具体描述
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•C语言程序设计》力求突破高职高专久的教学框框，用全新的方法组织编写。《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•C语言程序设计》始终以应用为目的，从应用入手，采用了任务驱动方式。书中内容精炼，循序渐进，突出重点，易于理解。《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•C语言程序设计》将公交一卡通管理程序作为贯穿全书知识点的实例在各章中分步介绍，使学生尽早体会较大项目的程序编写过程。全书共分8章，分别是C语言基础与顺序结构、分支结构、循环结构、数组、指针、函数、结构体和文件。
《数据结构与算法：原理与实践》 内容提要 本书旨在为读者提供一套全面而深入的数据结构与算法学习体验，涵盖了从基础概念到高级应用的各个层面。我们聚焦于理解数据在计算机内部的组织方式，以及解决计算问题的有效策略。全书结构清晰，理论与实践紧密结合，力求帮助读者建立坚实的计算思维基础，无论未来是从事软件开发、系统架构还是数据科学领域，都能得心应手。 第一部分：基础要素与线性结构 本部分首先奠定坚实的数学与逻辑基础，为后续复杂结构的学习做好准备。 第一章：计算思维与复杂度分析 本章将引出“计算思维”的核心概念，探讨如何将现实问题抽象化为可计算的模型。重点深入讲解算法效率的度量标准——时间复杂度和空间复杂度。我们将详细剖析大O（$O$）、大Ω（$Omega$）和小o（$o$）表示法的数学严谨性，并教授读者如何通过“渐近分析”快速评估算法的性能瓶颈。常见的复杂度模型（如$O(1)$、$O(log n)$、$O(n)$、$O(n log n)$、$O(n^2)$等）的实际应用场景将被深入剖析，确保读者能够准确判断不同算法的优劣。 第二章：基本数据结构与数组 本章从最基础的内存结构入手，探讨静态数组和动态数组（可变长度数组）的内部实现机制。我们将分析数组在随机访问、插入和删除操作上的性能特点，并讨论内存连续性带来的缓存优势。此外，本章还会涉及多维数组的存储布局（行主序与列主序）及其对程序性能的影响。 第三章：链式结构：单链表、双向链表与循环链表 链表作为一种非连续存储结构，是理解指针和动态内存管理的关键。本章将详尽阐述单链表的节点结构、头插法、尾插法、查找、插入和删除操作的实现细节与边界条件处理。随后，我们将扩展到双向链表，分析其在反向遍历和快速删除节点上的优势，并探讨循环链表的应用场景，如模拟缓冲区和轮询机制。我们将通过大量的代码示例，清晰展示指针操作的复杂性和优雅性。 第四章：栈与队列：受限访问的艺术 栈（Stack）和队列（Queue）是应用最广泛的抽象数据类型。本章将分别介绍它们的“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）原则。我们将实现基于数组和链表的栈与队列，并深入探讨它们的经典应用： 栈的应用： 函数调用栈的原理、表达式求值（中缀转后缀/前缀）、递归的迭代模拟。 队列的应用： 广度优先搜索（BFS）的基础、任务调度、银行排队系统模型。 本章还将介绍一种特殊的队列——双端队列（Deque），及其在实现滑动窗口最大值等问题中的高效性。 第二部分：非线性数据结构的探索 本部分将目光投向更复杂的组织结构，这些结构是高效信息检索和复杂系统建模的核心。 第五章：树形结构基础与二叉树 树是描述层次关系的最自然方式。本章首先定义树的基本术语（根、节点、度、深度、高度、森林）。核心内容聚焦于二叉树，包括满二叉树、完全二叉树的判定和存储。我们将系统讲解二叉树的三种主要遍历方式（前序、中序、后序）及其递归与非递归实现。随后，本章会深入分析如何利用中序遍历结合其他遍历结果来重构唯一的二叉树。 第六章：二叉搜索树（BST）与平衡机制 二叉搜索树（BST）是实现高效查找、插入和删除操作的关键。本章详细阐述BST的性质，并分析其最坏情况下的时间复杂度（可能退化为链表）。为了解决BST的性能退化问题，我们将引入平衡二叉树的概念，重点讲解AVL树的旋转操作（LL, RR, LR, RL）及其维护平衡的严格规则。我们将展示如何通过严格的旋转操作，确保树的高度始终保持对数级别，从而保证所有基本操作的效率。 