具体描述
《C语言程序设计案例教程》以Turbo C环境为基础，详细介绍了适用于PC系列计算机的C语言程序设计的基本概念、方法和技巧。《C语言程序设计案例教程》共分9章，主要介绍C语言程序设计基础、结构化程序设计、模块化程序设计、数组、指针、结构体与共用体、文件操作等。
《C语言程序设计案例教程》是针对高职高专的教学特点组织编写的，这门课程不仅仅注重知识的讲授，还强调基本技能的训练。所以《C语言程序设计案例教程》在编排上很有特色，采取循序渐进、入犬浅出的讲解方法，书中采用的应用实例大多是当前计算机语言教学中使用较为广泛且比较多实用的。
《C语言程序设计案例教程》可作为高等职业院校、高等专科学校、成人高等学校、软件职业技术学院专业学生的学习用书，也可以供继续教育学校及编程爱好者使用。
《算法导论：数据结构与经典算法精讲》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的算法学习体验，聚焦于数据结构的核心概念和一系列经典算法的精妙设计。在现代软件开发日益追求效率与性能的背景下，精通算法与数据结构已成为衡量一名开发者技术实力的重要标尺。本书不以某门具体编程语言为限制，而是将重点放在算法思想的抽象化理解与通用性讲解上，以期帮助读者建立扎实的理论基础，并能够灵活地将其应用于各种开发场景。 第一部分：数据结构的基石 数据结构是组织和管理数据的基本方式，它们直接影响着算法的效率和复杂度。本部分将系统地阐述常见数据结构的设计原理、实现方式以及各自的优缺点。 数组（Array）与动态数组（Dynamic Array）： 我们将从最基础的数组结构开始，探讨其连续存储的特点，访问速度快的优势，以及固定大小的局限性。在此基础上，我们将引入动态数组的概念，讲解其如何通过内存的动态分配与扩容来克服固定大小的限制，并分析其在插入、删除操作上的性能特点。 链表（Linked List）： 链表作为一种非连续存储的数据结构，将通过节点及其指针的连接来组织数据。本部分将详细介绍单向链表、双向链表以及循环链表的结构特点。我们将深入分析链表在插入、删除操作上的时间复杂度优势，以及相比于数组在随机访问方面的劣势。通过图文并茂的讲解，读者将清晰理解链表的动态伸缩性和其在实现某些高级数据结构（如栈、队列）时的重要作用。 栈（Stack）与队列（Queue）： 栈和队列是两种遵循特定访问原则的线性数据结构，在程序设计中扮演着至关重要的角色。我们将通过对“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）原则的深入剖析，结合实际应用场景（如函数调用栈、表达式求值、任务调度），来阐述栈和队列的抽象数据类型（ADT）定义。同时，我们将探讨如何使用数组或链表来实现这两种数据结构，并对比不同实现方式的性能差异。 树（Tree）： 树是一种重要的非线性数据结构，其层次化的组织方式在很多领域都有广泛应用。本部分将从二叉树（Binary Tree）开始，详细讲解其基本概念，如根节点、父节点、子节点、叶子节点等。我们将深入探讨二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）的结构特点、查找、插入和删除操作的算法实现，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。在此基础上，我们将进一步介绍平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的设计思想，阐述它们如何通过旋转操作来维持树的平衡，从而保证查找效率的稳定。此外，我们还将初步接触堆（Heap）这一特殊树结构，以及其在优先队列（Priority Queue）中的应用。 图（Graph）： 图数据结构用于表示对象之间的复杂关系。本部分将定义图的基本概念，包括顶点（Vertex）和边（Edge），以及有向图（Directed Graph）和无向图（Undirected Graph）。我们将介绍图的两种主要存储方式：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们在空间和时间复杂度上的优劣。读者将学习如何表示和遍历图，为后续的图算法学习打下坚实基础。 第二部分：经典算法的智慧 数据结构提供了组织数据的方式，而算法则是处理这些数据，解决问题的步骤。本部分将聚焦于一系列经典且具有代表性的算法，深入讲解其设计思想、实现方法、性能分析以及适用场景。 排序算法（Sorting Algorithms）： 排序是计算机科学中最基本也是最重要的操作之一。