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出版者:兵器工业出版社

作者:秋实

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-06

价格:23.00

装帧:平装

isbn号码:9787801328007

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 计算机入门
• 实用教程
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• 信息技术
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• 计算机应用
• 零基础学习

编程思维与数据结构：从零到精通的实践指南 内容提要： 本书旨在为读者构建坚实的计算思维基础，并深入剖析核心数据结构与算法，是迈向高效软件开发和复杂问题解决的权威指南。我们不局限于某一特定编程语言的语法灌输，而是着重于培养读者的抽象思维能力、逻辑推理能力以及对计算本质的深刻理解。全书内容紧密围绕“如何像计算机科学家一样思考”这一核心目标展开，涵盖了从基础的离散数学概念到前沿算法设计范式的全面覆盖。 --- 第一部分：计算思维的构建与抽象的力量 (The Genesis of Computational Thought) 本部分是全书的基石，它引导读者跳脱出具体的编程实现细节，进入到更深层次的计算哲学层面。 第一章：问题分解与模式识别 (Decomposition and Pattern Recognition) 核心理念： 优秀的程序源于清晰的问题定义。本章详细阐述了如何将一个宏大、模糊的问题，通过系统化的分解技术（如递归分解、模块化设计）拆解成一系列可管理、可解决的子问题。 关键技术： 流程图、UML基础图示的应用，以及“黑箱测试”思维在需求分析中的作用。我们探讨如何识别问题中的重复结构（即模式），为后续的数据结构选择提供依据。 实践案例： 以经典的迷宫寻路问题为例，展示从直观描述到结构化分解的转化过程。 第二章：逻辑推理与形式化表达 (Logical Reasoning and Formalization) 基础数学回归： 深入探讨了布尔代数、集合论在程序逻辑中的直接应用。重点剖析了谓词逻辑如何精确地表达程序的前置条件 (Preconditions) 和后置条件 (Postconditions)，这是编写可验证代码的关键。 证明方法论： 介绍数学归纳法在证明算法正确性（特别是涉及迭代和递归的场景）中的严谨应用。强调不变量 (Invariants) 的概念——程序执行过程中始终保持的真理。 计算模型简介： 简要介绍图灵机和有限自动机（FSA）的理论模型，帮助读者理解计算的本质边界和能力范围。 第三章：抽象层次与数据建模 (Layers of Abstraction and Data Modeling) 抽象的层级： 探讨从物理硬件到高级编程语言之间的数据和控制流的抽象过程。重点区分数据类型抽象（用户定义类型vs基本类型）和控制抽象（函数、过程）。 面向对象思维的预备： 虽然本书不局限于OO范式，但本章为理解封装、继承和多态提供了理论基础——这些都是强大的抽象工具。我们讨论如何使用接口和抽象类来定义契约而非实现细节。 --- 第二部分：核心数据结构的深度剖析 (In-Depth Analysis of Fundamental Data Structures) 本部分是本书的技术核心，系统性地讲解了支撑几乎所有现代软件的结构。我们不仅关注“如何实现”，更关注“为何如此实现”以及“在何种场景下最优”。 第四章：线性结构的高效存取 (Efficient Access in Linear Structures) 数组与内存布局： 深入探讨静态数组与动态数组（如向量/列表）在底层内存（栈与堆）中的存储方式，分析缓存局部性 (Cache Locality) 对性能的影响。 链表变体： 比较单向、双向和循环链表的插入/删除复杂度。重点讲解“哑节点” (Sentinel Nodes) 在简化边界条件处理中的作用。 栈与队列的严谨定义： 使用抽象数据类型 (ADT) 的视角来定义LIFO和FIFO，并展示它们在系统调用栈、缓冲区管理中的实际应用。 第五章：非线性结构的组织艺术 (The Art of Organizing Nonlinear Structures) 树形结构 I：二叉树的遍历与平衡： 详述前序、中序、后序遍历的算法实现及其数学意义。深入讲解二叉搜索树 (BST) 的性能瓶颈——倾斜问题。 树形结构 II：自平衡的保证： 详尽解析AVL树和红黑树 (Red-Black Trees) 的旋转操作和颜色/高度保持规则。读者将理解为何红黑树是标准库中Map和Set的首选底层结构。 堆 (Heaps) 与优先队列： 剖析二叉堆的上滤 (Sift-Up) 和下滤 (Sift-Down) 操作，证明其 $O(log n)$ 的堆化复杂度，并将其与排序算法（如堆排序）联系起来。 