计算机基础实用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中山大学出版社

作者:陈达宏

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:33.0

装帧:

isbn号码:9787306022295

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 计算机入门
• 编程入门
• 办公软件
• 信息技术
• 计算机应用
• 基础教程
• 实训
• 案例
• 零基础

《数据结构与算法：精粹与实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，高效的数据处理与智能的算法设计已成为推动科技进步的核心驱动力。本书《数据结构与算法：精粹与实践》旨在深入剖析计算机科学中最基础、也最具影响力的两大基石——数据结构与算法。它不仅是理论知识的系统梳理，更是面向实际应用场景的深度探索，力求为读者构建起坚实的理论根基，并培养解决复杂问题的实战能力。 本书的编写，以“循序渐进、由浅入深、理论与实践并重”为指导思想。我们摒弃了纯粹的概念堆砌，而是力求通过清晰的逻辑脉络和丰富的实例，引导读者一步步理解数据结构的设计哲学与算法的运行机制。全书结构严谨，内容翔实，覆盖了从基础概念到高级应用的广泛领域，适合计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的学生，以及希望提升自身编程技艺和解决问题能力的开发者。 第一部分：数据结构——信息组织的艺术 数据结构是计算机程序设计中对数据进行组织、管理和存储的方式，它直接影响到程序运行的效率和性能。本部分将从最基本的数据组织形式出发，逐步深入到更复杂、更高效的数据结构。 绪论：数据结构的重要性与分类 我们将从“为什么需要数据结构”这一根本问题切入，阐述数据结构在程序设计中的核心作用，以及如何通过选择合适的数据结构来优化算法的效率。在此基础上，我们将对数据结构进行宏观分类，介绍逻辑结构（集合结构、线性结构、树形结构、图结构）和存储结构（顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储）的基本概念，为后续的学习打下理论基础。 线性结构：有序信息的组织 数组（Array）：作为最基础的顺序存储结构，我们将详细讲解数组的定义、特点、基本操作（访问、插入、删除），以及在实际应用中的常见场景，如矩阵运算、查找表等。同时，会分析数组的优缺点，以及其在不同编程语言中的实现细节。 链表（Linked List）：与数组的顺序存储不同，链表采用链式存储，通过节点间的指针连接。本书将深入剖析单链表、双向链表和循环链表的结构特点、创建、遍历、插入、删除等核心操作。我们将重点比较链表与数组在插入和删除操作上的效率差异，并通过具体例子说明链表在动态分配内存、实现栈和队列等方面的优势。 栈（Stack）：栈是一种遵循“后进先出”（LIFO）原则的线性结构。我们将讲解栈的抽象数据类型（ADT）定义，以及如何使用数组或链表来实现栈。重点分析栈在函数调用、表达式求值、括号匹配等经典算法中的应用。 队列（Queue）：队列则遵循“先进先出”（FIFO）原则。本书将介绍队列的ADT定义，以及顺序队列和链式队列的实现。我们将通过实例展示队列在任务调度、缓冲区管理、广度优先搜索（BFS）等场景的应用。 树形结构：层级信息的组织 树（Tree）：作为一种分层的数据结构，树在表示层次关系方面具有天然优势。我们将介绍树的基本概念，如节点、根节点、父节点、子节点、叶子节点、深度、高度等。 二叉树（Binary Tree）：二叉树是树形结构中最常用的一种。我们将详细讲解二叉树的定义、性质，以及前序、中序、后序遍历等重要遍历算法，并探讨它们的实现方式（递归与非递归）。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）：BST是二叉树的一个重要特例，其左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点。本书将讲解BST的查找、插入、删除等核心操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。 平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree）：为了解决普通BST在极端情况下退化为链表的问题，我们将引入平衡二叉搜索树的概念，如AVL树和红黑树。虽然不深入推导其复杂的平衡调整算法，但会阐述其核心思想和优势，以及它们在实际应用中的重要性，例如作为许多高效查找和排序算法的基础。 堆（Heap）：堆是一种特殊的完全二叉树，分为最大堆和最小堆。