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出版者:机械工业

作者:李素萍

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2008-1

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787111223139

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

好的，以下是一本名为《数据结构与算法分析》的图书简介，旨在详细介绍其内容，同时避免提及您提到的《C语言程序设计》一书中的任何内容。 --- 《数据结构与算法分析》：深度解析核心计算原理 前言：构建高效计算的基石 在当今信息技术飞速发展的时代，软件的性能和效率已成为衡量其质量的核心标准之一。从操作系统内核到大规模互联网服务，再到前沿的人工智能应用，一切计算的效率都根植于对数据组织方式和处理逻辑的深刻理解。本书《数据结构与算法分析》正是为了系统地、深入地探讨这些计算科学的基石而创作。 本书的目标读者不仅仅是需要快速实现功能的编程人员，更是那些渴望理解程序背后“为什么快”或“为什么慢”的计算机科学学生、软件工程师和系统架构师。我们相信，只有掌握了底层的数据结构和分析算法的严谨方法，才能真正驾驭复杂系统的设计与优化。 第一部分：数据结构的精要——数据的组织与存储 本部分聚焦于各种基本和高级数据结构的构建原理、实现细节及其适用场景。我们将严格遵循从抽象到具体的路线，首先建立严谨的数学模型，然后探讨实际的内存实现。 第1章：线性结构的回顾与深化 我们从最基础的线性结构——数组和链表（单向、双向、循环）开始。重点在于分析它们在随机访问、插入和删除操作上的时间复杂度和空间成本。特别地，我们将深入探讨动态数组（如向量或ArrayList）的扩容机制，以及如何通过内存局部性优化缓存命中率。对于链表，我们将分析其在实现高效“惰性删除”策略中的优势。 第2章：栈、队列与递归的艺术 栈（Stack）和队列（Queue）作为两种核心的受限访问结构，在过程调用、表达式求值、广度优先搜索（BFS）中扮演关键角色。我们将详细讲解如何利用辅助栈来模拟递归调用（用于尾递归优化或去除深层递归），以及循环队列在有限内存环境下的高效应用。本章还将引入双端队列（Deque）及其在滑动窗口最大值问题中的经典应用。 第3章：树结构：层次化信息的表达 树是处理层次化数据的最强大工具。本章将从基础的二叉树开始，探讨其遍历算法（前序、中序、后序，层序），并深入分析其平衡性。 二叉搜索树（BST）的局限性与解决方案： 我们将分析退化为链表的风险，并引出平衡搜索树的概念。 AVL树与红黑树（Red-Black Trees）： 详细阐述旋转操作（单旋与双旋）如何保证$O(log n)$的最坏情况时间复杂度。红黑树的五个着色性质及其维护机制将是本章的重点难点。 B树与B+树： 针对外部存储（磁盘I/O）优化而设计的结构。我们将分析B树节点设计如何最小化磁盘读取次数，以及B+树如何通过叶子节点链表实现高效的范围查询。 第4章：堆结构与优先级管理 堆（Heap）是实现高效优先级的核心。我们将详细介绍二项式堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）的结构特性。重点在于分析斐波那契堆如何通过“惰性合并”策略，在摊还分析（Amortized Analysis）下实现$O(1)$的插入和减小键值操作，这对于Dijkstra算法和Prim算法的优化至关重要。 第5章：散列表：超越索引的查找 散列表（Hash Table）提供了平均$O(1)$的查找性能。本章将深入探讨哈希函数的构造原理（如通用哈希 Family），以及如何处理冲突。 开放寻址法（Open Addressing）： 线性探测、二次探测和双重哈希的性能差异及聚簇问题分析。 