具体描述
《数据结构:C语言描述》主要包括数据结构的基本概念、基本的数据结构（线性表、栈和队列、串、数组与广义表、树、图）和基本技术（查找方法与排序方法）三个部分。《数据结构:C语言描述》除重点介绍了数据的组织技术外，还贯穿了程序设计中应掌握的技术，如参数传递技术、动态处理的指针技术、数组技术、递归技术与队列技术等。另外，《数据结构:C语言描述》给出了许多经典的查找与排序算法，为读者继续拓展思路提供线索。
《数据结构:C语言描述》是在第一版的基础上修订而成的，内容丰富，概念清晰，技术实用，同时还配有大量的例题、习题和实习题。《数据结构:C语言描述》将读者熟悉的标准C语言作为算法描述的语言，采用了面向对象的方法来讲述数据结构中的技术，这种描述体系也是《数据结构:C语言描述》特色之一。
《数据结构:C语言描述》既可作为大专院校计算机等专业数据结构课程的教材，也可供从事计算机开发和应用的工程技术人员学习和参考。
《算法设计与分析导论》 内容提要： 本书深入探讨了现代计算机科学的基石——算法的设计、分析与实现。我们不仅仅关注“如何解决问题”，更侧重于“如何高效、优雅地解决问题”。全书以严谨的数学基础为支撑，结合丰富的实际案例，系统性地引导读者掌握解决复杂计算难题的思维框架。 第一部分：基础与预备知识 本部分旨在为后续的深入学习打下坚实的理论基础。 第1章：计算思维的建立 本章从计算的本质出发，讨论图灵机模型作为理论基石的重要性，区分了可计算性与不可计算性。着重介绍了“算法”这一核心概念的严谨定义，包括输入、输出、确定性、有限性与有效性。我们详细阐述了算法分析的必要性，为何需要超越简单的正确性验证，进入效率的考量。初步引入了渐近符号（$O, Omega, Theta$），并详述了它们在描述算法性能随输入规模增长趋势上的数学意义和应用规范。本章强调培养一种“机器视角”的思维模式，将现实问题抽象为计算模型。 第2章：递归与基本数据结构 递归是算法设计中最强大的工具之一。本章详细剖析了递归关系的构建、求解（如主定理的应用）以及深度优先搜索（DFS）的底层逻辑。同时，本章作为数据结构的回顾与铺垫，系统梳理了线性结构，包括数组的底层内存布局与操作效率分析，链表（单向、双向、循环）的实现细节与适用场景，以及栈（Stack）和队列（Queue）作为抽象数据类型的应用，特别强调了它们在过程调用和广度优先搜索（BFS）中的作用。 第二部分：核心算法范式与分析 本部分是全书的核心，聚焦于几种最经典、最具有普适性的算法设计范式。 第3章：分治法：化繁为简的艺术 分治法是处理大规模问题的首选策略。本章以经典的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）为例，深入剖析了如何分解问题、解决子问题以及合并结果。我们对快速排序的最坏情况和平均情况进行了严格的概率分析，并探讨了“随机化枢轴选择”在实践中的意义。此外，本章还介绍了分治法在计算几何中的应用，例如计算平面上最近点对的算法，展示了其在二维空间问题中的强大威力。 第4章：贪心算法：局部最优的集合 贪心算法的设计哲学在于每一步都做出当前看起来最好的选择，而不考虑后续影响。本章通过霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程，展示了如何利用优先级队列来高效实现贪心选择。其他经典案例包括活动安排问题和最小生成树问题的初步探讨（为后续的图论章节做铺垫）。重点讨论了证明一个贪心算法正确性的关键步骤：贪心选择性质和最优子结构性质的验证。 第5章：动态规划：避免重复计算的智慧 动态规划（DP）是处理具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。本章从斐波那契数列的效率优化出发，引出DP的核心思想——自底向上（迭代）与自顶向下（带备忘录的递归）。我们系统讲解了DP的经典应用：最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法和0/1背包问题。对于背包问题，我们将详细分析如何构建状态转移方程，并讨论其时间复杂度与空间复杂度的权衡。 第三部分：高级数据结构与图论基础 本部分将算法效率的提升建立在高效数据结构的支持之上，并引入了离散数学中至关重要的图结构。 第6章：高效查找结构：平衡与范式 本章深入探讨了如何保证查找、插入和删除操作的时间复杂度维持在对数级别。重点讲解了平衡二叉搜索树（AVL树与红黑树）的维护机制，特别是旋转操作在恢复树平衡中的作用。随后，我们介绍了B树和B+树，分析了它们在磁盘I/O限制下的优势，是数据库索引设计的基石。最后，我们引入了散列表（Hash Table），分析了不同的冲突解决策略（如链式法、开放寻址法）及其对平均性能的影响。 第7章：图算法 I：连通性与路径探索 图是表示复杂关系的首选模型。本章侧重于图的表示法（邻接矩阵与邻接表）及其适用性分析。我们详细阐述了广度优先搜索（BFS）在查找无权图最短路径中的应用，以及深度优先搜索（DFS）在计算图的强连通分量（SCC）和拓扑排序中的关键作用。拓扑排序部分特别讨论了其在项目调度和依赖关系解析中的实际意义。 第8章：图算法 II：最短路径与最小代价 本章关注图上的代价优化问题。首先，我们使用Dijkstra算法解决单源最短路径问题，并分析其在优先队列优化下的性能表现，同时明确指出其不能处理负权边。随后，引入Bellman-Ford算法，讨论其如何检测并处理图中的负权环。最后，介绍Floyd-Warshall算法，用于解决所有顶点对之间的最短路径问题，并探讨其在动态规划视角下的实现细节。 第四部分：高级主题与计算复杂度 本部分将视角从具体的算法提升到计算理论的层面。 第9章：最小生成树（MST） 本章回归图论，专注于寻找连接所有顶点的最小总代价边集。详细对比和实现了两种经典算法：Prim算法和Kruskal算法。我们分析了它们在不同图结构（稠密图与稀疏图）下的效率差异，并展示了它们如何利用贪心策略完美解决MST问题。 第10章：计算复杂性理论导论 算法设计必须与计算的内在限制相结合。本章系统介绍了多项式时间（P类问题）的概念，以及NP类问题的定义——即可以在多项式时间内验证解的问题。重点剖析了NP-完全性（NP-Completeness）的概念，并详细展示了如何使用归约（Reduction）的方法来证明一个问题（如布尔可满足性问题SAT或哈密顿路径问题）的NP-完全性。这部分内容旨在帮助读者理解哪些问题可能没有高效（多项式时间）的精确解法，从而转向近似算法或启发式方法。 本书特点： 1. 理论与实践结合： 每一章都包含大量的伪代码和伪代码的效率分析，鼓励读者动手实现。 2. 严格的数学推导： 确保对算法正确性和性能的论证基于扎实的数学基础。 3. 思维范式训练： 强调算法设计范式的学习，而非简单记忆特定算法。 4. 面向现代计算： 覆盖了从底层数据结构到高级复杂度理论的广阔领域，为后续深入学习机器学习、系统优化等领域奠定坚实基础。
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神马也不会 求过求过
评分学校发的教材就是这本，这本书完全是为了介绍某种数据结构而介绍某种数据结构 还好期末开卷考，考完就把书卖了，找了本邓俊辉老师的书重学
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