C语言程序设计题解与实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:徐士良

出品人:

页数:108

译者:

出版时间:2009-10

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787115200150

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 题解
• 实验指导
• 教材
• 编程入门
• 算法
• 数据结构
• 学习辅导
• 计算机基础

图书简介：深入探索现代编程范式与软件工程实践 书名： 算法设计与分析：效率、复杂性与优化策略 内容概要： 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关领域的学习者和从业者提供一个全面、深入的算法设计、分析与实现指南。它不仅涵盖了经典算法的扎实基础，更着重于现代计算环境中对效率、可扩展性和系统性能的严苛要求。全书结构严谨，内容组织逻辑清晰，力求在理论深度与工程实践之间架起一座坚实的桥梁。 第一部分：算法基础与分析的量化视角 本部分为算法学习奠定坚实的数学和理论基础。首先，我们详细阐述了算法的正确性证明方法，强调如何通过循环不变量、归纳法等工具确保算法逻辑的无懈可击。随后，深入剖析了渐进分析的精髓，从大O、Ω、Θ符号的精确含义，到主定理（Master Theorem）在递归关系求解中的应用，为后续的效率对比提供了统一的量化标准。 特别地，我们引入了概率分析与随机化算法的章节，探讨了在处理复杂或不可预测输入时，使用期望值分析的重要性。例如，对快速排序的随机化版本进行深入剖析，计算其最坏情况发生的概率及其对实际性能的影响，为理解算法的“平均表现”提供了精确的工具。此外，我们还探讨了摊还分析（Amortized Analysis），通过对动态数组扩容、斐波那契堆等数据结构操作序列的成本分析，揭示了看似昂贵的单次操作如何能被整体成本所平均消化，从而保证了数据结构在连续操作下的高性能。 第二部分：核心数据结构的构建与优化 在掌握了分析方法后，本书转入对核心数据结构的深度剖析。我们超越了教科书式的简单描述，聚焦于高级实现细节和性能权衡。 树结构专题： 除了标准的二叉搜索树（BST），我们详细讲解了自平衡树的实现机制，如红黑树（Red-Black Trees）的旋转与重新着色操作的严格逻辑，AVL树的平衡因子维护，以及B树/B+树在外部存储和数据库索引中的关键作用。针对内存访问局部性，我们还探讨了Trie树在字符串匹配中的高效性，以及2-3树作为一种更易于理解的平衡结构的应用场景。 图算法的深度挖掘： 在图论部分，我们不仅复习了Dijkstra、Floyd-Warshall等经典最短路径算法，更专注于最大流与最小割问题，详细阐述了Ford-Fulkerson方法的增广路径寻找策略，并深入研究了Edmonds-Karp和Dinic算法的复杂度优势。对于连通性问题，强连通分量（SCC）的Tarjan算法和Kosaraju算法的实现细节和性能差异被进行了详尽的比较。 堆与优先队列的演进： 我们对比了标准二叉堆、二项式堆（Binomial Heaps）和斐波那契堆（Fibonacci Heaps）在插入、合并和提取最小元素操作上的理论复杂度，解释了为何在特定的应用（如需要频繁合并的场景）中，斐波那契堆的常数因子优化具有显著优势。 第三部分：高级算法设计范式与应用 本部分聚焦于解决复杂问题的通用策略，这是算法设计艺术的核心体现。 动态规划（DP）的精炼： DP章节强调“最优子结构”和“重叠子问题”的识别过程。我们通过实例讲解了自底向上（Bottom-up）与自顶向下（Top-down，带备忘录）两种实现范式的选择依据。重点案例包括背包问题（多维与0/1变体）、最长公共子序列、矩阵链乘法等，并引入了DP的滚动数组优化，用于降低空间复杂度。 贪心算法的局限与适用性： 我们详细分析了贪心选择性质和最优子结构在贪心算法中的必要性，并通过实例（如活动安排问题、霍夫曼编码）展示其高效性。同时，明确指出了贪心算法失败的典型陷阱，强调何时必须转向动态规划。 回溯法与分支限界： 针对NP难问题，我们详细介绍了回溯法（Backtracking）如何通过剪枝技术遍历解空间树。对于更大型的问题，分支限界法（Branch and Bound） 被引入，阐述了如何使用界限函数（Bounding Function）有效地裁剪不必要的搜索路径，例如在旅行商问题（TSP）的求解中如何设置合理的下界估计。 第四部分：计算复杂性理论与现代挑战 本书的最后部分将读者带入理论的前沿，探讨算法效率的内在极限。 P、NP与NP完全性： 对计算复杂性类的定义（P、NP、NPC）进行了严谨的数学描述。重点在于理解归约（Reduction） 的概念，并详尽演示了如何将已知的NP完全问题（如3-SAT、顶点覆盖）归约到待证明的问题，从而确立其NP完全性。 近似算法与启发式方法： 鉴于许多实际问题（如背包问题）是NP难的，本书转向寻求“足够好”的解。我们介绍了近似比（Approximation Ratio）的概念，并深入分析了关键的近似算法，如对于集合覆盖问题的贪心近似算法，以及针对TSP的Christofides算法思想。 并行与分布式计算模型： 针对多核CPU和大规模集群，本书探讨了算法在并行环境下的设计。我们引入了PRAM模型，并讨论了如并行归并排序、矩阵乘法的并行化策略。此外，还简要介绍了MapReduce范式对大规模数据处理中算法重新设计的影响。 目标读者： 本书适合已经掌握基础编程语言（如Java、Python或C++）并希望系统性提升算法设计与分析能力的大学生、研究生，以及希望在软件开发、数据科学、人工智能领域深入理解程序性能的专业工程师。本书的深度和广度使其成为一本优秀的参考手册和进阶教材。

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