Programming with C#.NET pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Thomson Learning

作者:Coombs, Ted

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2002-5

价格:$ 98.25

装帧:Pap

isbn号码:9780766850088

丛书系列:

图书标签:

C#
NET
编程
开发
软件工程
面向对象
算法
数据结构
微软
技术
教程

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Microsoft's new .NET initiative is quickly beginning to revolutionize the programming industry with its new object oriented products, one of which is C#.NET. Jason Coombs' Programming With C#.NET contains all that a programmer or developer needs to know about C#.NET. This book covers the features of the new program, differences between the last version of C++ and the new C#, and how the new features affect the work process and the final results of programming. The format of the book makes it easy for readers to follow the topics and quickly learn all the key points and finer details of migrating to C#.NET. New productivity features that developers need to rapidly create Web applications are presented, as well as ways that the software will simplify and streamline the developing process. The program's new support for Web Forms, Web Services, and object-oriented language features are all covered within Programming With C#.NET.

深入理解数据结构与算法：构建高效软件的基石作者： [此处可填写真实的作者姓名，以增加专业性] 出版社： [此处可填写真实的出版社名称] 出版日期： [此处可填写真实的出版日期] --- 导言：为何数据结构与算法至关重要？在软件开发的浩瀚宇宙中，编程语言（如C, Java, Python）提供了构建宏伟蓝图的工具和砖块。然而，真正决定一个软件系统是平庸还是卓越的，是其底层逻辑的效率与优雅——这正是数据结构与算法的领域。本书并非关注特定框架的语法细节，也避开了对特定.NET库的深入探讨。相反，我们将目光聚焦于计算科学最核心的普适原理。理解数据结构与算法，如同掌握了烹饪的底层科学，使你能够从“如何使用工具”进阶到“如何设计最优化的工具和流程”。无论未来的技术栈如何演变，扎实的算法基础都将是工程师最可靠的“内功心法”。本书旨在为中级及以上水平的开发者提供一个全面、深入、且注重实践的指南，用以掌握和应用现代计算科学中的关键结构与设计模式。我们相信，只有透彻理解数据如何在内存中组织，以及操作这些数据流的最优方法，才能写出真正可扩展、高性能的应用程序。第一部分：数据组织的艺术——核心数据结构精讲数据结构是组织和存储数据的方式，它直接影响到程序处理数据的效率。本部分将系统梳理从基础到高级的各类数据结构，并剖析它们在实际工程问题中的适用场景。第一章：数组与链表：内存布局与灵活性的权衡我们将从最基础的线性结构开始，但侧重点在于其内存模型。 1. 静态数组与动态数组（如C中的`Array`与`List`）：深入探讨连续内存分配的优势（缓存局部性）与劣势（固定大小或重新分配的开销）。分析索引查找的$O(1)$时间复杂度背后的硬件原理。 2. 单向、双向与循环链表：详细解析指针操作的精妙之处，理解插入和删除操作的$O(1)$效率是如何以牺牲随机访问速度为代价换取的。讨论“哨兵节点”在简化边界条件处理中的应用。 3. 稀疏数组与打包结构：介绍如何使用特殊结构（如“跳表”的雏形）来优化空间利用率。第二章：栈与队列：操作的约束与应用本章侧重于抽象数据类型（ADT）的实现及其在流程控制中的作用。 1. 栈（Stack）：基于数组和链表的实现对比。重点解析其“后进先出”（LIFO）特性在函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀）和回溯算法中的关键作用。 2. 队列（Queue）：深入研究“先进先出”（FIFO）的实现，包括标准队列和双端队列（Deque）。重点讨论循环队列（Circular Queue）在固定大小场景下的空间效率优化。 3. 优先队列（Priority Queue）：引入堆结构作为其底层实现，为后续的堆排序和图算法做铺垫。第三章：树形结构：分层数据的强大表达树结构是处理层次关系和实现高效查找的核心。 1. 二叉树基础：遍历方法（前序、中序、后序）的递归与非递归实现。 2. 二叉搜索树（BST）：探讨其平均与最坏情况下的性能分析。