C语言程序设计

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出版者:天津大学
作者:吴子东
出品人:
页数:292
译者:
出版时间:2007-9
价格:29.00元
装帧:
isbn号码:9787561824979
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
  • 理工科
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具体描述

本书是根据《全国计算机等级考试二级考试大纲》和《天津市高职接本大纲》中C语言程序设计的要求编写的。全书共分8章,依次介绍了C语言的基本概念、程序的基本控制结构、数组、函数、指针、结构体和共用体、预处理命令和文件。每章用标准的、基本的、典型的实例介绍语句的基本概念和方法。每章后配有丰富的练习题和实验题并给出了习题的参考答案,在实验题中也给出了详细的解题思路和参考程序。

本书既可作为普通高等院校、高职高专的教材,也可供参加计算机等级考试的人员和其他专业技术人员参考。

图书简介: 《数据结构与算法解析》 作者: 李明 著 出版社: 电子工业出版社 ISBN: 978-7-121-XXXX-X --- 内容概述: 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关领域的学习者提供一套全面而深入的数据结构与算法学习指南。在信息爆炸的时代,高效地组织、存储和处理数据,以及设计出性能优异的解决方案,是衡量一个工程师核心竞争力的关键所在。《数据结构与算法解析》正是在这样的背景下应运而生,它不仅讲解了经典的数据结构,更侧重于分析算法背后的数学原理、时间复杂度和空间复杂度,并结合现代编程实践,指导读者如何将理论知识转化为实际的工程能力。 本书的结构设计遵循由浅入深、理论与实践紧密结合的原则,力求在确保严谨性的同时,保持高度的可读性和启发性。 --- 第一部分:基础回顾与性能分析(奠定基石) 本部分首先对读者进行必要的预备知识回顾,重点聚焦于程序设计中至关重要的性能分析方法。 1. 算法效率的度量: 详细介绍了时间复杂度和空间复杂度的概念,区分了渐近分析(大O、Ω、Θ符号)的数学严谨性与实际应用中的粗略估计。通过具体的代码片段示例,演示如何手动推导循环、递归等结构的时间复杂度。 2. 数学基础回顾: 复习了离散数学中的关键概念,如求和公式、对数性质以及最基本的组合数学知识,这些是理解分治算法和递归性能分析的基石。 3. 递归与迭代的转换: 深入探讨了如何将复杂的递归关系转化为迭代形式,并讨论了尾递归优化等高级话题,强调了栈帧的开销与效率平衡。 --- 第二部分:线性数据结构与抽象(组织数据的艺术) 本部分专注于最基础也是应用最广泛的线性结构,强调抽象数据类型(ADT)的思想,即关注“能做什么”而非“如何实现”。 1. 数组与动态数组: 探讨了底层内存布局对性能的影响,包括缓存局部性和对齐问题。对比了固定大小数组与动态数组(如`ArrayList`或`Vector`)在内存分配和重新分配(Resizing)时的性能权衡。 2. 链表家族: 全面解析了单向链表、双向链表和循环链表的实现细节、插入/删除操作的常数时间优势,以及它们在需要频繁修改顺序时的应用场景。特别讨论了“哑节点(Sentinel Node)”的应用技巧。 3. 栈(Stack): 以后进先出(LIFO)为核心,深入分析了栈在表达式求值(中缀转后缀)、函数调用栈模拟和深度优先搜索(DFS)中的核心作用。 4. 队列(Queue): 探讨先进先出(FIFO)的原理,重点解析了循环队列的实现技巧,以及在缓冲区管理、任务调度和广度优先搜索(BFS)中的不可替代性。 --- 第三部分:非线性数据结构(构建层次与关系) 本部分转向更复杂的、用于描述实体间复杂关系的结构。 1. 树形结构(Trees): 二叉树基础: 定义、遍历方法(前序、中序、后序的递归与迭代实现)。 二叉搜索树(BST): 详细阐述了BST的插入、删除和查找操作,并首次引入了“不平衡”的风险。 平衡树的引入: 简要介绍AVL树和红黑树的设计哲学,侧重于理解它们如何通过旋转操作维持对数时间的操作性能,为后续高级章节做铺垫。 2. 堆(Heaps)与优先队列: 二叉堆的实现: 重点讲解如何用数组高效地表示完全二叉树,以及`heapify`操作的线性时间构建过程。 应用: 深入探讨了优先队列在事件驱动模拟、Dijkstra算法和K-th小元素查找中的应用。 3. 哈希表(Hash Tables): 散列函数设计: 分析了高质量散列函数的特性,包括均匀性、雪崩效应,并对比了模运算、乘法法等常见散列方法。 