具体描述
《数据结构实验教程(C语言版)》是为“数据结构”课程编写的辅助教材，是面向21世纪高等院校计算机系列规划教材《数据结构(C语言版)》（清华大学出版社出版）的配套实验用书。全书共分三篇。第一篇为“学习指导与习题解答”； 第二篇为“数据结构实验”； 第三篇为“数据结构课程设计”。《数据结构实验教程(C语言版)》内容由浅入深，循序渐进地培养学生的实践技能。书中自始至终使用C语言来描述算法和数据结构，全部程序都在Turbo C或Visual C++ 6.0中调试通过。《数据结构实验教程(C语言版)》内容既配合原教材，又有相对的独立性，可作为高校计算机及相关专业本科生的配套教材，也可作为专科和成人教育的辅助教材，还可供从事计算机应用的科技人员参考。
《算法艺术：从基础到精通》 内容简介 在信息爆炸的时代，理解和运用高效的算法是解决复杂问题的基石。本书《算法艺术：从基础到精通》并非一本教科书，而是一场关于算法思想的深度探索之旅，旨在揭示算法背后蕴含的逻辑之美与创造力。我们摒弃了枯燥乏味的理论堆砌，而是通过生动详实的案例、精巧别致的演示，以及富有启发性的编程实践，引导读者一步步走进算法的殿堂，感受其作为一门“艺术”的独特魅力。 本书将从最基础的算法概念入手，逐步深入到各类核心算法的设计思想、实现技巧以及性能分析。我们不只是介绍“是什么”，更侧重于讲解“为什么”以及“如何做得更好”。每一章都围绕一个核心算法或一类算法展开，从其产生的背景、解决的问题出发，逐步剖析其核心思想、数据结构支撑、实现步骤，并深入探讨其时间复杂度和空间复杂度。通过对不同算法的对比分析，读者将能更深刻地理解在特定场景下选择何种算法能达到最优效果。 第一部分：算法的基石与思维的启蒙 我们将从最基础的概念出发，帮助读者建立对算法的直观认识。 什么是算法？——解决问题的艺术语言： 我们将用类比的方式，将算法比作烹饪菜谱，出行路线规划，甚至是一款游戏的策略。它是一种清晰、明确、有限的步骤序列，用于解决一个特定的问题。这里，我们不会深入到数学定义，而是强调算法的“可执行性”和“有效性”。 数据结构：算法的骨骼与血肉： 算法离不开数据结构的支持。本部分将介绍最基本也最重要的数据结构，如： 数组与链表： 它们是最基础的线性结构，理解它们的存储方式、遍历方式以及增删改查的效率差异，是理解后续更复杂结构的前提。我们将通过实例演示，例如实现一个简单的动态数组，比较其与静态数组在扩容时的性能表现。 栈与队列： 这两种“后进先出”和“先进先出”的结构，在实际应用中无处不在，从函数调用栈到广度优先搜索。我们将通过场景模拟，如浏览器的后退/前进功能，来体会栈的精妙；通过超市排队买单的例子，来理解队列的公平。 哈希表： 它的核心在于“键值对”的快速查找，我们将深入讲解哈希函数的设计原则、冲突解决方法（如链地址法、开放地址法），并通过实际场景，如单词计数器、手机通讯录，来展示其强大的查找能力。 算法分析导论：衡量效率的标尺： 任何算法的设计都不能脱离对其效率的考量。我们将介绍： 时间复杂度与空间复杂度： 并非通过复杂的数学公式，而是通过直观的图示和简单的代码示例，展示算法执行次数与输入规模的关系。例如，一个简单的循环（O(n)）与嵌套循环（O(n^2)）在输入量增大时，效率的巨大差异。 大O表示法： 介绍其含义，并讲解如何从代码中识别时间复杂度，从而能够初步评估算法的优劣。 第二部分：排序的艺术——从简单到高效 排序是计算机科学中最基本也最经典的问题之一。本书将带领读者领略各种排序算法的智慧。 冒泡排序与选择排序： 作为最直观的排序算法，它们是理解排序思想的起点。我们将通过详细的步骤拆解，让读者看到元素如何一步步归位，并分析其效率局限性。 插入排序： 适用于部分有序的列表，我们将通过实际例子，如整理一手扑克牌，来理解其“就近插入”的精髓。 快速排序： 介绍其“分而治之”的思想，讲解“选取基准元”、“分区”等关键步骤，并通过递归的演示，展示其在实践中的强大威力。