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出版者:安徽大学出版社

作者:张磊

出品人:

页数:116

译者:

出版时间:2009-8

价格:13.00元

装帧:

isbn号码:9787811103274

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 实验指导
• 高等教育
• 信息技术
• 编程入门
• 办公软件
• 网络基础
• 数据处理
• 实践教学

好的，这是一份关于一本假设名为《高级数据结构与算法设计》的图书的详细简介，该书内容与《大学计算机基础实验》完全无关。 --- 图书简介：《高级数据结构与算法设计》 内容定位： 本书面向具备扎实 C++ 或 Java 编程基础，并已对基础数据结构（如链表、树、图）有初步认识的计算机科学专业学生、软件工程师和算法爱好者。本书旨在深入探讨复杂数据结构的内部机制、高级算法的设计范式以及这些技术在解决实际高性能计算问题中的应用。 核心主题与结构： 本书分为六个主要部分，层层递进，从理论基础到前沿应用，构建一个全面的高级算法与数据结构学习框架。 第一部分：超越基础——高级数据结构的精深理解 (Advanced Structures Deep Dive) 本部分是对传统数据结构进行深度挖掘和性能优化的起点。我们首先回顾了平衡二叉搜索树（AVL、红黑树）的旋转与重新平衡机制，但重点将放在更复杂的变体上，例如 2-3 树、B 树及其变体 B+ 树。B 树的结构和在磁盘 I/O 优化中的关键作用是本章的重中之重，详细分析了其分支因子选择对查询性能的影响。 随后，我们进入到 跳跃表 (Skip List) 的世界。我们将详细剖析跳跃表的概率性结构如何实现 $O(log n)$ 的平均时间复杂度，并提供其在并发环境下的优化策略。此外，本部分还将介绍 斐波那契堆 (Fibonacci Heap)，重点阐述其在实现 Dijkstra 和 Prim 算法时，摊还分析（Amortized Analysis）下相比标准优先队列的性能优势，尤其是其 $O(1)$ 的合并操作。 第二部分：图论的高级模型与应用 (Advanced Graph Models and Applications) 图算法是算法设计的核心战场。本部分超越了基础的 BFS/DFS 和最短路径（Dijkstra/Floyd-Warshall），聚焦于更具挑战性的图问题和模型： 1. 流网络 (Flow Networks)： 深入研究 最大流-最小割定理 (Max-Flow Min-Cut Theorem)，详细讲解 Edmonds-Karp 算法和基于预流推进 (Push-Relabel) 的更高效算法。我们将通过实际案例（如资源分配、项目调度）来展示流网络的强大建模能力。 2. 匹配算法： 重点分析 二分图的最大匹配（使用增广路算法）以及 一般图中的最大匹配（如 Edmonds 算法的原理介绍）。 3. 连通性与分解： 探讨图的强连通分量、双连通分量（使用 Tarjan 算法的深度剖析），以及图的割点和桥的识别方法。 第三部分：空间管理与几何算法 (Spatial Organization and Geometric Algorithms) 在处理地理信息系统、计算机图形学和大规模数据索引时，高效的空间数据结构至关重要。本部分将深入研究如何将算法应用于多维空间： 1. Kd 树与 R 树： 详细介绍 Kd 树（$k$-Dimensional Tree）的构建、点插入与范围查询机制，并分析其在维度灾难下的性能衰减。