全国计算机等级考试四合一过关训练 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:南开大学出版社

作者:全国计算机等级考试命题研究组 编

出品人:

页数:249

译者:

出版时间:2007-11

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787310027712

丛书系列:

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编程思维与数据结构：现代软件开发基石 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面且深入的计算机科学核心知识体系，重点聚焦于编程思维的培养、数据结构的精妙设计以及算法的优化应用。我们坚信，理解“如何思考”远比记住特定的语法规则更为重要。本书不仅是学习特定编程语言的参考手册，更是构建扎实计算机科学素养的阶梯。 第一部分：编程思维的构建与抽象化 本部分是全书的基石，致力于将读者的思维从日常逻辑提升至计算机科学的抽象层面。我们不直接陷入代码细节，而是探讨问题分解、模式识别和系统化思考的方法论。 第一章：计算机科学的哲学与逻辑基础 本章深入探讨了图灵机模型、冯·诺依曼架构的基本原理，以及计算的边界和可能性。我们将用严谨的逻辑推理来审视程序执行的本质。内容涵盖命题逻辑、谓词逻辑在程序设计中的应用，以及如何通过布尔代数优化复杂的条件判断。重点讲解如何将现实世界的问题映射为可计算模型，建立清晰的输入-处理-输出框架。此外，我们会探讨有限状态机（FSM）在解析和控制流管理中的强大作用，并结合实例展示FSM如何构建简单的文本解析器。 第二章：抽象的艺术——从具体到通用的演进 抽象是软件工程的灵魂。本章细致剖析了不同层次的抽象技术。我们从过程抽象（函数、子程序）入手，逐步深入到数据抽象（模块、接口设计）。详细阐述了信息隐藏（Information Hiding）原则的重要性及其在面向对象设计中的体现。关键内容包括：如何识别重复代码并设计可复用的组件；如何定义清晰的API契约，确保模块间的稳定交互；以及使用代数规范（Algebraic Specifications）来形式化描述数据类型的行为，而不是仅仅依赖于其内部实现。本章通过大量案例分析，展示了优秀抽象设计如何显著降低系统复杂度和维护成本。 第三章：递归思维与分治策略 递归是连接数学归纳法与编程实践的桥梁。本章将彻底解析递归的定义、基线条件（Base Cases）和递归步骤。我们不仅会讲解经典的斐波那契数列和阶乘问题，更会深入探究如何将复杂的嵌套结构（如图、树的遍历）自然地转化为递归解决方案。随后，本章将分治策略（Divide and Conquer）作为一种高级的递归应用进行深入剖析，为后续学习快速排序和合并排序等高效算法奠定坚实的思维基础。我们将强调栈帧（Stack Frames）在追踪递归调用链中的作用，帮助读者克服“栈溢出”的恐惧。 第二部分：核心数据结构：信息的组织与管理 数据结构是算法得以施展的舞台。本部分将系统介绍构建高效程序的关键信息组织方式，从线性结构到非线性结构的演变，每种结构的选择都基于特定的性能需求。 第四章：线性结构的深度解析 本章聚焦于数组、链表（单向、双向、循环）的底层机制与性能权衡。我们将详细比较它们在内存分配、随机访问和元素插入/删除操作上的优劣。特别关注动态数组（如C++的`std::vector`或Java的`ArrayList`）的底层扩容机制，揭示其“平均时间复杂度”背后的摊还分析（Amortized Analysis）。此外，本章会详细探讨栈（Stack）和队列（Queue）作为受限访问的线性结构，它们在表达式求值、任务调度和系统调用的应用。 第五章：树形结构：层次化数据的优雅表达 树是表示层级关系最自然的结构。本章首先介绍树的基本术语和遍历方法（前序、中序、后序）。核心篇幅将给予二叉树，尤其是二叉搜索树（BST）及其自平衡机制——红黑树（Red-Black Tree）和AVL树——的深入讲解。