第六章：关联与查找的优化：哈希与图 (Optimization for Association and Traversal: Hashing and Graphs) 哈希函数设计与冲突解决： 不仅仅是使用内建函数。本章教授如何设计理想的哈希函数（均匀分布），并系统比较链式法 (Chaining)、开放寻址法 (Open Addressing)（线性探测、二次探测、双重哈希）的性能权衡。分析装载因子 (Load Factor) 的重要性。 图论基础：表示与遍历： 详细介绍邻接矩阵和邻接表的适用场景和空间复杂度差异。精讲广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS) 的应用，包括连通性检测和拓扑排序。 最短路径算法： 完整推导迪杰斯特拉 (Dijkstra) 算法和贝尔曼-福特 (Bellman-Ford) 算法，并讨论它们在处理负权边时的根本区别。 --- 第三部分：算法设计范式的精通 (Mastery of Algorithmic Design Paradigms) 本部分将读者的视角从“数据存储”提升到“数据处理流程”，重点培养解决复杂问题的通用策略。 第七章：分治法与递归的艺术 (Divide and Conquer and the Art of Recursion) 主定理 (Master Theorem)： 介绍如何使用主定理快速分析分治算法（如归并排序、快速排序）的渐进时间复杂度，避免复杂的递推求解。 快速排序的深入优化： 讨论三数取中、随机化枢轴选择如何有效避免最坏情况 $O(n^2)$ 复杂度，以及尾递归优化的原理。 第八章：动态规划：消除冗余的智慧 (Dynamic Programming: The Wisdom of Avoiding Redundancy) 最优子结构与重叠子问题： 严格定义动态规划 (DP) 成立的两个必要条件。 自底向上 (Bottom-Up) 与自顶向下 (Top-Down with Memoization)： 对比这两种实现策略的优劣，特别是对空间效率和递归栈深度的影响。 经典案例精讲： 0/1背包问题、最长公共子序列 (LCS)，以及斐波那契数列的矩阵快速幂优化解法，展示DP的威力。 第九章：贪心策略与局部最优 (Greedy Algorithms and Local Optimality) 贪心选择性质的验证： 强调贪心算法并非万能，必须通过严格的“交换论证”来证明局部最优选择能导向全局最优。 应用场景分析： 霍夫曼编码、活动安排问题。对比分析何时使用贪心，何时必须回溯或DP。 第十章：高级搜索与回溯机制 (Advanced Searching and Backtracking Mechanisms) 回溯法 (Backtracking)： 讲解如何使用“选择-探索-撤销选择”的模型来系统地搜索解空间，常用于约束满足问题。 分支限界法 (Branch and Bound)： 介绍比纯粹回溯法更高效的剪枝技术，如何使用界限函数 (Bounding Function) 来放弃不必要的搜索分支，常用于优化问题。 --- 第四部分：性能分析与工程实践 (Performance Analysis and Engineering Practice) 本部分将理论与实际工程需求相结合，确保读者不仅能写出正确的代码，还能写出高性能、可扩展的代码。 第十一章：渐进分析与空间复杂度 (Asymptotic Analysis and Space Complexity) 大O、Ω、Θ的精确界定： 细致区分不同场景下对算法性能描述的准确性要求。 空间复杂度分析： 深入探讨原地 (In-place) 算法的设计，以及辅助空间消耗对内存受限环境下的影响。 第十二章：排序算法的性能对比与稳定性的意义 (Comparative Sorting and the Importance of Stability) 比较排序的下限： 证明基于比较的排序算法的理论时间复杂度下限是 $O(n log n)$。 线性时间排序： 详述计数排序、基数排序的工作原理，并讨论它们在数据范围受限时的巨大性能优势，以及它们如何规避 $O(n log n)$ 的限制。 稳定性考量： 解释排序的稳定性在多级排序场景中的关键作用。 第十三章：算法的并发与并行思考 (Concurrency and Parallel Considerations) 串行化局限性： 探讨当数据结构和算法无法直接并行化时的挑战。 锁、原子操作与数据竞争： 引入并发环境下的基础同步原语，为后续学习并发编程打下数据结构基础。 --- 本书特色： 语言无关的思维训练： 本书的示例代码（或伪代码）旨在清晰阐述逻辑，而非陷入特定语言的语法细节。 从数学到工程的桥梁： 每一个数据结构和算法的引入都伴随着严格的数学证明和实际应用场景的分析。 强调权衡 (Trade-offs)： 读者将学会如何在时间效率、空间占用、实现复杂度、以及代码可读性之间做出最优选择。 适合读者： 计算机科学专业的本科生、希望夯实基础的软件工程师、准备系统性面试的技术人员，以及所有希望超越“代码实现”层面，深入理解计算原理的科技爱好者。