冲突解决策略: 详尽对比了链式法(Separate Chaining)和开放寻址法(Linear Probing, Quadratic Probing, Double Hashing)的优劣,尤其关注集群现象和负载因子的影响。 --- 第四部分:图论基础与应用(网络与连接世界) 图结构是描述现实世界复杂关系(如社交网络、交通路线)的核心工具。本部分将图论知识系统化。 1. 图的表示: 重点对比了邻接矩阵和邻接表两种主要的图存储方式,并分析了它们在稀疏图和稠密图中的空间和时间效率差异。 2. 图的遍历算法: 详细实现并对比了广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)在图结构上的应用,包括连通性检测和拓扑排序。 3. 最短路径问题: 引入了解决单源最短路径的Dijkstra算法(基于优先队列优化),以及处理包含负权边的Bellman-Ford算法。同时,对多源最短路径的Floyd-Warshall算法进行了动态规划视角的解析。 4. 最小生成树(MST): 深入讲解了构建MST的两种经典贪心算法:Prim算法和Kruskal算法,分析了它们对图结构和并查集(Disjoint Set Union, DSU)的需求与实现。 --- 第五部分:高级算法范式(解决复杂问题的思想) 本部分聚焦于解决复杂计算问题的核心思想和通用框架。 1. 排序算法的深度剖析: 基础排序: 插入排序、选择排序、冒泡排序的细节与适用场景。 高效排序: 详尽解析快速排序(Pivot选择的艺术、三向切分)和归并排序(稳定性的保证)。 线性时间排序: 介绍了计数排序、基数排序等非比较排序算法的工作原理及其对输入数据范围的依赖性。 2. 分治策略(Divide and Conquer): 以归并排序和快速排序为例,阐述如何将问题分解、递归求解,最后合并结果。引入主定理(Master Theorem),提供快速估算分治算法复杂度的工具。 3. 贪心算法(Greedy Algorithms): 讲解贪心选择性质和最优子结构,通过活动安排、区间覆盖等经典案例,说明如何构造正确的局部最优选择来达到全局最优。 4. 动态规划(Dynamic Programming): 核心思想: 强调最优子结构、重叠子问题和备忘录(Memoization)/表格化(Tabulation)的思想。 经典模型: 详细推导背包问题(0/1、完全背包)、最长公共子序列(LCS)和矩阵链乘法的DP状态转移方程。 --- 特色与亮点: 1. 代码实现与语言无关性: 虽然本书的示例代码将采用一种清晰、高抽象度的伪代码或现代语言风格进行展示,但讲解的重点始终是数据结构和算法的逻辑,确保读者能够轻松将其映射到任何目标编程语言(如C++、Java或Python)。 2. 复杂度可视化: 提供了大量图表和复杂度曲线图,帮助读者直观理解 $O(n^2)$ 与 $O(n log n)$ 在数据规模增大时的巨大差异。 3. 工程实践考量: 章节中穿插了“工程视角”小节,讨论了内存访问局部性、缓存命中率、多线程环境下的并发数据结构挑战等实际工程问题,超越了纯理论的范畴。 4. 习题与挑战: 每章末尾配有分层级的练习题,包括基础概念验证题、中级实现题和高级算法优化挑战,以巩固学习效果。 《数据结构与算法解析》不仅仅是一本参考手册,更是一次对计算思维的系统性训练。阅读本书,您将掌握驾驭复杂数据和优化程序性能的必备武器。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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老实说,这本书给我的第一印象是“学术”得有点过头了。我买它主要是为了应付工作中的一些底层优化需求,期望能找到一些简洁高效的实战技巧。结果呢,前半部分的大部分篇幅都在讲解编译原理和内存管理的高级特性,虽然理论上无懈可击,但对于急需解决实际问题的我来说,感觉像是在啃一本大学教材的复习资料。不过,坚持读到后面关于文件I/O和多线程处理的那几章,我就发现它厚重的价值所在了。作者对异常处理和错误码返回机制的论述非常详尽,几乎涵盖了所有常见的边界情况。我曾经在一个高并发项目中遇到过资源竞争问题,尝试了各种流行的框架方法都收效甚微。最后,是书中一段关于临界区保护的汇编级伪代码讲解,让我找到了问题的症结所在。这本书的语言风格偏向于严谨的学术论证,几乎没有那种轻松的“黑客秘籍”式的口吻,但正是这份严谨,保证了它提供的每一个知识点都经得起推敲,是那种可以被用在严肃工程项目中的知识体系。

