计算机科学丛书：C程序设计语言（第2版·新版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Brian W.Kernighan（布莱恩·克尼汉），[美] Dennis M.Ritchie（丹尼斯·里奇） 著，徐宝文，李志 译

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 计算机科学
• 编程
• 教材
• 经典
• 入门
• 算法
• 数据结构
• C程序设计语言

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111128069

版次：1

商品编码：10057446

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2004-01-01

用纸：胶版纸

页数：258

产品特色

编辑推荐

　　

　　《计算机科学丛书：C程序设计语言（第2版·新版）》讲述深入浅出，配合典型例证，通俗易懂，实用性强，适合作为大专院校计算机专业或非计算机专业的C语言教材，也可以作为从事计算机相关软硬件开发的技术人员的参考书。《计算机科学丛书：C程序设计语言（第2版·新版）》原著即为C语言的设计者之一Dennis M.Ritchie和著名的计算机科学家Brian W.Kernighan合著的一本介绍C语言的经典著作。我们现在见到的大量论述C语言程序设计的教材和专

内容简介

　　《计算机科学丛书：C程序设计语言（第2版·新版）》是由C语言的设计者Brian W.Kernighan和Dennis M.Ritchie编写的一部介绍标准C语言及其程序设计方法的专业性经典著作。全面、系统地讲述了C语言的各个特性及程序设计的基本方法，包括基本概念，类型和表达式、控制流、函数与程序结构、指针与数组、结构、输入与输出、UNIX系统接口、标准库等内容。

作者简介

　　Brian W.Kernighan，贝尔实验室计算科学研究中心高级研究人员，知名的计算机科学家。他参加了UNIX系统、C语言、AWK语言和许多其他系统的开发，同时出版了许多在计算机领域具有影响的著作，如《The C Proguamming Language》、《The Elementsof Programming Style》等。

目录

出版者的话
专家指导委员会
中文版序
译者序
校译者简介
序
第1版序
引言
第1章 导言
1.1 入门
1.2 变量与算术表态式
1.3 for语句
1.4 符号常量
1.5 字符输入/输出
1.6 数组
1.7 函数
1.8 参数——传值调用
1.9 字符数组
1.10 外部变量与作用域
第2章 类型、运算符与表达式
2.1 变量名
2.2 数据类型及长度
2.3 常量
2.4 声明
2.5 算术运算符
2.6 关系运算符与逻辑运算符
2.7 类型转换
2.8 自增运算符与自减运算符
2.9 按位运算符
2.10 赋值运算符与表达式
2.11 条件表达式
2.12 运算符优先级与求值次序
第3章 控制流
3.1 语句与程序块
3.2 if-else语句
3.3 else-if语句
3.4 switch语句
3.5 whil循环与for特环
3.6 do-while循环
3.7 break语句与continue语句
3.8 goto语句与标号
第4章 涵数与程序结构
第5章 指针与数组
第6章 结构
第7章 输入与输出
第8章 UNIX系统接口
附录A 参考手册
附录B 标准库
附录C 变更小结
索引