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这本书的视角非常独特，它不像一本纯粹的教科书，更像是一位经验丰富的工程师在手把手带你入门。我尤其欣赏它在“人机交互”这个相对软性的部分所下的功夫。它没有把用户界面设计简单化，而是从认知心理学的角度解释了为什么某些设计是“好”的，某些设计是“坏”的，比如反馈延迟对用户感知速度的影响。这种跨学科的整合，极大地拓宽了我的视野，让我意识到计算机科学远不止是代码和硬件。此外，书中对于数据结构基础的讲解，也充满了洞察力。它没有直接丢出链表和树的定义，而是通过解决实际问题（如文件系统的组织结构）来引出这些数据结构的应用场景和优势劣势对比。这种“问题驱动”的学习方法，极大地激发了我主动去思考“为什么需要这种结构”的兴趣，而不是机械地记忆定义。这本书真正做到了“授人以渔”，教会读者如何用计算机的思维去分析和解决问题。

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这本书的结构设计非常具有前瞻性，它不仅仅停留于基础知识的介绍，更巧妙地将新兴技术融入到传统框架中，使得整体内容既有深度又有广度。我最喜欢它在数据存储部分的处理方式，不同于市面上很多教材只谈论HDD和SATA SSD，这本书花了大量篇幅去介绍NVMe技术的优势，以及它对未来高性能计算的影响。这种对技术前沿的关注，让这本书的生命力大大延长了。再者，作者在软件工程基础方面的阐述也相当到位。它没有直接跳到某个具体的编程语言，而是先讲解了算法的效率分析（大O表示法），并用几个经典的排序算法案例进行了演示。这种先构建理论基石再谈应用的教学思路，非常符合认知规律，确保读者在学习任何高级编程技巧时，都有一个坚实的理论后盾。对我而言，它提供了一个从“使用者”蜕变为“思考者”的过渡平台。书中的案例很多都是贴近现代IT环境的，比如云计算的基本架构概念也被巧妙地穿插在系统基础章节里，让人在学习基础的同时，也能感受到行业脉搏。

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拿到这本书时，我原本是抱着试一试的心态，毕竟市面上的“基础教程”很多都是华而不实的。但很快我就发现，这本教材的严谨程度超乎我的想象。它的逻辑链条构建得如同精密的钟表，环环相扣，几乎找不到任何逻辑上的断裂点。比如，在讲解了二进制和补码运算之后，它立即引入了计算机如何进行浮点数表示（IEEE 754标准），这种紧凑的衔接，避免了知识点之间的“真空期”。特别是作者在阐述计算机安全基础时，用了很多非常实际的例子来解释常见的攻击手段，比如缓冲区溢出是如何发生的，这部分内容的处理得极其到位，既保证了技术的准确性，又充分展现了潜在的风险。更值得称赞的是，这本书的排版和图示质量极高，很多流程图和结构图都非常清晰，色彩搭配得当，使得阅读体验非常舒适，即便长时间阅读也不会感到视觉疲劳。它成功地将一个可能枯燥晦涩的主题，包装成了一次愉快的探索之旅。

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这本书真是让我大开眼界，内容编排得极为精巧，简直就像是为零基础的初学者量身定做的指南。它没有那种高深莫测的术语堆砌，而是用非常生活化的比喻，把复杂的计算机底层逻辑讲得清清楚楚。我记得之前对CPU的工作原理总是一知半解，看了书中关于“指令流水线”那几页，立刻就明白了，那种豁然开朗的感觉，简直比我大学里听的讲座都管用。作者在讲解硬件基础时，非常注重实用性，没有停留在枯燥的理论层面，而是深入浅出地介绍了当前市面上主流硬件的选购要点和兼容性知识，这点对于打算自己组装或升级电脑的朋友来说，简直是无价之宝。更别提它对操作系统内核概念的梳理，从进程管理到内存分配，作者都用清晰的图表辅助说明，使得原本抽象的概念变得可视化。我尤其欣赏它对网络协议的介绍，不是简单罗列TCP/IP的层次结构，而是通过模拟数据包的传输过程，让我深刻理解了数据是如何跨越千山万水到达目的地的。读完之后，我不再是那个只知道开机和关机的人了，我对整个计算机世界的运行机制有了一个非常扎实和立体的认知。

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阅读这本书的过程，我感觉像是在攀登一座结构完美的知识阶梯，每一步都踩得很实，没有虚浮的跳跃。作者在细节的处理上体现出了极高的专业素养。比如，在介绍数据表示时，它不仅讨论了字符编码（ASCII到Unicode的演变），还非常细致地解释了不同编码格式（如UTF-8、UTF-16）在存储效率和兼容性上的权衡，这对于处理国际化软件开发至关重要。而且，这本书对于计算机体系结构的介绍，摒弃了过于老旧的冯·诺依曼模型片段化讲解，而是构建了一个统一的视图，清晰地展示了内存层次结构（寄存器、缓存、主存）是如何协同工作以优化性能的。这种系统性的、宏观的讲解方式，让我对计算机整体性能瓶颈的判断有了更深刻的理解。它真正做到了将“基础”二字内化为“底层逻辑的深刻理解”，而不是简单的术语罗列。读完此书，我对于后续深入学习任何IT领域都充满信心，因为它已经为我打下了极其坚固的基石。

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