C语言程序设计

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出版者:北京理工大学出版社
作者:张宁
出品人:
页数:236
译者:
出版时间:2005-7
价格:19.00元
装帧:
isbn号码:9787564005290
丛书系列:
图书标签:
  • C语言
  • 程序设计
  • 编程入门
  • 计算机科学
  • 教材
  • 算法
  • 数据结构
  • 基础教程
  • 经典教材
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具体描述

《21世纪高职高专规划教材•C语言程序设计(第2版)》是学习C语言程序设计的基础教程,采取理论与实践紧密结合的方法,通过循序渐进的内容安排,通俗易懂的讲解方法,使读者能够掌握C语言的基本内容,并有一定的编程能力。

《21世纪高职高专规划教材•C语言程序设计(第2版)》主要内容包括:C语言的基本概念,开发环境,各种数据类型,计算符,数据的输入输出,控制语句,函数,指针,预处理,结构体,共同体,文件等。书中每一章都有大量的例题,都是在Turbo C环境下调试通过的。

好的,以下是一本名为《数据结构与算法解析》的图书简介,旨在详细阐述其内容,并避免提及您提到的《C语言程序设计》: --- 《数据结构与算法解析:理论、实践与性能优化》 拥抱复杂性的基石:现代软件开发的驱动力 在当今信息爆炸的时代,软件系统的规模和复杂性以前所未有的速度增长。无论是处理海量用户数据的社交网络、支撑全球金融交易的实时系统,还是驱动前沿人工智能模型的复杂计算,其核心效率的瓶颈往往不在于硬件的进步,而在于我们组织和操作数据的方式,以及解决问题的策略。 《数据结构与算法解析:理论、实践与性能优化》正是一部旨在深入剖析这些核心驱动力的专著。本书不仅是一本传统意义上的教科书,更是一本面向工程实践者的深度指南,它系统地梳理了计算机科学中最基础也最强大的工具集——数据结构与算法,并将其置于现代高性能计算的视角下进行审视。 第一部分:基础构建块——数据结构的精妙设计 本书的开篇,我们首先聚焦于数据如何在内存中被组织和高效存取。我们摒弃了对基础概念的浅尝辄止,转而深入探讨每种结构背后的设计哲学、性能权衡(时间复杂度和空间复杂度)以及适用场景。 1. 线性结构的深化与扩展 我们从最基本的数组(Arrays)和链表(Linked Lists)出发,详细分析了静态分配与动态分配的内存管理差异,特别是在不同编程语言中实现可变长度序列的技巧。随后,我们将讨论栈(Stacks)和队列(Queues)在函数调用、表达式求值和广度优先搜索中的关键作用。 更进一步,本书用一整章的篇幅探讨了双端队列(Deques)和循环缓冲区(Circular Buffers),它们在流数据处理和实时系统中的重要性。我们展示了如何利用这些结构实现高效的任务调度和数据缓冲机制。 2. 非线性结构的层次与深度 非线性结构是构建复杂系统的骨架。本书对树(Trees)的讨论涵盖了从基础的二叉树、二叉搜索树(BST)到平衡树的演进。我们深入剖析了AVL树和红黑树(Red-Black Trees)的维护机制,解释了为什么后者在许多标准库实现中更受欢迎。 对于需要快速查找和插入的应用场景,本书详尽介绍了B树(B-Trees)及其变体(如B+树),重点讲解了它们在磁盘I/O优化和数据库索引设计中的核心地位。 此外,对于处理层级关系和依赖关系的任务,如文件系统或组织结构,我们提供了关于图(Graphs)的全面综述,包括邻接矩阵与邻接表的存储方式选择,以及它们对后续算法选择的影响。 3. 散列技术的艺术与陷阱 散列(Hashing)提供了近乎常数时间的查找效率,是现代应用程序性能的“秘密武器”。本书不仅解释了散列表(Hash Tables)的基本原理,更着重于解决现实世界中的难题: 冲突解决策略的深度比较:链式法(Chaining)、开放寻址法(Open Addressing)及其子方法(线性探测、二次探测、双重散列)。 哈希函数的设计哲学:如何构造抗碰撞的优秀哈希函数,特别是在处理字符串和复杂对象时的技巧。 动态调整与重哈希:探讨何时以及如何安全地调整散列表的大小,以维持性能的稳定。 第二部分:解决问题的工具箱——算法的精炼与优化 数据结构提供了存储的蓝图,而算法则是实现功能的步骤。本书的第二部分聚焦于如何利用这些结构来高效地解决计算难题。 4. 排序与搜索的性能前沿 虽然排序算法是基础,但本书的重点在于理解渐进分析的真正含义。我们不仅复习了快速排序(QuickSort)和归并排序(MergeSort),更详细分析了它们在不同数据分布下的实际性能表现,以及如何通过“三数取中”等技术优化快速排序的平均情况。对于特定场景,本书还探讨了堆排序(Heap Sort)的稳定性和原地操作特性,以及基数排序(Radix Sort)在处理整数集合时的线性时间优势。 搜索方面,除了二分查找的理论,我们深入研究了插值查找和斐波那契查找,分析了它们在数据分布均匀性上的适用性。 5. 图论算法的工程应用 图算法是连接复杂世界和解决方案的桥梁。本书以严谨的数学基础为支撑,系统地介绍了图遍历的两种核心方法: 深度优先搜索(DFS):应用于拓扑排序、强连通分量检测(如Kosaraju算法)。 广度优先搜索(BFS):应用于最短路径的无权图查找。 在加权图中,本书深入剖析了迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的效率瓶颈(通常与优先队列的实现有关),并介绍了处理负权边的贝尔曼-福特(Bellman-Ford)算法。对于全源最短路径问题,我们详细解读了Floyd-Warshall算法的动态规划精髓。 6. 动态规划与贪心策略的权衡 本书将动态规划(Dynamic Programming, DP)视为一种系统化的优化方法。我们通过经典的背包问题、最长公共子序列等案例,阐述了“重叠子问题”和“最优子结构”的识别技巧。更重要的是,我们提供了如何进行状态压缩和空间优化的实用技术,将指数级复杂度的解法转化为多项式解法。 与之相对,贪心算法(Greedy Algorithms)的讨论则侧重于证明其“局部最优解导致全局最优解”的条件。我们通过活动选择问题和霍夫曼编码(Huffman Coding)来展示贪心策略的简洁与高效。 第三部分:性能优化与高级主题 真正的工程挑战在于将理论转化为高效运行的现实代码。本书的最后部分,关注于如何衡量、改进和扩展这些核心概念。 7. 算法的渐近分析与实际性能 本章是本书的理论核心,它详细介绍了大O、大Ω和Θ符号的精确定义。我们不仅展示如何推导复杂度的公式,更重要的是,解释了常数因子在实际运行中的决定性作用。通过实际代码的微基准测试,我们揭示了理论上同为O(N log N)的排序算法,在不同硬件架构和数据规模下的性能差异。 8. 内存层次结构与缓存优化 现代CPU的性能提升主要依赖于缓存。本书将数据结构和算法置于真实的硬件模型下进行分析。我们讨论了局部性原理(Locality of Reference),并展示了如何通过优化数据访问模式(如对数组进行行优先遍历而非列优先遍历)来最大化缓存命中率,从而获得数量级的性能提升。 9. 进阶主题:概率数据结构与近似算法 为了应对大数据和流式计算的挑战,本书引入了前沿的概率性数据结构: 布隆过滤器(Bloom Filters):在空间受限下实现高效的成员测试,以及它在分布式缓存和网络路由中的应用。 计数草图(Count-Min Sketch):用于流数据中高频元素的估计。 此外,我们还探讨了NP完全性的概念,解释了为什么对于某些问题(如旅行商问题),寻找精确解在计算上不可行,并介绍了寻找优秀近似解的启发式方法。 结语 《数据结构与算法解析》旨在培养读者的“计算思维”。掌握这些工具不仅意味着能够写出能运行的代码,更意味着能够设计出在时间和空间资源上都表现卓越的、具有前瞻性的系统。本书提供的深度和广度,将成为任何希望在软件工程、系统设计、或者专业领域(如机器学习、金融建模)中取得突破的专业人士的宝贵资源。通过本书的学习,您将能够清晰地看到代码背后的效率逻辑,从而构建出更健壮、更快速的未来应用。

