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严蔚敏，李冬梅，吴伟民编著 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115379504

商品编码：1580687920

出版时间：2015-02-01

作  者:严蔚敏,李冬梅,吴伟民 编著 著作 定  价:35 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2015年02月01日 页  数:272 装  帧:平装 ISBN:9787115379504 ●暂无

内容简介

暂无

《C语言数据结构精要与实践》 内容梗概 本书旨在系统性地介绍计算机科学中最核心、最基础的数据结构概念，并以C语言作为实现工具，强调理论与实践的紧密结合。不同于市面上许多仅停留在概念罗列或代码片段展示的教材，《C语言数据结构精要与实践》将带领读者深入理解每种数据结构的设计思想、内在逻辑以及其在实际问题中的应用场景。我们将从最基本的数据组织形式出发，逐步构建起对复杂数据结构的认知体系，并提供详尽的C语言实现代码，帮助读者不仅掌握“是什么”，更能理解“为什么”和“怎么做”。 第一部分：基础数据结构与算法 本部分将为读者奠定坚实的数据结构基础。我们将从最简单的线性结构开始，逐步过渡到更复杂、更抽象的非线性结构。 第一章：绪论 数据结构的概念与重要性：我们将首先阐述什么是数据结构，它在计算机科学中的地位如何，以及学习数据结构对于提升编程能力、优化算法效率的深远意义。我们将通过生活中的例子，如通讯录、文件系统等，直观地展示数据结构的应用。 算法的概念、特性与评价：与数据结构紧密相连的是算法。本章将定义算法，介绍其“有穷性”、“确定性”、“可行性”、“输入”和“输出”等关键特性。更重要的是，我们将引入算法效率的度量标准——时间复杂度和空间复杂度，并初步探讨如何分析算法的效率，为后续章节的学习打下基础。 C语言预备知识回顾：鉴于本书以C语言为实现语言，我们将简要回顾C语言中与数据结构密切相关的基础知识，包括变量、数据类型、指针、结构体、内存管理等，确保读者能够无障碍地进行后续的编程实践。 第二章：线性表 线性表的定义与特点：我们将深入讲解线性表作为最基本的数据结构，其元素之间存在一对一关系，以及顺序存储和链式存储两种基本存储方式。 顺序表：详细介绍顺序表的结构、特点，重点分析其在插入、删除、查找等基本操作上的时间和空间复杂度。我们将提供完整的C语言实现代码，并通过实际例子演示其应用。 链表：介绍单链表、双向链表和循环链表的结构，深入剖析它们在存储方式、操作效率上的差异。我们将详细讲解链表的插入、删除、查找、遍历等核心操作的C语言实现，并分析其优缺点。 线性表的应用：通过实际案例，如实现一个简单的学生信息管理系统，来展示线性表在解决实际问题中的灵活性和高效性。 第三章：栈与队列 栈： 栈的定义与操作：介绍栈作为“后进先出”（LIFO）的数据结构，及其push（入栈）和pop（出栈）等基本操作。 栈的实现：分别讲解基于顺序存储（利用数组）和链式存储（利用链表）的栈实现方法，分析各自的优劣。 栈的应用：深入探讨栈在函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀、后缀表达式求值）、括号匹配等经典问题中的应用，并提供相应的C语言代码示例。 队列： 队列的定义与操作：介绍队列作为“先进先出”（FIFO）的数据结构，及其enqueue（入队）和dequeue（出队）等基本操作。 队列的实现：讲解基于顺序存储（循环队列）和链式存储的队列实现方法，分析其在存储效率和操作性能上的考量。 队列的应用：展示队列在多任务调度、广度优先搜索（BFS）、打印机打印任务管理等场景中的应用。 第二部分：树形结构与图 本部分将进一步拓展读者的数据结构视野，引入更复杂的非线性数据结构，如树和图。 第四章：树 树的基本概念：介绍树的定义，包括节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点、叶子节点、深度、高度等术语。 二叉树： 二叉树的定义与性质：深入讲解二叉树的定义、满二叉树、完全二叉树等概念，以及二叉树的存储结构（顺序存储和链式存储）。 二叉树的遍历：详细阐述前序遍历、中序遍历、后序遍历以及层序遍历的原理，并提供相应的C语言实现。这些遍历方式是理解和操作树结构的基础。 二叉树的构建：讲解如何根据遍历序列构建二叉树，以及如何实现二叉树的查找、插入、删除等操作。 二叉查找树（BST）： BST的定义与特性：介绍二叉查找树的特性，即左子树所有节点的值小于根节点，右子树所有节点的值大于根节点。 BST的操作：详细实现BST的插入、查找、删除操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 BST的优化：平衡二叉查找树（AVL树，红黑树的引入）：简要介绍为何需要平衡二叉查找树，以及AVL树和红黑树的基本思想，为后续更复杂的树结构打下基础（此处可能仅做概念性介绍，不深入实现）。 