我是C编程的新手;来自OOP PHP背景。
我发现C（难怪）是一种更难的语言。起初，我在弄清楚数组上的几件事时遇到了特别多的问题：就像没有本机关联数组一样。
现在，这部分我想我正在一点一点地弄清楚，但现在我有一个关于我昨天与 C 开发人员的对话的问题。她向我解释二叉搜索算法，因为我问她是否有库可以用 C 语言做数组相关的事情，因为这似乎是一个比总是重新发明轮子更聪明的解决方案。
我真的很想更多地了解 C 中的算法，特别是算法和我习惯在 PHP 中使用的设计模式之间有什么区别？
按顺序排列：C 对关联数组之类的任何内容的支持程度qsort基于键对结构数组进行排序，bsearch基于键查找结构数组。当然，还有相当多的替代方案——其他各种库都有哈希表、平衡树等。不过，很难猜测究竟哪个适合您的目的。
顺便说一句，我不知道有多少好书涵盖了使用C作为主要演示工具的算法。对于一般算法书籍（主要是与语言无关的），一些明显的建议是：
- 唐纳德
·高德纳（Donald Knuth）的《计算机编程艺术》（The Art of Computer Programming），作者：Donald Knuth。这几乎是类算法书。现在（终于）最多四卷了。高德纳最初于1967年开始研究，计划写7卷。很长一段时间只有三卷可用。最近增加了第四个。按照他的速度，如果高德纳活到100多岁，它只会达到7岁。尽管如此，那里的部分非常好 - 但是（警告！）他相当详细地分析了算法;如果你至少不知道一点微积分，那么相当多的微积分可能很难理解。
Cormen，Leiserson，Rivest和Stein的算法介绍。IIRC，现在有一个比我更新的版本，它增加了另一个作者。这是一本大书（把它放在脚趾上会很痛苦）。它自始至终都使用了相当多的数学符号等，但如果你愿意在查找符号时做一点工作，那真的很容易理解。它涵盖了相当多的重要领域（例如，图算法），这些基础计划在以后的Knuth卷中提供，但（至少现在）不可用。
Aho，Hopcraft和Ullman的算法和数据结构。这是（相当公平的）最小，最轻，至少对大多数人来说可能是最容易遵循的。
虽然它只能再使用，但如果你能找到Niklaus Wirth的算法+数据结构=程序的副本，这就是我真正的建议。它使用 Pascal（毫不奇怪 - Niklaus Wirth 发明了 Pascal），但这足以像 C 一样，它不会引起真正的问题。它没有像Knuth那样深入到每种算法，但仍然足以很好地说明何时一种算法可能是另一种算法的好选择。对于像你这样的人（有一些编程背景，但在这个领域很少），这是我的首要建议。
虽然我之前已经说过了，但我认为值得重复的是：IMO，罗伯特·塞奇威克（Robert Sedgewick）所有关于算法的书都应该避免。C++算法可能是其中最差的，但其他算法只是稍微好一点。它们包含的代码（同样，尤其是C++版本）确实是可执行的，并且算法的描述通常不完整和/或具有误导性。最新版本已经解决了一些问题，但（IMO）还不足以成为应该推荐的东西。如果没有其他选择，你可能会用这些，但考虑到数量非常优越的替代品，阅读这些的唯一原因是如果有人把它们给你，你绝对买不起其他任何东西。
就算法与设计模式而言，界限在某些地方可能会变得模糊，但通常算法的定义要严格得多。算法通常具有特定的、严格定义的输入，它以特定的方式处理该输入以产生同样特定的结果/输出。设计模式往往定义更松散，更通用。算法也可以是泛型的（例如，排序算法可能需要定义严格、弱排序的类型），但仍对类型有特定的要求。
设计模式的定义往往比较松散。例如，访问者模式涉及处理对象组 - 但是当我们决定需要以新的和不同的方式处理它们时，我们不想修改这些对象的类型。为此，我们将进程与要处理的对象分开定义，以及如何遍历对象组，并允许进程处理每个对象组。
要从相当不同的方向看它，您通常可以使用一个函数或一小组函数来实现算法。设计模式往往更倾向于编写代码的样式，而不仅仅是"这是一个函数，使用它"。
"Algorithms in C， Part 1-5 （Bundle）： Fundamentals， Data Structures， Sorting， Searching， and Graph Algorithms（第3版）"
不能强调这个系列有多好。