具体描述
《高职高专教材•Visual Foxpro数据库系统及应用教程》以Visual FoxPro 6.0中文版为基本内容，在结构设计上，主要面向高职高专学生。通过大量例题和习题介绍Visual FoxPro 6.0中文版的基础知识及关系型数据库的基本概念、程序设计的方法。《高职高专教材•Visual Foxpro数据库系统及应用教程》包括数据库基础与Visual FoxPro环境、Visual FoxPro的表达式及组成元素、数据表的创建及基本操作、数据库的操作与查询、视图程序设计、表单设计基础、表单高级设计、报表设计、菜单设计，并在全书最后一章给出一个系统开发实例，以帮助读者巩固学习成果，把学到的知识加以应用和实践。在附录部分给出一套模拟试题，希望对读者参加全国或省级计算机等级考试有所帮助。
《数据结构与算法实战解析》 本书面向对象： 本书主要面向有一定编程基础，希望深入理解计算机核心理论，并将其应用于解决实际问题的读者。这包括但不限于： 1. 计算机科学专业学生： 尤其是在校学习数据结构、算法分析与设计课程，并需要大量实践案例来巩固理论知识的学生。 2. 初/中级软件开发工程师： 希望提升编程内功，优化现有代码性能，或准备参与高标准技术面试的从业者。 3. 系统架构师和性能优化专家： 需要精确评估不同数据结构和算法在特定场景下的时间与空间复杂度，以做出最优系统设计决策的人员。 4. 算法竞赛爱好者： 寻求系统性梳理经典算法，并掌握高级技巧以应对复杂挑战的选手。 --- 核心内容与结构深度解析 本书摒弃了单纯的理论堆砌，采用“理论阐述—经典模型剖析—实战优化案例”的结构，旨在构建从抽象概念到具体实现的完整知识闭环。全书共分为七个主要部分，涵盖了从基础到前沿的全面内容。 第一部分：基础框架与复杂度分析的精微之道 本部分奠定了全书的理论基石，但着重于“如何度量”而非“是什么”。 数据抽象与封装的本质： 深入探讨抽象数据类型（ADT）在不同编程范式下的实现差异，强调接口与实现的分离哲学。 渐进复杂度分析的精确界定： 不仅限于大O表示法，详细解析大Ω、大Θ的实际应用场景，特别是针对最好、最坏和平均情况的分析技巧。引入摊还分析（Amortized Analysis），通过动态数组扩容、斐波那契堆等案例，展示如何对序列操作的整体性能进行准确评估，而非仅关注单次操作的峰值延迟。 递归与尾递归优化： 探讨递归过程的栈帧开销，并介绍编译器如何通过尾递归优化（Tail Call Optimization）来避免栈溢出，这对于函数式编程风格的理解至关重要。 第二部分：线性数据结构的精妙构造 本部分聚焦于最常见但也最易被低估的线性结构，挖掘其在高负载场景下的潜力。 数组的内存布局与缓存一致性： 深入讲解一维、多维数组在内存中的连续性，以及数据局部性对现代CPU性能的巨大影响。引入伪共享（False Sharing）的概念，并展示如何通过结构体填充（Padding）来规避并发环境下的性能陷阱。 链表变体与高效遍历： 对单向、双向、循环链表的实现细节进行对比，重点分析跳跃表（Skip List）的随机化结构。本书提供跳跃表的完整实现，展示其如何以$O(log n)$的平均时间复杂度实现有序查找，成为替代平衡树的一种轻量级选择。 栈与队列的并发安全实现： 探讨如何使用无锁（Lock-Free）技术（如CAS操作）来实现高性能的并发栈和队列，这是构建高性能消息队列和线程池的关键技术。 第三部分：非线性结构的深度探索 这是本书的核心和难点所在，关注如何高效管理复杂关系。 树结构：超越二叉搜索树（BST）： 平衡机制的比较： 详尽对比AVL树、红黑树（Red-Black Tree）的旋转操作、颜色维护规则及其在内存占用上的权衡。我们不只停留在插入删除，而是分析不同平衡策略对缓存未命中的影响。 B/B+树：磁盘I/O的艺术： 深入解析B/B+树的设计哲学，重点阐述其如何最小化磁盘寻道次数，这对于理解数据库索引和文件系统的底层机制是不可或缺的。 