随后，重点阐述 R 树（Rectangle Tree）在数据库和 GIS 领域中如何高效地索引和查询矩形区域。 2. 计算几何基础： 介绍凸包（如 Graham 扫描和 Jarvis March 算法）、线段交点检测的 Bentley-Ottmann 算法，以及基本的平面分割技术。我们强调几何计算中的浮点数精度问题处理。 第四部分：字符串处理与模式匹配的精细化 (Refined String Processing and Pattern Matching) 字符串算法是文本处理、生物信息学和网络安全的基础。本部分将覆盖高效处理长序列数据的关键技术： 1. 字符串匹配的飞跃： 深入分析 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法 的前缀函数（Border Array）构建，以及 Rabin-Karp 算法 的滚动哈希技术。 2. 后缀结构： 重点讲解 后缀树 (Suffix Tree) 和 后缀数组 (Suffix Array) 的构建算法（如 Ukkonen 算法的原理概述，以及基于 DC3 或 SA-IS 的高效构建）。本书将展示如何利用这些结构在 $O(L)$ 或 $O(L log L)$ 时间内解决最长公共子串、重复子串等复杂问题（$L$ 为字符串长度）。 第五部分：高级算法设计范式 (Advanced Algorithmic Design Paradigms) 本部分着眼于解决 NP 难问题和优化设计思路： 1. 动态规划的深度应用： 探讨 矩阵链乘法、最优二叉搜索树 等经典 DP 问题，并深入分析 旅行商问题 (TSP) 的 Held-Karp 动态规划解法。同时，我们会介绍 A 搜索算法 及其启发式函数的选择策略。 2. 贪心算法的局限性与扩展： 分析贪心算法适用的严格条件，并介绍如何通过局部最优选择逐步逼近全局最优解。 3. 分解与征服 (Divide and Conquer)： 除了基础应用，重点讨论 Strassen 矩阵乘法和快速傅里叶变换（FFT）在加速多项式乘法中的应用。 第六部分：计算复杂性与不可解性 (Computational Complexity and Infeasibility) 理解算法的理论极限是成为优秀工程师的必要条件。本部分探讨算法的难度分类： 1. P, NP, NP-Complete： 详细解释 P 类问题 与 NP 类问题 的定义，并着重分析 Cook-Levin 定理 的核心思想。 2. 归约技术 (Reduction)： 教授如何使用多项式时间归约来证明一个问题的 NP-Completeness，重点演示 SAT 问题到 3-SAT 的归约过程。 3. 近似算法 (Approximation Algorithms)： 对于无法在合理时间内找到精确解的问题，介绍如何设计具有可证明性能保证的近似算法（如 TSP 的 Christofides 算法简介）。 本书特色： 代码实现侧重： 所有核心算法均提供基于现代 C++ 标准库特性的伪代码和清晰的实现思路，强调性能考量和内存布局。 理论深度与实践结合： 理论推导严格，但每章结尾均附带“工程启示录”，讨论该算法在工业界特定场景（如搜索引擎、数据库索引、基因测序）中的实际部署挑战。 案例驱动： 大量使用来自算法竞赛（如 ACM-ICPC 级别）和真实世界工程中的案例来验证算法的有效性。 目标读者： 本书将是所有希望从“能用”算法过渡到“设计高效、可扩展”算法的开发者的必备参考书。阅读本书后，读者将有能力独立分析并设计出解决复杂计算难题的先进算法方案。