树的应用：通过文件系统的目录结构、表达式树等例子，展示树结构在组织和管理层次化数据中的强大能力。 第五章：图 图的基本概念：介绍图的定义，包括顶点、边、有向图、无向图、权重、度数等术语。 图的存储结构：详细讲解邻接矩阵和邻接表两种存储方式，并分析它们在空间占用和操作效率上的优劣。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）：讲解DFS的原理，并通过递归和非递归（利用栈）两种方式实现，分析其在遍历和连通性查找中的应用。 广度优先搜索（BFS）：讲解BFS的原理，并通过队列实现，分析其在最短路径查找（无权图）中的应用。 图的经典算法： 最小生成树：介绍Prim算法和Kruskal算法，讲解如何找到连接所有顶点的最小权重边集合，并提供C语言实现。 最短路径：介绍Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（ all-pairs shortest path），阐述如何在带权图中找到两个顶点之间的最短路径。 图的应用：通过社交网络分析、导航系统、网络拓扑结构等例子，展示图结构在解决复杂关系问题中的重要性。 第三部分：高级数据结构与算法设计 本部分将引导读者探索更高效、更灵活的数据结构，并介绍一些通用的算法设计策略。 第六章：散列表（哈希表） 散列表的概念与原理：介绍散列表的核心思想——通过散列函数将键映射到存储位置，实现快速查找。 散列函数的设计：讨论各种常见的散列函数及其优缺点，以及如何选择合适的散列函数。 冲突处理：详细讲解开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法等解决散列冲突的策略，并分析它们的性能。 散列表的操作：实现散列表的插入、查找、删除操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 散列表的应用：展示散列表在字典、数据库索引、缓存等场景中的广泛应用。 第七章：堆（Heap） 堆的定义与特性：介绍最大堆和最小堆的概念，以及堆的存储结构（通常是顺序存储）。 堆的基本操作：讲解堆的插入（insert）、删除最大/最小值（deleteMax/deleteMin）、堆化（heapify）等操作的实现。 堆的应用： 堆排序：详细讲解如何利用堆实现高效的排序算法，并分析其时间复杂度。 优先队列：介绍堆作为实现优先队列的高效数据结构。 Top K问题：通过堆解决在大量数据中查找最大/最小K个元素的经典问题。 第八章：排序与查找算法回顾与进阶 排序算法的比较：对插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序、快速排序、归并排序、堆排序等经典排序算法进行综合比较，分析其时间复杂度和空间复杂度，以及适用场景。 查找算法的比较：回顾顺序查找和二分查找，并分析其性能。 算法设计技术： 分治法：通过归并排序、快速排序等例子，讲解分治法的思想。 贪心算法：介绍贪心算法的基本思想，并通过最小生成树（Prim/Kruskal）等例子说明其应用。 动态规划（初步）：简要介绍动态规划的基本思想，如最优子结构和重叠子问题，并通过一个简单的例子（如斐波那契数列的优化计算）进行演示。 第四部分：实践与综合应用 本部分将强调理论知识的实践转化，通过实际项目案例，巩固读者对数据结构的理解，并培养解决实际问题的能力。 第九章：经典问题实战 我们将选取若干具有代表性的算法问题，如字符串匹配（KMP算法）、背包问题、旅行商问题（近似解）、图的连通分量查找等，提供详细的解题思路、算法设计过程以及C语言实现。 第十章：项目实践 一个小型图书管理系统：利用前面学到的线性表、栈、队列、树（如二叉查找树用于图书检索）等数据结构，构建一个功能相对完整的图书管理系统，涵盖图书的录入、查询、借阅、归还等功能。 一个简单的文件系统模拟：利用树（如N叉树）和散列表等数据结构，模拟一个简化的文件系统，实现文件的创建、删除、查找、目录管理等基本操作。 学习目标 通过学习本书，读者将能够： 1. 深刻理解各种基本和高级数据结构的设计思想、逻辑原理及其内在联系。 2. 熟练掌握用C语言实现各种数据结构的核心操作，并能够根据具体需求选择最合适的数据结构。 3. 深入理解常用算法的原理，并能够分析算法的时间和空间复杂度，优化程序性能。 4. 掌握解决实际问题时，如何有效地组织和管理数据，并选择恰当的数据结构和算法。 5. 提升C语言编程能力，培养严谨的编程风格和解决复杂问题的能力。 6. 为进一步学习操作系统、编译原理、数据库系统、人工智能等计算机科学专业课程打下坚实基础。 本书内容安排由浅入深，理论讲解清晰透彻，代码实现详细可运行，并辅以丰富的应用案例，旨在帮助读者全面掌握数据结构与算法这一计算机科学的基石。

