具体描述
“计算机文化基础”是高校开设最为普遍、受益面最广的一门计算机基础课程。从1990年清华大学率先开设“计算机文化基础”课程以来，十几年间，课程内容改革从未停止，为了反映计算机技术与应用的最新内容，我们及时地把Windows XP、Office2003以及现在比较热门的全国计算机应用技能考试（NIT）（计算机应用基础模块）中的相关知识点引入到了课程中。
本书不仅可以作为各高校计算机基础的授课教材，也可以作为学生自学的辅导霆，因为本书涵盖了NIT考试的相关知识，所以对于要参加NIT考试的学生也有一定的帮助。本书共分6章：计算机基础知识、操作系统、文字处理系统、电子表格、演示文稿和计算机网络与多媒体技术基础。
好的，这是一份关于一本名为《大学计算机基础》之外的计算机科学书籍的详细介绍。 --- 《现代数据结构与算法设计：面向高性能计算的实践指南》 内容简介 在当今这个数据爆炸与计算能力飞速提升的时代，对高效能数据处理和复杂问题求解的需求从未如此迫切。本书《现代数据结构与算法设计：面向高性能计算的实践指南》并非传统意义上的入门教材，它聚焦于那些在实际工程、科学计算和大规模数据分析中发挥核心作用的高级数据结构与算法理论及其实践应用。本书旨在为具备一定编程基础和离散数学知识的读者，提供一条深入理解并掌握前沿算法设计范式的进阶之路。 本书的结构设计遵循“理论—模型—实践”的逻辑主线，力求在严谨的数学论证与直观的工程实现之间找到最佳平衡点。全书共分为六个主要部分，系统性地覆盖了从经典基础到尖端领域的关键知识点。 第一部分：基础回顾与性能度量深化 尽管本书面向有经验的读者，但第一部分仍快速回顾了时间与空间复杂度分析的精确方法，引入了更适用于现代多核环境的性能模型，如平均情况分析、摊还分析以及对缓存友好性（Cache-Awareness）的初步探讨。我们重点分析了基础排序与搜索算法在不同内存层级下的实际表现差异，为后续高级内容奠定性能优化的思维基础。 第二部分：高级搜索与图论算法的扩展应用 本部分深入剖析了图算法在复杂网络建模中的应用。除了标准的Dijkstra、Floyd-Warshall和最小生成树算法外，我们重点讲解了： 1. 大规模图的遍历与分区策略： 针对节点数量达到数十亿级别的图结构，介绍基于标签传播（Label Propagation）和谱聚类（Spectral Clustering）的近似算法，以及如何利用图数据库（如Neo4j或ArangoDB）的底层结构进行优化。 2. 流网络的高效求解器： 详细介绍Push-Relabel算法的变种及其在资源分配、最大匹配问题中的工程实现细节，对比其与传统Ford-Fulkerson方法的性能优势。 3. 几何与空间数据结构： 重点阐述K-d树、四叉树（Quadtree）和八叉树（Octree）在地理信息系统（GIS）和射线追踪中的高效构建与查询方法，特别关注动态维护和平衡策略。 第三部分：内存层次结构下的数据结构优化 这是本书的核心创新点之一，它完全聚焦于如何设计能充分利用现代CPU/GPU架构特性的数据结构。 1. 缓存友好型数据结构： 深入讲解“宽度优先”而非“深度优先”的数据组织原则。详细分析了B树和B+树在磁盘I/O和SSD访问模式下的优化，以及如何设计面向L1/L2/L3缓存的紧凑化数组结构。 2. 并发与并行数据结构： 探讨无锁（Lock-Free）和无等待（Wait-Free）数据结构的构建，包括使用CAS（Compare-and-Swap）操作实现的并发栈、队列和哈希表。我们对比了基于乐观并发控制（OCC）与悲观锁定的性能权衡，并介绍了Percolator等事务处理模型的思想。 3. 向量化与SIMD优化： 介绍了如何重构标准算法，使其能更好地适配单指令多数据（SIMD）指令集，例如使用AVX或Neon指令集对数组求和、查找最大值等操作进行并行加速。 第四部分：近似算法与概率性数据结构 在许多场景下，精确解的计算成本过高或耗时过长，本书提供了应对这类问题的工具箱。 1. 近似算法理论： 讲解近似比、PTAS（Polynomial-Time Approximation Scheme）和FPTAS（Fully Polynomial-Time Approximation Scheme）的概念，并以集合覆盖、旅行商问题（TSP）为例进行深入推导。 2. 概率性数据结构实战： 详细介绍布隆过滤器（Bloom Filter）、计数最小哈希（Count-Min Sketch）和HyperLogLog算法。重点在于分析它们在内存节省与误报率/误差率之间的精确权衡，以及在实时流处理系统（如Kafka Streams或Flink）中的实际部署方案。 第五部分：高级排序与字符串处理 超越快速排序和归并排序，本章着眼于特定场景下的极限性能优化。 1. 基数排序的现代变体： 探讨LSD和MSD基数排序的并行化实现，以及如何针对特定整数范围进行定制化优化。 2. 高性能字符串匹配： 深入讲解Aho-Corasick自动机在多模式匹配中的应用，以及Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法的原理与边界数组的精确构建。此外，还介绍了后缀数组（Suffix Array）和后缀树（Suffix Tree）在基因测序比对和文档检索中的核心地位。 第六部分：机器学习与优化算法的结构支撑 最后一部分将视角投向了当前最热门的计算领域，展示数据结构和算法如何支撑现代机器学习模型。 1. 优化器背后的结构： 分析Adam、RMSprop等优化算法中动量缓冲（Momentum Buffers）的数据结构实现，以及梯度稀疏化（Sparsification）的技术。 2. 张量与分布式计算： 讨论如何设计高效的数据布局（如列主序与行主序的转换）来适应分布式矩阵乘法（如Strassen算法的并行化），并简要介绍All-Reduce通信原语在参数同步中的重要性。 本书的特点是每章末尾都附有基于C++标准库和特定高性能库（如Intel TBB或OpenMP）的实践代码示例，旨在帮助读者将理论知识迅速转化为可运行、可度量的工程解决方案。它要求读者不仅要“知道”算法是什么，更要“理解”为什么在特定的硬件环境下，一种算法优于另一种。 目标读者群： 计算机科学、软件工程、电子信息工程等专业的高年级本科生或研究生。 希望从初级软件工程师晋升为系统架构师或性能优化专家的资深开发者。 从事高性能计算、大数据处理、编译器设计或金融建模等领域的专业人士。 ---
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