计算机基础实训指导与习题集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:王若东，易著梁，王文生主编

出品人:

页数:186

译者:

出版时间:2009-5

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787560144344

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 实训
• 习题集
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• 实践
• 基础知识

《数据结构与算法分析（C语言描述）》 一、 内容概述 本书旨在为学习者提供一套系统、深入的数据结构和算法学习方案。本书以C语言为编程实现工具，详细阐述了各种经典数据结构的设计思想、实现方法以及它们在解决实际问题中的应用。同时，本书也深入剖析了算法设计的核心思想、效率分析以及常见算法的实现与优化。通过理论讲解与实践相结合的方式，帮助读者建立扎实的计算机科学基础，提升编程能力与解决复杂问题的能力。 二、 核心数据结构讲解 本书将涵盖以下核心数据结构，并进行详尽的讲解： 线性结构： 数组（Array）： 介绍数组的静态与动态分配，及其在内存中的存储方式。讲解数组的基本操作，如访问、插入、删除，并分析其时间复杂度。探讨数组在解决查找、排序等问题中的初步应用。 链表（Linked List）： 单链表（Singly Linked List）： 详细讲解节点的定义、链表的建立、遍历、插入（头插、尾插、中间插）、删除（按值删除、按位置删除）等操作。深入分析链表相对于数组在动态增删方面的优势与劣势。 双向链表（Doubly Linked List）： 介绍双向链表的结构，分析其在双向遍历、删除等操作上的便捷性，以及相对于单链表的额外空间开销。 循环链表（Circular Linked List）： 讲解循环链表的特点，以及其在某些特定场景（如约瑟夫环问题）的应用。 栈（Stack）： 介绍栈的“后进先出”（LIFO）特性，讲解顺序栈和链式栈的实现。深入分析栈在表达式求值、函数调用栈、递归转换等方面的应用。 队列（Queue）： 介绍队列的“先进先出”（FIFO）特性，讲解顺序队列和链式队列的实现。深入分析队列在广度优先搜索、任务调度、缓冲区管理等方面的应用。 树形结构： 树（Tree）的定义与基本概念： 讲解树的节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、深度、高度、度等基本术语。 二叉树（Binary Tree）： 二叉树的定义与性质： 介绍二叉树的定义，以及满二叉树、完全二叉树等特殊类型。 二叉树的遍历： 详细讲解前序遍历、中序遍历、后序遍历以及层序遍历。通过递归和迭代两种方式实现遍历算法，并分析其复杂度。 二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）： 介绍BST的定义和性质，讲解BST的查找、插入、删除操作。深入分析BST在实现高效查找方面的优势，以及其可能出现的退化情况（如形成链表）。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree）： AVL树： 介绍AVL树的平衡因子概念，以及左旋、右旋、左右旋、右左旋等平衡调整操作。讲解AVL树的插入和删除操作的实现，以及其保证对数级查找、插入、删除操作的原理。 红黑树（Red-Black Tree）： （可选，根据深度安排）介绍红黑树的性质（五条规则），以及插入和删除操作中的颜色调整和旋转操作。分析红黑树的平均和最坏情况复杂度。 堆（Heap）： 最大堆与最小堆： 介绍堆的定义，讲解基于数组的堆实现。 堆的基本操作： 讲解建堆（heapify）、插入（insert）、删除最大/最小元素（extract-max/min）。 堆的应用： 重点讲解堆排序（Heap Sort）的实现原理与过程，以及优先级队列（Priority Queue）的实现。 B树与B+树： （根据读者基础和深度可选择性讲解）介绍多路查找树的概念，以及B树和B+树在文件系统和数据库索引中的应用。 图（Graph）结构： 图的定义与表示： 介绍图的顶点、边、有向图、无向图、权重图等基本概念。讲解邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种表示方法，并分析它们的优缺点。 图的遍历： 深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）： 介绍DFS的递归和迭代实现，讲解其在寻找连通分量、拓扑排序等方面的应用。 广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）： 介绍BFS的实现，讲解其在查找最短路径（无权图）、迷宫寻路等方面的应用。 图的连通性： 介绍强连通分量（SCC）和弱连通分量的概念，以及Tarjan算法或Kosaraju算法的实现（可选）。 最短路径算法： Dijkstra算法： 讲解Dijkstra算法在求解单源最短路径问题（非负权图）中的原理和实现。 Floyd-Warshall算法： 讲解Floyd-Warshall算法在求解所有顶点对之间的最短路径问题（可含负权，但无负权回路）的原理和实现。 最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）： Prim算法： 讲解Prim算法在求解无向连通图最小生成树的原理和实现。 Kruskal算法： 讲解Kruskal算法在求解无向连通图最小生成树的原理和实现。 