計算機科學叢書：C程序設計語言（第2版·新版） 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

産品特色

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　　《計算機科學叢書：C程序設計語言（第2版·新版）》講述深入淺齣，配閤典型例證，通俗易懂，實用性強，適閤作為大專院校計算機專業或非計算機專業的C語言教材，也可以作為從事計算機相關軟硬件開發的技術人員的參考書。《計算機科學叢書：C程序設計語言（第2版·新版）》原著即為C語言的設計者之一Dennis M.Ritchie和著名的計算機科學傢Brian W.Kernighan閤著的一本介紹C語言的經典著作。我們現在見到的大量論述C語言程序設計的教材和專

內容簡介

　　《計算機科學叢書：C程序設計語言（第2版·新版）》是由C語言的設計者Brian W.Kernighan和Dennis M.Ritchie編寫的一部介紹標準C語言及其程序設計方法的專業性經典著作。全麵、係統地講述瞭C語言的各個特性及程序設計的基本方法，包括基本概念，類型和錶達式、控製流、函數與程序結構、指針與數組、結構、輸入與輸齣、UNIX係統接口、標準庫等內容。

作者簡介

　　Brian W.Kernighan，貝爾實驗室計算科學研究中心高級研究人員，知名的計算機科學傢。他參加瞭UNIX係統、C語言、AWK語言和許多其他係統的開發，同時齣版瞭許多在計算機領域具有影響的著作，如《The C Proguamming Language》、《The Elementsof Programming Style》等。

目錄

齣版者的話
專傢指導委員會
中文版序
譯者序
校譯者簡介
序
第1版序
引言
第1章 導言
1.1 入門
1.2 變量與算術錶態式
1.3 for語句
1.4 符號常量
1.5 字符輸入/輸齣
1.6 數組
1.7 函數
1.8 參數——傳值調用
1.9 字符數組
1.10 外部變量與作用域
第2章 類型、運算符與錶達式
2.1 變量名
2.2 數據類型及長度
2.3 常量
2.4 聲明
2.5 算術運算符
2.6 關係運算符與邏輯運算符
2.7 類型轉換
2.8 自增運算符與自減運算符
2.9 按位運算符
2.10 賦值運算符與錶達式
2.11 條件錶達式
2.12 運算符優先級與求值次序
第3章 控製流
3.1 語句與程序塊
3.2 if-else語句
3.3 else-if語句
3.4 switch語句
3.5 whil循環與for特環
3.6 do-while循環
3.7 break語句與continue語句
3.8 goto語句與標號
第4章 涵數與程序結構
第5章 指針與數組
第6章 結構
第7章 輸入與輸齣
第8章 UNIX係統接口
附錄A 參考手冊
附錄B 標準庫
附錄C 變更小結
索引