前言/序言

《算法导论》 内容简介 《算法导论》（Introduction to Algorithms）是算法领域的一部经典巨著，由麻省理工学院的Charles E. Leiserson、Thomas H. Cormen、Ronald L. Rivest和Clifford Stein合著。这本书以其严谨的数学分析、广泛的算法覆盖以及清晰易懂的讲解而闻名，是计算机科学专业学生和算法研究者的必备参考书。 本书旨在系统地介绍计算机科学的核心领域之一——算法。算法是解决计算问题的步骤或过程，是构建高效、可扩展软件系统的基石。理解算法的原理、设计方法、分析技巧以及实现方式，对于任何希望深入理解计算本质、解决复杂计算挑战的人来说都至关重要。 《算法导论》全书共分为六大部分，涵盖了从基础概念到高级主题的广泛内容。 第一部分：基础知识 这部分内容为读者打下坚实的理论基础，介绍算法设计的必备工具和概念。 第1章：算法导论 本章首先定义了什么是算法，以及算法在计算机科学中的重要性。 介绍了算法的五个重要特征：有穷性、确定性、可行性、输入和输出。 强调了算法分析的重要性，解释了为什么我们需要分析算法的效率。 引入了渐进记号（O、Ω、Θ），这是一种描述算法运行时间（或空间复杂度）增长趋势的数学工具，允许我们在不关心具体硬件和常数因子的情况下，比较算法的性能。 初步讨论了算法设计的策略，为后续章节做铺垫。 第2章：求和 本章深入探讨了求和（Summations）的数学技术，这是分析许多算法（尤其是涉及循环和递归的算法）时不可或缺的工具。 介绍了算术级数、几何级数等常见级数的求和公式。 讲解了如何使用数学归纳法来证明关于级数的性质和算法的正确性。 通过例子展示了如何将算法的运行时间转化为求和的形式，并利用数学工具进行求解。 第3章：不等式 本章聚焦于不等式（Inequalities）在算法分析中的应用。 讲解了各种不等式的性质和变换，包括加法、减法、乘法、除法以及指数和对数运算。 演示了如何利用不等式来界定算法的运行时间，例如证明一个算法的运行时间不会超过某个上限（O记号），或者不会低于某个下限（Ω记号）。 强调了理解不等式对于精确分析算法性能的重要性。 第4章：分治法 本章详细介绍了分治法（Divide and Conquer）这一重要的算法设计策略。 分治法的核心思想是将一个大问题分解成若干个规模更小的相同问题，递归地解决这些小问题，然后将它们的解合并起来，形成原问题的解。 书中通过经典的例子，如归并排序（Merge Sort）和最大子数组问题（Maximum Subarray Problem），生动地阐述了分治法的应用。 引入了主定理（Master Theorem），这是一个强大的工具，可以用来分析具有特定形式的递归方程的渐进界，从而快速确定分治算法的复杂度。 第5章：概率分析与随机算法 本章探讨了概率（Probability）在算法分析中的作用，并介绍了一类特殊的算法——随机算法（Randomized Algorithms）。 概率分析是指通过概率模型来分析算法的平均运行时间或期望性能。这对于一些确定性分析难以处理的问题非常有帮助。 随机算法是指在算法的执行过程中引入随机性，例如随机选择输入、随机打乱顺序等。通过引入随机性，有时可以设计出比确定性算法更简单、更高效的算法。 书中讲解了期望值（Expected Value）、方差（Variance）等概率概念，并通过诸如雇佣问题（Hiring Problem）等经典示例，展示了如何运用概率分析来评估随机算法的性能。 第二部分：排序与选择 这部分专注于数据排序和选择问题，是计算机科学中最基础也是最常见的问题之一。 第6章：堆与堆排序 本章介绍了堆（Heap）这一重要的数据结构，它是一种特殊的树形结构，通常用数组来实现。 堆满足堆性质：最大堆中，父节点的值大于等于其子节点的值；最小堆中，父节点的值小于等于其子节点的值。 详细讲解了堆的两种基本操作：堆插入（HEAP-INSERT）和堆提取最大值（HEAP-EXTRACT-MAX）。 基于堆，本书介绍了高效的堆排序（Heap Sort）算法，其时间复杂度为O(n log n)。 还介绍了优先级队列（Priority Queue）这一抽象数据类型，并说明如何用堆来实现它。 第7章：快速排序 本章详细讲解了快速排序（Quick Sort）算法，它是目前最常用、性能最好的排序算法之一。 快速排序采用分治策略，通过“划分”（Partition）操作将待排序的序列分成两部分，使得一部分元素都小于基准元素，另一部分元素都大于等于基准元素，然后递归地对这两部分进行排序。 书中分析了快速排序的平均情况（O(n log n)）和最坏情况（O(n^2)）下的性能，并讨论了如何通过随机化等技术来降低出现最坏情况的概率。 第8章：线性时间排序 本章介绍了可以在线性时间O(n)内完成排序的算法，这些算法通常依赖于输入数据的特定性质。 