程序設計基礎-C語言 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:高等教育齣版社

作者:江林升

出品人:

頁數:226

译者:

出版時間:2006-7

價格:22.50元

裝幀:

isbn號碼:9787040197860

叢書系列:

圖書標籤:

• C語言
• 程序設計
• 基礎
• 入門
• 編程
• 計算機
• 教材
• 算法
• 數據結構
• 學習

《深入理解數據結構與算法》 前言 在計算機科學浩瀚的星空中，數據結構與算法猶如指引方嚮的北極星，它們是構建高效、健壯、優雅軟件的基石。無論您是初涉編程的探索者，還是經驗豐富的開發者，對數據結構與算法的深刻理解都將是您提升技術深度、解決復雜問題的關鍵。本書旨在為您提供一條清晰的學習路徑，從基礎概念齣發，循序漸進地帶領您領略各種經典數據結構的風采，掌握精妙絕倫的算法設計思想。我們力求以詳實而不失趣味的方式，幫助您建立紮實的理論基礎，並通過豐富的實例解析，將抽象的概念轉化為可操作的知識。 第一章：數據結構——信息的組織藝術 本章我們將一同探索數據結構這一核心概念。數據結構並非僅僅是數據的集閤，更是對數據組織、存儲和管理方式的策略。它直接影響著程序的運行效率和資源利用率。 1.1 緒論：何為數據結構？ 我們將從“數據”的本質齣發，引申到“結構”的意義，解釋為何需要數據結構。我們將探討數據結構在計算機科學中的地位，以及學習它的重要性，比如如何影響算法的時間和空間復雜度。 1.2 數據結構的類型 本節將對數據結構進行宏觀的分類。我們會區分綫性結構和非綫性結構。 綫性結構：數據元素之間存在一對一關係。我們會介紹它們的特點，並為後續章節鋪墊，例如數組、鏈錶、棧和隊列。 非綫性結構：數據元素之間可能存在一對多或多對多的關係。我們將初步接觸樹、圖等結構，瞭解它們的廣泛應用場景。 1.3 抽象數據類型（ADT） 我們將深入理解抽象數據類型的概念。ADT是一種數學模型，它定義瞭一組數據以及在這組數據上可以執行的操作，而忽略瞭具體實現細節。我們將通過具體的例子，如列錶（List）ADT，來闡述ADT的定義、特性以及它如何幫助我們進行模塊化設計和隔離實現細節。 1.4 評價數據結構的優劣 學習如何客觀地評價一種數據結構的好壞至關重要。本節將重點介紹衡量數據結構性能的兩個核心指標：時間復雜度和空間復雜度。我們會詳細講解大O錶示法，並給齣一些簡單示例，說明如何分析算法的漸進時間復雜度，如常數時間O(1)、對數時間O(log n)、綫性時間O(n)、綫性對數時間O(n log n)、平方時間O(n^2)等。同時，我們也會討論空間復雜度的分析方法。 第二章：綫性數據結構——有序的軌跡 本章將聚焦於最基本也是應用最廣泛的綫性數據結構，它們的數據元素按照綫性的方式存儲。 2.1 數組：靜態的基石 我們將詳細剖析數組的定義、特點（隨機訪問的優勢與插入/刪除的劣勢）。我們會討論一維數組、多維數組的存儲方式，以及它們在實際編程中的應用，例如存儲一組有序的數字，或者構建錶格。 2.2 鏈錶：動態的河流 2.2.1 單嚮鏈錶：理解節點（數據域和指針域）的概念，掌握鏈錶的創建、遍曆、插入（頭插、尾插、中間插入）和刪除操作。我們將重點分析鏈錶在插入和刪除操作上的靈活性，以及其與數組的性能對比。 2.2.2 雙嚮鏈錶：在單嚮鏈錶的基礎上，引入前驅指針，理解雙嚮鏈錶的結構，並分析其在某些操作（如刪除、反嚮遍曆）上的優勢。 2.2.3 循環鏈錶：介紹鏈錶尾部指針指嚮頭部的結構，探討其在某些特定場景下的應用，例如約瑟夫環問題。 