C中的算法
在C中学习算法的最佳位置或链接是什么？ 通过调查问题，您如何知道何时何地使用算法的实现？
算法不一定与特定语言相关联，只是为了澄清，因此只要您能够理解数据结构/算法的概念，任何算法书都会很有效。
也就是说，这似乎是一个不错的选择： C中的算法 。 我的架子上有C ++等价物 。
还有一本书似乎语言不可知（如果我错了，请纠正我），称为数据结构和算法 ，虽然我听说它有点陈旧，所以你会错过更近期的结构。
不要忘记互联网上有大量的信息可供您使用 。 然而，书籍通常更适合这些类型的东西。 这是因为互联网资源往往只关注一件事。 例如，当我们说List有O（1）[常数时间]删除时，你需要先了解Big-O表示法是什么，然后才能理解它的含义。
一本书将以正确的顺序覆盖这些内容，但是互联网资源将专注于Big-O表示法或数据结构，但通常不会轻易连接这两者。
在使用它时，您将主要在进行数据处理时建立连接。
例如，如果你只需要有序元素，你可能想要一个向量 （数组），但如果你需要有序元素并从任何地方删除（但可以牺牲随机访问），那么列表会更合适，因为它是恒定的 -时间去除。
有关在C中实现常用算法的合理（虽然远非完美）一书，请尝试使用C中的Sedgewick 算法 。 请注意，对于任何技术主题，纸质书籍可能远远优于任何Web资源。
至于如何知道何时使用特定的算法，我担心这是经验。
对于algortihms文本，Cormen，Leiserson和Rivest的“算法导论”是一个良好的开端。 伪代码实现很容易转换为C.两个Web资源，包含许多关于算法和示例实现的文档的链接：
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Stony Brook算法库
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NIST数据结构和算法目录
塞奇威克在C语言中的算法是开始调查的好地方。 一旦熟悉了可用的算法以及每种算法的性能特征，您就可以看到每个算法的使用位置。
这是我主要与数学相关的算法的集合：
算法列表
FXT （数学相关）
数值方法
C中的数字配方
通过查看问题，您如何知道何时何地使用算法的实现
它被称为“模式匹配”，一旦你看到并解决了很多问题，你就会开始认识常见事物，并且可以重复使用你以前的知识。
顺便说一下，在开始使用C语言的算法之前，我会建议你在算法之前使用算法，这些算法比高级语言更难实现且更容易出错，并且一旦你对通用程序非常有信心，你就可以开始在C中调整并优化它们。
已经列出了许多好的资源，所以我在此不再赘述。
至于你怎么知道什么算法什么时候使用？
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你需要有一个足够大的工具箱，你可以通过坐下来浏览一长串基本（以及更深奥的）数据结构和算法。 您应该尝试获得所有基础知识，但实际上只需要更专业的样本。
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您需要了解可用的权衡（时间，代码复杂性，内存，单次与多次通过，就地与复制，稳定与不稳定的排序等等）以及您学习的算法如何这些。 同样，这只是一个很多研究的案例。 Big-O是一个开始的地方，但不是最终的全部，而且都是这一切。
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您需要了解在遇到问题时您面临的真正限制是什么，以及如何根据上述算法权衡来表达这些限制。 这需要一定程度的直觉，并且通常随着时间的推移通过练习来学习。
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值得一提的是，除了一种方式实现一些方法，学习你的直觉，什么有效，什么无效。
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值得一读的是比你自己更有经验的人写的代码，看看他们的想法。
祝好运。
维基百科算法列表也是非常方便的参考。
并且，如果你想要更深入 – 计算机编程的艺术 （ 维基百科参考 ）。
最好在Robert Sedgewick的书中提到多个答案。
我最近读了Kenneth Reek的C指针 。 我以为我非常精通C语言，但这本书给了我一些顿悟，尽管是针对初学者的。 代码示例是美丽的东西（但不是类似x86的CPU上最快的代码）。 它提供了许多正在使用的最常见算法和数据结构的良好实现，并对它们实现的原因（有时是替代实现的代码或建议）进行了很好的解释。
在与您的问题相同的页面上：用于在C中创建可重用代码的模式（这是我们都想要的，不是吗？）， C接口和实现：用于创建可重用软件的技术 ，作者：David R. Hanson。 我阅读它已经有几年了，而且我没有副本来validation我记得的是正确的，但是如果我没记错的话，它会讨论如何创建好的C API：数据结构和算法，如以及给出一些最常见算法的示例实现。
主题：因为我主要用C语言写私人使用的抛弃程序，这个帮助我摆脱了一些不良编码习惯以及作为一个优秀的C参考： C：参考手册 。 提醒我，我应该买那个。
需要经验才能知道用于特定问题的算法集。 定义目标会有所帮助。 速度，内存，稳健性，解决方案质量……都是决定使用哪种算法的因素。 考虑到不同的因素和情景，我们可以针对同一问题设计不同的解决方案。
算法设计手册值得一看。
学习算法的一种简单方法是使用Wiki页面，该页面专用于某些“经典”算法，如搜索算法或排序。 算法的构造基于使用不同数据结构的能力，如链接列表或C.因此，首先尝试实现不同的数据结构，如简单的链表或二叉树，并尝试使用与真实相关的不同算法生活问题。