散列表（Hash Table）： 散列函数（Hash Function）： 介绍散列函数的概念、设计原则以及常用的散列函数。 冲突处理（Collision Resolution）： 详细讲解链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测、双重散列）的实现与分析。 散列表的操作： 讲解散列表的查找、插入、删除操作，并分析其平均时间复杂度（接近O(1)）。 应用： 介绍散列表在字典、集合、缓存等场景中的应用。 三、 算法分析与设计 本书将深入讲解算法设计的核心理念和分析方法： 算法效率度量： 时间复杂度（Time Complexity）： 介绍大O记法（Big O Notation），讲解如何分析算法执行的基本操作次数，并用大O记法表示算法的增长趋势。分析常数时间O(1)、对数时间O(log n)、线性时间O(n)、线性对数时间O(n log n)、平方时间O(n^2)、指数时间O(2^n)等常见复杂度。 空间复杂度（Space Complexity）： 介绍如何分析算法所需的额外存储空间，并用大O记法表示。 经典算法设计范式： 分治法（Divide and Conquer）： 讲解如何将问题分解为规模更小的子问题，分别解决子问题，然后合并子问题解的策略。通过实例（如归并排序、快速排序、二分查找）阐述其应用。 动态规划（Dynamic Programming）： 介绍动态规划的核心思想：将问题分解为重叠的子问题，通过存储子问题的解来避免重复计算，从而得到最优解。讲解如何设计状态转移方程，并通过实例（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列）进行演示。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 介绍贪心算法的基本思想：在每一步选择当前看起来最优的局部解，从而期望得到全局最优解。讲解贪心算法适用的条件，并通过实例（如活动选择问题、霍夫曼编码）进行阐述。 常用算法： 排序算法（Sorting Algorithms）： 简单排序： 冒泡排序、选择排序、插入排序。分析它们的实现、时间复杂度（O(n^2)）和空间复杂度。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）。深入分析它们的实现原理、分治思想、平均和最坏情况下的时间复杂度（O(n log n)），以及空间复杂度。 其他排序： 堆排序（Heap Sort，结合堆结构）、计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基数排序（Radix Sort）。分析它们的适用场景和时间复杂度。 查找算法（Searching Algorithms）： 顺序查找（Sequential Search）： 简单介绍。 二分查找（Binary Search）： 详细讲解其前提条件（有序序列）、实现（递归和迭代），以及时间复杂度O(log n)。 字符串匹配算法： 朴素匹配算法： 简单介绍。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 讲解KMP算法的预处理（next数组）和匹配过程，以及其线性时间复杂度O(m+n)。 四、 C语言实现细节与编程实践 本书在讲解每一个数据结构和算法时，都将提供清晰、规范的C语言实现代码。重点关注： 指针与内存管理： 详细讲解C语言中指针的用法，包括指针与数组、指针与函数、动态内存分配（malloc, calloc, realloc, free）等。在实现链表、树等动态数据结构时，将深入剖析内存的分配与释放，强调避免内存泄漏。 结构体与联合体： 讲解如何定义和使用结构体来表示数据结构中的节点，以及联合体在特定场景下的应用。 递归与迭代： 详细讲解递归和迭代两种编程方式在实现算法时的区别与联系，以及它们在性能上的权衡。 抽象数据类型（ADT）： 强调如何将数据与操作封装起来，形成抽象数据类型，从而更好地理解和设计数据结构。 模块化编程： 鼓励将不同的数据结构和算法封装成独立的函数或模块，提高代码的可读性、可维护性和重用性。 五、 进阶话题与综合应用 除了核心内容，本书还将适当介绍一些进阶话题，帮助读者拓展视野： 数据结构与算法在实际问题中的应用： 通过案例分析，展示如何将所学数据结构和算法应用于解决实际的软件开发问题，例如： 文件系统的设计与实现 数据库索引的原理 操作系统中的进程调度与内存管理 网络路由算法 编译器的设计 算法优化技巧： 探讨一些常见的算法优化思路，如空间换时间、时间换空间、剪枝、缓存等。 性能测试与调优： 介绍如何通过编写测试用例来评估算法的实际性能，以及如何根据性能瓶颈进行调优。 六、 学习目标 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解各种基本数据结构（数组、链表、栈、队列、树、图、散列表）的设计原理、实现方法及其优缺点。 熟练掌握C语言实现这些数据结构和相关算法。 掌握算法分析的基本方法，能够评估算法的时间复杂度和空间复杂度。 理解并掌握分治法、动态规划、贪心算法等主要的算法设计范式。 掌握图的遍历、最短路径、最小生成树等经典图算法。 具备分析和解决复杂计算问题的能力，能够根据问题选择合适的数据结构和算法。 为后续学习更高级的计算机科学课程（如操作系统、数据库、编译器、人工智能等）打下坚实的基础。 本书的内容旨在培养读者严谨的逻辑思维能力、优秀的编程习惯和解决实际问题的工程能力，是每一位有志于在计算机科学领域深入发展的学习者不可或缺的参考。

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