具体描述
本书严格遵循C语言标准，全面、系统地阐述了C语言的基本概念、语法和语义，以及C语言进行程序设计的方法和技术。内容包括数据类型、运算符和表达式、流程控制、数组、函数、指针、构造类型、文件和C+斗基础。其中，对C语言的表达式、类型转换、函数和指针的用法等重点和难点均作了明确而详细的介绍。
本书概念清楚、叙述详实、内容新颖实用、实例典型丰富、要点清晰明了。实例程序均经过上机调试运行，大部分给出了算法的思路分析。每章末均附有本章小结及精选的习题，便于教学。
本书是一本准确而又较全面、深入反映标准c的程序设计教材，适合作为高职高专院校计算机、通信、电子、自动化等信息学科的教学使用，可作为全国计算机二级考试C语言的辅导用书，也适合广大科技人员和自学者参考。
书籍名称：数据结构与算法（Python实现） 导语：驾驭复杂性，构建高效能软件的基石 在当今快速迭代的软件开发领域，仅仅掌握一门编程语言已远远不够。真正的挑战在于如何组织和处理信息，以及如何设计出能够快速响应用户需求、稳定运行的系统。本书《数据结构与算法（Python实现）》正是为解决这一核心问题而生。它不再停留在语言特性的表面介绍，而是深入到计算机科学的底层逻辑，系统地剖析数据在内存中的组织方式，以及解决计算难题的精妙策略。 本书的定位是连接理论知识与工程实践的桥梁。我们选择使用目前业界最为流行、语法简洁且应用广泛的Python语言作为实现工具，旨在降低初学者理解复杂概念的门槛，同时确保内容的前沿性和实用性。本书内容严谨，结构清晰，旨在培养读者面向问题解决的思维模式，而非简单的代码堆砌。 --- 第一部分：数据组织的艺术——基础数据结构精讲 本部分聚焦于最基本、最核心的数据组织形式，为后续复杂算法的实现奠定坚实的结构基础。我们不仅仅展示如何使用Python内置的数据类型，更重要的是理解它们在底层是如何构建和优化的。 第1章：数组与动态数组的深层解析 数组，作为最基础的线性结构，其随机访问的高效性是其他结构难以比拟的。本章将详细探讨固定大小数组的内存布局，以及Python `list`（动态数组）是如何通过内存重分配和扩容策略（如二倍增长机制）来实现其动态特性的。我们将分析扩容操作带来的摊销时间复杂度，理解为什么说在Python中平均插入操作是$O(1)$。 第2章：链表家族的变奏与应用 链表提供了比数组更灵活的插入和删除操作，但代价是牺牲了随机访问的效率。本章将全面覆盖： 单向链表（Singly Linked List）：重点剖析节点的结构和指针操作，实现节点的添加、删除和查找功能。 双向链表（Doubly Linked List）：引入前驱指针的概念，探讨其在实现某些高级操作（如LRU缓存）中的优势。 循环链表（Circular Linked List）：讨论其在特定场景下的应用，例如缓冲区管理。 第3章：栈（Stack）——后进先出（LIFO）的逻辑 栈作为一种受限的线性结构，其操作的简单性蕴含着强大的递归替代能力。本章将通过顺序栈（基于数组实现）和链式栈（基于链表实现）两种方式来构建栈结构，并重点讲解栈在函数调用机制、表达式求值（中缀转后缀）和括号匹配等经典问题中的核心作用。 第4章：队列（Queue）——先进先出（FIFO）的秩序维护 队列是处理序列化任务、系统缓冲和广度优先搜索的基础。本章将深入探讨： 标准队列的实现：使用数组实现时，如何有效地解决“假溢出”问题（通过循环队列的机制）。 优先队列（Priority Queue）：引入堆（Heap）的概念，作为实现高效优先队列的基础，为后续算法做铺垫。 --- 第二部分：非线性结构的魅力与力量 线性结构无法有效表示现实世界中复杂的关系网络。本部分转向探索非线性结构，它们是现代计算机系统（如图形界面、网络拓扑、知识图谱）建模的基石。 第5章：树（Trees）——层次化数据的组织典范 树结构是理解分层数据和高效搜索的关键。本章内容丰富且深入： 树的基本术语与性质：如度、深度、高度和森林的概念。 二叉树（Binary Trees）：详细讲解三种主要的遍历方法（前序、中序、后序），并解析它们在代码实现和应用场景上的区别。 二叉搜索树（BST）：分析其查找、插入和删除操作的平均时间复杂度$O(log N)$，并揭示其在最坏情况（退化为链表）下的性能瓶颈。 第6章：平衡搜索树的追求：AVL树与红黑树简介 为了克服普通BST的性能缺陷，本章将介绍自平衡机制。我们将着重分析AVL树的旋转操作（LL, RR, LR, RL）及其维护平衡的严格标准。虽然红黑树在工程中应用更广，本书将侧重于阐述其旋转与颜色调整的复杂逻辑，使读者理解维持对数时间复杂度的内在机制。 第7章：堆（Heaps）与堆排序 堆是一种特殊的完全二叉树，是实现优先队列的关键。本章将专注于最大堆和最小堆的构建过程（Heapify），并详细讲解堆排序算法的步骤，分析其$O(N log N)$的稳定性能。 第8章：图（Graphs）——描绘复杂关系的网络 图是建模现实世界关系的终极工具。本章将定义图的表示方式，对比邻接矩阵和邻接表的优劣，并分析它们在空间占用和时间效率上的权衡。重点讲解如何使用Python实现这两种基础表示法。 --- 第三部分：核心算法策略与实现 掌握了数据结构后，本部分将着重于利用这些结构来高效解决实际计算问题的方法论。 第9章：搜索算法的遍历与深度 深度优先搜索（DFS）：通过递归或栈实现，应用于寻找连通分量、拓扑排序等。 广度优先搜索（BFS）：通过队列实现，天然适合求解最短路径问题（在无权图中）。 第10章：最短路径算法的殿堂 本章是算法设计的核心体现： 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法：使用优先队列优化，解决单源最短路径问题，分析其时间复杂度。 贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法：处理包含负权边的图，并能检测负权环。 第11章：贪心算法与动态规划：决策的艺术 本部分将区分两种强大的优化范式： 贪心算法：讲解其“局部最优导致全局最优”的特性，通过活动选择问题和最小生成树（Prim/Kruskal）的实例来阐述其适用边界。 动态规划（DP）：强调重叠子问题和最优子结构的识别。通过斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）和最长公共子序列的实例，指导读者如何构建状态转移方程和使用自底向上的表格法进行求解。 第12章：排序算法的性能演进 本章将对排序算法进行分类和对比分析： 基础排序：冒泡排序、插入排序、选择排序（分析其$O(N^2)$的局限性）。 高效排序：深入剖析归并排序（稳定、基于分治）和快速排序（平均性能极高，关注枢轴（Pivot）的选择策略）。 --- 结语：从实现者到架构师的飞跃 本书的最终目标，是培养读者在面对新的、未曾谋面的工程问题时，能够迅速地将其抽象化为合适的数据结构，并选择最优的算法策略来解决。Python的简洁性将帮助你专注于核心逻辑，而不是被繁琐的语法细节所困扰。掌握了这些内容，你将具备构建高性能、可扩展系统的核心竞争力。
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