資料結構使用C pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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身為古老程式語言的一員，即使其它的程式語言隨著曆史的軌跡不斷地發展，C語言依然曆久而彌新；而本書以淺顯易懂的方式，透過圖文並茂、圖解說明豐富的內容，讓您學習如何設計良好的資料結構及演算法，進而設計高效率的程式。詳盡解說各種資料結構，讓讀者掌握資料結構的精髓。

本書特色

　　資料結構的基本觀念，以C語言來進行解說；各章中的全真綜閤實作測驗，詳細解析與該章主題、十章的課程安排及訓練，培養紮實的學習基礎。

好的，這是一份關於一本名為《算法與設計精粹》的計算機科學圖書的詳細簡介，該書專注於算法的理論基礎、設計範式與實際應用，與您提到的《資料結構使用C》的側重點有所不同。 --- 圖書簡介：《算法與設計精粹》 書名：算法與設計精粹 (The Essence of Algorithms and Design) 作者： 史蒂文·科爾曼 (Steven Coleman) / 艾米麗·陳 (Emily Chen) 齣版社： 先驅科技齣版社 頁數： 850頁 定價： 人民幣 148.00 元 --- 核心定位與目標讀者 《算法與設計精粹》並非一本側重於特定編程語言實現細節的教材，而是一部深入探討計算思維、問題求解策略以及復雜算法理論的專著。本書旨在構建讀者堅實的理論框架，使他們能夠獨立分析、選擇和創新解決現代計算難題的有效方法。 本書的目標讀者群體涵蓋瞭： 1. 高年級本科生及研究生： 尋求超越基礎課程，深入理解高級算法設計技術和復雜度分析的嚴謹性。 2. 軟件工程師與係統架構師： 需要優化現有係統性能，處理大規模數據集，並對程序效率有極緻要求的專業人士。 3. 科研人員與算法競賽愛好者： 尋求係統性地迴顧和掌握前沿算法模型和證明方法的專業人士。 內容結構概覽 本書結構嚴謹，由淺入深，共分為五大部分，二十章，全麵覆蓋瞭算法理論的核心領域： 第一部分：基礎與分析的基石 (Foundations and Analysis) 本部分著重於建立嚴謹的算法分析基礎，這是所有高級算法設計的前提。 漸進分析的嚴謹性： 詳細闡述大 O、Ω、Θ 記號的精確數學定義和應用，避免僅停留在直覺層麵。探討瞭最壞情況、最好情況和平均情況分析的差異與適用場景。 數學工具箱： 涵蓋瞭組閤數學、概率論在算法分析中的應用，特彆是遞歸樹方法、主定理（Master Theorem）的推導及其局限性。 計算模型與可判定性： 簡要迴顧圖靈機模型，引入不可判定性（Undecidability）的概念，為理解問題的本質界限做鋪墊。 第二部分：經典範式的係統構建 (Systematic Construction of Classical Paradigms) 本部分係統地介紹瞭解決問題的四大核心設計範式，每一範式都配有詳盡的理論闡述和案例分析。 分治策略（Divide and Conquer）： 深入分析閤並排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的變種，以及Strassen矩陣乘法的思想，重點在於遞歸關係的建立和優化。 貪心算法（Greedy Algorithms）： 探討貪心選擇性質和最優子結構，通過霍夫曼編碼（Huffman Coding）、最小生成樹（MST，Kruskal與Prim算法）的嚴格證明，展示貪心策略的適用範圍和局限性。 動態規劃（Dynamic Programming）： 詳細講解最優子結構和重疊子問題，從最長公共子序列（LCS）到背包問題（Knapsack Problem）的全景分析。特彆引入瞭記憶化搜索與自底嚮上法的對比，以及空間優化技術。 迴溯與分支限界（Backtracking and Branch and Bound）： 聚焦於NP問題的求解框架，如N皇後問題、旅行商問題（TSP）的求解過程，強調剪枝函數的有效設計。 第三部分：高效數據結構與圖論算法 (Advanced Data Structures and Graph Algorithms) 此部分將算法設計與高效組織數據的方式緊密結閤，深入探討高性能圖算法。 高級搜索與平衡結構： 不僅復習二叉搜索樹，更深入探討紅黑樹（Red-Black Trees）的鏇轉與重著色不變量的維護，以及B樹（B-Trees）在外部存儲中的應用。 堆結構的高級應用： 剖析斐波那契堆（Fibonacci Heaps）的攤還分析，以及其在優化Dijkstra算法中的理論優勢。 圖算法的深度探索： 詳盡分析最短路徑問題（Bellman-Ford的負環檢測、Floyd-Warshall的矩陣乘法視角）。對於最大流/最小割問題，詳細介紹福特-富爾剋森方法、增廣路徑的尋找，以及Edmonds-Karp和Dinic算法的復雜度對比。 連通性與拓撲排序： 深入討論強連通分量（SCC）的Tarjan算法和Kosaraju算法的原理和實現差異。 第四部分：計算復雜性理論與高級主題 (Complexity Theory and Advanced Topics) 這是本書區彆於基礎教材的關鍵部分，著重於問題的“難易”劃分。 P與NP傢族： 對多項式時間（P）和非確定性多項式時間（NP）進行嚴格定義。深入探討NP完備性（NP-Completeness）的概念，以及歸約（Reduction）的構造方法。 關鍵的NP完全問題： 詳細展示3-SAT問題（Cook-Levin定理的思路）、子集和問題、圖著色問題到其他問題的多項式時間歸約過程。 近似算法（Approximation Algorithms）： 針對不可精確求解的問題，介紹近似比（Approximation Ratio）的概念，並分析關鍵的近似算法，如用於集閤覆蓋（Set Cover）的貪心近似方案。 隨機化算法導論： 介紹濛特卡洛（Monte Carlo）和拉斯維加斯（Las Vegas）算法，包括Karger的最小割算法和Miller-Rabin素性測試的基本思想。 第五部分：並行與分布式計算中的算法設計 (Algorithms in Parallel and Distributed Contexts) 著眼於現代多核與集群環境，探討算法的擴展性。 並行計算模型： 介紹PRAM模型，分析並行計算中的工作量（Work）與深度（Depth）度量。 並行排序與搜索： 探討如何在共享內存模型下實現高效的並行化排序和圖遍曆算法。 分布式一緻性問題： 簡要介紹拜占庭容錯（Byzantine Fault Tolerance）和Paxos/Raft協議背後的算法基礎，聚焦於一緻性維護的復雜性。 本書的獨特價值 《算法與設計精粹》的撰寫風格強調清晰的數學論證和直覺引導的結閤。本書不提供任何語言特定的代碼實現（如C++、Java或Python的代碼塊），而是完全專注於僞代碼和嚴格的數學證明。 1. 證明的完整性： 每一個關鍵算法的正確性與最優性，都附帶瞭完整的、可追溯的數學證明，而非僅是“事實陳述”。 2. 範式驅動而非實例驅動： 本書的組織結構是圍繞設計範式展開的，旨在教會讀者“如何思考”而不是“記住哪個算法解決哪個問題”。當讀者麵對新問題時，能夠自行判斷應采用哪種範式。 3. 理論深度聚焦： 本書在處理復雜度理論時，保持瞭高度的嚴謹性，特彆是對NP完備性部分，提供瞭深入的歸約技巧解析，這在許多入門級教材中常被簡化或略過。 通過係統學習本書，讀者將構建起一套強大的算法設計工具箱，能夠自信地應對從理論研究到工業級高性能計算中的復雜挑戰。本書是算法理論學習者從“應用者”邁嚮“設計者”的必經之路。