前言/序言

《算法導論》 內容簡介 《算法導論》（Introduction to Algorithms）是算法領域的一部經典巨著，由麻省理工學院的Charles E. Leiserson、Thomas H. Cormen、Ronald L. Rivest和Clifford Stein閤著。這本書以其嚴謹的數學分析、廣泛的算法覆蓋以及清晰易懂的講解而聞名，是計算機科學專業學生和算法研究者的必備參考書。 本書旨在係統地介紹計算機科學的核心領域之一——算法。算法是解決計算問題的步驟或過程，是構建高效、可擴展軟件係統的基石。理解算法的原理、設計方法、分析技巧以及實現方式，對於任何希望深入理解計算本質、解決復雜計算挑戰的人來說都至關重要。 《算法導論》全書共分為六大部分，涵蓋瞭從基礎概念到高級主題的廣泛內容。 第一部分：基礎知識 這部分內容為讀者打下堅實的理論基礎，介紹算法設計的必備工具和概念。 第1章：算法導論 本章首先定義瞭什麼是算法，以及算法在計算機科學中的重要性。 介紹瞭算法的五個重要特徵：有窮性、確定性、可行性、輸入和輸齣。 強調瞭算法分析的重要性，解釋瞭為什麼我們需要分析算法的效率。 引入瞭漸進記號（O、Ω、Θ），這是一種描述算法運行時間（或空間復雜度）增長趨勢的數學工具，允許我們在不關心具體硬件和常數因子的情況下，比較算法的性能。 初步討論瞭算法設計的策略，為後續章節做鋪墊。 第2章：求和 本章深入探討瞭求和（Summations）的數學技術，這是分析許多算法（尤其是涉及循環和遞歸的算法）時不可或缺的工具。 介紹瞭算術級數、幾何級數等常見級數的求和公式。 講解瞭如何使用數學歸納法來證明關於級數的性質和算法的正確性。 通過例子展示瞭如何將算法的運行時間轉化為求和的形式，並利用數學工具進行求解。 第3章：不等式 本章聚焦於不等式（Inequalities）在算法分析中的應用。 講解瞭各種不等式的性質和變換，包括加法、減法、乘法、除法以及指數和對數運算。 演示瞭如何利用不等式來界定算法的運行時間，例如證明一個算法的運行時間不會超過某個上限（O記號），或者不會低於某個下限（Ω記號）。 強調瞭理解不等式對於精確分析算法性能的重要性。 第4章：分治法 本章詳細介紹瞭分治法（Divide and Conquer）這一重要的算法設計策略。 分治法的核心思想是將一個大問題分解成若乾個規模更小的相同問題，遞歸地解決這些小問題，然後將它們的解閤並起來，形成原問題的解。 書中通過經典的例子，如歸並排序（Merge Sort）和最大子數組問題（Maximum Subarray Problem），生動地闡述瞭分治法的應用。 引入瞭主定理（Master Theorem），這是一個強大的工具，可以用來分析具有特定形式的遞歸方程的漸進界，從而快速確定分治算法的復雜度。 第5章：概率分析與隨機算法 本章探討瞭概率（Probability）在算法分析中的作用，並介紹瞭一類特殊的算法——隨機算法（Randomized Algorithms）。 概率分析是指通過概率模型來分析算法的平均運行時間或期望性能。這對於一些確定性分析難以處理的問題非常有幫助。 隨機算法是指在算法的執行過程中引入隨機性，例如隨機選擇輸入、隨機打亂順序等。通過引入隨機性，有時可以設計齣比確定性算法更簡單、更高效的算法。 書中講解瞭期望值（Expected Value）、方差（Variance）等概率概念，並通過諸如雇傭問題（Hiring Problem）等經典示例，展示瞭如何運用概率分析來評估隨機算法的性能。 第二部分：排序與選擇 這部分專注於數據排序和選擇問題，是計算機科學中最基礎也是最常見的問題之一。 第6章：堆與堆排序 本章介紹瞭堆（Heap）這一重要的數據結構，它是一種特殊的樹形結構，通常用數組來實現。 堆滿足堆性質：最大堆中，父節點的值大於等於其子節點的值；最小堆中，父節點的值小於等於其子節點的值。 詳細講解瞭堆的兩種基本操作：堆插入（HEAP-INSERT）和堆提取最大值（HEAP-EXTRACT-MAX）。 基於堆，本書介紹瞭高效的堆排序（Heap Sort）算法，其時間復雜度為O(n log n)。 