具体描述
《C语言:程序设计导论》可作为高等学校计算机专业教材，也可作为编程爱好者自学C语言的参考书。
数字时代的基石：深入理解数据结构与算法 导读： 在信息技术日新月异的今天，我们每天都在与海量数据和复杂的计算打交道。无论是支撑万亿级业务的互联网巨头，还是驱动未来自动驾驶汽车的嵌入式系统，其核心都离不开高效、可靠的数据组织方式和精妙的计算逻辑。本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的视角，剖析现代计算机科学的基石——数据结构与算法。 --- 第一部分：逻辑的骨架——数据结构的构建与抽象 数据结构是组织和存储数据的方式，它直接决定了程序处理数据的效率和可行性。本书将从最基础的逻辑结构出发，逐步过渡到复杂的抽象数据类型（ADT）实现。 第一章：基础数据类型与内存视图 在深入探讨复杂结构之前，我们首先要建立对计算机内存如何管理基本数据类型的深刻理解。本章将细致剖析整数、浮点数（遵循IEEE 754标准）、字符集（ASCII与Unicode）在内存中的具体存储形式。我们将探讨位操作（Bitwise Operations）在数据压缩、标志位设置以及底层硬件交互中的重要性。此外，还将讲解内存的层次结构（寄存器、缓存、主存、辅存）以及局部性原理（时间局部性与空间局部性）如何影响程序性能，为后续分析奠定硬件基础。 第二章：线性结构的精妙：数组、链表与栈 线性结构是最常见的数据组织形式，但其内部的权衡至关重要。 动态数组与静态数组的对比： 详细分析数组的随机访问优势与内存连续性带来的缓存友好性，并深入探讨动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`底层实现）如何在摊还分析下实现高效的元素添加与删除。 单向、双向及循环链表： 链表的灵活插入与删除特性是其核心优势。本章将对比不同链表的适用场景，并着重讲解循环链表的应用，例如在操作系统中实现任务调度队列。 栈（Stack）的后进先出（LIFO）原则： 不仅仅是函数调用栈的模拟，本章还将探讨如何利用栈来解决表达式求值（中缀转后缀、后缀求值）、括号匹配校验等经典问题。 第三章：非线性结构的艺术：树与图的遍历与应用 当数据之间存在层级或复杂关系时，非线性结构登场。 树（Tree）的深度剖析： 从基础的二叉树开始，我们将详细解析二叉搜索树（BST）的插入、删除与查找操作，并引入性能优化的核心——平衡树。重点讲解AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与重新着色机制，理解它们如何保证$O(log n)$的最坏情况性能。随后，介绍B树及其变种（如B+树），探讨它们在磁盘 I/O 密集型场景（如数据库索引）中的不可替代性。 堆（Heap）与优先队列： 讲解最大堆和最小堆的结构特性，并重点阐述堆化（Heapify）过程。优先队列（Priority Queue）作为堆的抽象应用，是实现如Dijkstra算法和Prim算法的关键组件。 图（Graph）的建模与遍历： 图是描述复杂关系最强大的工具。本章将涵盖图的常见表示法（邻接矩阵与邻接表）及其优缺点分析。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图论的两大基础算法，我们将通过迷宫求解、拓扑排序等实例，深入理解两者的实现细节和适用边界。 第四章：高效搜索与映射：散列表的玄机 散列表（Hash Table）是实现平均 $O(1)$ 时间复杂度查找、插入和删除的利器。 哈希函数的设计与特性： 深入探讨理想哈希函数的标准（均匀性、雪崩效应），介绍乘法法、除法法等常见构造方法。 冲突解决策略： 详细比较链式法（Separate Chaining）与开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测、双重哈希）的性能取舍。 装载因子与性能退化： 分析装载因子（Load Factor）如何影响散列表的效率，并解释何时需要进行动态扩容（Resizing）操作，以维持其高性能。 --- 第二部分：效率的追求——算法设计与分析 算法是解决问题的步骤和方法。本部分将从理论分析到实用技巧，系统地指导读者如何设计和评估算法的效率。 第五章：算法性能的量化语言：复杂度分析 理解算法好坏的唯一标准是其效率。本章是算法分析的基础。 渐进记号的掌握： 彻底区分大O（$O$）、大Omega（$Omega$）和小O（$o$）记号，理解它们在描述算法上界、下界和精确渐进行为中的作用。 时间复杂度与空间复杂度： 学习如何对循环、递归调用（使用主定理 Master Theorem）以及分治算法进行精确的时间复杂度分析。 