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出版者:陕西西北工业大学

作者:秦友萍

出品人:

页数:261

译者:

出版时间:2007-8

价格:12.00元

装帧:

isbn号码:9787561222645

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

《计算的艺术与逻辑的构建：面向现代应用的数据结构与算法精讲》 本书简介：驾驭信息洪流的基石 在这个信息爆炸的时代，软件的性能与效率已成为衡量其价值的关键指标。我们不再满足于“能跑起来”的代码，而是追求“运行得更快、消耗资源更少”的优雅解决方案。本书《计算的艺术与逻辑的构建：面向现代应用的数据结构与算法精讲》正是为此目标而生，它深入探讨了支撑所有高效软件的两个核心支柱——数据结构与算法。 本书并非简单地罗列概念或算法的实现步骤，而是致力于构建起读者对“信息如何组织”和“问题如何求解”的深刻理解。我们力求将抽象的数学理论与实际的工程应用无缝对接，帮助工程师和计算机科学专业的学生建立起坚实的理论基础和解决复杂问题的实战能力。 --- 第一部分：数据组织之道——结构化思维的建立 数据结构是描述和组织数据的方式，它直接决定了操作的效率。本部分将带您穿越传统与现代的结构图景。 第一章：基础回顾与效率分析的量化 在深入探讨复杂结构之前，我们首先确立统一的评估标准。本章重申了抽象数据类型（ADT）的概念，并引入了大O、大Ω、大Θ记法的深入解析。我们将通过实际代码示例，而非仅仅是理论推导，展示不同操作（插入、删除、查找、遍历）在最坏、最好和平均情况下的时间复杂度与空间复杂度差异。特别地，我们将详细分析递归调用的复杂度计算方法，并引入主定理在分析分治算法时的实用技巧。 第二章：线性结构的精妙变奏 线性结构是程序设计中最常见的数据组织方式。我们从最基础的数组和链表（单向、双向、循环）开始，重点分析其在内存布局上的差异如何影响缓存命中率和性能。随后，深入探讨栈 (Stack) 和队列 (Queue) 的高级应用，例如：如何用栈实现函数调用、表达式求值（中缀转后缀/前缀）、以及用队列实现广度优先搜索（BFS）的原理。我们还将介绍双端队列 (Deque) 在滑动窗口最大值等算法中的高效实现。 第三章：非线性结构的核心：树与图的遍历艺术 非线性结构是处理层次关系和复杂连接网络的关键。本章的重点在于“平衡”与“效率”。 1. 树结构： 我们将详细剖析二叉树的基本操作，然后着重讲解二叉搜索树（BST） 在极端情况下的性能退化问题。为解决此问题，本书将投入大量篇幅讲解平衡二叉搜索树，包括AVL树的旋转机制和红黑树（Red-Black Tree） 的插入/删除维护规则。对于需要高效范围查询的场景，我们将介绍B树和B+树，探讨它们在数据库索引中的核心作用和磁盘I/O优化的原理。此外，堆（Heap） 的结构与优先队列的实现机制是本章的另一重点，它为高效选择性操作提供了基础。 2. 图结构： 图论是建模复杂系统的核心工具。本章从邻接矩阵和邻接表两种表示法的优劣对比入手，详细阐述图的两种基本遍历方式：深度优先搜索 (DFS) 及其在拓扑排序、寻找强连通分量中的应用，以及广度优先搜索 (BFS) 在最短路径问题中的天然优势。 --- 第二部分：算法之魂——逻辑求解的精进之路 数据结构是“材料”，算法则是“工艺”。本部分专注于提升求解问题的效率和质量。 第四章：排序与查找的性能极限 排序是算法设计中的“试金石”。本书不会停留在基础的冒泡或插入排序，而是聚焦于O(N log N) 级别的高效算法：归并排序（强调稳定性与分治的优雅性）和快速排序（重点分析枢轴选择对性能的决定性影响）。此外，针对特定场景，我们将介绍堆排序和计数排序、基数排序等非比较排序法的适用边界。查找方面，除了标准的二分查找，本书还会探讨如何在跳跃表 (Skip List) 中实现平均O(log N)的查找，以及其与平衡树在实际应用中的权衡。 第五章：图论算法的深度挖掘 图算法是解决网络、路径和依赖问题的利器。本章将深入研究解决不同类型最短路径问题的算法： 1. 单源最短路径： 迪杰斯特拉 (Dijkstra) 算法在非负权重图中的精确求解，以及贝尔曼-福特 (Bellman-Ford) 算法如何处理带负权边的图并检测负环。 2. 全源最短路径： Floyd-Warshall 算法的动态规划思想及其在可达性矩阵计算中的应用。 3. 最小生成树 (MST)： 详述普里姆 (Prim) 算法和克鲁斯卡尔 (Kruskal) 算法，分析它们在不同图结构下的性能差异。 第六章：算法设计的范式：动态规划与贪心策略 本章探讨解决优化问题的两大核心思想。 1. 贪心算法： 阐释贪心选择性质和最优子结构，通过活动安排、霍夫曼编码等经典案例，剖析何时贪心能得到全局最优解，以及如何证明其正确性。 2. 动态规划 (DP)： 动态规划是求解重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们将系统性地讲解DP的自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现方式。重点案例包括背包问题（0/1和完全背包）、最长公共子序列 (LCS)、以及矩阵链乘法，旨在让读者掌握状态转移方程的构建能力。 第七章：高级主题与现代计算的挑战 本章将目光投向更具挑战性的领域，连接理论与前沿。 1. 回溯法与分支限界法： 探讨如何系统地搜索解空间，解决如八皇后问题、数独求解、N皇后等组合优化问题。 2. 字符串匹配算法： 深入分析KMP算法（前缀函数/失败函数）和Rabin-Karp算法（滚动哈希），理解它们如何避免在文本匹配中进行不必要的字符比较。 3. 哈希技术： 详细介绍哈希函数的构造原理、冲突解决机制（链地址法与开放寻址法），以及一致性哈希在分布式系统中的重要性。 --- 面向读者与本书特色 本书的目标读者包括：有一定编程基础，渴望深入理解代码底层效率的软件工程师；计算机科学专业本科生及研究生；以及所有对“如何写出最优代码”抱有热忱的自学者。 本书的特色在于： 代码实践导向： 所有核心算法和数据结构均配有清晰、结构良好的代码实现（语言风格严谨、注重边界条件处理）。 理论与实践的平衡： 既有严格的数学分析，又有贴近工业界的工程考量（如内存访问模式、特定场景下的算法选择）。 深度剖析与权衡： 对于每一种数据结构和算法，本书不仅仅描述“如何做”，更强调“为什么这样做”以及“在什么情况下比其他方法更优”。 通过阅读本书，读者将不再是单纯的“代码实现者”，而是能够洞察计算本质、精通信息组织与问题求解的“计算架构师”。

