谁有《数据结构》（C语言版）严蔚敏，清华大学2005年的课本？麻烦把目录告知，非常感谢

Posted 2023-05-02

数据结构（C语言版）严蔚敏 清华大学出版社
目录
第1章 绪论
　1.1 什么是数据结构
　1.2 基本概念和术语
　1.3 抽象数据类型的表现与实现
　1.4 算法和算法分析
第2章 线性表
　2.1 线性表的类型定义
　2.2 线性表的顺序表示和实现
　2.3 线性表的链式表示和实现
　2.4 一元多项式的表示及相加
第3章 栈和队列
　3.1 栈
　3.2 栈的应有和举例
　3.3 栈与递归的实现
　3.4 队列
　3.5 离散事件模拟
第4章 串
　4.1 串类型的定义
　4.2 串的表示和实现
　4.3 串的模式匹配算法
　4.4 串操作应用举例
第5章 数组和广义表
　5.1 数组的定义
　5.2 数组的顺序表现和实现
　5.3 矩阵的压缩存储
　5.4 广义表的定义
　5.5 广义表的储存结构
　5.6 m元多项式的表示
　5.7 广义表的递归算法第6章 树和二叉树
6.1 树的定义和基本术语
6.2 二叉树
　　6.2.1 二叉树的定义
　　6.2.2 二叉树的性质
　　6.2.3 二叉树的存储结构
　6.3 遍历二叉树和线索二叉树
　　6.3.1 遍历二叉树
　　6.3.2 线索二叉树
　6.4 树和森林
　　6.4.1 树的存储结构
　　6.4.2 森林与二叉树的转换
　　6.4.3 树和森林的遍历
　6.5 树与等价问题
　6.6 赫夫曼树及其应用
　　6.6.1 最优二叉树（赫夫曼树）
　　6.6.2 赫夫曼编码
　6.7 回溯法与树的遍历
　6.8 树的计数
第7章 图
　7.1 图的定义和术语
　7.2 图的存储结构
　　7.2.1 数组表示法
　　7.2.2 邻接表
　　7.2.3 十字链表
　　7.2.4 邻接多重表
　7.3 图的遍历
　　7.3.1 深度优先搜索
　　7.3.2 广度优先搜索
　7.4 图的连通性问题
　　7.4.1 无向图的连通分量和生成树
　　7.4.2 有向图的强连通分量
　　7.4.3 最小生成树
　　7.4.4 关节点和重连通分量
　7.5 有向无环图及其应用
　　7.5.1 拓扑排序
　　7.5.2 关键路径
　7.6 最短路径
　　7.6.1 从某个源点到其余各顶点的最短路径
　　7.6.2 每一对顶点之间的最短路径
第8章 动态存储管理
　8.1 概述
　8.2 可利用空间表及分配方法
　8.3 边界标识法
　　8.3.1 可利用空间表的结构
　　8.3.2 分配算法
　　8.3.3 回收算法
　8.4 伙伴系统
　　8.4.1 可利用空间表的结构
　　8.4.2 分配算法
　　8.4.3 回收算法
　8.5 无用单元收集
　8.6 存储紧缩
第9章 查找
　9.1 静态查找表
　　9.1.1 顺序表的查找
　　9.1.2 有序表的查找
　　9.1.3 静态树表的查找
　　9.1.4 索引顺序表的查找
　9.2 动态查找表
　　9.2.1 二叉排序树和平衡二叉树
　　9.2.2 B树和B+树
　　9.2.3 键树
　9.3 哈希表
　　9.3.1 什么是哈希表
　　9.3.2 哈希函数的构造方法
　　9.3.3 处理冲突的方法
　　9.3.4 哈希表的查找及其分析
第10章 内部排序
　10.1 概述
　10.2 插入排序
　　10.2.1 直接插入排序
　　10.2.2 其他插入排序
　　10.2.3 希尔排序
　10.3 快速排序
　10.4 选择排序
　　10.4.1 简单选择排序
　　10.4.2 树形选择排序
　　10.4.3 堆排序
　10.5 归并排序
　10.6 基数排序
　　10.6.1 多关键字的排序
　　10.6.2 链式基数排序
　10.7 各种内部排序方法的比较讨论
第11章 外部排序
　11.1 外存信息的存取
　11.2 外部排序的方法
　11.3 多路平衡归并的实现
　11.4 置换一选择排序
　11.5 最佳归并树
第12章 文件
　12.1 有关文件的基本概念
　12.2 顺序文件
　12.3 索引文件
　12.4 ISAM文件和VSAM文件
　　12.4.1 ISAM文件
　　12.4.2 VSAM文件
　12.5 直接存取文件（散列文件）
　12.6 多关键字文件
　　12.6.1 多重表文件
　　12.6.2 倒排文件
附录A 名词索引
附录B 函数索引
参考书目 参考技术A 我有pdf版的，要的话留个邮箱追问

