具体描述
《高职高专计算机精品系列规划教材•C语言程序设计》根据新版全国计算机等级考试(二级C)考试大纲编写，是一本C语言程序设计的基础教材。《高职高专计算机精品系列规划教材•C语言程序设计》主要内容包括C语言的基础知识、基本数据类型及运算、程序设计控制语句、数组、指针、函数、结构体与共用体、文件和预处理功能。“C语言程序设计”是计算机及相关专业的专业基础课程之一，也是学习软件开发的入门课程。
好的，这是一本关于数据结构与算法的图书简介，内容详实，旨在吸引对计算机科学核心概念感兴趣的读者。 --- 算法的奥秘：高效能编程的基石 (The Secrets of Algorithms: Cornerstones of High-Performance Programming) 书名：算法的奥秘：高效能编程的基石 作者：[此处可想象一位资深软件架构师或大学教授的名字] 页数：约 800 页 (精装版) 目标读者：计算机科学专业学生、软件工程师、系统架构师、以及所有希望深入理解程序效率背后的逻辑的开发者。 --- 内容提要：超越语法，直击效率的灵魂 在软件开发的广阔领域中，语法（如C、Java、Python）只是工具的表象，而隐藏在高效应用程序背后的真正力量，是数据结构与算法的精妙设计。本书《算法的奥秘：高效能编程的基石》并非一本简单的语法手册，它是一部深入探索计算思维核心的百科全书，旨在将读者从单纯的“代码编写者”提升为能够设计出兼具优雅性与极致性能的“计算架构师”。 本书的结构经过精心设计，循序渐进地引导读者建立起扎实的理论基础，并立即将其应用于解决实际世界的复杂问题。我们不仅仅展示“如何实现”某个算法，更深入探究“为什么”这个算法比另一个更优，以及在特定约束条件下，哪种结构才是最佳选择。 第一部分：基础奠基——计算思维的构建 (Foundations: Building the Computational Mindset) 本部分聚焦于构建理解复杂算法所需的数学和逻辑框架。 第1章：计算效率的度量与分析 (Measuring and Analyzing Computational Efficiency) 本章严格定义了算法分析的基石：渐近记号（大O、Ω、Θ记法）。我们将详细剖析时间复杂度和空间复杂度，并超越简单的最坏情况分析，引入平均情况和最好情况的考量。通过对常见操作（如递归调用、循环嵌套）的精确分解，读者将学会如何对任何给定代码片段进行“性能快照”分析。 第2章：递归的艺术与尾递归优化 (The Art of Recursion and Tail Call Optimization) 递归是表达复杂逻辑的强大工具，但也是内存消耗的潜在陷阱。本章从基础的斐波那契数列开始，逐步深入到分治策略（如归并排序的递归结构）。我们还将详细探讨尾递归消除的原理，以及在不同编译环境下，如何确保递归的效率不致退化为低效的栈帧堆积。 第二部分：核心数据结构的深度剖析 (In-Depth Analysis of Core Data Structures) 此部分是本书的骨干，详细讲解了构建高效系统所需的各种内存组织方式。 第3章：线性结构的精妙扩展 (Sophisticated Extensions of Linear Structures) 从基础的数组 (Arrays) 和链表 (Linked Lists) 入手，本章迅速扩展到更专业的线性结构。我们将深入探讨双向链表与循环链表的实现细节与适用场景。重点章节分析了栈 (Stacks) 和队列 (Queues) 的抽象数据类型（ADT）如何在内存中高效实现，以及它们在表达式求值、任务调度中的关键作用。 第4章：树形结构：层级数据的组织大师 (Tree Structures: Masters of Hierarchical Data) 树是处理层级关系和快速查找的核心。本章不仅覆盖了基础的二叉树和遍历算法（前序、中序、后序），更将篇幅重点放在平衡机制上。我们将详细解析AVL 树和红黑树 (Red-Black Trees) 的旋转与再平衡操作，阐明它们如何保证 $O(log n)$ 的查找、插入和删除性能，这对于数据库索引和内存管理至关重要。此外，B 树和B+ 树在磁盘I/O优化方面的独特优势也将被深入探讨。 第5章：散列的魔力与冲突解决 (The Magic of Hashing and Collision Resolution) 散列（哈希）是实现近乎 $O(1)$ 查找的关键技术。本章将解析散列函数的设计原则，如何选择合适的散列函数以避免聚集。随后，我们会详尽对比几种主流的冲突解决策略：链地址法 (Chaining)、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列），并分析每种方法在不同负载因子下的性能表现差异。 第6章：图论基础：连接世界的模型 (Graph Theory Fundamentals: Modeling a Connected World) 图是建模网络、路径和依赖关系的首选工具。本章从邻接矩阵和邻接表两种表示法的优劣对比开始，引导读者掌握图的深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)。深入章节将聚焦于实际应用：使用 Dijkstra 算法 寻找最短路径，使用 Prim/Kruskal 算法 构造最小生成树 (MST)，以及拓扑排序在项目依赖管理中的应用。 第三部分：高级算法设计与优化 (Advanced Algorithm Design and Optimization) 本部分将读者的视野提升到更抽象、更强大的算法设计范式。 第7章：排序算法的完整比较 (A Comprehensive Comparison of Sorting Algorithms) 本章对所有主流排序方法进行了一次彻底的“性能会诊”。我们不仅复习了 $O(n^2)$ 的冒泡、选择、插入排序，更重点剖析了 $O(n log n)$ 的核心：快速排序 (Quick Sort) 的枢轴选择策略、归并排序 (Merge Sort) 的稳定性保证，以及堆排序 (Heap Sort) 的内在优势。此外，对于特定数据集，计数排序、基数排序等非比较排序方法的应用场景也将被详细说明。 第8章：动态规划与贪心策略 (Dynamic Programming and Greedy Strategies) 这是提升问题解决能力的关键章节。动态规划 (DP) 的核心思想——最优子结构和重叠子问题——将被通过背包问题、最长公共子序列等经典案例反复强化。同时，贪心算法的适用性边界（何时贪心保证全局最优，何时则不然）也会被严谨地界定。 第9章：高级搜索与回溯 (Advanced Searching and Backtracking) 除了基础的二分查找，本章将探索更复杂的搜索空间剪枝技术。我们将详细介绍A 搜索算法，它如何通过启发式函数（Heuristics）有效地指导搜索方向，实现比纯粹的BFS/DFS更快的路径发现。回溯法则在解决如八皇后问题、数独求解等组合优化问题中的优雅应用将被展现。 结语：面向未来的编程实践 《算法的奥秘》不仅仅是一本参考书，它是一套思维训练体系。掌握这些知识，意味着您将能预见代码的瓶颈，选择最合适的工具来解决问题，并能自信地参与到系统性能优化的讨论中。数据结构与算法是计算科学领域永恒的、跨越所有编程语言的黄金法则。我们深信，阅读完本书的读者，将在未来的软件工程道路上，拥有更坚实、更高效的基石。 --- (附录部分包含：位运算技巧、常用数学公式回顾、以及标准库中高级数据结构的内部实现概述。)
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