本书将讲解堆的定义、性质、构建（heapify）以及堆的插入和删除操作。重点展示堆在优先队列（Priority Queue）的实现以及堆排序算法中的关键作用。 图结构：网状信息的组织 图（Graph）：图是一种能够表示对象之间复杂关系的抽象模型。我们将介绍图的基本概念，如顶点、边、度、路径、连通分量等。 图的表示：重点讲解邻接矩阵和邻接表两种常用的图存储方式，分析它们的优缺点和适用场景。 图的遍历：详细介绍深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种重要的图遍历算法，并通过图示和代码示例阐述它们的执行过程。 散列表（Hash Table）：高效查找的利器 散列表通过哈希函数将键映射到存储位置，实现近乎常数时间的查找、插入和删除操作。本书将深入讲解散列表的设计原理，包括哈希函数的选择、冲突处理方法（如链地址法、开放地址法），并分析其在数据库索引、缓存系统等应用中的价值。 第二部分：算法——解决问题的智慧 算法是解决特定问题的一系列清晰、明确的指令。本部分将聚焦于算法的设计思想、分析方法和经典算法，帮助读者掌握如何有效地解决计算问题。 算法基础：效率的度量 算法复杂度分析：我们将详细讲解如何使用大O记法（O-notation）、大Ω记法（Ω-notation）和大Θ记法（Θ-notation）来度量算法的时间复杂度和空间复杂度。这是评估算法优劣的关键。 递归与迭代：深入剖析递归和迭代的定义、优缺点，以及相互转换的方法。通过实例展示递归在解决分治问题中的优雅性，以及迭代在提高效率方面的优势。 排序算法：数据排列的艺术 我们将系统介绍各种经典的排序算法，并深入分析它们的原理、时间复杂度、空间复杂度和稳定性： 简单排序：冒泡排序、选择排序、插入排序。分析它们的实现细节和局限性。 高效排序：快速排序、归并排序。深入讲解分治策略在这些算法中的应用，并分析其平均和最坏情况下的性能。 其他排序：堆排序、计数排序、基数排序。介绍这些特定场景下更优的排序方法。 查找算法：信息的快速定位 顺序查找：最基础的查找方法。 二分查找（Binary Search）：对于有序数据，二分查找效率极高。我们将详细讲解其原理和实现，并分析其时间复杂度。 散列查找：基于散列表的查找，通常能达到O(1)的平均时间复杂度。 图算法：探索关系的奥秘 最短路径算法： Dijkstra算法：求解单源最短路径问题（非负权图）。 Bellman-Ford算法：求解单源最短路径问题（可包含负权边，但不能有负权回路）。 Floyd-Warshall算法：求解所有顶点对之间的最短路径问题。 最小生成树算法： Prim算法：求解加权无向图的最小生成树。 Kruskal算法：求解加权无向图的最小生成树。 拓扑排序（Topological Sort）：针对有向无环图（DAG）的排序，用于确定任务的执行顺序。 动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划是一种通过将问题分解为子问题，并存储子问题的解来避免重复计算的算法设计技术。本书将介绍动态规划的基本思想，如最优子结构和重叠子问题，并通过经典案例（如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列）来阐述其解决问题的思路和方法。 贪心算法（Greedy Algorithm） 贪心算法是一种在每一步选择局部最优解，以期达到全局最优解的算法。我们将讲解贪心算法的设计思想，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等例子来说明其应用。 回溯算法（Backtracking Algorithm） 回溯算法是一种通过系统地搜索所有可能的解来解决组合问题的算法。本书将介绍回溯算法的搜索树模型，并通过N皇后问题、数独求解等经典问题来展示其实现过程。 第三部分：实践应用与展望 理论学习需要与实践相结合，才能真正掌握数据结构与算法的精髓。本部分将引导读者将所学知识应用于实际编程场景，并展望未来发展趋势。 常用数据结构与算法在实际开发中的应用 我们将结合具体编程场景，展示如何选择和使用合适的数据结构与算法来解决实际问题。例如： 在Web开发中，如何利用散列表实现用户会话管理，如何利用树结构处理XML/JSON数据。 在数据库系统中，如何利用B+树实现高效的索引，如何利用图算法进行关系分析。 在操作系统中，如何利用队列实现任务调度，如何利用栈实现函数调用管理。 在人工智能领域，如何利用图搜索算法进行路径规划，如何利用动态规划优化模型训练。 算法效率的优化与性能调优 除了选择正确的数据结构和算法，我们还将探讨如何从代码层面进行优化，例如： 减少不必要的计算和内存访问。 利用缓存和并行计算提升性能。 进行性能分析和瓶颈识别。 学习建议与资源推荐 为帮助读者更好地掌握本书内容，我们将提供学习建议，如多动手实践、参与编程挑战、阅读优秀开源项目代码等。