数据结构与算法分析c语言
这个应该说，比较适合有点c语言基础的编程初学者
学习数据结构和算法，本身就是在编程的道路上深入的学习，是有一定难度的
2. 数据结构与算法分析C语言描述课本中的这个公式是什么意思啊
f(N)就是关于N的函数，比如说f(N)=N+1，
由于你求和公式上的i是从1变换到N的，所以，这里N是一个常数，假设N=n，那么就拿上面的f(N)=N+1来说，把N=n带入f(N)中得到的是一个常数。因为i从1到N要加N次，每次的结果都是都已一样的，是f(n)，那么加n次不就是nf(n)？
把n换成N就是上面红线画的公式。
3. C语言 数据结构与算法分析C语言描述
Position不是一个类型，起码C语言中，我写那么多年代码没见过这个类型 。
你该把整段代码贴上来。
我猜你看的那段代码是伪代码，Position是自定义类型。
若Position是类名，那么Position P 就是实例化对象。
如果Position是结构体，那么就是声明一个结构体变量
从你的补充的代码，可以看出Position 是自定义的链表结构，而且是通过该“链表类型指针”的别名。而且这段代码我认为有错误：
free (P); //当时释放掉P指向的栈内存，P就是一个野指针
P = P -> Next; //Next的内容都被释放掉了，P->Next 还有什么意义。。。
4. 数据结构与算法分析 c语言描述 怎么样
Data Structures and Algorithm Analysis in C
原书曾被评为20世纪顶尖的30部计算机着作之一，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着作尤其畅销，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。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。
中文译本翻译的也不错，你可以下本电子书看看，再决定要不要买
5. 《数据结构与算法分析C语言描述》真的适合初学者吗
数据结构课程一般都是在大学大一第二学期进行开设，从基础上来说至少需要两项
计算机基础知识（学会正常使用电脑）
一门计算机语言（这本书是C语言的，所以应该学会C语言）
整体来说是适合初学者学习的，但是这个初学者的空间想象能力和逻辑思维能力不能太弱。因此最好要有一定的数学基础，例如有一定的高数和线性数学基础，能够理解一般的图形，矩阵，阶乘等数学概念。
6. 数据结构与算法分析：C语言描述的目录
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adt3．2．1 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adt3．3．1 栈模型3．3．2 栈的实现3．3．3 应用3．4 队列adt3．4．1 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 makeempty4．3．2 find4．3．3 findmin和findmax4．3．4 insert4．3．5 delere4．3．6 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 开放寻址法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adt8．1 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 配对堆总结练习参考文献索引
7. 数据结构与算法分析，c,c++,java版 之间的区别是什么
数据结构与算法分析和具体的语言之间没有关系，一般算法都是用伪代码写的，类Pascal语言，推荐楼主看数据结构与算法分析是不要看C，C++，JAVA版这一类的。
8. 《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版） 》这本书比起其他书，可以么看这本书需要什么基础
额，我想你说：“数据结构与算法分析”魏斯写道，正确的，这本书在豆瓣给出了9分的高分，被认为是一个非常高的分数，但计算机世界经典名曲，如浩瀚的海洋伟大的编程书籍。
Kernighan的编程做法是让你全面了解做什么经典，这本书是非常薄的编程。
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C + +'父Bjarne Stroustrup的三大杰作：“C + +程序设计语言，C + +程序设计原理与实践”，“C + +语言的设计和演变”C + +语言权威的指南，也是编程的经典书籍。
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当然，计算机算法来计算的顶部Knuth的“计算机程序设计艺术”（1-4卷）非常困难的非常广泛的，深刻的内容，如浩瀚的海洋，然后它是惊人的一个。
所谓术业有专攻，每个地区都有自己的经典之作，根据您的个人利益，有必要去进一步探讨。如编程语言和编译器，操作系统内核，硬件设计，人工智能，机器学习，自然语言处理，信息理论，信号处理，网络编程，机??器人等。
9. 数据结构与算法分析：C语言描述的书评
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。