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这本书的阅读体验就像是攀登一座没有缆车的山峰,过程是艰辛的,但登顶后的视野是开阔的。我不是计算机科班出身,纯粹是出于兴趣自学。最初接触这本书时,我对诸如“宏定义”、“结构体对齐”这些概念感到头疼不已,书中的例子大多是纯粹的命令行操作,缺乏现代IDE那种即时反馈的友好性。很多时候,我必须自己搭建编译环境,才能跑通书上的一个小小的代码片段。但慢慢地,我发现这种“原始”的训练方式反而培养了我独立思考和调试问题的能力。比如,书中对运算符优先级和副作用的解析,简直是教科书级别的清晰,让我彻底明白了为什么有些看似合理的代码会产生难以预料的结果。它很少使用花哨的比喻,而是依赖于精确的定义和逻辑推导。对于我这样的自学者来说,这本书提供了一个坚实的地基,虽然地基打起来慢,但上面盖起的楼才能真正抗得住风雨。我建议,如果想用这本书,最好是配合一个功能完备的文本编辑器和编译器,不要指望它能提供图形化的辅助。

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我必须承认,这本书在知识的广度上做得很出色,几乎涵盖了从基础语法到高级特性的全景图谱。我特别欣赏作者在讲解面向过程编程范式时所展现出的深度,它清晰地阐述了模块化设计是如何在没有类和对象的概念下实现的。然而,这本书在面向现代软件开发潮流的适应性上,略显滞后。例如,在网络编程和数据结构的标准库应用方面,它更侧重于手动实现底层逻辑,而不是引导读者高效地利用现有成熟的库函数。这就像教人造马车而不是直接教人开车。对于那些需要快速构建商业应用,对开发效率有极高要求的读者来说,这本书可能需要进行大量的“知识转译”才能落地。但从另一个角度看,正是这种底层深挖,使得我对数据是如何在内存中流转有了更深刻的理解,避免了在后续使用高级语言时那种“黑箱操作”的无力感。这本书更像是让你成为一个“工匠”,而不是一个“组装工人”。

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这本厚重的书,封面设计得挺朴实,拿到手里沉甸甸的,一看就知道内容是扎实的。我本来对手册类的书籍不太感冒,总觉得枯燥乏味,但这本书的排版和章节划分倒是挺有条理的。初翻的时候,那些密密麻麻的代码和理论名词确实让人有点望而却步,不过作者在每部分的开头和结尾都加入了“思考题”和“拓展阅读”,这点我很欣赏。它不只是告诉你“怎么做”,更引导你去思考“为什么这么做”,这对于一个初学者来说至关重要。我记得有一次调试一个复杂的指针问题,卡了整整一下午,快要放弃的时候,翻到书里关于内存模型的那一章,里面用了很多生动的比喻和图示,一下子就茅塞顿开。这本书的优点在于它的系统性,它没有跳过任何一个基础的概念,即便是那些看似简单如变量声明和数据类型,也讲解得深入浅出,绝不含糊。虽然有些地方的示例代码略显陈旧,但核心的编程思想是永恒的,整体来看,对于想系统建立起编程逻辑的读者,这本书绝对是本值得信赖的“老伙计”。

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这本书的文字风格,坦白说,非常“男性化”——直接、有力、不拖泥带水,甚至有些冷峻。它不是那种试图用幽默来吸引你的读物,它假定你已经有了一定的逻辑基础,并且愿意投入精力去理解那些晦涩的底层机制。我记得有一章专门讨论了函数调用栈的维护过程,作者用非常精确的术语描述了寄存器的状态变化,对于习惯了高层抽象的我来说,阅读过程需要频繁地查阅其他资料来对照上下文。然而,一旦理解了这一段,那种“掌控一切”的感觉是其他任何书籍都无法给予的。这本书的插图不多,但凡是有的,都非常关键,它们往往是用来解释那些文字难以描述的内存布局或流程控制的,每一张图都像是一个精心设计的思维导图。它对细节的执着到了令人发指的地步,比如对不同操作系统下特定函数行为差异的标注,虽然零碎,却体现了作者极高的专业素养和对读者负责的态度。这是一本需要你投入时间去“啃”的书,但回报是扎实且持久的内功。

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