具体描述
《C语言程序设计》符合计算机等级考试教学大纲的要求，全书共12章，内容包括C语 言基础知识、顺序结构程序设计、选择结构程序设计、循环结构程序设计 、数组、函数、指针、编译预处理、位运算、结构体、共用体和用户自定 义类型、文件。《C语言程序设计》除了作为高职高专计算机基础课程实验实训教材之外，还可以作 为培训教材和自学参考书。
编程思维与现代算法精粹：构建高效软件的蓝图 书名：编程思维与现代算法精粹 引言：驾驭复杂性的钥匙 在信息技术飞速发展的今天，软件已渗透到人类活动的方方面面。然而，支撑起庞大、稳定且高效系统的核心，始终是对“计算”本质的深刻理解和驾驭复杂问题的系统化方法。本书《编程思维与现代算法精粹》旨在超越特定语言的语法细节，深入探讨驱动现代软件开发的底层逻辑、思维模式以及解决问题的核心工具——算法与数据结构。我们相信，真正的编程能力源于构建清晰、可维护、高性能解决方案的思维框架。 本书为那些已经掌握了至少一门编程语言基础（例如，具备变量、控制流、函数等基本概念）的读者设计，旨在将他们从“能写代码”的阶段提升到“能设计高效系统”的层次。我们将系统地梳理从抽象问题到具体实现路径中的关键环节，帮助读者构建坚实而灵活的算法基石。 第一部分：计算的基石与抽象思维 本部分着重于培养读者构建高效解决方案所需的思维模型，这是所有复杂软件的起点。 第一章：问题分解与抽象的艺术 软件开发本质上是一种解决问题的过程。本章探讨如何将一个宏大、模糊的需求分解为一系列可操作、可验证的小模块。我们强调“信息隐藏”和“接口设计”的重要性，讲解如何通过定义清晰的抽象层级来管理复杂性。内容涵盖面向对象设计（OOP）中的核心原则，如封装、继承与多态，但着重于它们作为抽象工具的应用，而非语言特性的罗列。我们将通过实际案例演示，如何识别问题的核心关注点，并将其隔离于实现细节之外。 第二章：复杂度分析的量化视角 性能不是凭空产生的，而是通过精确的分析和选择来实现的。本章深入介绍算法分析的数学基础，重点讲解大O表示法（O, Ω, Θ）的严格定义和实际意义。我们将详尽分析常见操作的时间复杂度和空间复杂度，并区分最佳、最坏和平均情况下的性能表现。读者将学会如何根据问题规模和约束条件，量化评估不同算法方案的优劣，从而做出数据驱动的决策。 第三章：内存模型与程序执行流 理解程序如何在底层硬件上运行，对于优化性能至关重要。本章探讨现代计算机的内存层次结构（寄存器、缓存、主存、磁盘），以及局部性原理（时间局部性和空间局部性）如何影响代码性能。我们会剖析栈（Stack）与堆（Heap）的生命周期管理，并讨论现代编译器和操作系统的优化策略如何与程序员的实现意图相互作用。这部分内容将帮助读者理解，为何简单的代码重构能带来数量级的性能提升。 第二部分：核心数据结构与组织范式 数据结构是组织和管理信息的方式，它直接决定了算法的效率。本部分将系统地介绍支撑绝大多数现代应用的关键数据结构。 第四章：线性结构的精深 本章聚焦于数组和链表（单向、双向、循环链表）的底层实现与应用场景。除了基本的增删查改操作，我们还将深入探讨动态数组的扩容机制、块状链表的优势与劣势。此外，栈（Stack）和队列（Queue）的抽象模型将被还原为具体的底层实现，并分析它们在表达式求值、任务调度等场景中的应用。 第五章：树形结构：层次与分治 树是处理层次化数据的核心工具。本章从二叉树的基础概念开始，逐步过渡到平衡搜索树（如AVL树和红黑树）的旋转与维护机制。我们将详细解析B树及其在数据库索引中的不可替代性，并探讨Trie树（前缀树）在字符串匹配和字典实现中的高效性。对树的遍历（前序、中序、后序、层序）的递归与非递归实现将被细致对比。 第六章：图论：网络与关系建模 图论是建模现实世界复杂连接关系（如社交网络、路由协议、依赖关系）的强大工具。本章从图的基本表示法（邻接矩阵与邻接表）入手，系统介绍两大核心遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示它们在连通性判断、拓扑排序中的应用。随后，我们将深入探讨最短路径问题，包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法，以及处理无权图的BFS优化。 第七章：散列技术与查找的极限 散列（Hashing）提供了接近O(1)的平均查找时间。本章详述散列函数的设计原则，包括如何选择好的散列函数以分散冲突。我们将分析常见的冲突解决策略，如链式法和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列），并讨论负载因子对性能的影响。同时，也会对比散列表与平衡树在特定应用场景下的取舍。 第三部分：高效算法的设计与实现范式 本部分将介绍几种解决复杂计算问题的核心算法设计范式，这些范式构成了算法设计的基础方法论。 第八章：分治策略的威力 分治法（Divide and Conquer）是化繁为简的典范。本章以著名的排序算法——归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）为例，详细剖析其递归结构和性能优化点，特别是快速排序中枢元选择对性能的关键影响。此外，还将涉及Strassen矩阵乘法等高级分治应用。 第九章：动态规划：最优子结构的重构 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章区分记忆化搜索（自顶向下）和递推计算（自底向上）两种实现方式。我们将通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，指导读者如何正确地定义DP状态和状态转移方程，从而避免重复计算，实现高效求解。 第十章：贪心算法的直觉与陷阱 贪心算法（Greedy Algorithms）追求每一步的局部最优解，以期达到全局最优。本章分析霍夫曼编码、最小生成树（Prim和Kruskal算法）等经典贪心应用，并着重强调：何时可以使用贪心策略，以及如何证明贪心选择的正确性，避免陷入局部最优的陷阱。 第十一章：回溯法与搜索空间剪枝 回溯法（Backtracking）是解决组合优化问题的系统化搜索方法，尤其适用于需要枚举所有可能解的场景（如八皇后问题、数独求解）。本章的重点在于如何设计有效的剪枝（Pruning）策略，即在搜索树的早期阶段就排除掉明显不可能产生有效解的分支，从而大幅压缩搜索空间。 结论：迈向工程实践的桥梁 《编程思维与现代算法精粹》旨在提供一个坚实的理论基础和丰富的实践案例库。掌握这些概念和范式，读者将能够： 1. 精准评估 任何算法方案的性能边界。 2. 灵活选择 适合特定数据和约束条件的最优数据结构。 3. 系统化地 应对复杂的计算难题，不再依赖于零散的技巧。 本书的最终目标是培养读者在面对新问题时，能够迅速构建出清晰、高效、可扩展的算法蓝图，使编程从一项简单的编码任务，升华为一门严谨的、富有创造性的工程科学。
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