具体描述
本书是高等职业教育技能型人才培养培训工程系列教材之一。全书共分九章，包括：绪论；设置账户；复式记账；会计凭证；主要经济业务的核算；会计账簿；财产清查；会计报表；财务处理程序。每一章后均附有“同步练习”，旨在训练学生灵活运用所学知识和技能去分析问题和解决问题。该书集针对性、实用性、先进性、适用性于一体，可作为高等职业院校、专科院校、成人高校等的专业教材，还可作为社会从业人士的业务参考书及培训用书。
《精通数据结构与算法：从理论到实践的深度解析》 图书简介 在飞速迭代的计算机科学领域，数据结构与算法始终是构建高效、可扩展软件系统的核心基石。本书《精通数据结构与算法：从理论到实践的深度解析》并非一本泛泛而谈的基础读物，而是一部面向有志于成为顶尖软件工程师、算法架构师以及数据科学家，渴望在技术深度上寻求突破的读者的专业指南。 本书的核心目标是彻底解构复杂概念，并以严谨的工程视角，将理论知识无缝衔接到实际应用中。我们坚信，真正的理解源于对底层原理的洞察力，以及将这些原理应用于解决真实世界挑战的能力。 第一部分：奠定基石——理论的深度挖掘 本部分将从最基础的计算模型和复杂度分析出发，为后续的深入学习构建坚实的基础。我们不会止步于大O表示法（$O$），而是深入探讨渐进分析的局限性、精确的平均时间复杂度分析，以及在不同硬件架构下（如缓存层级、并行处理）对算法性能的实际影响。 第1章：计算模型与性能评估的再审视 图灵机模型与RAM模型：详细比较两者的适用场景，讨论如何将抽象模型映射到现代CPU架构。 摊还分析（Amortized Analysis）：深入剖析聚合法、核算法和势能法，通过动态数组扩容、斐波那契堆等实例，展示如何得出精确的平均性能界限。 空间复杂度与内存层次结构：探讨算法的I/O复杂度，理解主存（RAM）与二级存储（SSD/HDD）之间的性能鸿沟，为后续的外部排序和大数据算法打下基础。 第2章：线性数据结构的精细化处理 我们对栈（Stack）和队列（Queue）的探讨将超越其基本操作，专注于其在复杂系统中的应用与优化。 单调栈与单调队列：详细解析这类结构在解决“下一个更大/更小元素”问题中的应用，并扩展到滑动窗口最大值、直方图中最大矩形面积的$O(n)$高效求解。 双端队列（Deque）：探讨其在实现高效环形缓冲区（Circular Buffer）以及作为优先级队列的替代方案。 链表的高级变体：重点讲解跳跃表（Skip List）的概率性结构、插入/删除操作的数学推导，以及其作为平衡二叉搜索树（BST）的有效、易于并发实现的替代品。 第二部分：树与图——复杂关系的建模与遍历 树和图是表示结构化数据的核心工具。本部分将以工程实现的角度，剖析经典算法的内在机制及其在现代计算中的作用。 第3章：平衡搜索树的工程艺术 平衡搜索树是数据库索引、内存映射表的核心。本书将重点对比几种主流平衡树的实现细节与性能权衡。 AVL树与红黑树（Red-Black Tree）：不仅讲解旋转操作，更侧重于颜色属性的维护机制，以及在实际库（如C++ `std::map`）中的实现策略。 B树与B+树：重点讲解它们如何针对磁盘I/O操作进行优化。详细分析节点分裂、合并（Merge）操作的细节，这对于理解关系型数据库索引至关重要。 Trie（前缀树）与Patricia树：在字符串处理、路由查找中的应用，并分析Patricia树如何通过压缩冗余节点来节省空间。 第4章：图算法的效率与规模化 面对日益庞大的网络数据，图算法的效率决定了系统的响应速度。 图的表示法：深入对比邻接矩阵、邻接表以及更适合稀疏图的混合表示法。 最短路径算法的优化：Dijkstra算法在存在负权边时的局限性，以及Bellman-Ford算法的实际应用场景。对于无权图，探讨广度优先搜索（BFS）的内存消耗优化。 最小生成树（MST）：详细对比Kruskal和Prim算法的复杂度，并讨论当边权重分布不均时，如何选择最优算法。 连通性与强连通分量：Tarjan算法和Kosaraju算法的实现细节与时间复杂度分析。 第三部分：高级主题与实用算法的深化 本部分聚焦于那些在专业领域中不可或缺的高级技术，强调如何将理论转化为高性能代码。 第5章：动态规划（DP）与记忆化搜索的范式 动态规划是解决优化问题的利器。本书将通过提炼问题结构来教授DP思想，而非简单罗列经典问题。 DP状态的定义与转移方程的构建：强调如何识别子问题重叠和最优子结构。 滚动数组优化与空间压缩：针对背包问题、最长公共子序列等，展示如何将二维DP降维到一维或更低维度，以实现极致的空间效率。 DAG上的动态规划：将DP与拓扑排序结合，处理依赖关系明确的优化问题。 第6章：排序、搜索与选择的极限性能 排序算法的理论已经成熟，但工程实践中仍有优化空间。 快速排序的实践：深入剖析“糟糕的枢轴选择”对性能的影响，并引入三向切分快速排序以高效处理重复元素。 外部排序（External Sorting）：当数据量超过内存容量时，如何设计高效的Merge-Sort变体，并分析最优的内存缓冲区大小。 线性时间选择算法：详细讲解中位数的中位数（Median of Medians）算法，证明$O(n)$选择的理论可行性，并讨论其在工程上为何不常用（常数因子过大）。 第7章：贪心算法与近似算法 并非所有问题都有最优解，或最优解的求取代价过高。本章侧重于在约束条件下找到“足够好”的解。 贪心选择的证明：强调如何严格证明贪心策略的最优子结构和无后效性。 近似比（Approximation Ratio）：以集合覆盖问题（Set Cover）和旅行商问题（TSP）为例，介绍如何量化近似算法的解的质量。 结语：走向工程实现 本书的每一章都配有详尽的伪代码和针对特定语言（如C++和Java）的性能对比实现案例。我们鼓励读者不满足于理解算法的“是什么”，更要探究其“为什么”以及“如何”在资源受限的环境下实现最佳性能。通过本书的学习，读者将掌握的不是简单的算法列表，而是设计、分析和优化复杂计算流程的思维框架。
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