介绍了计数排序（Counting Sort），它适用于元素取值范围有限且不大的整数序列。 讲解了桶排序（Radix Sort），它通过按位排序来处理整数序列，适用于数字位数不是特别多的情况。 还介绍了基数排序（Bucket Sort）的另一种实现方式，在特定条件下也能达到线性时间。 这些算法的出现，展示了在满足特定条件时，可以突破比较排序的O(n log n)下界。 第9章：中位数与顺序统计量 本章讨论了顺序统计量（Order Statistics）的问题，即查找列表中第k小的元素。 其中最特殊的情况是查找中位数（Median）。 书中介绍了一种基于快速排序思想的随机化选择算法（Randomized-Select），其平均时间复杂度为O(n)。 还进一步介绍了确定性选择算法（Deterministic-Select），可以在O(n)的线性时间内解决顺序统计量问题，尽管其实现相对复杂。 第三部分：数据结构 这部分专注于构建和使用各种高效的数据结构，以支持更复杂的算法。 第10章：栈、队列与链表 本章回顾并深入讲解了三种最基本的数据结构：栈（Stack）、队列（Queue）和链表（Linked List）。 栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等。 队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于任务调度、消息传递等。 链表是一种动态的数据结构，其中的元素通过指针连接。本书讲解了单向链表、双向链表以及循环链表。 这些基本数据结构是构建更复杂数据结构和算法的基础。 第11章：散列表 本章详细介绍了散列表（Hash Table），也称为散列表或哈希表。 散列表是一种通过散列函数将键映射到值的数据结构，能够提供平均O(1)时间的插入、删除和查找操作。 书中讲解了各种散列函数的设计原则，以及如何处理散列冲突，主要介绍了链地址法（Chaining）和开放地址法（Open Addressing），包括线性探测、二次探测和双重散列等技术。 散列表是实现字典（Dictionary）和集合（Set）等抽象数据类型的重要手段。 第12章：二叉搜索树 本章介绍了二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）这一基本的数据结构。 二叉搜索树的特点是其左子树中所有节点的值都小于根节点的值，右子树中所有节点的值都大于根节点的值。 详细讲解了二叉搜索树的查找、插入和删除操作，其平均时间复杂度为O(log n)，但最坏情况下可能退化到O(n)。 书中还介绍了二叉搜索树的多种遍历方式（前序、中序、后序）。 第13章：平衡搜索树 为了解决普通二叉搜索树在某些情况下性能退化的问题，本章引入了平衡搜索树（Balanced Binary Search Tree）。 重点讲解了红黑树（Red-Black Tree），这是一种自平衡二叉搜索树，通过特定的着色规则和旋转操作来保证树的高度保持对数级别，从而保证插入、删除和查找等操作的最坏情况时间复杂度均为O(log n)。 书中详细阐述了红黑树的插入和删除操作中的颜色调整和旋转过程。 第14章：堆 （与第6章内容有所重叠，此处作为独立章节介绍）本章再次强调了堆（Heap）作为一种优先队列实现的重要性。 进一步深化了对二叉堆（Binary Heap）的理解，包括其各种操作的实现细节。 此外，还可能介绍其他类型的堆，如二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap），这些高级堆结构在实现某些图算法（如Dijkstra算法的优化版本）时具有更优的渐进复杂度。 第四部分：图算法 图算法是计算机科学中一个庞大且至关重要的领域，用于解决网络、路径、连通性等问题。 第15章：图 本章首先定义了图（Graph）这一基本的数据结构，它由一组顶点（Vertices）和一组边（Edges）组成。 介绍了图的两种常见表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）。 讲解了图的分类，如无向图、有向图、加权图等。 定义了图的基本遍历算法，如广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）和深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）。BFS常用于查找最短路径（无权图），DFS常用于拓扑排序、连通分量查找等。 第16章：图的最小生成树 本章聚焦于图的最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）问题，特别是在加权无向连通图上。 最小生成树是指包含图中所有顶点的一棵树，并且所有边的权值之和最小。 详细介绍了两种经典的MST算法： Prim算法：从一个起始顶点开始，逐步向MST中添加权重最小的边，直到包含所有顶点。 