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老实说，这本书带给我的不仅仅是技术上的提升，更是一种编程思维的启蒙。作者在讲解过程中，常常会穿插一些关于“如何思考”的建议，比如如何分解复杂问题、如何设计清晰的程序结构、如何考虑代码的可读性和可维护性。这些内容虽然不是直接的C语言语法，但却对我的编程习惯产生了深远的影响。我学会了在动手写代码之前，先花时间去思考问题的本质，去设计一个合理的框架，而不是一股脑地把想法全部写进代码里。书中对于“面向过程”和“模块化编程”的强调，也让我认识到清晰的逻辑和良好的组织结构对于大型项目的重要性。我感觉这本书不仅仅是一本C语言的教材，更是一本关于如何成为一个优秀程序员的入门指南。它让我明白，编程不仅仅是写代码，更是一种解决问题的方式，一种严谨的逻辑思维训练。我非常庆幸能够遇到这样一本既有深度又有高度的书，它为我打开了通往更广阔编程世界的大门。

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这本《C语言程序设计》我真的花了不少时间去啃。刚开始拿到书的时候，感觉厚厚的一本，心里就有点打鼓，毕竟我之前对编程完全是小白一个，连“变量”和“函数”是什么概念都模模糊糊。但是翻开目录，看到那些由浅入深的章节安排，我稍微放下心来。最让我惊喜的是，书里用了很多生动形象的比喻来解释那些抽象的概念，比如把内存比作一个有很多小抽屉的柜子，把函数看成一个个可以反复使用的工具箱。这种方式真的太友好了，让我这个初学者不会因为陌生的术语而望而却步。而且，每章后面的例题都很有代表性，不仅仅是简单的代码堆砌，很多都涉及到实际生活中的一些小问题，比如计算平均分、模拟抽奖之类的，这样我学起来就感觉特别有成就感，仿佛真的在用代码解决问题。有时候遇到不懂的地方，翻回去看前面的解释，再对比例题，慢慢就豁然开朗了。我尤其喜欢书里对于“指针”那一章节的讲解，虽然很多人都说指针很难，但我感觉这本书把它拆解得很细致，循序渐进，还配有很多图示，让我对这个“概念杀手”的恐惧感大大降低。总的来说，这本书就像一个耐心细致的老师，一步步引导我走进C语言的世界，让编程不再是遥不可及的科学，而是可以亲手实践的有趣技能。

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我想特别强调一下这本书的实用性。它提供的不仅仅是理论知识，更是可以直接应用于实际开发的指导。书中的很多案例都非常贴近实际编程场景，从简单的命令行工具到稍微复杂的数据处理程序，涵盖的范围很广。作者在讲解每一个例子的时候，都会详细地解释代码的每一个部分，包括为什么要这样做，以及可能存在的其他实现方式。这让我不仅仅学会了如何照搬代码，更重要的是理解了代码背后的逻辑和设计思路。我甚至会尝试着去修改书中的例子，加入自己的想法，然后观察运行结果，这个过程让我对C语言的掌握更加牢固。书中还包含了一些关于调试技巧和错误排除的章节，这些内容在实际开发中是必不可少的，让我少走了很多弯路。总的来说，这本书就像一本“武功秘籍”，不仅传授了“招式”，更点明了“内功心法”，让我能够举一反三，融会贯通，真正地将C语言运用到实际的编程项目中去。

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我必须说，这本书在理论知识的深度和广度上都给我留下了深刻的印象。它不仅仅停留在最基础的语法介绍，而是相当深入地探讨了C语言的底层机制，比如内存管理、数据结构、算法实现等等。我尤其欣赏作者对于“算法效率”的讲解，不仅仅给出了不同算法的实现，还详细分析了它们的时间复杂度和空间复杂度，并且通过图表和公式来直观地展示不同算法在处理大规模数据时的性能差异。这对于我这种希望进一步提升编程能力，追求代码优化和高效性能的读者来说，实在是太有价值了。书中的一些高级话题，比如位运算、宏定义的高级用法、文件 I/O 的深入理解，甚至是一些关于软件工程实践的建议，都让我受益匪浅。我感觉这本书不仅仅是教会我“怎么写”C代码，更是教会我“为什么要这么写”，以及“如何写出更健壮、更高效、更易于维护的代码”。每一次阅读，我都能发现新的亮点，都能从作者的严谨逻辑和深刻洞察中获得启发。我甚至会把书中的某些章节反复阅读，因为每一次都能有新的体会和理解，这对于一本技术书籍来说，是非常难得的。

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这本书的排版和设计也让我觉得非常用心。封面设计简洁大气，拿在手里就有一种专业感。打开书页，你会发现它的布局清晰，代码块和文字部分区分得当，重点内容（比如关键字、函数名、重要的概念）都使用了醒目的字体或者高亮，这极大地降低了阅读疲劳。而且，书中的插图和图表都非常精美，逻辑性很强，能够清晰地展示程序运行的流程、数据结构的关系，或者某个算法的执行过程。我特别喜欢作者在解释一些复杂逻辑时，会配上流程图或者示意图，这比单纯的文字描述要直观得多，也更容易理解。再者，每章末尾的习题难度分布也很合理，有巩固基础的简单题，也有需要深入思考的综合题，甚至还有一些开放性的思考题，鼓励读者自己去探索和创新。这些习题的答案也都能在书的附录中找到，方便读者对照检查。整体而言，这本书在视觉体验和信息传达上都做得非常出色，让学习过程更加顺畅愉快。

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