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页数:353

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出版时间:2004-4

价格:35.00元

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isbn号码:9787030128584

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好的，以下是为您构思的一份关于一本名为《程序设计与数据结构》的图书简介。这份简介将详细描述该书的内容、特点和目标读者，严格避免提及“图形图像处理”的相关主题，并力求呈现出专业、严谨的风格。 --- 图书简介：《程序设计与数据结构》 第一部分：概述与定位 书名： 程序设计与数据结构 作者： [此处可填充一个假定的作者姓名，例如：李明 教授 / 王芳 博士] 出版社： [此处可填充一个假定的出版社名称，例如：蓝天科技出版社] 出版年份： 2024年 《程序设计与数据结构》是一本面向计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业学生及自学者的权威性教材与参考手册。本书旨在为读者构建坚实的底层计算思维和算法实现能力，是通往高级软件开发和系统设计领域的基石。 在当今快速迭代的数字时代，对计算效率和系统性能的追求从未停歇。本书深度聚焦于如何利用高效的数据组织方式和成熟的算法范式，解决复杂的计算问题。我们深知，优秀的软件不仅仅依赖于华丽的界面或框架，更根植于其底层逻辑的精妙设计与数据结构的合理选用。 本书结构清晰，内容详实，不仅涵盖了经典的数据结构理论，更将这些理论与现代主流编程语言（如 C++ 和 Python）的实践应用紧密结合，确保读者能够理论与实践并重，真正掌握将抽象概念转化为可执行代码的能力。 第二部分：核心内容深度剖析 本书内容组织为三个主要部分：基础篇（程序设计入门）、核心篇（经典数据结构）、进阶篇（高级主题与应用）。 第一章：程序设计基础与计算思维（基础篇） 本部分作为全书的起点，旨在帮助读者建立严谨的程序设计规范和解决问题的计算思维模型。 1.1 编程环境与工具链： 介绍现代编译/解释环境的配置，版本控制系统（如 Git）的基础操作，以及调试（Debugging）的基本技巧。 1.2 结构化程序设计： 深入探讨顺序、分支、循环三大控制结构，强调程序的可读性、可维护性，并引入模块化设计（函数与过程）。 1.3 内存模型与变量管理： 详细解析变量在内存中的存储方式，包括栈（Stack）与堆（Heap）的区别，以及理解指针（Pointer）或引用（Reference）的底层含义，这是后续理解复杂数据结构的基础。 1.4 算法初步分析： 引入算法复杂度的概念。重点讲解大 O 表示法（Big O Notation），用于量化算法的效率，包括最好情况、最坏情况和平均情况的分析方法。 第二章：线性结构与基础抽象（核心篇 I） 线性数据结构是所有复杂结构的原型。本章着重于如何高效地管理和操作有序或连续的数据集合。 2.1 数组（Arrays）的深度探究： 不仅限于静态数组，更深入讨论动态数组（如 `vector`）的实现原理、扩容机制及其时间复杂度。涵盖多维数组的内存布局。 2.2 链表（Linked Lists）： 详细对比单向链表、双向链表和循环链表的结构、插入、删除操作的时空效率。重点讨论链表在需要频繁插入/删除场景下的优势。 2.3 栈（Stacks）： 基于 LIFO（后进先出）原则，分析栈在表达式求值、递归调用栈管理中的应用。