具体描述
Visual Basic是Microsoft公司推出的Windows编程工具，是当今最经典的可视化编程语言，也是世界上用户群最大的程序语言。 本书属于案例开发系列，以36Hang Fee Server为基线，贯穿介绍了VisualBasic相关高级实现技术和理论，通过实例将知识点与开发实战紧密结合，从而达到学以致用的目的。通读本书，读者不仅可以全面掌握Visual Basic高级开发的知识，而且可以了解更多VisualBasic的应用技巧。研究本书大案例还有助于读者体会使用VisualBasic开发大型应用时应注意的问题，建立大局观。
本书总共13章，第1章介绍本书大案例的基本情况，包括系统体系结构、开发文档，以及实现技术和方法等：第2～13章分别基于Visual Basic的主要技术特点进行讲解，理论结合实践，并基于每章技术点完善本书大案例，主要技术点包括：ActiveX控件、文件操作、数据库、XML、WindowsAPI、多媒体、网络、报表等。
本书不仅适合从事软件系统开发的软件工程师和架构师作参考，而且适合作为大中专院校信息专业的学生教材，还可以作为软件培训班的教材或辅助材料。
本书源代码可以从中国水利水电出版社网站下载，网址为：www．waterpub．com．cn。
好的，以下是一份假设的图书简介，该书名为《高级数据结构与算法设计实践》，内容完全不涉及《Visual Basic案例开发》中的任何主题。 --- 图书简介：《高级数据结构与算法设计实践》 拥抱复杂性：驾驭现代计算的基石 在当今技术飞速迭代的时代，软件系统的性能瓶颈往往不再是硬件的限制，而是潜藏于代码深处的数据组织方式和处理逻辑的效率。理解并精通高级数据结构和算法，是每一个渴望构建高性能、高可扩展性软件架构的工程师的必备技能。《高级数据结构与算法设计实践》正是为寻求突破现有编程瓶颈、迈向专业级系统设计的人士量身打造的权威指南。 本书并非停留在对基本概念的泛泛介绍，而是深入挖掘了那些支撑起现代搜索引擎、大规模数据库、复杂图形渲染引擎以及高性能科学计算库的核心技术。我们聚焦于“实践”，意味着书中的每一个理论推导都紧密联系着实际应用场景和性能优化策略。 --- 第一部分：超越基础——深入理解内存与时间复杂度 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础，确保对算法分析的掌握达到工业级标准。 1.1 渐进分析的精细化解读 我们将超越传统的 $O, Omega, Theta$ 符号，探讨更精细的平均情况分析和摊还分析（Amortized Analysis）的实际意义。读者将学会如何根据输入数据的特性选择合适的复杂度模型，尤其是在处理动态数据集时，摊还分析如何揭示看似昂贵操作背后的真正成本。 1.2 内存层次结构与缓存优化 现代CPU的性能提升主要依赖于内存系统的优化。本章将详细剖析CPU缓存（L1, L2, L3）的工作原理、缓存一致性问题以及伪共享（False Sharing）的陷阱。重点在于如何重构算法和数据访问模式，以实现空间局部性和时间局部性的最大化，直接将算法性能从毫秒级提升至纳秒级。我们将通过实际案例展示，即使是简单的数组遍历，不当的内存访问顺序也可能导致数倍的性能下降。 1.3 随机化算法的严谨性 随机化算法（如快速排序的随机化版本或某些概率性数据结构）因其在最坏情况下的鲁棒性而广受欢迎。本章将探讨概率分析的基础，以及如何证明随机化算法的高概率性能保证。我们将深入探讨Las Vegas算法和Monte Carlo算法的区别与应用边界。 --- 第二部分：前沿数据结构——动态与大规模数据的管理 本部分重点介绍那些为处理海量、动态或多维数据而设计的高级数据结构。 2.1 动态图算法与在线处理 图结构是建模复杂系统的核心。本书将详细介绍流式图算法（Streaming Graph Algorithms），包括如何在内存受限的环境下维护图的连通性、中心性度量（如PageRank）的在线更新机制。重点讨论动态图算法，如如何高效处理边的增删操作而不需完全重算最短路径或最小生成树，引入如Link-Cut Trees等高级结构的应用。 2.2 空间数据结构与维度灾难 处理地理信息系统（GIS）、计算机图形学或高维特征向量时，传统的一维结构力不从心。本章将深入研究K-D 树的变体（如R树、BSP树）在近邻搜索（Nearest Neighbor Search）中的应用与局限。我们将探讨如何使用四叉树（Quadtrees）和八叉树（Octrees）进行空间划分和范围查询，并分析在超过三维后“维度灾难”对这些结构性能的影响，以及如何通过局部敏感哈希（LSH）进行近似最近邻搜索。 2.3 字符串处理的利器：后缀结构 对于文本处理、生物信息学（基因序列比对）和数据去重，高效的字符串匹配至关重要。本章将构建后缀树（Suffix Tree）和后缀数组（Suffix Array）。我们不仅会介绍它们的构造算法（如Ukkonen算法），更会展示如何利用LCP数组（最长公共前缀）来解决重复子串查找、最长回文子串等复杂问题，其时间复杂度远超传统KMP算法的范围。 --- 第三部分：算法设计范式——从贪用到优化的跨越 本部分聚焦于解决复杂优化问题的核心设计哲学。 3.1 深度剖析近似算法与组合优化 许多实际的组合优化问题（如旅行商问题TSP、背包问题）是NP难的。本书将系统地介绍近似算法的设计技巧。我们将详细讲解PTAS（多项式时间近似方案）和FPTAS（基于输入的PTAS）的概念，并以Set Cover（集合覆盖）为例，展示如何构建具有可证明误差界的解决方案。 3.2 动态规划的极限与状态压缩 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。除了经典的DP问题外，本章将挑战状态压缩动态规划（State Compression DP），特别是在处理哈密顿路径、子集求和等问题时，如何利用位运算巧妙地表示和转移状态，从而将指数级问题在特定约束下转化为可行解。 3.3 流网络与最大化匹配 流网络模型是解决资源分配、调度和匹配问题的通用框架。我们将详细解析Ford-Fulkerson方法、Edmonds-Karp算法和Dinic算法，并重点展示如何将二分图的最大匹配问题转化为最大流问题进行求解。此外，还将触及最小费用最大流在供应链优化中的实际建模方法。 --- 总结与展望 《高级数据结构与算法设计实践》旨在培养读者设计高效、健壮算法的思维方式，而非仅仅是记忆代码模板。通过对内存模型、概率分析和前沿数据结构的深入探讨，读者将能够自信地应对任何需要极致性能的软件挑战，真正实现从“能跑”到“跑得快”的质的飞跃。本书是面向资深开发者、算法工程师以及计算机科学专业研究生的必备参考书。
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