数据结构与算法分析c语言描述第二版pdf
本书是《Data Structures and Algorithm Analysis in C》一书第2版的简体中译本。原书曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一，在本书中，作者更加精炼并强化了他对算法和数据结构方面创新的处理方法。小编为大家准备了相关的pdf资料，欢迎下载哦
内容简介《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》内容简介：书中详细介绍了当前流行的论题和新的变化，讨论了算法设计技巧，并在研究算法的性能、效率以及对运行时间分析的基础上考查了一些高级数据结构，
从历史的角度和近年的进展对数据结构的活跃领域进行了简要的概括。由于《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》选材新颖，方法实用，题例丰富，取舍得当。
《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》的目的是培养学生良好的程序设计技巧和熟练的算法分析能力，使得他们能够开发出高效率的程序。从服务于实践又锻炼学生实际能力出发，
书中提供了大部算法的C程序和伪码例程，但并不是全部。一些程序可从互联网上获得。
《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》是《Data Structures and Algorithm Analysis in C》一书第2版的简体中译本。原书曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一，
作者Mark Allen Weiss在数据结构和算法分析方面卓有建树，他的数据结构和算法分析的著作尤其畅销，并受到广泛好评．已被世界500余所大学用作教材。
在《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》中，作者更加精炼并强化了他对算法和数据结构方面创新的处理方法。通过C程序的实现，着重阐述了抽象数据类型的概念，并对算法的效率、性能和运行时间进行了分析。
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作者简介作者：(美国)维斯 译者：冯舜玺
Mark Allen Weiss是佛罗里达国际大学计算机学院教授，普林斯顿大学计算机科学博士。除本书外，他编写的关于数据结构与算法方面的知名教材还有：
Data Structures and Algorithm Analysis：in Java, Data Structures and Algonthm Analysis：in C++以及Data Structures and Problem Solving：Using Jave、Data Struchures and Problem Solving：Using C++等。
他目前是AP考试计算机学科委员会的主席。现任美国佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授。他曾经担任全美AP(Advanced Placement)考试计算机学科委员会的主席(2000-2004)。他的主要研究方向是数据结构、算法和教育学。
本书特点●专用一章来讨论算法设计技巧，包括贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法以及回溯算法
●介绍了当前流行的论题和新的数据结构，如斐波那契堆、斜堆、二项队列、跳跃表和伸展树
●安排一章专门讨论摊还分析，考查书中介绍的一些高级数据结构
●新开辟一章讨论高级数据结构以及它们的实现，其中包括红黑树、自顶向下伸展树。treap树、k-d树、配对堆以及其他相关内容
●合并了堆排序平均情况分析的一些新结果
《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》是国外数据结构与算法分析方面的标准教材，介绍了数据结构(大量数据的组织方法)以及算法分析(算法运行时间的估算)。
《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》的编写目标是同时讲授好的程序设计和算法分析技巧，使读者可以开发出具有最高效率的程序。 《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》
可作为高级数据结构课程或研究生一年级算法分析课程的教材，使用《数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)》需具有一些中级程序设计知识，还需要离散数学的一些背景知识
目录第1章 引论
1．1 本书讨论的内容
1．2 数学知识复习
1．2．1 指数
1．2．2 对数
1．2．3 级数
1．2．4 模运算
1. 2．5 证明方法
1．3 递归简论
总结
练习
参考文献
第2章 算法分析
2．1 数学基础
2．2 模型
2．3 要分析的问题
2．4 运行时间计算
2．4．1 一个简单的例子
2．4．2 一般法则
2．4．3 最大子序列和问题的解
.2．4．4 运行时间中的对数
2．4．5 检验你的分析
2．4．6 分析结果的准确性
总结
练习
参考文献
第3章 表、栈和队列
3．1 抽象数据类型(adt)
3．2 表adt
3．2．1 表的简单数组实现
3．2．2 链表
3．2．3 程序设计细节
3．2．4 常见的错误
3．2．5 双链表
3．2．6 循环链表
3．2．7 例子
3．2．8 链表的游标实现
3．3 栈adt
3．3．1 栈模型
3．3．2 栈的实现
3．3．3 应用
3．4 队列adt
3．4．1 队列模型
3．4．2 队列的数组实现
3．4．3 队列的应用
总结
练习
第4章 树
4．1 预备知识
4．1．1 树的实现
4．1．2 树的遍历及应用
