具体描述
本书是和吴文虎编著的《程序设计基础（第2版）》（清华大学出版社2004年出版）配合使用的参考书。内容包括2部分：第1部分包括了《程序设计基础（第2版）》书中全部习题和参考解答‘第2部分为上机指导，介绍了上机操作、程序的错误类型分析、调试工具、利用Debugger调试实际程序和调试程序练习等内容。
本书不仅可作为《程序设计基础（第2版）》的参考书，还可以作为其他C语言程序设计教材的参考书，供高等学校师生、计算机和自动化技术领域的科研人员参考使用。
好的，以下是针对一本名为《程序设计基础（第2版）习题解答与上机指导》的图书，撰写的一份详细的、不包含该书内容的图书简介： --- 《数据结构与算法分析：C++ 描述（第3版）》 深入理解与高效实现的核心指南 内容概述 《数据结构与算法分析：C++ 描述（第3版）》是一本专注于计算机科学核心基础——数据结构与算法设计的权威教材。本书旨在为读者提供一个坚实而全面的理论框架，并结合当前主流的C++编程语言，教授如何设计、分析和实现高效的算法。 本书不仅仅是概念的罗列，更强调算法背后的数学分析和工程实践能力。它系统地覆盖了从基础线性结构到复杂图论算法的广阔领域，确保读者能够熟练掌握应对复杂计算问题的必备工具集。 核心特色与结构深度解析 本书的结构设计遵循循序渐进的原则，从最基本的抽象数据类型（ADT）概念入手，逐步深入到更复杂的分析技术和应用场景。 第一部分：基础与分析方法 本部分奠定了后续学习的数学和分析基础。它详细介绍了算法效率的衡量标准——渐近记号（大O、Ω、Θ记号），并深入讲解了递推关系式的求解技巧，尤其是主定理在分析分治算法中的应用。 重点内容包括： 1. 算法效率评估： 详细阐述了时间复杂度和空间复杂度的精确计算方法，确保读者能够量化代码性能。 2. 数学工具箱： 对概率论在平均情况分析中的应用进行了详尽的讲解，特别是在分析散列表和快速排序等依赖随机性的算法时至关重要。 3. 递归与迭代的转换： 教授如何将复杂的递归结构转换为高效的迭代实现，优化栈空间使用。 第二部分：基本数据结构与实现 这一部分聚焦于最常用且基础的数据组织方式，并严格使用C++标准库特性进行实现演示。 线性结构精讲： 深入探讨了链表（单向、双向、循环）的实现细节、内存管理挑战，以及栈与队列在函数调用、表达式求值中的实际应用。 数组与向量（Vectors）： 比较了静态数组与动态数组（如`std::vector`）的性能差异，重点分析了动态数组的扩容机制及其摊还分析。 抽象与封装： 强调如何使用C++的类和模板来构建健壮、可复用的抽象数据类型接口，分离接口与实现。 第三部分：树形结构与搜索优化 树是分层数据管理的基石。本书对各类树结构进行了细致的剖析。 二叉树家族： 完整覆盖了二叉树、二叉搜索树（BST）的插入、删除和遍历操作。 平衡搜索树理论： 重点讲解了AVL树和红黑树的旋转机制和维持平衡的严格规则。对于红黑树，本书提供了清晰的案例演示，解释了插入和删除操作如何通过颜色调整和局部旋转来保证 $O(log n)$ 的最坏情况性能。 堆结构（Heaps）： 深入分析了二叉堆（Min-Heap/Max-Heap）的构建、合并与删除操作，并将其应用于优先队列的实现。 B 树与B+ 树： 专门辟章讲解了这些针对外部存储（磁盘I/O）优化的多路搜索树，对于理解数据库索引原理至关重要。 第四部分：排序算法的深度比较 排序是算法分析的经典领域，本书提供了远超基础排序的深度对比。 基础排序回顾： 对插入排序、选择排序、冒泡排序的局限性进行了简要回顾。 分治排序的极致： 详细剖析了快速排序的枢轴选择策略、对最坏情况的规避，以及归并排序的稳定性保证。 线性时间排序： 重点阐述了计数排序、基数排序和桶排序的原理和适用场景，解释了它们如何在特定约束下突破 $O(n log n)$ 的限制。 外部排序： 简要介绍了当数据量大于内存容量时，如何使用多路归并等技术处理数据。 第五部分：图算法的广泛应用 图论是解决网络、路径规划、依赖关系等问题的核心工具。 图的表示： 详细比较了邻接矩阵与邻接表在不同稀疏度图上的存储效率和操作开销。 图的遍历： 深入讲解了深度优先搜索（DFS） 和 广度优先搜索（BFS） 的机制，并展示了它们在拓扑排序、连通分量查找中的应用。 最短路径算法： 完整覆盖了Dijkstra 算法（单源最短路径）和Bellman-Ford 算法（处理负权边），并对Floyd-Warshall 算法（所有对最短路径）进行了推导。 最小生成树（MST）： 细致讲解了 Prim 算法 和 Kruskal 算法，并从贪心策略的角度论证了其正确性。 第六部分：高级主题与算法设计范式 最后一部分将读者的视野拓展到更具挑战性的计算问题和通用的设计方法论上。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 通过区间调度、霍夫曼编码等经典案例，阐明何时贪心选择能保证全局最优解。 动态规划（Dynamic Programming）： 侧重于“最优子结构”和“重叠子问题”的识别，通过背包问题、最长公共子序列等案例，系统展示自底向上（Bottom-Up）与自顶向下（Top-Down, 带备忘录）的实现技巧。 计算复杂度理论导论： 介绍了 NP 问题的概念，P、NP、NP-Complete 类的基本定义，并探讨了不可解问题的存在性（如停机问题）。 目标读者 本书非常适合以下群体： 计算机科学专业的本科生与研究生： 作为核心课程《数据结构》或《算法分析与设计》的指定或参考教材。 软件工程师与开发者： 希望系统性回顾或深入提升自身算法功底，以便在系统设计、性能调优和面试准备中取得优势的专业人士。 对 C++ 编程有一定基础，并希望将理论知识转化为高效工程实践的学习者。 本书的详尽推导、严谨的数学证明和丰富的 C++ 代码实例，确保了理论的深度与工程的实用性完美结合。阅读本书后，读者将具备分析任何复杂计算问题的能力，并能自信地设计出性能卓越的软件组件。 ---
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[昔日所读] 大一 程序设计基础 教材习题集
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