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• 数据结构
• C语言
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 教材
• 入门
• 基础
• 数据存储
• 程序设计

　　本书是以C语言为程式撰写工具，内含完整的资料结构相关主题，每一章除了基本的观念介绍、程式实作，还有相关的应用范例说明。

为了提供深入的问题讨论，每一章都附有具挑战性的专题研究，包括：

1.造成全民运动的乐透彩券开奖与派彩

2.常见于硬碟读取的电梯演算法

3.趣味的骑士巡逻问题

4.风靡全球的数独游戏

5.应用于工程电子计算机的运算式求值

6.自动产生文章关键字的交互参照

7.拓朴排序

8.寻找平面座标点的凸多边形

9.文字猜谜游戏

　　此外，每章最后都附有丰富多元的基础和进阶练习题，帮助学生复习与加深印象，并能有效验收学习成效。

好的，这是一本关于数据结构与算法的图书简介，专注于深入探讨基础概念、实现细节与应用场景，完全不涉及您提到的那本书的内容。 --- 《计算思维：从基础结构到高效算法设计》 一本系统梳理核心计算科学基石的深度指南 在信息技术飞速发展的时代，数据结构与算法是构建一切复杂软件系统的基石。本书旨在为读者提供一个全面、深入且实践导向的学习路径，帮助他们超越简单的代码实现，真正理解数据如何在内存中组织，以及如何设计出时间与空间效率最优的解决方案。我们相信，掌握了核心的数据组织原理和算法思想，才能在面对任何工程挑战时，拥有从容不迫的“计算思维”。 本书结构严谨，内容覆盖面广，既适合计算机科学专业的学生作为核心教材，也适合希望夯实基础、提升工程能力的软件开发人员作为进阶参考。 第一部分：基础元素与抽象数据类型（ADT） 本部分聚焦于数据在计算机科学中最基本的组织形式，并引入抽象数据类型的概念，强调“做什么”与“如何做”的分离。 第1章：计算的基石——数据与信息 本章首先回顾了计算机内存的组织方式，为后续所有数据结构的实现打下硬件基础。我们将详细讨论位、字节、字长等概念，并引入复杂度分析的预备知识：大O、$Omega$ 和 $Theta$ 记法。重点在于理解如何科学地衡量算法的效率，区分最坏、最好和平均情况下的性能表现。 第2章：线性结构的艺术：序列的组织 线性结构是理解所有复杂结构的基础。本章深入探讨了数组的内部机制，包括静态分配与动态内存管理（如C++中的`std::vector`或类似机制的底层实现）。随后，我们将详细剖析链表的变体： 单向链表、双向链表与循环链表：从指针操作的陷阱到内存布局的效率权衡。 栈（Stack）：作为“后进先出”（LIFO）的典范，我们不仅讨论其在函数调用栈中的作用，还会实现一个基于链表和数组的栈，并分析其在表达式求值和递归问题中的应用。 队列（Queue）：深入研究“先进先出”（FIFO）的原理，重点分析循环队列的优化，及其在模拟系统、缓冲区管理中的角色。 第3章：非线性结构的初探：集合的表示 本部分开始向更复杂的非线性结构过渡，这些结构能够更有效地表示现实世界中对象之间的复杂关系。 稀疏矩阵与特殊矩阵的存储：探讨如何利用压缩存储技术，优化大型、低密度矩阵的内存占用。 广义表（Generalized Lists）：作为链表结构的延伸，用于表示嵌套和多层级的数据关系。 --- 第二部分：高效组织与检索：树与图 树和图是表示层级关系和网络关系的核心工具，也是算法设计中最富挑战性和回报性的领域。 第4章：树结构：分层信息的优雅表达 本章将树结构作为一种递归的、分层的抽象进行深入研究。 树的基本概念与遍历：前序、中序、后序遍历的逻辑剖析与实现。 二叉树的深度挖掘：重点分析如何构建和维护平衡性，从而保证操作效率。 二叉搜索树（BST）：实现其插入、删除和查找操作，并分析其在最坏情况下的性能退化。 平衡树的奥秘：详尽介绍AVL树的旋转机制（单旋与双旋）及其维持平衡的数学原理；随后，我们将导向红黑树（Red-Black Trees）的五大性质，理解其如何通过颜色标记实现自平衡，并将其应用于标准库中（如C++的`std::map`和`std::set`的底层逻辑）。 堆（Heaps）：实现最大堆和最小堆，重点分析其在构造优先队列（Priority Queue）中的核心作用，以及堆的“上浮”与“下沉”操作。 