具体描述
《高等学校计算机基础教育教材精选•C语言程序设计》以2008年等级考试新需求为出发点，教学环境升级到了VC++6．0平台。特别着重解决当前C语言教学中存在的一些问题和矛盾，在教学内容体系改革、教学过程组织、应对等级考试需要和素质教学实施等多个方面进行了有益的探索。
《高等学校计算机基础教育教材精选•C语言程序设计》由初级篇、中级篇、高级篇和拓展篇四个部分组成。初级篇由第l、2、3章组成，主要介绍了C语言的特点、数据与运算、基本控制结构组成；中级篇由第4、5章组成，介绍了数组和函数，主要培养学生应用语言解决具体问题的思路和方法；高级篇由第6、7、8章组成，介绍了指针、结构体和文件，主要培养学生分析问题的宏观思路和应对等级考试的能力；拓展篇由第9、10章组成，介绍了C语言图形编程、UNlX／Linux环境下的C语言编程入门。
《数据结构与算法基础》 图书简介 一、本书概述与定位 《数据结构与算法基础》是一本面向计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业本科生及研究生，以及对底层计算原理有浓厚兴趣的自学者和软件开发人员的专业教材。本书旨在系统、深入地介绍数据结构的基本概念、核心算法原理及其在实际问题中的应用。我们摒弃了过度依赖特定编程语言（如C语言）的局限性，采用一种更抽象、更注重原理的教学方式，确保读者能够掌握跨越不同编程范式的通用知识体系。 本书的定位是建立坚实的理论基础，强调“为什么”和“如何设计”，而非仅仅停留在“如何实现”的层面。通过对抽象数据类型（ADT）的深刻理解，以及对各类经典算法的详尽分析，本书致力于培养读者严谨的计算思维和高效的程序设计能力。 二、内容结构与深度解析 本书共分为六大部分，涵盖了从基础概念到高级主题的完整知识链条。 第一部分：计算思维与基础工具 本部分首先从计算的本质出发，引入算法的定义、特性、设计方法（如分治、贪心、动态规划的初步概念）。随后，重点讲解分析算法效率的数学工具——渐近分析。我们详细阐述了大O表示法 ($O$)、大Omega表示法 ($Omega$) 和大Theta表示法 ($Theta$) 的精确数学定义、计算方法，并通过实例对比展示了不同增长率的实际含义。此部分强调了如何进行最坏情况、最好情况和平均情况分析，为后续复杂结构的性能评估打下坚实基础。 第二部分：线性数据结构 本部分深入探讨了组织和管理一系列元素的基本方法。 1. 数组（Array）与动态数组： 探讨连续内存分配的优势与局限性，分析随机访问的时间复杂度。引入动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`的底层机制）如何通过“倍增策略”实现摊还分析下的高效插入。 2. 链表（Linked List）： 详细剖析单链表、双向链表和循环链表的结构差异与操作实现。重点分析其在动态插入和删除操作上的优势，并比较与数组在内存使用和缓存局部性上的权衡。 3. 栈（Stack）与队列（Queue）： 作为受限访问的抽象数据类型，本书通过描述其LIFO和FIFO特性，并用链表或数组实现它们。在应用层面，我们探讨了表达式求值、递归模拟、广度优先搜索（BFS）中的队列应用等经典案例。 第三部分：非线性结构——树 树结构是表示层次关系的核心工具。 1. 基础树结构与遍历： 定义树、森林、度、深度等基本术语。全面介绍前序、中序、后序（DFS）以及层序（BFS）遍历的原理、递归与非递归实现。 2. 二叉树与二叉搜索树（BST）： 详细讲解BST的插入、删除和查找操作。关键在于分析在随机数据情况下的平均性能，并指出其最坏情况（退化为链表）的问题。 3. 平衡树进阶： 为了解决BST的性能退化问题，本书深入讲解了两种主要的自平衡机制： AVL树： 强调其严格的平衡因子约束和旋转操作（单旋与双旋）的几何原理。 红黑树（Red-Black Tree）： 侧重于其基于颜色属性的松弛平衡规则，以及插入/删除时如何通过颜色调整和旋转操作来维持$mathcal{O}(log n)$的性能保证。 