介绍如何使用数组或链表实现栈。 2.4 队列（Queues）： 基于 FIFO（先进先出）原则，深入探讨普通队列、循环队列（Circular Queue）的实现，以及在任务调度、缓冲区管理中的实际用途。 第三章：非线性结构与高效组织（核心篇 II） 非线性结构是处理复杂关系和实现高效查找的关键。本章是本书的重中之重。 3.1 树（Trees）的系统化学习： 基础概念： 树的术语（根、叶子、深度、高度）。 二叉树（Binary Trees）： 遍历方法（前序、中序、后序）及其在重构中的应用。 二叉搜索树（BST）： 插入、删除、查找操作的实现与复杂度分析。 平衡树导论： 介绍平衡树（如 AVL 树或红黑树的基本思想）如何解决 BST 在极端数据分布下的性能退化问题，保证对数时间复杂度的查找效率。 3.2 堆（Heaps）与优先级队列： 详细讲解最大堆和最小堆的结构特性，以及如何通过 `heapify` 操作维护堆的性质。 重点阐述优先级队列（Priority Queue）的实现，及其在最短路径算法（如 Dijkstra 算法）中的核心作用。 3.3 图（Graphs）的建模与遍历： 表示方法： 深度对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优劣及适用场景。 图的遍历算法： 详细讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并辅以大量图结构问题示例。 第四章：高级算法与实用技术（进阶篇） 本部分将数据结构与经典算法结合，展示如何利用结构优势解决实际工程问题。 4.1 搜索与排序算法的优化： 回顾基础排序（冒泡、插入、选择）并分析其局限性。 深入学习高效排序算法：快速排序（Quick Sort）的随机化策略、归并排序（Merge Sort）的稳定性分析。 介绍基于比较排序的理论下限。 4.2 散列表（Hash Tables）： 核心机制： 散列函数的设计原则、冲突解决策略（链式法、开放定址法）。 性能分析： 负载因子（Load Factor）对性能的影响，以及如何实现平均 O(1) 时间复杂度的查找。 4.3 空间换时间策略： 简要介绍动态规划（Dynamic Programming）的基本思想，以及备忘录（Memoization）与表格填充（Tabulation）在优化递归算法中的应用。 第三部分：本书的独特价值与目标读者 独特的教学方法 1. 语言中立性与实践性结合： 本书在理论阐述中力求抽象和普适性，但在代码示例部分，我们使用两种代表性语言（例如，C++ 强调性能和底层控制，Python 强调简洁和快速实现）进行对比展示，帮助读者理解不同语言范式下的实现差异。 2. 详尽的复杂度分析： 每一个核心数据结构和算法的实现后，都附带有严格的最好、最坏和平均时间/空间复杂度分析，培养读者对效率的敏感度。 3. “为什么选择它”的讨论： 每引入一个新结构（如从数组到链表，从树到图），我们都会清晰地讨论其解决了前一结构在哪些场景下的痛点，而非简单罗列结构定义。 目标读者 本书非常适合以下人群： 计算机科学与工程专业学生： 作为专业核心课程《数据结构与算法分析》的教材。 软件开发初学者/转行人士： 希望系统、扎实地学习软件工程基石的自学者。 面试准备者： 需要深入理解底层原理，以应对高强度的技术面试。 系统级程序员： 需要优化内存布局和程序性能的工程师。 通过对《程序设计与数据结构》的学习，读者将不再满足于仅仅“调用”库函数，而是能够自信地设计、实现并分析出在特定约束条件下最优的计算解决方案。本书承诺提供的是一种解决问题的能力，而非一时的技术速查手册。