Kruskal算法：将所有边按权重从小到大排序，然后依次考虑每条边，如果添加该边不会形成回路，则将其加入MST。 本书还分析了这两种算法的复杂度。 第17章：图的最短路径 本章讨论图中的最短路径（Shortest Path）问题，包括单源最短路径和所有顶点对最短路径。 单源最短路径： Dijkstra算法：适用于图中没有负权边的情况，找到从一个源顶点到图中所有其他顶点的最短路径。 Bellman-Ford算法：可以处理图中存在负权边的情况，并且能够检测出负权回路。 所有顶点对最短路径： Floyd-Warshall算法：能够计算图中任意两个顶点之间的最短路径，其时间复杂度为O(V^3)。 通过多次运行Dijkstra算法（如果边权非负）也可以解决所有顶点对最短路径问题。 第18章：最大流 本章介绍了网络流（Network Flow）问题，其中最经典的是最大流（Maximum Flow）问题。 最大流问题是指在一个有向图中，从源顶点到一个汇顶点的所有可能路径上的流量之和的最大值。 书中讲解了概念性的流网络、容量、残量网络等。 详细介绍了解决最大流问题的经典算法：Ford-Fulkerson方法及其各种实现（如Edmonds-Karp算法）。 最大流问题与许多其他问题（如二分图匹配）有着密切的联系。 第五部分：高级设计与分析技术 这部分内容更加深入，探讨了更复杂和精巧的算法设计和分析技术。 第19章：动态规划 本章深入讲解了动态规划（Dynamic Programming）这一强大的算法设计范式。 动态规划适用于具有重叠子问题（Overlapping Subproblems）和最优子结构（Optimal Substructure）的问题。 核心思想是将大问题分解成若干个子问题，先计算并存储子问题的解，然后利用子问题的解来构建原问题的最优解。 书中通过经典例子，如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）和矩阵链乘法（Matrix-Chain Multiplication），生动展示了动态规划的运用。 讲解了如何识别问题是否适合用动态规划解决，以及如何推导出递推关系式。 第20章：贪心算法 本章介绍了贪心算法（Greedy Algorithm），它是一种局部最优选择策略。 贪心算法在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致全局优化。 书中通过活动选择问题（Activity-Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）等例子，阐述了贪心算法的设计思想和应用。 强调了理解为什么贪心策略能够产生最优解的证明过程，因为并非所有问题都适合贪心算法。 第21章：摊还分析 本章深入探讨了摊还分析（Amortized Analysis）这一分析技术，它用于分析一系列操作的总成本。 与平均情况分析不同，摊还分析考虑的是一系列操作的总成本除以操作次数，得到的“摊还成本”。这种成本允许一些昂贵的操作由许多便宜的操作来“支付”。 介绍了三种主要的摊还分析技术：聚合分析（Aggregate Analysis）、会计法（Accounting Method）和势能法（Potential Method）。 这些技术对于分析动态数据结构（如动态数组、散列表）的性能非常有用，能够证明其操作序列的总成本是线性的。 第六部分：高级主题 这部分内容涉及更深入和前沿的算法主题。 第22章：字符串匹配 本章专注于字符串匹配（String Matching）问题，即在一个文本串中查找一个模式串的出现。 介绍了朴素的字符串匹配算法。 详细讲解了更高效的算法，如： KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）：利用预处理模式串信息，避免不必要的比较，达到O(n+m)的线性时间复杂度（n为文本长度，m为模式长度）。 Rabin-Karp算法：利用散列函数进行匹配，在平均情况下效率很高。 还可能涉及其他高级的字符串匹配技术。 第23章：计算几何 本章介绍了计算几何（Computational Geometry）的基本概念和算法。 计算几何研究如何用算法来解决几何问题，例如点、线、多边形等图形的几何关系和运算。 书中可能涉及诸如凸包（Convex Hull）的计算、点在多边形内部的判断、线段相交的检测等问题。 介绍了求解凸包的两种常用算法：Jarvis步进法（Gift Wrapping）和Graham扫描法。 第24章：NP完备性 本章介绍了计算复杂性理论（Computational Complexity Theory）中的一个核心概念——NP完备性（NP-Completeness）。 介绍了P类问题（多项式时间内可解）和NP类问题（多项式时间内可验证）。 