包邮 [按需印刷]算法：C语言实现（第1～4部分）：基础知识、数据结构、|32151 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

美 Robert Sedgewick 著

图书标签:

• 算法
• C语言
• 数据结构
• 按需印刷
• 计算机科学
• 编程
• 基础知识
• 教材
• 包邮
• 32151

店铺： 互动创新图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：711119764X

商品编码：29674874938

丛书名： 经典原版书库

出版时间：2006-09-01

页数：702

书名：	算法：C语言实现（第1～4部分）：基础知识、数据结构、排序及搜索（英文影印版·第3版）[按需印刷]|32151
图书定价：	69元
图书作者：	（美）Robert Sedgewick
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2006/9/1 0:00:00
ISBN号：	711119764X
开本：	16开
页数：	702
版次：	3-1

作者简介

Robert Sedgewick 拥有斯坦福大学博士学位(导师为Donald E.Knuth)，普林斯顿大学计算机科学系教授，Adobe Systems公司董事，曾是Xerox PARC的研究人员，还曾就职子美国国防部防御分析研究所以及INRIA。除本书外，他还与Philippe Flajolet合著了《算法分析导论》一书。...

内容简介

本书是Sedgewick彻底修订和重写的C算法系列的第一本。全书分为四部分，共16章。第一部分“基础知识” (第1-2章) 介绍基本算法分析原理。第二部分“数据结构” (第3-5章) 讲解算法分析中必须掌握的数据结构知识，主要包括基本数据结构、抽象数据结构、递归和树。第三部分“排序” (第6-11章) 按章节顺序分别讨论基本排序方法 (如选择排序、插入排序、冒泡排序、希尔排序等) 、快速排序方法、归并和归并排序方法、优先队列与堆排序方法、基数排序方法以及特殊目的排序方法，并比较了各种排序方法的性能特征。第四部分“搜索” (第12-16章) 在进一步讲解符号表、树等抽象数据类型的基础上，重点讨论哈希方法、基数搜索以及外部搜索方法。. 书中提供了用C语言描述的完整算法源程序，并且配有丰富的插图和练习。作者用简洁的实现将理论和实践成功地结合了起来，这些实现均可在真实应用上测试，使得本书自问世以来备受程序员的欢迎。...

