全国计算机等级考试要点指导、真题解析与强化训练 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:匡松 编

出品人:

页数:305

译者:

出版时间:2002-1

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787508411880

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 计算机基础知识
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• 信息技术
• 技能提升

《编程思维与数据结构入门实践》 本书简介 在信息技术飞速发展的今天，无论您是计算机科学的初学者，还是希望提升自身编程能力的在职技术人员，理解编程思维的内核与掌握数据结构的基础知识，都是构建坚实技术基石的关键所在。本书《编程思维与数据结构入门实践》正是为满足这一核心需求而精心编写的教材与实践指南。它旨在引导读者从根本上理解计算机如何处理信息，并提供一套清晰、系统的学习路径，帮助读者构建高效、健壮的程序设计能力。 本书的编写理念是“理论与实践并重，抽象与具象结合”。我们深知，脱离实际应用的理论如同空中楼阁，而没有扎实理论指导的实践则可能事倍功半。因此，全书内容围绕如何将抽象的计算思维转化为具体的代码实现展开。 第一部分：编程思维的基石 本部分着重于培养读者的计算思维（Computational Thinking）。编程不仅仅是记住语法规则，更重要的是一种解决问题的思维模式。 第一章：什么是计算思维？ 本章首先引入计算思维的四个核心要素：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。我们通过生活中的实际案例，如规划旅行路线、设计食谱等，来直观解释这些概念如何映射到计算机科学中。例如，如何将一个复杂的软件项目分解成若干个可管理的模块，以及如何从一系列数据输入中识别出可重复使用的逻辑模式。 第二章：流程控制与逻辑构建 本章深入探讨了构建程序逻辑的基础工具。我们将详细讲解顺序结构、选择结构（if-else, switch）和循环结构（for, while, do-while）的精确用法和适用场景。重点不在于罗列语法，而在于分析不同控制流对程序执行效率和结果正确性的影响。此外，我们引入了布尔代数和逻辑推理在调试和优化代码中的作用，帮助读者学会如何构建“无懈可击”的条件判断。 第三章：函数、模块化与抽象层次 本章聚焦于如何管理复杂性。函数（或方法）是实现代码复用和信息隐藏的关键。我们探讨了函数的定义、参数传递机制（值传递与引用传递的区别）、返回值的设计原则，以及如何通过函数组合来实现更高层次的抽象。本章强调自顶向下设计和自底向上实现的思想，确保代码结构清晰，易于维护和扩展。 第二部分：数据结构的系统探究 数据结构是组织和存储数据的方式，它直接决定了程序处理信息的效率。本部分将从最基本到较复杂的结构进行循序渐进的介绍。 第四章：线性数据结构：序列的艺术 本章首先从最基础的数组（Array）讲起，分析其随机访问的优势与插入删除操作的劣势。随后，我们重点讲解链表（Linked List），包括单向链表、双向链表和循环链表，并对比分析它们在内存分配和操作灵活性上的权衡。栈（Stack）和队列（Queue）作为特殊的线性结构，我们将结合“后进先出（LIFO）”和“先进先出（FIFO）”的特性，展示它们在函数调用、表达式求值、任务调度等领域的经典应用。 第五章：非线性数据结构 I：树与层次关系 树形结构是表示层次关系数据的强大工具。