具体描述
《数据结构(C语言)》共分10章。书中详细介绍了各种数据结构以及查找、排序的各种方法，对每一种类型的数据结构以实例为切入点，详细叙述了基本概念、逻辑结构、存储结构和常用算法。
《数据结构(C语言)》专为高等职业技术学院计算机类专业学生学习“数据结构”课程而编写，本着注重应用的原则，选材精练，对基本理论的叙述深入浅出、通俗易懂。书中实例丰富，主要算法均给出了C语言函数。为了便于教学，每章后还配有实习和习题。
《数据结构(C语言)》配有电子教案，需要者可与出版社联系，免费索取。
书籍名称：信息时代的逻辑基石：算法与计算思维探微 导言：驾驭信息洪流的底层逻辑 我们正身处一个由数据和算法驱动的时代。从智能手机的每一次滑动，到全球金融市场的瞬息万变，再到前沿科学的每一次突破，其背后都潜藏着精妙的计算原理。然而，支撑这一切高效运转的，并非仅仅是高速的处理器和庞大的存储空间，而是对“信息如何被组织、处理和转换”的深刻理解。本书《信息时代的逻辑基石：算法与计算思维探微》旨在为读者构建一个坚实的基础，使其不仅能熟练使用现有的技术工具，更能理解这些工具的内在运作机制，从而在日益复杂的数字世界中保持清醒的洞察力与强大的解决问题的能力。 第一部分：计算思维的哲学与基础 本部分将引导读者跳脱出具体的编程语言，从更高的抽象层面理解“计算”的本质。计算不仅仅是计算机科学家的专利，它是一种系统性的思考方式，一种将复杂问题分解、抽象化并最终找到高效解决方案的思维模式。 第一章：抽象的力量——模型构建与问题简化 任何复杂的现实问题在进入计算机前，都必须被转化为一个可操作的模型。本章深入探讨了抽象在算法设计中的核心地位。我们将分析如何识别问题的关键要素，忽略不必要的细节，并用数学结构或逻辑框架来表示现实世界中的实体和关系。重点剖析了状态空间表示法和数据模型的设计原则，例如如何利用集合论和图论的基本概念来描述现实世界中的复杂交互网络，为后续的算法设计打下坚实的理论基础。 第二章：有限世界中的无限可能——可计算性理论初探 在开始追求“更快”或“更优”之前，我们必须首先确认问题是否“可解”。本章将引入计算理论的基石，探讨什么是计算，什么是算法，以及哪些问题本质上是无法在有限时间内被解决的。我们将介绍图灵机作为理论模型的意义，理解其在定义“可计算”边界上的决定性作用。虽然不涉及深奥的数学证明，但会清晰阐释停机问题（Halting Problem）对所有算法设计者的警示意义，强调在工程实践中识别不可解或复杂度过高问题的价值。 第二部分：信息的组织与结构化艺术 数据是现代社会的石油，而有效的组织方式则是提炼高效信息流的关键。本卷专注于探讨如何将原始数据转化为结构化的、便于快速访问和操作的形态。我们强调，不同的信息组织方式对应着不同的操作效率。 第三章：线性与层次的表达——序列、链表与树状结构 本章从最基础的线性组织结构（如数组和链表）入手，分析其在插入、删除和访问操作上的时间复杂度权衡。随后，我们将目光投向更具层级和分层管理能力的结构——树。重点解析二叉树（Binary Trees）作为信息分类和快速查找的有效工具，特别是平衡二叉搜索树（如AVL树和红黑树）如何在动态数据集中维持查找效率的平衡艺术。本章将详细对比这些结构在内存布局和操作语义上的差异，强调选择合适结构的重要性。 第四章：关联与路径发现——图论在信息网络中的应用 在社交网络、交通路线规划、依赖关系管理等领域，万物之间的连接关系远比其自身的内容更为重要。本章将图（Graph）这一强大的数学工具引入数据组织领域。我们将系统梳理图的基本术语（顶点、边、权重），并深入探讨如何利用图结构来解决诸如最短路径寻找（如Dijkstra算法的应用场景）、网络连通性分析以及资源分配优化等实际问题。本部分将图的理论与实际的GIS系统、网络拓扑分析相结合，展示其强大的建模能力。 第五章：高效存储与检索的艺术——哈希与索引机制 如何实现近乎“瞬间”的数据查找？答案往往隐藏在哈希（Hashing）技术中。本章细致剖析哈希函数的设计原理、冲突处理机制（如链式法和开放寻址法）及其在数据库索引、缓存管理中的应用。我们不仅关注理想情况下的性能，更深入探讨在面对实际数据分布不均时的鲁棒性设计，以及如何通过位图（Bitmap）等技术，实现对大规模稀疏数据集的紧凑存储和快速范围查询。 第三部分：流程的优化与控制——高效算法的构建 有了组织良好的数据，下一步就是设计高效的流程来处理这些数据。本部分聚焦于算法设计范式，旨在教会读者如何系统地思考“如何做”以及“如何做得更好”。 第六章：分而治之与贪婪抉择——经典算法设计范式 本章将解析两种最常用且威力巨大的算法设计范式。首先是“分而治之”（Divide and Conquer），通过实例（如快速排序、归并排序）展示如何将大问题拆解为相互独立的子问题并逐步求解。其次，我们将探讨“贪婪算法”（Greedy Algorithms），分析其在局部最优选择是否能导向全局最优解的判断标准，并着重讨论其在最小生成树（Minimum Spanning Tree）问题中的成功应用案例。 第七章：效率的衡量——渐近分析与复杂性度量 没有量化指标，优化便无从谈起。本章是算法分析的核心。我们将详细介绍大O、大Ω和Θ符号，它们是描述算法效率随输入规模增长而变化的通用语言。重点分析常见操作（如排序、查找）的时间复杂度和空间复杂度，并初步引入P类和NP类问题的概念，帮助读者理解为什么有些问题被认为是计算难题，从而在实践中避免“效率黑洞”。 第八章：状态空间的探索——回溯、动态规划与搜索策略 对于那些无法通过简单局部最优解确定的复杂问题，我们需要更系统化的探索方法。本章将深入探讨回溯法（Backtracking）在约束满足问题中的应用，如谜题求解。随后，重点阐述动态规划（Dynamic Programming）——一种通过存储和重用子问题解来避免冗余计算的强大技术，并通过经典的背包问题和最长公共子序列问题展示其核心思想。最后，本章将引入图搜索算法中的广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），作为系统探索复杂状态空间的通用工具。 结论：计算思维的持续演进 《信息时代的逻辑基石》提供了一个全面的、自底向上的视角，用以理解支撑现代信息系统的基本框架。本书意在培养读者批判性地看待问题、精确地组织信息、并以可量化的方式评估解决方案的能力。掌握了这些逻辑基石，读者便能更好地应对新兴的计算挑战，无论是面对海量数据流的实时处理，还是设计更加智能和可靠的自动化系统。未来的技术变革将依赖于对这些基本原理的深刻理解和创造性应用。
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