4．2 二叉树
4．2．1 实现
4．2．2 表达式树
4．3 查找树adt--二叉查找树
4．3．1 makeempty
4．3．2 find
4．3．3 findmin和findmax
4．3．4 insert
4．3．5 delere
4．3．6 平均情形分析
4．4 avl树
4．4．1 单旋转
4．4．2 双旋转
4．5 伸展树
4．5．1 一个简单的想法
4．5．2 展开
4．6 树的遍历
4．7 b-树
总结
练习
参考文献
第5章 散列
5．1 一般想法
5．2 散列函数
5．3 分离链接法
5．4 开放定址法
5．4．1 线性探测法
5．4．2 平方探测法
5．4．3 双散列
5．5 再散列
5．6 可扩散列
总结
练习
参考文献
第6章 优先队列(堆)
6．1 模型
6．2 一些简单的实现
6．3 二叉堆
6．3．1 结构性质
6．3．2 堆序性质
6．3．3 基本的堆操作
6．3．4 其他的堆操作
6．4 优先队列的应用
6．4．1 选择问题
6．4．2 事件模拟
6．5 d-堆
6．6 左式堆
6．6．1 左式堆的性质
6．6．2 左式堆的操作
6．7 斜堆
6．8 二项队列
6．8．1 二项队列结构
6．8．2 二项队列操作
6．8．3 二项队列的实现
总结
练习
参考文献
第7章 排序
7．1 预备知识
7．2 插入排序
7．2．1 算法
7．2．2 插入排序的分析
7．3 一些简单排序算法的下界
7. 4 希尔排序
7．4．1 希尔排序的最坏情形分析
7．5 堆排序
7．5．1 堆排序的分析
7．6 归并排序
7．6．1 归并排序的分析
7．7 快速排序
7．7．1 选取枢纽元
7．7．2 分割策略
7．7．3 小数组
7．7．4 实际的快速排序例程
7．7．5 快速排序的分析
7．7．6 选择的线性期望时间算法
7．8 大型结构的排序
7．9 排序的一般下界
7．9．1 决策树
7．10 桶式排序
7．11 外部排序
7．11．1 为什么需要新的算法
7．11．2 外部排序模型
7．11．3 简单算法
7．11．4 多路合并
7．11．5 多相合并
7．11．6 替换选择
总结
练习
参考文献
第8章 不相交集adt
8．1 等价关系
8．2 动态等价性问题
8．3 基本数据结构
8．4 灵巧求并算法
8．5 路径压缩
8．6 按秩求并和路径压缩的最坏情形
8．6．1 union/find算法分析
8．7 一个应用
总结
练习
参考文献
第9章 图论算法
9．1 若干定义
9．1．1 图的表示
9．2 拓扑排序
9．3 最短路径算法
9．3．1 无权最短路径
9．3．2 dijkstra算法
9．3．3 具有负边值的图
9．3．4 无圈图
9．3．5 所有点对最短路径
9．4 网络流问题
9．4．1 一个简单的最大流算法
9．5 最小生成树
9．5．1 prim算法
9．5．2 kruskal算法
9．6 深度优先搜索的应用
9．6．1 无向图
9．6．2 双连通性
9．6．3 欧拉回路
9．6．4 有向图
9．6．5 查找强分支
9．7 np-完全性介绍
9．7．1 难与易
9．7．2 np类
9．7．3 np-完全问题
总结
练习
参考文献
第10章 算法设计技巧
10．1 贪婪算法
10．1．1 一个简单的调度问题
10．1．2 huffman编码
10．1．3 近似装箱问题
10．2 分治算法
10．2．1 分治算法的运行时间
10．2．2 最近点问题
10．2．3 选择问题
10．2．4 一些运算问题的理论改进
10．3 动态规划
10．3．1 用一个表代替递归
10．3．2 矩阵乘法的顺序安排
10．3．3 最优二叉查找树
10．3．4 所有点对最短路径
10．4 随机化算法
10．4．1 随机数发生器
10．4．2 跳跃表
10．4．3 素性测试
10．5 回溯算法
10．5．1 收费公路重建问题
10．5．2 博弈
总结
练习
参考文献
第11章 摊还分析
11．1 一个无关的智力问题
11．2 二项队列
11．3 斜堆
11．4 斐波那契堆
11．4．1 切除左式堆中的节点
11．4．2 二项队列的懒惰合并
11．4．3 斐波那契堆操作
11．4．4 时间界的证明
11. 5 伸展树
总结
练习
参考文献
第12章 高级数据结构及其实现
12．1 自顶向下伸展树
12．2 红黑树
12．2．1 自底向上插入
12．2．2 自顶向下红黑树
12．2．3 自顶向下删除
12．3 确定性跳跃表
12．4 aa-树
12．5 treap树
12．6 k-d树
12．7 配对堆
书评现在的程序员总是用着别人封装好的函数、类、库、API，满满的，我们就会觉得编程不过是这么回事，搭积木而已，别人都把材料提供好了，至于材料是怎么做的，不用理会。
真的是这样吗？说数据结构和算法没用的人，那是因为他用不到。为什么用不到？他的层次决定了他不会接触到编程最关键最核心的部分——算法。
先不说那些反应算法的力量的似乎变态的问题，也不说2006年第4期《程序员》的专题，只说，当我们遇到一个问题时，如何搭建数学模型？当我们在有限的硬件条件下要完成高速的数据处理，
如何设计？当我们为客户开发完一套软件后，能不能保证未来几年内数据猛增不会带来计算量的指数级增长？当我们需要升级服务器内存和硬盘是，能不能修改几个函数就避免硬件的投资？
这些问题的答案，请在这本书中寻找。
表、栈、队列、树、图等基本数据结构作者并未花大力气描述，而是重在后面的对这些数据结构的应用上，每一个结论都给出了详尽的数学证明，阅读过程中，
我们可以感受到蕴含在其中的匠心独运的逻辑思维之美。借用GOOGLE黑板报的一个专题，算法体现了——“数学之美”。
并不是说本书就很完美了，有些章节讲得太过笼统，读起来跳跃感太强，比如第九章的网络流问题，介绍的太过简单，推导过程中省略了不少步骤，对增广路径算法讲的太粗，
至于预流推进算法（Push-Relabel）则根本未提，不能不说是一个小小缺憾。
发表于 2021-8-24 19:06:02
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