目录

Chapter1.Introduction. 1.1Algorithms 1.2ASampleProblem--Connectivity 1.3Union-FindAlgorithms 1.4Perspective 1.5SummaryofTopics Chapter2.PrinciplesofAlgorithmAnalysis 2.1ImplementationandEmpiricalAnalysis 2.2AnalysisofAlgorithms 2.3GrowthofFunctions 2.4Big-Ohnotation 2.5BasicRecurrences 2.6ExamplesofAlgorithmAnalysis 2.7Guarantees,Predictions,andLimitations Chapter3.ElementaryDataStructures 3.1BuildingBlocks 3.2Arrays 3.3LinkedLists 3.4ElementaryListProcessing 3.5MemoryAllocationforLists 3.6Strings 3.7CompoundDataStructures Chapter4.AbstractDataTypes 4.1AbstractObjectsandCollectionsofObjects 4.2PushdownStackADT 4.3ExamplesofStackADTClients 4.4StackADTImplementations 4.5CreationofaNewADT 4.6FIFOQueuesandGeneralizedQueues 4.7DuplicateandIndexItems 4.8First-ClassADTs 4.9Application-BasedADTExample 4.10Perspective Chapter5.RecursionandTrees 5.1RecursiveAlgorithms 5.2DivideandConquer 5.3DynamicProgramming 5.4Trees 5.5MathematicalPropertiesofTrees 5.6TreeTraversal 5.7RecursiveBinary-TreeAlgorithms 5.8GraphTraversal 5.9Perspective Chapter6.ElementarySortingMethods 6.1RulesoftheGame 6.2SelectionSort 6.3InsertionSort 6.4BubbleSort 6.5PerformanceCharacteristicsofElementarySorts 6.6She!lsort 6.7SortingOtherTypesofData 6.8IndexandPointerSorting 6.9SortingofLinkedLists 6.10Key-IndexedCounting Chapter7.Quicksort 7.1TheBasicAlgorithm 7.2PerformanceCharacteristicsofQuicksort 7.3StackSize 7.4SmallSubfiles 7.5Median-of-ThreePartitioning 7.6DuplicateKeys 7.7StringsandVectors 7.8Selection Chapter8.MergingandMergesort 8.1Two-WayMerging 8.2AbstractIn-placeMerge 8.3Top-DownMergesort 8.4ImprovementstotheBasicAlgorithm 8.5Bottom-UpMergesort 8.6PerformanceCharacteristicsofMergesort.. 8.7Linked-ListImplementationsofMergesort 8.8RecursionRevisited Chapter9.PriorityQueuesandHeapsort 9.1ElementaryImplementations 9.2HeapDataStructure 9.3AlgorithmsonHeaps 9.4Heapsort 9.5Priority-QueueADT 9.6PriorityQueuesforIndexItems 9.7BinomialQueues Chapter10.RadixSorting 10.1Bits,Bytes,andWords 10.2BinaryQuicksort 10.3MSDRadixSort 10.4Three-WayRadixQuicksoft 10.5LSDRadixSort. 10.6PerformanceCharacteristicsofRadixSorts 10.7Sublinear-TimeSorts Chapter11.Special-PurposeSorts 11.1Batcher'sOdd-EvenMergesort 11.2SortingNetworks 11.3ExternalSorting 11.4Sort-MergeImplementations 11.5ParallelSort/Merge Searching Chapter12.SymbolTablesandBSTs 12.1Symbol-TableAbstractDataType 12.2Key4ndexedSearch 12.3SequentialSearch 12.4BinarySearch 12.5BinarySearchTrees(BSTs) 12.6PerformanceCharacteristicsofBSTs 12.7IndexImplementationswithSymbolTables 12.8InsertionattheRootinBSTs 12.9BSTImplementationsofOtherADTFunctions Chapter13.BalancedTrees 13.1RandomizedBSTs 13.2SplayBSTs 13.3Top-Down2-34Trees 13.4Red-BlackTrees 13.5SkipLists 13.6PerformanceCharacteristics Chapter14.Hashing 14.1HashFunctions 14.2SeparateChaining 14.3LinearProbing 14.4DoubleHashing 14.5DynamicHashTables 14.6Perspective Chapter15.RadixSearch 15.1DigitalSearchTrees 15.2Tries 15.3PatriciaTries 15.4MultiwayTriesandTSTs 15.5TextStringIndexAlgorithms Chapter16.ExternalSearching 16.1RulesoftheGame 16.2IndexedSequentialAccess 16.3BTrees 16.4ExtendibleHashing 16.5Perspective...

编辑推荐

对于在数学分析方面不算熟练且需要留意理论算法的普通程序员来说，本书是一本可读性很强的优秀读本。他们应该会从中获益良多。 ——Steve Summit，《C Programming FAQs》的作者 Sedgewick有一种真正的天赋，可以用易于理解的方式来解释概念。书中采用了一些易懂的实战程序，其篇幅仅有一页左右，这更是锦上添花。而书中大量采用的图、程序、表格也会极大帮助读者的学习和理解，这使本书更显得与众不同。 ——William A. Ward，南亚拉巴马大学

