具体描述
《高职高专公共基础课规划教材•C语言程序设计基础》为高职高专公共基础课规划教材。C语言是目前被广泛应用的一种编程语言，不但在计算机编程中得到广泛应用，而且在其他领域也成为主要的编程工具，例如在单片机、DSP、嵌入系统等系统开发中更是作为基础性的开发语言。
《高职高专公共基础课规划教材•C语言程序设计基础》根据高职高专教育的教学特点和教学要求，结合编者多年的计算机程序开发、单片机开发和嵌入系统开发的经验，并吸取了市面上同类图书的精华后，精心规划、编写而成。
《高职高专公共基础课规划教材•C语言程序设计基础》通俗易懂，内容由易到难，概念清晰，重点突出，习题丰富。
经典算法与数据结构：构建高效软件的基石 作者： 王明 教授，李华 博士 出版社： 科技动力出版社 页数： 680页 定价： 98.00元 --- 内容简介： 在信息技术飞速发展的今天，无论是桌面应用、移动开发还是高性能计算，软件的效率和健壮性始终是衡量其质量的核心标准。而支撑起这一切的，正是那些经过时间检验、历久弥新的核心算法和数据结构。本书《经典算法与数据结构：构建高效软件的基石》，正是这样一本深入浅出、全面系统的理论与实践指南，旨在为读者打下坚实的计算思维基础，使其能够驾驭复杂问题，设计出性能卓越的程序。 本书并非侧重于某一门特定编程语言的语法介绍，而是将视角提升到计算科学的本质层面，聚焦于如何组织数据、如何高效地处理信息。全书结构严谨，逻辑清晰，内容覆盖了从基础的线性结构到复杂的图论和动态规划等高级主题。 第一部分：基础构建与线性结构 本书的开篇部分，着重于建立读者的基本概念框架。我们首先回顾了计算复杂性理论的基础，用大O表示法（$O(cdot)$）系统地介绍了时间复杂度和空间复杂度，这是评估任何算法性能的“通用语言”。 随后，我们深入探讨了数组与链表的内部机制。我们详细分析了静态数组在内存中的布局、缓存局部性的影响，以及动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）在扩容时的内部开销。在链表部分，不仅覆盖了单向链表、双向链表，还引入了循环链表，并对它们在内存分配和指针操作上的异同进行了详尽的对比分析。 栈（Stack）与队列（Queue） 作为最常用的抽象数据类型，被赋予了专门的章节。我们探讨了它们在表达式求值、函数调用栈管理中的实际应用，并详细讲解了如何用数组和链表实现这两种结构，包括实现循环队列以优化数组空间的利用率。 第二部分：非线性结构的核心原理 深入非线性结构是理解复杂数据管理的开始。 树结构是本书的重点之一。我们从基础的二叉树开始，详细解析了二叉搜索树（BST）的插入、删除和查找操作，并着重分析了其在最坏情况下的性能退化问题。为解决此问题，我们花费大量篇幅介绍了平衡二叉树的实现原理，包括AVL树和红黑树（Red-Black Tree）。红黑树的旋转、颜色调整规则被拆解为多个小步骤，配以丰富的图示，确保读者能透彻理解其自平衡的精妙设计。 此外，我们还覆盖了B树及其变体（如B+树），强调了它们在数据库索引和文件系统设计中的关键作用，连接了理论与实际应用。堆（Heap）作为一种特殊的完全二叉树，被单独讨论，详述了最大堆和最小堆的构建、堆化操作（Heapify）以及它们在优先队列实现中的核心地位。 散列表（Hash Table） 是现代编程中不可或缺的数据结构。本书详细剖析了散列函数的构造原则（如乘法法、除法法），以及处理冲突的各种策略，包括链式法（Separate Chaining） 和开放定址法（Open Addressing）（线性探测、二次探测和双重散列）。我们深入探讨了负载因子对性能的影响，并讨论了如何选择合适的初始容量和散列函数以达到接近$O(1)$的平均查找时间。 第三部分：高级算法与图论 本书的第三部分将算法的理论推向高潮，聚焦于解决复杂关系网络问题。 图（Graph） 的表示方法是基础，我们详细对比了邻接矩阵和邻接表在空间占用和操作效率上的优劣，并讨论了在不同稀疏度图中的适用场景。 在核心图算法方面，我们对图的遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）进行了细致的讲解，并展示了它们在连通性判断、拓扑排序（Topological Sort）中的应用。 对于最短路径问题，我们系统地阐述了从基础到高级的全套解决方案： 1. Dijkstra算法：处理非负权边的单源最短路径。 2. Bellman-Ford算法：处理包含负权边，并能检测负权环。 3. Floyd-Warshall算法：高效解决所有对之间的最短路径问题。 最小生成树（MST） 算法，即Prim算法和Kruskal算法，被详细剖析，特别强调了Kruskal算法中并查集（Disjoint Set Union, DSU） 的高效实现，包括路径压缩和按秩合并技术，这是优化图算法效率的关键所在。 第四部分：设计范式与高级主题 本部分着眼于构建高效解决方案的思维模式。 排序算法被全面回顾，不仅包括基础的冒泡、插入、选择排序，更深入探讨了高效的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），分析了它们在实际应用中对内存访问模式的影响。我们还介绍了$O(N log N)$级别的堆排序。 分治法（Divide and Conquer） 的思想贯穿了许多算法，而动态规划（Dynamic Programming, DP） 则被视为解决重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们通过经典的背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）等实例，详细演示了如何构建状态转移方程，并区分了自顶向下（带备忘录）和自底向上（迭代）的实现方式。 最后，本书引入了贪心算法（Greedy Algorithms） 的设计哲学，并通过实例说明了何时贪心策略能保证全局最优解，以及何时它会失败。我们还简要介绍了回溯法（Backtracking） 在解决约束满足问题（如八皇后问题、数独求解）中的应用。 --- 本书特色： 1. 理论与实践的完美结合： 每种结构和算法后都附有详尽的复杂度分析和关键步骤的伪代码或流程图，便于读者理解其内在逻辑。 2. 强调思维训练： 本书致力于培养读者“像计算机科学家一样思考”的能力，而非仅仅是记忆代码实现。 3. 跨语言的普适性： 尽管本书不依赖特定语言，但其原理和设计模式对使用任何面向对象或过程式语言的开发者都具有极强的指导价值。 4. 详尽的图解支持： 大量使用精细绘制的结构图、树状图和流程图，将抽象概念可视化。 本书是计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业学生，以及希望系统提升自身编程功底、追求代码高性能的初中级软件开发人员的理想教材和参考手册。掌握了这些基石，您将有能力去应对未来任何复杂的技术挑战。
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