具体描述
本书主要内容包括：计算机网络的基础知识、局域网的传输介质和接头、常用的网络设备、局域网的接入方式、家庭和办公局域网的组建与设置、局域网服务器的架设、局域网的安全与防护。本书全面系统地讲解了局域网的新技术、新设备和新功能，思路清晰、重点突出、内容精炼、并尽可能引入实例进行讲解，将概念、功能及实例操作有机的结合起来。
本书可作为网络爱好者和网络工作人员的自学教材和参考书，同时也可作为培训教材使用。
好的，这是一本关于《数据结构与算法详解》的图书简介，内容将详尽阐述本书的覆盖范围和特点，完全不涉及《实战局域网架设》的相关内容。 --- 《数据结构与算法详解》图书简介 本书定位： 本书是为计算机科学、软件工程专业的学生、初中级程序员以及任何希望深入理解计算思维和优化程序性能的专业人士精心打造的权威参考指南。它不仅仅是一本理论的堆砌，更是一本融合了深刻洞察、清晰逻辑与海量实战案例的实用工具书。 核心目标： 掌握数据结构的设计原理、算法的实现技巧，并能够熟练运用这些知识解决现实世界中复杂的计算问题，从而写出更高效、更健壮的软件。 --- 第一部分：基础夯实与思维构建（奠定坚实的地基） 本部分旨在为读者建立坚固的理论基础和正确的算法思维框架，是后续所有高级主题的基石。 第一章：计算复杂性与性能分析的艺术 算法效率的量化标准： 深入剖析时间复杂度和空间复杂度的定义、计算方法（尤其关注大O、Ω、Θ符号的精确理解与应用）。 摊还分析（Amortized Analysis）： 介绍如何分析那些操作成本不均，但平均成本却非常可观的动态数据结构（如动态数组的扩容操作）。 渐进增长的比较： 详细对比 $O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n)$ 等不同复杂度的实际性能差异，并通过图表和实例进行直观展示。 第二章：线性数据结构的精微之处 数组与链表（单向、双向、循环）： 不仅讨论它们的存储方式，更侧重于在内存局部性（Locality of Reference）背景下，理解数组在现代CPU缓存机制中的性能优势。 栈（Stack）与队列（Queue）： 深入探讨先进先出（FIFO）和后进先出（LIFO）在函数调用栈、表达式求值、广度优先搜索（BFS）中的核心作用。 哈希表（Hash Table）的革命： 这是本章的重点。详细讲解哈希函数的构造原理（如乘法法、除法法、全域哈希），并对比各种冲突解决策略（开放定址法、链地址法）的优劣，分析其在平均和最坏情况下的性能表现。 --- 第二部分：非线性结构的深度探索（构建复杂的联系） 本部分专注于处理具有层次结构或复杂关系的数据模型，这是现代软件架构设计的关键。 第三章：树结构：分治与索引的基石 二叉树的遍历与特性： 深入解析前序、中序、后序遍历的算法及其在表达式解析中的应用。 二叉搜索树（BST）的平衡之道： 探讨标准BST在极端数据输入下的性能退化问题。 自平衡树的实现精要： 重点讲解 AVL树 的旋转机制和 红黑树（Red-Black Tree） 的着色与插入/删除维护规则，展示它们如何保证 $O(log n)$ 的查找效率。 B树与B+树的内部世界： 专门分析它们在数据库和文件系统中的应用，解释为什么多路查找树在磁盘I/O受限的环境下表现卓越。 第四章：堆（Heap）结构与优先级的管理 完全二叉树的巧妙表示： 阐述如何使用数组高效地实现堆结构。 二项式堆（Binomial Heap）与斐波那契堆（Fibonacci Heap）： 介绍这些高级堆结构，特别分析斐波那契堆在“延迟操作”和摊还分析下的优势，及其在Dijkstra算法中的关键作用。 第五章：图论：连接世界的数学模型 图的表示法： 详尽对比邻接矩阵与邻接表的存储开销与适用场景。 图的遍历算法： 深度剖析 深度优先搜索（DFS） 和 广度优先搜索（BFS） 的递归与迭代实现，及其在连通性判断、拓扑排序中的应用。 最短路径算法集： Dijkstra算法： 重点分析其在非负权重图中的应用及使用优先队列优化后的性能提升。 