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身为古老程式语言的一员，即使其它的程式语言随着历史的轨迹不断地发展，C语言依然历久而弥新；而本书以浅显易懂的方式，透过图文并茂、图解说明丰富的内容，让您学习如何设计良好的资料结构及演算法，进而设计高效率的程式。详尽解说各种资料结构，让读者掌握资料结构的精髓。

本书特色

　　资料结构的基本观念，以C语言来进行解说；各章中的全真综合实作测验，详细解析与该章主题、十章的课程安排及训练，培养扎实的学习基础。

好的，这是一份关于一本名为《算法与设计精粹》的计算机科学图书的详细简介，该书专注于算法的理论基础、设计范式与实际应用，与您提到的《资料结构使用C》的侧重点有所不同。 --- 图书简介：《算法与设计精粹》 书名：算法与设计精粹 (The Essence of Algorithms and Design) 作者： 史蒂文·科尔曼 (Steven Coleman) / 艾米丽·陈 (Emily Chen) 出版社： 先驱科技出版社 页数： 850页 定价： 人民币 148.00 元 --- 核心定位与目标读者 《算法与设计精粹》并非一本侧重于特定编程语言实现细节的教材，而是一部深入探讨计算思维、问题求解策略以及复杂算法理论的专著。本书旨在构建读者坚实的理论框架，使他们能够独立分析、选择和创新解决现代计算难题的有效方法。 本书的目标读者群体涵盖了： 1. 高年级本科生及研究生： 寻求超越基础课程，深入理解高级算法设计技术和复杂度分析的严谨性。 2. 软件工程师与系统架构师： 需要优化现有系统性能，处理大规模数据集，并对程序效率有极致要求的专业人士。 3. 科研人员与算法竞赛爱好者： 寻求系统性地回顾和掌握前沿算法模型和证明方法的专业人士。 内容结构概览 本书结构严谨，由浅入深，共分为五大部分，二十章，全面覆盖了算法理论的核心领域： 第一部分：基础与分析的基石 (Foundations and Analysis) 本部分着重于建立严谨的算法分析基础，这是所有高级算法设计的前提。 渐进分析的严谨性： 详细阐述大 O、Ω、Θ 记号的精确数学定义和应用，避免仅停留在直觉层面。探讨了最坏情况、最好情况和平均情况分析的差异与适用场景。 数学工具箱： 涵盖了组合数学、概率论在算法分析中的应用，特别是递归树方法、主定理（Master Theorem）的推导及其局限性。 计算模型与可判定性： 简要回顾图灵机模型，引入不可判定性（Undecidability）的概念，为理解问题的本质界限做铺垫。 第二部分：经典范式的系统构建 (Systematic Construction of Classical Paradigms) 本部分系统地介绍了解决问题的四大核心设计范式，每一范式都配有详尽的理论阐述和案例分析。 分治策略（Divide and Conquer）： 深入分析合并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的变种，以及Strassen矩阵乘法的思想，重点在于递归关系的建立和优化。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨贪心选择性质和最优子结构，通过霍夫曼编码（Huffman Coding）、最小生成树（MST，Kruskal与Prim算法）的严格证明，展示贪心策略的适用范围和局限性。 动态规划（Dynamic Programming）： 详细讲解最优子结构和重叠子问题，从最长公共子序列（LCS）到背包问题（Knapsack Problem）的全景分析。特别引入了记忆化搜索与自底向上法的对比，以及空间优化技术。 回溯与分支限界（Backtracking and Branch and Bound）： 聚焦于NP问题的求解框架，如N皇后问题、旅行商问题（TSP）的求解过程，强调剪枝函数的有效设计。 第三部分：高效数据结构与图论算法 (Advanced Data Structures and Graph Algorithms) 此部分将算法设计与高效组织数据的方式紧密结合，深入探讨高性能图算法。 高级搜索与平衡结构： 不仅复习二叉搜索树，更深入探讨红黑树（Red-Black Trees）的旋转与重着色不变量的维护，以及B树（B-Trees）在外部存储中的应用。 堆结构的高级应用： 剖析斐波那契堆（Fibonacci Heaps）的摊还分析，以及其在优化Dijkstra算法中的理论优势。 图算法的深度探索： 详尽分析最短路径问题（Bellman-Ford的负环检测、Floyd-Warshall的矩阵乘法视角）。对于最大流/最小割问题，详细介绍福特-富尔克森方法、增广路径的寻找，以及Edmonds-Karp和Dinic算法的复杂度对比。 连通性与拓扑排序： 深入讨论强连通分量（SCC）的Tarjan算法和Kosaraju算法的原理和实现差异。 第四部分：计算复杂性理论与高级主题 (Complexity Theory and Advanced Topics) 这是本书区别于基础教材的关键部分，着重于问题的“难易”划分。 P与NP家族： 对多项式时间（P）和非确定性多项式时间（NP）进行严格定义。深入探讨NP完备性（NP-Completeness）的概念，以及归约（Reduction）的构造方法。 关键的NP完全问题： 详细展示3-SAT问题（Cook-Levin定理的思路）、子集和问题、图着色问题到其他问题的多项式时间归约过程。 近似算法（Approximation Algorithms）： 针对不可精确求解的问题，介绍近似比（Approximation Ratio）的概念，并分析关键的近似算法，如用于集合覆盖（Set Cover）的贪心近似方案。 随机化算法导论： 介绍蒙特卡洛（Monte Carlo）和拉斯维加斯（Las Vegas）算法，包括Karger的最小割算法和Miller-Rabin素性测试的基本思想。 第五部分：并行与分布式计算中的算法设计 (Algorithms in Parallel and Distributed Contexts) 着眼于现代多核与集群环境，探讨算法的扩展性。 并行计算模型： 介绍PRAM模型，分析并行计算中的工作量（Work）与深度（Depth）度量。 并行排序与搜索： 探讨如何在共享内存模型下实现高效的并行化排序和图遍历算法。 分布式一致性问题： 简要介绍拜占庭容错（Byzantine Fault Tolerance）和Paxos/Raft协议背后的算法基础，聚焦于一致性维护的复杂性。 本书的独特价值 《算法与设计精粹》的撰写风格强调清晰的数学论证和直觉引导的结合。本书不提供任何语言特定的代码实现（如C++、Java或Python的代码块），而是完全专注于伪代码和严格的数学证明。 1. 证明的完整性： 每一个关键算法的正确性与最优性，都附带了完整的、可追溯的数学证明，而非仅是“事实陈述”。 2. 范式驱动而非实例驱动： 本书的组织结构是围绕设计范式展开的，旨在教会读者“如何思考”而不是“记住哪个算法解决哪个问题”。当读者面对新问题时，能够自行判断应采用哪种范式。 3. 理论深度聚焦： 本书在处理复杂度理论时，保持了高度的严谨性，特别是对NP完备性部分，提供了深入的归约技巧解析，这在许多入门级教材中常被简化或略过。 通过系统学习本书，读者将构建起一套强大的算法设计工具箱，能够自信地应对从理论研究到工业级高性能计算中的复杂挑战。本书是算法理论学习者从“应用者”迈向“设计者”的必经之路。