评分☆☆☆☆☆

翻开《数据结构(C语言版,第2版)》，首先吸引我的是它扑面而来的严谨与专业。这本书并非那种只讲皮毛的“速成”教材，而是真正深入到数据结构的核心。作者的逻辑非常清晰，每讲解一个数据结构，都会先从其基本概念入手，然后详细阐述其结构特性、存储方式、操作方法，并伴有详细的C语言实现代码。我尤其欣赏书中对算法时间复杂度和空间复杂度的分析，这种量化的评估能够帮助我们更深刻地理解不同算法的优劣，从而在实际编程中做出更明智的选择。比如，在讲解排序算法时，书中对冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等一一列举，并对比它们的平均时间复杂度、最坏时间复杂度以及稳定性，这让我对排序的本质有了更深刻的认识。而且，书中还强调了算法的迭代与优化，很多地方都给出了多种实现思路，并分析了各自的优缺点，这为我提供了一个从不同角度思考问题的视角。虽然有时候为了理解透彻某个算法，需要花费相当多的时间去研究代码和推导过程，但一旦豁然开朗，那种成就感是无与伦比的。这本书更像是一位循循善诱的老师，它不会直接给你答案，而是引导你去思考，去发现。

评分☆☆☆☆☆

对于正在学习C语言并且希望打下坚实计算机基础的同学来说，《数据结构(C语言版,第2版)》绝对是一本不可多得的宝藏。这本书的优点在于它将抽象的数据结构概念与具体的C语言实现紧密结合，让你在学习理论知识的同时，也能动手实践，真正做到学以致用。书中提供的代码示例非常贴合教材内容，逻辑性强，而且包含了必要的注释，这使得理解起来事半功倍。我记得在学习链表部分时，书中详细讲解了单链表、双向链表、循环链表的创建、插入、删除、查找等操作，并且都给出了完整的C语言函数实现。跟着书中的代码一步步敲下，然后编译运行，观察输出结果，这个过程让我对链表的内部工作机制有了非常直观的认识，再也不会觉得链表只是一个冰冷的概念。此外，书中对二叉树、图等复杂结构的讲解也循序渐进，从基本的定义到各种遍历算法（如前序、中序、后序、层次遍历），再到图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），都处理得非常到位。这本书的缺点可能在于，对于完全没有C语言基础的读者来说，门槛可能会有点高，需要先掌握C语言的基本语法和指针等概念。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《数据结构(C语言版,第2版)》的时候，我已经被它厚重的身躯和密密麻麻的文字震慑住了。但当我真正沉下心来翻阅之后，才发现里面蕴藏着丰富的知识。这本书最大的特点在于其内容的全面性和深度。它不仅仅停留在对数据结构的基本介绍，而是深入到各种算法的原理、实现细节以及性能分析。比如，在讲解哈希表的时候，书中不仅解释了哈希函数的概念和碰撞冲突的处理方法（如链地址法和开放地址法），还提供了相应的C语言代码实现。