计算机导论与程序设计基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京邮电大学

作者:张雷，周春燕，艾

出品人:

页数:301

译者:

出版时间:2006-12

价格:29.00元

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isbn号码:9787563513253

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• 计科专业教材
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《数据结构与算法分析：C++语言描述》 内容概述 本书旨在为学习计算机科学和软件工程专业的学生提供一套全面、深入的数据结构与算法分析教程。它不仅仅关注于基本概念的介绍，更侧重于如何使用C++语言高效地实现和分析这些核心技术。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的数据组织形式到复杂算法的性能评估，旨在帮助读者建立扎实的理论基础和卓越的工程实践能力。 第一部分：基础回顾与准备 第一章：C++基础回顾与面向对象编程 本章首先对C++语言的核心特性进行回顾，特别是对于初学者而言至关重要的指针、引用和内存管理。重点讲解了面向对象编程（OOP）范式在数据结构设计中的应用，包括类、对象、封装、继承和多态的实际运用。此外，还详细讨论了C++模板机制，这是实现泛型数据结构的关键技术，确保了代码的复用性和灵活性。 第二章：算法分析基础 算法分析是理解数据结构性能的基石。本章系统介绍了衡量算法效率的数学工具。内容包括： 渐近记号（Asymptotic Notations）： 详细阐述大O记号（$O$）、大Ω记号（$Omega$）和小o记号（$o$）的数学定义及其在实践中的应用，重点区分最坏情况、最好情况和平均情况下的性能。 常见复杂度类： 分析线性时间（$O(n)$）、对数时间（$O(log n)$）、线性对数时间（$O(n log n)$）和多项式时间（$O(n^k)$）等复杂度类，并给出实例说明。 递归分析： 深入探讨主定理（Master Theorem）在求解递归关系式中的应用，这是分析分治算法性能的必备技能。 第二部分：线性数据结构与应用 第三章：线性表（Linear Lists） 线性表的实现是数据结构入门的起点。本章对比分析了两种主要的实现方式： 数组实现： 讨论固定大小数组和动态数组（如C++ `std::vector`）的底层机制，分析随机访问和插入/删除操作的时间复杂度。 链式存储： 详细介绍单链表、双向链表和循环链表的结构、操作（插入、删除、遍历）及其优缺点。特别关注指针操作的精确性和错误预防。 第四章：栈与队列（Stacks and Queues） 本章聚焦于受限访问的线性结构： 栈（Stack）： 讲解后进先出（LIFO）的原理，实现包括基于数组和基于链表的两种方式。应用场景着重于表达式求值（中缀转后缀）和函数调用栈的模拟。 队列（Queue）： 讲解先进先出（FIFO）的原理，包括普通队列、循环队列和优先队列（作为引子，深入内容在后续章节）。重点分析其在任务调度和缓冲中的应用。 第五章：字符串匹配算法 字符串处理是实际工程中的常见需求。本章深入剖析了几种高效的字符串搜索算法： 朴素（Brute-Force）算法： 作为基准进行分析。 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法： 详细解释前缀函数（Next 数组）的构建过程，及其如何避免不必要的回溯，实现线性时间复杂度。 Boyer-Moore 算法（概述）： 介绍坏字符规则和好后缀规则，展示其在实际文本处理中的卓越性能。 第三部分：非线性数据结构 第六章：树（Trees） 树结构是分层数据组织的基石。本章内容全面： 基本概念： 术语定义（根、叶子、度、深度、高度）。 二叉树（Binary Trees）： 遍历方法（前序、中序、后序）的递归与非递归实现，以及树的结构性质（如满二叉树、完全二叉树）。 树的存储： 数组表示法（用于完全二叉树）和指针表示法。 应用： 森林（Forest）与并查集（Disjoint Set Union）的数据结构基础。 第七章：二叉搜索树（Binary Search Trees, BST） BST 提供了有序数据的动态维护能力。 基本操作与分析： 插入、删除、查找操作的实现及其在高度平衡树和退化树中的复杂度差异分析。 