C & Data Structures (Electrical and Computer Engineering Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Charles River Media

作者:P S Deshpande

出品人:

页数:700

译者:

出版时间:2004-01-15

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781584503385

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C语言与数据结构（电子与计算机工程系列） 深入探索 C 语言与核心数据结构，为您的计算机工程之路奠定坚实基础 本书旨在为电子与计算机工程领域的学生和从业者提供一套全面而深入的 C 语言和数据结构学习指南。通过清晰的讲解、丰富的示例和精选的习题，本书将帮助您掌握 C 语言的精髓，并理解和应用各种基本且关键的数据结构。无论您是初学者还是希望巩固基础的开发者，本书都将成为您学习路径上的得力助手。 第一部分：C 语言精粹 本部分将系统地引导您掌握 C 语言的核心概念和编程技巧。我们将从最基础的语法元素开始，逐步深入到更复杂的语言特性，确保您能够熟练运用 C 语言来解决实际问题。 C 语言入门： 程序结构与基础语法： 了解 C 程序的组成部分，包括预处理指令、函数、声明和语句。掌握变量的声明与初始化、基本数据类型（整型、浮点型、字符型等）的使用，以及运算符的优先级与结合性。 控制流程： 深入学习条件语句（`if-else`、`switch`）和循环语句（`for`、`while`、`do-while`），理解如何通过这些结构控制程序的执行流程，实现分支和迭代。 函数： 掌握函数的定义、声明、调用和参数传递机制。理解函数的作用域、生命周期以及递归函数的概念和应用。 数组： 学习一维、多维数组的声明、初始化和访问。理解数组在存储和处理批量数据时的重要性。 指针： 这是 C 语言的核心和难点。本书将详细讲解指针的概念、声明、解引用、指针与数组的关系、指针算术，以及指向指针的指针。理解指针能够极大地提升您对内存管理的认识和对底层操作的掌控。 字符串： 学习 C 语言中字符串的处理方式，包括字符数组、字符串常量以及常用的字符串处理函数（如 `strlen`、`strcpy`、`strcat`、`strcmp` 等）。 结构体与联合体： 掌握用户自定义数据类型的创建，理解结构体如何将不同类型的数据组合在一起，以及联合体在内存共享方面的应用。 文件 I/O： 学习如何使用 C 语言进行文件的读写操作，包括文件打开、关闭、读写文本文件和二进制文件，以及文件指针的使用。 预处理器： 了解预处理指令（如 `include`、`define`、`ifdef` 等）的作用，它们如何在编译之前处理源代码。 第二部分：数据结构基础与实现 在掌握 C 语言的基础上，本部分将专注于数据结构的原理、实现及其在算法设计中的应用。我们将从最基础的线性结构开始，逐步介绍非线性结构，并辅以 C 语言的实现。 数据结构概述： 基本概念： 理解什么是数据结构，以及为什么需要数据结构。学习逻辑结构（集合、线性、树形、图状）和物理结构（顺序存储、链式存储）的区别。 算法评价： 引入时间复杂度和空间复杂度的概念，学习如何分析和评价算法的效率。 线性数据结构： 线性表： 顺序表： 通过数组实现，讲解其插入、删除、查找等操作的实现及复杂度。 链表： 讲解单链表、双链表和循环链表的概念、结构和基本操作（创建、遍历、插入、删除、查找）。重点分析链式存储与顺序存储在不同操作上的优缺点。 栈： 概念与操作： 理解栈的“后进先出”（LIFO）特性，掌握 `push`（入栈）和 `pop`（出栈）等基本操作。 实现： 分别使用数组和链表实现栈，并讨论各自的特点。 应用： 讲解栈在表达式求值、函数调用栈、递归实现等方面的应用。 队列： 概念与操作： 理解队列的“先进先出”（FIFO）特性，掌握 `enqueue`（入队）和 `dequeue`（出队）等基本操作。 实现： 分别使用数组（包括循环队列）和链表实现队列，并讨论其优劣。 应用： 讲解队列在任务调度、广度优先搜索（BFS）等场景的应用。 非线性数据结构： 树： 基本概念： 讲解树的基本术语，如根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶节点、高度、深度等。 二叉树： 定义与性质： 重点讲解二叉树的概念，包括满二叉树、完全二叉树等。 遍历： 详细介绍前序遍历、中序遍历和后序遍历，并提供 C 语言实现。 二叉搜索树 (BST)： 讲解 BST 的性质、插入、删除、查找操作及其复杂度。 平衡二叉搜索树 (AVL、红黑树简介)： 简要介绍平衡二叉搜索树的概念和重要性，为进一步学习打下基础。 堆 (Heap)： 概念与性质： 讲解最大堆和最小堆的定义，以及堆的存储方式（通常用数组实现）。 堆操作： 重点讲解 `heapify`（堆化）、`insert`（插入）和 `extract-max/min`（删除最大/最小元素）等操作。 应用： 介绍堆在堆排序、优先队列等方面的应用。 图： 基本概念： 讲解图的基本术语，如顶点、边、有向图、无向图、权重、度数等。 存储结构： 介绍邻接矩阵和邻接表两种常用的图存储方式，并分析它们的优缺点。 图的遍历： 广度优先搜索 (BFS)： 讲解 BFS 的原理，并提供 C 语言实现。 深度优先搜索 (DFS)： 讲解 DFS 的原理，并提供 C 语言实现。 经典图算法简介： 简要介绍最短路径算法（如 Dijkstra 算法）和最小生成树算法（如 Prim 算法、Kruskal 算法）的概念，为后续深入学习提供方向。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章都结合 C 语言的具体实现，让抽象的数据结构概念变得直观易懂。 循序渐进的学习曲线： 内容组织合理，从基础到进阶，适合不同水平的学习者。 丰富的代码示例： 提供大量经过精心设计的 C 语言代码片段，帮助读者理解概念并学会动手实践。 精选习题： 每章末尾配有适量的练习题，巩固所学知识，锻炼编程能力。 面向工程应用： 强调数据结构在解决实际工程问题中的重要性，培养读者的工程思维。 通过阅读本书，您将不仅能够熟练运用 C 语言进行编程，更能深刻理解各种数据结构的内部工作原理，并掌握如何根据实际需求选择和实现最优的数据结构，从而在复杂的软件开发和系统设计中游刃有余。