同时，也会推荐一些进一步学习的资源，如在线课程、编程社区、经典书籍等。 未来展望：算法在现代科技中的角色 最后，我们将简要展望数据结构与算法在人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿技术领域中的重要作用和发展趋势，激发读者对该领域的持续学习热情。 本书力求通过系统性的讲解、精炼的文字、恰当的图示和丰富的代码示例，帮助读者建立起对数据结构与算法的深刻理解，并将其融会贯通，应用于实际的软件开发和问题解决中。相信通过本书的学习，读者将能够显著提升自身的编程功底和解决复杂问题的能力，为未来的技术探索之路打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式简直是为我们这种“小白”量身定做的，简直是救星一般的存在。作者完全没有使用那种高高在上、让人望而生畏的专业术语堆砌，而是采用了非常生活化、非常贴近我们日常经验的比喻和类比。比如，在解释CPU的工作原理时，作者竟然用到了类似“厨房里的大厨”的角色设定，一下子就把那个抽象的概念具象化了。我记得有一次我在看内存管理的部分，本来感觉快要打瞌睡了，结果看到一个关于“书架整理术”的比方，瞬间茅塞顿开，那种豁然开朗的感觉太棒了。这种不端架子的教学态度，让我觉得学习计算机不再是高不可攀的学问，而是一种可以轻松掌握的生活技能。它不是那种只适合计算机系学生看的“天书”，而是真正面向广大普通用户的实用手册，这一点我给满分。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是一次与一位经验丰富、耐心至极的老师进行深入交流。作者的文风成熟稳重，但又充满了对技术的热情和探索精神。我发现自己阅读这本书的时候，常常会停下来思考：“原来如此！”这种学习上的成就感，很大程度上归功于作者在关键时刻总能给出恰到好处的“点拨”。这本书最打动我的地方在于，它不仅教会了“是什么”，更深入地探讨了“为什么”。它没有满足于简单地罗列事实，而是引导读者去探究事物背后的设计哲学和原理。比如，在讲解数据存储结构时，作者会对比不同的方案的优缺点，让我们理解设计者是如何在效率、空间和实现复杂度之间做出权衡的。这种深层次的思考训练，远比死记硬背知识点要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的知识覆盖面广度也让人感到惊喜，它不像市面上某些教材那样只聚焦于某一个窄小的领域。从基础的二进制逻辑到稍微深入一点的操作系统核心概念，再到网络协议的基础框架，都有涉及，而且都保持了相当的深度和准确性。我尤其喜欢它对新兴概念的处理方式，比如云计算的入门介绍，它没有用过于专业的术语去轰炸读者，而是非常巧妙地将这些前沿技术融入到现有的知识体系中进行讲解，让读者能够理解它们在整个计算机世界中的位置和价值。这使得这本书具有很强的“生命力”，即使技术在不断迭代，这本书提供的基础框架依然能支撑我们去理解未来的变化。对于一个想建立完整计算机知识体系的人来说，这本书无疑是一个绝佳的起点和坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从实操性的角度来看，这本书的价值简直是无法估量。它不仅仅停留在理论层面，而是非常注重“动手做”。每一个重要的知识点后面，几乎都紧跟着详细的步骤指南或者“试试看”的小练习。我按照书上的指示，成功地配置了我的第一个简单的网络环境，并且还自己动手清理和优化了系统文件，这些操作在其他很多理论书里是绝对看不到的。更难得的是，作者提供的代码示例或者操作指令都是经过反复验证的，我跟着做，几乎没有遇到过“报错”或者“无效”的情况，这大大增强了我的信心。这本书真正做到了“授人以渔”，它教给我的不是某个特定软件的使用技巧，而是一套解决计算机问题的通用思维模式和排查方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计真是让人眼前一亮，拿到手里感觉就很舒服。封面那种简洁又不失专业感的设计，瞬间就抓住了我的注意力。内页的字体大小、行间距都拿捏得恰到好处，阅读起来丝毫没有压力，即便是长时间盯着屏幕或者书本，眼睛也不会感到疲劳。而且，插图和图表的质量也非常高，那些复杂的概念，通过那些精心绘制的示意图，一下子就变得清晰明了。我特别欣赏作者在细节上的用心，比如章节标题的层级划分、关键术语的加粗处理，这些看似微不足道的细节，极大地提升了阅读的流畅性和效率。这本书的结构组织得非常有逻辑性，从最基础的硬件构成讲起，层层递进到软件系统，每一步的过渡都显得那么自然而然，让人感觉知识的积累是一个水到渠成的过程，而不是硬塞进脑子里的一堆碎片信息。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