我们将剖析平衡树如何通过旋转操作（Left Rotation, Right Rotation）维护查找、插入和删除操作的对数时间复杂度 $O(log n)$。此外，本章还会介绍堆（Heap）结构，探讨其在构建优先队列（Priority Queue）和实现堆排序（Heapsort）中的关键作用。 第六章：图论基础：复杂关系的建模 图结构用于描述实体间任意复杂的连接关系。本章介绍图的基本概念，包括有向图/无向图、带权/不带权图。我们将详细讲解图的两种主要存储方式：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们在空间和时间上的适用场景。重点在于图的遍历算法——广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并阐述它们在网络连通性、迷宫求解等问题中的应用。 第七章：散列技术与冲突解决 散列（Hashing）是实现近乎 $O(1)$ 平均时间复杂度查找的关键技术。本章深入探讨散列函数的设计原则（均匀性、雪崩效应）。我们将详细分析处理哈希冲突的主要方法：链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。本章还将探讨负载因子（Load Factor）对性能的影响，以及如何动态地进行散列表的重构（Resizing）以维持高效性能。 第三部分：算法设计与性能分析 本部分将算法视为解决问题的具体步骤，并提供评估和选择最优算法的工具箱。 第八章：算法效率的量化评估 没有性能分析的算法设计是空中楼阁。本章严格引入渐进记号——大O符号（Big O）、大Omega符号（Big $Omega$）和大Theta符号（Big $Theta$）——来描述算法在最坏、最好和平均情况下的性能。我们将通过对不同循环结构、嵌套调用、以及递归方程的求解（主定理 Master Theorem）来精确计算算法的时间复杂度和空间复杂度。本章强调，性能分析是优化算法的唯一客观标准。 第九章：经典排序算法的比较与优化 排序是算法研究的经典领域。本章将系统地比较和实现多种排序算法：冒泡排序、插入排序（展示其在近乎有序数据上的优势）、选择排序；然后是基于分治思想的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），并着重分析快速排序的“最坏情况”及其通过随机选择枢轴（Pivot）来规避的方法。最后，我们将探讨基于比较的排序的理论下界 $O(n log n)$，并引入计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）这类非比较排序算法，探讨它们在特定约束下的线性时间 $O(n)$ 潜力。 第十章：搜索与图算法进阶 本章扩展了搜索技术的应用范围。在图算法方面，我们将超越基础的BFS和DFS，深入学习寻找最短路径的经典算法。重点讲解Dijkstra算法在非负权图中的应用，及其松弛（Relaxation）操作的原理。对于包含负权边的图，我们将介绍Bellman-Ford算法，并阐述如何利用它来检测负权环。此外，还会介绍最小生成树（MST）的构建算法——Prim算法和Kruskal算法，并分析它们如何利用贪心策略有效地连接图中的所有节点。 第十一章：动态规划与贪心算法 本章引入两种解决优化问题的强大范式。贪心算法强调每一步都做出当前看起来最好的选择，我们通过活动安排问题和霍夫曼编码来展示贪心选择的有效性，并讨论何时贪心策略会失败。动态规划（DP）则通过分解重叠子问题和记录最优子结构解（备忘录化或表格法）来避免重复计算。我们将通过背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法等经典案例，详尽展示如何构建DP的“状态转移方程”。 附录 附录包含计算机体系结构中与数据结构和算法紧密相关的缓存（Cache）局部性原理，以及如何通过算法设计来优化数据在不同存储层级间的传输效率，确保理论知识能够无缝对接实际硬件性能。 本书的编写风格力求严谨、清晰，避免晦涩的术语堆砌，通过丰富的图示和实践导向的案例，帮助读者真正掌握计算机科学的思维方式，为未来深入学习操作系统、数据库或人工智能打下坚不可摧的基础。