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读后感

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用户评价

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从排版和示例代码的可读性角度来看,这本书的编排可谓是费了心思,但最终呈现的效果却让人感到一丝丝的“年代感”。字体和行间距的处理,似乎是为了一味追求信息密度,导致在阅读复杂的循环结构或嵌套函数调用时,眼睛需要频繁地在屏幕或纸页上跳跃定位,长时间阅读下来,很容易产生视觉疲劳。更让人困惑的是,某些关键概念的引入,尤其是涉及底层硬件交互的部分,其配图或流程图的质量,显得有些模糊和过时,这在如今高清显示设备普及的时代,无疑是一种体验上的倒退。我尤其注意到,书中对错误处理机制的讲解,似乎停留在比较基础的`perror()`和简单的返回值检查上,对于现代C程序中更常见的、基于异常机制(即使是模拟的)的健壮性设计讨论,则几乎是空白。这使得初学者在编写稍微复杂一点的程序时,面对崩溃的程序,会感到束手无策,因为教材似乎没有给予他们应对真实世界“脏数据”和意外中断的工具箱。总而言之,这本书在“形”的方面,比如代码格式和章节划分上是合格的,但在“神”的方面,尤其是在视觉辅助和前沿实践的融入上,显得力不从心,需要读者付出额外的努力去“美化”和“现代化”所学知识。

