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出版者:人民邮电出版社

作者:李玲

出品人:

页数:299

译者:

出版时间:2005-2-1

价格:25.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115128386

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 教程
• 入门
• 编程
• 计算机
• 教材
• 学习
• 基础
• 算法

《数据结构与算法分析：C语言描述》图书简介 本书旨在深入探讨计算机科学领域的核心基石——数据结构与算法。不同于侧重于某一特定编程语言特性的教程，本书以严谨的理论分析和清晰的逻辑推导为核心，并选择C语言作为实现和演示的工具。选择C语言，是因为其作为底层语言的特性，能够让读者直接、清晰地洞察数据结构在内存中的具体组织方式，以及算法执行过程中的资源消耗细节，这对于理解效率和性能至关重要。 全书结构围绕“抽象数据类型（ADT）的定义与实现”和“算法的效率分析”两条主线展开。我们摒弃了过于花哨的图形界面或依赖高级框架的实现方式，回归到最纯粹的计算机科学本质。 第一部分：基础回顾与效率衡量 开篇将首先对读者已有的C语言基础进行必要的梳理，重点聚焦于指针、结构体、动态内存分配（`malloc`、`free`）等与数据结构实现紧密相关的部分。随后，我们将引入算法分析的数学基础。这是理解后续所有内容的关键。 我们将详细讲解渐近分析法，重点剖析大O记法（$O$）、大Ω记法（$Omega$）和大Θ记法（$Theta$）的精确含义和应用场景。通过实例，读者将学会如何根据输入规模的变化，准确预测算法的运行时间复杂度（时间复杂度）和空间需求（空间复杂度）。我们不会停留在表面的“快慢”描述，而是会深入探讨最坏情况、最好情况和平均情况分析的差异和适用性。此外，对递归算法的时间复杂度分析，特别是主定理（Master Theorem）的应用，将作为本部分的高级主题进行详尽的阐述和例证。 第二部分：线性与非线性数据结构 这一部分是本书的主体，系统地介绍了构成现代计算系统的各种基本数据结构。 线性结构的章节首先涵盖了数组（作为静态存储的基石），并引申至链表。我们会对比单向链表、双向链表和循环链表的实现细节，着重分析它们在插入、删除操作中相比于静态数组的性能优势和劣势。 随后，栈（Stack）与队列（Queue）作为限制性操作的抽象数据类型被介绍。栈的“后进先出”（LIFO）和队列的“先进先出”（FIFO）特性，将通过链表或数组实现来具体展示。我们会探讨它们在表达式求值、函数调用栈管理以及广度优先搜索（BFS）中的实际应用。 进入非线性结构的探讨，我们将首先聚焦于树（Tree）。二叉树是重点，包括完全二叉树、满二叉树的概念。遍历算法（前序、中序、后序）将用递归和非递归（基于栈）两种方式完整实现。 在此基础上，我们深入研究二叉搜索树（BST），分析其平均和最坏情况下的查找效率。为了解决BST在极端数据输入下可能退化成链表的问题，本书将详细介绍平衡搜索树的概念。虽然实现AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的完整代码量较大，但本书会着重剖析其旋转操作的原理和保持平衡的机制，以及它们如何保证$O(log n)$的最坏情况性能。 堆（Heap）作为一种特殊的树形结构，将作为优先队列（Priority Queue）的有效实现方式进行讲解。我们将详细分析如何使用数组高效地表示堆，并阐述堆化（Heapify）过程和`insert`/`extract_max`操作的线性对数时间复杂度。 第三部分：高级抽象与图论 散列表（Hash Table）是解决平均$O(1)$查找问题的关键技术。本书将详细讨论哈希函数的设计原则（均匀性、低冲突性），并系统比较不同的冲突解决策略：分离链接法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing），包括线性探测、二次探测和双重散列。负载因子（Load Factor）对性能的影响分析是本章的重点。 图（Graph）是描述复杂关系网络的核心工具。我们将从图的表示法入手，对比邻接矩阵和邻接表在不同稀疏度图上的空间效率和操作复杂度。 在图算法部分，本书将聚焦于经典的搜索和路径查找算法： 1. 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图结构上的实现及其在连通性判断、拓扑排序中的应用。 2. 最短路径算法：详细讲解Dijkstra算法（适用于非负权图）和Bellman-Ford算法（适用于包含负权边的图），并分析其时间复杂度。 3. 最小生成树（MST）：重点剖析Prim算法和Kruskal算法的实现细节和效率对比。 第四部分：算法设计范式与C语言实现考量 最后一部分将提升到算法设计哲学的层面。我们将探讨几种主要的算法设计范式： 分治法（Divide and Conquer）：通过实例（如归并排序、快速排序）展示如何将问题分解、解决子问题并合并结果。 贪心算法（Greedy Algorithms）：分析其适用条件（最优子结构和贪心选择性质），并给出如霍夫曼编码等经典案例。 动态规划（Dynamic Programming）：这是本部分的难点和重点。我们将通过斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等例子，讲解如何识别重叠子问题和最优子结构，区分自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录）的实现方式。 贯穿全书的C语言代码实现，都严格遵循清晰的模块化设计，并注重内存泄漏的预防和指针操作的安全性。每种数据结构和算法的实现都附带了详细的性能分析，旨在培养读者将抽象概念转化为高效、健壮的底层代码的能力。本书的最终目标是使读者不仅知道“如何实现”，更深刻理解“为何如此实现”以及“这种实现是否最优”。

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