C语言与程序设计大学教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:275

译者:

出版时间:2010-2

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787302214977

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 大学教材
• 入门
• 算法
• 数据结构
• 编程
• 计算机基础
• 教学
• 教程

数据结构与算法基础：面向对象设计与实现 第一部分：基础概念与方法论 本书旨在为读者提供一个扎实的数据结构与算法基础，并侧重于如何运用现代的面向对象编程范式（如 C++ 或 Java）来实现这些核心概念。我们摒弃了仅停留在理论推导的传统做法，而是强调“理论指导实践，实践深化理解”的工程化思维。 1.1 计算思维的建立与分析 本章首先从计算思维的角度切入，探讨如何将现实世界的问题抽象为计算机可处理的模型。我们将深入分析算法效率的度量标准，不仅仅局限于时间复杂度 $O(n)$ 的表示，更会探讨空间复杂度、平均情况、最坏情况以及渐近分析的严格数学定义。通过大量的实例，读者将学会如何对一个给定的解决方案进行精确的性能瓶颈识别。 1.2 编程范式与抽象的艺术 在进入具体数据结构之前，我们用一章的篇幅来巩固面向对象编程（OOP）的核心原则：封装、继承、多态和抽象。我们将使用一种现代、强类型语言（例如 C++17 或 Java 17）作为实现载体。重点在于如何设计清晰的接口（Interface）和抽象基类（Abstract Base Class），确保数据结构的设计具有高度的可重用性和低耦合性。我们探讨如何利用模板（Templates）或泛型（Generics）实现参数化数据结构，使其能够处理任意类型的数据集合，这是构建大规模软件系统的基石。 第二部分：线性结构的高效管理 线性结构是所有复杂数据结构的基础。本部分将详尽介绍如何高效地管理和操作有序或无序的线性序列。 2.1 数组与向量：内存布局的优化 我们从最底层的内存连续性开始讨论。分析静态数组和动态数组（如 `std::vector` 或 `ArrayList`）在内存分配、数据访问（Cache 友好性）和动态扩容机制上的性能差异。重点剖析摊还分析（Amortized Analysis），解释为什么动态数组的尾部插入操作在平均意义上仍能保持 $O(1)$ 的效率。 2.2 链式结构：灵活的动态内存管理 深入探讨单链表、双向链表和循环链表的结构。不同于数组的固定大小，链表提供了高效的插入和删除操作（$O(1)$，若已知节点位置）。我们将详细比较它们在内存开销（指针存储）和遍历性能上的权衡。一个重要的实践环节是“哨兵节点”（Sentinel Node）的应用，以简化边界条件的判断，提升代码的健壮性。 2.3 栈与队列：操作受限的抽象 栈（LIFO）和队列（FIFO）是应用最广泛的两种线性结构。我们不仅会展示如何基于数组和链表实现它们，更会深入到其应用场景，例如：函数调用栈的实现原理、深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）中栈和队列的运用。在实现队列时，我们特别关注环形缓冲区（Circular Buffer）的设计，以最大化数组空间的利用率。 第三部分：非线性结构：层级与网络 非线性结构是处理复杂关系和层次化数据的关键。本部分将侧重于树形结构和图结构的设计与遍历算法。 3.1 树结构：层级数据的组织 从最基础的树的定义开始，我们将重点介绍二叉树的遍历方法（前序、中序、后序）及其对应的递归与非递归实现。随后，深入研究平衡搜索树： 二叉搜索树（BST）：分析其在随机数据和有序数据下的性能退化问题。 AVL 树与红黑树（Red-Black Trees）：详细剖析旋转操作（左旋、右旋）的机制，以及如何通过颜色或高度平衡因子确保最坏情况下的对数时间复杂度 $O(log n)$ 的搜索、插入和删除性能。我们会用面向对象的方式构建一个可自平衡的字典（Map）结构。 