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我是在一个略显功利的场景下接触到这本教材的,目标是快速掌握C语言的核心,以便能顺利接入某个遗留系统的维护工作。因此,我更看重的是效率和实用性,这本书在这一方面,坦白说,表现得有些四平八稳,甚至略显保守。它仿佛一本严格遵守了上世纪教材规范的范本,每一个知识点的引入都中规中矩,不偏不倚,但也因此缺少了现代编程教育所强调的灵活性和前瞻性。比如,在讨论结构体和联合体时,书中对内存对齐和位域的介绍,虽然技术上无可指摘,但对于一个急需上手操作的读者来说,这些细节的堆砌反而淹没了更重要的“如何组织数据以最大化程序可读性”的主题。我期待的,是在讲解完基本语法后,能看到一些关于“代码风格”和“可维护性”的讨论,这在实际工作中比单纯记住`volatile`关键字的精确含义要重要得多。这本书的结构更像是一本字典或百科全书,它告诉你“是什么”,却很少深入探讨“为什么是这样”以及“在什么情况下应该选择另一种做法”。对于那些希望通过阅读一本书就建立起一套现代C语言开发范式的读者来说,可能需要搭配其他更注重工程实践的书籍来平衡阅读体验,否则,这本书提供的知识点虽然扎实,但应用起来时总感觉像是用一把老式的扳手去拧一个现代化的螺丝帽,费力且不够精确。

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这本书,说实话,初次翻开时,我的内心是充满期待的。毕竟,“C语言程序设计”这个名字本身就带着一种经典与力量感,仿佛预示着将要踏入计算机科学的基石领域。然而,实际的阅读体验却像是在一片广袤的草原上寻找一处清晰的标记,过程略显迷茫。我原以为会有一套系统而富有逻辑的“施工蓝图”,能指导我如何从零开始,搭建起坚实的编程思维大厦。书中对基础语法的讲解,虽然力求详尽,但总感觉像是在罗列工具箱里的零件,缺乏将这些零件有机组合成精巧装置的实操案例引导。那些复杂的指针操作和内存管理部分,作者似乎默认读者已经具备一定的抽象思维能力,讲解得过于跳跃和理论化,读完后,我感觉自己掌握了一些孤立的知识点,却依然无法自信地“设计”出一个完整的、能解决实际问题的程序。这种感觉就像学徒拿到了一堆顶级的木料和工具,却始终没有师傅手把手教他如何将木料雕琢成一件艺术品,更多的还是需要自己去摸索和试错。如果能有更多贴近实际开发场景的“迷你项目”穿插其中,比如一个小型的文件处理工具或是一个简单的命令行应用作为阶段性目标,我相信读者的学习曲线会平滑得多,也能更早地体会到编程的乐趣和成就感。这本书的深度是有的,但对于初学者而言,它的“陡峭”程度可能超出了预设的友好范围,需要读者本身具备极强的自学能力和对晦涩概念的忍耐度。

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对我而言,一本优秀的编程书应该像一位耐心的导师,它不仅传授知识,更重要的是塑造一种解决问题的思维框架。在这本《C语言程序设计》中,我发现它在提供“术”的层面——即C语言的语法规则——做得还算可以,但对于“道”的层面——即程序设计哲学——的阐述显得比较薄弱和间接。书中包含了一些算法示例,但这些例子更像是对特定算法的直接代码实现,而不是引导读者如何从一个实际问题抽象出数据结构和控制流程的思维过程。例如,在处理迭代和递归时,作者更多的是给出已经写好的递归函数,而没有花篇幅去剖析一个初学者是如何一步步“想象”出那个递归出口和递推关系的。这种缺失使得读者在面对新的、未曾谋面的问题时,仍然感到无从下手,因为他们只是记住了如何复制已有的代码模式,而不是掌握了内化和创造模式的能力。如果能增加“设计思路解析”的章节,用更多图示和伪代码来展示思维的演变,而不是直接跳入具体的C语法实现,这本书的价值无疑会提升一个层次,真正从一本“参考手册”升华为一本“思维训练指南”。

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这本书的章节安排,虽然遵循了从低层到高层的递进逻辑,但在知识点的组织上,我个人感觉它的“粒度”划分得不够精细,导致某些核心概念在被充分铺垫之前就被仓促地抛出来了。例如,在讲解数组和指针的关系时,作者似乎希望一口气解决所有相关的混淆点,结果是信息量过载,让初学者难以区分何时是数组的语义,何时是地址算术的威力。这种“大块头”的章节设计,使得学习者在遇到卡点时,很难找到一个精确的、仅针对某个小问题的切入点进行回顾和巩固。我更偏爱那种将复杂主题拆解成若干个微小、可独立消化的模块的学习路径。再者,这本书对标准库函数的使用指导,也显得不够灵活。它详细列举了`stdio.h`中的函数签名和基本用法,但对于不同I/O模型(比如缓冲I/O与非缓冲I/O)在性能上的差异,以及在不同操作系统环境下编写可移植代码的注意事项,则几乎没有提及。这导致读者学到的C语言似乎是一个“理想中的C语言”,一旦脱离了书本提供的纯净环境,代码在实际部署中可能会遭遇意想不到的兼容性陷阱,而这本书并未提供足够的“免疫力训练”。

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