同时，我们也会讨论其最坏情况的发生，以及如何规避。 归并排序： 另一个典型的“分而治之”算法，强调其稳定性以及在处理大数据集时的优势。我们将通过将大列表不断拆分，再有序合并的演示，来加深理解。 堆排序： 引入“堆”这一重要的数据结构，讲解最大堆和最小堆的概念，并通过堆化的过程，实现高效的排序。 其他排序算法简介： 简要介绍计数排序、桶排序、基数排序等非比较排序，以及它们适用的场景和特殊性。 第三部分：查找的智慧——信息世界的寻径者 高效的查找是信息检索的关键。 线性查找： 最基本的方式，但也是理解查找概念的起点。 二分查找： 介绍其“折半”思想，必须在有序数据上进行，以及其极高的查找效率。我们将通过猜数字游戏等互动式例子来讲解。 二叉搜索树： 介绍其递归定义，以及插入、删除、查找的操作。重点讲解平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）的概念，以及它们如何解决普通二叉搜索树可能出现的退化问题，从而保证查找效率。 哈希查找： 回顾哈希表，再次强调其平均常数时间复杂度的查找能力，并深入探讨不同哈希函数和冲突解决策略对查找效率的影响。 第四部分：图的探索——连接的艺术 图是一种强大的数据结构，能够表示各种复杂的关系。 图的表示： 介绍邻接矩阵和邻接表两种表示方法，并分析它们各自的优缺点。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）： 讲解其“尽可能深”的搜索策略，并通过迷宫探险、连通性判断等案例，直观展示其应用。 广度优先搜索（BFS）： 讲解其“逐层”搜索策略，并通过最短路径问题（无权图）、网络广播等案例，展示其应用。 最短路径算法： Dijkstra算法： 讲解其在单源最短路径（非负权图）中的应用，如导航系统。 Floyd-Warshall算法： 介绍其解决所有顶点对之间最短路径问题的能力。 最小生成树： Prim算法： 讲解其贪心策略，用于构建连通所有顶点的最小权重的边集合。 Kruskal算法： 另一种求解最小生成树的贪心算法，对比分析其与Prim算法的实现方式。 第五部分：高级算法与思想 动态规划： 介绍其“最优子结构”和“重叠子问题”的特点，以及“状态转移方程”的构建。通过经典的斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等例子，展示其如何将复杂问题分解为更小的、可重叠的子问题来求解。 贪心算法： 讲解其“局部最优选择能导致全局最优解”的思想。通过找零钱问题、Huffman编码等例子，展示其简洁而高效的特点。 回溯法与分支限界： 介绍其用于求解组合搜索问题的思想，如N皇后问题、数独求解等。 字符串匹配算法： 简要介绍KMP算法等，用于高效地在文本中查找子串。 贯穿全书的特色 可视化演示： 大量运用图示、动画（在电子版中）、流程图等可视化手段，将抽象的算法过程变得直观易懂。 实战演练： 每一章都附带精心设计的编程练习，涵盖不同难度，鼓励读者动手实践，将理论转化为代码。这些练习并非照搬课本，而是提供了一些实际应用场景的简化模型。 思维训练： 强调算法设计思维的培养，引导读者思考“还有没有更好的方法？”，培养解决问题的分析能力和创新能力。 易于理解的语言： 避免使用过于晦涩的专业术语，用平实的语言解释复杂的概念，让初学者也能轻松入门。 广泛的应用场景： 不断在讲解算法时，结合现实生活中的应用案例，让读者体会算法的价值和力量。 《算法艺术：从基础到精通》将是一场智识的冒险，一次思维的洗礼。我们相信，通过本书的学习，您不仅能掌握丰富的算法知识，更能点燃对算法的兴趣，领略其中蕴含的逻辑之美，并在未来的学习和工作中，以更高效、更优雅的方式解决各种挑战。无论您是计算机科学领域的初学者，还是希望深化理解的进阶者，本书都将是您不可多得的伙伴。
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