具体描述
《高职高专计算机专业规划教材•网页设计与制作:三剑客综合实例运用》共分12章，详细、系统地剖析了Photoshop CS、Dreamweaver 8.0、Flash 8.0、Fireworks 8.0这4大软件中文版的应用，简化了与网页设计无关的软件知识，把更多的篇幅应用到网页设计的每一个环节和技巧当中，力求使读者有一个连贯、清晰的学习思路，用最短的时间达到最佳的学习效果。
《高职高专计算机专业规划教材•网页设计与制作:三剑客综合实例运用》适用于大、中专院校相关专业师生，各类网页制作培训机构学员，以及对网页设计与制作感兴趣的读者。
《编程思维与算法精解》 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，编程已不再是少数技术人员的专属技能，而是驱动未来创新的核心动力。本书《编程思维与算法精解》旨在为渴望系统提升自身计算思维和解决问题能力的读者，提供一套全面、深入且实用的学习路径。本书并非传统意义上的编程语言手册，它更专注于构建底层思维框架，探究算法设计的精妙，以及如何将这些理论知识转化为高效、健壮的软件解决方案。 第一部分：构建坚实的计算思维基石 成功的软件开发始于清晰的思维。本部分将带领读者从抽象层面理解计算的本质，而非仅仅停留在语法层面。 第一章：什么是计算思维？ 计算思维（Computational Thinking）是运用计算机科学的基本概念进行问题分析、设计系统和理解人类行为的过程。我们首先会深入剖析计算思维的四大核心要素：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。通过大量的实例，如交通流量优化、大型项目管理等，展示这些思维工具如何在非计算机领域发挥作用。我们将探讨如何将一个复杂、模糊的问题，一步步拆解成计算机可以理解和执行的离散步骤。 第二章：数据结构——信息的组织艺术 数据结构是程序的骨架，其选择直接决定了程序的性能和可维护性。本章将对基础和高级数据结构进行详尽的阐述。 基础结构的回顾与深化： 数组、链表（单向、双向、循环）、栈与队列。我们将不仅仅停留在结构定义，而是深入探讨内存分配、指针操作的底层机制，以及在不同应用场景（如函数调用栈、缓冲区管理）中的实际表现。 树形结构的应用与优化： 二叉树、平衡树（AVL树与红黑树的原理与旋转机制）、B树及其在数据库索引中的关键作用。重点分析平衡机制如何保证查询效率的对数时间复杂度。 图论基础： 图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）及其适用性。对图的遍历算法（深度优先搜索DFS与广度优先搜索BFS）进行细致对比，并引入其在网络分析、社交关系建模中的应用潜力。 散列表（哈希表）的原理与冲突解决： 深入探讨散列函数的构造、拉链法与开放寻址法的优缺点，以及如何处理和最小化碰撞对性能的影响。 第二部分：算法设计与性能分析 算法是解决问题的精确步骤，而性能分析则是衡量解决方案好坏的标尺。本部分是本书的核心，专注于算法的实现哲学和严谨的数学分析。 第三章：算法的效率度量与渐近分析 在讨论具体算法之前，理解如何量化其效率至关重要。本章全面介绍大O表示法（Big O Notation）、$Omega$（Omega）和$Theta$（Theta）符号，用于描述算法在最坏、最好和平均情况下的时间复杂度和空间复杂度。我们将通过实例演示，如何计算嵌套循环、递归调用的复杂度，并强调在实际工程中，理解常数因子和低阶项的重要性。 第四章：核心搜索与排序算法 排序与搜索是几乎所有计算任务的基础操作。 经典排序算法的深入剖析： 冒泡排序、插入排序、选择排序的直观理解。重点攻克时间复杂度为$O(N log N)$的进阶算法——归并排序（Mergesort）和快速排序（Quicksort）。对于快速排序，我们将详述“分区”策略（如Lomuto和Hoare分区方案）的选择对性能波动的实际影响。 高级搜索技术： 二分查找的严谨实现与边界条件的处理。 第五章：算法设计范式 本章系统介绍解决复杂问题的几种主流设计哲学。 分治法（Divide and Conquer）： 经典案例如大整数乘法（Karatsuba算法简介）和Strassen矩阵乘法，展示如何通过将问题分解到足够小后再合并结果来优化效率。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讲解贪心选择的原则，并分析何时贪心策略能保证全局最优（如霍夫曼编码、最小生成树的Prim和Kruskal算法）。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP是本书的难点与重点。我们将从重叠子问题和最优子结构两个核心特征入手，引导读者建立状态转移方程。通过背包问题（0/1和完全背包）、最长公共子序列等经典案例，系统梳理自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）两种实现方式的优劣。 第六章：图算法的进阶应用 将图论知识与实际问题相结合，解决更复杂的路径规划和网络流问题。 最短路径问题： 详细讲解Dijkstra算法（处理非负权边）的实现细节，以及Bellman-Ford算法在处理负权边和检测负权环时的应用。 最小生成树（MST）： 再次深入Kruskal和Prim算法，并从数学上证明它们的正确性。 网络流基础： 介绍最大流最小割定理的直观理解，以及Ford-Fulkerson算法的迭代思想。 第三部分：面向工程的算法实践 理论知识必须与工程实践相结合才能发挥价值。本部分探讨算法在真实世界中的工程挑战。 第七章：递归、迭代与回溯法 递归是表达许多算法的优雅方式，但如果不加以控制，可能导致栈溢出。 递归的本质与尾递归优化： 分析递归的执行栈模型。 回溯法（Backtracking）： 作为DFS在搜索空间中的一种应用，详细讲解如何通过剪枝（Pruning）技术有效减少不必要的搜索分支，以解决如八皇后问题、数独求解等组合优化问题。 第八章：高级主题前瞻 本章对一些前沿和特定领域算法进行简要介绍，以激发读者的进一步探索兴趣。 字符串匹配算法： KMP算法如何通过构建前缀函数来避免不必要的回溯，实现线性时间复杂度的搜索。 NP完全性简介： 概述P、NP和NPC的概念，理解许多实际问题（如旅行商问题）的计算难度本质，以及在遇到这类问题时，应转向近似算法或启发式算法的工程决策。 并行计算模型中的算法考量： 初步探讨如何设计算法以适应多核处理器环境，理解同步与锁的引入对算法性能的潜在影响。 本书的特点： 本书的编写注重逻辑的严密性和概念的清晰度。我们避免使用过于晦涩的行话，而是通过大量的伪代码和数学推导相结合的方式，确保读者不仅“知道”某个算法是什么，更能“理解”它为什么有效，以及在何种条件下表现最佳。每一个算法的介绍都伴随着其复杂度的严格证明，培养读者对程序性能的量化分析能力。本书是为渴望深入理解软件内在逻辑，追求代码效率和健壮性的工程师、计算机科学专业的学生以及技术爱好者量身打造的思维工具书。掌握了这些基础，读者将能够以更高级别的抽象能力去面对任何复杂的编程挑战，无论是构建高性能系统还是设计创新的解决方案。
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