Data Structures and Algorithm Analysis in C pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:[美] Mark Allen Weiss

出品人:

页数:600

译者:

出版时间:2003-8

价格:479.90元

装帧:

isbn号码:9780321189950

丛书系列:

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• C
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《深入理解数据结构与算法分析在C语言中的实践》是一本专注于计算机核心基础的技术著作，聚焦数据结构与算法在C语言实现中的应用与优化。书中系统梳理了链表、栈、队列、树、图及排序与搜索等基本结构，结合详细代码示例展示如何用C语言高效构建和操作这些核心组件。作者从理论出发，深入剖析每种结构的内存布局、时间复杂度特征，并通过大量具体实现帮助读者建立对算法效率的直观认知。书中特别强调算法设计思维，引导读者在实际编程中权衡空间与时间成本，理解不同选择对程序性能的长期影响。同时，针对常见问题如递归深度、内存泄漏、指针操作错误等，提供实用技巧和调试策略，使学习过程更具实践性。通过多道习题和真实场景案例，读者能够在动手编写代码中巩固知识，不仅掌握标准实现，更培养出结构化思维与算法优化能力。这本书适合计算机专业学生、从业工程师及自学者，作为数据结构与算法学习的深度参考，既涵盖C语言底层细节，又注重工程实践价值，助力读者构建稳固的编程基础。

评分☆☆☆☆☆

我看的是中文版的，hash table那一章，第114頁。我就直奔主題了啊。 中文版里是這樣說的： 我們程序的一個低效之處在於第12行上的malloc執行了H->TableSize次。這可以通過循環出現之前調用一次malloc操作。 H->TheLists = malloc(H->TableSize * sizeof(struct ListNode)); ...  

评分☆☆☆☆☆

开篇第一章引论的第一节提出一个问题： “设有一组N个数而要确定其中第K个最大者” 并给出两种解法 全排序后返回K位置上的元素。平均复杂度O(NLogN) 再建立一个临时数组，从N中读取K个数，全排序，然后依次读入其余N - K个数进来和第K名比较，大于K的值则插入到合适位置...  

评分☆☆☆☆☆

这本书买了很多年,搬了这么多次工位,一直在办公室常备的书(虽然已经很少翻看). 里面使用的代码,不是所谓的伪代码,而是正经可以运行的C代码,所以新人如果能照着做一遍下来,收获应该不小. 我的一个朋友,很多年前也是读这本书写了一些笔记: http://www.luocong.com/dsaanotes/ ...  

评分☆☆☆☆☆

本书适合作为高级数据结构(CS7)课程或是研究生第一年算法课程的教材。学生应该具有中等程度的程学设计知识，还要具有离散数学的某些知识。

评分☆☆☆☆☆

薄薄的小书，tex排版，圆圆的字体排代码，c语言代码并不是全的，是c伪代码。 - - 我很菜的，所以专业的东西说不出来。感觉在解说上没有算法导论那样详细（其实我觉得算法导论啰嗦）。  

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直是教科书的典范，每一页的纸张都带着一种恰到好处的哑光质感，让长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。那些复杂的图表和算法流程图，无论是在结构上还是在视觉呈现上，都做得极其清晰，那些密集的公式和伪代码块，都经过了精心布局，留白得当，使得原本就有些晦涩难懂的概念，通过这种直观的视觉方式得到了极大的简化。我尤其欣赏它在引入新概念时所采用的循序渐进的结构，作者似乎非常清楚初学者在面对图论或动态规划时可能产生的认知负担，因此总是在最关键的地方插入一些解释性的注释或对比性的案例，这些细节的处理，让阅读过程不再是冷冰冰地啃啃算法定义，而更像是一场有经验的导师在你身边，随时准备为你解惑。即便是那些在其他教材中被一笔带过的细节，比如内存分配对算法性能的细微影响，在这里也被充分地剖析，这种对工程实践层面的关注，使得这本书的厚重感不仅体现在知识的广度上，更体现在其对细节的深度挖掘上，让人觉得手里捧着的不仅是一本理论书，更是一份实用的工具手册。