算法的魅力：从 C 语言的视角探索计算的精妙 我们生活在一个由数据驱动的世界，而算法，正是操纵和理解这些数据的核心工具。它们是解决问题的系统化步骤，是让计算机发挥强大能力的基石。从简单的排序到复杂的机器学习，算法无处不在，它们深刻地影响着我们的生活，改变着世界的运行方式。 本书旨在带领读者深入探索算法的奥秘，以 C 语言为实现载体，层层递进，从基础概念到高级应用，构建坚实的算法知识体系。我们相信，理解算法不仅是为了编写高效的代码，更是为了培养一种严谨的逻辑思维能力，一种解决复杂问题的系统化方法。 第一部分：算法的基石——理解与表达 在开始算法之旅之前，我们需要为未来的探索打下坚实的基础。本部分将聚焦于理解算法的基本概念，并学习如何清晰地表达它们。 什么是算法？ 我们将从最直观的定义出发，解释算法为何重要，以及它们在计算机科学中的地位。我们会探讨算法的特性，如有限性、确定性、可行性、输入和输出。通过生活中的例子，如烹饪食谱、导航路线，来形象地说明算法的本质。 算法的表示方法： 算法并非代码的同义词。在实现之前，我们需要一种通用的语言来描述算法的逻辑。本部分将介绍几种主要的算法表示方法： 自然语言描述： 利用日常语言清晰地阐述算法的步骤。虽然直观，但容易产生歧义，需要严谨的表述。 流程图： 以图形化的方式展示算法的执行流程，直观易懂，适合表示控制流。我们将学习各种流程图符号的含义和用法。 伪代码： 一种介于自然语言和具体编程语言之间的描述方式。它兼具自然语言的易读性和编程语言的结构性，是算法设计和交流的理想工具。我们将通过实例演示如何编写有效的伪代码。 算法的效率分析： 好的算法不仅能解决问题，还能高效地解决问题。我们不能仅仅满足于“能运行”，更要追求“运行得快，占用的资源少”。本部分将引入算法效率分析的核心概念： 时间复杂度： 衡量算法执行时间随输入规模增长的变化趋势。我们将学习如何使用大 O 记法（O-notation）来表示时间复杂度，理解 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²) 等常见时间复杂度的含义及其性能差异。 空间复杂度： 衡量算法执行过程中所需的额外存储空间随输入规模增长的变化趋势。同样，我们将学习如何使用大 O 记法来分析空间复杂度。 渐进分析： 理解我们为什么关注“随输入规模增长的趋势”，以及为什么忽略常数因子和低阶项。 C 语言入门回顾： 为了更好地实现和理解算法，对 C 语言基础知识的掌握是必不可少的。本部分将快速回顾 C 语言中的核心概念，包括： 基本数据类型： `int`, `float`, `char`, `double` 等。 变量与常量： 声明、初始化和使用。 运算符与表达式： 算术、关系、逻辑、赋值运算符等。 控制流语句： `if-else`, `switch`, `while`, `for` 循环。 函数： 定义、调用、参数传递、返回值。 指针： 地址、解引用、指针运算，这是 C 语言的核心，也是高效实现许多数据结构和算法的关键。 数组： 一维、多维数组的声明与访问。 通过本部分的学习，读者将具备理解算法描述、分析算法效率，并用 C 语言初步实现简单算法的能力。 第二部分：数据的组织——数据结构精讲 算法的效率很大程度上取决于数据的组织方式。数据结构，就是用来组织和存储数据的方式，它直接影响到算法的执行效率。本部分将深入探讨各种基本且重要的数据结构。 线性数据结构： 按照线性顺序存储数据。 数组（Array）： 再次深入探讨数组的特性，包括随机访问的优势和插入/删除的劣势。我们将学习如何通过 C 语言动态分配数组（`malloc`, `calloc`, `realloc`, `free`）来处理大小不确定的数据。 链表（Linked List）： 介绍单向链表、双向链表和循环链表的结构。我们将学习如何通过指针来连接节点，实现灵活的插入和删除操作，以及在 C 语言中实现这些链表。 栈（Stack）： 理解 LIFO (Last-In, First-Out) 的原则。我们将学习如何使用数组或链表来实现栈，并探讨栈在函数调用、表达式求值等方面的应用。 队列（Queue）： 理解 FIFO (First-In, First-Out) 的原则。我们将学习如何使用数组或链表来实现队列，并探讨队列在任务调度、广度优先搜索等方面的应用。 非线性数据结构： 数据元素之间不再是简单的线性关系。 树（Tree）： 二叉树（Binary Tree）： 介绍二叉树的基本概念、遍历方式（前序、中序、后序）。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 理解 BST 的特性，即左子节点小于父节点，右子节点大于父节点。