摊还分析（Amortized Analysis）： 介绍如何处理那些单次操作昂贵但总体操作成本低廉的结构，如动态数组的扩容和斐波那契堆的某些操作。 第六章：分治、贪心与动态规划 本章聚焦于三种强大的、相互关联的算法设计范式。 分治法（Divide and Conquer）： 通过分析快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的性能，理解其递归结构与合并步骤。讨论Karatsuba乘法等更高级的分治应用。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讲解贪心选择性质和最优子结构。通过活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等实例，强调贪心策略的适用性与局限性，即何时贪心能保证全局最优。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP是解决重叠子问题和最优子结构的利器。我们将从自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录的递归）两种视角，深入解析最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem）以及矩阵链乘法等经典DP问题的状态定义、转移方程和空间优化。 第七章：图算法的深度探索 图算法在网络分析、路径规划和资源分配中占据核心地位。 最短路径问题： 详述Dijkstra算法在非负权重图中的应用，以及Bellman-Ford算法如何处理含有负权边的图，并能检测负权环。对于多源最短路径，则介绍Floyd-Warshall算法的原理。 最小生成树（MST）： 聚焦于Prim算法和Kruskal算法，对比它们在不同图结构（稠密图与稀疏图）上的性能表现，并探讨其在网络构建中的实际意义。 网络流基础： 引入最大流-最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem）的基本概念，并介绍Ford-Fulkerson方法及其改进（如Edmonds-Karp算法）在解决二分图匹配等问题中的强大能力。 第八章：搜索与回溯的艺术 搜索算法是系统性地探索解空间的必要手段。 回溯法（Backtracking）： 讲解如何利用剪枝（Pruning）优化技术，系统地解决组合爆炸问题，如N皇后问题、数独求解等。 分支限界法（Branch and Bound）： 相比回溯法，分支限界法引入了界限函数，用于提前排除那些不可能产生最优解的分支，特别适用于旅行商问题（TSP）等优化问题。 --- 第三部分：面向实践的进阶主题 为使读者具备应对现代软件工程挑战的能力，本部分将引入一些与实际应用紧密相关的进阶主题。 第九章：字符串匹配与高级查找 处理文本数据是编程中的常见任务。 朴素匹配法的局限性： 分析简单模式匹配算法的低效之处。 高效算法的实现： 深入解析KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法如何利用前缀函数实现线性时间匹配，以及Rabin-Karp算法中如何利用滚动哈希（Rolling Hash）进行高效查找。 第十章：数据结构的内存优化与并发考量 在现代多核、大数据环境下，仅仅保证渐进复杂度是不够的。 缓存感知的算法设计： 重新审视前述算法（如矩阵乘法、排序），探讨如何通过改变数据访问模式以更好地适应CPU缓存，实现实际性能的飞跃。 并发数据结构简介： 简要介绍锁机制下的并发栈/队列的实现挑战，并初步探讨无锁（Lock-Free）数据结构的基本思想，为理解高性能并发编程打下概念基础。 --- 结语： 本书不仅仅是一本算法手册，更是一本关于如何进行“计算思维”训练的指南。通过对这些核心概念的深入理解和动手实践，读者将能够跳出具体的编程语言语法，掌握设计健壮、高效和可扩展系统的底层逻辑。掌握了这些基石，无论未来出现何种新的计算范式，您都将拥有应对挑战的强大内核。
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入门级，很浅显，总体还行。不过有些地方叙述已经太OUT了...
评分入门级，很浅显，总体还行。不过有些地方叙述已经太OUT了...
评分入门级，很浅显，总体还行。不过有些地方叙述已经太OUT了...
评分入门级，很浅显，总体还行。不过有些地方叙述已经太OUT了...
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