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这本书的叙事风格简直是一股清流，它没有采用那种过于学术化、高高在上、仿佛在对读者进行知识灌输的语气，反而是用一种近乎于对话的方式，带着读者去探索数据结构和算法背后的“为什么”。作者在阐述诸如红黑树的自平衡机制或者散列表的冲突解决策略时，总能巧妙地将历史上的设计权衡和取舍融入其中，让你明白这些看似固定的规则，其实是无数次经验教训凝结而成的智慧结晶。读起来，我感觉自己不是在被动接受知识，而是在参与一场思维的探险，每当攻克一个难啃的知识点，那种成就感是其他许多教材无法给予的。特别是对于那些对理论推导感到畏惧的读者，这本书的处理方式非常人性化，它不会直接扔出复杂的证明，而是先构建一个直观的模型，让你先“看到”这个结构是如何运作的，然后再自然而然地引导你理解其背后的数学必然性，这种由感性认识到理性把握的过渡，处理得丝滑流畅，让人读得心悦诚服，而不是一头雾水。

评分☆☆☆☆☆

这本书在配套的习题设计上，显示出一种深思熟虑的层次感，绝非那种为了凑数而设置的简单练习。基础题型主要用于巩固概念的准确理解和基本代码的实现能力，确保读者对核心操作的熟练度。然而，进阶和挑战性的题目才是真正的亮点所在，它们往往不是简单地要求实现一个已知的算法，而是巧妙地设置了一个开放性的情景，要求读者结合前几章学到的多种数据结构和分析技术，设计出一个定制化的解决方案，并且要对这个方案的优缺点进行定性或定量的论证。这些题目迫使你跳出书本的框架，真正地进行“算法设计”的思维训练，而不是机械地复述示例代码。完成这些难题后，你对算法的掌握就不再是停留在“会写”的层面，而是真正达到了“会用”和“会论证”的境界，这种深度参与式的学习体验，是任何纯理论阅读都无法比拟的，它真正完成了从知识的接收者到问题解决者的蜕变。

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我发现这本书在对不同算法进行性能分析和比较时，展现出一种近乎偏执的严谨性。它不满足于简单地给出时间复杂度的符号表示，而是深入探讨了常数因子在真实世界应用中的决定性作用。例如，在比较几种不同的排序算法时，作者不仅仅停留于 $O(n log n)$ 这个层面上，还会细致地分析在特定数据分布下，缓存命中率、分支预测等微架构特性如何颠覆理论上的最优解，这对于准备系统级编程或高性能计算的读者来说，简直是宝藏。每一次性能讨论，都仿佛在提醒我们，代码的优雅不仅在于其数学的美感，更在于其对硬件特性的尊重和利用。这种将理论与硬件实践紧密结合的分析视角，极大地拓宽了我对算法“最优性”的理解边界，让我开始意识到，教科书上的“标准答案”往往只是一个理想模型，真正的挑战在于如何根据具体运行环境进行灵活的优化调整，这本书为我们提供了强有力的分析框架来应对这种现实世界的复杂性。

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这本书的章节安排和知识点的串联逻辑，体现了作者深厚的教学功底和对学科脉络的深刻理解。它并不是简单地堆砌知识点，而是围绕着核心的“抽象数据类型”和“高效实现”这条主线徐徐展开，使得每个新的数据结构，比如栈、队列、链表，都不是孤立存在的，而是作为解决特定问题的工具，在前一个知识点的基础上自然生长出来。这种结构的好处在于，它极大地增强了知识的内聚性和可迁移性。当读到后面更复杂的结构，比如图的遍历算法时，你会惊讶地发现，那些在基础结构中已经习得的指针操作和递归思想，在这里得到了完美的复用和升华，几乎没有感到任何“知识断层”。这种精心设计的学习路径，让读者能够持续地建立信心，因为你会不断地在看似全新的复杂问题中，识别出熟悉的基础模块，从而让学习曲线变得平滑且富有成就感，而不是被各种新名词和新概念所淹没。

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