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出版者:陕西西北工业大学

作者:张军安

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2006-8

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787561220214

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 基础教程
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• 算法
• 数据结构

《数据结构与算法：核心概念与高效实现》 内容梗概： 本书深入探讨了计算机科学的基石——数据结构与算法。它旨在为读者构建一个扎实的理论基础，并引导读者掌握如何选择、设计和实现高效的数据结构与算法，以解决现实世界中的复杂计算问题。本书避开了对特定编程语言的语法细节的详细讲解，而是聚焦于算法的逻辑、效率分析以及数据在内存中的组织方式。读者无需具备深厚的编程经验，但对逻辑思维和数学概念有一定基础将有助于更好地理解内容。 第一部分：数据结构的基础 在开始探讨具体的数据结构之前，本书首先阐述了数据结构的基本概念。数据结构不仅仅是数据的堆砌，更是对数据组织、存储和管理的一种抽象。它直接影响到程序处理数据的效率和复杂度。本书将从以下几个方面展开： 数据抽象与封装： 介绍如何将数据及其操作封装在一起，形成独立的数据类型。这有助于我们关注“做什么”，而非“怎么做”，从而提高代码的可读性和可维护性。 线性结构 vs. 非线性结构： 区分两种基本的数据组织方式。线性结构如数组和链表，数据元素之间存在一对一的关系；非线性结构如树和图，数据元素之间可以存在一对多或多对多的关系。 抽象数据类型（ADT）： 引入ADT的概念，它是一种数学模型，定义了一组数据以及对这些数据进行的操作，而不关心具体实现细节。例如，栈（Stack）和队列（Queue）就是典型的ADT。 时间与空间复杂度分析： 这是理解算法效率的关键。本书将详细介绍大O记法（Big O notation），用于描述算法执行时间或所需空间随输入规模增长而增长的趋势。我们将学习如何分析不同操作在不同数据结构上的复杂度，从而做出最优选择。 第二部分：核心数据结构详解 本书将深入剖析各种经典且常用的数据结构，并分析它们的优缺点以及适用场景。 数组（Arrays）： 作为最基本的数据结构，数组提供了连续的内存存储和随机访问的特性。我们将探讨其优点（快速访问）和缺点（固定大小，插入/删除效率低）。 链表（Linked Lists）： 链表通过指针连接数据节点，克服了数组固定大小的限制，并提高了插入和删除的效率。本书将详细介绍单向链表、双向链表以及循环链表，并分析它们在不同操作下的复杂度。 栈（Stacks）： 遵循“后进先出”（LIFO）原则的栈，在函数调用、表达式求值等场景中发挥着重要作用。本书将讲解其基本操作（push, pop, peek）以及基于数组和链表的实现。 队列（Queues）： 遵循“先进先出”（FIFO）原则的队列，常用于任务调度、广度优先搜索等。本书将讲解其基本操作（enqueue, dequeue, front）以及基于数组和链表的实现。 哈希表（Hash Tables）： 哈希表通过哈希函数将键映射到数组的索引，实现平均O(1)的查找、插入和删除。本书将深入探讨哈希函数的选择、冲突解决（链地址法、开放地址法）等关键问题。 树（Trees）： 树是一种分层的数据结构，其中每个节点都有零个或多个子节点。本书将重点介绍： 二叉树（Binary Trees）： 每个节点最多有两个子节点。 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）： 满足左子节点值小于父节点值，右子节点值大于父节点值的性质，便于高效查找。 