数据结构与算法分析：C语言描述//计算机科学丛书(原书第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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维斯 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111127482

商品编码：1027601866

出版时间：2004-01-01

作  者:维斯 著作 定  价:35 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2004年01月01日 页  数:391 装  帧:平装 ISBN:9787111127482 ●暂无

内容简介

暂无

深入探秘信息世界的基石：算法思维与高效编程指南 在这个信息爆炸、技术飞速迭代的时代，理解和掌握计算机科学的核心概念，尤其是那些支撑起我们日常数字生活的底层逻辑，变得前所未有的重要。本书并非某一本特定著作的复述，而是致力于构建一套完整的、能够帮助读者从根本上提升计算思维能力和编程实践效率的知识体系。我们将一同踏上一段探索“如何让计算机更聪明、更高效地解决问题”的旅程，这趟旅程将引导我们穿越算法设计的幽深密林，抵达数据组织的高效殿堂，最终抵达写出优雅、健壮、高性能代码的彼岸。 核心理念：从“能用”到“卓越”的飞跃 我们常说，掌握一门编程语言只是开始，而理解其背后的原理，才能真正实现“站在巨人肩膀上”。本书的核心不在于教授某一种具体的编程语言语法，而是聚焦于那些跨越语言边界、普适于所有计算场景的思维方式和设计原则。我们将强调，一个好的程序，不仅要能正确运行，更要能高效地完成任务，并易于维护和扩展。这需要我们深入理解信息在计算机中是如何被组织、存储、访问和处理的。 第一部分：算法思维的锻造——解决问题的智慧之源 算法，简而言之，就是解决问题的步骤或指令集合。然而，一个“好”的算法，其背后蕴含着深刻的数学原理和精巧的设计思想。 计算的本质与复杂度分析： 在开始设计具体算法之前，我们首先需要建立一种度量算法“好坏”的标准。本书将详细阐述时间复杂度和空间复杂度的概念，并引入大O记法等工具，帮助读者学会分析算法的效率，理解当输入规模增长时，算法性能的变化趋势。这将使我们能够区分“可行”的算法与“高效”的算法，从而在面对大规模数据或实时性要求极高的场景时，做出明智的选择。我们将深入探讨不同增长级别（常数、对数、线性、平方、指数等）的含义，以及它们对实际应用的影响。 基础数据结构与抽象模型： 数据结构是算法的载体，是组织和管理数据的系统性方法。理解不同的数据结构，能够帮助我们选择最适合特定问题的数据组织方式。 线性结构： 从最基本的数组和链表开始，我们将详细讲解它们的结构特点、优缺点，以及在不同场景下的适用性。读者将学会如何高效地进行插入、删除、查找等操作，并理解它们在内存管理上的差异。 栈与队列： 这两种“后进先出”和“先进先出”的抽象数据类型，在各种算法和系统中扮演着至关重要的角色。我们将探讨它们的应用场景，如函数调用栈、表达式求值、广度优先搜索等。 树结构： 树是处理层级关系数据的强大工具。我们将深入研究二叉树，包括其遍历方式（前序、中序、后序、层序），并重点分析二叉搜索树 (BST)，理解其查找、插入、删除的平均和最坏情况复杂度。在此基础上，我们将进一步探讨平衡二叉搜索树，如AVL树和红黑树，理解它们如何通过自平衡机制保证查找效率，以及在数据库索引、集合实现等领域的应用。 堆： 堆是一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列，并在堆排序中发挥关键作用。我们将讲解最大堆和最小堆的构建、插入和删除操作，以及其在图算法（如Dijkstra算法）中的应用。 图结构： 图是描述实体之间关系的强大模型，在社交网络分析、路径查找、网络流等领域有着广泛应用。我们将学习图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），并深入研究图的遍历算法，如深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS)，理解它们在连通性判断、拓扑排序、最短路径查找等问题中的作用。 核心算法设计范式： 掌握经典算法设计方法，能够帮助我们系统地解决各类问题。 