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这本书在递归算法的讲解上，给予了我前所未有的清晰和深刻的理解。递归，对我而言，曾经是一个令人生畏的概念，仿佛是陷入了一个逻辑的迷宫。然而，这本书的作者通过一系列精心设计的例子，将递归的奥秘一一揭开。从简单的斐波那契数列、阶乘计算，到更复杂的汉诺塔问题、二叉树的遍历，作者都循序渐进地引导我理解递归的“基线条件”和“递归步骤”。书中对于递归树的绘制，更是点睛之笔。通过可视化的递归调用过程，我能够清晰地看到每一次函数调用如何分解问题，以及最终是如何汇聚成最终答案的。作者还深入探讨了递归的效率问题，特别是在某些情况下，递归可能导致大量的重复计算，从而引发栈溢出或性能低下，并进一步介绍了尾递归优化、动态规划等解决方案。这种对递归“优点”与“潜在风险”的全面剖析，让我对递归这一强大的工具有了更加辩证的认识，也学会了如何更加明智地运用它。

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我在阅读这本书的过程中，最让我印象深刻的，是它在讲解每一个数据结构时，都伴随着详实的案例分析。我并非天生对抽象概念敏感，相反，我需要具体的例子来帮助我理解。这本书在这方面做得非常出色。例如，在讲解二叉搜索树时，作者并没有仅仅停留在定义和基本操作的描述上，而是通过一个实际的学籍管理系统为例，展示了如何利用二叉搜索树的高效查找特性来快速检索学生信息。书中详细列出了插入、删除、查找等操作的代码实现，并配以流程图和伪代码，使得整个过程非常清晰。更重要的是，作者还分析了在不同场景下，二叉搜索树的性能表现，比如在数据分布不均时，可能出现的“退化”现象，并进而引出了平衡二叉搜索树（如AVL树和红黑树）的概念。这种循序渐进、由浅入深的讲解方式，让我能够充分理解数据结构本身的原理，更能体会到它们在实际工程中的价值和意义。每一次读到作者通过一个具体应用场景来解释一个理论概念时，我都会感到一种顿悟，仿佛脑海中紧锁的门被一把钥匙轻轻打开。这本书的作者似乎深谙学习者的心理，知道如何将枯燥的理论转化为生动的故事，让我不仅仅是“记住”了知识，更是“理解”了知识，并且能够“应用”知识。