解释了NP-完全问题（NP-Complete）的定义：它们是NP类问题中最“难”的问题，任何NP类问题都可以归约（Reduction）到NP-完全问题。 书中可能通过旅行商问题（Traveling Salesperson Problem）、0/1背包问题等经典NP-完全问题来阐述其概念。 强调了NP-完全问题的意义：如果能找到一个NP-完全问题的多项式时间算法，那么所有NP类问题都将是多项式时间内可解的。目前，大多数计算理论家认为NP-完全问题没有多项式时间算法。 第25章：近似算法 鉴于许多重要问题（如NP-完全问题）可能不存在高效的精确算法，本章介绍了近似算法（Approximation Algorithms）。 近似算法旨在找到 NP-完全问题的“近似”最优解，其运行时间是多项式级别的，并且保证找到的解与最优解之间的误差在一定范围内（近似比）。 书中可能通过集合覆盖问题（Set Cover）等例子，展示如何设计和分析近似算法。 总结 《算法导论》是一本内容翔实、讲解深入的著作，它不仅介绍了各种经典算法的原理和实现，更重要的是教授了算法设计和分析的思想方法。通过对这本书的学习，读者将能够： 掌握核心算法：熟悉排序、选择、图遍历、最短路径、最小生成树、动态规划、贪心算法等基础和高级算法。 提升算法设计能力：学习分治、动态规划、贪心等多种算法设计范式。 具备严谨的分析能力：理解如何使用渐进记号、主定理、概率分析、摊还分析等方法来衡量算法的效率和正确性。 理解数据结构与算法的结合：认识到高效的数据结构是实现高效算法的基础。 接触计算理论前沿：了解NP完备性、近似算法等计算复杂性理论的重要概念。 无论您是计算机科学的学生、软件工程师，还是对算法充满好奇的研究者，《算法导论》都将为您提供宝贵的知识和深刻的洞见，助您在计算的世界中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我并不是科班出身的计算机专业学生，当初选购这本《C程序设计语言》的时候，纯粹是出于一种“听说很好”的心理。拿到书后，我首先被它的内容深度所震撼。这不仅仅是一本教你如何写C代码的书，它更像是一本关于“如何思考”的书。作者并没有仅仅停留在语法层面，而是深入探讨了C语言的设计哲学，以及与之相关的计算机体系结构和算法思想。我特别欣赏书中对于“递归”概念的讲解，那部分内容简直是教科书级别的。作者通过清晰的示例和图示，将一个抽象的概念，变得生动易懂，让我这个初学者也能够轻松地掌握。而且，书中对于如何构建小型、可维护的代码模块的讨论，也让我受益匪浅。我记得有一个章节，专门讲解了如何使用结构体和函数来模拟面向对象的一些特性，虽然C语言本身不是面向对象的，但通过这种方式，我学会了如何进行更好的代码组织和抽象。这本书的难度是循序渐进的，它不会一下子给你灌输过多的信息，而是让你一步一个脚印地去学习和理解。即使是那些比较晦涩的概念，比如指针的运算和内存模型的理解，作者也都花了大量的篇幅进行解释和举例，让我能够逐步消化。它让我明白，编程不仅仅是写代码，更是一种解决问题的艺术，而C语言，恰恰是锻炼这种艺术最经典的画布。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年接触不同编程语言的开发者，我对《C程序设计语言》的评价，更多地是从一种“回顾与反思”的角度。这本书在我的书架上已经很久了，每次重新翻阅，都能从中获得新的启发。它就像一位历经沧桑的智者，用最朴实无华的语言，传达着最深刻的智慧。我最看重的是书中对于“效率”和“控制”的极致追求。在如今各种框架和库层出不穷的时代，很多开发者都倾向于使用高级抽象来快速开发，但这本书提醒了我，深入理解底层机制，掌握对内存和CPU的精确控制，对于构建高性能、高可靠性的系统至关重要。我尤其喜欢书中关于“位运算”和“内存布局”的讲解，这些内容在日常开发中可能并不常用，但一旦理解了，就能在很多关键场景下，写出令人惊叹的高效代码。例如，在处理嵌入式系统或者需要极致性能的算法时，这些知识就显得尤为重要。而且，这本书的另一个亮点在于，它不仅仅是关于C语言本身，更是关于“如何成为一个好的程序员”。它教会我如何去思考问题的本质，如何去设计简洁而优雅的代码，以及如何去规避那些隐藏在语言细节中的陷阱。读这本书，就像是在进行一次“编程思维的洗礼”，让我更加深刻地理解了计算机科学的基础，也让我对未来的学习方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本《C程序设计语言》真的是我大学时期最深刻的一段学习回忆了。当年刚接触编程，眼前一片迷茫，各种概念都像是天书。朋友推荐了这本书，说是“圣经”，一开始还半信半疑。拿到手，封面朴实无华，并没有太多花哨的设计，但翻开第一页，我就被它严谨而又清晰的逻辑深深吸引了。书中对C语言的每一个概念都进行了深入浅出的讲解，从最基础的变量、数据类型，到复杂的指针、内存管理，再到文件操作和预处理器，几乎涵盖了C语言的方方面面。