還介紹瞭優先級隊列（Priority Queue）這一抽象數據類型，並說明如何用堆來實現它。 第7章：快速排序 本章詳細講解瞭快速排序（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，通過“劃分”（Partition）操作將待排序的序列分成兩部分，使得一部分元素都小於基準元素，另一部分元素都大於等於基準元素，然後遞歸地對這兩部分進行排序。 書中分析瞭快速排序的平均情況（O(n log n)）和最壞情況（O(n^2)）下的性能，並討論瞭如何通過隨機化等技術來降低齣現最壞情況的概率。 第8章：綫性時間排序 本章介紹瞭可以在綫性時間O(n)內完成排序的算法，這些算法通常依賴於輸入數據的特定性質。 介紹瞭計數排序（Counting Sort），它適用於元素取值範圍有限且不大的整數序列。 講解瞭桶排序（Radix Sort），它通過按位排序來處理整數序列，適用於數字位數不是特彆多的情況。 還介紹瞭基數排序（Bucket Sort）的另一種實現方式，在特定條件下也能達到綫性時間。 這些算法的齣現，展示瞭在滿足特定條件時，可以突破比較排序的O(n log n)下界。 第9章：中位數與順序統計量 本章討論瞭順序統計量（Order Statistics）的問題，即查找列錶中第k小的元素。 其中最特殊的情況是查找中位數（Median）。 書中介紹瞭一種基於快速排序思想的隨機化選擇算法（Randomized-Select），其平均時間復雜度為O(n)。 還進一步介紹瞭確定性選擇算法（Deterministic-Select），可以在O(n)的綫性時間內解決順序統計量問題，盡管其實現相對復雜。 第三部分：數據結構 這部分專注於構建和使用各種高效的數據結構，以支持更復雜的算法。 第10章：棧、隊列與鏈錶 本章迴顧並深入講解瞭三種最基本的數據結構：棧（Stack）、隊列（Queue）和鏈錶（Linked List）。 棧是一種後進先齣（LIFO）的數據結構，常用於函數調用、錶達式求值等。 隊列是一種先進先齣（FIFO）的數據結構，常用於任務調度、消息傳遞等。 鏈錶是一種動態的數據結構，其中的元素通過指針連接。本書講解瞭單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶以及循環鏈錶。 這些基本數據結構是構建更復雜數據結構和算法的基礎。 第11章：散列錶 本章詳細介紹瞭散列錶（Hash Table），也稱為散列錶或哈希錶。 散列錶是一種通過散列函數將鍵映射到值的數據結構，能夠提供平均O(1)時間的插入、刪除和查找操作。 書中講解瞭各種散列函數的設計原則，以及如何處理散列衝突，主要介紹瞭鏈地址法（Chaining）和開放地址法（Open Addressing），包括綫性探測、二次探測和雙重散列等技術。 散列錶是實現字典（Dictionary）和集閤（Set）等抽象數據類型的重要手段。 第12章：二叉搜索樹 本章介紹瞭二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST）這一基本的數據結構。 二叉搜索樹的特點是其左子樹中所有節點的值都小於根節點的值，右子樹中所有節點的值都大於根節點的值。 詳細講解瞭二叉搜索樹的查找、插入和刪除操作，其平均時間復雜度為O(log n)，但最壞情況下可能退化到O(n)。 書中還介紹瞭二叉搜索樹的多種遍曆方式（前序、中序、後序）。 第13章：平衡搜索樹 為瞭解決普通二叉搜索樹在某些情況下性能退化的問題，本章引入瞭平衡搜索樹（Balanced Binary Search Tree）。 重點講解瞭紅黑樹（Red-Black Tree），這是一種自平衡二叉搜索樹，通過特定的著色規則和鏇轉操作來保證樹的高度保持對數級彆，從而保證插入、刪除和查找等操作的最壞情況時間復雜度均為O(log n)。 書中詳細闡述瞭紅黑樹的插入和刪除操作中的顔色調整和鏇轉過程。 第14章：堆 （與第6章內容有所重疊，此處作為獨立章節介紹）本章再次強調瞭堆（Heap）作為一種優先隊列實現的重要性。 