内容简介
《编程语言基础:C语言》通过大量实例,深入浅出地介绍了C语言的各种数据类型,运算符,表达式;结构化程序设计语句;函数的概念和用法;编译预处理命令;位运算;文件的操作;算法的基本表示方法及结构化程序设计方法。
《编程语言基础:C语言》的特点是不仅详细介绍了C语言中各个概念,而且在每个知识点后都配套有实例讲解,详细描述C语言中各个概念的实际应用及注意点,非常实角,方便读者模拟实践。
内页插图
目录
模块1 C语言基础
任务1 C语言简介
任务2 C语言基础知识
任务3 C语言的格式和结构特点
任务4 C语言程序的基本结构及开发过程
任务5 C语言上机操作
习题
模块2 基本数据类型与顺序程序设计
任务1 常量和变量
任务2 C语言的基本数据类型
任务3 C语言的运算符和表达式
任务4 赋值语句
任务5 数据的输入
任务6 数据的输出
任务7 常用的数学函数
任务8 结构化程序设计
习题
模块3 控制语句
任务1 语句概述
任务2 if语句
任务3 条件运算符和条件表达式
任务4 switch语句
任务5 循环语句
任务6 break语句与continue语句
习题
模块4 数组
任务1 一维数组
任务2 二维数组
任务3 字符数组及字符串处理函数
习题
模块5 函数
任务1 函数概述
任务2 函数的调用
任务3 函数的参数传递
任务4 函数的返回与返回值的传递
任务5 用数组作为函数参数
任务6 字符串参数的传递
任务7 变量的作用域和生存期
习题
第6章 结构体
任务1 结构体
任务2 结构体变量的定义
任务3 结构体变量的引用与初始化
任务4 结构体数组
习题
模块7 指针
任务1 指针的概念
任务2 指向简单变量的指针
任务3 指针与数组
任务4 指向字符串的指针变量
任务5 指向函数的指针变量
任务6 指针变量作为函数参数
任务7 指向结构体变量的指针
习题
模块8 文件
任务1 文件的定义和分类
任务2 文件的打开与关闭
任务3 文件的读写
习题
附录C 语言的错误和警告信息
参考答案
精彩书摘
1.5.4连接目标文件
连接目标文件的目的就是要生成最终的可执行文件。启动Turbo C后,把要连接的C源程序调入Turbo c环境(接Alt+F组合键再按L键,输入文件名如aa.c),按Alt+C组合键,出现编译Compile菜单,按L键,这时如果程序(如aa.c)的目标文件已存在,即开始连接过程,生成可执行文件(如aa.exe)。否则要先进行编译,生成目标文件后再连接。
按Alt+C组合键出现编译(Compile)菜单后,按M或B键也可以进行链接生成可执行文件,但这两个功能不论目标文件存在与否,最终都能生成可执行文件,它们可同时完成编译和连接过程。
1.5.5运行程序
经过上述的C语言程序的编辑、编译、链接,在磁盘上产生了一个可执行文件(如aa.exe)。这时在操作系统提示符下输入可执行文件名,即可得到程序的运行结果。如:
A>aa(回车)或
C>aa(回车)
上面介绍了一个程序开发的完整过程,在一般情况下,要遵循上面的步骤。但Turbo c还提供了不进行编译和连接而直接执行程序的功能,按Alt+R组合键,再按R键,程序即可运行。其实这种运行也包含了编译和连接过程,它也生成目标文件和执行文件,并把它们保存到磁盘上。
在用Turbo c集成开发环境开发程序的过程中,编辑、编译、连接、执行这四个步骤是相互独立的。把编辑好的程序保存在磁盘上,可以在以后进行编译、连接、也可以在编译完成后,退出Turbo C,以后再进行连接。
……
前言/序言
C语言是近年来在国内外得到迅速推广应用的一种计算机语言,它以其丰富灵活的控制和数据结构,简洁而高效的语句表达、清晰的程序结构、良好的移植性、较小的时空开销,已被广泛的应用于系统软件和应用软件的开发中。
同时,C语言是一门实践性很强的学科,通过学习本课程,学生能够比较熟练地掌握C语言的语法规则,能够掌握一些较为简单的算法,并初步积累编程经验,自己解决一些比较简单的程序课题。
