具体描述
本书介绍了C语言的相关知识，主要内容包括：程序设计基础、C语言概述、数据类型与表达式、C语言程序设计初步、数组、函数与变量、指针、结构体、共用体与用户自定义类型、预处理和文件等。
为便于不具备其他高级语言和程序设计基础知识的读者自学，编者力求概念准确、编排合理、循序渐进、深入浅出、讲解通俗，并且在介绍各章节内容的过程中，穿插相应的程序设计技巧、常用算法和具有实用价值的程序设计实例。同时，每章均安排了实训练习项目，有小结与适量的练习，强化了实践环节，有益于提高学生的实践技能。
本书是高职高专学生学习C语言程序设计的理想教材，也可作为大学本科、成人高校学生以及其他自学者学习C语言程序设计的参考书。
深入探索算法的奥秘：现代编程范式与高效实现 书籍简介 本书旨在为读者提供一套全面而深入的现代编程范式和高效算法实现的系统性知识体系。我们聚焦于当代软件开发领域中至关重要的理论基础与实践技能，特别是那些决定程序性能与可维护性的核心要素。本书内容涵盖从基础数据结构到高级并发模型的构建，力求通过严谨的逻辑推理和丰富的代码实例，帮助读者建立起对复杂系统设计的直观理解和扎实的操作能力。 第一部分：计算模型与抽象基础 本部分将重塑读者对计算本质的认识，超越具体的编程语言语法，深入到问题求解的底层逻辑。 1. 计算的哲学基石：图灵机与可计算性理论 我们首先回顾计算理论的经典模型，探讨图灵机如何定义了“可计算”的边界。这部分内容不仅是历史回顾，更是理解任何现代编程语言局限性的前提。我们将分析停机问题（Halting Problem）的不可判定性，并讨论其在软件验证和调试中的实际启示——即我们必须接受某些问题的理论上无法完全解决。 2. 形式化方法与程序正确性 程序的正确性是软件工程的终极目标。本章将引入谓词逻辑和Hoare逻辑，阐述如何使用数学工具来精确描述程序的前置条件、后置条件以及循环不变量。我们将详细分析归纳法在证明算法正确性中的应用，特别是对于递归函数的验证。通过对具体示例的剖析，读者将学会如何从“写代码”升华为“构造可证明正确的程序”。 3. 抽象数据类型（ADT）的构建与封装 我们将超越传统数组和链表的简单实现，重点探讨如何设计出健壮、可重用的ADT。核心内容包括：抽象数据类型的形式化规范、基于ADT的模块化设计原则，以及如何利用面向对象或模块化编程的特性（如封装和信息隐藏）来确保ADT的内部实现不被外部代码意外破坏。讨论将延伸至类型系统的强弱之分及其对程序可靠性的影响。 第二部分：核心数据结构与性能分析 本部分深入研究支撑高性能计算的结构，并提供严谨的性能分析工具。 4. 摊还分析与高级数据结构设计 仅使用最坏情况复杂度（Big O Notation）往往不足以描述某些数据结构（如动态数组或Fibonacci堆）的真实性能。本章将引入摊还分析（Amortized Analysis）这一关键工具，通过势能法等技术，精确评估一系列操作的平均成本。在此基础上，我们将详细剖析如B树族（B-Trees, B+Trees）在磁盘 I/O 敏感型应用中的优势，以及跳跃表（Skip Lists）在保持对数时间复杂度的同时，实现更简化的并发控制的潜力。 5. 图论算法的深度挖掘 图是建模现实世界复杂关系的基础。本书将详细讲解经典的最短路径算法（Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall）的变体及其在不同权重模型下的适用性。特别地，我们将投入大量篇幅讲解最小生成树（MST）算法（Prim, Kruskal）的高效实现，并探讨它们在网络设计和资源分配中的应用。连通性分析，如强连通分量（SCC）的Tarjan算法和Kosaraju算法，也将被深入解析。 6. 空间数据结构与最近邻搜索 随着数据维度的增加，高效检索变得至关重要。本部分将介绍 kd-Tree 和 R-Tree 等空间划分结构，用于优化二维和多维空间中的范围查询和最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）。我们将分析维度灾难（Curse of Dimensionality）对这些结构性能的影响，并简要介绍近似最近邻搜索（ANN）算法的初步概念。 第三部分：高级算法设计范式 本部分聚焦于解决复杂问题的通用策略和优化技巧。 7. 动态规划的优化与状态压缩 动态规划（DP）是解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。除了经典的背包问题和最长公共子序列，我们将重点讲解如何通过状态压缩技术（如使用位掩码 DP）来处理具有指数级状态空间但受限于较小集合大小的问题。此外，我们将探讨 DP 与矩阵快速幂的结合，用于求解线性递推关系。 8. 概率算法与随机化在工程中的应用 并非所有问题都需要确定性解。本章介绍如何利用随机性来设计更快速或更简单的算法。内容包括：Las Vegas 算法（保证正确性，时间随机）和 Monte Carlo 算法（时间确定，结果可能出错的概率）。我们将以快速排序的随机化版本和Karger的最小割算法为例，展示随机化在提升平均性能和简化实现方面的威力。 9. 字符串处理与模式匹配的进阶 高效的文本处理是现代搜索和生物信息学的核心。本书将详细介绍 Boyer-Moore 算法、KMP 算法的内部工作原理，并着重分析 Aho-Corasick 自动机在多模式实时匹配中的巨大优势。读者将学习如何利用有限自动机理论来构建高性能的文本解析器。 第四部分：并发、并行与系统交互 在多核处理器已成为标配的今天，理解如何安全有效地利用并行性是构建高性能系统的关键。 10. 并发模型与同步机制 本部分将区分并行性（Parallelism）和并发性（Concurrency）。我们深入探讨锁（Locks）、互斥量（Mutexes）、信号量（Semaphores）在保护共享资源中的作用，并分析死锁（Deadlock）、活锁（Livelock）和饥饿（Starvation）问题的成因及规避策略。此外，我们将介绍无锁（Lock-Free）和等待无关（Wait-Free）数据结构的初步概念，作为构建高吞吐量系统的方向。 11. 分布式计算的初步：一致性模型 当计算跨越多个节点时，一致性成为核心挑战。本章介绍 CAP 原理及其对现代分布式系统的指导意义。我们将简要概述 Paxos 或 Raft 协议的基本思想，说明它们如何在网络分区容错性（P）和可用性（A）/一致性（C）之间做出权衡，为理解大规模数据存储奠定基础。 本书的结构设计旨在引导读者从对“如何编程”的关注，逐步过渡到对“如何设计高效、可验证和可扩展的计算方案”的深入思考。通过对这些核心主题的全面覆盖，读者将获得进入下一代复杂软件系统设计的必备理论武器。
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