具体描述
本书对数据通信的基础知识、网络的基本概念、网络体系结构、局域网工作原理与组网技术、网络管理与安全技术做子详细的介绍，并讲述了Windows2000组网的实用技术。
本书层次清晰，概念准确，内容丰富，图文并茂。本书既有适度的基础理论知识介绍，又有比较详细的组网实用技术的指导，注重理论与实践的结合，适合学生循序渐进地学习。
本书适用于普通高校相关专业本科生和专科院校计算机类专业的学生作为学习计算机网络课程的教材，也可供从事计算机网络应用与信息技术的工程技术人员学习参考。
《数据结构与算法分析（C语言版）》 书籍简介 在信息技术的广阔领域中，高效地组织和处理数据是构建任何复杂软件系统的基石。《数据结构与算法分析（C语言版）》正是这样一本深入探讨数据组织形式与计算效率的权威著作。它不仅仅是一本技术手册，更是一把通往优秀程序设计思维的钥匙。 本书的核心聚焦于软件开发中最基础也最关键的两个要素：数据结构与算法。数据结构是程序设计中用于组织、管理和存储数据的方式，它直接决定了程序处理信息的效率和可行性；而算法则是解决特定计算问题的精确指令序列，其设计与分析直接关乎程序的性能瓶颈。本书以经典的C语言作为实现载体，旨在帮助读者将抽象的理论概念与具体的代码实现紧密结合。 第一部分：基础与预备知识 本书的开篇部分为读者打下了坚实的理论基础。我们首先回顾了程序设计的基本要素，并重点阐述了分析算法效率的数学工具。 时间与空间复杂度分析： 这是理解算法优劣的核心语言。本书详细介绍了大O表示法（$O$）、大$Omega$表示法（$Omega$）以及紧致的$Theta$表示法。通过对递推关系式（如主定理）的系统讲解，读者将学会如何准确地量化算法在最坏、最好和平均情况下的性能表现，从而在设计阶段就能预判程序的运行效率。 递归与数学归纳法： 递归是许多高效数据结构和算法的灵魂。本书通过大量实例（如斐波那契数列、阶乘）展示了递归思维的简洁性与强大力量，并辅以严格的数学归纳法来证明递归算法的正确性与终止性。 第二部分：线性数据结构：组织与操作 本部分系统介绍了最常用、最基础的线性数据结构，它们是构建更复杂结构的基础模块。 数组（Array）与动态数组： 虽然简单，但数组在内存中的连续存储特性决定了其在随机存取方面的极致效率。本书深入探讨了静态数组的限制，并详细讲解了如何利用C语言指针和内存管理实现动态数组，动态调整容量、平移元素等操作的开销分析。 链表（Linked List）： 针对数组在动态插入/删除操作上的效率缺陷，本书全面介绍了单链表、双向链表和循环链表的结构、实现细节及其在内存分配上的特点。尤其强调了指针操作在链表增删改查中的精妙运用，以及如何处理边界条件（如空表、头节点）。 栈（Stack）与队列（Queue）： 这两种结构是基于受限访问原则的抽象数据类型（ADT）。栈（后进先出 LIFO）和队列（先进先出 FIFO）在函数调用管理、表达式求值（中缀转后缀/前缀）、缓冲区管理等领域有着不可替代的作用。本书不仅给出其基于数组和链表的两种实现方式，还分析了每种方式在不同应用场景下的优劣。 串（String）的表示与操作： 虽然在C语言中常以字符数组表示，但高效的字符串匹配算法（如朴素算法、KMP算法）是算法分析的经典案例。本书会深入剖析KMP算法中前缀函数的构建与应用，展示如何通过预处理避免不必要的字符比较，从而实现线性时间复杂度的匹配。 第三部分：非线性数据结构：层次与网络 非线性结构允许数据之间存在更复杂的关联，是处理复杂信息世界的关键工具。 树（Tree）： 树结构是分层数据的自然表示。本书从二叉树的概念入手，详细解释了二叉树的遍历（前序、中序、后序）及其在树结构重建中的应用。 二叉搜索树（BST）： BST的特性是左子树的值小于根节点，右子树的值大于根节点。本书深入分析了BST的查找、插入和删除操作的平均时间复杂度（$O(log n)$），但也明确指出了其最坏情况——即退化为链表（$O(n)$）的风险。 平衡二叉搜索树（AVL/红黑树基础）： 为了克服普通BST的退化问题，本书引入了平衡树的概念，重点讲解了AVL树的旋转操作（LL, RR, LR, RL）及其维持高度平衡的机制。对于红黑树，虽然实现复杂，但本书会剖析其核心的五条性质，理解其如何保证$O(log n)$的性能保证。 堆（Heap）与优先队列（Priority Queue）： 堆是一种特殊的完全二叉树，它满足堆序性（最大堆或最小堆）。本书详细讲解了如何利用数组高效地实现堆结构（无需指针），并着重分析了堆化的过程（Heapify）和如何利用堆实现高效的优先队列。堆不仅是实现高效排序（堆排序）的利器，也是 Dijkstra、Prim 等图算法的基础。 图（Graph）： 图是表示实体间复杂关系的最通用模型。本书首先介绍图的两种主要存储方式：邻接矩阵和邻接表，并对比它们在稀疏图和稠密图中的空间效率和操作时间。随后，重点展开图的基本遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），分析它们在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 第四部分：高级算法分析与应用 本部分将理论与实际应用更紧密地结合，介绍解决特定难题的强大算法。 图论经典算法： 最小生成树（MST）： 详细阐述如何利用Prim算法和Kruskal算法在带权连通图中寻找成本最低的树形结构，并分析两者的效率差异。 最短路径问题： 讲解如何利用Dijkstra算法（针对非负权边）和Bellman-Ford算法（可处理负权边，可检测负权环）来求解单源最短路径。 排序算法的深度剖析： 排序是检验算法分析能力的试金石。本书不仅复习了冒泡、插入、选择排序等简单算法，更着力于分析分治法在排序中的应用。详细讲解了归并排序（稳定的$O(n log n)$）和快速排序（平均表现优异的$O(n log n)$，重点分析了枢轴选择对性能的影响）。最后，会探讨适用于特定场景的非比较排序，如计数排序和基数排序。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的一大利器。本书通过经典的背包问题、最长公共子序列等案例，清晰地展示了自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录的递归）的实现思路，并强调如何构建正确的状态转移方程，这是DP算法设计的核心难点。 散列表（Hash Table）与冲突解决： 散列表追求平均$O(1)$的查找性能。本书深入探讨了哈希函数的设计原则，以及处理哈希冲突的主要方法，包括链地址法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探查、平方探查和双重散列）。对负载因子和重新散列（Rehashing）策略的讨论，确保了散列表在实际应用中的效率。 总结 《数据结构与算法分析（C语言版）》力求在严谨的数学分析与实用的C语言代码实现之间架起一座坚实的桥梁。通过对每种结构和算法的内部机制、性能瓶颈以及适用场景的细致剖析，本书旨在培养读者“用正确的数据结构解决正确的问题”的深刻洞察力，为所有致力于深入理解计算科学本质的读者提供一份不可或缺的学习资源。掌握这些知识，将使您的程序设计能力从“能跑起来”提升到“高效、健壮、优雅”的全新境界。
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