3.2 堆结构与优先队列 堆（Heap）作为一种特殊的完全二叉树，是实现高效优先级调度的核心。我们将重点讲解最大堆和最小堆的构建过程（Heapify 算法，复杂度 $O(n)$）以及插入/删除操作的机制。优先队列的实现将作为实践案例，展示其在图算法（如 Dijkstra 算法）中的关键作用。 3.3 图结构：复杂关系的建模 图是建模实体间复杂关系的终极工具。本章首先区分图的表示方式：邻接矩阵与邻接表。分析在不同稀疏性（边数与顶点数的比值）下，哪种表示方法更具优势。 随后，本书将详述核心的图遍历算法： 深度优先搜索（DFS）：着重于回溯法和连通分量识别。 广度优先搜索（BFS）：用于最短路径的无权计算。 第四部分：经典图算法与最短路径 本部分聚焦于图论中最具挑战性也最实用的部分：最短路径、最小生成树及拓扑排序。 4.1 最短路径算法 Dijkstra 算法：在非负权重图中的单源最短路径计算，重点讲解如何结合优先队列（堆）来优化其时间复杂度至 $O((V+E) log V)$。 Bellman-Ford 算法：处理包含负权边的图，以及如何利用其检测图中的负权环。 Floyd-Warshall 算法：多源最短路径的动态规划解法，着重分析其 $O(V^3)$ 的矩阵乘法结构。 4.2 最小生成树（MST） 讲解如何利用贪心策略构建最小成本的连通子图： Prim 算法：从单一顶点出发的扩展法。 Kruskal 算法：基于边的排序和并查集（Disjoint Set Union, DSU）的数据结构。DSU 的路径压缩和按秩合并的优化技术将在本章得到深入的数学分析。 4.3 拓扑排序与关键路径分析 针对有向无环图（DAG），我们将介绍基于入度的 Kahn 算法和基于 DFS 的拓扑排序实现。这直接应用于项目调度和依赖关系分析中的关键路径法。 第五部分：搜索、排序与高级主题 最后，本书将回归基础算法，但从更高级和优化的角度审视它们，并引入现代计算中的重要主题。 5.1 高效排序算法的深度剖析 除了基础的插入排序和冒泡排序外，我们重点研究 $O(n log n)$ 级别的算法： 快速排序（Quick Sort）：深入探讨枢轴（Pivot）选择策略（如随机选择）对性能的影响，以及对尾递归优化的讨论。 归并排序（Merge Sort）：分析其稳定的特性，并讨论如何利用归并过程进行逆序对计数。 堆排序（Heap Sort）：回顾堆结构的应用，分析其与快速排序在空间复杂度和稳定性上的差异。 5.2 搜索与回溯 图搜索和树搜索的延伸——回溯法（Backtracking）。我们将使用 N 皇后问题、数独求解等经典范例，展示如何设计状态空间树、剪枝技术以及如何回溯恢复现场，实现对指数级解空间的有效探索。 5.3 哈希技术与冲突解决 探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及处理哈希冲突的四大主流方法：分离链接法（Separate Chaining）、线性探测（Linear Probing）、二次探测（Quadratic Probing）和双重哈希（Double Hashing）。我们还将分析这些方法在不同负载因子下的平均查找性能。 本书的最终目标是让读者不仅能“写出”算法，更能“设计出”和“分析出”在特定约束条件下最优的数据结构与算法解决方案。所有代码示例均遵循现代软件工程实践，强调模块化和效率。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

自己学院编的书（河北师范软件学院），内容较一般C语言书深了一些，围绕C99体系，阐述比较详细

评分☆☆☆☆☆

自己学院编的书（河北师范软件学院），内容较一般C语言书深了一些，围绕C99体系，阐述比较详细

评分☆☆☆☆☆

自己学院编的书（河北师范软件学院），内容较一般C语言书深了一些，围绕C99体系，阐述比较详细

评分☆☆☆☆☆

自己学院编的书（河北师范软件学院），内容较一般C语言书深了一些，围绕C99体系，阐述比较详细

评分☆☆☆☆☆

自己学院编的书（河北师范软件学院），内容较一般C语言书深了一些，围绕C99体系，阐述比较详细