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出版者:

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出品人:

页数:273

译者:

出版时间:2010-7

价格:28.00元

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isbn号码:9787502777562

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

好的，这里有一份《数据结构与算法分析：C语言描述》的详细图书简介，内容严格围绕数据结构和算法展开，不涉及C语言程序设计的基础语法教学，旨在吸引对算法理论和高效实现感兴趣的读者。 --- 图书简介：《数据结构与算法分析：C语言描述》 第一部分：理论基石与问题剖析 《数据结构与算法分析：C语言描述》 是一本深度聚焦于计算科学核心——数据结构组织与算法效率分析的专业著作。本书旨在超越基础的编程语法教学，将读者的注意力引导至程序设计艺术的最高境界：如何以最合理的方式存储信息，以及如何以最快的速度解决复杂问题。 全书构建了一个严谨的理论框架，为理解和实现现代软件系统中的性能瓶颈与优化策略奠定了坚实的基础。我们不关注“如何写出能运行的代码”，而是深究“如何写出最优良的代码”。 1. 渐近分析与效率的量化 本书伊始便确立了评估算法性能的数学工具——渐近分析法。我们详细剖析了大O记号（$O$）、Omega记号（$Omega$）和Theta记号（$Theta$）的严格定义与应用场景。读者将学会如何根据输入规模（$n$）的变化，准确预测算法运行时间的增长趋势，从而将模糊的“快”或“慢”转化为精确的数学描述。 我们将深入探讨最坏情况、最好情况和平均情况下的时间复杂度分析，特别是针对递归算法，主定理（Master Theorem）的推导过程与应用实例将被详尽阐述，帮助读者熟练掌握求解递归关系式的技巧，这是分析分治算法（如快速排序、合并排序）性能的关键。 2. 抽象数据类型（ADT）的本质 本书将抽象数据类型（ADT）视为解决问题的蓝图，而非具体的实现细节。我们首先定义了抽象接口，随后再探究基于C语言的底层实现。这有助于读者区分“做什么”（What）和“如何做”（How）。 核心ADT的章节将涵盖： 栈（Stack）： 基于数组和链表的实现对比，重点分析LIFO（后进先出）原则在表达式求值、递归模拟中的应用。 队列（Queue）： 环形队列的设计与优势，以及双端队列（Deque）在滑动窗口问题中的潜力。 表（List）： 深入比较线性表的顺序存储（数组）与链式存储（单链表、双向链表、循环链表）的性能权衡，特别关注插入/删除操作的效率差异。 第二部分：复杂数据结构的深度探索 本书的后半部分，重点转向更复杂、更高效的数据组织形式，这些结构是构建高性能数据库、搜索引擎和网络路由协议的基石。 3. 树结构：层次化数据的艺术 树是组织具有内在层次关系数据的核心工具。我们不仅会实现基本的二叉树，更会聚焦于保持平衡与高效查找的动态结构： 二叉搜索树（BST）： 实现的基础与查找机制。 平衡搜索树的革命： 详细介绍AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转、重新着色机制。读者将理解为何红黑树是标准库中（如C++ STL的`std::map`底层）的首选，其$O(log n)$的严格平衡保证是关键。 B树与B+树： 专门为外部存储（磁盘 I/O）设计的数据结构，深入分析其“胖节点”策略如何最小化磁盘寻道次数，这是理解数据库索引原理的必经之路。 堆（Heaps）： 二叉堆的构建与维护，特别是在堆排序中的应用。更重要的是，我们将探讨斐波那契堆（Fibonacci Heaps）在优化如Dijkstra最短路径算法（从$O(E log V)$提升到$O(E + V log V)$）中的理论价值。 4. 散列技术：平均 $O(1)$ 的承诺 散列（Hashing）是实现快速查找和插入的强大技术。本书将系统地讲解散列函数的设计原则，如何将任意大小的键映射到固定大小的数组索引空间。 我们详细分析了处理冲突（Collision）的两种主要策略： 链式法（Separate Chaining）： 分析在不同负载因子下，链表长度的概率分布。 开放定址法（Open Addressing）： 深入研究线性探测、二次探测和双重散列的性能差异，以及它们可能导致的聚集（Clustering）问题。 5. 图论算法：网络与关系的刻画 图结构是描述现实世界复杂连接（如社交网络、交通地图）的基础。本书将以C语言实现的方式，清晰界定图的两种主要存储方式：邻接矩阵与邻接表，并分析它们在不同图稀疏度下的空间与时间开销。 核心图算法的实现与分析包括： 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的精确流程，及其在连通性、拓扑排序中的应用。 最短路径问题： 详尽实现Dijkstra算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边及负权环检测）。 最小生成树（MST）： Prim算法和Kruskal算法的逻辑差异、数据结构选择（如Kruskal中对并查集的依赖），及其在网络设计中的意义。 第三部分：算法的优化与高级设计范式 最后一部分，本书转向解决效率问题的通用方法论，这些范式是解决复杂组合优化问题的关键。 6. 排序算法的终极比较 排序不仅仅是排列数字，更是检验算法设计思维的试金石。我们不仅会实现经典的插入排序、选择排序、冒泡排序作为基准，更会深入剖析性能的飞跃： 分治策略： 深入解析快速排序（Quicksort）中枢选择（Pivot Selection）对性能的决定性影响，并探讨其最坏情况的规避策略。 稳定与非稳定： 比较合并排序（Mergesort）的稳定性及其在外部排序中的优势。 线性时间排序的边界： 介绍计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort），阐明它们如何在特定数据约束下突破基于比较的排序的$Omega(n log n)$下限。 7. 贪心算法与动态规划 贪心策略： 通过活动选择问题、赫夫曼编码等经典案例，展示何时局部最优选择能导向全局最优解。 动态规划（DP）： 将其作为一种通过记忆化（Memoization）或自底向上（Bottom-Up）的方式，系统地解决具有重叠子问题和最优子结构的复杂问题。重点剖析背包问题（Knapsack）和最长公共子序列（LCS）的DP状态转移方程的建立过程。 --- 目标读者： 本书面向所有希望将C语言作为工具，深入理解计算机科学底层原理的计算机科学专业学生、软件工程师和算法研究人员。阅读本书，您将不再满足于“程序能跑”，而是追求“程序在理论上和实践中都是最优的”。掌握本书内容，意味着您已经具备了设计和分析高性能计算系统的核心能力。

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