具体描述
《C++程序设计语言(第2版)》是基于第一版的修订。继承了第一版提供完整实例的特点，例子全新并紧贴学生实际。向读者介绍主要支持结构化程序设计的C语言，以及在C语言基础上进行扩展的支持面向对象程序设计的C++语言。在介绍C/C++语言的同时，还介绍了结构化程序设计以及面向对象程序设计的主要内容。
C++在C语言的基础上，增加了对面向对象编程、类属编程、数据抽象等技术的支持，还对C语言进行了非面向对象的扩充。使用C++语言进行程序设计可以获得可重用性、可靠性、连续性、访问控制、继承性以及多态性等优势。
《数据结构与算法：原理与实践》 内容概要 本书深入探讨了计算机科学领域最核心的两大基石——数据结构与算法。不同于侧重于特定编程语言特性的教材，本书的焦点完全集中在抽象的数据组织方式、高效的操作方法以及设计解决复杂计算问题的通用逻辑框架上。全书结构严谨，理论阐述详尽，并辅以大量贴近实际工程应用的案例分析。 第一部分：基础与抽象 本部分首先建立了理解数据结构所需的数学和逻辑基础。我们从离散数学中的集合论和图论初步开始，为后续抽象结构的建立打下坚实的地基。 算法分析基础： 详细介绍了算法复杂度的量化方法，包括渐近符号（大O、Ω、Θ）的严格定义与应用。重点分析了时间复杂度和空间复杂度的衡量标准，并探讨了最坏情况、平均情况与最佳情况分析的区别。我们将剖析递归方程的求解，尤其是主定理（Master Theorem）在分析分治算法时的应用。 线性数据结构： 彻底剖析了数组（Array）作为最基本存储单元的优势与局限。随后，我们深入研究了链表（Linked List）的各种变体——单向、双向及循环链表，重点分析了它们在动态内存管理和插入/删除操作上的效率权衡。栈（Stack）和队列（Queue）作为抽象数据类型（ADT）的实现，将通过数组和链表两种方式进行对比，并展示它们在函数调用、表达式求值和任务调度中的经典应用。 第二部分：非线性结构与高级组织 本部分聚焦于更复杂的非线性数据结构，这些结构对于高效处理大规模、相互关联的数据至关重要。 树（Trees）： 树结构是本书的重点之一。我们从基础的二叉树开始，详细介绍了遍历（前序、中序、后序）的实现及其在表达式解析中的作用。随后，深入探讨了平衡搜索树（Balanced Search Trees），包括AVL树和红黑树（Red-Black Trees）。红黑树的插入与删除操作后的颜色调整和旋转机制将被细致入微地分解，确保读者能完全掌握其平衡保证的原理。此外，B树和B+树的结构及其在外部存储（如数据库索引）中的重要性也将被充分讨论。 堆（Heaps）与优先队列： 我们将重点放在二叉堆的结构特性上，分析其如何高效地维护最大/最小元素。重点阐述了堆的构建（Heapify）过程的线性时间复杂度，并将其应用于实现优先队列（Priority Queue）。 图论基础与应用： 图作为描述复杂关系的最通用模型，需要详尽的介绍。我们将定义图的各种表示法（邻接矩阵与邻接表），并详细讲解基本的图遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。 第三部分：高效算法设计范式 本部分将算法设计提升到方法论的高度，介绍解决问题的几种核心范式。 排序算法的深度比较： 除了基础的插入排序、选择排序外，本书将重点对比归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的稳定性和平均性能。快速排序中的枢轴选择策略及其对最坏情况的影响将被深入探讨。我们将分析堆排序（Heap Sort）如何利用堆结构实现基于比较的稳定最优时间复杂度的排序。对于需要近线性时间复杂度的场景，我们将介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法的原理。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍贪心选择性质的判断标准。通过实例如活动安排问题、最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）问题（包括Prim's算法和Kruskal's算法），演示贪心策略如何快速得到最优解。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP被视为解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。我们将从斐波那契数列开始，逐步过渡到背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法等经典案例。重点解析DP表的构建、状态转移方程的定义以及自底向上（Bottom-Up）与自顶向下（Top-Down，带备忘录）的实现差异。 图算法的进阶： 本部分将深入探索图算法的效率边界。我们将详细讲解最短路径算法，包括单源最短路径的Dijkstra算法（及其对带负权边的限制）和全源最短路径的Floyd-Warshall算法。此外，拓扑排序（Topological Sorting）在依赖关系解析中的应用也将被涵盖。 第四部分：高级主题与计算复杂度 最后一部分将目光投向计算的边界和更抽象的性能分析。 散列表（Hash Tables）： 深入探讨散列函数的构造原理，包括除法散列、乘法散列。重点分析冲突解决策略，如链式法（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），评估在不同负载因子下的性能退化。 计算复杂度理论： 简要介绍P类问题（多项式时间可解）和NP类问题（多项式时间可验证）。虽然本书不以复杂性理论为核心，但理解这些边界对于评估算法的理论极限至关重要。 查找与搜索优化： 总结在不同数据结构上查找操作的效率，并引入Trie树（前缀树）在字符串匹配和字典实现中的高效性。 本书特点 本书的每一章都力求将理论的严谨性与工程实现的可操作性相结合。所有算法均采用伪代码和清晰的逻辑描述，不与特定编程语言的语法细节耦合，旨在培养读者对算法核心思想的理解，而非简单的代码记忆。通过对时间、空间效率的系统性剖析，读者将能够批判性地评估不同解决方案的优劣，从而设计出真正高效、可扩展的计算系统。本书适合希望系统性掌握计算机科学基础理论，为后续深入学习系统编程、软件架构或人工智能打下坚实基础的读者。
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手头只有这个，编写的很有谭浩强C的风格，适合快速入门
评分这本可能是我这辈子翻得最快的一本书了……
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