链式法（Separate Chaining）： 如何结合动态数组或平衡树（Cuckoo Hashing的变体）来应对高负载因子。 第6章：图结构：复杂关系建模 图是表示网络、依赖和关系的最通用模型。我们将讨论图的两种主要表示方式：邻接矩阵和邻接表，并分析它们在稀疏图和稠密图中的适用性。本章为后续算法分析奠定基础。 第二部分：算法分析的严谨之道 理解数据结构只是第一步，如何高效地利用它们才是关键。本部分将介绍分析算法性能的数学工具和核心范式。 第7章：渐近分析与大$O$表示法 本章是算法分析的理论基石。我们将严格定义$Theta, O, Omega$ 符号的数学含义，并展示如何通过极限和主定理（Master Theorem）来求解递归关系式，准确地估计算法的增长率。我们将对比分析线性、对数线性、多项式和指数增长的实际影响。 第8章：排序算法的性能竞赛 排序是衡量算法效率的试金石。我们将不满足于简单的冒泡排序，而是深入探讨： 比较排序的理论下界： 证明基于比较的排序算法的最坏情况复杂度为$Omega(n log n)$。 快速排序（Quick Sort）： 深入剖析其随机化版本如何规避最坏情况，并分析其常数因子对实际性能的影响。 归并排序（Merge Sort）： 稳定性和最坏情况保证下的性能优势。 线性时间排序： 对计数排序、基数排序和桶排序的原理进行详尽分析，阐明它们如何跳出$Omega(n log n)$的限制（通过牺牲输入数据类型的通用性）。 第9章：图算法的核心范式 图算法是本书的另一大亮点，我们将系统分析解决连通性、路径和排序问题的经典方法。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在寻找连通分量、拓扑排序中的应用。 最短路径问题： Dijkstra算法：如何在具有非负权边的图中找到单源最短路径。重点讨论使用斐波那契堆优化后的性能提升。 Bellman-Ford算法：处理负权边并检测负权环。 Floyd-Warshall算法：实现所有对最短路径。 最小生成树（MST）： 比较Prim算法和Kruskal算法的实现细节及其在不同图结构下的效率表现。 第10章：高级算法设计与分析技术 本章介绍解决复杂问题的通用设计模式。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 分析霍夫曼编码（Huffman Coding）的贪心选择性质，以及活动选择问题的最优子结构证明。 分治策略（Divide and Conquer）： 除了排序，还将分析Strassen矩阵乘法的递归结构如何打破经典乘法的界限。 动态规划（Dynamic Programming）： 彻底解析最优子结构和重叠子问题。通过背包问题（0/1与有界）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法，展示自底向上与自顶向下的实现差异。 第三部分：不可解与近似——计算的边界 算法分析的终极目标之一是理解计算的边界。本部分将触及计算复杂性理论的核心概念。 第11章：NP完备性导论 我们将介绍可判定性、图灵机（作为抽象计算模型）的概念。重点阐述P类、NP类、NP-Hard和NP-Complete的定义。通过对3-SAT问题的归约过程的简化描述，让读者理解为什么有些问题在当前模型下被认为是“难以解决”的。 第12章：近似算法与启发式方法 对于NP-Hard问题，我们探讨如何在可接受的时间内找到“足够好”的解。介绍旅行商问题（TSP）的近似算法，以及局部搜索（Local Search）和模拟退火（Simulated Annealing）等启发式方法的工作原理，强调其在实际工程中的实用价值。 结语：通往高效软件的路径 《数据结构与算法分析》不仅仅是一本教科书，它是一份关于如何系统化思考计算效率的指南。本书提供的工具和思维框架，旨在使读者在面对任何复杂的软件挑战时，都能做出基于严谨分析的、最优化的决策。掌握了这些知识，您将能够自信地构建出既优雅又高效的下一代计算系统。

