Data Structures and Program Design Using C (Prentice Hall International Editions) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson Education

作者:Robert L. Kruse

出品人:

页数:671

译者:

出版时间:1996-08-20

价格:£ 44.06

装帧:Paperback

isbn号码:9780135190005

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• C语言
• 程序设计
• Prentice Hall
• 国际版
• 计算机科学
• 算法
• 教材
• 编程
• 经典书籍

深入理解算法与数据结构的基石：面向实践的编程范式 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关领域的学生和专业人士提供一个扎实、全面的数据结构与程序设计基础。我们超越了单纯的理论探讨，聚焦于如何将核心的抽象概念转化为高效、可靠的实际代码。本书内容围绕现代软件开发所需的核心技能展开，强调算法分析、选择合适的数据结构以解决特定问题，以及构建模块化、可维护的程序。 第一部分：编程基础与计算思维的建立 本部分为后续深入主题奠定坚实的理论和实践基础。我们首先回顾并强化核心的编程范式和结构化设计原则，确保读者对程序流程控制、抽象化、模块化有深刻理解。 1. 程序设计的哲学与抽象化 计算的本质： 探讨图灵模型与可计算性理论的初步概念，理解计算机解决问题的基本能力与局限。 抽象的力量： 详细阐述数据抽象（Data Abstraction）的原理，如何通过定义清晰的接口（Interface）来隐藏实现的复杂性。我们将深入分析面向对象编程（OOP）中的封装、继承和多态，并讨论它们在大型程序设计中的作用。 算法设计的思维导图： 介绍系统化的算法设计方法，包括分解、模式匹配、递归思维的建立。 2. 性能分析与复杂度度量 时间与空间成本的量化： 详细介绍大O表示法（$O$）、Ω表示法（$Omega$）和Θ表示法（$Theta$）的精确定义和实际应用。区分最好、最坏和平均情况下的性能分析。 递归关系的求解： 掌握主定理（Master Theorem）和递归树方法，用于精确分析分治算法（如快速排序、归并排序）的运行时间。 渐进分析的实践： 通过实际代码示例，演示如何对循环结构、嵌套函数和特定数据结构操作进行性能评估。 3. 基础数据组织：数组与链表 动态数组的实现与限制： 分析静态数组与动态数组的内存布局、访问效率及动态扩展策略（如容量翻倍的摊还分析）。 线性表的优雅： 深入探讨单向链表、双向链表和循环链表的结构、插入、删除和遍历操作的效率对比。重点讨论指针操作的准确性和陷阱处理。 第二部分：核心数据结构的实现与应用 本部分是本书的核心，系统地介绍并构建一系列关键的数据结构，重点在于理解每种结构的内部机制、适用场景及其性能权衡。 4. 栈、队列及其变体 后进先出与先进先出： 栈（Stack）在函数调用、表达式求值（中缀转后缀/前缀）中的应用。队列（Queue）在缓冲区管理、任务调度中的作用。 环形队列的优化： 讨论如何使用定长数组实现高效的环形队列，避免频繁的内存重分配。 优先级队列的构建： 初步引入堆（Heap）的概念，作为实现高效优先级队列的基础。 5. 树结构：层次化数据的组织 二叉树的遍历与应用： 详细讲解前序、中序、后序遍历的算法实现，以及它们在表达式树和结构化数据表示中的重要性。 二叉搜索树（BST）的平衡挑战： 分析标准BST在数据分布不均匀时的性能退化（退化为链表）。 自平衡树导论： 介绍旋转操作（Left/Right Rotation）的概念，为后续深入学习AVL树或红黑树打下基础。重点演示插入和删除操作如何维护树的有序性和高度平衡性。 