01 我正在使用C 語言
02 認識資料結構
03 善用陣列
04 鏈結串列
05 堆疊和遞廻
06 排隊的智慧- 佇列
07 樹狀結構
08 圖形結構
09 有條有理話排序
10 眾裏找它話搜尋

 

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瞭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，雖然提供瞭程式碼，但我有時候會覺得，它給的範例比較像是「成品」，而缺少瞭「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瞭，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齣來，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，但我覺得可以更係統化，或者提供更多實際的案例來佐證。總結來說，這本書提供瞭一個很棒的C語言實作平颱，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☆☆☆☆☆

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，很多部分都隻是聽過、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、钜細靡遺。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的語法大傢比較熟悉，跟著範例敲敲程式碼，大概都能理解。但到瞭像是樹狀結構、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，纔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」，讓你不會隻停留在概念，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☆☆☆☆☆

對於我這種已經在業界摸爬滾打瞭幾年的工程師來說，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」的睏境。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瞭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語言資料結構基礎紮實的開發者來說，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☆☆☆☆☆

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，這對我來說是個雙麵刃。一方麵，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；另一方麵，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嚮，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，我跟著敲瞭幾次，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，以及迴傳值的意義。我覺得這本書在「為什麼」這個層麵的說明，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，它提供瞭一個實際操作的管道，隻不過需要你付齣額外的耐心和專注。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《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瞭，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隻停留在理論，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瞭。像是鏈結串列的節點操作，書裡麵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，越到後麵，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，我會覺得書裡麵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纔能融會貫通。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，但對資料結構感到睏惑的讀者，能提供一個不錯的起點。隻是，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。