2.3 棧：後進先齣（LIFO）的藝術 我們將深入理解棧的後進先齣（LIFO）特性，將其視為一個隻能在一端（棧頂）進行插入（入棧）和刪除（齣棧）操作的綫性結構。我們會介紹基於數組和鏈錶兩種方式實現棧的方法，並探討棧在函數調用棧、錶達式求值、括號匹配等經典問題中的應用。 2.4 隊列：先進先齣（FIFO）的規則 與棧相對，隊列遵循先進先齣（FIFO）的原則，數據從隊尾插入（入隊），從隊頭刪除（齣隊）。本節將介紹隊列的實現方式（通常是基於數組或鏈錶），並分析其在任務調度、緩衝區管理、廣度優先搜索（BFS）等場景下的應用。 第三章：非綫性數據結構（一）：樹——層層遞進的智慧 樹是一種非常重要的非綫性數據結構，它以層級的方式組織數據，非常適閤錶示具有層次關係的信息。 3.1 樹的基本概念 我們將定義樹的根節點、父節點、子節點、兄弟節點、葉子節點、深度、高度等基本術語。理解樹的遞歸定義及其在自然界和計算機科學中的廣泛映射。 3.2 二叉樹：最基礎的樹結構 3.2.1 二叉樹的定義與性質：介紹二叉樹的特性，如每個節點最多有兩個子節點。 3.2.2 二叉樹的遍曆：重點講解四種重要的二叉樹遍曆方法：前序遍曆、中序遍曆、後序遍曆以及層序遍曆。每種遍曆方式都將配以圖示和代碼示例，並分析它們的用途。 3.2.3 二叉樹的存儲：介紹順序存儲（基於數組）和鏈式存儲（基於節點指針）兩種方式。 3.3 二叉搜索樹（BST）：有序的二叉樹 我們將引入二叉搜索樹的概念，即左子樹中所有節點的值小於根節點的值，右子樹中所有節點的值大於根節點的值。本節將重點講解BST的插入、查找、刪除操作，並分析其在平均情況下的高效性。 3.4 平衡二叉搜索樹（AVL樹和紅黑樹的初步認識） 為瞭解決普通二叉搜索樹可能退化成鏈錶的問題，我們將初步介紹平衡二叉搜索樹的概念，如AVL樹和紅黑樹。雖然不深入講解它們的具體實現細節（如鏇轉操作），但會闡述它們通過保持樹的平衡來保證查找、插入、刪除操作的最壞時間復雜度為O(log n)，為後續深入學習打下基礎。 第四章：非綫性數據結構（二）：圖——連接世界的網絡 圖是一種比樹更通用的非綫性數據結構，用於錶示對象之間的任意關聯。 4.1 圖的基本概念 我們將定義圖的頂點（節點）、邊、無嚮圖、有嚮圖、帶權圖、鄰接等基本術語。理解圖在錶示社交網絡、地圖路綫、網絡連接等場景中的強大能力。 4.2 圖的存儲結構 4.2.1 鄰接矩陣：使用二維數組錶示圖的邊關係，分析其優缺點（空間占用、檢查邊是否存在效率）。 4.2.2 鄰接錶：使用數組和鏈錶結閤的方式錶示圖，分析其在稀疏圖中的空間優勢和遍曆效率。 4.3 圖的遍曆 4.3.1 廣度優先搜索（BFS）：介紹BFS的算法思想（一層一層地進行遍曆），並使用隊列實現，分析其在查找最短路徑（無權圖）等問題上的應用。 4.3.2 深度優先搜索（DFS）：介紹DFS的算法思想（盡可能深地遍曆），並使用遞歸或棧實現，分析其在查找連通性、拓撲排序等問題上的應用。 第五章：排序算法——數據的整理之道 排序是將數據按照特定順序重新排列的過程，是數據處理中最基本也是最重要的操作之一。 5.1 排序算法的穩定性 我們將引入排序算法的穩定性概念，解釋穩定排序能夠保持相等元素的相對順序，以及其重要性。 5.2 插入排序 詳細介紹插入排序的原理，包括直接插入排序和摺半插入排序。分析其在小規模數據或基本有序的數據上的效率。 5.3 選擇排序 講解選擇排序（如簡單選擇排序）的實現思路，分析其查找最小/最大值的特點。 5.4 冒泡排序 介紹冒泡排序的原理，理解其通過不斷交換相鄰元素來達到排序的目的。 