第5章：图论基础与表示法 图论是连接现实世界复杂系统的桥梁。本章为后续图算法奠定坚实基础。 图的定义与术语：顶点、边、权重、路径、连通性、有向与无向图。 图的存储技术：详细对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优劣，并分析在不同图密度下的性能差异。 图的遍历算法：实现广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并比较它们在寻找最短路径（无权图）和拓扑排序中的应用。 第6章：高级图算法：路径与连通性 本部分专注于解决图中的经典优化问题。 最短路径问题： Dijkstra 算法：解决单源最短路径问题（非负权重），深入分析其使用优先队列优化后的性能提升。 Bellman-Ford 算法：处理包含负权边的图，并能检测是否存在负权环路。 最小生成树（MST）：探讨如何用图中的边构建一个连接所有顶点的无权/有权子图，同时最小化总权重。详细实现Prim 算法和Kruskal 算法，并比较它们的适用场景。 拓扑排序（Topological Sorting）：仅适用于有向无环图（DAGs），应用于任务调度和依赖解析。 --- 第三部分：高效搜索与排序的算法精粹 本部分将焦点从数据组织转移到数据的处理流程，探讨提高效率的核心方法论。 第7章：排序算法的性能演变 本章系统地回顾并深入分析了各类排序算法，不仅关注代码实现，更注重其在不同数据集上的实际性能表现。 基础排序：冒泡排序、选择排序、插入排序的原理、稳定性和$O(n^2)$的局限性。 分治策略的胜利：快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略（Partitioning）对性能的决定性影响，以及最坏情况的规避方法。 合并思想：归并排序（Merge Sort）的稳定性保证及其$O(n log n)$的性能特性。 堆的应用：利用堆排序（Heap Sort）实现基于比较的排序，展示堆结构在排序中的直接应用。 线性时间排序：探讨计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等非比较型排序算法，分析其适用前提和时间复杂度突破。 第8章：搜索与查找的优化 高效查找是数据管理的核心需求。 顺序查找与二分查找（Binary Search）：对比线性与对数时间复杂度的巨大差异，并详述二分查找在连续数据上的局限与变体（如查找第一个/最后一个匹配项）。 散列表（Hash Tables）：这是本书的重点之一。深入讲解散列函数的构造原则、冲突处理机制（链式法与开放定址法），以及如何分析和控制负载因子（Load Factor）以维持近乎$O(1)$的平均查找时间。 --- 第四部分：高级主题与应用 本部分将读者带入更具挑战性和前沿性的计算领域，展示数据结构在解决复杂问题时的强大威力。 第9章：内存管理与动态数据结构 理解数据结构如何在运行时动态扩展和收缩至关重要。本章将探讨： 动态内存分配的底层机制：涉及`malloc/free`（或等效操作）如何管理堆空间，以及内存碎片化问题。 B树与B+树：详述它们作为数据库和文件系统中索引结构的关键原理，重点在于如何通过增加节点分支因子来优化磁盘I/O操作，实现高效的范围查询。 第10章：数据压缩与编码结构 本章探讨如何利用数据结构知识来减小数据体积。 前缀码与变长编码：深入解析霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程，展示如何使用最小堆来高效地生成最优的字符编码树。 结论：面向问题的设计 全书最后总结了如何根据实际问题的约束（内存限制、读写频率、数据规模）来选择和设计最合适的数据结构与算法组合，强调计算思维的本质是权衡（Trade-offs）。 --- 本书特色： 1. 理论与实践并重： 每个结构和算法都配有详细的伪代码或基于通用语言的清晰实现框架，辅以严格的数学分析。 2. 深度剖析： 避免对平衡树和图算法的表面化处理，力求揭示其内部维护机制的精髓。 3. 场景驱动： 每一章的知识点都紧密联系实际应用，帮助读者理解这些抽象概念为何在工程中如此重要。 掌握本书内容，您将具备构建高效、可扩展系统的底层能力。