進一步深化瞭對二叉堆（Binary Heap）的理解，包括其各種操作的實現細節。 此外，還可能介紹其他類型的堆，如二項堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap），這些高級堆結構在實現某些圖算法（如Dijkstra算法的優化版本）時具有更優的漸進復雜度。 第四部分：圖算法 圖算法是計算機科學中一個龐大且至關重要的領域，用於解決網絡、路徑、連通性等問題。 第15章：圖 本章首先定義瞭圖（Graph）這一基本的數據結構，它由一組頂點（Vertices）和一組邊（Edges）組成。 介紹瞭圖的兩種常見錶示方法：鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List）。 講解瞭圖的分類，如無嚮圖、有嚮圖、加權圖等。 定義瞭圖的基本遍曆算法，如廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS）和深度優先搜索（Depth-First Search, DFS）。BFS常用於查找最短路徑（無權圖），DFS常用於拓撲排序、連通分量查找等。 第16章：圖的最小生成樹 本章聚焦於圖的最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）問題，特彆是在加權無嚮連通圖上。 最小生成樹是指包含圖中所有頂點的一棵樹，並且所有邊的權值之和最小。 詳細介紹瞭兩種經典的MST算法： Prim算法：從一個起始頂點開始，逐步嚮MST中添加權重最小的邊，直到包含所有頂點。 Kruskal算法：將所有邊按權重從小到大排序，然後依次考慮每條邊，如果添加該邊不會形成迴路，則將其加入MST。 本書還分析瞭這兩種算法的復雜度。 第17章：圖的最短路徑 本章討論圖中的最短路徑（Shortest Path）問題，包括單源最短路徑和所有頂點對最短路徑。 單源最短路徑： Dijkstra算法：適用於圖中沒有負權邊的情況，找到從一個源頂點到圖中所有其他頂點的最短路徑。 Bellman-Ford算法：可以處理圖中存在負權邊的情況，並且能夠檢測齣負權迴路。 所有頂點對最短路徑： Floyd-Warshall算法：能夠計算圖中任意兩個頂點之間的最短路徑，其時間復雜度為O(V^3)。 通過多次運行Dijkstra算法（如果邊權非負）也可以解決所有頂點對最短路徑問題。 第18章：最大流 本章介紹瞭網絡流（Network Flow）問題，其中最經典的是最大流（Maximum Flow）問題。 最大流問題是指在一個有嚮圖中，從源頂點到一個匯頂點的所有可能路徑上的流量之和的最大值。 書中講解瞭概念性的流網絡、容量、殘量網絡等。 詳細介紹瞭解決最大流問題的經典算法：Ford-Fulkerson方法及其各種實現（如Edmonds-Karp算法）。 最大流問題與許多其他問題（如二分圖匹配）有著密切的聯係。 第五部分：高級設計與分析技術 這部分內容更加深入，探討瞭更復雜和精巧的算法設計和分析技術。 第19章：動態規劃 本章深入講解瞭動態規劃（Dynamic Programming）這一強大的算法設計範式。 動態規劃適用於具有重疊子問題（Overlapping Subproblems）和最優子結構（Optimal Substructure）的問題。 核心思想是將大問題分解成若乾個子問題，先計算並存儲子問題的解，然後利用子問題的解來構建原問題的最優解。 書中通過經典例子，如背包問題（Knapsack Problem）、最長公共子序列（Longest Common Subsequence）和矩陣鏈乘法（Matrix-Chain Multiplication），生動展示瞭動態規劃的運用。 講解瞭如何識彆問題是否適閤用動態規劃解決，以及如何推導齣遞推關係式。 第20章：貪心算法 本章介紹瞭貪心算法（Greedy Algorithm），它是一種局部最優選擇策略。 貪心算法在每一步選擇中都采取在當前狀態下最好或最優（即最有利）的選擇，從而希望導緻全局優化。 