图算法的实战应用： 覆盖基础的DFS/BFS，但重点放在最短路径算法（Dijkstra, A, Floyd-Warshall）在路由优化、网络延迟计算中的精确应用。同时，对最小生成树（MST，Prim与Kruskal）在资源分配问题中的建模技巧进行了深入探讨。 第四部分：排序与搜索的性能极限 本部分旨在突破标准排序算法的表层理解，直击优化瓶颈。 通用排序的稳定性与并行化： 详细分析归并排序、快速排序、堆排序的时间复杂度与空间复杂度，并着重介绍内外部排序的策略差异。尤其对快速排序的“三数取中”、“随机化”等优化手段进行实证分析。 线性时间排序的适用边界： 深入讲解计数排序、基数排序（LSD/MSD）的工作原理，并明确指出它们在处理特定范围或固定位数的整数数据时，如何超越基于比较的排序算法的理论下限（$O(n log n)$）。 高效搜索策略： 讲解哈希表的冲突解决机制（开放寻址法与链地址法），重点讨论一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式缓存系统（如Memcached, Redis Cluster）中的核心作用。 第五部分：高级算法范式与优化 本部分引入更抽象、更强大的算法设计思想。 动态规划（DP）的“无后效性”与“最优子结构”的识别： 通过背包问题、最长公共子序列等经典问题，系统教授如何构建状态转移方程，并介绍自顶向下（带记忆化）与自底向上的实现差异。重点分析如何通过滚动数组优化DP的空间复杂度。 贪心算法的正确性证明： 强调贪心算法的适用性严格依赖于“贪心选择性质”和“最优子结构”。通过区间调度问题和霍夫曼编码案例，展示如何严格证明贪心选择的全局最优性。 分治策略与Strassen矩阵乘法： 探讨分治法的通用模式，并详细拆解Strassen算法如何通过递归减少乘法次数，从而在理论上超越传统矩阵乘法的$O(n^3)$复杂度。 第六部分：字符串处理与模式匹配 本部分专注于文本数据的处理效率。 KMP算法的预处理： 深入解析KMP算法中“部分匹配表”（或称失败函数）的构造逻辑，解释它如何避免在失配时出现不必要的指针回溯。 Rabin-Karp与滚动哈希： 介绍如何利用滚动哈希技术在$O(n+m)$的平均时间内完成多模式匹配，并讨论其在处理冲突时的概率性保证。 Trie（前缀树）的应用： 展示Trie在字典查询、自动补全和IP路由查找中的高效性，并对比其与哈希表在空间占用上的权衡。 第七部分：实战案例与性能调优 本部分将理论与工程实践紧密结合。 内存分配器算法剖析： 探讨内存池（Memory Pool）和slab分配器的设计原理，理解它们如何解决标准`malloc/free`带来的碎片化问题。 图算法在网络流中的应用： 介绍最大流-最小割定理，并通过Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp算法，展示如何在网络拥塞控制和资源分配中应用这些概念。 算法的并行化挑战： 讨论如何将分治算法（如排序）有效地映射到多核CPU架构上，引入并行归并排序和图遍历的并行化策略，强调同步和数据依赖的管理。 --- 本书特色： 1. 注重效率而非仅仅正确性： 每一个数据结构或算法的介绍都紧密围绕其在真实世界中的性能瓶颈（如缓存丢失、分支预测失败、内存访问模式）进行分析。 2. 代码实现强调通用性： 所有示例代码均使用C++（或选择的现代化语言），采用模板化设计，确保读者理解其核心逻辑，并能轻松移植到其他面向对象或函数式环境中。 3. 从问题到模型： 强调从实际工程问题出发，反向推导最合适的数据结构模型，培养读者的算法思维，而非仅仅是算法的“知识点记忆”。 通过系统、深入且注重实践的研读，读者将不再停留在“知道”数据结构和算法的层面，而是能够“驾驭”它们，成为能够设计出高性能、高可靠性系统的工程师。
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