具体描述
本书的主要目的是让学生掌握网页设计、制作与编程相关的基础知识和方法。主要内容包括：网页设计与制作的基础知识；网页制作工具Dreamweaver的操作方法——创建和管理站点、设计制作网页的方法；JavaScript编程基础和脚本程序的网页应用等；网页设计与制作、程序综合应用的实例详解，一个适合于初学者使用的客户端小型专题网站的设计、制作与程序应用详解等。
本书结构清晰、内容翔实、图文并茂，每一章都结合实例讲解，深入浅出、循序渐进、语方简洁；书中实例难度适中、趣味性强并且实用；选择网站常用技术实现，与实际应用紧密相关，能够有效激发学生的学习兴趣。
本书可作为普通大学、职业院校工科类学生学习《网页设计与制作》实训课程的独立教材，也可作为相关课程的配套教材，还可作为网页设计与制作爱好者、高校计算机专业师生的自学、培训用书。
好的，这是一份关于一本名为《网页设计与制作实训教程》的图书的简介，它不包含该书内容的描述： 图书简介：《数据结构与算法分析（C++版）》 深入理解计算机科学核心：严谨的理论与实用的编程实现 本书面向对象： 本书是为计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业学生以及希望系统提升自身算法与数据结构设计能力的程序员和技术人员量身打造的经典教材。它不仅适用于本科高年级和研究生阶段的课程教学，也是业界工程师进行技术进阶、准备技术面试的理想参考资料。 内容概览与核心价值： 《数据结构与算法分析（C++版）》聚焦于计算机科学的基石——数据组织方式和问题求解效率。全书以C++语言为实现载体，力求在理论的深度与工程的实践之间找到完美的平衡点。我们摒弃了繁琐的、仅用于展示概念的示例代码，转而采用高质量、高效率的C++模板实现，确保读者学到的知识可以直接应用于实际项目开发中。 本书的核心价值在于对渐进分析的透彻阐释，帮助读者建立严谨的计算思维。我们详细探讨了如何使用大O、Ω、Θ符号来精确评估算法的性能，这是衡量任何软件系统健壮性的关键指标。 主要章节与详细内容： 第一部分：基础回顾与分析方法 本部分为后续深入学习打下坚实的数学和编程基础。 1. C++高级特性回顾与模板编程入门： 详细讲解了C++11/14/17引入的关键特性，如智能指针、Lambda表达式、右值引用等，并重点介绍了如何利用C++的类模板和函数模板来编写与具体数据类型无关的通用数据结构实现。 2. 算法分析的严谨性： 深入剖析了时间复杂度和空间复杂度的概念。不同于简单的代码行计数，本书教授如何通过递归树、主定理（Master Theorem）等数学工具，精确分析分治算法、动态规划算法的渐进上界和下界。 第二部分：线性与非线性数据结构的系统实现 这部分是数据结构课程的核心内容，侧重于不同组织形式的优缺点和适用场景。 3. 数组、链表与迭代器： 不仅覆盖了单链表、双向链表、循环链表的基础操作，更重要的是，本书详细阐述了C++标准库中`std::vector`和`std::list`的底层实现机制，以及它们在内存连续性上的性能差异。 4. 栈、队列与抽象数据类型（ADT）： 讨论了如何利用数组和链表高效实现栈（Stack）和队列（Queue），并着重分析了优先队列（Priority Queue）基于堆的实现原理。 5. 树结构深度解析： 这是本书的重点之一。我们详尽讨论了二叉树、AVL树、红黑树（Red-Black Trees）的插入、删除和平衡维护机制。特别地，红黑树的旋转和颜色调整过程被分解为一系列清晰的步骤，辅以详细的图示和C++代码示例。此外，B树和B+树作为外部存储和数据库索引的基础，也有专门的章节进行介绍。 6. 散列表（Hash Table）的设计与冲突解决： 深入探讨了散列函数的设计原则（如一致性哈希），以及处理冲突的各种方法，包括链式法（Separate Chaining）和开放定址法（Open Addressing，如线性探测、二次探测和双重哈希）。本书提供了高性能散列表的优化实现。 第三部分：高级抽象与图论算法 本部分侧重于复杂问题的建模和求解，是算法分析的高级阶段。 7. 堆（Heaps）的原理与应用： 详细讲解了二叉堆的构建、调整过程，并将其应用于堆排序（Heap Sort）的优化。同时，探讨了斐波那契堆（Fibonacci Heaps）的摊还分析（Amortized Analysis），这是理解更复杂图算法性能的关键。 8. 图算法的全面覆盖： 图论部分内容丰富且实用。我们系统地介绍了图的几种主要表示方法（邻接矩阵、邻接表）。算法方面，深度剖析了： 遍历算法： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）及其在连通性、拓扑排序中的应用。 最短路径问题： Dijkstra算法（单源最短路）和Floyd-Warshall算法（多源最短路），并分析了Bellman-Ford算法在处理负权边时的优势。 最小生成树： 普鲁弗算法（Prim’s）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal’s）的实现与复杂度对比。 第四部分：高效算法设计范式 这部分着眼于提升解决问题的效率，从根本上优化程序性能。 9. 分治法与递归的优化： 通过快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略、归并排序（Merge Sort）的稳定性分析等实例，巩固分治思想。 10. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讲解了贪心选择性质的证明，并通过活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等经典案例，展示如何快速获得近似最优解或精确最优解。 11. 动态规划（Dynamic Programming）： 这是本书难度较高的部分之一。通过矩阵链乘法、背包问题（0/1和分数背包）、最长公共子序列等问题，系统地阐述了“最优子结构”和“重叠子问题”的识别，以及自底向上（Tabulation）与自顶向下（Memoization）的实现对比。 本书特色： 纯粹的C++实现： 所有数据结构均采用C++标准库的最佳实践编写，代码可读性高，且性能优越。 强调分析而非记忆： 每种结构和算法都伴随详尽的数学分析，帮助读者理解“为什么”它高效，而非仅仅“如何”实现。 面向实战的挑战： 每章末尾都设计了难度递增的练习题，部分题目要求读者自行设计数据结构来解决实际工程中的效率瓶颈问题。 结语： 掌握数据结构与算法，如同掌握了现代软件工程的内功心法。掌握本书内容，将使读者在面对任何复杂的计算挑战时，都能设计出高效、可靠、优雅的解决方案。
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