具体描述
《程序设计基础(C语言)实验指导与测试》是《程序设计基础（C语言）》的配套实验指导与测试教材，全书分为4个部分，分别是VC++6．0集成开发环境、C语言实验内容、基本概念测试及附录。其中实验部分是配合《程序设计基础（C语言）》中各章节教学内容所安排的，它具有覆盖相应章节教学内容、突出各知识点、实验指导细致的特点。基本概念测试中提供与教材中各个章节相对应的测试题，以利于加深理解、拓宽知识、提高能力。
《程序设计基础(C语言)实验指导与测试》适合作为高等院校理工科学生教材，也可作为计算机培训教材。
《数据结构与算法分析：C语言描述》 内容概要： 本书深入探讨了计算机科学的核心领域——数据结构与算法。它不仅仅是一本关于如何存储和组织数据的教科书，更是一本关于如何设计高效、可靠算法的实践指南。全书以C语言作为实现工具，这使得读者能够清晰地理解底层内存管理和指针操作对算法性能的影响，从而建立起坚实的工程基础。 本书的结构组织严谨，从基础的数据结构单元逐步扩展到复杂的抽象数据类型和高级算法设计范式。 第一部分：基础与复杂度分析 开篇部分着重介绍了程序设计中的效率度量。我们详细阐述了时间复杂度和空间复杂度的概念，并引入了大O、Ω和Θ记法，教导读者如何精确地分析算法的渐近行为。重点讨论了递归关系式的求解，特别是主定理（Master Theorem）的应用，这是分析分治算法性能的关键工具。我们还探讨了信息论基础以及模型计算（如RAM模型）对算法分析的指导意义。 紧接着，我们深入讲解了线性数据结构。栈（Stack）和队列（Queue）不仅作为抽象数据类型被介绍，还通过C语言的结构体和链表实现了动态和静态的多种变体。特别关注了双端队列（Deque）的应用场景，例如在实现高效的滑动窗口最大值问题中的作用。 第二部分：经典数据结构与应用 本部分是本书的核心，详细剖析了支撑现代计算的几大经典结构。 1. 链表家族的精深探讨： 除了基础的单链表和双向链表，本书花费大量篇幅讲解了循环链表的实现细节与优势，并提供了它们在内存分配器和操作系统任务调度中的实际应用案例。 2. 树形结构： 这是本书的重点之一。从基础的二叉树遍历（前序、中序、后序）开始，过渡到二叉搜索树（BST）的插入、删除和查找操作。为了解决BST在极端情况下退化为链表的问题，本书详细阐述了平衡二叉搜索树的实现，包括AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转和重新着色机制。对于红黑树，我们提供了详尽的案例分析，展示了其保持$O(log n)$性能保证的内在逻辑。此外，B树和B+树的结构被引入，专门用于讲解数据库索引和文件系统的组织方式。 3. 堆（Heaps）： 我们详细介绍了二叉堆的构造、插入和提取最大/最小元素的过程。更进一步，本书介绍了斐波那契堆（Fibonacci Heaps）的复杂结构，并分析了其在Dijkstra算法和Prim算法中带来的渐近时间优势，尽管其实际常数因子较高。 4. 散列表（Hash Tables）： 本章深入探讨了散列函数的构造原理，包括除法散列、乘法散列和通用散列。重点分析了冲突解决策略：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）。书中提供了如何选择合适的装载因子（Load Factor）和如何实现动态散列表（如Cuckoo Hashing的初步概念）以维持平均$O(1)$查找时间的技巧。 第三部分：高级算法设计与分析 此部分将理论知识转化为解决复杂问题的强大工具。 1. 排序算法的全面比较： 我们不仅实现了经典的插入排序、选择排序和冒泡排序，更侧重于高效的比较排序。归并排序的稳定性分析、快速排序的枢轴选择策略（如随机选择和三数取中法）及其最坏情况的规避，被详细剖析。最后，本书探讨了堆排序的内部工作原理，并引入了计数排序、基数排序和桶排序等非比较排序算法，分析它们在特定数据范围内的线性时间效率。 2. 图论算法的精粹： 图是建模复杂关系的关键。我们从图的表示法（邻接矩阵与邻接表）入手，详细讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用，如连通分量查找和拓扑排序。在最短路径问题上，本书完整实现了Dijkstra算法（单源最短路径）和处理负权边的Bellman-Ford算法。对于所有对最短路径问题，我们深入分析了Floyd-Warshall算法的动态规划解法。网络流问题被引入，重点讲解了Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的实现。 3. 贪心算法与动态规划： 区分何时应用贪心策略（如霍夫曼编码、活动安排问题）和何时必须使用动态规划是本书的一大难点。对于动态规划，我们通过矩阵链乘法、最长公共子序列和背包问题（0/1和有界）等经典案例，强调了最优子结构和重叠子问题的识别，并教授如何使用备忘录法或自底向上填充表来实现高效求解。 4. 计算几何与NP完全性： 尾声部分简要介绍了计算几何中的基础算法，如凸包（Convex Hull）的求解（Graham扫描法）。最重要的是，本书引入了NP复杂性理论的入门知识，解释了P、NP、NP-完全和NP-困难的概念，并通过可归约性的思路，说明了为什么某些问题（如哈密顿回路、子集和问题）被认为是“难以在多项式时间内解决”的。 读者定位： 本书适合于计算机科学专业本科生、研究生，以及希望系统性巩固和提升算法与数据结构知识的软件工程师。通过大量C语言代码示例和严谨的数学分析，读者将能够自信地应对面试中的算法挑战，并设计出性能卓越的软件系统。本书强调“为什么”和“如何做”，而非简单的“是什么”，致力于培养读者的计算思维能力。
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