我们将从简单直观的排序算法开始，如冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）和插入排序（Insertion Sort），分析它们的实现原理和较低的效率。随后，我们将重点介绍更高效的排序算法，包括： 归并排序（Merge Sort）： 分治思想的典范，理解其递归分解与合并过程，以及稳定的O(n log n)时间复杂度。 快速排序（Quick Sort）： 另一种分治算法，通过枢轴（pivot）的选择和分区（partition）操作实现高效排序，探讨其平均O(n log n)和最坏情况下的O(n^2)复杂度，并分析不同的枢轴选择策略。 堆排序（Heap Sort）： 结合堆数据结构的排序方法，实现O(n log n)的时间复杂度，并分析其原地排序的特点。 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort）： 针对特定类型数据的非比较排序算法，讲解其工作原理及适用条件。 查找算法（Searching Algorithms）： 在大量数据中快速找到所需信息是算法的核心任务之一。 线性查找（Linear Search）： 最基础的查找方法，逐个扫描元素。 二分查找（Binary Search）： 针对有序数组的优化查找方法，掌握其对数时间复杂度的原理。 哈希查找（Hash Search）： 利用哈希函数将数据映射到存储位置，实现平均O(1)的查找效率，探讨哈希冲突的解决策略。 图算法（Graph Algorithms）： 图算法在网络分析、路径查找、社交网络等领域发挥着核心作用。 图的遍历： 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）。我们将详细讲解这两种遍历策略的递归和迭代实现，以及它们在查找连通分量、检测环等问题中的应用。 最短路径算法： Dijkstra算法： 求解单源最短路径问题的经典算法，适用于非负权重的图。 Floyd-Warshall算法： 求解所有顶点对之间的最短路径问题。 Bellman-Ford算法： 能够处理负权重的图，并能检测负权环。 最小生成树算法： Prim算法： 贪心策略求解无向图的最小生成树。 Kruskal算法： 另一种贪心算法，利用并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构来构建最小生成树。 字符串匹配算法（String Matching Algorithms）： 在文本中高效查找子串是常见的需求。 朴素字符串匹配： 直观的匹配方法。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）： 通过预处理模式串，避免不必要的比较，显著提升匹配效率。 Boyer-Moore算法： 另一种高效的字符串匹配算法，通常在实际应用中表现更优。 分治算法（Divide and Conquer）： 分治策略是将一个大问题分解为若干个规模更小的子问题，然后分别解决子问题，最后将子问题的解合并起来，形成原问题的解。本书将通过归并排序、快速排序等实例，深入剖析分治算法的思想精髓。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 动态规划是一种通过将复杂问题分解为重叠子问题，并存储子问题解以避免重复计算的算法设计方法。我们将通过经典的背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）、矩阵链乘法（Matrix Chain Multiplication）等案例，讲解动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”两个核心性质，以及如何构建状态转移方程来求解问题。 本书特色 理论与实践并重： 在深入讲解算法原理的同时，本书将提供清晰的伪代码或通用化的实现思路，帮助读者理解算法的执行过程。 精选经典案例： 选取最具代表性和实用性的数据结构与算法，让读者能够快速掌握核心概念，并将其应用于实际问题。 循序渐进的学习路径： 从基础的数据结构入手，逐步深入到复杂的算法设计，提供清晰的学习逻辑。 强调算法思维： 鼓励读者独立思考，理解算法背后的逻辑和设计思想，培养解决问题的能力。 普适性讲解： 避免依赖特定编程语言的语法特性，侧重于算法本身的设计理念，使本书内容具有广泛的适用性。 通过对本书的学习，读者将不仅能够掌握数据结构和经典算法的知识体系，更重要的是能够培养出严谨的算法设计思维和解决复杂问题的能力，为后续深入学习计算机科学的其他领域打下坚实的基础。
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