我们将学习 BST 的查找、插入和删除操作。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 简要介绍 AVL 树或红黑树的概念，理解它们如何通过自平衡来保证搜索效率。 图（Graph）： 图的定义与表示： 介绍顶点、边、有向图、无向图、加权图等概念。我们将学习如何使用邻接矩阵和邻接表来表示图。 图的遍历： 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）： 讲解 DFS 的原理和应用，如连通性判断、拓扑排序等。 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）： 讲解 BFS 的原理和应用，如最短路径（无权图）。 哈希表（Hash Table）： 哈希函数： 介绍如何设计一个好的哈希函数，将键映射到数组索引。 冲突解决方法： 链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing）。 查找、插入、删除操作： 分析哈希表的平均和最坏情况性能。 本部分将重点关注 C 语言中这些数据结构的实现细节，包括结构体定义、指针的使用、内存管理等，让读者不仅理解数据结构的概念，更能亲手用 C 语言构建它们。 第三部分：高效的解决之道——经典算法详解 掌握了数据结构，我们便有了处理数据的“容器”。而算法，则是操作这些容器、解决问题的“工具箱”。本部分将深入探讨一系列经典且实用的算法。 排序算法： 将无序数据排列成有序状态，是许多其他算法的基础。 简单排序： 冒泡排序（Bubble Sort）： 理解其简单但效率较低的原理。 选择排序（Selection Sort）： 学习其选择最小/最大元素的策略。 插入排序（Insertion Sort）： 掌握其在部分有序序列上的高效性。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）： 深入理解分治策略和枢轴（pivot）的选择，分析其平均 O(n log n) 的时间复杂度。 归并排序（Merge Sort）： 学习其分治和合并的思路，以及稳定的排序特性。 其他排序： 简要介绍堆排序、计数排序、桶排序等，了解它们适用的场景。 查找算法： 在数据集中寻找特定元素。 顺序查找（Linear Search）： 最简单的查找方式。 二分查找（Binary Search）： 针对有序数组，学习其对数级的时间复杂度。 字符串匹配算法： 在一个文本中查找特定模式串。 朴素匹配算法（Brute-Force String Matching）： 最直观的匹配方式。 KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）： 学习其如何利用模式串的失配信息避免重复比较，实现线性时间复杂度。 图算法： 最短路径算法： Dijkstra 算法： 求解单源最短路径（非负权）。 Floyd-Warshall 算法： 求解所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法： Prim 算法： 贪心策略求解最小生成树。 Kruskal 算法： 另一种贪心策略求解最小生成树。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 在每一步选择局部最优解，期望得到全局最优解。我们将通过一些经典问题（如活动选择问题）来理解贪心算法的设计思路和适用条件。 分治算法（Divide and Conquer Algorithms）： 将问题分解为若干个规模较小的子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解。快速排序、归并排序等都属于分治算法。 动态规划（Dynamic Programming）： 解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。我们将学习如何识别动态规划问题，定义状态转移方程，并用 C 语言实现。典型例子包括斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等。 本部分将通过大量的 C 语言代码示例，详细演示每种算法的实现过程，并结合实例分析其性能。 第四部分：算法进阶与实践 在前三部分的基础上，本部分将进一步拓展算法的视野，介绍一些更高级的算法思想和应用，并引导读者将所学知识应用于实际问题。 回溯算法（Backtracking Algorithms）： 一种通过探索所有可能的解来找出满足条件的解的算法。