本章系统介绍了树的基本术语，并深入讲解了二叉树（Binary Tree）的遍历方法（前序、中序、后序），这是理解树操作的核心。紧接着，我们详细剖析了二叉搜索树（BST）的构建、查找和平衡问题。为了应对数据量增大导致的效率下降，本章的后半部分将引入平衡树的概念，如AVL树和红黑树的核心思想（不涉及复杂的旋转算法细节，侧重于理解其平衡维护的必要性和效果）。 第六章：非线性数据结构 II：图论基础与应用 图（Graph）是最通用、最复杂的数据结构之一，用于表示对象之间的任意关系。本章介绍了图的表示方法，主要是邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并对比了它们在稀疏图和稠密图中的优劣。我们着重介绍了图的两种核心遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并展示它们在迷宫寻路、社交网络分析中的应用。 第七章：集合与映射：高效查找的秘密武器 本章探讨了专门为高效查找和存储设计的结构。我们首先讨论哈希表（Hash Table），详细解释散列函数（Hash Function）的设计原则、冲突处理（开放定址法与链地址法），以及如何实现平均时间复杂度为O(1)的查找。随后，我们介绍了基于比较的查找结构——堆（Heap），阐释其大顶堆和小顶堆的特性，并展示其在优先队列实现和堆排序中的关键作用。 第三部分：算法设计与复杂度分析 数据结构是“骨架”，算法则是“血液”。本部分关注如何设计高效的解决步骤，并量化评估其性能。 第八章：算法效率的量化标准：大O表示法 理解算法的效率至关重要。本章详细讲解时间复杂度和空间复杂度的概念。重点学习大O表示法（$O(n), O(n^2), O(log n)$ 等）的数学含义，以及如何通过分析代码的循环次数和递归深度来推导算法的渐进复杂度。本章强调在不同数据规模下，不同复杂度算法性能的巨大差异。 第九章：经典排序与搜索算法详解 本章对基础算法进行深入剖析。我们将实现并分析冒泡排序、选择排序、插入排序等简单算法，但重点将放在高效的排序方法上：归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。我们详细讲解分治策略在这些算法中的体现，并分析快速排序的最好、最坏和平均情况下的时间复杂度。此外，对于搜索，除了线性搜索，还会讨论二分查找（Binary Search）的前提条件和优化。 第十章：递归、回溯与动态规划入门 本章处理更复杂的算法设计范式。递归的思想贯穿了整个数据结构的学习，本章将系统梳理递归的本质。在此基础上，介绍回溯法（Backtracking）在解决组合爆炸问题中的应用，如八皇后问题。最后，作为算法的“集大成者”，我们将引入动态规划（Dynamic Programming）的基本思想，通过斐波那契数列和最长公共子序列等经典案例，揭示“重叠子问题”和“最优子结构”的识别方法。 本书特色 1. 注重理解而非死记硬背： 每种数据结构和算法的引入都伴随着其背后的“为什么”——为什么需要这种结构？它解决了什么问题？其性能的局限性在哪里？ 2. 跨语言的思维训练： 虽然示例代码会使用一种主流的、语法清晰的语言（例如 Python 或 C++ 的伪代码风格），但核心概念和逻辑设计是通用的，致力于培养读者的通用编程思维。 3. 实践导向的案例： 穿插了大量贴近实际场景的思考题和小型项目设计，引导读者将所学知识应用于解决现实中的数据组织和处理挑战。 适用人群 准备进入计算机专业学习的大学生或自学者。 希望打下扎实基础，为学习更高级课程（如操作系统、数据库、人工智能）做准备的读者。 需要提升软件开发能力，希望优化代码性能和结构，从“会写代码”到“写好代码”的技术人员。