堆（Heaps）： 深入剖析最大堆和最小堆的结构属性。详细讲解 Heapify 操作，以及如何利用堆实现高效的Top-K问题求解和堆排序（Heap Sort）。 6. 散列表（Hash Tables）：追求平均常数时间 散列函数的艺术： 探讨理想散列函数的特性（均匀分布、雪崩效应）。分析常用的散列函数设计（如乘法法、除法法）及其适用范围。 冲突解决策略： 详尽对比两种主要冲突解决机制： 链式地址法（Separate Chaining）： 性能分析与负载因子的控制。 开放寻址法（Open Addressing）： 深入解析线性探查、二次探查和双重散列（Double Hashing）的原理、优缺点及聚集（Clustering）问题的缓解策略。 性能的实际考量： 讨论散列表的动态调整（Rehashing）机制，确保查找、插入和删除操作的平均时间复杂度保持在 $O(1)$。 第三部分：高级结构与算法范式 本部分将读者带入更复杂的数据结构设计和主流的算法设计范式，强调对全局问题的求解能力。 7. 图论基础与应用 图的表示法： 详尽比较邻接矩阵与邻接表在不同图密度下的空间和时间效率，并讨论混合表示法的可行性。 图的遍历： 深入实现和分析广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并展示它们在连通性检测、拓扑排序中的关键作用。 最短路径算法： 系统学习和实现Dijkstra算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边，检测负环）。讨论A搜索的基本思想作为启发式搜索的引入。 最小生成树： 详细实现和对比Prim算法与Kruskal算法，分析它们基于图数据结构选择对效率的影响。 8. 排序算法的全面比较 比较排序的下界： 再次强调基于比较的排序算法的理论下限 $O(N log N)$。 进阶 $O(N log N)$ 排序： 深入实现归并排序（Merge Sort）——强调其稳定性；实现快速排序（Quick Sort）——重点讨论枢轴（Pivot）选择对性能的决定性影响，并提供三种不同的枢轴选取策略。 非比较排序： 介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort），分析它们在特定数据约束下的线性时间复杂度优势。 9. 递归与回溯法 回溯的框架： 将回溯法（Backtracking）定义为一个系统化的搜索过程，通过剪枝（Pruning）避免不必要的计算。 经典问题实例： 应用回溯法解决八皇后问题、组合生成（Combinations）和子集生成（Subsets）等问题，强调状态空间的有效管理。 第四部分：内存管理与程序设计实践 本部分聚焦于数据结构在实际软件环境中的部署，包括内存管理的挑战和程序设计的工程化要求。 10. 内存布局与动态存储 堆与栈： 详细区分栈（Stack）和堆（Heap）在程序内存中的作用、生命周期和管理方式。 手动内存管理（如果适用，或在C/C++背景下）： 探讨内存分配器（如malloc/free）的基本工作原理，指针的生命周期管理，以及内存泄漏和悬垂指针的识别与预防。 垃圾回收机制简介： 对自动内存管理（如标记-清除、引用计数）进行概述，帮助理解高级语言的内存模型。 11. 程序设计的工程化考量 接口与实现的分离： 强调在大型项目中，如何通过头文件（.h）和源文件（.c/.cpp）清晰地分离抽象接口与具体实现，以支持团队协作和代码的重用。 错误处理与鲁棒性： 讨论在数据结构操作中，如何设计健壮的错误返回机制（如返回特定错误码、抛出异常），以确保程序在遇到非法输入或资源不足时能优雅地降级。 模块化设计： 组织代码以创建可重用的数据结构库，关注API文档的编写和模块间的依赖最小化原则。 本书通过大量的理论推导、伪代码解析和具体的实现细节，致力于培养读者不仅能“使用”数据结构，更能“设计”和“分析”数据结构的能力，为构建高效、高性能的现代软件系统奠定坚实的基础。