这对于我理解哈希表的工作原理以及如何在实际应用中高效地使用它，起到了至关重要的作用。另外，书中对算法的描述非常严谨，无论是递归的定义还是迭代的实现，都力求清晰准确。当我遇到一些难以理解的算法时，我常常会回到书本，对照着文字和代码，一点点地梳理逻辑，最终都能有所收获。唯一觉得不足的是，这本书的风格相对比较传统，语言风格可能不够活泼，有时候会让人觉得有些枯燥。如果能加入一些生动形象的比喻，或者更多地从问题的本质出发，引导读者去思考“为什么”以及“如何”设计出这样的数据结构和算法，可能会让学习过程更加有趣。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据结构(C语言版,第2版)》真是让我又爱又恨。爱它是因为它系统地讲解了各种经典的数据结构，从链表、栈、队列到树、图，再到排序和查找算法，几乎囊括了数据结构领域的精华。书中对每一种结构的原理、实现方式以及时间、空间复杂度都进行了深入浅出的分析，配以大量的C语言代码示例，这对于初学者来说简直是福音。我特别喜欢它在讲解过程中，会时不时地穿插一些实际应用场景，比如如何用栈实现函数调用，如何用队列模拟排队系统，这些都让我对抽象的概念有了更直观的理解。更重要的是，书中的代码清晰、规范，易于阅读和调试，很多时候我只是照着书上的例子敲一遍，就能很顺畅地运行起来，这极大地增强了我学习的信心。不过，也正是因为内容的详实，导致这本书的厚度相当可观，初读的时候难免会觉得有些吃力，尤其是涉及到一些更复杂的算法，比如图的遍历和最短路径算法，需要反复琢磨才能完全掌握。偶尔也会觉得某些部分的讲解略显枯燥，如果能再多一些生动的比喻或者趣味性的例子，可能会更容易吸引读者的注意力。总体而言，这是一本非常扎实、有分量的著作，但确实需要耐心和毅力去消化。

评分☆☆☆☆☆

《数据结构(C语言版,第2版)》给我最深刻的印象就是它的“硬核”和“实用”。这本书并没有刻意去追求语言上的华丽或者形式上的新颖，而是将重点放在了数据结构和算法的本质上。它就像一本武功秘籍，里面记载了各种“内功心法”（数据结构原理）和“招式套路”（算法实现），等待你去勤加练习，最终内化为自己的功力。书中大量的C语言代码示例，都是经过精心设计和验证的，可以直接拿来学习和参考。我尤其喜欢书中对指针的运用讲解，对于C语言初学者来说，指针往往是一个难以逾越的障碍，而这本书在讲解链表、树等涉及大量指针操作的数据结构时，循序渐进，从简单的单向链接到复杂的树结构，帮助我逐步掌握了指针的精髓。此外，书中还包含了一些比较进阶的内容，比如堆、优先队列以及各种查找算法的高级应用。虽然这些内容需要一定的基础才能理解，但正是这些进阶的知识，让我看到了数据结构在解决实际问题中的强大能力。当然，这本书也并非没有缺点，对于一些追求快速入门的读者来说，其深度和广度可能会带来一定的挑战。但我想说的是，学习数据结构本身就是一个需要沉淀和积累的过程，而这本书恰恰提供了这样一个扎实的平台。