具体描述
《程序设计基础(C语言版)(第2版)实验指导与习题》是按照教育部新世纪人才创新项目教材编写要求编写的，是与《程序设计基础(C语言版)第2版》配套的实验指导与习题。《程序设计基础(C语言版)(第2版)实验指导与习题》内容共分4部分： 第1部分详细介绍C语言程序设计上机实验的步骤以及Visual C++运行环境，并就编程中常见的问题进行解析； 第2部分为课程配套实验，按照教材要求，安排10个实验，每个实验都给出了实验目的以及重点、难点，循序渐进地安排实验题目，从示例到习题，便于学生掌握每个章节的理论及编程技巧； 第3部分为课程配套习题，针对教材的每个章节，安排了多种形式的习题，便于学生巩固知识点； 第4部分为综合模拟试题，既可让学生检验自己的水平、训练学生的综合应用能力，又有利于学生适应C程序设计的考试（比如等级考试等）。
《程序设计基础(C语言版)(第2版)实验指导与习题》侧重实践能力的培养，叙述通俗易懂，可作为本科生的参考书和编程教材，也适合作为计算机软件编程人员和研究生学习C程序设计的入门教材。
《算法思维的淬炼：数据结构的精妙运用》 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一本旨在为你打开通往高效程序设计大门的实用指南。我们深知，在快速发展的技术浪潮中，掌握核心的编程思想比死记硬背语法规则更为重要。因此，《算法思维的淬炼》将带你深入探索数据结构与算法的精妙之处，让你能够构建出更快速、更优雅、更具扩展性的软件解决方案。 为何要学习数据结构与算法？ 想象一下，如果你需要管理成千上万的用户信息，或者在海量数据中快速检索某个特定项，一个低效的数据组织方式会让你寸步难行。数据结构，简而言之，就是组织和存储数据的方式，它直接影响到我们对数据进行操作的效率。线性表、栈、队列、树、图，这些看似抽象的名词，实则是解决现实世界问题的强大工具。 而算法，则是解决问题的步骤或指令集。一个好的算法能够极大地缩短程序的运行时间，降低资源消耗。排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如线性查找、二分查找）、图的遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索），它们各自有其适用的场景和性能特点，理解它们能够帮助你选择最适合特定任务的解决方案。 本书的独特价值： 从“为什么”到“怎么做”的系统化学习： 我们不会仅仅罗列各种数据结构和算法的定义，而是从它们解决实际问题的根源出发，让你深刻理解其设计理念和应用价值。例如，我们会探讨链表在动态内存管理中的优势，以及数组在顺序访问时的效率。 深入浅出的讲解风格： 即使你是初次接触数据结构与算法，也能轻松理解。我们采用生动形象的比喻、清晰易懂的图示，以及循序渐进的教学方法，将复杂的概念化繁为简。每个数据结构和算法都会配以详细的伪代码和直观的示例，让你能够迅速掌握其核心逻辑。 不止于理论，更侧重实践： 本书提供了大量的编程练习，覆盖了从基础的数据结构操作到复杂算法的应用。我们将引导你使用多种主流编程语言（如Python、Java、C++），亲手实现和测试各种数据结构和算法，让你在实践中巩固知识，提升编程能力。我们会通过实际案例，展示如何将链表应用于构建编辑器中的撤销/重做功能，如何利用哈希表实现快速查找，以及如何通过图算法解决路径规划问题。 算法效率的深度剖析： 理解算法的时间复杂度和空间复杂度是衡量算法优劣的关键。本书将详细讲解如何分析算法的效率，并指导你如何针对性地优化算法，以应对大规模数据的挑战。我们将深入讨论“大O”表示法，让你能够清晰地判断一个算法在不同规模输入下的表现。 面向未来，培养解决问题的能力： 学习数据结构与算法，不仅仅是为了掌握现有的知识，更是为了培养一种“算法思维”。这种思维模式能够让你在面对新的编程问题时，能够快速分析问题的本质，设计出最优的解决方案。本书将鼓励你批判性地思考，不断探索更优的实现方式。 本书将涵盖但不限于以下关键内容： 线性数据结构： 数组、链表（单向链表、双向链表、循环链表）、栈、队列。我们将探讨它们各自的优缺点，以及在不同场景下的应用，例如使用栈实现函数调用栈，使用队列实现任务调度。 非线性数据结构： 树（二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树如AVL树和红黑树）、图（有向图、无向图、加权图）。我们将详细讲解树的遍历方法（前序、中序、后序），图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及图的搜索和遍历算法。 排序算法： 冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序。我们会对比它们的性能，分析其时间复杂度和空间复杂度，并讨论它们的稳定性。 查找算法： 顺序查找、二分查找、散列查找。我们将深入理解二分查找的适用条件和实现细节，以及哈希表是如何实现平均O(1)的查找效率。 图算法： 深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、Dijkstra算法（单源最短路径）、Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径）、Prim算法和Kruskal算法（最小生成树）。 递归与分治策略： 深入理解递归的本质，以及如何运用分治的思想解决复杂问题，例如经典的汉诺塔问题和快速幂算法。 动态规划： 学习如何通过将问题分解为相互重叠的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算，从而高效地解决问题，例如背包问题和最长公共子序列问题。 无论你是正在为计算机科学的专业学习打基础，还是希望提升自己的编程技能，亦或是为未来的技术面试做准备，《算法思维的淬炼：数据结构的精妙运用》都将是你不可或缺的伙伴。让我们一起踏上这场探索数据结构与算法奥秘的旅程，掌握构建高效、可靠软件的真正力量！
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