第七章：堆结构与优先队列 堆（Heap）是一种特殊的完全二叉树，它天然地支持高效的优先队列操作。本章将重点讲解最大堆和最小堆的结构特性。我们将详细阐述堆的数组实现方式（父子节点索引的计算）以及核心操作：`Heapify`（下滤/上滤）、插入和删除最大/最小值。堆结构是理解堆排序算法和图论中Dijkstra算法的基础。 第八章：多路搜索树与B/B+树 针对磁盘存储环境下的外部搜索需求，本章介绍多路搜索树。我们将详细剖析B树的设计理念，理解其“胖节点”的优势在于减少磁盘I/O次数。随后，我们将聚焦于数据库索引中广泛使用的B+树，对比B树，分析B+树如何通过将所有数据存储在叶子节点，并使用链表连接叶子节点，从而实现高效的范围查询和顺序扫描。 第九章：图论基础与遍历 图结构用于模拟网络关系、依赖关系等复杂场景。本章从图的基本概念（有向图、无向图、权值、连通性）出发，讲解图的两种主要存储方式：邻接矩阵与邻接表，并分析各自在不同图密度下的优劣。随后，我们将系统介绍图的两种核心遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并探讨它们在寻找路径、检测环路等问题中的应用。 第三部分：核心算法与高级应用 本部分侧重于解决实际问题的算法范式，强调如何优化搜索和排序过程。 第十章：排序算法的深度剖析 本章对排序算法进行全面而细致的比较分析。我们将不仅仅实现基础的插入排序、选择排序和冒泡排序，更会深入探究$O(n log n)$级别的高效排序方法： 1. 归并排序（Merge Sort）： 稳定性的保证，以及分治策略的完美体现。 2. 快速排序（Quick Sort）： 分区（Partition）操作的艺术，枢轴选择策略对性能的巨大影响，以及“三路快排”的优化。 3. 堆排序（Heap Sort）： 利用堆结构实现的原地（in-place）排序方法。 本章最后将提供一个性能对比表格，总结各种排序算法在最佳、平均和最坏情况下的时间/空间复杂度。 第十一章：搜索与图的最短路径 本章聚焦于图中的路径查找问题。我们将详细讲解Dijkstra算法，利用优先队列（堆）实现高效的单源最短路径查找，并讨论其对负权边的限制。随后，我们将介绍可以处理负权边的Bellman-Ford算法，及其通过迭代检测负权环的能力。对于无权图，BFS提供的最短路径将作为对比。 第十二章：最小生成树（MST）算法 本章探讨如何在一个带权连通图中找到一个包含所有顶点且边权之和最小的树结构。我们将详尽介绍两种经典的MST算法： 1. Prim算法： 从一个顶点出发，逐步扩张包含在MST中的顶点集合。 2. Kruskal算法： 基于边的策略，使用并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构来高效判断边的连通性，避免生成环路。 第十三章：动态规划（DP）入门与经典模型 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。本章将引导读者掌握DP的思维模式——识别状态、确定转移方程。我们将通过几个标志性问题进行讲解： 斐波那契数列的优化计算。 背包问题（0/1背包问题）。 最长公共子序列（LCS）。 矩阵链乘法。 通过这些例子，读者将学会自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录的递归）的实现方法。 第十四章：散列表（哈希表）与冲突解决 散列表是实现近乎$O(1)$平均时间复杂度查找的关键。本章深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应）。重点分析冲突解决策略：链地址法（Chaining）和开放寻址法（Linear Probing, Quadratic Probing, Double Hashing）。我们将详细计算负载因子（Load Factor）对性能的影响，并讨论如何通过调整表的大小和选择合适的哈希函数来优化性能。 结语 本书不仅提供了数据结构和算法的知识点梳理，更重要的是培养读者面对复杂问题时，能够系统地选择和设计出高效解决方案的能力。全书贯穿着对“为什么这样设计更好”的深入思考，旨在让读者真正掌握算法的精髓。
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