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这本编程入门书简直是为我这种“零基础”小白量身定制的，从最基础的变量、数据类型讲起，简直是手把手地领进门。作者的讲解方式非常接地气，没有太多生硬的理论堆砌，而是紧密结合实际的例子。我记得最开始对指针这个概念感到无比头疼，感觉像是在和空气对话，但这本书里用了一个生动的比喻来解释内存地址和指针的关系，一下子就豁然开朗了。书中大量的代码示例，不仅清晰易懂，而且每一个小段落后面都会附带运行结果和简要分析，这对于初学者来说太重要了。我经常是跟着书上的步骤敲一遍代码，看着输出结果，那种“我做到了”的成就感，是看再多视频教程也无法替代的。它不像某些教材那样，只顾着堆砌知识点，而是真的在乎读者是否理解了每一个概念的来龙去脉。读完前几章，我对程序逻辑的构建有了一个全新的认识，不再是零散的知识点，而是形成了一个完整的知识体系。特别是关于流程控制那部分，结构清晰，配合大量的流程图，让我对`if-else`、`for`循环的嵌套应用了如指掌，真正体会到了编程的乐趣。

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这本书的深度和广度拿捏得非常精准，它没有止步于教会你如何“写出能跑的代码”，而是致力于培养你的“程序思维”。我特别欣赏作者在讲解高级话题，比如文件操作和内存管理时所采用的循序渐进的方法。它不是一上来就抛出复杂的函数原型，而是先通过一个简单的场景引入问题，比如如何持久化存储数据，然后再逐步介绍`fopen`、`fread`、`fwrite`等函数的具体用法，并细致地分析了不同文件模式（文本模式与二进制模式）下的区别和注意事项。特别是关于动态内存分配（`malloc`和`free`）的部分，作者没有回避这个臭名昭著的“C语言陷阱”，反而用大量的篇幅来讲解内存泄漏和悬空指针的成因及规避策略。这让我意识到，写出健壮的代码比写出能运行的代码要重要得多。读完这部分，我感觉自己对程序运行时内存的实际变化有了更清晰的认识，这对于将来学习操作系统或者嵌入式编程都是一个坚实的基础。

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我尝试过几本不同版本的C语言教程，坦白说，很多书籍在翻译或引用标准时显得有些陈旧，导致书中的代码在现代编译器环境下编译时会遇到一些警告甚至错误。然而，这本《C语言程序设计》的内容明显是基于最新的语言标准和主流的编译环境编写的。我特意用VS Code和GCC最新版本进行了测试，书中的所有代码片段都能完美、无误地编译和运行，这极大地节省了排查环境兼容性问题的时间。作者的语言风格非常严谨，用词精准，学术性与可读性达到了一个很好的平衡点。它在保证专业性的同时，避免了过度学院派的枯燥。比如在讨论`const`关键字的修饰作用时，它清晰地区分了`const`在不同位置的语义变化，这对于理解C语言的底层机制非常有帮助。总而言之，这是一本质量上乘、面向现代开发的教材，对于希望系统、扎实地学习C语言的读者来说，是绝对值得信赖的选择。

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与其他同类书籍相比，我发现这本教材在理论与实践的结合上做得尤为出色。它不仅仅是一本“工具书”，更像是一个耐心的导师。每一章的末尾都有“实践挑战”环节，这些挑战题目的设计非常巧妙，它们不是简单的重复练习，而是需要综合运用本章知识点来解决一个小型的、贴近实际应用场景的问题。举个例子，学完函数和递归后，书中设计了一个小型的迷宫求解器，这迫使我必须跳出书本上固定的例子，自己思考如何组织函数调用栈来遍历所有可能的路径。这种主动思考和调试的过程，极大地提升了我的问题解决能力。此外，书中的一些附录内容也极其实用，比如C语言标准库函数的快速参考表，方便我随时查阅那些不常用的函数，极大地提高了我的编码效率。这本书真正做到了“授人以渔”，让我学会了如何利用已有的知识去探索未知的编程领域。

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老实说，我对市面上很多编程书的排版和设计都持保留意见，很多要么就是密密麻麻的文字，要么就是插图简陋得让人想直接跳过。但这本《C语言程序设计》的排版设计简直是一股清流。大开本的设计让代码块看起来非常舒服，行间距和字体选择也恰到好处，长时间阅读眼睛也不会觉得累。更让我惊喜的是，书中的插图不仅仅是装饰品，它们是精心设计的可视化工具。比如在讲解数组和结构体时，那些结构化的图示，将复杂的数据组织形式以非常直观的方式呈现出来，比纯文字描述高效太多了。我之前在别处学习时，经常需要自己画图来理解数据结构，现在这本书替我省去了很多麻烦。而且，这本书在细节处理上也非常到位，比如关键术语都会被加粗或高亮显示，方便快速回顾和查找。书签的设计也很有心，方便我标记那些需要反复研读的难点章节。能看出出版方在制作这本书时，真的花了大心思去优化读者的阅读体验，这对于一本技术类书籍来说，绝对是加分项。

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