二级C语言教程与试题解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京希望电子出版社

作者:李红

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2003-5-1

价格:25.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787894981233

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 教程
• 二级C语言
• 编程入门
• 教材
• 练习题
• 试题解析
• 计算机基础
• 数据结构
• 算法
• 程序设计

深入探索数据结构与算法的奥秘：高级篇 作者：张华 教授 著 出版社：科技文创出版社 ISBN：978-7-5588-1234-5 --- 内容简介： 本书是为那些已经掌握了基础编程概念，并渴望深入理解现代软件开发核心——数据结构与算法的读者量身打造的进阶教程。不同于侧重于基础语法和简单程序设计的入门读物，本书将读者的视野从“如何编写代码”提升到“如何设计高效的解决方案”的高度。 我们生活在一个数据爆炸的时代，无论是移动互联网、人工智能、大数据分析还是高性能计算，其底层逻辑都深深植根于高效的数据组织方式和优化的处理算法。本书正是为了填补这一知识鸿沟而创作，旨在系统、深入地剖析高级数据结构的设计原理、复杂算法的实现机制及其在实际工程中的应用考量。 第一部分：高级数据结构精讲 本部分将对基础数据结构进行拓宽和深化，引入更复杂、更专业的结构模型，重点阐述它们在内存管理、性能优化方面的独特优势。 第一章：树形结构的高级应用与优化 我们不再仅仅停留在二叉搜索树的层面。本章将重点探讨平衡树的构建与维护，详细解析 AVL 树 和 红黑树 (Red-Black Tree) 的旋转、着色、插入与删除操作的复杂性分析。读者将理解为什么红黑树是许多标准库（如 C++ STL 中的 `std::map` 和 `std::set`）的首选实现。 随后，我们将转向更适合处理大规模动态数据集的结构：B 树及其变种 B+ 树。深入剖析 B+ 树如何通过优化磁盘 I/O 提高范围查询的效率，这对于数据库系统的理解至关重要。此外，还会介绍如 Trie 树（前缀树） 在字符串匹配、字典实现中的高效性。 第二章：图论的深度解析与建模 图结构是描述复杂关系系统的基石。本章将从图的存储方式（邻接矩阵与邻接表）对比入手，过渡到高级应用。我们将详细讲解 最小生成树 (MST) 的两大经典算法：Prim 算法 和 Kruskal 算法，并讨论它们在网络规划中的应用场景。 在最短路径问题上，本书将超越 Dijkstra 算法，深入探讨 Bellman-Ford 算法 及其处理负权边的能力，并引入 Floyd-Warshall 算法 解决所有顶点对之间的最短路径问题。对于需要处理动态变化的路径查询，拓扑排序 在项目调度中的应用也将被详尽阐述。 第三章：散列（哈希）技术的深入与冲突解决 散列技术远不止于简单的数组查找。本章将系统探讨 哈希函数的设计原则，包括理想的均匀分布特性。重点分析常见的冲突解决策略：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing），特别是 线性探测、二次探测和双重散列 的性能权衡。此外，我们将介绍 一致性哈希（Consistent Hashing） 及其在分布式系统（如缓存集群）中如何最小化数据迁移的挑战。 第四章：堆与优先队列的工程实践 堆（Heap）是实现高效优先级操作的核心。本章将详细剖析 二项堆 (Binomial Heap) 和 斐波那契堆 (Fibonacci Heap) 的结构特性。虽然它们在最坏情况下的复杂度看似与标准二叉堆相近，但其在均摊时间复杂度上的优势（特别是在 Dijkstra 和 Prim 算法的某些变体中）将被用实际案例加以证明。 第二部分：核心算法与复杂度分析 本部分聚焦于算法设计的核心范式，并对算法的效率进行严谨的数学分析。 第五章：动态规划（DP）的精妙构建 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。本书将从最基础的斐波那契数列优化开始，逐步引入 背包问题（0/1 背包、完全背包、多重背包） 的状态定义与转移方程。随后，我们将处理更复杂的序列问题，如 最长公共子序列 (LCS) 和 编辑距离，并探讨如何通过空间优化（滚动数组）来减少内存消耗。 第六章：贪心算法与回溯搜索 贪心算法的有效性依赖于其“局部最优解能导致全局最优解”的特性。本章会通过 霍夫曼编码 和 区间调度问题 来阐明贪心选择的正确性证明。 对于搜索空间庞大的问题，回溯法（Backtracking） 提供了系统性的解决方案。我们将通过 八皇后问题、数独求解 等经典案例，展示如何有效地剪枝（Pruning）以减少不必要的搜索，从而将指数级复杂度的问题在实践中变得可行。 第七章：高级排序与选择算法 除了快速排序和归并排序的基础回顾，本章将深入探讨 堆排序的稳定性与性能。更重要的是，我们将介绍 线性时间选择算法（如中位数的中位数算法），旨在说明在不牺牲任何效率的前提下，如何找到一个集合中第 $k$ 小的元素。 第三部分：算法的进阶主题与实践 本部分将引入更具挑战性的算法领域，并强调算法在现代计算平台上的实际表现。 第八章：复杂度理论与 P/NP 问题概述 为了真正理解算法的“好坏”，必须理解计算复杂度的理论框架。本章将引入 大 O、大 Ω 和大 Θ 记号 的严格定义，并讲解 时间空间复杂度分析 的标准方法。重点讨论 P 类问题、NP 类问题 的定义，并对 NP 完全性 及其对现实世界问题的深远影响进行概述。 第九章：分治法与高级搜索技术 分治法（Divide and Conquer）是许多高效算法的基础。除了快速排序，本书将探讨 Strassen 矩阵乘法，展示如何通过分治策略打破传统 $O(n^3)$ 的限制。同时，本章将结合图论，详述 深度优先搜索 (DFS) 和 广度优先搜索 (BFS) 的迭代与递归实现，以及它们在迷宫寻路、连通分量查找中的应用。 第十章：实践中的性能考量与工具 理论知识必须落地。本章讨论了 缓存局部性 (Cache Locality) 对算法实际运行时间的影响，解释了为什么有时看似复杂度更高的算法在实际运行时性能更优。最后，本书将引导读者使用 性能分析工具（Profiling Tools） 来测量和定位代码中的性能瓶颈，从而实现从“能运行”到“跑得快”的转变。 --- 本书特色： 1. 深度而非广度优先： 专注于对核心高级结构和算法进行深入剖析，而非浅尝辄止地罗列所有算法。 2. 理论与实践并重： 每种结构和算法都配有严谨的数学分析和详尽的伪代码或 C/C++ 实现示例（不包含在本书的正式内容中，但作为补充材料提供思路），帮助读者理解其内在机制。 3. 面向系统设计： 强调理解数据结构如何影响操作系统、数据库和编译器等底层系统的性能表现。 目标读者： 计算机科学专业高年级本科生或研究生。 希望从初级程序员过渡到软件架构师的专业人士。 需要深入理解复杂系统底层逻辑的工程师。 本书旨在成为您通往高性能计算和复杂系统设计领域的坚实阶梯。掌握这些知识，您将能够自信地应对任何大规模数据处理和效率优化挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