4. B树与B+树： 针对外部存储（磁盘I/O）的特点，详细介绍多路平衡搜索树的结构，特别是B+树在数据库索引中的核心地位和优势。 第四部分：高级数据结构与图论 本部分将焦点从树结构扩展到更复杂的网络结构——图。 1. 图的表示法： 详述邻接矩阵和邻接表两种主要的存储方式，并分析它们在稀疏图和稠密图中的空间与时间效率对比。 2. 图的遍历： 深入实现和分析深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图结构上的应用，包括连通性判断、拓扑排序（针对有向无环图DAG）。 3. 最短路径算法： Dijkstra算法： 针对非负权图，阐述其基于优先队列优化的实现，并分析其时间复杂度。 Bellman-Ford算法： 适用于含负权边的图，重点解析其松弛操作原理以及如何检测负权环。 Floyd-Warshall算法： 介绍动态规划思想在计算所有顶点对最短路径上的应用。 4. 最小生成树（MST）： 完整讲解Kruskal算法（基于并查集）和Prim算法（基于优先队列）的设计思想和实现细节。 第五部分：核心算法设计范式 本部分着重于提升读者的算法设计能力，超越具体数据结构的使用。 1. 分治法（Divide and Conquer）： 结合经典排序算法（如归并排序、快速排序）的递归结构，讲解主定理（Master Theorem）在分析递归关系式中的应用。 2. 贪心算法（Greedy Approach）： 阐述贪心选择性质和最优子结构，通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例说明贪心策略的适用条件和局限性。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 本部分篇幅较大，系统讲解DP的两个核心要素——最优子结构和重叠子问题。通过矩阵链乘法、最长公共子序列、背包问题（0/1背包和完全背包）的自底向上（迭代）和自顶向下（带备忘录）实现，训练读者识别和构建DP状态转移方程的能力。 第六部分：散列表与高级主题 1. 散列表（Hash Table）： 深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及解决冲突的四大主要方法：分离链接法（Separate Chaining）、线性探测法（Linear Probing）、平方探测法（Quadratic Probing）和双重哈希法（Double Hashing）。分析负载因子对性能的影响。 2. 并查集（Disjoint Set Union）： 介绍其在快速合并集合和查询元素归属方面的效率，重点讲解路径压缩和按秩合并（或按大小合并）两项优化技术如何使操作时间复杂度趋近于反阿克曼函数 $alpha(n)$，实际上达到近乎常数时间。 三、本书的特色与优势 1. 语言无关性与抽象性： 本书的描述和伪代码设计高度抽象化，专注于算法和结构的数学逻辑，避免了特定语言语法细节的干扰，使读者能够将所学知识快速迁移到Java、Python、Go等任何现代编程语言中。 2. 严格的性能分析： 每介绍一项数据结构或算法，都伴随着详尽的时间复杂度和空间复杂度的严格数学推导和证明，区分了理想情况、平均情况和最坏情况。 3. 聚焦计算思维： 强调算法设计范式的培养，特别是如何从问题描述中提炼出分治、贪心或动态规划的思路，这是区分优秀工程师与普通编码人员的关键能力。 4. 丰富的实例支撑： 理论讲解后，均配有精选的、能够清晰体现算法核心思想的应用实例，例如在操作系统、数据库索引、网络路由等领域的实际应用场景介绍，增强了知识的实用性。 总结 《数据结构与算法基础》旨在成为读者手中一份持久的参考书和学习指南，帮助每一位致力于软件深度开发的人员，夯实其在计算机科学殿堂中最核心的基石。掌握本书内容，意味着能够自信地设计和评估复杂系统的性能瓶颈，构建出健壮、高效的软件架构。
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