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从整体的教学设计角度来看，这本书似乎更倾向于满足某一特定阶段的课程考核要求，而不是致力于培养学生的工程思维。实验项目之间的关联性非常弱，它们像是一系列孤立的小知识点练习被强行串联起来。例如，前一个实验还在操作Excel的宏功能，后一个实验突然跳到用汇编语言模拟一个简单的加法运算，两者之间缺乏一个贯穿始终的项目线索，比如设计一个小型信息管理系统，将数据库、编程逻辑、界面设计和数据安全等模块有机结合起来。这种散点式的学习体验，很难让读者建立起一个完整的、立体的计算机系统认知框架。读完之后，我感觉自己掌握了一些零碎的工具使用技巧和概念定义，但对于如何将这些元素融合成一个可运行的、解决实际问题的软件产品，依然感到一片茫然。这本书更像是一本工具手册的集合，而不是一本引导思维的书籍。

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这本书在“信息安全与伦理”这一章的叙述，让我感觉作者对这个快速发展的领域缺乏持续的关注。我期待看到一些关于当前主流威胁（比如勒索软件的攻击原理、社会工程学的最新手段）的讨论，或者至少是一些关于现代加密技术（如非对称加密的应用场景）的入门介绍。然而，书中的内容主要集中在多年前的“电脑病毒”和“如何设置强密码”这类非常基础且略显陈旧的话题上。对于如何保护个人隐私数据在云计算环境下的安全，或者对新兴的如钓鱼邮件识别的AI辅助工具的介绍，完全没有涉猎。这使得这本书的实用价值大打折扣，因为计算机科学的学生需要具备对当前技术前沿的基本认知，才能更好地应对未来的挑战。如果这本书的目标是提供一个“基础”知识体系，那么这个“基础”的定义似乎过于保守了，以至于有些脱离了当代信息社会的实际需求。

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最近我入手了一本名为《大学计算机基础实验》的书，但坦白讲，这本书的内容和我的期待有挺大的出入。我本来以为会涉及一些深入的编程实践，比如用C++或者Python来解决一些贴近实际的工程问题，或者至少能看到一些关于操作系统底层原理的实验指导，能让我动手摸到计算机是如何工作的。然而，这本书给我的感觉更像是一本面向零基础入门者的科普读物，其中充斥着大量关于计算机硬件结构、二进制转换以及一些基础的Office软件操作的介绍。我花了大量时间去阅读那些关于CPU、内存条是什么的章节，感觉就像回到了高中时代的计算机入门课。实验部分也大多是按照步骤敲击键盘，验证一些非常基础的概念，缺乏挑战性和创新性。比如，关于数据库的部分，也只是停留在如何用图形界面创建表和插入数据，完全没有涉及SQL语言的高级查询、索引优化或者事务处理，这对于一个希望提升自己技术水平的大学生来说，实在是不够用。我更希望看到的是能够激发思考的、需要自己调试和解决问题的项目，而不是手把手的“傻瓜式”教程。因此，对于那些希望通过这本书深入理解计算机科学核心概念的读者，我持保留态度。它更适合那些对计算机一无所知，需要一个非常温和的引子来建立基础概念的同学。

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我花了一下午的时间去研究这本书里关于“算法与数据结构基础”这一章的内容，希望能在实践中巩固理论知识。这本书里对链表和栈的讲解是存在的，理论描述得也算清晰，配有流程图辅助理解。但是，当真正进入实验环节时，就让人大失所望了。实验要求只是让你用某种语言（比如VB或者Delphi，这两种语言本身就让人感觉很怀旧）去实现一个静态的、功能极其有限的迷宫求解程序，并且大部分的实现细节都被直接写在了实验指导手册上，读者只需要对照着输入即可。我尝试跳过指导，自己思考如何用更优化的算法（比如A*搜索）来解决这个问题，结果发现书上的框架根本不支持这种扩展。它更像是一个“验证你有没有照做”的测试，而不是一个“激发你自主探索”的平台。这种教学方式，极大地扼杀了学习的主动性和创造力，计算机学习的精髓在于解决未知问题，而这本书却把所有“未知”都提前“已知”了，让实验变成了一种机械的复制粘贴练习。

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这本书的排版和设计确实是下了一番功夫，色彩运用和插图都比较活泼，看起来一点也不枯燥，这对于初学者来说绝对是个加分项。封面设计也挺简洁大气的，让人很有翻开的欲望。然而，这种“美观”的背后，是内容的深度严重不足所带来的空虚感。我特别关注了其中关于网络协议的部分，本来指望能看到一些关于TCP/IP协议栈的实际抓包分析或模拟实验，哪怕是简单的用WireShark分析一下三次握手过程也好。结果，书中只是简单地描述了“什么是IP地址”、“什么是端口号”这些教科书式的定义，完全没有提供任何实际操作的指导或案例来帮助理解这些抽象概念是如何在真实网络环境中运作的。更令人沮丧的是，书中的代码示例，即便是一些基础的算法实现，也显得非常过时和冗余，像是直接从上世纪的教材里复制粘贴过来的，完全没有体现出现代编程的简洁和效率。例如，在处理文件I/O的部分，它还在强调使用非常底层的API调用，而对现代语言中成熟的文件流操作几乎一笔带过，这无疑是浪费了读者的宝贵时间，让他们去学习那些在实际工作中很少被直接使用的“古董”技术。

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