具体描述
相对于第一版，《电子商务实验教程（第二版）》在两个方面作了较大的改动。
首先，调整了教材结构，将电子商务实验分为三个部分，即体验性实验、操作性实验和创业性实验。学生通过体验性实验的学习，掌握电子商务概念性知识，了解各种典型的电子商务模型。在有了对电子商务的基础性了解之后，学生通过操作性实验的学习，了解和掌握电子商务各种开发工具，具备基本的电子商务模型分析、设计和开发能力，并能借助工具实现电子商务模型。通过前面两部分实验的学习，学生进入最后的创业性实验的学习，创业性实验重点培养学生运用所学的电子商务知识和技术实践真实的商务活动，让学生在网上创业过程中找到学习的乐趣。
本书还有专门的电子商务实验网站（http://www.myelp.com），配套了电子商务实验平台（Electronic Lab Plate，ELP）。书中的所有实验，均已上传到ELP，并进行了实际运行。学生可以登录这一平台在线开展电子商务实验、在线提交作业，教师可以在线批改作业。ELP为电子商务实验教学创造了很好的网络环境。
《数据结构与算法（第3版）》图书简介 作者： 王晓明，李志强 出版社： 计算机工业出版社 ISBN： 978-7-115-45678-9 开本： 16开 页数： 680页 定价： 89.00元 --- 内容概述 《数据结构与算法（第3版）》是一本全面、深入且与时俱进的经典教材，旨在为计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的学生以及算法研究和开发的工程师提供坚实的基础理论指导和丰富的实践案例。本书不仅系统地梳理了经典数据结构和核心算法的理论基础，更紧密结合现代计算环境和前沿技术的发展，提供了大量具有实际工程意义的解决方案和分析方法。 本版在继承前两版广受好评的清晰结构和严谨论述的基础上，进行了大量的更新和优化。特别针对近年来快速发展的大数据、并行计算和机器学习等领域对高效数据组织和处理的需求，我们增强了相关章节的内容，并引入了新的算法模型和分析工具。 全书内容组织遵循“理论先行，实践驱动”的原则，力求在保证数学严谨性的同时，注重算法的思想和工程实现的可操作性。 详细章节结构与核心亮点 全书共分为五大部分，二十个章节，辅以大量的图示、伪代码和可运行的源代码示例（主要使用 C++ 和 Python 实现）。 第一部分：基础回顾与计算模型（第1-3章） 本部分为后续深入学习打下必要的数学和计算基础。 第1章：引论 详细阐述了数据结构和算法在计算机科学中的核心地位，讨论了抽象数据类型（ADT）的概念及其重要性。着重区分了逻辑结构与物理实现的区别。 第2章：算法分析基础 这是理解算法效率的关键。本章深入讲解了渐进时间复杂度和空间复杂度的数学表示法（$ ext{O}$、$Omega$、$Theta$ 符号），并详细分析了递归方程的求解方法（主定理、替换法）。引入了最坏情况、最好情况和平均情况分析的细微差别。 第3章：基本结构与运算 回顾了线性表的实现，重点对比了数组、链表（单链表、双向链表、循环链表）的优劣，并引入了时间复杂度分析的实际案例，如顺序查找和二分查找的性能比较。 第二部分：线性结构与非线性结构基础（第4-7章） 本部分聚焦于最常用和最核心的结构。 第4章：栈与队列 详细讨论了栈（Stack）和队列（Queue）的抽象模型及其应用，如表达式求值、递归的迭代实现。重点分析了使用链表和数组实现这两种结构时的效率差异。 第5章：树结构（Trees） 这是全书的核心章节之一。 二叉树与遍历： 详细讲解了前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现。 树的表示法： 包括左子右兄表示法等高级表示。 树的性质与应用： 如霍夫曼树（Huffman Coding）在数据压缩中的应用。 第6章：二叉搜索树（BST）与平衡树 深入探讨了二叉搜索树的查找、插入和删除操作。重点在于解决“退化”问题，引出AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的原理、旋转操作和保持平衡的机制。本章提供了红黑树操作的完整、清晰的步骤分解。 第7章：堆（Heaps） 讲解了基于完全二叉树的堆结构，包括最大堆和最小堆的构建（Heapify）和操作。详细介绍了如何利用堆实现优先队列（Priority Queue），并为后续的排序算法做铺垫。 第三部分：排序、查找与图论基础（第8-13章） 本部分侧重于算法效率和复杂结构的建模。 第8章：内部排序算法 系统地比较了各类基于比较的内部排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序的优化（希尔排序）、快速排序（Pivot 选择策略）、归并排序。特别强调了快速排序和归并排序的并行化潜力。 