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整本书的叙事风格，如果用一个词来形容，那就是“不苟言笑”。作者的语言极其精准、客观，没有使用任何比喻、类比或者轻松的引子来引导读者进入下一个复杂的知识点。这使得本书的阅读体验更像是一次严苛的学术训练，而不是一次探索知识的旅程。对于那些学习动机主要来源于对计算机科学本身强烈好奇心的自学者来说，这种过于干燥的表达方式可能会成为一个不小的障碍。我期待的理想教材，是在教授严密逻辑的同时，也能巧妙地穿插一些历史背景或行业趣闻，以佐证这些数据结构和算法诞生的必然性。然而，这本书严格遵循了“知识点——定义——代码实现”的铁律，几乎没有为读者的思维“松绑”的时刻。因此，我建议有经验的教师可以将其作为核心参考资料进行精讲，但对于初次接触这些概念的独立学习者，可能需要配合大量外部视觉辅助材料才能充分吸收其内容。

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排版和术语一致性方面，这本书的表现中规中矩，但细节之处仍有提升空间。作为一本国际版教材，其印刷质量尚可，纸张的韧度也符合专业书籍的标准。但令人困惑的是，在不同章节中，对于某些关键术语的翻译或定义似乎存在细微的不一致。例如，在讨论图论时，对“邻接矩阵”和“邻接表”的介绍清晰明确，但在后续涉及图遍历算法（DFS/BFS）的章节中，作者有时会突然引入一些在前面章节中未曾详细定义的缩写或别名，这要求读者必须时刻保持警惕，不断回顾前面的定义。这种细微的跳跃，在阅读流畅性上造成了一些不必要的阻碍。对于那些需要快速检索和对比不同概念的读者来说，索引的编排也略显粗糙，查找特定算法的实现细节往往需要花费比预期更长的时间在书本目录和索引之间来回跳转。

评分☆☆☆☆☆

关于算法分析和复杂性理论的讨论，这本书的处理方式则显得有些保守和传统。书中提供了关于时间复杂度和空间复杂度的基本介绍，并且在讲解完每种数据结构的操作后，也会给出相应的$O$记法分析，比如插入、删除和查找的最好、最坏和平均情况。但是，这种分析停留在教科书层面的介绍，缺乏对实际应用场景中“常数因子”和“实际性能差异”的深入探讨。譬如，在讨论哈希表的性能时，虽然提到了冲突解决策略，但对于如何根据特定的输入数据分布来选择最佳的哈希函数，这本书几乎没有涉及。这让我感觉它更像是一本专注于“理论模型”的书籍，而不是一本指导“工程实践”的手册。对于想要将理论知识迅速转化为解决实际复杂问题能力的读者而言，这本书提供的理论支撑可能略显不足，它告诉你“是什么”，却不那么热衷于告诉你“为什么在特定情况下应该选择A而不是B”。

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这本书的C语言实现部分，在我看来，是其最大的亮点，也可能是它吸引特定读者的主要原因。作者在展示算法逻辑时，几乎没有使用任何C++ STL或其他高级语言的便利特性，完全回归到纯粹的C语言指针操作和内存管理上来。这对于那些立志于从事底层系统编程、嵌入式开发或者需要对操作系统内核有深入理解的工程师来说，无疑是一份极其宝贵的资源。我尤其欣赏作者在处理动态内存分配和释放时所展现出的严谨态度，每一个`malloc`后面都紧跟着潜在的错误检查和对应的`free`。然而，这种极端的“纯C”风格也带来了一个副作用：对于习惯了面向对象编程范式的现代计算机科学专业的学生来说，初次接触这种直接操作内存地址的模式，可能会感到非常吃力。书中的代码示例虽然功能完备且高效，但其可读性和抽象性相较于使用结构体和模块化封装的现代代码实践，显得有些原始和冗余，使得理解算法的逻辑本身需要额外花费精力去解析大量的指针运算。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面的深蓝色调沉稳大气，与书名“Data Structures and Program Design Using C”的金色字体形成了鲜明的对比，透露出一种经典而专业的学术气息。然而，当我真正翻开内页时，才发现视觉上的愉悦并不能完全弥补内容上的某些遗憾。首先，我想谈谈它在数据结构基础概念阐述上的深度。对于初学者来说，书中对基本数据结构，比如链表、栈和队列的介绍，显得略微单薄。作者似乎默认读者已经具备一定的离散数学和初步算法分析基础，因此在引入这些核心概念时，往往跳过了对“为什么”的深入探讨，直接进入了“如何实现”的阶段。例如，在讲解树形结构时，对平衡二叉搜索树（AVL树或红黑树）的旋转和维护机制，阐述得不够细致入微，常常需要我结合其他参考资料才能真正理解其精髓所在。那种醍醐灌顶的顿悟感，在这本书的某些关键章节中是缺失的，总感觉像是在阅读一份详尽但缺乏灵气的官方文档，少了些许引导者循循善诱的耐心。

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