分治法 (Divide and Conquer)： 将大问题分解为若干个相似的子问题，分别解决后再合并结果。我们将分析归并排序和快速排序这两个标志性的分治算法，理解它们的递归思想、时间复杂度分析以及如何处理边界情况。 动态规划 (Dynamic Programming)： 适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。我们将通过经典的例子，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等，详细讲解如何定义状态、找到递推关系，并利用备忘录或表格来存储中间结果，避免重复计算。 贪心算法 (Greedy Algorithm)： 在每一步选择当前看起来最优的选项，以期达到全局最优。我们将探讨贪心算法的适用条件，并通过一些例子，如活动选择问题、霍夫曼编码等，来理解其思想和局限性。 回溯算法 (Backtracking)： 一种通过尝试所有可能的解决方案，并在发现不符合条件时“回溯”的搜索算法。我们将学习如何构建搜索树，如何剪枝以提高效率，并应用它来解决数独、N皇后问题、组合生成等问题。 查找与排序的精进： 查找算法： 除了二分查找等基于有序数据结构的查找，我们还将触及哈希表 (Hash Table) 的设计与应用。理解哈希函数、冲突解决方法（链地址法、开放寻址法）以及哈希表的平均常数时间复杂度，对于构建高效的字典、集合等数据结构至关重要。 排序算法： 除了分治法中的归并排序和快速排序，我们还将深入分析其他经典的排序算法，如插入排序、选择排序、冒泡排序（虽然效率不高，但易于理解）、堆排序、希尔排序，以及计数排序、桶排序、基数排序等非比较排序算法。通过对比它们的性能特点、稳定性、适用范围，读者将能根据具体场景选择最合适的排序方法。 第二部分：高效编程的实践——代码的艺术与优化 理论知识需要通过实践来检验和升华。本部分将侧重于如何将算法思维转化为实际可用的、高性能的代码。 数据结构的实现与选择： 理论上理解了各种数据结构，但如何在实际编程中高效地实现它们，并根据问题需求进行选择，是至关重要的。我们将讨论不同数据结构在内存占用、访问速度、实现复杂度上的权衡。例如，何时选择动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）而非静态数组？何时使用链表可以避免频繁的内存重分配？何时哈希表能提供比平衡树更快的平均查找速度？ 算法的优化与性能调优： 即使是理论上高效的算法，在实际实现中也可能存在性能瓶颈。我们将探讨常见的优化技巧，例如： 减少不必要的计算： 识别并消除代码中的冗余计算。 缓存与内存访问模式： 理解CPU缓存的工作原理，优化数据访问顺序以提高缓存命中率。 循环展开与代码优化： 探讨编译器可能进行的优化，以及如何编写更利于编译器优化的代码。 位运算的妙用： 学习如何利用位运算在特定场景下实现更高效的操作。 代码的健壮性与可维护性： 高效的代码不仅是快，更要是稳健可靠。我们将强调编写清晰、易于理解、易于调试的代码的重要性，并讨论如何通过良好的命名、模块化设计、错误处理机制来提高代码的健壮性和可维护性。 工程实践中的考量： 理论与实际工程之间总有差距。我们将简要提及在实际开发中，除了算法和数据结构本身，还需要考虑的其他因素，如并发性、并行性、大数据处理框架（如MapReduce的思想）以及如何利用现有的库和工具来加速开发进程。 本书的价值： 本书旨在培养读者一种解决问题的结构化思维。它不是一本“照猫画虎”的编程手册，而是希望引导读者理解“为什么”这样做，以及“如何”找到更好的方法。通过对核心算法和数据结构的深入剖析，读者将： 提升逻辑思维和抽象能力： 能够将现实世界的问题转化为计算机可理解的模型。 掌握高效算法的设计与分析： 能够预估算法的性能，并设计出满足性能要求的解决方案。 优化代码质量，写出高性能程序： 能够将理论转化为实际，写出运行速度更快、资源占用更少的代码。 构建扎实的计算机科学基础： 为未来深入学习操作系统、数据库、编译原理、人工智能等更高级的计算机科学领域打下坚实基础。 无论您是计算机科学的学生，还是有志于提升编程技能的开发者，亦或是对信息世界底层运作原理充满好奇的探索者，本书都将是您宝贵的智力财富。我们将一步步揭示信息世界的奥秘，让您在面对日益复杂的计算挑战时，拥有自信和从容。

