具体描述
《高职高专教材•C语言程序设计》全面系统地讲述了C语言的基本概念、基本语法和编程方法。主要内容包括：C语言的数据类型及其运算、输入输出、选择结构、循环结构、数组、函数、指针、编译预处理、结构体及共用体、位运算、文件操作及上机指导和实验等。
《高职高专教材•C语言程序设计》内容安排由浅入深，讲解通俗易懂，条理清晰。示例丰富；书中还安排了上机指导和实验。
《数据结构与算法实战解析》 内容提要： 本书并非计算机科学的入门读物，而是面向那些已经掌握了基础编程概念（如变量、控制流、函数、以及至少一门主流编程语言如C++、Java或Python）的读者，旨在深入剖析数据结构与算法在实际工程问题中的应用和优化策略。全书结构严谨，内容覆盖面广，力求在理论深度和工程实践之间找到最佳平衡点。 第一部分：基础重塑与效率思维的建立（约300字） 本部分旨在巩固读者对计算复杂性理论的理解，并引导读者从“能跑”的代码思维转向“高效运行”的代码思维。我们首先回顾了时间复杂度和空间复杂度的精确分析方法，重点讲解了渐进符号（大O、Ω、Θ）在不同场景下的细微差别和适用性。接着，深入探讨了递归与迭代的内在联系，如何通过尾递归优化（在支持的语言中）或手动栈模拟来提高性能。随后，本书详细介绍了内存层级结构（缓存、主存、磁盘）对算法性能的实际影响，强调了局部性原理（Locality of Reference）在高性能计算中的核心地位。我们不再仅仅讨论算法的渐近复杂度，而是深入到缓存行大小、分支预测等硬件层面因素如何影响算法的实际执行时间，为后续高级章节的性能调优打下坚实的基础。 第二部分：核心数据结构的工程应用与优化（约450字） 本部分对经典数据结构进行了深度挖掘，重点关注其在受限资源环境下的实现技巧和适用场景。 数组与向量的边界扩展： 讨论了动态数组（如`std::vector`或`ArrayList`）的底层扩容机制、内存碎片问题，以及如何通过预分配和内存池技术来最小化重新分配的开销。特别分析了稀疏数组和二维数组在内存连续性方面的差异及其对内存访问模式的影响。 链表与指针的艺术： 除了标准的单向、双向链表，本书详细解析了循环链表在环形缓冲区的应用，以及异或链表（XOR Linked List）在节省空间方面的巧妙设计及其在嵌入式系统中的潜力。我们还探讨了如何应对指针操作中的内存泄漏和悬空指针问题，并介绍了智能指针（如C++中的`unique_ptr`和`shared_ptr`）的实现原理和性能代价。 栈、队列及其衍生结构： 重点分析了双端队列（Deque）在实现滑动窗口最大值（Sliding Window Maximum）等算法中的高效性。对于队列，我们详细对比了普通队列、优先队列（基于堆）和优先级队列（基于平衡树）在不同操作场景下的性能权衡，并演示了如何利用两个栈来高效实现一个队列。 树结构的深度剖析： 跳过基础的二叉树遍历，本书聚焦于自平衡树（AVL、红黑树）的旋转和重平衡操作的精确代价分析。更重要的是，我们引入了B树和B+树，详细阐述了它们如何服务于磁盘I/O密集型的数据库索引系统，这是理解现代文件系统和数据库性能的关键。此外，还介绍了Trie（前缀树）在字符串匹配和自动补全系统中的高效应用。 散列表（Hash Table）的陷阱与精调： 散列表是高性能应用的核心，本书花费大量篇幅讨论了冲突解决策略（链式法、开放定址法）的性能差异，特别是线性探测（Linear Probing）可能导致的主聚集现象（Primary Clustering）。我们深入分析了完美散列（Perfect Hashing）的应用场景，并探讨了如何设计高质量的哈希函数以最小化冲突，例如Fowler-Noll-Vo (FNV) 算法或MurmurHash的工程实现细节。 第四部分：高级算法设计与优化范式（约500字） 本部分聚焦于解决复杂问题的通用策略和前沿算法。 排序算法的实战选择： 不仅比较了快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort）的优劣，更着重分析了内建排序函数（如`std::sort`）如何结合了插入排序（应对小规模或几乎有序数据）和堆排序（保证最坏情况性能）的混合策略（如Introsort）。我们探讨了基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）在特定数据分布下的线性时间复杂度优势。 图论的建模与求解： 我们超越了基础的Dijkstra和Floyd-Warshall算法，深入探讨了最小生成树（MST）在网络设计中的实际应用，对比了Prim算法和Kruskal算法的实现细节和对稀疏/稠密图的适应性。对于更复杂的路由问题，我们分析了A搜索算法中启发式函数的设计艺术，以及如何利用流网络（Flow Networks）模型来解决二分匹配问题。 动态规划（DP）的优化技巧： 动态规划是算法的精髓之一，本书强调的是如何将DP问题从指数级优化到多项式级。我们详细讲解了状态压缩DP在处理集合相关问题中的技巧，并引入了DP的凸包优化（Convex Hull Trick），用以解决形如 $DP[i] = min_{j
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有