具体描述
本书由北京邮电大学网络教育学院学术委员会推荐出版。
全书共分两篇，第一篇概率论，第二篇数理统计，每章后对重点内容进行了小结，全书最后给出了习题答案，并附有本课程的教学大纲及教学进程表。
本书可作为大学管理专业本科、专科的教材，也可供相关专业技术人员自学参考。
好的，下面是为您构思的一份图书简介，内容围绕一本名为《概率论与数理统计》的教材展开，但不涉及该书的实际内容，而是着重于介绍一本其他主题的图书。 --- 《计算思维与现代算法设计：从抽象到实现》 简介：驾驭数字时代的逻辑之帆 在信息爆炸与人工智能浪潮席卷的今天，数据已不再是简单的记录，而是驱动世界运转的核心燃料。然而，如何有效地处理、分析和利用这些海量数据，构建出能够解决复杂现实问题的智能系统？《计算思维与现代算法设计：从抽象到实现》正是一本为现代技术实践者量身打造的指南，它将带领读者跨越理论与应用的鸿沟，深入理解计算的本质，并掌握构建高效、可靠算法的精髓。 本书的核心理念在于培养读者真正的“计算思维”——这不仅仅是编程能力，更是一种系统性的问题分解、模式识别、抽象建模和逻辑推理的能力。我们认为，在任何领域，无论是软件工程、金融建模、生物信息学还是复杂的工业控制，掌握高效的算法设计思想都是提升决策质量和系统性能的关键。 结构与特色：双轨并行的深度探索 本书的设计巧妙地结合了理论的严谨性与工程的实践性，分为两大核心模块，确保读者能够全面掌握算法的生命周期： 第一部分：计算思维的基石——抽象与建模（The Foundation of Computation） 本部分致力于打牢读者的理论基础，引导他们从解决问题的角度出发，构建数学模型和抽象框架。 第一章：问题的分解与结构化表达： 探讨如何将现实世界中的模糊需求转化为计算机可以处理的离散、结构化的输入。重点分析了不同类型问题的内在结构（如递归结构、图结构、序列结构），并引入了算法分析的初步工具——大O表示法，强调对效率的量化理解。 第二章：基本数据结构的组织与效能： 详细剖析了数组、链表、栈、队列等基础结构，并深入讲解了树（特别是二叉搜索树和平衡树如AVL树、红黑树）和图（邻接矩阵与邻接表）的存储、遍历与操作机制。我们着重于比较不同结构在特定操作下的时间复杂度和空间复杂度差异。 第三章：递归、分治与动态规划的思维转换： 这一章是计算思维的核心训练场。通过经典案例（如汉诺塔、斐波那契数列、矩阵链乘法），系统演示了如何识别问题的重叠子问题和最优子结构，并从递归的自然定义逐步过渡到自底向上（Bottom-Up）的动态规划实现，强调状态转移方程的构建艺术。 第四章：逻辑推理与状态空间搜索： 侧重于需要探索大量可能性的问题。全面介绍了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图和树结构中的应用，并引入了启发式搜索算法（如A算法），探讨如何通过设计有效的评估函数来大幅提升搜索效率，这对于路径规划和博弈论问题至关重要。 第二部分：现代算法的实现与优化——效率与工程（Implementation and Optimization） 在掌握了核心思想后，本部分将目光投向实际应用中最为关键的性能优化和前沿算法领域。 第五章：高效排序与选择算法的精细调优： 除了快速排序和归并排序的深入分析外，本章重点探讨了在特定数据分布下（如近乎有序、重复元素多）的排序算法选择策略，并详细讲解了线性时间复杂度选择算法（如中位数选择算法）的实现细节和理论保证。 第六章：贪心策略的适用边界与反例分析： 贪心算法以其简洁高效著称，但其正确性并非普适。本章通过活动安排、最小生成树（Prim与Kruskal算法）等经典案例，明确阐述了贪心选择性质和最优子结构的要求，并辅以大量反例来指导读者判断何时可以使用贪心方法，何时必须转向更复杂的优化技术。 第七章：图算法的现代应用与扩展： 聚焦于网络流问题，详细讲解了最大流最小割定理，并实现了Ford-Fulkerson及其改进算法（如Edmonds-Karp）。此外，还涉及了最短路径问题（Dijkstra与Bellman-Ford算法的对比，以及处理负权边的策略），为网络设计和资源调度提供了强大的工具。 第八章：计算复杂性理论的工程启示： 这一章旨在帮助工程师理解他们所面对问题的“难度”。它引入了P类、NP类问题的概念，重点阐述了NP完全性理论，并教授读者如何识别和证明一个新问题属于NP完全，从而指导他们放弃精确求解的努力，转向设计有效的近似算法或启发式方法。 第九章：面向并行与分布式环境的算法设计： 鉴于现代计算环境的特点，本章探讨了如何将经典算法适配于多核处理器和分布式系统。内容涵盖并行排序、MapReduce范式下的数据处理模型，以及如何在算法层面考虑缓存局部性（Cache Locality）和通信开销。 目标读者： 本书面向所有对构建高效、健壮的计算系统有强烈兴趣的读者：计算机科学与工程专业的本科生和研究生；希望系统提升算法素养的软件开发工程师；需要进行复杂数据建模和优化的数据科学家；以及对计算思维有深刻兴趣的跨学科研究人员。 总结： 《计算思维与现代算法设计：从抽象到实现》不仅仅是一本算法手册，它更是一次思维的迭代。它强调的不是记住每一个算法的步骤，而是理解驱动这些算法背后的逻辑和数学原理。通过扎实的理论铺垫和丰富的工程实例，本书将帮助读者在面对未知和复杂的计算挑战时，能够自信地构建出优雅、高效的解决方案，真正掌握驾驭数字世界的逻辑之帆。
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