数据结构与算法分析 c语言描述 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 静默时光图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111127482

商品编码：28189641146

开本：16开

出版时间：2004-01-01

计算机科学丛书 数据结构与算法分析 c语言描述原书第二版Mark Allen Weiss (维斯)著 冯舜玺翻译 机械工业出版社 

算法的基石：数据结构的奥秘与现代应用 在信息爆炸的时代，数据的处理与分析能力已经成为衡量一个国家、一个企业乃至一个个人核心竞争力的重要指标。而支撑这一切的，正是那些看似抽象却至关重要的“数据结构”与“算法”。它们如同建筑的钢筋骨架与精妙的施工图纸，决定了信息系统的效率、稳定性和可扩展性。本书旨在深入浅出地剖析数据结构与算法的精髓，并探讨其在当代科技前沿的广泛应用，为读者构建坚实的计算机科学理论基础。 第一章：数据的组织之道——理解数据结构的核心 本章将带您踏上数据结构的学习之旅，从最基础的概念入手，理解为何需要不同的数据组织方式，以及这些方式如何影响程序性能。 数据结构的基本概念： 我们将清晰地定义什么是数据结构，以及它与抽象数据类型（ADT）之间的关系。理解数据结构不仅仅是“存储数据”，更是“组织数据”以实现高效操作的关键。 线性结构：有序的数列 数组（Array）： 作为最基本的数据结构，我们将深入探讨数组的静态与动态分配，以及其在内存中的连续存储特性。理解数组的随机访问优势，以及插入和删除操作的潜在性能瓶颈。 链表（Linked List）： 介绍单链表、双链表和循环链表。重点阐述链表在动态内存管理下的灵活性，以及其在插入和删除操作上的高效性。我们将分析链表的遍历方式，并对比其与数组在不同场景下的优劣。 非线性结构：多维的关联 栈（Stack）： 以“后进先出”（LIFO）的特性为例，深入讲解栈的应用场景，如函数调用栈、表达式求值等。我们将实现栈的几种常见操作：压栈（push）、弹栈（pop）、查看栈顶（peek）。 队列（Queue）： 以“先进先出”（FIFO）的特性为例，介绍队列在任务调度、缓冲区管理等领域的应用。我们将实现队列的基本操作：入队（enqueue）、出队（dequeue）、查看队首（front）。 复杂数据结构：优化的利器 树（Tree）： 作为一种重要的非线性结构，我们将从二叉树开始，理解其节点、根节点、叶子节点、父节点、子节点等基本术语。重点介绍二叉搜索树（BST）的特性，及其在查找、插入、删除操作上的对数时间复杂度。 图（Graph）： 引入图的概念，包括顶点、边、有向图、无向图、加权图等。我们将探讨图的存储方式，如邻接矩阵和邻接表，并初步了解图在网络分析、路径查找等方面的强大威力。 第二章：计算的艺术——揭示算法的智慧 如果说数据结构是构建高效系统的骨架，那么算法就是赋予系统生命力的灵魂。本章将带领读者走进算法的世界，理解算法的设计思想、分析方法以及实现技巧。 算法的基本概念与特性： 定义算法，并阐述其正确性、可读性、高效性、确定性等基本要求。 算法的时间与空间复杂度分析： 渐进记号（Asymptotic Notations）： 深入理解大O记号（O）、大Ω记号（Ω）和大Θ记号（Θ），学会如何用它们来衡量算法的性能。 分析基本操作： 掌握分析循环、递归、条件语句等基本代码块的复杂度的方法。 常见复杂度类别： 识别并区分常数时间O(1)、对数时间O(log n)、线性时间O(n)、对数线性时间O(n log n)、平方时间O(n^2)、指数时间O(2^n)等不同复杂度等级，并理解它们对算法效率的深远影响。 经典算法设计范式： 分治法（Divide and Conquer）： 以归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）为例，讲解如何将复杂问题分解为小规模的子问题，解决子问题后合并结果。 动态规划（Dynamic Programming）： 讲解如何通过存储子问题的解来避免重复计算，以解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。例如，斐波那契数列、背包问题等。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 介绍如何通过每一步都做出当前最优的选择来达到全局最优。