[e-mail] 呵呵，谢谢你哈

数据结构(C语言版)严蔚敏-＞排序

排序

• • • 1. 插入排序
    • • 1.1 直接插入排序
      • 1.2 折半插入排序
      • 1.3 希尔排序(Shell Sort)
    • 2.交换排序
    • • 2.1 冒泡排序
      • 2.2 快速排序

1. 插入排序

插入排序是一种简单直观的排序方法，其基本思想是每次将一个待排序的记录按其关键字大小插入前面已排好序的子序列，直到全部记录插入完全。

1.1 直接插入排序

直接插入排序运行动态图如下：

参考代码如下：

#include <stdio.h>

void InsertSort(int[],int);
// 无哨兵的插入排序
void PrintData(int[],int);
void InsertSort2(int[],int);
// 有哨兵的插入排序,数组下标为0处不存储数据元素
void PrintData2(int[],int);

int main()

    int A1[] = 49,38,65,97,76,13,27,49;
    InsertSort(A1,8);
    PrintData(A1,8);

    printf("\\n");
    int A2[] = 0,49,38,65,97,76,13,27,49;
    InsertSort2(A2,8);
    PrintData2(A2,8);
    return 0;


void InsertSort(int A[],int n)
    int i,j,temp;
    for(i=1;i<n;i++)
        if(A[i]<A[i-1])
            temp = A[i];
            for(j=i-1;j>=0&&temp<A[j];--j)
                A[j+1] = A[j];
            A[j+1] = temp;
        


void InsertSort2(int A[],int n)
    int i,j;
    for(i=2;i<=n;i++)
        if(A[i]<A[i-1])
            A[0] = A[i];
            for(j=i-1;A[0]<A[j];--j)
                A[j+1] = A[j];
            A[j+1] = A[0];
        



void PrintData(int A[],int n)
    for(int i=0;i<n;i++)
        printf("%d\\t",A[i]);


void PrintData2(int A[],int n)
    for(int i=1;i<=n;i++)
        printf("%d\\t",A[i]);

运行结果如下：

• 算法的空间复杂度：O(1)
• 算法的时间复杂度：O(n^2)
• 稳定性：由于每次插入元素时总是从后向前比较再移动，所以不会出现相同元素相对位置发生变化的情况，即直接插入是一种稳定的排序算法。

1.2 折半插入排序

参考代码如下：

void InsertSort3(int A[],int n)
    int i,j,low,high,mid;
    for(i=2;i<=n;i++)
        A[0] = A[i];
        low = 1,high = i-1;
        while(low<=high)
            mid = (low+high)/2;
            if(A[mid] > A[0])
                high = mid - 1;
            else
                low = mid + 1;
        

        for(j=i-1;j>=high+1;--j)
            A[j+1] = A[j];
        A[high+1] = A[0];
    

• 算法时间复杂度：折半插入排序的时间复杂度为O(n^2)，但对于数据量不是很大的排序表，折半插入排序往往能表现出很好的性能。

1.3 希尔排序(Shell Sort)

希尔排序的基本思想是：先将待排序表分成L[i,i+d,i+2d,…,i+kd]的“特殊”子表，即把相隔某个“增量”的记录组成一个子表，对各个子表分别进行直接插入排序，当整个表中的元素已呈“基本有序”时，再对全体记录进行一次直接插入排序。