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老实说，我是一个对考试抱持着一种“走过场”态度的学生，平时学习计算机基础知识就比较随性，所以到了考前才开始抱佛脚。在翻阅了市面上几本主流的教辅书后，我几乎要放弃了，直到我接触到这本。它的叙事风格非常接地气，完全没有那种高高在上的学术腔调。作者似乎非常理解我们这些“临时抱佛脚”的考生的焦虑，用一种循循善诱的口吻，把那些看似深奥的考点掰开了、揉碎了，用最简洁明了的语言解释清楚。我最欣赏的是它对历年真题的深度剖析。它不是简单地给出正确答案和错误解析，而是对每个选项的设置意图进行了详尽的推理，让你明白“出题人是怎么想的”，这种逆向思维的训练，对于提高做题的准确率简直是立竿见影。书中还穿插了一些“过来人”的经验分享和小贴士，虽然篇幅不多，但关键时刻往往能起到拨乱反正的作用。比如，它提醒我们在遇到多选或填空题时，应该如何快速排除干扰项，这种实战技巧的指导，是很多理论书籍所缺乏的。这本书给我的感觉就像是身边有一位经验丰富的学长在为你一对一辅导，非常实用。

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这本书真是让我眼前一亮，完全出乎我的意料。我本来以为这又是一本堆砌知识点、照本宣科的考前复习材料，但翻开后才发现它的独特之处。首先，它的结构设计非常巧妙。不像很多教材那样将知识点按照章节机械地排列，它似乎更侧重于构建一个完整的知识体系和应试逻辑。我尤其喜欢它在讲解核心概念时采用的对比分析法，能够清晰地分辨出容易混淆的知识点，并且配有大量的图示和流程图，让原本晦涩难懂的理论变得直观易懂。比如在讲解数据结构时，它并没有仅仅停留在概念层面，而是深入到了不同算法实现过程中的时间复杂度和空间复杂度对比，这对于我们理解和选择最优解至关重要。此外，书中对于一些高频考点的拓展阅读部分做得非常到位，它不仅告诉你“是什么”，更告诉你“为什么”以及“如何应用”，真正做到了学以致用。阅读体验上，纸张质量和字体排版都非常舒适，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于备考阶段的我们来说是一个巨大的加分项。总的来说，它不仅仅是一本应试手册，更像是一本优秀的计算机基础知识的精炼总结，为我打下了坚实的基础。

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我必须要吐槽一下这本书的排版设计，实在是太“务实”了，简直是给追求效率的“战士”准备的。它没有花哨的彩色插图，全书基本是黑白为主，这使得它在阅读时能够最大程度地减少视觉干扰，让我的注意力完全集中在文字内容本身。每一页信息的密度都非常高，但得益于作者对段落和标题层级的精准控制，你总能迅速定位到你想要找的知识点。我个人非常推崇它在章节末尾设置的“速记清单”，这份清单浓缩了该章节所有关键的术语和公式，我经常在考前两小时只翻阅这些清单，就能快速激活记忆，这种高效率的复习方式太适合我这种时间紧张的备考者了。唯一让我感到一丝遗憾的是，书中在解释一些底层原理时，似乎过于依赖读者的背景知识，对于完全零基础的新手来说，可能需要配合其他更基础的入门教材才能完全理解其深层含义。总而言之，它是一本为“有基础、求高效”的考生量身定制的工具书，直击靶心，毫不拖泥带水。

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作为一名对计算机学科有长期兴趣的学生，我购买这本书的初衷是想系统地查漏补缺，而非仅仅为了应付考试。从这个角度来看，这本书的表现只能说是“中规中矩，但亮点突出”。它的优点在于对某些特定模块的把握非常到位，例如在操作系统和网络协议部分，作者采用了非常现代的视角来解读这些经典理论，结合了当前行业中正在使用的技术栈进行类比，使得这些静态的知识点立刻鲜活了起来。然而，在我看来，它在某些前沿或较深层次的算法讲解上略显保守，似乎更倾向于覆盖那些“绝对不会考”但却能体现作者功底的细节，而对那些可能出现变体的新型考法准备不足。比如，在函数式编程思维的应用这一块，这本书的介绍就显得有些单薄。但是，无可否认的是，它在基础概念的严谨性上做得非常出色，每一个定义、每一个公式的推导都力求精准无误，这为我后续的深入学习提供了非常可靠的知识基石。如果能再增加一些进阶挑战性的思考题，那它就能从一本优秀的考前指导升级为一本可以长期珍藏的参考书了。

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这本书带给我的最大震撼，是它对“考试思维”的系统化构建。在我看来，考级考试不仅仅是对知识掌握程度的检验，更是一场对信息筛选和逻辑推理能力的考察。这本书在这方面做得淋漓尽致。它没有满足于简单地罗列考纲，而是深入研究了历年命题的逻辑脉络和“陷阱”设置。我最喜欢的是它专门开辟了一个模块，用于分析“常见错误归因”，通过剖析上千个错误案例，总结出考生最容易在哪些知识点上犯糊涂，以及犯糊涂的思维定势是什么。这种“预判对手”的策略，极大地增强了我在模拟考试中的信心。它教会我的不是“背诵答案”，而是如何“重构问题”。例如，当面对一个涉及多方面知识交叉的综合题时，这本书会提供一个标准化的解题框架，指导我们如何一步步拆解问题、排除干扰，并最终锁定最精准的答案。这种由内而外构建的应试体系，远比死记硬背知识点要有效得多，它真正实现了从“知识接收者”到“问题解决者”的转变，这对于我未来的学习和职业生涯都是一笔宝贵的财富。

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