具体描述
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材·数据结构(C语言版)》是根据高职高专教育的特点、培养目标和教学要求而编写。全书共分8章，依次介绍了数据结构的基本概念、线性表、链接表、数组和广义表、树、图、查找和排序等。每章用大量的实例和图表来说明基本概念和方法。每章后配有丰富的练习题并给出了习题的参考答案。教材采用C语言与类C相接合的方式作为算法的描述语言，算法也尽可能地少用抽象定义，而更多的是给出具体算法，并力求算法更接近于实际应用，使读者能更快地提高编程能力。结合现代教育技术，教材配有多媒体课件以辅助教学，对抽象的数据结构辅之以形象的动画，不仅能提高学生的学习兴趣，也加深了对抽象概念的理解。
《计算思维与算法设计》 一、本书定位与核心理念 本书旨在为读者构建坚实的计算思维基础，并深入探讨算法设计与分析的核心技术。我们坚信，理解问题、分解问题、抽象模式并最终设计出高效的解决方案，是现代信息技术工作者必备的核心素养。本书不满足于对既有数据结构和算法进行机械性的罗列与复述，而是着重于培养读者“像计算机科学家一样思考”的能力。 核心理念：强调从实际问题出发，通过严谨的数学分析来指导算法的选择与优化，确保理论与实践的紧密结合。 二、主要内容模块划分 本书内容结构清晰，共分为六大部分，循序渐进地引导读者掌握计算科学的精髓。 第一部分：计算思维的基石——问题建模与抽象 本部分首先引入“计算思维”这一贯穿全书的思维模式。我们探讨如何将现实世界中的复杂问题转化为计算机可以处理的数学模型。 1. 问题的形式化描述：介绍离散数学中的基本概念如何应用于计算领域，包括集合论、关系与函数在算法描述中的作用。 2. 抽象的艺术：深入讲解数据抽象（Data Abstraction）的原则，如何定义清晰的接口（Interface）而不暴露底层的具体实现细节。 3. 递归思维的建立：系统阐述递归的本质，从斐波那契数列到汉诺塔问题，训练读者如何识别和定义递归关系，这是后续复杂算法设计的基础。 第二部分：算法效率的量化——性能分析与数学基础 效率是算法的生命线。本部分详细剖析衡量算法优劣的工具和方法。 1. 渐进分析法（Asymptotic Analysis）：全面介绍大O、大Ω、Θ符号的精确含义和使用场景。通过大量的实例对比，让读者深刻理解不同增长率的实际意义。 2. 求和与递归式的求解：专注于如何运用替换法、主定理（Master Theorem）等工具，精确求解复杂递归算法的运行时间。重点讲解如何将实际运行时间的测量与理论分析结果进行映射。 3. 最坏、最好与平均情况分析：区分这三种分析标准，并解释在不同应用场景下（如哈希表、排序）对不同分析结果的侧重。 第三部分：基础操作与高效组织——集合操作的优化 本部分聚焦于数据的基本组织形式，但重点在于如何实现高效的操作，而非仅仅停留在结构本身。 1. 线性结构的高效遍历与查找：对比数组和链表在随机访问和顺序访问中的性能差异。引入双向链表、循环链表等变体，分析其在特定插入/删除操作中的优势。 2. 栈与队列的抽象应用：重点不在于它们的定义，而在于它们在解决实际问题中的巧妙应用，例如表达式求值、广度优先搜索（BFS）的底层机制。 3. 抽象数据类型（ADT）的实现约束：探讨如何通过限制操作集合来实现特定的行为约束，以及这种约束如何影响整体系统的设计健壮性。 第四部分：面向搜索与优化的树形结构 本部分探讨层次化和分层结构在管理信息和加速查找中的作用，强调平衡性与动态维护的重要性。 1. 二叉搜索树（BST）的动态维护：详细分析标准BST在最坏情况下的性能退化，引出平衡化的必要性。 2. 自平衡机制的原理：深入剖析红黑树（Red-Black Tree）的五条性质及其维持平衡的旋转操作（左旋、右旋）的几何意义。重点是理解这些操作如何保证对数时间复杂度的查找、插入和删除。 3. B树与数据库索引：将讨论提升到外部存储的层面，介绍B树和B+树如何优化磁盘I/O操作，这是大规模数据管理系统的核心技术。 4. 堆（Heap）的构建与应用：重点分析堆化过程（Heapify）的线性时间复杂度，以及如何利用堆实现高效的优先队列，并为后续的堆排序做铺垫。 第五部分：排序的艺术与比较排序的极限 排序是算法领域研究最透彻的课题之一。本书将分类讨论排序算法，并探究理论上的性能瓶颈。 1. 比较排序的下界：运用决策树模型证明基于比较的排序算法在最坏情况下无法超越 $O(n log n)$ 的限制。 2. 分治法的经典应用：精讲快速排序（Quick Sort）的Pivot选择策略对性能的巨大影响，并分析其平均线性空间的使用情况。归并排序（Merge Sort）的稳定性分析。 3. 线性时间排序的可能性：介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法，阐述它们如何在特定数据范围内突破 $O(n log n)$ 的限制，以及它们的应用前提。 第六部分：图论算法——网络与关系的求解 图模型是描述复杂系统连接关系的最佳工具。本部分聚焦于图的遍历、连通性分析和优化路径寻找。 1. 图的表示法：对比邻接矩阵与邻接表的优劣，以及它们在空间占用和特定操作（如查询边是否存在）上的效率差异。 2. 图的遍历算法：系统区分深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在遍历模式和解决问题类型上的根本区别。 3. 最短路径问题：从无权图中的最短路径（BFS）到带权图的求解。详细推导和分析Dijkstra算法的正确性与效率，以及Bellman-Ford算法处理负权边的能力。 4. 最小生成树（MST）：深入理解Prim算法和Kruskal算法的贪婪选择性质，并证明其最优性。 三、教学特色与读者对象 本书语言严谨而流畅，避免使用晦涩的术语堆砌。每个章节都包含大量的“思维陷阱”提示，帮助读者识别常见的错误分析思路。 特色： 伪代码标准化：采用清晰、易于理解的伪代码，与主流编程语言风格保持一致，便于读者快速转化为实际代码。 复杂度可视化：提供大量图表，直观展示不同算法在数据规模增长时的性能对比。 理论与实践的桥梁：每部分后附有“设计挑战”，要求读者不仅要实现算法，更要根据特定约束条件（如内存限制、实时性要求）为问题选择并论证最优算法。 读者对象： 计算机科学、软件工程、电子信息工程等相关专业本科生及研究生。 希望系统性、深入地重塑计算基础的在职工程师。 对高效程序设计有浓厚兴趣，并希望掌握算法设计原理的编程爱好者。 通过本书的学习，读者将不再是简单的算法“使用者”，而是能够对算法进行批判性评估、创新性设计和严格分析的计算思维的实践者。
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