具体描述
《21世纪高等学校精品规划教材•C语言程序设计(第3版)》分为12章，主要内容包括：C语言概述、数据类型、运算符和表达式、简单程序设计、选择结构程序设计、循环结构程序设计、数组、函数、指针、结构体、共用体与枚举，位运算，文件，面向对象程序设计及C++简介。《21世纪高等学校精品规划教材•C语言程序设计(第3版)》采用“案例驱动”的编写方式，以程序设计为中心，语法介绍精炼，内容叙述深入浅出、循序渐进，程序案例生动易懂，具有很好的启发性。每章均配备教学课件和精心设计的习题。《C语言程序设计(第3版)》配套的《C语言程序设计实训与考试指导(第三版)》附有光盘和C语言题库及练习软件系统，以方便读者复习考试和上机操作，其中大容量题库及练习软件系统经过长期的测试和验证，对教学具有很高的参考价值。
《数据结构与算法：核心原理与实践》 内容概要： 本书旨在系统深入地剖析计算机科学的基石——数据结构与算法。我们不仅仅停留在对经典结构的罗列，更着重于阐释其背后的设计哲学、性能权衡以及在真实世界复杂问题中的应用。全书结构严谨，内容覆盖了从基础的数组、链表、栈、队列，到高级的树（包括二叉搜索树、AVL树、红黑树）、图，以及散列表（哈希表）的详尽实现与优化策略。在算法部分，重点讲解了排序（如快速排序、归并排序、堆排序）、搜索（如深度优先搜索、广度优先搜索、A搜索），以及动态规划和贪心算法的设计范式与适用场景。 第一部分：基础数据结构与抽象 第一章：初识数据结构与复杂度分析 本章作为理论基石，首先界定了数据结构在计算中的核心地位。我们详尽阐述了时间复杂度和空间复杂度的概念，并重点介绍了使用大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号进行渐进分析的方法论。通过对比线性搜索和二分搜索在不同规模输入下的性能差异，直观展示了算法效率的重要性。此外，还探讨了抽象数据类型（ADT）的概念，强调了数据结构设计应先于具体实现的选择。 第二章：线性结构：数组、链表与迭代器 本章深入探讨了最基础的线性数据结构。数组部分讨论了其优点（随机访问的常数时间特性）与局限（固定大小和插入/删除的线性时间开销）。链表部分则细致区分了单向链表、双向链表和循环链表，并提供了高效实现节点插入与删除的技巧。特别地，我们引入了“迭代器”的概念，展示了如何通过统一的接口屏蔽底层数据结构差异，实现结构无关的遍历操作。 第三章：栈与队列：后进先出与先进先出 栈（Stack）和队列（Queue）作为两种关键的受限访问结构，在本章得到充分解析。栈的应用场景，如表达式求值（中缀转后缀）、递归的实现机制，将被作为核心案例进行剖析。对于队列，我们不仅覆盖了标准队列，还深入探讨了双端队列（Deque）和优先级队列（Priority Queue）的实现方式，特别是优先级队列如何借助于堆结构实现高效操作。 第二部分：非线性结构与高级抽象 第四章：树结构：层次化数据的组织 树是处理层次关系数据的核心工具。本章从基础的树的定义、术语入手，详细讲解了二叉树的遍历方法（前序、中序、后序）。随后，我们聚焦于自平衡二叉搜索树，特别是AVL树和红黑树。对于红黑树，我们不仅展示了其旋转操作和插入/删除后的再平衡机制，还从理论上证明了其对数高度的保证，这是其高效性能的保证。 第五章：散列表（哈希表）：查找的艺术 散列表提供了接近期望 $O(1)$ 查找的强大能力。本章深入探讨了哈希函数的构造原理，包括除法、乘法和全域哈希等方法。处理冲突是本章的重点，我们将对比链式法和开放寻址法（线性探测、二次探测、伪随机探测）的优缺点，并分析不同装载因子对性能的实际影响。 第六章：堆结构与堆排序 本章专门探讨了堆（Heap），一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先级队列。我们详细说明了最大堆和最小堆的结构特性，并提供了一个基于数组实现的稳定、高效的堆化（Heapify）过程。堆排序的完整流程和其 $O(N log N)$ 的时间复杂度分析是本章的结论。 第七章：图论基础与表示法 图结构是建模复杂关系网络的基石。本章首先定义了图的基本元素（顶点、边、权重、有向/无向），随后详细对比了邻接矩阵和邻接表两种主要的存储表示方法，并分析了它们在稀疏图和稠密图中的性能差异。 第三部分：核心算法范式 第八章：搜索算法：遍历与路径发现 本章聚焦于图和树的搜索技术。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）作为基础遍历方法，将被用于解决连通性、拓扑排序等问题。对于加权图，我们引入了 Dijkstra 算法来求解单源最短路径，并讨论了 Bellman-Ford 算法处理负权边的能力。 第九章：排序算法的效率比较 排序是算法领域最经典的问题之一。本章不仅实现了冒泡、选择、插入等基础 $O(N^2)$ 算法，更重点分析了基于比较排序的理论下限。快速排序的“分治”策略及其对枢轴选择的敏感性将被深入探究；归并排序的稳定性与最坏情况分析也将被详细阐述。 第十章：高级算法设计：动态规划与贪心 本章将算法设计提升到范式层面。动态规划（DP）部分，通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，讲解如何识别重叠子问题和最优子结构，并阐述自底向上（Bottom-Up）与自顶向下（Top-Down with Memoization）的实现差异。贪心算法部分，则侧重于证明贪心选择性质和最优子结构性质是其正确性的前提，以活动选择问题为例进行说明。 实践与展望： 本书的每个章节都配备了大量的代码示例，这些示例统一使用一种现代、高效的语言实现，旨在帮助读者理解理论与实践之间的桥梁。我们鼓励读者不仅要“知道”这些结构和算法是如何工作的，更要理解“为什么”它们是这样设计的，以及在面对实际工程挑战时，如何根据约束条件做出最佳选择。本书的最终目标是培养读者对计算效率的敏感度和系统化的故障排除能力。
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