具体描述
《C语言程序设计》以C99标准为依据，以Visual C++6．0集成开发环境为平台，以程序设计常用算法为主线，以程序设计的需要带动语言知识的学习，系统地介绍C语言程序设计的基本知识、基本数据类型和数据运算、逻辑运算与程序控制、数组和字符串、函数、指针、复合数据类型和类型定义、文件和编译预处理等内容。
全书以短小的实例解释C语言中的重点和难点问题，尽量推介语言发展中的新元素，摈弃那些陈旧的知识，通过丰富的程序设计实例，使读者得到程序设计思维方法和实际编程的系统训练，有效提高应用计算机解决本专业领域实际问题的能力。
《C语言程序设计》可作为大专院校C语言程序设计课程教材，全国计算机等级考试培训班教材和考试复习参考书，也可供相关工程技术人员参考。
《算法竞赛入门经典（第2版）》 内容概要： 本书是一本为广大编程爱好者，特别是即将或正在参加各种编程竞赛的选手们精心打造的算法与数据结构入门教程。它以清晰的逻辑、循序渐进的讲解方式，深入浅出地介绍了计算机科学中最核心、最基础的算法和数据结构知识。全书围绕“学以致用”的原则，将理论知识与大量的例题和练习紧密结合，旨在帮助读者掌握解决实际问题的编程技巧，提升算法设计与分析能力，为应对各种算法竞赛打下坚实的基础。 本书特色： 1. 体系化知识构建： 从最基础的排序、查找、数论，到进阶的图论、动态规划、计算几何，本书覆盖了算法竞赛中几乎所有常见且重要的算法类别。每个章节都围绕一个主题展开，循序渐进，确保读者能够逐步建立起完整的算法知识体系。 2. 海量经典例题： 本书最大的亮点在于其收录了数量庞大且质量极高的例题。这些例题均精选自各类知名算法竞赛，涵盖了从入门到困难的各种难度级别。每一道例题都经过详细的解析，不仅展示了如何应用所学算法，更重要的是传授了分析问题、设计算法的思维过程。读者可以通过模仿和实践这些例题，快速提升解题能力。 3. 实用的编程技巧： 除了算法本身，本书也十分注重介绍实用的编程技巧和陷阱规避。例如，在讲解高精度计算时，会提供详细的实现思路和优化方法；在处理图论问题时，会讲解各种图的表示方法及适用场景；在动态规划部分，会强调状态定义、转移方程的推导以及优化技巧。这些实用的指导对于竞赛中的临场发挥至关重要。 4. 循序渐进的学习路径： 本书的学习难度设计合理，从最基础的入门概念出发，逐步深入到更复杂的算法。即使是初学者，也能跟随书中的讲解，逐步理解并掌握核心概念。对于有一定基础的读者，本书也能提供更深入的见解和更丰富的挑战。 5. 注重思维训练： 算法竞赛的本质是对计算思维和逻辑推理能力的考验。本书在讲解算法时，不仅告诉你“怎么做”，更重要的是引导你思考“为什么这样做”。通过对问题根源的剖析、不同算法的比较以及效率的分析，培养读者独立思考、分析问题、设计最优解决方案的能力。 目标读者： ACM/ICPC、CCPC、USACO、Google Code Jam、Facebook Hacker Cup 等各类算法竞赛的初学者及选手。 对计算机算法和数据结构感兴趣，希望系统学习相关知识的学生。 希望提升编程解决问题能力的程序员。 准备参加技术面试，需要巩固算法基础的开发者。 内容章节概览（不包含此书实际内容，仅为示意）： 第一部分：入门基础 第一章：编程基础与调试技巧 简要回顾编程语言的基本语法（假设读者已有一定语言基础，但会强调竞赛中常用到的特性）。 变量、数据类型、运算符、控制结构（if-else, for, while）。 函数的定义与调用。 数组与字符串的基本操作。 重点： 常见的编程错误及调试技巧，如何使用调试器（如 GDB），以及如何编写可读性高、易于维护的代码。 例题： 简单的输入输出、字符串处理、条件判断应用。 第二章：基础数据结构与算法 栈与队列： 定义、基本操作、应用场景（如表达式求值、迷宫搜索）。 链表： 单向链表、双向链表的实现与操作（插入、删除、查找）。 排序算法： 简单排序：冒泡排序、选择排序、插入排序（分析时间复杂度）。 高效排序：快速排序、归并排序（递归与非递归实现，详细讲解原理和复杂度）。 其他排序：堆排序。 查找算法： 线性查找。 二分查找（及其变种，如查找第一个/最后一个出现的位置）。 例题： 列表排序与查找、模拟栈/队列行为、链表操作练习。 第二部分：核心算法与技巧 第三章：数论基础 整除与模运算： 基本性质，同余定理。 素数： 判定素数（试除法、埃拉托斯特尼筛法），素数分解。 