具体描述
《计算机网络技术实用教程》共分9章，首先在介绍计算机网络的体系结构和数据通信知识的基础上，分析了比较成熟的计算机网络技术及协议，其中包括以太网、广域网、Internet以及流行的无线网。接着，又从实用角度出发，结合实例对网络的组成、网络互连、网络操作系统、网络设计方法与系统集成、Internet应用以及计算机网络的管理等方面的内容进行了重点介绍。《计算机网络技术实用教程》概念准确、条理清晰、结构新颖，既重视基本概念、基本原理和基本技术的阐述，又注重理论与工程实际的联系，书中结合了许多工程设计实例，以加强读者的实践应用能力。
《计算机网络技术实用教程》既可以作为计算机专业、通信专业、电子信息类专业应用型本科、高职高专教材，也可以供从事计算机网络及相关工作的工程人员学习参考。
深入解析现代数据科学的基石：《数据结构与算法精论》 图书名称： 数据结构与算法精论 图书简介： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心资源。然而，原始数据的堆砌并不能自动转化为洞察和价值。真正掌握数据处理和高效计算的精髓，有赖于对数据结构与算法的深刻理解。《数据结构与算法精论》正是一部旨在系统、深入地剖析这些计算机科学核心基础的权威著作。它超越了基础的编程语言语法层面，直抵计算效率的底层逻辑。 本书的撰写遵循了理论的严谨性与工程实践的紧密结合这一核心原则。我们认识到，一个优秀的软件工程师或数据科学家，必须能够根据特定的应用场景，选择并设计出最优的数据组织方式和解决问题的步骤。因此，全书的结构设计旨在构建一个从基础概念到复杂应用、层层递进的学习路径。 第一部分：基础架构与线性模型 开篇聚焦于计算机科学中最基本也是最常用的数据组织形式。我们首先详细阐述了数组（Array）的内存布局、访问机制及其在固定大小数据集合中的高效性，并探讨了动态数组（如向量）在内存重分配时的性能权衡。紧接着，我们深入讲解了链表（Linked List）的三种主要形式——单向、双向和循环链表，重点分析了它们在动态插入和删除操作中的优势，以及与数组在随机访问效率上的根本差异。 本部分的高潮在于对栈（Stack）和队列（Queue）的详尽讨论。我们不仅从抽象数据类型（ADT）的角度定义了它们的LIFO和FIFO特性，更重要的是，结合实际应用案例，如函数调用栈的实现、表达式求值（中缀转后缀、后缀表达式求值）、广度优先搜索（BFS）中的队列应用等，展示了它们在系统级编程中的不可或缺性。对于先进的双端队列（Deque），我们也探讨了其在滑动窗口最大值等算法中的应用潜力。 第二部分：层次化与非线性组织 当数据间的关系变得复杂，需要表示层级结构或复杂关联时，线性结构便显得力不从心。本书的第二部分将读者引向更复杂的非线性数据结构。 树（Tree）的章节是本部分的核心。我们从最基础的二叉树概念开始，逐步过渡到具有严格排序性质的二叉搜索树（BST）。重点在于深入剖析平衡树的必要性，详细讲解了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转、插入与删除操作的精细过程。红黑树作为许多标准库（如C++ `std::map`、Java `TreeMap`）的底层实现，其复杂度的保证机制被细致入微地分解，确保读者能够理解其O(log n)时间复杂度的理论根基。 随后，我们探讨了B树及其变种B+树，明确阐述了它们为何是现代文件系统和数据库索引（如MySQL InnoDB）的基石，强调了它们针对磁盘I/O优化的设计哲学。此外，堆（Heap）——一种特殊的完全二叉树——作为优先队列（Priority Queue）的实现载体，其“大顶堆”与“小顶堆”的构建与调整算法被清晰阐述，为后续的图算法和高效排序奠定基础。 第三部分：图论的广阔疆域 图（Graph）是表示网络、依赖关系和复杂系统的终极工具。本部分投入大量篇幅，系统梳理了图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），并详细对比了它们的优劣及适用场景。 在图的遍历算法方面，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）不仅作为独立章节讲解，更被嵌入到连通性判断、拓扑排序（Topological Sort，特别针对有向无环图DAG）等实际问题的解决方案中。 图算法的高级应用是本书的亮点之一。我们全面覆盖了寻找最短路径的经典算法：Dijkstra算法（处理非负权边）、Bellman-Ford算法（处理含负权边的图，并检测负权环），以及适用于所有节点对的最短路径的Floyd-Warshall算法。对于最小生成树（MST），我们详尽对比了Prim算法和Kruskal算法，分析了它们在不同图密度下的性能表现。此外，网络流的基础概念，如Ford-Fulkerson方法和 Edmonds-Karp算法，也被引入，为读者理解更高级的匹配问题和网络优化打下基础。 第四部分：核心算法与计算复杂度 数据的组织方式决定了算法的效率。《数据结构与算法精论》将算法分析置于一个严格的理论框架之下。 排序算法被系统地分类和对比。从基础的简单排序（冒泡、选择、插入）到效率更优的$O(n log n)$级别算法——快速排序（Quick Sort，重点讨论枢轴选择策略和最佳/最坏情况）、归并排序（Merge Sort，强调其稳定性），再到基于堆的堆排序，每一种算法都配有详尽的伪代码和复杂度推导。对于特定场景下的排序，如计数排序、基数排序和桶排序，我们也进行了深入的分析。 查找是另一重要主题。除了二分查找（Binary Search）在有序数组中的经典应用，本书还深入探讨了哈希表（Hash Table）的构造原理，包括哈希函数的设计、冲突解决策略（链式法、开放寻址法）及其在平均$O(1)$查找效率背后的数学概率支撑。 计算复杂性理论贯穿全书。我们引入了大O符号（$O$）、Ω符号（$Omega$）和Θ符号（$Theta$）来精确度量算法的渐进性能。对P类问题和NP类问题的基本划分进行了清晰的介绍，并对NP完全性问题进行了初步的探讨，帮助读者建立对“高效可解”与“难以解决”问题的直观认识。 面向读者： 本书面向所有致力于提升计算思维和软件工程能力的读者。无论是计算机科学专业的本科生、研究生，还是希望从“会写代码”迈向“写出高效代码”的软件开发人员、算法工程师、数据分析师，都能从本书中获得系统而坚实的理论支撑和丰富的实战指导。掌握这些工具，意味着能够设计出更健壮、更快速、更能应对海量数据挑战的解决方案。 --- （总字数约为 1550 字）
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有