平衡二叉搜索树（Balanced BSTs）： 如AVL树和红黑树，通过自动调整结构来保证查找、插入和删除操作的最坏情况时间复杂度为O(log n)。 堆（Heaps）： 一种特殊的完全二叉树，满足堆属性（最大堆或最小堆），常用于优先队列和堆排序。 图（Graphs）： 图是由顶点（Nodes）和边（Edges）组成的集合，用于表示对象之间的关系。本书将介绍： 图的表示方法： 邻接矩阵和邻接表。 图的遍历算法： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 最短路径算法： Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。 最小生成树算法： Prim算法和Kruskal算法。 第三部分：核心算法与策略 在理解了数据结构的基础上，本书将聚焦于解决问题的算法，并介绍常用的算法设计策略。 排序算法（Sorting Algorithms）： 学习各种排序算法的原理、实现和复杂度分析。 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序。 高效排序： 快速排序、归并排序、堆排序。 其他排序： 计数排序、桶排序、基数排序（适用于特定数据范围）。 查找算法（Searching Algorithms）： 顺序查找（Linear Search）： 遍历查找。 二分查找（Binary Search）： 在有序数组中的高效查找。 递归（Recursion）： 深入理解递归的思想，如何将问题分解为更小的、相似的子问题，以及递归的优缺点和应用场景（如斐波那契数列、阶乘、汉诺塔等）。 分治策略（Divide and Conquer）： 将问题分解为独立子问题，解决子问题，然后合并结果。例如，归并排序、快速排序。 动态规划（Dynamic Programming）： 通过将问题分解为重叠子问题，并存储子问题的解来避免重复计算。本书将通过经典问题（如背包问题、最长公共子序列）来阐述动态规划的思想和实现。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 在每一步选择局部最优解，期望最终得到全局最优解。本书将通过实例（如活动选择问题、霍夫曼编码）来展示贪心算法的适用性和局限性。 回溯法（Backtracking）： 一种通过尝试所有可能的路径来找到解决方案的算法。当发现当前路径无法达到目标时，回溯到上一步重新尝试。常用于解决组合问题，如N皇后问题、数独求解。 第四部分：算法性能优化与思考 本书的最后部分将引导读者思考如何提升算法的效率，并对复杂问题进行分析。 算法效率的权衡： 讨论时间复杂度与空间复杂度之间的权衡，以及在不同场景下如何做出最佳选择。 算法设计的考量： 强调在实际应用中，选择合适的数据结构和算法对程序性能至关重要。 复杂度理论的入门： 简要介绍NP-完全性等概念，让读者对计算问题的难度有一个初步的认识。 实际问题中的应用： 通过一些实际场景，如搜索引擎的索引构建、社交网络的连接分析、数据库的查询优化等，来展示数据结构与算法的强大应用能力。 目标读者： 本书适合所有对计算机科学底层原理感兴趣的读者，包括但不限于： 希望深入理解程序运行机制的初学者。 希望提升编程能力，写出更高效、更优雅代码的开发者。 准备ACM/ICPC、LeetCode等算法竞赛的选手。 计算机科学、软件工程等相关专业的学生。 任何对算法设计与数据结构充满好奇心的探索者。 通过学习本书，读者将能够清晰地理解各种数据结构的工作原理，熟练掌握核心算法的设计与分析方法，并能够独立地解决实际计算问题，为未来更深入的计算机科学学习奠定坚实的基础。本书的目标是培养读者一种“用算法思考”的能力，使他们能够更有效地应对不断变化的计算挑战。

