性能（Efficiency）的严格分析，并辅以大量的C语言代码实例，确保读者不仅理解“如何做”，更能理解“为何如此高效”。本书是构建扎实计算机科学理论基础的必备参考书。

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这本书的封面设计得相当朴实，没有太多花哨的图形，仅仅是白底黑字，非常符合它作为一本技术教材的定位。初次翻开时，我注意到它的排版非常清晰，代码示例和文字说明之间的间距恰到好处，这对于需要反复对照学习的读者来说无疑是个福音。尤其是那些涉及到寄存器和内存地址的图示，绘制得非常直观，不像有些教材那样只有枯燥的文字描述。作者在讲解底层原理时，似乎非常注重循序渐进，从最基础的指令集开始，一步步引导读者理解机器语言是如何与汇编语言建立联系的。我记得最开始学习那几个章节时，进度稍微有些吃力，但通过书中提供的详细步骤解析，最终还是能跟上思路。这本书的案例选择也很贴合实际应用，比如如何编写一个简单的输入输出程序，或者如何处理字符串，这些都是初学者最容易接触到的场景，让人觉得学到的知识是真正能派上用场的，而不是空中楼阁。整体来说，它提供了一个扎实且易于理解的入门路径。

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坦白讲，我过去对所有技术书籍的期望值都很低，总觉得它们难免会有些过时或者翻译腔。然而，这本在内容组织上表现出了极高的专业水准。它对现代操作系统环境下汇编语言的应用场景做了相当细致的分析，说明了为什么在某些特定的性能优化环节，我们仍然需要回归到汇编层面。书中对数据表示法（比如补码、浮点数）的讲解细致入微，让我彻底明白了计算机内部的数值是如何被准确无误地表示和运算的。此外，这本书的章节末尾总会有一个“拓展阅读”或“深入思考”的部分，这些小小的引导性文字，有效地激发了我去查阅更专业文献的兴趣，体现了作者希望读者不仅仅停留在“学会用”的层面，而是要追求“理解其所以然”的学术精神。这本书确实是一部值得反复研读的经典之作。

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说实话，我拿到这本书的时候，心里是有点忐忑的，毕竟汇编语言这种东西，对很多人来说都像是“上古科技”，感觉晦涩难懂。但是，这本书的叙事风格却出乎我的意料，它没有采用那种高高在上、充满术语的学术腔调，反而更像是一位经验丰富的工程师在跟同行交流心得。作者似乎深知初学者的痛点，很多时候，当他介绍一个复杂的寻址模式时，会突然插入一段“思考一下，如果把内存想象成一个巨大的仓库……”这样的比喻，一下子就把抽象的概念具象化了。这种讲解方式极大地降低了我的学习门槛。另外，书中对于不同CPU架构之间的差异也做了必要的区分和说明，这让读者在学习时不会陷入“这个代码只在我这台机器上跑得通”的窘境，视野一下子就开阔了。我特别喜欢它在每章末尾设置的“陷阱与调试”小节，专门指出了初学者最容易犯的错误，让我少走了不少弯路。

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这本书的结构设计简直是为自学者量身定做的。它并没有急于求成地堆砌高级概念，而是像剥洋葱一样，一层一层地揭示底层世界的奥秘。前几章主要聚焦于程序执行模型和基本的数据操作，语言平实，像在跟你拉家常。随着章节的深入，作者开始探讨中断处理、堆栈管理这些略显复杂的课题，但每一次过渡都处理得非常平滑，总能找到一个逻辑上的桥梁将新旧知识点串联起来。我特别欣赏它在处理复杂逻辑流程时所使用的流程图和伪代码对照阅读方式，这对于那些习惯于自上而下思考的程序员来说，简直是救星。读完此书，我感觉自己对计算机的“黑盒子”不再是敬而远之，而是有了一种可以亲手去触碰、去修改的实体感。它带给我的信心，远比单纯掌握几条指令要宝贵得多。

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这本书的理论深度是毋庸置疑的，但更令人称道的是它对“实践出真知”这一理念的贯彻。它不是简单地罗列指令手册，而是将每条指令都置于一个具体的编程目标之下进行讲解。我个人认为，对于这种底层语言的学习，如果不动手敲代码，那么看再多理论也是白搭。这本书深谙此道，它提供的所有示例代码都经过了反复的编译和运行验证，结构清晰，注释详尽到近乎啰嗦的地步，但这恰恰是帮我这个“代码洁癖患者”快速理解他人逻辑的关键。我曾尝试用其他资源来辅助学习，但发现它们要么过于偏重底层硬件的物理结构，与编程实践脱节；要么就是代码示例过于简洁，缺乏足够的上下文解释。这本书完美地平衡了理论的严谨性与实践的可操作性，使得学习过程中的挫败感大大降低。

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