C语言程序设计习题与实训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:147

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出版时间:2009-1

价格:15.00元

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isbn号码:9787113093839

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 习题
• 实训
• 教程
• 编程入门
• 计算机基础
• 高等教育
• 教材
• 练习题

图书简介：数据结构与算法（C语言实现） 本书旨在为学习数据结构与算法的读者提供一套扎实、深入的理论基础与实践指导，特别侧重于使用C语言作为实现工具。 第一部分：基础篇——为理解核心概念奠定基石 本部分将从计算机科学最核心的概念入手，确保读者对后续复杂结构与算法的理解有坚实的基础。 第一章：预备知识回顾与C语言深化 虽然本书假设读者已具备C语言基础，但本章会重点回顾与数据结构实现紧密相关的C语言高级特性。我们将深入探讨指针的本质、内存的动态管理（`malloc`, `calloc`, `realloc`, `free`的精确使用与陷阱分析）、结构体和联合体的内存布局，以及函数指针的应用。特别关注位操作在高效算法实现中的潜力。本章将强调如何编写健壮、内存安全的C代码，这是实现复杂数据结构的前提。 第二章：算法分析与性能度量 本章是理解“好”算法与“坏”算法的关键。我们将详细介绍渐近分析法，着重讲解大O表示法（$O$）、大$Omega$表示法（$Omega$）和大$Theta$表示法（$Theta$）的数学定义和实际应用。读者将学习如何计算时间复杂度和空间复杂度，区分最好、最坏和平均情况。通过具体实例，如常数时间操作、线性时间操作、对数时间操作和多项式时间操作，帮助读者建立对算法效率的直观感受和精确量化能力。此外，还会简要介绍摊还分析法（Amortized Analysis）在特定动态结构中的应用。 第二部分：线性结构——组织与管理数据的基本形态 本部分聚焦于最常见且基础的数据组织方式，它们是构建更复杂系统（如树、图）的基础模块。 第三章：线性表的实现与操作 线性表是所有序列数据的基础。我们将全面探讨顺序存储（静态数组与动态数组）和链式存储（单链表、双向链表、循环链表）的优缺点与适用场景。重点在于实现高效的插入、删除、查找和遍历操作。对于动态数组，我们将深入分析动态扩容的机制，并计算其摊还时间复杂度。对于链表，我们将通过C语言的指针操作，详细讲解在不同链表类型中进行节点操作的技巧和边界条件处理。 第四章：栈与队列的抽象与应用 栈（Stack）和队列（Queue）是具有严格访问限制的线性结构。本章将从抽象数据类型（ADT）的角度定义它们，然后分别展示如何使用数组和链表来实现这两种结构。在应用部分，我们将深入剖析栈在表达式求值（中缀转后缀/前缀）、函数调用栈的原理以及深度优先搜索（DFS）中的核心作用。队列的应用则会集中在广度优先搜索（BFS）、任务调度模拟以及缓冲区管理。 第五章：字符串处理与模式匹配 字符串作为字符序列的特殊形式，在本章单独讨论。我们将介绍字符串的内存表示（C风格字符串的结束符约定），并探讨常见的字符串操作。核心内容将放在串匹配算法上。我们将从最基础的朴素算法开始，逐步过渡到效率更高的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法的原理及C语言实现，分析它们如何通过预处理避免不必要的字符比较，从而达到近线性时间复杂度。 第三部分：非线性结构——探索复杂关系与层级 本部分将处理结构更复杂、关系更丰富的非线性数据组织方式，它们是解决复杂问题的关键工具。 第六章：树结构基础与遍历 树是表示层次关系最自然的方式。本章详细定义了树的基本术语（根、节点、度、深度、高度）。重点讲解二叉树的特性，并实现各种遍历算法：前序、中序、后序（递归与非递归实现）以及层序遍历。此外，还将介绍赫夫曼树（Huffman Tree）的构建过程及其在数据压缩中的应用。 第七章：二叉搜索树（BST）与平衡机制 二叉搜索树（BST）是实现高效查找、插入和删除的基础。本章详细阐述了BST的性质和基本操作的实现。随后，我们将引入平衡二叉树的概念，重点分析AVL树和红黑树的旋转（左旋、右旋）和再平衡机制。读者将通过C语言代码理解这些复杂的维护操作，从而掌握在动态数据集中保持对数时间性能的方法。 第八章：堆（Heap）结构与优先队列 堆是一种特殊的完全二叉树，它提供了一种高效获取最大/最小元素的方式。本章将详细介绍最大堆和最小堆的结构定义，并实现堆化（Heapify）操作。基于堆，我们将构建优先队列（Priority Queue）这一重要抽象数据结构，并演示其在Dijkstra算法和Prim算法中的关键作用。 第四部分：图论基础与应用 图结构用于建模实体间的任意关系，是算法研究中最活跃的领域之一。 第九章：图的表示与基本遍历 本章首先定义图的基本概念（有向图、无向图、权重、路径、回路）。核心内容是图的两种主要存储方式：邻接矩阵和邻接表，并分析它们在稀疏图和稠密图中的空间和时间效率对比。随后，我们将利用这两种存储方式分别实现图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并探讨如何应用它们来检测连通分量和回路。 第十章：图的最短路径与最小生成树 本章专注于解决图论中的优化问题。对于单源最短路径问题，我们将详细实现Dijkstra算法（使用优先队列优化）和处理负权边的Bellman-Ford算法。对于全源最短路径问题，将介绍Floyd-Warshall算法。在最小生成树方面，我们将实现并对比Prim算法和Kruskal算法，分析它们构建无环连通子图的效率差异。 第五部分：高级主题与综合实践 本部分将涉及更抽象的算法设计范式，并引导读者进行综合项目实践。 第十一章：排序算法的深入比较 本章系统回顾并深化对经典排序算法的理解。我们将实现和分析插入排序、选择排序、冒泡排序的$O(n^2)$性能。随后，重点解析高效的分治法排序：快速排序（Pivot选择策略与分区实现）和归并排序（稳定性分析）。最后，介绍基于比较的排序的理论下界，并实现堆排序（利用堆结构）和基数排序等非比较排序。 第十二章：散列表（哈希表）与冲突解决 散列表提供近乎$O(1)$的平均查找时间，是现代编程中不可或缺的工具。本章将深入探讨哈希函数的设计原理（均匀性与离散性），并详细实现两种主要的冲突解决策略：链式法（Separate Chaining）和开放定址法（Linear Probing, Quadratic Probing, Double Hashing）。读者将学习如何评估装载因子对性能的影响，并理解哈希表的重建时机。 总结与展望 本书的每一章都提供了详尽的理论阐述、严谨的C语言代码实现，并配有丰富的算法流程图和复杂度分析。所有代码均注重清晰的结构和健壮的错误处理，旨在帮助读者不仅“会用”C语言编写数据结构，更能“理解”其背后的计算原理和性能权衡。本书是巩固计算机科学核心知识，迈向高效程序设计的坚实阶梯。

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