本书通过大量实例,深入浅出地介绍了C语言的各种数据类型,运算符,表达式;结构化程序设计语句;函数的概念和用法;编译预处理命令;位运算;文件的操作;算法的基本表示方法及结构化程序设计方法。
本书的特点是不仅详细介绍了C语言中各个概念,而且在每个知识点后都配套有实例讲解,详细描述C语言中各个概念的实际应用及注意点,非常实用,方便读者模拟实践。
本书适合中等职业学校中的没有编程基础的C语言初学者;正在学习C语言基础或深人了解数据结构的用户也可以阅读;对于开发人员,本书也可以作为参考手册。
由于编者编写时间仓促、学识有限,书中难免有构思不当或谬误之处,敬请广大师生批评指正。
《数据结构与算法:原理、实现与应用》 一、 前言 在计算机科学领域,无论是解决复杂问题的严谨思维,还是高效处理海量数据的策略,数据结构与算法都是不可或缺的基石。它们如同建筑的骨架与血脉,决定着软件系统的效率、可维护性和扩展性。本书旨在深入浅出地剖析数据结构与算法的核心概念,揭示其背后的数学原理,并展示如何将其有效地应用于实际编程场景。我们相信,掌握了扎实的数据结构与算法知识,将极大地提升您的编程功力,让您能够从容应对各种技术挑战,构建出性能卓越、稳定可靠的软件系统。 二、 数据结构:信息的组织与管理 数据结构是计算机存储、组织和管理数据的方式,它直接影响着算法的设计和执行效率。本书将系统地介绍各类经典数据结构,并从其设计思想、实现细节、优缺点以及适用场景等多个维度进行阐述。 1. 线性结构: 数组 (Array): 作为最基本的数据结构,数组提供了连续的内存空间,允许通过索引快速访问元素。我们将探讨一维数组、多维数组的存储原理,以及它们在数据检索、存储等方面的应用。同时,也会分析数组在插入和删除操作上的时间复杂度限制。 链表 (Linked List): 与数组的固定长度和连续存储不同,链表通过节点间的指针连接,具有动态内存分配和高效插入删除的优点。我们将详细介绍单向链表、双向链表、循环链表的设计与实现,并通过具体示例展示它们在动态数据管理中的优势。 栈 (Stack): 遵循“后进先出”(LIFO)原则的栈,在函数调用、表达式求值、括号匹配等场景中发挥着重要作用。本书将通过链式栈和顺序栈的实现,深入理解其操作过程和应用。 队列 (Queue): 遵循“先进先出”(FIFO)原则的队列,是处理任务调度、缓冲区等问题的理想选择。我们将探讨顺序队列和链式队列的实现,并展示它们在广度优先搜索(BFS)等算法中的应用。 2. 非线性结构: 树 (Tree): 树状结构模拟了现实世界中的层级关系,在文件系统、组织结构、数据库索引等领域有着广泛应用。 二叉树 (Binary Tree): 每节点最多有两个子节点的树,是许多更复杂树结构的基础。我们将介绍二叉树的遍历(前序、中序、后序)、线索二叉树等概念。 二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST): 具有有序特性的二叉树,支持高效的查找、插入和删除操作。我们将分析其平均和最坏情况下的时间复杂度,并引入平衡二叉搜索树(如AVL树、红黑树)来解决其在极端情况下的性能退化问题。 堆 (Heap): 一种特殊的完全二叉树,满足堆的性质(最大堆或最小堆)。我们将深入探讨堆排序的原理,以及堆在优先队列等数据结构中的应用。 B树与B+树: 主要用于磁盘存储系统,如数据库和文件系统,它们通过减少磁盘I/O来提高查询效率。我们将介绍其结构特性以及在大型数据管理中的重要性。 图 (Graph): 图由顶点和边组成,能够表示任意的节点间关系,是网络分析、社交关系、地图导航等问题的核心模型。 图的表示: 我们将学习邻接矩阵和邻接表这两种主要的图表示方法,并分析它们各自的优缺点。 图的遍历: 深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是图的基本遍历算法,本书将详细讲解它们的实现过程及在连通性判断、最短路径等问题中的应用。 最短路径算法: Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法等,用于求解图中的单源最短路径或所有顶点对最短路径。 