引入自平衡机制的必要性。 3. 平衡树的奥秘（AVL树与红黑树）：详细解析旋转操作（LL, LR, RL, RR）的几何意义和维护平衡的规则。理解红黑树如何在实际的Map和Set实现中保证对数时间复杂度。 4. B树与B+树：聚焦于外部存储（磁盘I/O）场景，分析其宽而扁的结构如何最小化寻道时间，这对数据库索引设计的理解至关重要。第四章：哈希技术：速度与冲突管理哈希是现代高性能查找系统的核心。 1. 哈希函数的设计哲学：良好的散列函数的标准，以及常见的构造方法（乘法法、除法法）。 2. 冲突解决策略：链式法（Separate Chaining）与开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重哈希）的优劣对比。 3. 负载因子与再哈希（Rehashing）：探讨如何动态调整哈希表大小以维持性能，以及其背后的成本分析。第五章：图论基础：网络与关系建模图是最通用的数据结构，用于表示任何具有复杂关系的数据集。 1. 图的表示方法：邻接矩阵与邻接表（List/Set）的选择依据，以及它们在稀疏图和稠密图中的空间效率比较。 2. 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的通用算法与实际应用（连通分量、拓扑排序）。第二部分：算法设计与效率分析掌握了数据组织方式后，本部分将深入探究操作这些数据的核心方法论——算法。我们将使用严格的数学工具来衡量算法的效率。第六章：算法效率分析的数学工具 1. 渐近分析的严格定义：大O（$O$）、大Ω（$Omega$）和小o（$o$）符号的精确解释。 2. 时间复杂度与空间复杂度：区分最坏、最好和平均情况分析。 3. 常见复杂度的性能对比：深入解析 $O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n)$ 的增长速度差异，并用实际计算说明其对大规模数据处理的影响。第七章：排序算法的全面比较排序是检验算法效率的经典战场。 1. 简单排序回顾与分析：冒泡、选择、插入排序在特定场景下的应用价值。 2. 分治法的典范：快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略（如三数取中法）及其对最坏情况的规避。归并排序（Merge Sort）的稳定性与固定的$O(n log n)$保证。 3. 非比较排序的极限：计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort）在特定输入约束下的线性时间优势。第八章：高级算法范式：分治、贪心与动态规划本章是算法设计思想的核心。 1. 分治法（Divide and Conquer）：再次强调其在解决递归问题中的通用性，从合并排序到 Strassen 矩阵乘法（概念介绍）。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：证明“局部最优解导致全局最优解”的条件。应用案例包括霍夫曼编码和区间调度问题。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）：掌握“最优子结构”和“重叠子问题”的识别。深入讲解记忆化（Memoization）与自底向上（Tabulation）两种实现方式。经典案例包括背包问题、最长公共子序列。第九章：图算法的深度探索我们将利用前面对图结构的理解，应用强大的算法解决复杂问题。 1. 最短路径算法： Dijkstra 算法：详解其工作原理，并讨论如何使用优先队列（最小堆）优化其性能，使其适用于非负权图。 Bellman-Ford 算法：解决含负权边的图，以及如何用它来检测负权环。 Floyd-Warshall 算法：计算所有节点对之间的最短路径。 2. 最小生成树（MST）： Prim 算法与 Kruskal 算法：对比它们基于数据结构（堆与并查集）的选择，以及在不同图密度下的性能表现。 3. 拓扑排序的应用：解决任务依赖性问题，如项目调度和编译依赖分析。第三部分：高级主题与工程实践本部分将理论与工程实践相结合，探讨更复杂的数据结构和算法在现实世界中的应用。第十章：高级数据结构与查找优化 1. 并查集（Disjoint Set Union, DSU）：深入讲解路径压缩（Path Compression）和按秩合并（Union by Rank/Size）如何将平均时间复杂度降至近乎常数时间 $O(alpha(n))$。 2. Trie 树（前缀树）：专注于字符串查找、自动补全和字典实现中的高效性。 3. K-D 树与空间划分：介绍在高维空间中进行最近邻搜索的基本思想。第十一章：递归、回溯与剪枝 1. 递归的本质与限制：栈溢出的风险分析。 2. 回溯法（Backtracking）：系统性地探索解空间。应用案例如八皇后问题、数独求解器。 3. 分支限界法（Branch and Bound）：在回溯中引入界限函数，通过剪枝策略加速搜索过程，应用于旅行商问题（TSP）等 NP-Hard 问题。第十二章：计算复杂性理论概述虽然本书不直接进行复杂性理论的证明，但理解其边界至关重要。 1. P, NP, NP-Complete 与 NP-Hard：清晰界定这些复杂性类，理解何时一个问题是“难解”的。 2. 近似算法与启发式方法：当精确解不可行时，如何设计出提供“足够好”解的实用算法。结语：持续学习的算法思维学习数据结构与算法不是为了记住某一种特定的代码实现，而是为了培养一种“计算思维”。当面对一个新的工程挑战时，你将能够自动地将其抽象为一个图、一个树、或是一个需要动态规划解决的问题。本书提供的工具箱，将确保你在未来的任何技术浪潮中，都能设计出最有效率、最健壮的解决方案。我们鼓励读者在掌握理论后，将这些知识应用于实际项目，不断验证和优化，真正将“内功”化为自己的“招式”。