具体描述
本书作为与《大学计算机基础教程》配套的学习指导和实践教程，使学生通过学习，能较好地掌握计算机基础知识和常用的计算机应用软件的使用方法。本书内容针对《大学计算机基础教程》所涉及的计算机基础、信息表示和输入法、操作系统（Windows XP）、多媒体应用基础、Office 2003套件（包括Word 2003、Excel 2003和PowerPoint 2003）、计算机网络基础、信息安全与文化道德等9部分内容进行编写、每一章内容基本都按知识要点、拓展知识介绍、练习与测试、重难点问题解答和实验指导等的结构进行编排，从深充和广度上拓宽了教材的知识点，全书强调实践和动手能力。书后还提供了4套模拟试卷，便于读者自学和测试。
本书可作为大学本、专科非计算机专业学生的计算机基础课程教材的配套实验教材，也可以独立作为实验教材或自学教材。
好的，以下是基于您的要求，围绕《大学计算机基础学习指导与实践》之外的内容，撰写的图书简介： --- 《信息时代的编程思维与算法设计：从理论基石到实践应用》 图书概述： 在快速迭代的数字信息时代，理解和掌握计算机的底层逻辑与高效的解决问题的思维方式，已成为跨学科人才的必备素养。本书《信息时代的编程思维与算法设计：从理论基石到实践应用》 旨在为有志于深入探索计算机科学核心奥秘的学习者提供一套系统、前沿且极具实战价值的指南。它超越了基础软件操作与通用办公技能的范畴，直指计算科学的精髓——如何高效地思考和解决复杂问题。 本书的编写团队由资深高校计算机科学教授与一线互联网架构师共同组成，深度融合了严谨的学术理论与前沿的工业实践。我们聚焦于培养读者的抽象建模能力、逻辑推理能力以及在资源受限环境下设计优化方案的能力。全书内容结构严谨，层层递进，从最基础的计算模型出发，逐步深入到复杂算法的实现与优化，旨在让读者真正理解“计算”的本质。 本书核心内容聚焦： 本书的构建逻辑清晰，分为四大核心模块，每一模块都致力于解决当前信息技术领域中的关键挑战。 第一模块：计算理论与模型基础 本模块将带领读者离开对具体编程语言的表面认知，回归到计算机科学的数学与逻辑基石。 图灵机与可计算性理论： 我们将详细探讨图灵机模型如何定义“什么是可计算的”，以及不可判定问题（如停机问题）的深刻含义。这部分内容帮助读者理解计算的理论极限，为后续复杂问题的处理提供理论视角。 形式语言与自动机： 从正则文法到上下文无关文法，系统介绍有限自动机、下推自动机等模型。这不仅是编译器设计的基础，更是理解自然语言处理（NLP）早期模型的重要基石。 计算复杂性理论导论： 重点剖析P类、NP类问题的界限，以及NP完全问题的概念。读者将学习如何对一个问题进行复杂性分类，并理解为什么某些问题在计算上是“困难的”。 第二模块：核心数据结构的高级应用与优化 基础数据结构是算法的载体。本模块不满足于简单的数组和链表，而是深入到高性能计算所需的结构体系。 平衡搜索树的深入解析： 除了红黑树（Red-Black Trees），我们将详细介绍 AVL 树、B 树和 B+ 树 的内部机制。重点讲解 B+ 树在外部存储（数据库索引） 中的优化原理，以及它们如何处理海量数据。 图论算法的深度挖掘： 覆盖最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）的原理，以及最小生成树（Prim、Kruskal） 的应用。更进一步，本书将引入网络流理论，讲解最大流/最小割（Max-Flow Min-Cut Theorem）在资源调度和匹配问题中的强大应用。 散列表（Hash Table）的冲突解决与性能分析： 深入探讨线性探测、链地址法等不同冲突解决策略的优劣，并引入 Cuckoo Hashing 等现代高效散列技术，分析其最坏情况下的性能保证。 第三模块：经典与现代算法设计范式 本模块是本书的核心，聚焦于如何将抽象的思考转化为高效的执行步骤。 分治法与动态规划（DP）的深度结合： 讲解 DP 状态转移方程的构建艺术，并通过实例（如背包问题、最长公共子序列）演示如何将重叠子问题进行优化。同时，对比分析分治法（如快速排序）与 DP 的适用场景。 贪心算法的正确性证明： 贪心策略看似简单，但其正确性证明往往充满陷阱。本书将通过严谨的“交换论证法” 来验证贪心选择的局部最优性是否导向全局最优解。 高级搜索与回溯算法： 重点介绍 A 搜索算法 在路径规划中的应用，以及分支限界法在求解 NP-Hard 问题（如旅行商问题 TSP）时的有效性，强调剪枝策略的精妙之处。 概率性算法简介： 简要介绍蒙特卡洛方法和Las Vegas算法，用于解决那些难以精确求解或需要快速近似解的问题。 第四模块：性能分析、并行计算与代码优化实践 算法的价值最终体现在其运行效率上。本模块将读者带入实际的系统级考量。 渐进时间复杂度（Big O）的精确量化： 深入分析 O(n log n) 与 O(n^2) 的实际性能差异，并讲解如何通过 “常数因子” 优化来提升代码的实际运行速度。 缓存友好性与内存访问模式： 讨论现代 CPU 的流水线和多级缓存机制（L1/L2/L3 Cache），讲解如何通过改变数据访问顺序（例如矩阵转置优化）来最大化缓存命中率，实现 “Cache-Oblivious” 算法设计思想。 并行化基础： 引入多线程与多进程的基本概念，探讨 数据依赖性 对并行计算的限制。简要介绍 MapReduce 思想，为大数据处理的底层逻辑打下基础。 学习价值与目标读者： 本书的读者对象是那些已经具备基本编程语法基础，渴望从“会写代码”蜕变为“能设计高效系统”的计算机专业学生、软件工程专业人士以及希望深入理解底层计算原理的理工科学生。 阅读本书后，您将不再满足于调用标准库函数，而是能够： 1. 快速评估 现有算法的时间与空间复杂度，并指出其瓶颈。 2. 独立设计 针对特定资源约束（如内存大小或响应时间）的优化数据结构。 3. 清晰阐述 复杂算法背后的数学和逻辑依据，而非仅靠记忆代码片段。 4. 理解 当今大型软件系统（如数据库、搜索引擎）在处理大规模数据时，其核心算法是如何被设计和优化的。 《信息时代的编程思维与算法设计》是您从“应用者”迈向“构建者”的关键一步。它将挑战您的思维极限，并为您在信息技术领域的深造或职业发展中，提供最坚实的核心竞争力。 ---
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