AVL 树： 引入平衡概念，详细解释旋转操作（LL, RR, LR, RL）和平衡因子的维护，确保查找效率稳定在 $O(log n)$。 红黑树（Red-Black Trees）： 作为一种更松弛的自平衡机制，讲解其五大性质、插入和删除后的颜色调整与旋转操作，展示其在标准库（如 `std::map` 和 `std::set`）中的核心地位。 第八章：堆（Heaps）与优先队列 堆是实现高效优先级的关键结构。 最大/最小堆的构建与操作： 重点讲解 `heapify`（筛选）过程，以及如何在 $O(log n)$ 时间内完成插入和删除最大/最小元素。 堆排序（Heapsort）： 基于堆的排序算法分析，展示其 $O(n log n)$ 的时间复杂度。 二项堆和斐波那契堆（简介）： 探讨更高级的堆结构，它们在解决特定图算法（如 Dijkstra 算法）中的性能优势。 第九章：散列表（Hash Tables） 散列表提供接近 $O(1)$ 的平均查找时间。 哈希函数设计： 讨论除法、乘法和数字分析法在构造良好哈希函数中的应用，以及冲突的产生。 冲突处理策略： 详细分析链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Linear Probing, Quadratic Probing, Double Hashing）的实现细节和性能权衡。 负载因子与性能： 分析负载因子对开放寻址法性能的决定性影响，以及何时需要进行再哈希（Rehashing）。 第四部分：图论与高级算法 第十章：图（Graphs） 图论是复杂系统建模的核心工具。 图的表示： 深入对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优缺点，并分析它们在不同稀疏性图中的存储效率和操作复杂度。 图的遍历： 详述广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的实现，及其在连通性检测、拓扑排序中的应用。 第十一章：图的路径与连通性算法 本章聚焦于寻找最短路径和分析图的结构。 最短路径算法： Dijkstra 算法： 针对非负权边的最短路径，重点分析使用优先队列优化后的时间复杂度。 Bellman-Ford 算法： 处理含有负权边的图，并展示如何检测负权环。 最小生成树（Minimum Spanning Trees, MST）： 详细分析 Prim 算法和 Kruskal 算法的实现细节，包括如何使用并查集来优化 Kruskal 算法的效率。 Floyd-Warshall 算法： 介绍计算所有顶点对之间最短路径的动态规划方法。 第五部分：排序与搜索的高级主题 第十二章：高级排序算法 本章超越了基础的冒泡排序和插入排序，聚焦于线性对数级复杂度的排序方法。 归并排序（Merge Sort）： 阐述分治策略，强调其稳定性，以及在外部排序中的应用潜力。 快速排序（Quick Sort）： 深入分析枢轴（Pivot）的选择策略（如随机选择、中位数选取）对最坏情况 $O(n^2)$ 的避免作用，及其在实践中的高常数因子优势。 基数排序与桶排序： 作为非比较排序方法的代表，分析它们在特定数据范围下的线性时间复杂度优势。 第十三章：搜索与回溯 二分搜索树的变体： 引入 B-Tree 和 B+ Tree，分析它们在磁盘存储和数据库索引中的重要性，及其高度平衡的结构如何适应外部存储。 回溯法（Backtracking）： 讲解如何通过系统地搜索解空间来解决组合优化问题，如 N 后问题、数独求解等。 第六部分：高级分析与计算理论入门 第十四章：摊还分析（Amortized Analysis） 本章超越了最坏情况分析，探讨数据结构在序列操作中的平均性能。 聚合方法、势能方法和表方法： 详细讲解如何使用这些技术分析动态数组的增长、斐波那契堆的复杂操作，以及散列表的再哈希过程，证明其序列操作的效率。 第十五章：计算复杂性理论简介 作为对算法分析的总结和展望，本章简要介绍计算复杂性的基本框架： P 类与 NP 类： 定义可判定问题和可验证问题的类别。 NP-完全问题（NP-Completeness）： 介绍归约（Reduction）的概念，并以可满足性问题（SAT）为例，说明如何证明一个问题是 NP-完全的。 --- 本书的教学风格强调理论与实践的紧密结合。每章的算法实现均采用标准 C++ 17/20 特性，并附带详细的性能分析和复杂度推导。通过大量的习题和编程实践，读者将能够熟练掌握设计、实现和评估复杂数据结构与高效算法的能力。

