Data Structures In C pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CreateSpace

作者:Noel Kalicharan

出品人:

页数:310

译者:

出版时间:2008-08-11

价格:USD 30.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781438253275

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• C语言
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 数据存储
• 数据组织
• 经典教材
• 入门教程
• 代码实现

《数据结构在 C 语言中的实现与应用》 本书深入剖析了计算机科学的核心基石——数据结构，并以 C 语言作为实现载体，为读者构建了一个严谨、系统而又实用的学习框架。我们不仅仅停留在理论的梳理，更注重将抽象的概念转化为可执行的代码，让抽象的知识变得触手可及。 核心内容概览： 本书将系统地讲解各种基本及复杂的数据结构，并结合 C 语言的强大功能，深入探讨它们的实现细节、性能分析以及实际应用场景。 线性数据结构： 数组（Arrays）： 从一维数组到多维数组，我们将详细讲解数组的内存布局、访问机制、以及在 C 语言中的声明和操作。重点关注数组的静态分配与动态分配的差异，以及它们在内存管理上的考量。 链表（Linked Lists）： 涵盖单向链表、双向链表、循环链表等多种链表类型。我们将逐一解析节点的定义、插入、删除、遍历等基本操作的 C 语言实现，并深入讨论它们与数组在时间/空间复杂度上的权衡，以及链表在动态内存管理中的优势。 栈（Stacks）： 基于数组和链表两种方式实现栈的“后进先出”（LIFO）特性，详细讲解压栈、弹栈、栈顶访问等操作，并探讨其在函数调用、表达式求值、浏览器历史记录等领域的应用。 队列（Queues）： 通过数组和链表实现队列的“先进先出”（FIFO）特性，包括入队、出队、队头访问等操作，并分析其在任务调度、广度优先搜索（BFS）等算法中的重要作用。 树形数据结构： 树（Trees）基础： 介绍树的基本概念，如节点、根节点、父节点、子节点、叶子节点、高度、深度等，以及树的遍历方法（前序、中序、后序）。 二叉树（Binary Trees）： 重点讲解二叉树的结构和性质，包括满二叉树、完全二叉树等。详细展示二叉树的 C 语言实现，并深入探讨各种遍历算法的递归和迭代实现。 二叉搜索树（Binary Search Trees, BST）： 讲解 BST 的特性，即左子节点值小于父节点值，右子节点值大于父节点值。详细实现 BST 的插入、删除、查找操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 介绍 AVL 树和红黑树等平衡 BST 的概念，探讨它们如何通过旋转操作来维护树的平衡，以及它们在提供高效查找、插入、删除操作方面的优势。我们将着重讲解它们的实现原理和实际应用。 堆（Heaps）： 讲解最大堆和最小堆的定义与性质，以及它们在堆排序、优先队列等方面的应用。详细展示堆的 C 语言实现，包括堆的插入、删除（Extract-Max/Min）和构建。 B树与B+树： 介绍 B 树及其变种 B+ 树在文件系统和数据库索引中的应用，重点讲解它们的结构、插入、删除和查找操作，以及它们如何优化磁盘 I/O。 图（Graphs）： 图的表示： 详细介绍邻接矩阵和邻接表两种表示方法，并分析它们的优缺点。 图的遍历： 深入讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法在 C 语言中的实现，并探讨它们在连通性判断、最短路径查找等问题中的应用。 最短路径算法： 详细讲解 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法，以及它们在求解单源最短路径和所有顶点对最短路径问题上的应用。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： 介绍 Prim 算法和 Kruskal 算法，以及它们在求解加权无环图中连接所有顶点的最小权重的边集问题上的应用。 哈希表（Hash Tables）： 哈希函数： 讲解各种哈希函数的构造原则和设计技巧，以及如何选择合适的哈希函数以提高查找效率。 冲突处理： 深入讨论链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing）等冲突解决方法，并给出相应的 C 语言实现。 性能分析： 分析哈希表的平均和最坏情况下的时间复杂度，以及装载因子对性能的影响。 本书特色： 循序渐进的教学设计： 从最基础的概念入手，逐步引导读者理解更复杂的数据结构，确保学习过程的连贯性。 详实的 C 语言实现： 每一种数据结构都提供了清晰、可运行的 C 语言代码实现，并配有详细的注释，帮助读者理解代码的每一行。 深入的性能分析： 不仅讲解数据结构的实现，还对各种操作的时间复杂度和空间复杂度进行深入分析，培养读者的算法思维。 丰富的应用案例： 结合实际的编程场景，展示数据结构如何在解决实际问题中发挥关键作用，增强学习的实用性。 强调算法思维： 通过对不同数据结构的比较和分析，引导读者思考不同结构在不同场景下的优劣，培养解决问题的能力。 代码质量与可读性： 强调编写清晰、规范、易于理解的 C 语言代码，培养良好的编程习惯。 本书的目标读者： 无论是计算机科学专业的学生，还是希望提升编程技能的开发者，抑或是对算法和数据结构感兴趣的初学者，《数据结构在 C 语言中的实现与应用》都将为您提供一条清晰的学习路径。通过本书的学习，您将能够： 深刻理解各种核心数据结构的原理和实现。 熟练运用 C 语言实现和操作这些数据结构。 掌握对数据结构进行性能分析和优化的方法。 将所学知识应用于实际的软件开发中，解决复杂问题。 建立扎实的计算机科学基础，为进一步深入学习打下坚实基础。 我们相信，通过本书的引导，您将能够自信地驾驭数据结构这一强大的编程工具，在软件开发的道路上走得更远。