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对于我们这种需要高效学习的群体来说，时间成本是极其宝贵的。我最看重一本备考资料是否“实用”，而这本书在这方面做得极其出色。它真正做到了“直击考点，拒绝冗余”。不像市面上有些教辅，充斥着大量与考试要求不符的、过于学术化或者已经过时的内容，这本书的内容筛选得非常精准。每当你觉得某个知识点可能过于深奥需要跳过时，作者总会用一句精炼的语言告诉你，这个点在过去三年的考试中出现过几次，这一下就让你提起了十二分的精神去攻克它。更让我惊喜的是，它在提供知识点的同时，还附带了大量的“解题技巧”和“答题模板”。这些模板不是死板的套路，而是基于对阅卷老师评分标准的深刻理解而设计的，教你如何用最简洁、最符合规范的方式展示你的知识储备，这对于争夺那宝贵的分数线来说，简直是立竿见影的帮助。

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说实话，我拿到这本书的时候，心里是有点打鼓的，毕竟“四合一”这个名头听起来就意味着内容会非常庞杂，担心会不会为了追求大而全而导致深度不够，最终沦为一本“样样通、样样松”的工具书。但当我深入研读之后，完全打消了顾虑。它在内容组织上的精妙之处在于，它并没有简单地把四项内容堆砌在一起，而是通过一种巧妙的结构，将它们有机地串联起来，形成了一个完整的知识体系。比如，在讲基础理论的时候，就能清晰地看到它后续如何应用到实践操作中去，这种前瞻性的设计极大地帮助了我们理解知识之间的内在联系。我尤其喜欢它在每个章节末尾设置的“易错点分析”，那些小小的、常常被我们忽略的知识盲区，都被无情地揪了出来，配上幽默风趣的语言进行剖析，让人印象深刻，读完后几乎不可能再犯同样的错误。这种由浅入深、层层递进的编排方式，让学习过程不再是枯燥的记忆，而更像是一场有引导的探索之旅，让人充满求知欲。

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这本书给我最大的感受是它传递出的一种“自信”的力量。很多时候，备考的压力不是来自知识的难度，而是源于对未知的恐惧和对考试结果的不确定性。然而，当你系统地学习完这本书的每一个章节，做完配套的练习，你会发现，自己对这门考试的整体框架已经了然于胸，很多曾经觉得模糊的概念都变得清晰起来，甚至开始享受这种掌握知识的成就感。它没有过度美化考试的难度，而是用一种非常坦诚和务实的方式，告诉你“路在这里，只要你按部就班地走下去，成功就不是奢望”。这种循序渐进、层层递进的讲解模式，极大地增强了我的心理建设。它不仅仅是一本关于技术考试的书，更像是一本关于如何科学规划、有效学习的心法秘籍，让我从一个迷茫的应试者，逐渐转变为一个有策略的知识掌握者。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的金色字体，立刻就给人一种专业、权威的感觉。我是在朋友的强烈推荐下买的，他当时说这本书是他们那会儿备考的“秘密武器”。拿到手之后，首先被它的厚度“震撼”了一下，感觉内容量肯定很足。随便翻开几页，里面的排版布局也相当清晰，图文并茂，不像有些教材那样密密麻麻让人望而却步。特别是那些知识点的划分和标注，做得非常到位，能迅速抓住重点。我特别欣赏它对各个知识模块的逻辑梳理，感觉像是为我们这些零基础的考生量身定做的路线图，每走一步都有明确的指向性，不会让人在浩如烟海的计算机知识里迷失方向。这本书的选材非常贴合实际考试的要求，很多细节的处理都体现了编者对历年真题的出题思路有着深刻的洞察力，这对于我们备考来说简直是太重要了，能少走很多弯路。那种对考试精髓的把握，不是随便翻阅一些资料就能做到的，需要长期的经验积累和打磨，读起来让人感到非常踏实。

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阅读体验方面，这本书简直是业界良心。我以前买过很多计算机类的书籍，要么是字体小得像蚂蚁，要么是图表印刷模糊不清，结果看半天眼睛酸痛，学习效率直线下降。这本《四合一》的纸张质量非常厚实，油墨印刷清晰锐利，即便是那些复杂的流程图和代码示例，也能看得一清二楚，完全没有反光或重影的问题。而且，书本本身的装订也非常结实，我经常需要带着它去图书馆或者咖啡馆学习，反复翻折也没有出现散页的情况，非常耐用。这种对阅读舒适度的关注，体现了编者对读者群体的深切关怀，让他们可以更长时间地专注于知识本身，而不是被低劣的印刷质量所干扰。它让我感觉，这不仅仅是一本学习工具，更像是一个陪伴我度过漫长备考期的“老友”。

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