最大公约数（GCD）与最小公倍数（LCM）： 欧几里得算法。 快速幂（Binary Exponentiation）： 解决大指数幂运算。 扩展欧几里得算法： 求解线性同余方程。 模线性方程组： 中国剩余定理（CRT）。 例题： 计算组合数、约数问题、模运算相关问题。 第四章：递归与分治 递归的概念与实现： 递归函数设计、边界条件、递归与迭代的转换。 分治策略： 将大问题分解为小问题，分别解决，最后合并。 经典分治算法： 汉诺塔。 归并排序（再次强调其分治思想）。 快速排序（再次强调其分治思想）。 例题： 阶乘、斐波那契数列（递归与优化）、分治求解特定问题。 第五章：贪心算法 贪心算法思想： 在每一步选择局部最优解，期望全局最优。 贪心算法的适用条件： 证明贪心策略的正确性（局部最优是否能推导出全局最优）。 经典贪心问题： 活动选择问题。 最小生成树（Prim 算法、Kruskal 算法，虽然也是图论，但可以从贪心角度介绍）。 哈夫曼编码。 背包问题（部分可贪心解决）。 例题： 安排会议、最优装载、区间覆盖等。 第六章：动态规划（DP） 动态规划思想： 将复杂问题分解为子问题，利用子问题的解来解决原问题，避免重复计算。 DP 的基本要素： 最优子结构：原问题的最优解可以通过其子问题的最优解构成。 重叠子问题：计算过程中会反复遇到相同的子问题。 DP 的基本步骤： 定义状态。 写出状态转移方程。 确定边界条件。 确定计算顺序。 经典 DP 问题： 斐波那契数列（DP 优化）。 最长公共子序列 (LCS)。 最长递增子序列 (LIS)。 背包问题（0/1 背包、完全背包、多重背包）。 区间 DP。 树形 DP。 DP 优化技巧： 记忆化搜索、滚动数组、斜率优化、四边形不等式优化等。 例题： 各种 DP 模板题，从简单到复杂，强调状态设计和转移方程推导。 第三部分：进阶主题 第七章：图论初步 图的表示： 邻接矩阵、邻接表。 图的遍历： 深度优先搜索 (DFS)、广度优先搜索 (BFS)。 连通性： 连通分量、强连通分量 (SCC)。 最短路径算法： Dijkstra 算法（单源最短路径，非负权）。 Bellman-Ford 算法（单源最短路径，可负权，可检测负环）。 Floyd-Warshall 算法（所有点对最短路径）。 最小生成树： Prim 算法、Kruskal 算法。 拓扑排序： 针对有向无环图 (DAG) 的排序。 例题： 连通性问题、最短路径应用、最小生成树构造。 第八章：字符串算法 字符串匹配： KMP 算法（前缀函数）。 Boyer-Moore 算法（部分匹配）。 Sunday 算法。 后缀数组 (Suffix Array) 与后缀树 (Suffix Tree)： 用于解决字符串的各种子串相关问题（最长公共子串、重复子串等）。 AC 自动机 (Aho-Corasick)： 多模式匹配。 例题： 字符串匹配、回文子串、子串计数。 第九章：计算几何初步 点、向量、直线、线段： 基本概念与表示。 几何关系判断： 点在线段上、两直线相交、点到直线距离等。 多边形： 面积计算、判断点是否在多边形内。 凸包 (Convex Hull)： Graham 扫描法、Jarvis 步进法。 例题： 几何判断、多边形面积、求凸包。 附加章节（根据实际内容增减）： 数据结构进阶： 堆、优先队列、哈希表、平衡二叉树 (AVL, Red-Black Tree)、B 树、Trie 树（字典树）。 图论深化： 网络流（最大流最小割定理）、二分图匹配。 高级算法： 模拟退火、遗传算法、Splay Tree, Treap 等。 数学相关： 组合数学（容斥原理、生成函数）、概率论基础。 学习建议： 1. 动手实践： 阅读本书最重要的方法就是亲手敲代码、运行、调试。不要只看不练。 2. 理解原理： 深入理解每种算法的原理和适用场景，而不是死记硬背。 3. 解决问题： 尝试用学到的算法解决书中的例题，并尝试改编或扩展。 4. 模拟比赛： 在掌握一定知识后，可以尝试在OJ（Online Judge）平台上做题，模拟真实的比赛环境。 5. 持续学习： 算法的世界是广阔的，本书提供了坚实的起点，但学习永无止境。 通过系统学习本书，读者将能够掌握解决算法竞赛中各类问题的核心思想和实用技术，显著提升编程能力和思维水平。
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