第一章　导论

第二章　阵列

第三章　链结串列

第四章　堆叠

第五章　伫列

第六章　递回

第七章　树状结构

第八章　图形

第九章　排序

第十章　搜寻与杂凑

索引

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，剛開始接觸《資料結構 in C》這本書的時候，我的 C 語言基礎並不是非常牢固。對於指標、記憶體管理這些概念，我總是感到有些力不從心。但是，這本書的神奇之處就在於，它能夠在講解資料結構的同時，巧妙地融入 C 語言的相關知識點。它不是將 C 語言和資料結構割裂開來，而是將兩者有機地結合在一起。每一次遇到 C 語言上的難點，書中都會用資料結構的應用場景來進行解釋，讓我印象深刻。比如，在講到鏈結串列的時候，它會詳細地講解指標如何指向下一個節點，以及如何透過指標來實現資料的增刪改查。這種「情境式」的學習方式，比單純地記憶 C 語言語法要有效得多。更重要的是，這本書的例題設計非常貼近實際應用，讓我覺得學到的知識是有用的，而不是紙上談兵。它讓我看到，原來這些抽象的資料結構，在現實世界中扮演著如此重要的角色。這本書真的讓我對 C 語言和資料結構的學習，充滿了信心和熱情。

评分☆☆☆☆☆

這本《資料結構 in C》真的是讓我在電腦科學的學習路上，找到了扎實的基石！以前學程式，總覺得 C 語言本身就像個大迷宮，更不用說把那些抽象的概念，像是鏈結串列、樹、圖這些，硬生生地塞進這個迷宮裡。我記得當時上課，老師講得飛快，ppt 上密密麻麻的程式碼，我常常是看到眼睛脫窗，腦袋一片空白。直到我翻開這本書，那種感覺真的不一樣。它不是直接丟給你一堆程式碼，然後說「自己看懂」，而是循序漸進，用非常清晰的邏輯，把每一個資料結構的「為什麼」和「怎麼做」都解釋得透徹。尤其是書裡面的圖解，簡直是神來之筆！那些流程圖、示意圖，把原本枯燥的演算法，變得像是在讀故事一樣，我甚至能想像出資料在記憶體裡頭流動的樣子。它讓我明白，資料結構不是死記硬背的死知識，而是一種思考問題、解決問題的「方法論」。這本書不只教我怎麼寫出 C 程式碼來實現這些結構，更重要的是，它培養了我對演算法和資料組織的直覺。有時候，遇到一個新的問題，我會下意識地思考，有沒有哪種資料結構可以更有效率地處理它，這完全是受這本書的啟發。

评分☆☆☆☆☆

對於我這個半路出家的程式設計師來說，尋找一本能夠真正「引導」我入門的技術書籍，真的是件不容易的事。市面上的書，很多都像是在考驗讀者的底子，一開始就假設你對很多東西都有基礎。但是《資料結構 in C》這本，給我的感覺就是一位溫和又專業的導師。它從最基本的觀念講起，即使你對 C 語言的指標操作還不是那麼熟練，它也能用很貼近初學者的角度來解釋。我特別喜歡它在每個章節後面，都會設計一些「動手做做看」的練習題，而且不是那種讓你打打字就能過關的簡單題目，而是需要你真正去思考、去應用書本裡講到的概念。我常常為了解一道題目，花上好幾個小時，邊查書邊嘗試，有時候改錯了程式碼，還會懊惱地把書摔在桌上（開玩笑的啦！），但當我最終解開問題，看到程式碼能夠順利運行，那種成就感真的無與倫比。而且，書中的範例程式碼，都寫得相當簡潔、易讀，沒有過多的冗餘，而且註解也很充分，不會讓你覺得在解讀天書。這本書真的讓我體會到，學習程式設計，不只是學習語法，更是學習如何「思考」和「解決問題」。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對這本《資料結構 in C》並沒有抱太大的期望，畢竟市面上的資料結構書籍琳瑯滿目，許多都大同小異。然而，實際翻開閱讀後，我才意識到這本書的獨特之處。它在概念的闡述上，非常注重「由淺入深」，從最直觀的比喻，慢慢引導讀者進入更為嚴謹的學術定義。我特別欣賞書中對於「時間複雜度」和「空間複雜度」的講解，它沒有單純地羅列公式，而是透過實際的範例，讓讀者親身感受到不同演算法在效率上的差異。這對於我們在撰寫程式時，做出效能上的考量，有著決定性的幫助。我還記得，在學習排序演算法的部分，書中不僅提供了各種排序方法的 C 語言實現，還詳細地分析了它們在不同資料規模下的表現。這讓我第一次真正理解，為什麼有些演算法在處理大量資料時，會變得 so slow。這本書不僅是一本技術手冊，更像是一本啟發思維的工具書，它讓我對程式設計有了更宏觀的認識，不再只是被動地完成任務，而是能夠主動地去優化和改進。

评分☆☆☆☆☆

這本《資料結構 in C》對於我這種喜歡「鑽牛角尖」的研究型讀者來說，簡直是如獲至寶。它不僅僅是停留在「告訴你怎麼做」的層面，更深入地探討了「為什麼要這麼做」的背後原理。書中對於各種資料結構的特性、優缺點，都有非常細緻的分析，而且在介紹演算法時，會追溯到其根本的思想來源。我尤其喜歡書中關於遞迴（recursion）的部分，它把一個看似複雜的概念，分解成易於理解的步驟，並且提供了多種不同角度的解釋，讓我第一次能夠真正掌握遞迴的精髓。而且，書中也常常會提及一些相關的理論知識，例如圖論、集合論等等，這讓我在學習資料結構的同時，也能夠擴展自己的理論知識體系。對於有志於在電腦科學領域深造的學生來說，這本書絕對是打下堅實基礎的必備讀物。它培養的，不僅是程式設計的能力，更是科學研究的嚴謹態度和分析問題的能力。