常用于解决组合问题，如 N 皇后问题、迷宫寻路等。 搜索算法进阶： A 搜索算法： 一种启发式搜索算法，常用于路径查找，在游戏 AI 和机器人导航中应用广泛。 分支限界法（Branch and Bound）： 结合了 DFS 和 BFS 的思想，用于求解最优解问题，通过剪枝来提高效率。 随机化算法（Randomized Algorithms）： 利用随机性来设计算法，有时可以获得比确定性算法更好的平均性能。例如，快速排序中的随机选择枢轴。 近似算法（Approximation Algorithms）： 对于 NP-hard 问题，我们可能无法在多项式时间内找到精确解，此时可以设计近似算法来找到一个接近最优解的解。 算法复杂度类（Complexity Classes）： 简要介绍 P 类问题、NP 类问题、NP 完备问题等概念，帮助读者理解计算复杂性理论的基本框架。 实际应用案例分析： 文件压缩算法： 如 Huffman 编码。 图算法在社交网络分析中的应用： 如找出最远的朋友、推荐算法等。 数据结构在数据库索引中的应用： 如 B-tree。 编程实践与优化： 代码调试技巧： 如何有效地发现和修复 bug。 算法性能调优： 除了选择合适的算法，如何在 C 语言层面进一步优化代码，例如利用位运算、缓存友好性等。 leetcode 风格的题目练习： 引导读者如何刷题，理解不同算法在特定问题上的应用。 本书的宗旨是让读者不仅“知其然”，更要“知其所以然”。我们力求通过详实的内容、清晰的逻辑和丰富的 C 语言实现，帮助读者建立起一套完整而扎实的算法知识体系。学习算法，就是学习如何用 C 语言去解决现实世界中的各种问题，它将为你的编程之路打下坚实的基础，为你开启通往更广阔计算世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始是被“按需印刷”这个标签吸引来的，感觉挺新颖的，也意味着这本书是专门针对读者需求制作的，应该会比较用心。读了之后，果然没有让我失望！这本书对于算法理论的讲解，真的是做到了“润物细无声”。它不像某些理论书那样，上来就给你堆一堆数学公式，让人望而生畏。作者的文字风格非常平实，但又充满智慧。他总是能用最简单易懂的方式，把最复杂的概念讲清楚。比如，在讲解“分治”思想时，他没有直接讲“分而治之”，而是从一个简单的例子开始，比如把一个大任务分解成几个小任务，然后分别解决，最后再把结果合并。这种生活化的比喻，让我一下子就明白了分治的核心思想。而且，这本书对算法的分析也做得非常到位，不仅仅是时间复杂度和空间复杂度，还包括了一些更深层次的分析，比如算法的稳定性、原地性等等。这些都是在实际项目中非常重要的考量因素。我之前在工作中，也遇到过一些需要优化算法的场景，但总是抓不住重点，现在看了这本书，我有了更清晰的思路，知道从哪些方面去入手进行优化。总的来说，这本书的理论部分，既有深度，又不失广度，而且讲解方式非常灵活，能够适应不同水平的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这种在实际项目中经常需要处理复杂数据结构的开发者来说，简直是一本“宝藏”。我之前在工作中遇到过一些棘手的数据处理问题，虽然知道有各种数据结构可以解决，但总是凭感觉去选择，效率不高，而且代码也写得比较混乱。这本书的出现，彻底改变了我的困境。作者在介绍各种数据结构时，不仅仅是讲解它们的理论定义，更重要的是阐述了它们在实际应用中的优势和适用场景。比如，在讲解哈希表时，作者详细分析了它的查找、插入、删除的时间复杂度，并给出了C语言的多种实现方式，包括如何处理哈希冲突，这一点对我来说非常有帮助，因为在实际项目中，哈希冲突的处理是常见的难点。他还提到了B树、B+树等在数据库和文件系统中的应用，虽然书中没有深入实现，但他的讲解让我对这些高级数据结构有了初步的认识，也知道未来可以往哪个方向深入学习。我尤其喜欢作者对图结构讲解的部分，他用生动的图示和C语言代码，详细讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用，以及如何用邻接矩阵和邻接表来表示图，并分析了它们各自的优缺点。这让我理解了为什么在不同的场景下，会选择不同的图表示方法。这本书不仅仅是理论知识的堆砌，它更多的是将理论与实践紧密结合，让我能够学以致用，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“算法”部分，真的是让我看到了算法的“艺术”。作者不仅仅是把各种算法的实现过程呈现出来，更重要的是，他教会了我如何去“思考”算法。