01 我正在使用C 语言
02 认识资料结构
03 善用阵列
04 链结串列
05 堆叠和递廻
06 排队的智慧- 伫列
07 树状结构
08 图形结构
09 有条有理话排序
10 众里找它话搜寻

 

评分☆☆☆☆☆

對於我這種已經在業界摸爬滾打了幾年的工程師來說，重新拾起《資料結構使用 C》這本書，主要目的是想鞏固一下基本功，同時也看看作者是如何用C來闡述這些經典概念的。翻閱這本書，我發現它在基本結構的介紹上，例如鏈結串列的增刪改查，雖然是標準的C語言實作，但對於有經驗的人來說，可能會覺得有些「教科書式」。它的優點在於程式碼的範例都相當完整，而且邏輯清晰，可以直接拿來做參考，不會讓你陷入「程式碼不對」的困境。不過，在一些更進階的部分，例如 AVL 樹或 B-tree 的平衡操作，書中提供的C語言實現，我覺得有時會稍微省略了其中一些關鍵的邏輯推導過程，或是需要讀者自行去補足其中的細節。這對於我們這種需要快速驗證或應用的人來說，可能就需要花額外的時間去補強。另外，在演算法的分析部分，像是時間複雜度和空間複雜度的討論，書中雖然有提及，但我覺得可以更深入一點，或者提供更多不同情境下的分析範例。總體而言，這是一本穩紮穩打的參考書，對於想要確保C語言資料結構基礎扎實的開發者來說，是一個不錯的選擇，但如果你是期望找到一些「速成」或「創新」的方法，那可能要再斟酌一下。