Bellman-Ford算法： 讨论其处理负权边的能力以及检测负权环的机制。 Floyd-Warshall算法： 介绍其动态规划思想，用于计算所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树（MST）： 全面讲解 Prim算法 和 Kruskal算法 的工作原理，并比较它们在稀疏图与稠密图下的实际表现。 --- 第三部分：高级算法设计范式（解决复杂问题的武器库） 本部分聚焦于指导读者如何从根本上设计出解决特定类别问题的通用策略。 第六章：经典排序算法的性能对比与优化 基础排序的局限： 冒泡、插入、选择排序的 $O(n^2)$ 性能分析。 高效排序的飞跃： 深入剖析 快速排序（Quick Sort） 的枢轴选择策略（三数取中法、随机化）及其最坏情况的规避，以及 归并排序（Merge Sort） 的稳定性与并行潜力。 线性时间排序： 介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort）等非比较排序算法的原理，以及它们对输入数据范围的依赖性。 第七章：动态规划（DP）：优化重复计算的哲学 DP的两个核心要素： 最优子结构和重叠子问题。 自顶向下（带备忘录）与自底向上（表格法）： 对比两种实现方式的优劣。 经典案例精讲： 0/1背包问题、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等，详细推导状态转移方程。 第八章：贪心算法（Greedy Algorithms）：局部最优的全局策略 贪心选择性质的判断： 强调何时可以使用贪心策略，以及如何证明其正确性。 应用实例： 活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程，以及如何将其与堆结构相结合。 第九章：回溯法与分支限界法 穷举搜索的艺术： 回溯法在八皇后问题、N进制数生成、迷宫寻路中的应用。 效率的提升： 引入分支限界法（Branch and Bound），通过设置有效的界限函数，剪裁搜索空间，提高求解速度。 --- 第四部分：专题与实战进阶（面向现代应用） 本部分将理论与现代计算环境相结合，提供更具前瞻性的知识。 第十章：字符串匹配算法的效率之战 朴素算法的局限性。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 详述前缀函数（失配函数）的构建，如何实现线性时间匹配。 Rabin-Karp算法： 探讨基于滚动的哈希技术在多模式匹配中的应用。 第十一章：高级结构在实际工程中的应用 Trie树（前缀树）： 介绍其在字典、自动完成、IP路由查找中的高效率。 并查集（Disjoint Set Union - DSU）： 讲解其路径压缩和按秩合并的优化技巧，及其在Kruskal算法和网络连通性检测中的核心地位。 结语：算法的工程化实践 本书最后强调，数据结构与算法不仅仅是理论题，更是工程实现中优化性能的唯一途径。我们将指导读者如何根据实际场景（如内存约束、I/O瓶颈、并发需求）选择最合适的抽象数据类型和算法范式，真正将“计算思维”转化为生产力。 --- 本书特点： 1. 语言无关性与通用性： 所有算法均提供清晰的伪代码描述，并辅以主流语言（如C++和Python）的实现示例，确保读者能够无障碍地迁移到任何编程环境。 2. 深度与广度兼顾： 从经典算法的原理推导到高级结构（如斐波那契堆、B+树）的机制剖析，覆盖面广，深度足够。 3. 可视化与直观性： 大量使用图示、流程图来解释复杂的结构操作（如红黑树的旋转、图的遍历），帮助读者建立直观理解。 4. 注重“为什么”： 每一项技术点的引入都伴随着对其“为什么优于前一种方案”的深入分析，培养读者的批判性思维。
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