具体描述
本书从实际编程需要出发，通过大量的实例介绍C++语言以及面向对象程序设计方法。主要内容包括：数据类型与表达式、C++控制句、函数、数组与指针、类与对象、继承与派生、多态性、模板、输入输出流等。
与本书配套的习题解答和实验指导也将同时出版，除了本教材习题的解答之外，还收集了大量的综合习题，帮助学生复习巩固所学知识。
本书可作为大专院校C++程序设计或面向对象程序设计教材，同时对使用C++进行程序开发的技术人员也有一定的参考价值。
深入探索：数据结构与算法实战指南 内容提要： 本书聚焦于计算机科学领域的核心基石——数据结构与算法。它摒弃了对某一特定编程语言语法的深入讲解，而是将重点完全放在了概念的理解、原理的剖析以及实际应用场景的分析上。全书结构清晰，从基础的线性结构到复杂的图论和高级树结构，层层递进，旨在帮助读者构建扎实的计算思维框架。 --- 第一部分：基础构建——数据组织与效率初探 第一章：计算思维的基石 本章首先探讨了算法的本质及其在解决问题中的核心地位。我们不会讨论任何具体的实现代码，而是深入分析算法的正确性、可读性以及最重要的——效率。效率的衡量标准是贯穿全书的主线，因此，本章详细介绍了时间复杂度和空间复杂度的概念，包括大O符号（$O$）、$Omega$ 和 $Theta$ 表示法。通过对不同增长率函数的比较，读者将建立起对“快”与“慢”的直观感受。讨论中将引用经典的“对比问题”——例如，为什么线性查找在特定场景下优于指数级查找，即使后者理论上更具潜力。 第二章：线性结构的精妙艺术 线性结构是所有复杂数据组织的起点。本章详细解构了数组（Array）和链表（Linked List）这两种最基本的数据结构。我们不会展示如何用特定语言声明和操作它们，而是专注于其内存模型和内在操作的成本分析。 数组的静态与动态特性： 剖析固定大小数组在内存中的连续性带来的快速随机访问优势，以及在进行插入和删除操作时（需要移动后续元素）的性能瓶颈。动态数组的内存重分配机制和摊还分析（Amortized Analysis）将被深入探讨，以解释其平均性能的良好表现。 链表的灵活性： 详细阐述单向链表、双向链表和循环链表的结构差异。重点分析链表如何在不进行大量数据移动的情况下实现高效的节点插入与删除（$O(1)$ 操作），以及其代价——顺序访问的固有低效性（$O(n)$）。 第三章：栈与队列：操作的约束与应用 栈（Stack）和队列（Queue）是基于线性结构但施加了特定访问约束的抽象数据类型（ADT）。本章着重于这些约束如何导向特定的应用场景。 后进先出（LIFO）的栈： 详细分析栈在函数调用机制（调用栈）中的核心作用。通过抽象的 Push、Pop、Peek 操作描述，引出其在表达式求值（中缀转后缀/前缀）、递归的迭代化等问题中的应用模型。 先进先出（FIFO）的队列： 讲解队列在任务调度、资源缓冲和广度优先搜索（BFS）中的必然性。对循环队列（Circular Queue）的实现原理及其避免假溢出（False Overflow）的机制进行细致的原理剖析。 第二部分：高效组织的进阶——非线性数据结构 第四章：树的层级魅力 树形结构是表示层次关系和分层数据的核心工具。本章从基础的树的定义（根、节点、边、度、深度、高度）入手，逐步深入到具有特定性质的树。 二叉树的结构与遍历： 详述二叉树的结构特性，并对前序、中序、后序遍历进行原理性说明，强调它们在重建树结构和表达式解析中的作用。 二叉搜索树（BST）： 深入解析 BST 的核心查找、插入、删除操作的时间复杂度。特别关注在最坏情况下（数据有序输入）性能急剧下降至 $O(n)$ 的问题，这为后续章节的平衡树奠定了基础。 第五章：平衡的艺术：保持性能的秘诀 为了解决 BST 的退化问题，本章聚焦于自平衡二叉搜索树的原理。 AVL 树与红黑树（Red-Black Tree）： 本章不涉及具体的代码实现细节，而是专注于 AVL 树的旋转（单旋、双旋）操作是如何维持高度平衡的。对于红黑树，则重点分析其五条特性是如何保证树的高度始终保持在 $O(log n)$，以及在插入/删除后进行颜色调整和旋转的逻辑流程。理解这些平衡机制背后的数学保证，远比记忆代码要重要。 第六章：堆结构与优先级的管理 堆（Heap）是一种特殊的完全二叉树，用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。 最大堆与最小堆： 详细阐述堆的结构属性和堆序属性。着重分析“上滤”（Heapify Up）和“下滤”（Heapify Down）操作的原理，以及这些操作如何保证堆顶元素始终是极值。 堆在排序中的应用： 剖析堆排序（Heap Sort）的步骤，展示其稳定地达到 $O(n log n)$ 性能的原因。此外，还探讨了优先队列（Priority Queue）作为堆的抽象应用，在事件模拟和贪心算法中的地位。 第三部分：数据结构与算法的深度交织 第七章：散列技术：查找的极限速度 散列（Hashing）是实现平均 $O(1)$ 查找、插入和删除的关键技术。本章完全侧重于原理和冲突解决。 散列函数的设计： 讨论理想散列函数的特性，如均匀分布性。分析常见散列函数（如除法散列、乘法散列）的数学基础，以及如何处理非整数键值。 冲突解决策略： 详尽对比链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探查、二次探查和双重散列）的优缺点。重点分析开放寻址法中“聚集”（Clustering）问题的产生机制及其对性能的影响。 第八章：图论基础：连接世界的模型 图（Graph）是描述复杂关系网络的强大工具。本章定义了图的基本术语（有向/无向、权重、路径、连通分量）。 图的表示法： 重点比较邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）在存储空间和操作效率上的权衡，特别是针对稀疏图和稠密图的选择依据。 图的遍历： 深入解析广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理及其在不同场景的应用，例如拓扑排序（Topological Sort，仅限于有向无环图）和寻找连通分量的过程。 第九章：核心路径算法 基于图结构，本章探讨了解决网络中最优化路径问题的经典算法。 最短路径： 详细分析 Dijkstra 算法的贪心策略和松弛操作，说明其在非负权重图上的正确性保证。对比 Bellman-Ford 算法在处理负权边时的能力，以及如何利用其检测负权环的存在性。 最小生成树（MST）： 讲解 Kruskal 算法（基于边）和 Prim 算法（基于点）的构造过程。重点分析 Kruskal 算法中并查集（Disjoint Set Union）数据结构在高效判断环路形成中的关键作用。 --- 总结与展望： 本书的宗旨是通过对抽象模型的深入解析，训练读者面对任何编程问题时，能够迅速识别出其底层结构属于哪一种经典模型，并选择出最高效的算法策略。最终目标是让读者能够独立地对任何新出现的问题进行效率分析和结构设计，而非仅仅停留在代码的堆砌层面。
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