他会引导读者去分析算法的内在逻辑，去发现其中的规律，去优化算法的效率。比如，在讲解动态规划时，作者没有直接给出DP的套路，而是通过一个实际问题，一步步地引导读者去思考如何将大问题分解成子问题，如何定义状态，以及如何找到状态转移方程。这种“引导式”的学习方法，让我不仅仅是学会了某个算法，更重要的是学会了如何去“创造”算法。我还特别喜欢作者在讲解图算法时，对不同图表示方法（邻接矩阵、邻接表）的比较，以及它们在不同算法（如Dijkstra算法、Floyd算法）中的应用。这让我对图算法有了更全面的认识，也知道如何在实际项目中选择最合适的图表示方法。这本书不仅仅是技术手册，更像是一本关于算法思维的启蒙书，它让我从一个“代码的搬运工”，逐渐成长为一个“算法的思考者”。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法：C语言实现（第1～4部分）：基础知识、数据结构》最让我印象深刻的一点，就是它对“数据结构”的讲解真的是深入浅出。我之前学习数据结构，总是觉得概念很多，而且和实际应用之间总感觉有点距离。但是，这本书通过C语言的实现，把这些抽象的概念变得具体而生动。作者在讲解链表的时候，不仅仅是定义了节点和指针，还详细演示了如何在C语言中进行节点的插入、删除、查找等操作，以及如何处理链表的边界条件。这让我对链表的理解，从“知道是什么”上升到了“能够熟练使用”。对于树结构，作者讲解了二叉树、平衡二叉树（AVL树、红黑树）、B树等，并用C语言代码展示了它们的构建和基本操作。我尤其喜欢他对二叉搜索树的讲解，他不仅展示了如何进行查找、插入、删除，还解释了为什么在某些情况下，二叉搜索树的性能会下降，以及如何通过平衡二叉树来解决这个问题。他还提到了堆（Heap）这个重要的数据结构，并用C语言代码实现了最大堆和最小堆，这对于理解优先队列等应用非常有帮助。总的来说，这本书在数据结构这块，给了我非常扎实的实践基础，让我能够真正掌握这些工具，并在实际项目中得心应手。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的C语言实现部分做得非常出色！我之前学算法的时候，很多时候都是看伪代码或者其他语言的实现，总感觉隔了一层。但这本直接用C语言来讲解，简直太友好了。我可以直接把代码复制粘贴到我的开发环境中去运行，然后一步步调试，观察数据的变化，感受算法的执行过程。作者的代码风格也很规范，清晰易懂，注释也十分到位，即使是一些比较复杂的算法，也能通过他的代码和讲解，很快地理解其精髓。我最喜欢的是它对递归和分治算法的讲解，作者用了几个非常经典的例子，比如斐波那契数列、汉诺塔，并通过C语言代码清晰地展示了递归调用的栈帧变化，这对于理解递归的原理至关重要。我还特别注意到了作者在介绍动态规划时，他并没有直接抛出DP公式，而是先通过一个简单的子问题，然后逐步扩展到原问题，引导读者自己去发现状态转移方程。这种“引导式”的学习方式，让我感觉自己像个侦探，在解开一个个算法的谜题。而且，这本书不仅仅是教你如何实现算法，更重要的是教会你如何思考算法，如何分析算法的优缺点，如何根据具体场景选择最合适的算法。这一点非常宝贵，对于培养一个独立解决问题的程序员来说，至关重要。我也发现，书中提供的代码很多都经过了优化，不仅仅是简单的实现，还考虑到了效率和内存使用。这让我学到了很多实际开发中的技巧，而不仅仅是纸上谈兵。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是我学习C语言算法的一个重要转折点！我之前一直觉得C语言是比较底层的语言，用它来写算法可能显得比较笨重，而且容易出错。但是，看了这本书之后，我彻底改变了看法。作者用C语言实现各种经典算法，并且代码写得非常精炼、高效，同时又不失可读性。他巧妙地利用C语言的指针、结构体等特性，将复杂的算法逻辑清晰地表达出来。例如，在实现链表相关的算法时，作者对指针的使用非常熟练，让我看到了C语言在动态内存管理和数据结构实现方面的强大之处。他还讲解了如何使用结构体来定义节点，以及如何通过指针连接节点，构建各种链表结构，比如单链表、双链表、循环链表。这比我之前看过的其他语言的实现，更能让我深入理解底层原理。而且，书中对内存分配和释放的讲解也非常细致，这对于C语言初学者来说非常重要，避免了很多潜在的内存泄漏和野指针的问题。我还注意到，作者在讲解过程中，会时不时地提醒读者注意一些C语言的细节，比如数组越界、类型转换等，这些都是在实际编程中容易犯的错误。这本书就像一位经验丰富的导师，手把手地教我如何用C语言写出高质量的算法代码。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是，我不再害怕写算法了！