例如，活动选择问题、霍夫曼编码等。 搜索与排序算法： 搜索算法： 深入分析线性查找、二分查找（Binary Search）的原理和复杂度。 排序算法： 简单排序： 冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）、插入排序（Insertion Sort）的原理、实现与复杂度分析。 高效排序： 归并排序（Merge Sort）、快速排序（Quick Sort）的原理、实现与复杂度分析。 特殊排序： 计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）、基数排序（Radix Sort）等，分析其适用场景和效率。 图算法入门： 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理、实现与应用。 最短路径算法： Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的概念与应用。 第三章：现代应用与前沿展望 数据结构与算法并非仅仅是学术理论，它们是构建现代科技的基石，支撑着我们日常生活的方方面面。本章将探讨数据结构与算法在不同领域的实际应用，并展望未来的发展趋势。 数据库系统： 索引（如B+树）如何加速数据检索，哈希表如何实现快速查找。 操作系统： 进程调度（队列）、内存管理（链表、堆）等。 计算机网络： 路由算法（图）、数据包传输（队列）等。 人工智能与机器学习： 决策树、神经网络（图结构）： 用于分类、回归等任务。 支持向量机（SVM）、聚类算法（数据结构）： 用于模式识别和数据分析。 图神经网络（GNN）： 处理非结构化数据，在社交网络分析、推荐系统等领域崭露头角。 大数据处理： 分布式数据结构： 如何在海量数据上进行高效存储和查询。 MapReduce、Spark等框架下的算法优化： 理解其底层数据结构和算法原理。 加密与安全： 哈希函数（数据结构）： 用于数据校验和密码存储。 公钥加密算法（数学与算法）： 基于大数分解等困难问题。 算法的演进与未来： 量子计算与算法： 探讨量子算法对传统算法的颠覆性影响。 AI驱动的算法设计： 利用机器学习技术自动发现或优化算法。 对大规模、实时、复杂数据的处理需求： 推动着新数据结构和算法的不断涌现。 实践与思考 本书不仅注重理论的讲解，更强调理论与实践的结合。通过大量的伪代码示例和思考题，引导读者动手实践，加深对数据结构和算法的理解。我们将鼓励读者在解决实际问题的过程中，主动思考哪种数据结构和算法最适合，以及如何对其进行优化。 学习数据结构与算法，是一场探索计算效率和逻辑智慧的旅程。它们是每一位立志于在计算机科学领域深造的学子的必修课，也是每一位希望提升技术能力、解决复杂问题的工程师的利器。愿本书能够为您打开这扇通往精妙世界的大门，激发您对算法思维的无限热情，并为您的技术之路打下坚实而闪耀的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简洁而不失专业，书脊上的字体清晰，整体散发着一种求知求实的学术气息。我入手这本书，主要是看中了它“数据结构与算法分析”的 title，这表明它不仅仅是介绍概念，更会着重于对这些概念的深入分析。在数据结构方面，我特别希望看到关于动态数组、链表（单向、双向、循环）、栈、队列、树（二叉树、平衡二叉树、B树）、图等核心结构的详细剖析。更重要的是，我期待书中能够对这些数据结构的实现细节进行详尽的分析，例如，在C语言环境下，如何高效地管理内存，如何处理指针带来的复杂性，以及各种操作（插入、删除、查找、遍历）的时间和空间复杂度分析。在算法分析方面，我希望能看到对排序（冒泡、选择、插入、希尔、快速、归并、堆排序）、查找（顺序、折半、二叉搜索树、哈希表）、图算法（DFS、BFS、最短路径、最小生成树）等经典算法的深入讲解。我希望书中能通过清晰的逻辑和精炼的C语言代码，让我真正理解这些算法的工作原理、效率以及它们之间的权衡。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书沉稳大气的封面设计所吸引，仿佛预示着这是一本值得深入研读的经典之作。选择这本书，主要是因为它明确标示了“C语言描述”，这对我而言，意味着能够将抽象的数据结构和算法概念，通过具体的代码实践来理解和掌握。