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这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，那种沉稳而又不失现代感的封面，让我一拿到手就忍不住想翻开。内页的纸张质感也非常出色，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。内容上，它更像是一本深入浅出的技术指南，讲解得非常到位，没有那种高高在上的学术腔调，而是用大量的实例和清晰的图示来引导读者。我特别欣赏作者在介绍复杂算法时所展现出的耐心，每一步的推导都力求详尽，对于初学者来说，这简直是福音。尤其是在对基础理论的阐述部分，作者似乎对读者的认知水平有着精准的把握，总能在关键节点给出最恰当的比喻，让我这个非科班出身的人也能迅速抓住核心概念。这本书的排版布局也十分考究，代码块和公式的对齐都处理得干净利落，阅读体验极佳，让人愿意沉浸其中，享受知识的流动。它不像是一本冷冰冰的教科书，更像是一位经验丰富的导师在你身边，耐心细致地为你解答每一个疑惑，这种亲近感和实用性是很多同类书籍所不缺少的。

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这本书的结构设计简直是教科书级别的典范，逻辑链条清晰得令人拍案叫绝。章节之间的过渡自然流畅，仿佛一条精心铺设的轨道，将读者的思维导向下一个知识点，绝无生硬的跳跃感。尤其是在处理跨章节概念关联时，作者的处理方式非常高明，他会适时地引用前面章节的结论作为新章节的出发点，既巩固了旧知，又自然地引入了新知，构建起了一个稳固的知识网络。对于需要进行系统性学习的读者而言，这种高度的组织性是至关重要的。我特别喜欢书末的总结和展望部分，它没有简单地复述内容，而是提炼出核心的方法论，并对未来的发展趋势进行了富有远见的预测，这给了我一个清晰的学习路径图，让我知道下一步应该关注哪些领域。整本书读下来，我感觉自己的知识体系被重新梳理和加固了一遍，收获的不仅仅是知识点，更是一种扎实、系统的思维框架。

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这本书的行文风格极为鲜明，它没有那种传统教材的刻板，反而带着一种探险家般的求知欲和探索精神。作者似乎非常热衷于挑战读者已有的认知边界，常常会在看似平淡的描述中埋下引人深思的疑问。例如，在讨论数据预处理的部分，作者就引入了哲学层面的思考，质疑我们“看到的”与“实际存在的”之间的差异，这种思考的深度，使得阅读过程充满了趣味性。而且，书中对一些“黑箱”操作的揭秘工作做得非常到位，很多我们在其他地方一扫而过的步骤，在这里都被作者耐心地拆解，让你明白每一个参数背后的物理或数学意义。我感觉作者对读者的尊重体现在每一个细节中，他不是在“教导”你，而是在“邀请”你一同进入这个复杂而迷人的领域进行深度探索。这种互相成就的感觉，让这本书的阅读体验上升到了一个新的维度。

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说实话，当我刚翻开这本书时，我有点担心它的实用性，毕竟理论著作常常与枯燥挂钩。然而，这本书完全颠覆了我的固有印象。它巧妙地将理论与实践无缝对接，每一个算法的讲解后面，几乎都能找到对应的代码实现思路或者一个生动的场景模拟。这种“学了就能用”的模式，极大地激发了我的动手热情。作者在选择范例时非常具有代表性，它们既涵盖了基础的图像变换，也涉及到了更复杂的特征提取和场景理解，覆盖面很广。更让我惊喜的是，书中对不同工具和库的比较分析非常客观公正，没有偏袒任何一方，而是清晰地指出了各自的优缺点及适用场景，这对于我们选择技术栈提供了宝贵的参考意见。阅读过程中，我发现自己不再是被动地接受信息，而是在积极地思考如何运用这些知识去解决我工作中的具体难题，这本书成功地扮演了一个“问题激发者”的角色，而不是一个简单的“知识搬运工”。

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这本书的深度和广度着实令人惊叹，它不仅系统地梳理了该领域的经典理论框架，更难得的是，它还穿插了大量前沿的研究动态和实际应用案例。我注意到作者在讨论某一特定技术时，常常会追溯其历史渊源，然后循序渐进地引出最新的优化方法，这种历史感和未来感的交织，让整个知识体系显得无比扎实和立体。对于已经有一定基础的读者来说，这本书的价值在于它提供了一个绝佳的“查漏补缺”和“视野拓展”的平台。我从中学习到了如何从更宏观的角度去审视那些我们习以为常的处理流程，并且理解了不同处理路径背后的权衡取舍。书中的术语解释精准而富有洞察力，作者并没有止步于给出定义，而是深入剖析了这些概念在实际操作中可能遇到的陷阱和解决方案。这种对细节的极致追求，让这本书的参考价值极高，我甚至已经把它放在手边，作为日常工作中随时可以查阅的“工具书”，而不是一本读完就束之高阁的旧籍。

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