具体描述
本书共分为12章，系统介绍了CoreIDRAW的基础知识、基本操作、图形绘制、编辑图形、色彩填充、文字编辑等内容。
编程思维与算法实战：从零构建高效能应用 面向对象、数据结构与设计模式的深度解析及应用 --- 导言：驾驭数字世界的底层逻辑 在这个信息爆炸的时代，电脑早已不再是遥不可及的“黑箱”。然而，仅仅学会操作软件、浏览网页，如同只懂得使用工具而不知其原理。本书旨在带领读者超越基础操作层面，深入理解计算机科学的核心——编程思维、算法逻辑以及软件架构的构建艺术。 我们相信，构建稳健、高效、可扩展的应用，其基石在于对底层原理的深刻洞察。本书不侧重于某一特定编程语言的语法速查，而是聚焦于跨越语言障碍的通用计算机科学原理，为读者打下坚实的“内功”。 第一部分：重塑思维——从面向过程到面向对象 本部分将系统阐述现代软件开发中占据主导地位的面向对象编程（OOP）范式，并将其与传统的面向过程编程进行对比，阐明为何OOP能更好地管理复杂性。 第一章：理解抽象的艺术 事物的本质与模型化： 探讨如何将现实世界中的实体（如汽车、订单、用户）映射到代码中的对象（Objects）。重点讲解“类”（Class）作为蓝图的角色。 封装的魔力： 详细解析封装（Encapsulation）如何通过信息隐藏来保护数据一致性，并讨论getter/setter方法的合理设计考量。 继承的优势与陷阱： 深入剖析继承（Inheritance）的“is-a”关系，并警示过度继承带来的耦合问题，引入组合（Composition）作为替代方案。 多态性的力量： 理解运行时多态与编译时多态，重点讲解方法重写（Overriding）和接口（Interface）在实现“同一行为，不同实现”中的关键作用。 第二章：设计原则的基石——SOLID与高内聚低耦合 优秀的代码是设计出来的，而非写出来的。本章是本书的精华之一，它将介绍软件设计领域的五大基本原则： 单一职责原则 (SRP)： 明确一个类或模块应该只有一个改变的理由。 开放-封闭原则 (OCP)： 对扩展开放，对修改封闭——如何通过抽象实现灵活性。 里氏替换原则 (LSP)： 子类型必须能够替换其基类型而不破坏程序的正确性。 接口隔离原则 (ISP)： 避免创建“胖接口”，强调职责的精细分离。 依赖倒置原则 (DIP)： 依赖于抽象而不是具体实现，为依赖注入（DI）奠定理论基础。 结合实际案例，我们将演示如何应用“高内聚”（Cohesion）和“低耦合”（Coupling）这两个核心概念，构建出易于维护和测试的模块化系统。 第二部分：数据的骨架——高效的数据结构 程序的核心在于数据的组织和存取。本部分将带您穿越各种经典数据结构，理解它们在时间和空间复杂度上的权衡。 第三章：线性结构的精细控制 数组与链表： 深入对比随机访问（O(1)）与插入/删除（O(1)）的特性，理解内存连续性对性能的影响。 栈（Stack）与队列（Queue）： 分析LIFO和FIFO的应用场景，从函数调用栈到任务调度队列的实际运作机制。 双向链表与循环链表： 在特定场景下，如何通过微调链表结构以优化操作。 第四章：非线性结构的遍历与搜索 树（Trees）： 重点解析二叉树、平衡树（如AVL和红黑树）的构建与维护，理解它们如何在保证高效查找的同时，动态地自我调整结构。 堆（Heaps）： 探究最大堆与最小堆在实现优先级队列（Priority Queue）中的核心地位，及其在选举和调度问题中的应用。 图（Graphs）： 图的邻接矩阵与邻接表表示法，为后续的算法学习打下基础。 第五章：查找与映射的优化 哈希表（Hash Tables）： 详细剖析哈希函数的设计、冲突解决策略（开放寻址法与链地址法），理解其实现常数时间（O(1)）查找的内在条件。 集合（Sets）的数学基础： 如何利用底层数据结构实现唯一性保证和高效的成员检查。 第三部分：解决问题的利剑——经典算法与性能分析 算法是解决问题的步骤和方法论。本部分聚焦于分析和比较解决常见计算问题的不同策略。 第六章：算法的效率度量 时间复杂度与空间复杂度： 掌握大O符号（Big O Notation）的精确含义，区分最好、最坏和平均情况。 常见复杂度等级辨析： 深入理解O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n²), O(2ⁿ)在处理大规模数据时的巨大差异。 第七章：排序与搜索的艺术 比较排序的极限： 证明基于比较的排序算法的理论最优复杂度为O(n log n)，并系统实现和对比归并排序、快速排序（Pivot选择策略）、堆排序。 非比较排序（计数排序、基数排序）： 在特定数据类型下，如何突破O(n log n)的限制，实现线性时间排序。 二分查找的严谨应用： 不仅仅是查找，还包括寻找边界和满足特定条件的第一个元素。 第八章：递归、回溯与分治策略 分治法实战： 以“最大子数组和”问题为例，展示如何通过分而治之思想简化问题。 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）： 图和树的遍历基础，理解它们在迷宫求解、网络爬虫等场景的应用差异。 回溯法（Backtracking）： 解决组合优化问题（如N皇后、数独求解）的关键技术，学会剪枝（Pruning）以提高效率。 第九章：动态规划——消除冗余计算 动态规划（DP）是算法设计中难度较高的部分，本书将通过清晰的步骤解构DP思想： 1. 识别最优子结构 2. 定义状态转移方程 3. 自底向上（或自顶向下带记忆化）实现 重点案例包括：最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem）及其变种。 结语：迈向工程化实践 掌握了这些核心概念，读者便拥有了构建复杂应用所需的基础逻辑框架。本书的最终目标是让您能够根据需求，理性地选择合适的数据结构和算法组合，而不是盲目地套用已知的代码片段。 理解“为什么这样设计更好”远比知道“如何实现”更重要。本书提供的知识体系，是通往高级软件架构师和算法工程师的必经之路。
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