我曾经以为算法是很神秘、很困难的东西，只有那些数学天才才能掌握。但是，这本书彻底颠覆了我的认知。作者用通俗易懂的语言，结合我熟悉的C语言，将复杂的算法变得清晰明了。我发现，很多算法的背后，都蕴含着非常巧妙的逻辑和思想。这本书不仅仅是教会我如何“实现”算法，更重要的是教会我如何“理解”算法，如何“运用”算法。我开始能够自己去分析问题，然后选择合适的算法来解决。我甚至尝试着去修改和优化书中的代码，来适应我自己的项目需求。这本书的陪伴，让我感觉自己不再孤单地在算法的海洋里摸索，而是有了一位经验丰富的向导。它让我看到了算法的无限可能，也让我对自己的编程能力有了更强的信心。我非常推荐这本书给所有想要提升编程技能，或者对算法感兴趣的朋友。它不仅仅是一本书，更是一份宝贵的财富，一份能够让我受益终生的礼物。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书的“基础知识”部分，真的是为我打下了坚实的基础。我之前虽然接触过C语言，但对于一些底层的概念，比如内存模型、数据类型、运算符优先级等等，理解得并不是那么透彻。这本书在讲解算法之前，花了不少篇幅来回顾和梳理C语言的基础知识，并且是和算法紧密结合的。比如，在讲解数组和指针时，作者就结合了快速排序等算法，来演示数组和指针在算法实现中的重要性。这让我发现，原来很多算法的实现，都离不开对C语言底层细节的理解。作者的讲解非常细致，他会解释每一个概念的原理，以及它在实际应用中的影响。比如，在讲解位运算时，作者就通过一些巧妙的算法技巧，展示了位运算在提高代码效率方面的作用。这让我对C语言有了更深层次的认识，也更加体会到了C语言的精妙之处。而且，这本书的语言风格非常亲切，就像一位老朋友在循循善诱，没有丝毫的说教感。这让我能够更轻松地进入学习状态，并且保持高度的学习热情。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法：C语言实现（第1～4部分）：基础知识、数据结构》简直是给我打开了一个全新的编程世界！我一直觉得算法是计算机科学的灵魂，但很多理论书读起来就像天书一样，枯燥乏味，难以理解。这本就不一样了，它用C语言这种我比较熟悉的语言作为载体，把抽象的概念一步步落地，看得我心潮澎湃。刚开始接触基础知识部分，我就被作者的讲解方式深深吸引。他不是简单地罗列公式和定义，而是通过一个个生动形象的例子，将算法的思想巧妙地融入其中。比如，在讲排序算法时，他没有直接给出代码，而是先用一个生活中的场景，比如整理书架，来类比插入排序，让你在潜移默化中理解其原理。接着，再用C语言代码实现，并配以详细的注释，解释每一行代码的作用，以及它如何对应前面讲解的逻辑。这种循序渐进的学习方式，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动探索和构建。而且，作者非常注重算法的效率分析，比如时间复杂度和空间复杂度，他会用图表和具体的计算过程来展示不同算法的优劣，这对于我这种追求极致性能的程序员来说，简直是福音。我曾经尝试过其他算法书籍，但总是在理解层面停滞不前，这本书就像一座桥梁，连接了理论和实践，让我真正体会到了算法的魅力。而且，它涵盖了从基础到进阶的多个层面，即使是初学者也能找到切入点，而有一定基础的读者也能从中获得更深入的理解和启发。我尤其喜欢它对数据结构部分的讲解，链表、栈、队列、树、图……这些曾经让我头疼的概念，在这本书里变得清晰明了。作者不仅仅是给出代码，更重要的是解释了每种数据结构的适用场景和优缺点，以及如何通过C语言高效地实现它们。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排和内容深度，真的是太让我惊喜了！它非常合理地将算法分成了“基础知识”、“数据结构”、“算法实现”、“算法分析”等等部分，并且层层递进。我之前学习其他算法书，经常会遇到一个问题，就是概念和代码之间存在断层，或者理论深度不够，导致无法真正理解。这本书却很好地解决了这个问题。它从最基础的C语言知识开始，逐步引入数据结构，然后用C语言实现各种经典算法，最后再进行效率分析。这种结构化的学习方式，让我感觉自己就像在搭积木，每一步都稳固而扎实。而且，我发现，作者在讲解每一个算法时，都会给出多种实现方式，并对它们的优缺点进行比较，这让我能够更全面地理解同一个算法的不同实现思路。我尤其喜欢书中对一些高级数据结构和算法的介绍，比如斐波那契堆、Splay树等，虽然不是深入讲解，但已经足够让我开阔视野，了解算法领域的最新进展。总的来说，这本书的内容非常全面，既适合初学者打基础，也能够满足有一定基础的开发者深入学习的需求。