评分☆☆☆☆☆

购买《数据结构与算法分析：C语言描述》这本书，纯粹是出于对“经典”二字的盲目崇拜。我总觉得，能够被冠以“计算机科学丛书”名号的书籍，一定有着非同寻常的价值。事实证明，这本书确实是一部值得反复研读的佳作。它的内容深度和广度都令人惊叹，从最基础的线性表，到更为复杂的图算法，每一个知识点都被讲解得透彻而细致。我特别欣赏书中对于“权衡”的强调，书中在介绍不同的数据结构和算法时，总是会进行详细的比较，分析各自的优劣势，以及适用的场景。这让我明白，在实际开发中，并没有绝对最好的算法或数据结构，只有最适合的。书中的C语言代码示例，简洁明了，且经过精心设计，能够清晰地展示算法的实现过程。我曾经花了很长时间去理解二叉树的遍历，而这本书通过清晰的图示和递归的C语言实现，让我茅塞顿开。更难能可贵的是，它不仅仅局限于理论知识，还提供了大量的练习题，这些题目涵盖了各种难度，能够有效地检验学习成果，并且激发进一步的思考。这是一本真正能够让你“学有所成”的书。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据结构与算法分析：C语言描述》简直是我学习计算机科学的“启蒙圣经”！我当初选择这本书，完全是因为它的书名里有“C语言描述”这几个字，我当时对C语言有着近乎狂热的热爱，觉得既然是用C语言来讲解数据结构和算法，那一定能让我学得更透彻，更接地气。事实也证明了我的选择是多么明智。这本书的讲解方式非常系统，从最基础的数组、链表，到复杂的树、图，再到各种排序和查找算法，层层递进，逻辑清晰得就像一条条顺畅的河流，引导着我对这些抽象的概念逐渐清晰起来。每一个概念的引入都伴随着详细的C语言代码示例，而且代码的质量非常高，注释也写得格外用心，让我这个初学者能够一步步跟着敲，跟着理解，仿佛和作者一起在编写这段代码。更重要的是，它不仅仅停留在“知道”层面，更注重“理解”和“分析”，对于每种数据结构和算法的时间复杂度、空间复杂度都有深入的剖析，这让我养成了良好的分析问题的习惯，不再仅仅满足于找到一个能工作的代码，而是去思考它为什么能工作，有没有更好的方法。书中的图示也画得非常直观，复杂的结构经过图示的展示，瞬间就变得易于理解。我感觉这本书不仅仅是在教我知识，更是在传授一种思维方式，一种严谨的、逻辑的、分析的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书，可以说是改变了我对“学习”这件事情的看法。当初拿到《数据结构与算法分析：C语言描述》时，我抱着一种“应付差事”的心态，觉得无非就是背几个概念，写几行代码而已。然而，当我真正沉浸到书中的内容时，我才发现自己错得有多离谱。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一本“思维训练手册”。书中的每一个算法，每一个数据结构，都不仅仅是给你一个现成的答案，而是引导你去思考“为什么”，去分析“怎么做”，去探索“有没有更好的方法”。我特别喜欢书中关于“复杂度分析”的部分，作者用一种非常严谨但又不失易懂的方式，讲解了如何计算算法的时间复杂度和空间复杂度。这让我明白，写出能跑的代码只是第一步，更重要的是写出高效、优化的代码。书中的C语言实现，代码风格清晰，注释详细，这让我这个C语言初学者也能很容易地理解代码的逻辑，并且能够举一反三。我甚至还尝试着去修改书中的代码，去实现一些变种算法，这让我获得了极大的成就感。这本书真正教会了我如何去“学习”，如何去“思考”，如何去“解决问题”。

评分☆☆☆☆☆

《数据结构与算法分析：C语言描述》这本书，给我最大的感受就是它的“专业性”和“实用性”的完美结合。作为计算机科学丛书的一员，它果然不负众望，在数据结构和算法领域展现了极高的专业水准。我之所以选择这本书，是因为我希望能够通过C语言这个强大的工具，深入理解数据结构和算法的底层实现原理，而这本书正是做到了这一点。它不仅仅是罗列了一些概念和公式，而是通过大量的C语言代码，将抽象的概念具象化，让我能够清楚地看到数据结构是如何在内存中组织的，算法是如何一步步执行的。我对书中对递归的讲解印象尤其深刻，作者通过多个生动的例子，将递归的精髓展现得淋漓尽致，让我从最初的畏惧到后来的灵活运用。另外，这本书在介绍各种算法时，都详细分析了它们的优缺点，以及适用的场景，这对于我选择和设计算法时，提供了非常有价值的参考。书中的一些图解，也非常有助于理解复杂的算法流程，比如图的遍历算法，通过图示的讲解，我能清晰地理解DFS和BFS的区别和执行过程。这本书绝对是想在数据结构和算法领域打下坚实基础的读者的必备之选。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我入手《数据结构与算法分析：C语言描述》这本书，最初是被它“原书第2版”的标签所吸引。我一直觉得，经典的书籍经过多次修订，一定是内容更加成熟、更加完善的。这本书果然没有让我失望。它的理论体系非常扎实，内容涵盖了计算机科学中最核心的数据结构和算法知识。我特别喜欢它对每种算法的分析，不仅给出了清晰的伪代码，还提供了完整的C语言实现，并且对算法的效率做了细致的分析，各种复杂度的推导过程都讲解得非常到位，让我这个对算法性能有着执着追求的读者大呼过瘾。书中的一些例题和习题也很有挑战性，不少都让我绞尽脑汁，但也正是这些思考的过程，让我对知识的掌握更加牢固。我记得其中关于动态规划的一章，是我之前一直难以理解的难点，但这本书用一种非常巧妙的方式，将问题分解，再逐步构建，最终我才恍然大悟。这本书不仅仅是停留在概念的介绍，它更强调了“分析”二字，教你如何去衡量一个算法的好坏，如何去优化它，这对于我将来从事软件开发工作来说，简直是无价的财富。而且，尽管是“原书”，它的翻译质量也相当不错，语言流畅，专业术语准确，读起来没有生涩感，让我能够专注于内容本身。

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喜欢

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不错，挺便宜

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不错，挺便宜

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终于买到了，书很新，纸张也很好

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够看了

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学习必备

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内容不错

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书不错，是正版，包装拿来也很完整。

评分☆☆☆☆☆

书很不错，纸质一般般，一分钱一分货