書中通過活動選擇問題（Activity-Selection Problem）、霍夫曼編碼（Huffman Coding）等例子，闡述瞭貪心算法的設計思想和應用。 強調瞭理解為什麼貪心策略能夠産生最優解的證明過程，因為並非所有問題都適閤貪心算法。 第21章：攤還分析 本章深入探討瞭攤還分析（Amortized Analysis）這一分析技術，它用於分析一係列操作的總成本。 與平均情況分析不同，攤還分析考慮的是一係列操作的總成本除以操作次數，得到的“攤還成本”。這種成本允許一些昂貴的操作由許多便宜的操作來“支付”。 介紹瞭三種主要的攤還分析技術：聚閤分析（Aggregate Analysis）、會計法（Accounting Method）和勢能法（Potential Method）。 這些技術對於分析動態數據結構（如動態數組、散列錶）的性能非常有用，能夠證明其操作序列的總成本是綫性的。 第六部分：高級主題 這部分內容涉及更深入和前沿的算法主題。 第22章：字符串匹配 本章專注於字符串匹配（String Matching）問題，即在一個文本串中查找一個模式串的齣現。 介紹瞭樸素的字符串匹配算法。 詳細講解瞭更高效的算法，如： KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）：利用預處理模式串信息，避免不必要的比較，達到O(n+m)的綫性時間復雜度（n為文本長度，m為模式長度）。 Rabin-Karp算法：利用散列函數進行匹配，在平均情況下效率很高。 還可能涉及其他高級的字符串匹配技術。 第23章：計算幾何 本章介紹瞭計算幾何（Computational Geometry）的基本概念和算法。 計算幾何研究如何用算法來解決幾何問題，例如點、綫、多邊形等圖形的幾何關係和運算。 書中可能涉及諸如凸包（Convex Hull）的計算、點在多邊形內部的判斷、綫段相交的檢測等問題。 介紹瞭求解凸包的兩種常用算法：Jarvis步進法（Gift Wrapping）和Graham掃描法。 第24章：NP完備性 本章介紹瞭計算復雜性理論（Computational Complexity Theory）中的一個核心概念——NP完備性（NP-Completeness）。 介紹瞭P類問題（多項式時間內可解）和NP類問題（多項式時間內可驗證）。 解釋瞭NP-完全問題（NP-Complete）的定義：它們是NP類問題中最“難”的問題，任何NP類問題都可以歸約（Reduction）到NP-完全問題。 書中可能通過旅行商問題（Traveling Salesperson Problem）、0/1背包問題等經典NP-完全問題來闡述其概念。 強調瞭NP-完全問題的意義：如果能找到一個NP-完全問題的多項式時間算法，那麼所有NP類問題都將是多項式時間內可解的。目前，大多數計算理論傢認為NP-完全問題沒有多項式時間算法。 第25章：近似算法 鑒於許多重要問題（如NP-完全問題）可能不存在高效的精確算法，本章介紹瞭近似算法（Approximation Algorithms）。 近似算法旨在找到 NP-完全問題的“近似”最優解，其運行時間是多項式級彆的，並且保證找到的解與最優解之間的誤差在一定範圍內（近似比）。 書中可能通過集閤覆蓋問題（Set Cover）等例子，展示如何設計和分析近似算法。 總結 《算法導論》是一本內容翔實、講解深入的著作，它不僅介紹瞭各種經典算法的原理和實現，更重要的是教授瞭算法設計和分析的思想方法。通過對這本書的學習，讀者將能夠： 掌握核心算法：熟悉排序、選擇、圖遍曆、最短路徑、最小生成樹、動態規劃、貪心算法等基礎和高級算法。 提升算法設計能力：學習分治、動態規劃、貪心等多種算法設計範式。 具備嚴謹的分析能力：理解如何使用漸進記號、主定理、概率分析、攤還分析等方法來衡量算法的效率和正確性。 理解數據結構與算法的結閤：認識到高效的數據結構是實現高效算法的基礎。 接觸計算理論前沿：瞭解NP完備性、近似算法等計算復雜性理論的重要概念。 無論您是計算機科學的學生、軟件工程師，還是對算法充滿好奇的研究者，《算法導論》都將為您提供寶貴的知識和深刻的洞見，助您在計算的世界中遊刃有餘。