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出版者:南开大学出版社

作者:刘瑞挺

出品人:

页数:278

译者:

出版时间:2002-9

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787310015917

丛书系列:

图书标签:

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《数据结构与算法分析：C语言描述》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据结构与算法学习路径，特别侧重于使用C语言进行实现和分析。本书内容涵盖了从基础数据结构到高级算法设计与分析的各个重要方面，结构清晰，理论与实践紧密结合。 第一部分：基础与预备知识 本部分为后续深入学习奠定坚实的基础。首先，我们将回顾C语言中的核心概念，包括指针、内存管理、结构体和联合体，确保读者对编程环境有扎实的理解。接着，深入探讨算法分析的基础，包括时间复杂度和空间复杂度的概念，如大O记法、$Omega$ 记法和$Theta$ 记法，并介绍递归算法的分析方法（如主定理）。 第二部分：线性数据结构 本部分聚焦于最常用且基础的线性数据结构。 数组与动态数组： 详细介绍静态数组的局限性，并重点讲解动态数组（如C语言中通过`malloc`/`realloc`实现的变长数组）的实现原理、性能考量以及内存碎片问题。 链表： 深入剖析单向链表、双向链表和循环链表的结构、插入、删除和遍历操作的实现。特别讨论链表在实现栈和队列时的优势与劣势。 栈（Stack）： 阐述栈的“后进先出”（LIFO）特性，并使用数组和链表两种方式实现栈结构。应用部分涵盖表达式求值（中缀转后缀/前缀）、递归的本质以及函数调用栈的工作机制。 队列（Queue）： 讲解队列的“先进先出”（FIFO）特性。重点讨论顺序队列（可能存在的“假溢出”问题）和循环队列的有效实现与优化，以及链式队列的设计。 第三部分：非线性数据结构——树与图 这是本书的核心和难点所在，详细解析层次化和网状结构的数据组织方式。 树（Tree）： 基本概念与术语： 树的定义、根、叶子、深度、高度、森林等。 二叉树（Binary Tree）： 详细介绍二叉树的存储方式（结构体指针实现为主），以及三种基本遍历方式（前序、中序、后序）的递归与非递归实现。 二叉搜索树（BST）： BST的构建、查找、插入和删除操作的算法设计与分析。讨论最坏情况下的性能退化问题。 平衡树简介（AVL与红黑树概念）： 虽然不深入实现，但会介绍平衡树解决BST性能退化的必要性，讲解AVL树的旋转操作（左旋、右旋、双旋）的基本原理。 堆（Heap）： 重点讲解最大堆和最小堆的结构特性，基于数组的实现方式，以及“上滤”（Heapify-Up）和“下滤”（Heapify-Down）操作。堆在优先队列中的应用是重要内容。 B树与B+树概述： 针对数据库和文件系统应用，简要介绍B树和B+树的结构特性，强调它们如何优化磁盘I/O操作。 图（Graph）： 表示方法： 详细对比邻接矩阵和邻接表（链表或动态数组实现）的优缺点及其适用场景。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的算法实现，并讨论它们在连通性判断和拓扑排序中的应用。 经典图算法： 最小生成树（MST）： 普里姆（Prim）算法和克鲁斯卡尔（Kruskal）算法的详细C语言实现、数据结构选择（如优先队列在Prim中的应用）及复杂度分析。 最短路径： 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法（单源最短路径）和弗洛伊德（Floyd-Warshall）算法（全源最短路径）的实现与应用场景分析。 拓扑排序： 基于DFS和Kahn算法的实现。 第四部分：排序与搜索算法 本部分系统梳理内部排序（Internal Sorting）算法，并分析其性能特点。 基础排序算法： 插入排序、选择排序、冒泡排序的实现、稳定性分析及性能局限。 高效排序算法： 快速排序（Quick Sort）： 枢轴（Pivot）的选择策略（如三数取中法），分区（Partition）的实现，以及快速排序在C语言中递归实现栈空间的消耗问题。 归并排序（Merge Sort）： 自顶向下和自底向上的实现，稳定性分析，以及其在外部排序中的基础思想。 堆排序（Heap Sort）： 利用第三部分学习的堆结构实现O(N log N)的就地排序。 线性时间排序： 计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）的原理、适用条件和复杂度分析。 搜索技术： 线性搜索、二分查找（Binary Search）的迭代和递归实现，以及插值查找等变体。 第五部分：哈希技术 本部分专门探讨如何通过散列函数实现平均O(1)的查找效率。 哈希函数设计： 介绍除法散列、乘法散列、数字分析法等，并讨论如何选择合适的散列函数。 冲突处理方法： 详细讲解链地址法（Chaining）和开放定址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）的实现与性能差异。 性能分析： 负载因子（Load Factor）对性能的影响，以及哈希表重散列（Rehashing）的时机与实现。 第六部分：算法设计范式 本部分介绍解决复杂问题的通用方法论。 分治法（Divide and Conquer）： 结合快速排序和归并排序进行回顾，并引入Strassen矩阵乘法等更高级的应用。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心选择的适用条件，通过活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等实例进行讲解。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 深入解释最优子结构和重叠子问题，通过斐波那契数列、背包问题（0/1背包）、最长公共子序列（LCS）等经典问题，展示自底向上（填表法）和自顶向下（带备忘录的递归）的实现差异。 第七部分：高级主题（选讲与展望） 简要介绍NP完全性问题、近似算法和回溯法（Backtracking）的基本思想，为读者后续学习提供方向指引。 本书特色： 1. C语言驱动： 所有核心数据结构和算法均使用标准C语言实现，代码简洁、高效，便于读者理解内存层面的细节操作。 2. 严谨的复杂度分析： 对每一个算法，都提供了详细的最坏、最好和平均时间/空间复杂度分析。 3. 注重实践： 提供了大量的练习题和编程作业，涵盖不同难度级别，帮助读者将理论知识转化为实际编码能力。 本书适合高等院校计算机科学、软件工程专业学生，以及希望系统梳理和强化数据结构与算法基础的软件开发工程师参考使用。

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