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这本书给我的感觉，更像是一部编程哲学入门读物，而不是一本纯粹的技术手册。作者在描述C语言的特性时，总是不自觉地将编程范式融入其中，让我们理解C语言作为“结构化”和“过程化”语言的核心精神。例如，它在介绍位运算时，并没有仅仅停留在计算层面，而是拓展到了数据压缩和加密的初步思想，让我体会到低级语言在性能优化上的巨大潜力。我尤其欣赏书中穿插的那些“思考题”，它们通常不是让你写出某个特定功能的代码，而是让你设计一个数据结构或者一个算法的框架，这极大地锻炼了我的逻辑抽象能力。这本书的语言风格是极其沉稳和理性的，它不煽动情绪，不使用夸张的词汇，而是用精确的逻辑链条引导读者一步步构建起对底层计算的深刻理解。读完后，我感觉自己对编程的理解层次得到了质的飞跃，它为我未来学习更复杂的系统级语言打下了无比坚实的基础。

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说实话，当我拿到这本教材时，我其实是抱着一种怀疑态度的。市面上的C语言书籍汗牛充栋，大部分都逃不过“枯燥”、“晦涩”的命运。但这本书的排版和内容组织却给我带来了惊喜。它在深入讲解的同时，非常注重知识点的串联和递进。比如，在讲解完循环结构后，它没有立刻跳到下一个不相关的知识点，而是立刻提供了一组既能巩固循环，又能稍微触及函数调用的综合小练习。这种“小步快跑”的教学节奏，极大地降低了学习曲线带来的挫败感。我特别欣赏它在处理“难点”时的态度——它不会避而不谈，而是选择用更清晰的图示和详尽的步骤来拆解这些难点，比如在处理函数传参时的“值传递”与“引用传递”的细微差别，它用动画般的方式在脑海中构建了内存的模型，让我茅塞顿开。这本书的严谨性毋庸置疑，但更难得的是它的“人性化”设计，让人感觉像是在和一个耐心的老师一对一交流，而不是在啃一本冷冰冰的字典。

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我对技术文档的审美要求比较高，很多技术书籍的界面设计和代码展示都让人感到视觉疲劳。这本书在视觉设计上明显下了一番功夫。它的配色方案柔和，代码块的语法高亮做得非常清晰，关键的概念和术语都会被巧妙地加粗或用不同颜色区分，使得阅读的焦点非常明确。更重要的是，它非常注重“错误处理”的教学。在讲解每一个功能实现后，作者总会列举几种常见的错误输入和程序崩溃的情况，并展示正确的调试步骤。这对于我这种在实际项目中摸爬滚打过的人来说，价值巨大。比起那些只教你如何成功运行代码的书，这本书更实在地教会了我如何面对失败——如何使用调试器定位问题、如何阅读编译器给出的警告信息。这种实战导向的叙事方式，让学习过程充满了解决谜题的乐趣，而不是单纯的知识灌输。

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这本书简直是为我这种编程小白量身定做的！我之前对C语言是一窍不通，感觉那些指针和内存管理简直是天书。但是这本书的讲解方式非常平易近人，它不是那种高高在上、拽着一堆专业术语轰炸你的教材。作者很懂得初学者的思维定式，总能找到最直观的比喻来解释那些抽象的概念。比如，它讲到结构体的时候，不是直接丢一个复杂的定义，而是通过一个“房间”或者“盒子”的比喻，让我一下子就明白了数据如何被组织起来。而且，书中的示例代码都非常贴近实际生活，读起来一点也不枯燥，看完一个章节，我都能立马动手敲出一些小小的程序，那种成就感真是无与伦比。更让我惊喜的是，书里对C语言的历史和发展脉络也有所介绍，让我明白这门语言为什么至今仍然如此重要，而不仅仅是让我学会几个语法规则而已。这本书真正做到了“授人以渔”，它教会我的不仅仅是代码，更是一种用计算机的逻辑去思考问题的思维方式，非常推荐给所有想入门编程的朋友。

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我是一名在校的大学生，需要一本既能跟上学校教学进度，又能在课后提供足够深度和广度拓展的辅导材料。这本书恰好满足了我的需求。它在基础概念的阐述上非常扎实，绝不敷衍，对于每一个关键字和操作符的底层原理都有深入的剖析，这对于期末考试复习简直是救命稻草。但它最让我称道的是对高级主题的处理——比如文件操作和动态内存分配。很多教材往往在讲到指针和动态内存时就戛然而止，只留下几个简单的 `malloc` 和 `free` 示例。然而，这本书花了大量的篇幅来讲解内存泄漏的排查、多级指针的复杂运用场景，甚至还触及了内存池的概念，这对于希望未来从事底层开发的我来说，是非常宝贵的“预习”。每一次我以为自己快要搞懂一个复杂的模块时，这本书总能抛出一个更深层次的问题，引导我去思考“为什么是这样”，而不是停留在“是什么”的层面，这种深度和前瞻性，绝对是顶尖教材的标志。

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