5.5 歸並排序 深入講解分治思想在歸並排序中的應用，詳細闡述其“分而治之”和“閤並”的過程。分析其時間復雜度O(n log n)的穩定性和優勢。 5.6 快速排序 講解分治思想在快速排序中的應用，重點分析“劃分”過程（選取基準元素，將數組分為兩部分）及其對效率的影響。探討其平均時間復雜度O(n log n)和最壞情況下的性能錶現。 5.7 堆排序 介紹堆（Heap）的概念，包括大根堆和小根堆。講解如何利用堆的性質來進行排序，分析其時間復雜度O(n log n)。 5.8 排序算法的比較與選擇 本節將對本章介紹的各種排序算法進行總結和比較，從時間復雜度、空間復雜度、穩定性、適用場景等多個維度進行分析，幫助讀者在實際應用中做齣最優選擇。 第六章：查找算法——信息的尋覓之旅 查找是在數據集閤中尋找特定元素的過程。 6.1 順序查找 介紹最簡單直接的查找方式，分析其時間復雜度。 6.2 二分查找（摺半查找） 詳細講解基於有序數組的二分查找算法，分析其對數時間復雜度O(log n)的強大效率，並給齣詳細的實現步驟和注意事項。 6.3 散列錶（哈希錶） 我們將引入散列錶的概念，即通過散列函數將鍵映射到數組的索引，從而實現近乎常數時間O(1)的查找、插入和刪除。 6.3.1 散列函數的設計：討論設計良好散列函數的重要性，介紹幾種常見的散列函數構造方法。 6.3.2 衝突處理：詳細講解處理散列衝突的兩種主要方法：鏈地址法（拉鏈法）和開放地址法（綫性探測、二次探測、雙重散列）。 6.3.3 散列錶的應用：闡述散列錶在字典、緩存、數據庫索引等領域的廣泛應用。 第七章：算法設計思維 本章將超越具體的算法實現，探討更深層次的算法設計思想。 7.1 遞歸與迭代 深入比較遞歸和迭代兩種編程範式，理解它們之間的相互轉換，並分析各自的優缺點，如代碼的簡潔性、棧空間的使用等。 7.2 分治法 詳細闡述分治法的思想：將問題分解為若乾個規模較小的子問題，對子問題遞歸求解，然後閤並子問題的解以得到原問題的解。通過歸並排序、快速排序等例子來加深理解。 7.3 動態規劃 介紹動態規劃的核心思想：將復雜問題分解為相互重疊的子問題，通過存儲子問題的解來避免重復計算。講解最優子結構和重疊子問題的概念，並以斐波那契數列、背包問題等經典例子來演示動態規劃的應用。 7.4 貪心算法 闡述貪心算法的思想：在每一步選擇當前看起來最優的局部解，期望最終能得到全局最優解。分析貪心算法的適用條件以及其局限性。 第八章：算法復雜度進階 在掌握瞭基本的時間和空間復雜度分析後，本章將進一步深入。 8.1 漸進記號的深入理解 更精細地理解O, Ω, Θ記號，以及它們在描述算法性能時的精確含義。 8.2 攤還分析 介紹攤還分析方法，用於分析一係列操作的總成本，並將其均攤到每個操作上，從而得齣平均意義上的高效性。例如，分析動態數組（ArrayList）的擴容操作。 8.3 NP-完全性理論入門 初步接觸計算復雜性理論，瞭解P類問題、NP類問題以及NP-完全性問題的概念。理解為什麼某些問題（如旅行商問題）難以找到高效的精確解，並認識到近似算法和啓發式算法的重要性。 結語 數據結構與算法的學習是一段充滿挑戰但也收獲滿滿的旅程。本書從最基礎的概念齣發，逐步深入到復雜的算法設計與分析，希望能夠為您構建起堅實的技術根基。理解這些底層原理，將使您能夠編寫齣更高效、更優雅、更具擴展性的程序。我們鼓勵您在閱讀本書的同時，積極動手實踐，通過編寫代碼、調試程序來鞏固所學知識。願本書成為您在計算機科學領域探索前進的忠實夥伴。

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