具体描述
《C语言程序设计》根据教育部考试中心制定的2008年版《全国计算机等级考试大纲（二级C语言程序设计）》编写而成。全书内容紧扣考试大纲，将笔试和上机内容紧密结合，依据丰富的教学经验，实施案例驱动教学，以典型考题的解析为主，将程序设计的基本知识点恰当地融入题例的分析过程中，使学生在学习过程中提高综合分析问题和解决问题的能力。
全书共分为13章和2个附录，包括运算符、数据类型、分支结构、选择结构、数组、函数、预处理、整型指针、字符串、指针高级应用、构造类型、位运算和文件等。附录中列举了C程序常见错误并给出了各章课后习题的参考答案。
《C语言程序设计》可作为非计算机类大学本科计算机程序设计基础教材，也可作为高职高专计算机专业教材以及等级考试培训教材和自学参考书。
《数据结构与算法导论》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数据结构与算法学习指南。在当今快速发展的计算科学领域，对高效处理和组织数据的能力要求日益提高，而数据结构与算法正是实现这一目标的核心基石。《数据结构与算法导论》并非一本枯燥的理论堆砌，而是一本侧重于概念理解、实际应用与性能分析的综合性教材。 全书结构严谨，内容覆盖了从基础概念到高级复杂结构的完整体系，重点突出算法的思维方式和实现技巧。 第一部分：基础与先导 本部分首先回顾了计算思维的本质，为读者搭建起理解后续复杂结构的必要数学和逻辑基础。 计算复杂度分析的基石： 详细介绍了大O、Ω和Θ表示法，强调了时间复杂度和空间复杂度分析在评估算法效率中的决定性作用。我们不仅讨论了渐近分析的数学原理，还深入剖析了在实际应用场景中，如何根据输入规模选择合适的分析工具。 基本数据组织： 回顾了数组（Array）的静态与动态特性，探讨了其在内存中的布局及其操作的底层机制。在此基础上，引入了线性表的抽象数据类型（ADT），并详细阐述了基于数组和链表的实现方式，对比了它们在插入、删除和访问操作上的性能权衡。 第二部分：线性结构的高级实现 本部分将线性结构的应用推向更深的层次，探讨了如何利用链式结构和栈、队列等抽象模型解决实际问题。 链表的精细化处理： 除了标准的单向链表，本书投入大量篇幅讲解了双向链表和循环链表。特别是对循环链表的应用场景，如缓冲区管理和任务调度中的应用进行了细致的剖析。 栈与队列的应用： 详细介绍了栈（Stack）作为“后进先出”结构的原理及其在函数调用机制、表达式求值（中缀转后缀/前缀）中的核心地位。同时，深入讲解了队列（Queue）的FIFO特性，并特别关注了循环队列的实现技巧，以优化空间利用率，并探讨了双端队列（Deque）的多功能性。 应用案例： 包含多个经典案例，例如使用栈实现括号匹配校验，以及使用队列优化广度优先搜索（BFS）的基础框架。 第三部分：非线性数据结构的深度探索 本部分是全书的核心，专注于树形结构和图结构，这是解决复杂层级和网络关系问题的关键工具。 树（Tree）的结构与遍历： 详细定义了树的术语和性质。重点剖析了二叉树（Binary Tree）的结构，并系统讲解了前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现。 平衡搜索树的构建： 区别于普通二叉搜索树（BST）在极端情况下的性能退化，本书详细介绍了如何维护树的平衡。红黑树（Red-Black Tree）和AVL树的旋转操作、颜色/高度维护机制被分解为易于理解的步骤，确保读者能够掌握其动态维护的精髓。 堆（Heap）结构与优先级队列： 介绍了最大堆和最小堆的构造过程，特别是“原地建堆”算法（Heapify）的效率分析。堆是实现高效优先级队列的基础，本书将讲解如何使用堆实现Dijkstra算法中的优先队列部分。 图论基础与表示： 系统介绍了图（Graph）的概念、术语（如度、路径、连通分量）。重点对比了邻接矩阵和邻接表两种主要的图存储方式，并分析了它们在稀疏图和稠密图中的适用性差异。 第四部分：核心算法与优化策略 本部分将理论与实践紧密结合，专注于高效算法的设计、分析与实现。 排序算法的全面对比： 从基础的冒泡排序、插入排序、选择排序开始，逐步过渡到更高效的分割统治（Divide and Conquer）策略，如快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort）。对于快速排序，书中不仅提供了标准实现，还深入讨论了枢轴选择策略对最坏情况的影响。接着，讲解了基于比较的排序的理论下界——堆排序（Heapsort），并分析了计数排序、桶排序和基数排序等非比较排序的适用条件和线性时间复杂度。 图遍历算法的精髓： 深入讲解了深度优先搜索（DFS）及其在拓扑排序、查找强连通分量（Tarjan/Kosaraju算法）中的应用。同时，详述了广度优先搜索（BFS）在无权最短路径问题中的不可替代性。 最短路径与最小生成树： 系统讲解了解决单源最短路径问题的Dijkstra算法和处理包含负权边的Bellman-Ford算法。在最小生成树（MST）方面，重点阐述了Prim算法和Kruskal算法的逻辑差异和实现细节。 第五部分：高级主题与现代应用 最后一部分探讨了更前沿或具有高度专业性的主题，为读者未来深入学习打下基础。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 强调DP的两个核心要素——最优子结构和重叠子问题。通过斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典案例，引导读者掌握自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的解题范式。 散列表（Hash Table）的理论与实践： 详细解释了散列函数的设计原则、冲突解决策略（链式法、开放地址法及其探查序列），并分析了理想情况下接近O(1)平均时间复杂度的实现机制。 全书每章后均附有大量精心设计的编程练习，覆盖了从基础验证到复杂系统设计的各个层面，旨在培养读者独立分析和解决实际问题的能力。本书适合计算机科学专业学生、软件工程师以及所有希望系统提升编程技能和算法思维的从业人员阅读。
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