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这本书的封面设计相当朴素，但正是这种简洁风格，反而让我对它产生了莫名的好感。我至今仍记得第一次在书架上看到它时的情形，那是一种在众多琳琅满目、设计花哨的书籍中，蓦然发现一件沉静而有力量的物件的感觉。我拿起它，书页的触感厚实而温暖，翻开的第一页，上面印着的“C & Data Structures (Electrical and Computer Engineering Series)”几个字，就如同一个精确的定位，瞬间锁定了我的目标。作为一个在电子和计算机工程领域摸爬滚打多年的学习者，我知道理论基础的重要性，而数据结构无疑是这其中的重中之重。我并没有立刻开始深入阅读，而是先大致浏览了一下目录。目录的编排清晰明了，从基础的数组、链表，到更复杂的树、图，再到排序和搜索算法，涵盖了数据结构领域的几乎所有核心概念。每一个章节的标题都简洁而准确，仿佛是通往知识殿堂的每一级台阶，预示着即将展开的严谨逻辑和精妙设计。我尤其注意到，在某些章节的标题后面，还附带了“应用”、“优化”等字样，这让我对这本书不仅仅停留在理论讲解，更包含了实际应用和性能调优的深度思考充满了期待。我开始想象，这本书中的内容，是否会像一条条精密的电路图，将抽象的概念具象化，让我在理解复杂的算法时，能够如同观察电子元件的连接一样，一目了然。我对这本书的初步印象，可以用“内敛而深邃”来形容，它没有浮夸的宣传，只有扎实的知识骨架，这让我确信，它是一本值得我投入时间去钻研的宝藏。

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这本书在对数据结构与算法进行“性能调优”的讨论上，给我留下了极其深刻的印象。这不仅仅是一本讲述“是什么”和“怎么做”的书，更是一本教我“如何做得更好”的书。作者在讲解完各种数据结构和算法的基本原理及实现后，并没有止步于此，而是花了很多篇幅来探讨如何优化它们的性能。例如，在讲解链表时，除了标准的单向链表，还介绍了双向链表和循环链表，并分析了它们在插入、删除、遍历等操作上的效率差异。在讲解哈希表时，作者详细讨论了装载因子（Load Factor）对性能的影响，以及如何通过调整哈希表的大小来保持其高效查找的特性。对于排序算法，除了基本的时间复杂度分析，还深入探讨了缓存优化、并行计算等高级调优技术。书中还强调了“数据局部性”的概念，解释了如何通过调整数据结构的设计来提高缓存命中率，从而提升整体执行速度。这种对细节的关注和对性能的极致追求，让我从一个仅仅会实现算法的程序员，逐渐成长为一个能够构建出更加高效、更具竞争力的解决方案的工程师。

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这本书在图（Graph）算法的讲解上，简直是为我打开了新世界的大门。在我看来，图是最能反映现实世界复杂联系的数据结构之一，而理解和掌握图算法，是解决许多实际问题的关键。这本书在这方面给予了我极大的启发。作者从图的基本概念（顶点、边、邻接矩阵、邻接表）入手，然后逐步深入到图的遍历算法（DFS, BFS），并详细解释了它们在连通性判断、拓扑排序等方面的应用。随后，作者详细讲解了最短路径算法，包括Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径），并对它们的原理、时间复杂度以及在网络路由、旅行商问题等场景的应用进行了深入的分析。我还学到了最小生成树算法（Prim, Kruskal），并理解了它们在网络规划、负载均衡等方面的应用。作者对于这些算法的讲解，不仅清晰地阐述了其实现步骤，更重要的是，通过直观的图示和严谨的数学分析，让我深刻理解了算法背后的逻辑和效率。

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这本书在树（Tree）结构的讲解上，其深度和广度都令我印象深刻。在许多教材中，树结构往往被简单地介绍为二叉树，但这本书却以更加全面的视角，展现了各种类型树的特性和应用。除了前面提到的二叉搜索树，作者还详细讲解了平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树），它们的插入、删除操作如何通过旋转来维持平衡，以及它们在保证查找效率方面的优势。此外，本书还深入探讨了B树及其变种（B+树），这对于理解数据库索引和文件系统的工作原理至关重要。作者以生动的图示和严谨的数学推导，解释了B树多路查找的特性，以及为什么它比二叉搜索树更适合磁盘存储。我还学到了堆（Heap）结构，并理解了它在优先队列实现、堆排序中的关键作用。书中对于每一种树结构的定义、性质、操作以及应用场景都进行了详尽的阐述，让我能够清晰地认识到不同树结构在解决特定问题时的适用性，并能根据需求选择最合适的树来实现。