我希望它能提供一系列清晰、规范且富有启发性的C语言代码示例，用以展示各种数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图）的实现细节。更重要的是，我期待书中能深入分析这些数据结构在C语言中的内存布局、操作的效率（时间复杂度和空间复杂度），以及如何在实际编程中有效地运用它们。在算法分析方面，我希望这本书能够对诸如排序（例如，插入排序、快速排序、归并排序）、查找（例如，二分查找、哈希查找）以及图遍历（例如，深度优先搜索、广度优先搜索）等经典算法进行详细的剖析。我希望作者能够用清晰的语言和严谨的代码，解释这些算法的工作原理、优势与劣势，以及它们在不同场景下的适用性。这本书的目标，在我看来，是帮助我建立起坚实的数据结构和算法基础，并能够用C语言将这些知识融会贯通，从而提升我的编程能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计虽然不算特别出彩，但一种沉稳扎实的风格还是迎面扑来，让人感觉到它并非那种追求花哨的快餐式读物。我当初选择它，很大程度上是被“C语言描述”这几个字所吸引。毕竟，在学习数据结构和算法的道路上，如果能结合一门实际的编程语言来理解，那效果绝对是事半功倍的。我总觉得，那些纯理论的讲解，虽然严谨，但终究有些空中楼阁的感觉，只有真正看到代码是如何一步步实现某个算法，或者某个数据结构是如何在内存中组织的，才能让抽象的概念变得鲜活起来。这本书在这方面做得如何，我非常期待。书中的一些例子，比如如何用C语言实现链表、栈、队列，这些基础而关键的内容，我相信会是它讲解的重点。我尤其关注的是，作者在讲解这些基本结构时，是如何处理指针、内存分配和释放这些C语言特有的复杂性的。如果能做到清晰易懂，并且给出一些实用的技巧，那将大大提升我理解和应用这些数据结构的信心。而且，对于初学者来说，掌握好这些基础，也为后续学习更复杂的数据结构和算法打下了坚实的基础。总而言之，我希望这本书能够成为我学习C语言版数据结构与算法的一个坚实起点，用实实在在的代码，引领我进入这个广阔而迷人的领域。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经接触过一些编程基础，但对数据结构和算法仍感模糊的读者，我一直渴望找到一本能够清晰剖析其本质的书籍。这本书的书名，特别是“分析”二字，让我觉得它不仅仅是罗列概念和代码，而是会深入探讨这些结构和算法的原理、优劣以及适用场景。我非常期待它在分析部分能够做到既有深度又不失广度。例如，在介绍排序算法时，我希望作者不仅会给出各种排序算法的代码实现，更重要的是，能够详细分析它们的时空复杂度，比如冒泡排序、选择排序、插入排序的O(n^2)以及快速排序、归并排序的O(n log n)。理解这些分析，对于我们在实际开发中选择最合适的算法至关重要。此外，我也想知道书中是否会涉及一些经典的图算法，比如最短路径算法（Dijkstra、Floyd）或者拓扑排序。这些算法在解决实际问题中有着广泛的应用，如果能有深入的分析和C语言的实现，那将极具价值。总的来说，我希望这本书能像一位循循善诱的导师，带领我透过现象看本质，理解数据结构和算法的“为什么”和“怎么做”，从而真正掌握它们，并将所学应用于解决实际编程问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书页质感和印刷质量都相当不错，拿在手里沉甸甸的，给人一种专业书籍的感觉。我选择这本书，是因为它承诺“C语言描述”，这对于我这种更习惯于通过动手实践来学习的人来说，是最大的吸引力。我一直认为，学习数据结构和算法，光靠理论是不够的，必须要在代码层面去理解。这本书的C语言实现，我非常期待它能做到既精炼又易于理解。比如，在讲解树结构时，我希望看到它如何巧妙地利用指针来实现二叉树、平衡二叉树（如AVL树、红黑树）的插入、删除和查找操作，并且在代码注释方面能给出足够的提示。同时，我也希望书中能够包含一些实际的算法应用示例，不仅仅是理论上的讲解，而是通过具体的C语言代码来展示如何用链表实现栈，如何用数组模拟队列，以及如何用哈希表来优化查找效率等等。这些贴近实战的例子，能够帮助我更好地将书本知识转化为解决实际编程问题的能力。我希望这本书能够成为我学习C语言版数据结构与算法的得力助手，让我在代码的世界里，也能清晰地把握住这些重要的概念。