计算机应用基础学习指导与实践辅导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:第1版 (2002年1月1日)

作者:陈进

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2002-9-1

价格:19.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111108948

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 计算机应用
• 学习指导
• 实践
• 辅导
• 入门
• 办公软件
• 信息技术
• 教材
• 技能提升

编程思维与数据结构入门：构建高效算法的基石 图书简介 本书旨在为计算机科学初学者、软件开发爱好者以及希望系统提升编程能力的专业人士提供一份全面、深入且实用的编程思维与数据结构入门指南。我们深知，在当今快速迭代的软件行业中，仅仅掌握编程语言的语法是远远不够的；真正区分优秀开发者与普通编码者的，在于他们驾驭复杂问题的能力——即编程思维与数据结构的深刻理解和灵活运用。 本书摒弃了枯燥的理论堆砌，转而采用“问题驱动——思维引导——结构解析——代码实现”的学习路径，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。我们相信，构建高效、健壮的软件系统，其核心在于选择和设计恰当的数据组织方式，并辅以清晰、逻辑严密的思考流程。 --- 第一部分：编程思维的淬炼——从新手到架构师的思维转变 本部分是全书的基石，聚焦于培养和训练读者的核心计算思维能力。我们不局限于特定的编程语言，而是探讨跨越技术鸿沟的、通用的问题解决范式。 第一章：理解计算的本质：抽象、分解与模式识别 本章首先探讨计算思维的四个核心要素：抽象（Abstraction）、分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）和算法设计（Algorithm Design）。我们将通过分析现实世界中的复杂问题（如交通规划、资源调度），展示如何将其转化为计算机可以处理的逻辑模型。 抽象的力量： 如何从繁杂的细节中提炼出关键信息？我们通过“对象”和“接口”的概念，展示如何构建高层次的、可复用的模型，屏蔽不必要的实现细节。 分解的艺术： 大型问题的处理往往令人望而生畏。本章详细介绍了“分而治之”（Divide and Conquer）策略，并通过一个实际的工程案例——大型文件排序——来演示如何将一个宏大目标拆解为一系列可管理的子任务。 模式的洞察： 许多看似全新的问题，本质上都是已知问题的变种。本章引导读者识别常见的编程范式，例如迭代、递归、状态机模型等，从而避免“重复发明轮子”。 第二章：算法设计范式：从穷举到最优解 本章深入探讨几种核心的算法设计方法论，这些方法直接决定了程序执行的效率和可行性。 贪心算法（Greedy Approach）： 探讨贪心策略的适用场景与局限性。我们将通过“最小生成树”和“找零问题”的变体，分析贪心选择的局部最优性与全局最优性的关系。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 作为解决重叠子问题和最优子结构问题的利器，DP的原理常被误解。本章将以二维DP表格的构建为核心，详细剖析记忆化搜索（Memoization）与自底向上（Tabulation）两种实现方式，并以经典的“最长公共子序列”和“背包问题”进行实战演练。 回溯法与分支限界法： 针对组合爆炸问题的处理。我们将清晰界定回溯法（用于寻找所有解或第一个解）与分支限界法（用于优化搜索空间，寻找最优解）的应用边界，并以“八皇后问题”和“旅行商问题”为例，展示剪枝技巧的重要性。 --- 第二部分：数据结构的精粹——高效组织信息的蓝图 如果说算法是解决问题的“行动指南”，那么数据结构就是解决问题的“组织蓝图”。本部分将系统梳理并深入剖析支撑现代软件性能的各类核心数据结构。 第三章：线性结构的深度挖掘：数组、链表与栈/队列的性能考量 本章聚焦于最基础的线性结构，并着重分析其在内存布局和操作时间复杂度上的差异。 数组的内存模型与缓存局部性： 解释为什么连续存储对性能至关重要，并讨论变长数组（如动态数组/ArrayList）在扩容时的“摊销分析”。 链表的灵活与代价： 深入探讨单向链表、双向链表及循环链表的内部机制，重点分析其在插入和删除操作中的O(1)优势，以及随机访问的O(N)劣势。 栈与队列的抽象实现： 不仅仅是LIFO和FIFO，本章将展示如何利用链表或数组高效实现带优先级的队列（Priority Queue）及其在广度优先搜索（BFS）中的关键作用。 第四章：非线性结构的基石：树与图的遍历与应用 树和图是描述复杂关系和层次结构的必备工具，是算法世界的“骨架”。 树结构：二叉树、平衡树与B树的哲学： 详细讲解二叉搜索树（BST）的插入、删除操作，并着重分析其在极端情况下性能退化的问题。随后，我们引入AVL树和红黑树的概念，解释它们如何通过旋转操作维护树的平衡性，保证查找效率稳定在O(log N)。 堆结构（Heap）： 介绍最大堆和最小堆的构建与维护（上滤/下滤操作），并将其应用于求解“Top K问题”。 图论基础与遍历： 图结构的表示方法（邻接矩阵与邻接表）的选择依据。深入对比深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在不同场景下的应用，例如迷宫寻路与拓扑排序。 第五章：高效检索与映射：散列表与哈希函数的奥秘 散列表（Hash Table）是现代编程中不可或缺的高速查找工具。本章将揭示其“近乎O(1)”性能背后的复杂性。 哈希函数的设计原则： 探讨理想哈希函数的特性，以及如何选择合适的散列函数来最大化均匀分布。 冲突处理策略： 详细对比链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探查、二次探查和双重哈希）的优缺点及内存开销。 加载因子与动态重哈希： 分析当散列表变得拥挤时，性能如何下降，并解释动态扩容和重哈希机制如何维持整体性能的稳定。 --- 第三部分：高级主题与性能调优 本书最后一部分将数据结构与算法置于实际工程环境中，探讨性能优化和更复杂的抽象模型。 第六章：时间复杂度和空间复杂度的精确度量 理解大O表示法（Big O Notation）是衡量代码质量的唯一标准。本章将教授读者如何对递归、迭代和复杂数据结构操作进行精确的渐进分析，区分最好情况、最坏情况和平均情况。 第七章：高级结构：Trie树与并查集（Disjoint Set Union） Trie树（前缀树）： 讲解其在字典存储、自动补全和IP路由查找中的独特优势，并与普通哈希表进行对比。 并查集的应用： 介绍其路径压缩和按秩合并（Union by Rank/Size）的优化技术，并将其应用于解决“连通性问题”和“最小生成树（Kruskal算法）”。 通过本书的学习，读者将不仅仅是代码的实现者，而是能够根据具体需求，在效率、空间和易维护性之间做出最优权衡的系统设计者。本书的实例代码均采用最新的语言特性编写，并提供了详细的复杂度分析，是每一位追求卓越的开发者案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