最小生成树算法: Prim算法和Kruskal算法,用于在连通图中找到权重之和最小的生成树。 哈希表 (Hash Table): 通过哈希函数将键映射到存储位置,实现近乎常数时间的查找、插入和删除。我们将深入探讨哈希函数的选择、冲突解决方法(如链地址法、开放地址法)以及其在字典、缓存等场景中的强大威力。 三、 算法:解决问题的步骤与策略 算法是解决特定问题的一系列清晰、有穷的指令。本书将不仅介绍各种经典算法,更重要的是引导读者理解算法的设计思想,掌握分析算法效率的方法。 1. 算法设计基础: 分治法 (Divide and Conquer): 将大问题分解为若干个规模较小但相似的子问题,递归地解决子问题,然后合并子问题的解。我们将以经典的归并排序、快速排序为例,深入理解分治法的应用。 动态规划 (Dynamic Programming): 通过将问题分解为重叠子问题,并存储子问题的解来避免重复计算。我们将学习如何识别动态规划问题,以及如何设计递推关系式,并通过背包问题、最长公共子序列等经典案例进行实践。 贪心算法 (Greedy Algorithm): 在每一步选择当前看起来最优的解,期望最终能够得到全局最优解。我们将分析贪心算法的适用条件,并通过活动选择问题、最小生成树算法等进行说明。 回溯算法 (Backtracking): 一种通过试探性地搜索解空间来寻找问题所有解的算法。当发现当前路径无法得到解时,会“回溯”到上一步,尝试其他选择。我们将通过N皇后问题、数独求解等问题来理解回溯算法的精髓。 2. 算法分析: 时间复杂度与空间复杂度: 学习如何使用大O符号(O)、大Ω符号(Ω)和大Θ符号(Θ)来衡量算法在最坏、最好和平均情况下的执行时间和所需存储空间。 递归与迭代: 理解递归和迭代两种不同的编程范式,以及它们之间的转换关系,并分析各自的效率特点。 复杂度类:P类问题、NP类问题: 介绍可解问题与难解问题的概念,理解P类问题、NP类问题及其与NP完全问题的关系,为解决更复杂的问题提供理论指导。 3. 排序算法: 简单排序: 冒泡排序、选择排序、插入排序。虽然效率不高,但它们是理解排序原理的入门。 高级排序: 快速排序、归并排序、堆排序。它们通常具有O(n log n) 的平均时间复杂度,是实际应用中的主流排序算法。 其他排序: 计数排序、桶排序、基数排序。这些非比较排序算法在特定数据条件下可以实现线性时间复杂度。 4. 查找算法: 线性查找: 遍历整个数据集查找目标元素。 二分查找: 在有序数据集上进行高效查找,时间复杂度为O(log n)。 哈希查找: 基于哈希表实现的查找,平均时间复杂度接近O(1)。 四、 实践与应用 理论知识的掌握需要通过实践来巩固和升华。本书将提供大量的编程示例和练习,引导读者将所学的数据结构和算法应用于实际问题。 示例驱动: 每个数据结构和算法的讲解都将伴随清晰的代码实现,读者可以通过阅读和运行代码来加深理解。 问题导向: 书中设计了具有挑战性的编程练习,覆盖了数据结构和算法在各种领域的应用,如字符串处理、图搜索、路径规划、数据压缩、缓存设计等。 性能优化: 通过对比不同数据结构和算法在相同问题上的性能表现,引导读者学会选择最适合的工具来解决实际问题,并理解优化算法和数据结构的重要性。 面向对象设计: 在代码实现中,我们鼓励采用面向对象的思想,将数据结构封装成类,并提供清晰的接口,便于复用和维护。 五、 总结 《数据结构与算法:原理、实现与应用》是一本致力于为读者打下坚实计算机科学基础的著作。我们相信,通过系统学习本书内容,您将能够: 深刻理解 核心数据结构的内在逻辑和适用场景。 熟练掌握 经典算法的设计思想与实现技巧。 学会 分析算法的时间复杂度和空间复杂度,评估其效率。 能够 将所学知识灵活应用于解决实际编程问题,编写出高效、健壮的代码。 无论是初学者希望构建扎实的编程功底,还是有经验的开发者希望提升技术水平,本书都将是您宝贵的学习伙伴。让我们一起踏上探索数据结构与算法奥秘的旅程,开启更广阔的编程世界!