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这本书对C语言的运用，可以说达到了炉火纯青的地步。作为一门底层语言，C语言的精髓在于其对内存的直接操作和高效的执行效率，而数据结构和算法的实现，往往需要充分利用C语言的这些特性。这本书在这方面为我提供了极大的帮助。作者在讲解每一个数据结构和算法时，都提供了清晰、简洁且高效的C语言实现。我特别欣赏书中在指针运用上的技巧，它充分展示了C语言指针的强大之处，例如在链表的实现中，对节点的创建、连接、断开等操作，都通过精妙的指针操作得以实现。书中对动态内存分配（malloc, calloc, realloc, free）的运用也十分熟练，并且详细解释了内存管理的重要性，以及如何避免内存泄漏。即使是一些复杂的算法，如图的遍历（DFS, BFS）或者最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall），作者也用C语言将其核心思想清晰地表达出来，代码风格严谨，逻辑清晰，易于理解和调试。通过学习这些C语言实现，我不仅加深了对数据结构和算法的理解，更重要的是，我学会了如何用C语言来高效地实现它们，这对于我今后的编程实践有着极其重要的指导意义。

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这本书在讲解哈希表（Hash Table）时，给予了我一种豁然开朗的感觉。在此之前，我对哈希表的理解，仅仅停留在“通过哈希函数将键映射到数组索引”这一简单层面。然而，这本书的讲解，让我深刻理解了哈希表作为一种高效查找结构背后的复杂性和精妙之处。作者首先详细讲解了各种哈希函数的构造原则，如除留余数法、乘法散列法等，并分析了它们的优缺点。更重要的是，在讲解哈希冲突的处理方法时，作者详尽介绍了链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing）中的线性探测、二次探测、双重哈希等多种技术，并对它们的性能进行了深入分析和比较。书中还通过实际的字典实现、数据库索引等案例，展示了哈希表在实际应用中的巨大威力。作者对于如何选择合适的哈希函数和冲突解决策略，以达到最佳性能，给出了非常实用的指导。我从中学会了如何根据数据的特性来设计和优化哈希表，这对于我今后在需要快速查找数据的场景下，能够构建出高效的解决方案至关重要。

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在探索这本书中的数据结构时，我被它对“数据组织”这一核心理念的深入阐释所折服。在我看来，数据结构的核心意义，并不仅仅是各种“结构”的名称和实现方式，更在于它们如何有效地组织数据，从而服务于特定的计算需求。这本书恰恰将这一理念贯穿始终。它并没有机械地罗列各种数据结构，而是从“为什么要这样组织数据？”这个问题出发，来引导读者理解每一种结构的设计初衷。例如，在讲解栈和队列时，作者不仅展示了它们的LIFO和FIFO特性，更通过堆栈溢出、缓冲区管理等实际应用场景，让读者深刻体会到它们在解决问题中的作用。在讲解树结构时，作者从层次化数据的表示出发，如文件系统、组织架构等，展示了树状结构的天然优势。而对于图结构，则通过网络路由、社交关系等例子，凸显了其在描述相互连接关系中的不可替代性。作者对于数据组织方式与问题解决效率之间关系的深刻洞察，让我对数据结构有了更宏观、更系统的认识。我开始能够举一反三，即使遇到新的问题，也能思考如何最优地组织数据来解决它。

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这本书在算法分析方面，给我留下了极其深刻的印象。在计算机科学领域，仅仅理解数据结构和算法的概念是远远不够的，关键在于评估它们的效率。这本书在这一点上做得非常到位，它不仅仅讲解了时间复杂度和空间复杂度的概念，更重要的是，它在讲解每一个算法时，都进行了严谨的分析。例如，在介绍快速排序算法时，作者详细解释了其分治策略，并通过“大O”表示法，清晰地阐述了其平均情况下的O(n log n)和最坏情况下的O(n^2)时间复杂度。更令我赞赏的是，作者还深入探讨了影响快速排序性能的各种因素，如枢轴的选择策略，并提供了如何通过随机化枢轴来降低出现最坏情况概率的方法。书中还对各种排序算法（如冒泡排序、插入排序、归并排序、堆排序等）进行了详细的比较分析，从时间复杂度、空间复杂度、稳定性以及适用场景等方面进行了全方位的评估。这种细致入微的分析，让我能够对不同的算法有一个清晰的认识，并能在实际开发中根据具体需求选择最合适的算法，这对于写出高效、优化的代码至关重要。作者的严谨态度，让我对算法的理解不再停留在表面，而是深入到了其内在的运行机制和性能瓶颈。

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