第9章：高级排序与外部排序 讨论了线性时间复杂度的排序算法：计数排序、基数排序和桶排序。针对海量数据，详细介绍了外部排序的基本思想和多路归并策略。 第10章：查找技术进阶 除了基础的线性查找和二分查找，本章引入了散列表（Hash Table）。深入分析了散列函数的设计、冲突解决策略（链地址法、开放定址法）及其对平均查找时间的影响。 第11章：图的基本概念 图论是建模复杂关系的关键。本章定义了图的类型（有向、无向、权、稀疏、稠密），并详细介绍了邻接矩阵和邻接表这两种主要的存储结构，分析了它们的空间效率和时间效率。 第12章：图的遍历与应用 讲解了图的两种核心遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），以及它们在连通性判断、拓扑排序（Topological Sort）中的应用。 第13章：最短路径算法 这是图论应用的高峰。详细分析了迪杰斯特拉算法（Dijkstra）的原理和实现，以及处理负权边的贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford）。对于所有顶点对的最短路径问题，引入了Floyd-Warshall 算法。 第四部分：高级算法与设计范式（第14-17章） 本部分介绍解决复杂问题的核心算法思想。 第14章：最小生成树（MST） 讲解了构建无权或带权无向图的最小代价生成树的两种贪婪算法：Prim 算法和Kruskal 算法，并分析了它们与堆和并查集结构的结合效率。 第15章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 系统介绍了 DP 的核心思想——最优子结构和重叠子问题。通过经典的案例如背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法，演示如何构建状态转移方程和自底向上的求解方法。 第16章：贪心算法（Greedy Algorithms） 区分了贪心算法与动态规划的适用场景。通过活动安排问题、最小零钱找零问题等例子，阐述了贪心选择性质和最优子结构的关系。 第17章：回溯法与分支限界法 重点讲解了用于解决组合优化问题的搜索策略。通过八皇后问题、迷宫寻路问题，演示回溯法如何系统地搜索解空间，并通过加入剪枝策略（限界函数）来提升效率。 第五部分：高级主题与性能展望（第18-20章） 本部分面向进阶读者和现代计算需求。 第18章：高级图算法 关注于流网络问题。详细讲解了最大流最小割定理，以及实现最大流的Ford-Fulkerson 方法及其改进的 Edmonds-Karp 算法。 第19章：计算复杂性理论基础 本章对算法的效率进行了更宏观的分类。介绍了 $ ext{P}$ 类问题、$ ext{NP}$ 类问题，并深入探讨了 $ ext{NP}$ 完全性（$ ext{NP-Completeness}$）的概念，以识别那些目前难以通过高效算法解决的问题。 第20章：并行与分布式环境下的数据结构 这是本版新增的重点章节。讨论了在多核处理器和分布式系统中，如何重新思考数据结构。例如，分析了基于锁和无锁机制的并发数据结构（如并发栈、并发队列）的设计挑战，以及内存层次结构对算法性能的影响（缓存感知算法）。 本书的特色与优势 1. 理论与实践的完美结合： 每种数据结构和算法都配有清晰的数学证明和精确的复杂度分析，同时提供详尽的、可直接运行的 C++ 和 Python 代码实现，便于读者理解其工程细节。 2. 注重算法思想的提炼： 强调“为什么”要使用某种算法，而非仅仅“如何”实现。鼓励读者从根本上理解分治、动态规划、贪心等核心设计范式。 3. 面向现代计算需求： 针对性地增加了对并行化、散列函数鲁棒性以及图算法在网络分析中应用的深入探讨，确保内容不落伍于行业发展。 4. 丰富的习题资源： 每章末尾精心设计了从基础巩固到挑战思维的习题，并提供在线配套资源（包含所有代码和部分习题的解析），极大地增强了自学和教学的有效性。 5. 清晰易懂的图示： 大量使用精心绘制的流程图、结构图和动画化描述（通过二维码链接辅助），帮助读者直观地掌握复杂算法的每一步操作，尤其是在树和图的章节。 适用对象 高等院校计算机科学、软件工程、信息安全、数据科学等专业本科生和研究生。 一线工程师希望系统回顾和深化算法基础，以应对高并发、大数据量场景下的性能优化挑战。 算法竞赛爱好者和准备技术面试的求职者，本书提供了全面且深入的理论知识体系。 通过研读《数据结构与算法（第3版）》，读者将不仅学会如何使用现有的数据结构，更能掌握设计和分析全新高效算法的能力，这是成为优秀软件架构师和算法专家的必经之路。
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