评分☆☆☆☆☆

說真的，這本《資料結構使用 C》我入手到現在，其實大部分的時間都在跟它「搏鬥」。身為一個大學剛畢業的新鮮人，在學校接觸的資料結構課程，說實話，很多部分都只是聽過、看過，但要自己動手寫，真的會卡住。這本書主打用C語言來解釋，本來以為會像中文版的「教科書」，按部就班、鉅細靡遺。但實際讀起來，它更像是一位經驗豐富的學長，在跟你「分享」他的理解方式。開頭部分，像是陣列和結構體的運用，我覺得還算是不錯，C的語法大家比較熟悉，跟著範例敲敲程式碼，大概都能理解。但到了像是樹狀結構、堆疊、佇列這些比較抽象的東西，書中的C語言實作雖然有，但有時候我覺得它提供的程式碼，對於初學者來說，可能還是需要再多一點點的「翻譯」或「解釋」。例如，遞迴的實現，書裡有範例，但那個遞迴的思路，光看程式碼，我還是需要停下來，在紙上畫好幾遍，才能真正理解它怎麼跑的。而且，有些進階的演算法，像是圖的 traversals，它的說明我覺得有一點點簡略，可能對於想要深入研究的讀者，需要另外補充。不過，它的優點在於，它確實給你一個C語言的「載體」，讓你不會只停留在概念，而是能看到實際的程式碼，這點對我來說還是蠻有幫助的。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《資料結構使用 C》時，我心裡是抱著「希望能夠真正搞懂」的心情。我過去也看過一些介紹資料結構的書，但總覺得它們不是太理論化，就是程式碼範例不夠完整，無法讓我真正動手去驗證。這本書的最大特色就是它使用了C語言作為實作工具，這點對我來說非常吸引人。我認為，要理解資料結構，一定要從程式碼的角度去深入。書中對於一些基本的資料結構，像是陣列、鏈結串列、堆疊、佇列，都有相當詳細的C語言實作範例，而且程式碼都寫得非常乾淨，容易閱讀。我特別喜歡它在解釋鏈結串列的節點插入和刪除操作時，所提供的程式碼，讓我能清楚地看到指標是如何被操作的。但是，當我們進入到像是樹和圖的章節時，書中的C語言實作，雖然提供了程式碼，但我有時候會覺得，它給的範例比較像是「成品」，而缺少了「如何從無到有」建構這個過程的詳細步驟。例如，在實現一個二元搜尋樹的插入操作時，書中的程式碼可能已經寫好了，但對於為什麼要這樣寫，它的優缺點是什麼，以及如何一步步推導出來，這部分的說明可以再多一點。另外，關於演算法的複雜度分析，書中雖然有提及，但我覺得可以更系統化，或者提供更多實際的案例來佐證。總結來說，這本書提供了一個很棒的C語言實作平台，讓你可以邊學邊練，但對於一些更深層次的理解和推導，可能還需要讀者自己多花點心思去鑽研。

评分☆☆☆☆☆

這本《資料結構使用 C》真的是我最近在程式設計學習路上的一個「挑戰」！我一直對資料結構這個領域很感興趣，但總是覺得理論聽起來都很厲害，一到實際寫程式就完全不知道該從何下手。作者選擇用C語言來解釋，這對我來說是個雙面刃。一方面，C語言的底層操作和記憶體管理，確實能幫助我更理解資料結構在電腦裡是怎麼運作的；另一方面，C語言本身的一些語法和指標的操作，有時候也會讓我迷失方向，分不清是資料結構的概念問題，還是C語言的語法問題。書裡對於鏈結串列、堆疊、佇列這些基礎的概念，解釋得算是很清楚，而且C語言的範例程式碼也都很完整，我跟著敲了幾次，都還能順利運行。但是，當我看到像樹、圖這些更複雜的結構時，書中的C語言實作，有時候會讓我花很多時間去理解，為什麼要這樣寫，背後的操作邏輯是什麼。尤其是遞迴的部份，雖然書中有提供程式碼，但我還是需要花很多時間去想像那個遞迴的呼叫過程，以及回傳值的意義。我覺得這本書在「為什麼」這個層面的說明，可以再多一點點，或者用更生活化的例子來輔助理解。但總體來說，對於想用C語言來學習資料結構的初學者，它提供了一個實際操作的管道，只不過需要你付出額外的耐心和專注。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本《資料結構使用 C》真的是讓我又愛又恨啊！我算是個有點年紀的程式設計師了，以前念書的時候資料結構也是學得跌跌撞撞，那時候的教材很多都只停留在理論，看得我頭昏眼花。這次抱著「再拚一次」的心情入手這本書，想說C語言總是我比較熟悉的，或許能幫我突破盲點。剛翻開前幾章，確實有種熟悉的親切感，作者用C來闡述像是陣列、鏈結串列這些基本概念，比那種純數學符號的描述要來得直觀多了。像是鏈結串列的節點操作，書裡面的圖示和程式碼範例都相當清晰，我甚至能想像到記憶體裡實際的連結方式。不過，越到後面，例如圖形結構的演算法，像是DFS、BFS，雖然有C語言的實作，但理解起來還是需要花不少時間。有時候，我會覺得書裡面的解釋稍微有點跳躍，可能需要自己再查閱其他資料，或者反覆琢磨好幾遍才能融會貫通。整體來說，它是一本很紮實的入門書，尤其對於那些C語言基礎不錯，但對資料結構感到困惑的讀者，能提供一個不錯的起點。只是，別期望它能讓你一次就 diventando 資料結構大師，這本書更像是個引導者，需要你花心思去鑽研。