最让我印象深刻的是，书中不是简单地罗列语法，而是着重讲解了“为什么”要这样设计，以及在实际编程中应该如何去运用。特别是关于指针的部分，作者的讲解非常到位，配合着书中大量的经典示例代码，让我这个当年对指针一窍不通的新手，逐渐掌握了这个C语言的核心难点，甚至后来在其他语言的学习中，也受益匪浅。这本书的排版也很舒服，代码块清晰明了，注释也很详细，让我能够一边看书一边动手实践，真正理解每一个知识点。虽然现在有很多新的编程语言层出不穷，但我始终觉得，如果想要真正理解底层是如何工作的，或者想深入学习系统编程、嵌入式开发等领域，掌握C语言是绕不开的一步，而这本书无疑是通往这个目标最可靠的向导。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，默默地引导着我走向编程的世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经有几年编程经验的开发者，我近期重新拾起了这本《C程序设计语言》，打算系统地回顾和深化对C语言的理解。这本书的魅力在于，即使你已经掌握了其他更现代的语言，再回头看它，依然能发现很多值得学习的地方。它像是一面镜子，照出了C语言设计的精髓，也让我反思了许多现代语言的设计理念。我尤其喜欢书中对于“小即是美”的理念的践行。作者并没有刻意去追求语言的“特性”堆砌，而是用最基本、最核心的几个概念，构建了一个功能强大且灵活的编程体系。比如，函数和指针的组合，通过简单的机制，就能实现非常复杂的逻辑和数据传递，这种纯粹的设计，在如今这个充满各种语法糖和框架的时代，显得尤为珍贵。我最近在研究一些底层系统相关的项目，重新阅读书中关于“宏”和“预处理”的部分，发现它们在代码的模块化、条件编译以及性能优化方面，依然有着不可替代的作用。很多看似“老旧”的特性，其实蕴含着深刻的智慧，关键在于如何去理解和运用。这本书的价值，在于它提供了一个坚实的基础，让你能够从更深的层次去理解计算机的工作原理，从而写出更高效、更底层的代码。它让我意识到，所谓的“高级”语言，很多时候只是对C语言的进一步抽象和封装，而理解了C语言，就等于拥有了理解整个计算机体系的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本《C程序设计语言》在我看来，与其说是一本技术书籍，不如说是一部编程思想的启蒙读物。我当初购买这本书，并非完全是出于学习C语言的迫切需求，更多的是听闻其在计算机科学界无可替代的地位，抱着一种朝圣的心态。翻阅过程中，我惊喜地发现，它所传达的不仅仅是语言的语法规则，更是一种严谨、高效、面向过程的编程哲学。书中对于抽象、模块化、错误处理等方面的阐述，虽然用的是C语言的语境，但其蕴含的通用性原则，在我后来的开发实践中，无论使用何种语言，都起到了重要的指导作用。我特别欣赏作者在讲解过程中，对代码的精炼和效率的追求。每一个函数的设计，每一个算法的实现，都力求做到简洁、高效，并且注重细节。例如，书中对于内存管理的论述，以及如何避免常见的内存泄露和越界访问，这在现代很多高级语言中已经得到了很好的抽象和封装，但在C语言中，理解这些底层机制对于写出健壮、可靠的程序至关重要。我记得书中有一个关于数据结构实现的章节，用非常少的代码就构建了一个功能强大的链表，那种“四两拨千斤”的设计思想，让我叹为观止。它教会了我如何用最少的资源，去解决最复杂的问题，这种思考方式，是我在其他技术书籍中很难获得的宝贵财富。

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这一次京东快递还是很快，但是印刷质量貌似有点不太理想，也有坏的书页，不过这本书还是很经典?

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建议有一定基础的人看。

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好看的书，有极大帮助，哈哈哈哈哈哈咯咯咯

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不是给初学者看的，没基础的小白尽量别买，我的用来垫桌角了

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推荐读物，买了，不错，页码的排列位置很特别，内容还没研究，不过相信推荐应该不错。

评分☆☆☆☆☆

c语音程序员都应该看一看，有些东西在学校教材里是没有的

评分☆☆☆☆☆

很喜欢这本书，如果是在文轩书店买的话，书不一定，有也会多花*元钱！这几次在京东上买的书都很不错，以后就正式告别当当转投京东买书了！

评分☆☆☆☆☆

印刷质量不错，好好学习???!(?•??•?)??

评分☆☆☆☆☆

物流很快，昨天下单，今天早上送到