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说实话，拿到这本书的时候，我最大的顾虑就是它会不会太学术化，读起来像在啃一本字典。但阅读过程中，我发现这本书的语言风格非常平易近人，即使是一些非常专业的概念，也能被解释得清晰易懂。它没有使用过多晦涩难懂的术语，或者在必要的时候，会用非常生动的比喻来帮助我们理解。我特别喜欢它在介绍一些算法的时候，会引用一些历史故事或者现实生活中的场景，这样一来，那些原本可能枯燥乏味的理论知识，就变得鲜活起来，更容易被记住。比如，在讲到排序算法时，它并没有简单地罗列各种算法的优缺点，而是通过一个实际的例子，比如给一群学生按照成绩从高到低排序，来展示不同算法的效率差异，让我直观地感受到了算法的魅力。而且，这本书的排版也非常用心，大量的图示、表格和代码示例，让整个阅读过程更加轻松愉快。它不是那种需要你全神贯注、一字不差地阅读的书，而是允许你随时停下来思考，然后继续前进。这种“陪伴式”的学习体验，让我感觉非常舒服，也更容易吸收知识。

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我之前一直认为“程序设计基础”这种东西，就是一堆代码堆砌起来的，学习起来肯定枯燥乏味，而且很容易让人感到挫败。但这本书完全改变了我的看法。它不是直接抛出复杂的编程语言，而是循序渐进地引导我理解编程的思想和逻辑。最让我印象深刻的是，它用很多生活中的例子来解释抽象的概念，比如如何用流程图来描述解决问题的步骤，就像我们规划一次旅行路线一样，需要明确的起点、终点和中间的每一个环节。然后，它才开始引入编程语言，并且重点不是让你死记硬背语法，而是强调算法的重要性。它教会我如何将一个大问题分解成小问题，如何一步步地去解决，以及如何用更有效率的方法来完成任务。书中举例的那些小项目，比如一个简单的计算器或者一个猜数字游戏，虽然简单，但却让我真实地体验到了从想法变成现实的乐趣。它没有让我觉得编程是一件“程序员”才需要做的事情，而是让我觉得，无论你是什么专业，拥有一定的编程思维和能力，都能在未来的学习和工作中事半功倍。这本书让我第一次觉得，写代码可以是一件充满创造力的事情，而不仅仅是枯燥的技术操作。

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这本书给我的感觉，就像是一位经验丰富的向导，带领我在计算机的广阔天地中进行一次全面的探索。它不像有些书籍那样，只聚焦于某个特定的技术点，而是从宏观到微观，将计算机的各个方面都串联了起来。从最早的计算工具的起源，到如今我们生活中无处不在的智能设备，它都给出了一个清晰的历史脉络。更重要的是，它在讲解各个部分时，都相互关联，相互印证，让我能够建立起一个完整的知识体系。比如，在讲解了硬件原理之后，再讲操作系统，就更容易理解操作系统是如何与硬件交互的；而讲到程序设计，也更能明白编写的代码最终是如何在硬件上运行的。这种整体性的视角，让我对计算机科学有了更深刻的认识，不再感觉它是零散的知识点堆砌，而是一个有机、协同工作的整体。它激发了我对计算机科学更广泛的兴趣，让我想要去了解更多相关的领域，去探索这个不断发展的技术世界。

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这本书真的彻底颠覆了我对“导论”和“基础”这类书的固有印象。本来以为拿到手会是一本枯燥乏味的教科书，随便翻翻，了解一下基本概念就完事了。没想到，它简直像一个循循善诱的良师益友，把那些我一直觉得高不可攀的计算机世界，一点点地、细致入微地展现在我面前。它没有上来就丢给我一堆代码，而是从计算机是如何诞生的，经历了怎样的演变，到我们今天使用的各种设备是如何运作的，都讲得非常生动有趣。我记得其中有一章讲到冯·诺依曼结构，用了一个非常形象的比喻，让我这个完全没有接触过计算机硬件的人，也能瞬间理解CPU、内存、输入输出设备之间的关系，就像人体的大脑、记忆和感官一样。还有关于二进制的讲解，也不是简单的0和1，而是深入浅出地解释了为什么计算机只能理解二进制，以及二进制如何表示各种信息，包括文字、图片和声音。这不仅仅是知识的灌输，更是一种思维的启蒙。这本书让我意识到，计算机并不是一个神秘的黑盒子，而是人类智慧的结晶，是可以通过学习和理解来掌握的工具。它为我打开了一扇新世界的大门，让我对未来的学习充满了期待，感觉自己不再是那个对计算机一无所知的小白了。

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在我看来，这本书最大的价值在于它不仅仅是传授知识，更重要的是培养一种能力。它没有停留在“是什么”的层面，而是深入探讨了“为什么”和“怎么样”。在介绍计算机网络时，它并没有简单地告诉你IP地址和端口号是什么，而是从我们日常上网的场景出发，比如你打开网页，这个请求是如何跨越千山万水到达服务器，又如何将网页内容安全地传回你的电脑，整个过程的逻辑和机制都讲解得非常透彻。它让我明白了，我们每天习以为常的互联网，背后是多么精密的系统和复杂的协议在支撑着。同样，在讲解操作系统时，它也让我理解了为什么我们需要操作系统，它扮演着怎样的角色，以及它如何管理我们电脑里的各种资源。这本书的讲解方式，总是能引发我的思考，让我主动去探索和学习，而不是被动地接受信息。它让我明白，学习计算机，不仅仅是记住一些知识点，更重要的是理解背后的原理和思想，从而能够灵活地运用这些知识解决实际问题。

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