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我对这本书的整体评价可以用“教科书级别的典范”来概括。它没有过度使用花哨的图示或者不必要的比喻来掩盖核心概念的复杂性，而是选择了最直接、最诚实的方式来面对数据结构本身的挑战。对于那些渴望在面试中能够从容应对“请在纸上写出红黑树插入平衡的逻辑”这类刁钻问题的求职者来说，这本书提供的深度和广度是无与伦比的。它的严谨性体现在每一个细节中，比如对时间复杂度和空间复杂度的分析，作者都会给出清晰的推导过程，而不是简单地罗列O(n^2)或O(log n)这样的结论。这种对证明过程的重视，培养了一种批判性思维，让你不会盲目相信任何代码片段的正确性。总而言之，如果你的目标是精通C语言的数据结构，并且希望建立起一套扎实的算法实现能力，这本书不仅是一本工具书，更是一本可以反复研读、每次都能带来新感悟的“内功心法”秘籍。它成功地在学术深度和工程实用性之间找到了一个完美的平衡点。

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坦白说，我买过不少关于数据结构的教材，但很多都倾向于用C++或者Java那种面向对象的范式来阐述，这对于我这种C语言“原教旨主义者”来说，总觉得隔靴搔痒。这本《Data Structures In C》的独特之处就在于，它完全忠实于C语言的纯粹性，所有的实现都围绕着结构体、指针运算和内存分配这些C语言的核心特性展开。这带来了一个非常显著的好处：它强迫你去思考底层是如何运作的。举个例子，在实现哈希表时，它没有依赖任何高级语言提供的内置函数，而是细致地讲解了如何手动处理碰撞（Collision）和负载因子（Load Factor）的管理，这对于理解散列表的性能瓶颈至关重要。我甚至发现，通过这本书我对于`malloc`和`free`的理解都更加到位了，因为在动态的数据结构操作中，内存泄漏的风险无处不在，而作者在每一个动态分配的接口旁都附带了详尽的释放逻辑。如果你是那种追求“知其所以然”，想要真正掌控程序运行细节的程序员，这本书的深度和聚焦性绝对能满足你的要求，它让数据结构不再是空中楼阁，而是实实在在的内存操作艺术。

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老实说，市面上很多技术书籍都存在一个通病：内容更新缓慢，或者对现代编程实践的考量不足。但《Data Structures In C》在这方面做得相当出色，虽然C语言本身是经典的，但书中对某些现代优化技巧的融入却让人眼前一亮。例如，在处理图算法时，它不仅涵盖了传统的邻接矩阵和邻接表，还非常详细地探讨了如何利用位操作（Bitwise Operations）来优化特定场景下的集合表示，这在资源受限的环境中是极其宝贵的知识。更让我惊喜的是，对于递归实现中栈溢出问题的讨论，作者并没有简单地归咎于用户代码，而是深入分析了如何通过尾递归优化（虽然C标准不保证）或者直接转换为迭代结构来规避风险，这体现了作者深厚的工程经验。这本书的视角非常全面，它既让你掌握了经典计算机科学的基石，又让你对如何写出健壮、高效的C代码有了更深刻的认识。它更像是一位经验丰富的老工程师在手把手地指导你如何构建稳固的底层架构。

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这本《C语言数据结构》的书简直是我的救星，尤其是在我准备面试和应对大学期末考试的关键时刻。我记得我第一次翻开这本书的时候，我对指针和内存管理的概念还是一头雾水，总觉得那些复杂的算法实现得高深莫测。但是，这本书的作者似乎非常懂得初学者的痛点，他们的讲解方式简直是化繁为简的大师。拿链表来说吧，很多书会直接抛出复杂的代码结构，让人望而却步。可这本书呢，它会先用生活中的例子来类比，比如排队买票或者俄罗斯套娃，让你对逻辑关系有个直观的认识。然后，它才慢慢引入C语言的结构体和指针操作，每一步都配有清晰的、可以逐步调试的代码示例。我尤其欣赏它在讲解树和图结构时的那种循序渐进。它不是那种只罗列理论知识的枯燥读物，而是真正手把手地教你如何用C语言这种“硬核”的语言去实现这些抽象的数据组织形式。读完对递归和迭代的章节后，我感觉自己对递归的理解深入到了一个全新的层次，不再是简单的“自我调用”，而是能真正理解其背后的空间复杂度优化。这本书对于那些想在C语言层面打下坚实基础的工程师来说，绝对是不可多得的宝藏。

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这本书的排版和学习路径设计，简直是为自学者量身定做的“路线图”。我发现它最大的优点在于其章节间的逻辑衔接极其顺畅，几乎没有知识断层。比如，在讲解队列和栈的应用时，作者巧妙地穿插了如何使用它们来辅助实现更复杂的算法，比如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这种“理论结合应用”的模式，极大地提高了我的学习效率和兴趣。我不再是孤立地学习一种数据结构，而是理解了它在解决实际问题中的价值所在。而且，书中很多算法的伪代码和C语言实现之间，对照得非常清晰，即便是那些初看起来非常晦涩的动态规划或者贪心算法的实现，在C语言的朴素表达下，其核心逻辑反而变得更容易被捕捉。特别是书末对排序算法的性能对比分析，表格制作得非常专业，不仅比较了时间复杂度，还对比了在不同数据分布下的实际运行时间，这种严谨的态度让我对书中的内容深信不疑。可以说，它提供了一个从宏观理解到微观实现的完美闭环。

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