参考代码如下：

void ShellSort(int A[],int n)
    // 希尔排序
    int i,j,dk;
    for(dk=n/2;dk>=1;dk/=2)
        // 步长变化
        for(i=dk+1;i<=n;i++)
            if(A[i] < A[i-dk])
                A[0] = A[i];
                // A[0]元素只是暂存元素，不是哨兵
                for(j=i-dk;j>0&&A[j]>A[0];j-=dk)
                    A[j+dk] = A[j]; // 记录后移，查找插入的位置
                A[j+dk] = A[0]; // 插入
            
        
    

• 算法的空间复杂度：O(1)
• 算法的时间复杂度：希尔排序的时间复杂度约为O(n^1.3)，在最坏情况下希尔排序的时间复杂度为O(n^2).
• 稳定性：当相同关键字的记录被划分到不同的子表时，可能会改变它们之间的相对次序，因此希尔排序是一种不稳定的排序方法。

2.交换排序

2.1 冒泡排序

基本思想：从后往前（或从前往后）两两比较相邻元素的值，若为逆序（即A[i-1]>A[i]），则交换它们，直到序列比较完毕！

下图为一个冒泡排序的过程(从后往前两两比较相邻元素的值【即先把小的元素往前排】)。

到了第五趟结束后没有发生交换，说明表已经有序。
下图为另外一个冒泡排序的过程(从前往后两两比较相邻元素的值【即先把大的元素往后排】)

参考代码如下：

// 冒泡排序
void BubbleSort(int A[],int n)
    int i,j,temp;
    bool flag;
    for(i=0;i<n-1;i++)
        flag = false;
        for(j=n-1;j>i;j--)
            if(A[j-1]>A[j])
                temp = A[j-1];
                A[j-1] = A[j];
                A[j] = temp;
                flag = true;
            
        
        if(!flag)
            return;
        // 某一趟遍历后没有发生交换，说明表已经有序
    

• 算法的空间复杂度：O(1)
• 算法的时间复杂度：O(n^2)
• 算法的稳定性：由于i>j且A[i]=A[j]时，不会发生交换，因此冒泡排序是一种稳定的排序方法。
• 比较次数：n(n-1)/2
• 移动次数：3n(n-1)/2

2.2 快速排序

基本思想：在待排序表L[1,n]中任取一个元素pivot作为枢轴（或基准，通常取首元素），通过一趟排序将待排序表划分为独立的两部分L[1,k-1]和L[k+1,n]，使得L[1,k-1]中的所有元素小于pivot，L[k+1,n]中的所有元素大于等于pivot，则pivot放在了最终位置L(k)上，这个过程称为一趟快速排序。然后分别递归地对两个子表重复上述过程，直至每部分内只有一个元素为止，即所有元素放在了其最终的位置上。

快速排序过程如下：

参考代码如下：

int Partition(int A[],int low,int high)
    int pivot = A[low];
    while(low<high)
        while(low<high&&A[high]>=pivot)
            high--;
        A[low] = A[high];
        while(low<high&&A[low]<=pivot)
            low++;
        A[high] = A[low];
    
    A[low] = pivot;
    return low;


void QuickSort(int A[],int low,int high)
    if(low<high)
        int pivotpos = Partition(A,low,high);
        QuickSort(A,low,pivotpos-1);
        QuickSort(A,pivotpos+1,high);
    

• 空间复杂度：最好情况下为O(logn)，最坏情况下为O(n)
• 时间复杂度：最好为O(nlogn)，最坏为O(n^2)，平均情况下为O(nlogn)
• 稳定性：在划分算法中，若右端区间有两个关键字相同，且均小于基准值的记录，则在交换到左侧区间后，它们的相对位置发生了变化，即快速排序是一种不稳定的排序方法。
• 快速排序是所有排序内部排序算法中平均性能最优的排序算法。

【注】：在快速排序算法中，并不产生有序子序列，但每趟排序后会将枢轴（基准）元素放到其最终的位置上。