具体描述
《全国计考考纲考点考题透解与模拟•一级MS Office(2008版)》以教育部考试中心最新颁布的全国计算机等级考试大纲（2007版）为依据，以对考生进行综合指导为原则，综合了近3年连续6次考试题和考前辅导班教师的实际教学经验编写而成。
《全国计考考纲考点考题透解与模拟•一级MS Office(2008版)》章节安排与指定教材同步，每章开始设置“考纲透解”板块，包括大纲要求、考频统计、命题方向3部分内容。每节细化为4个部分：考点透解、考题透解、过关练习、过关练习答案。书后特设一章对上机考试进行专题辅导，书末附有3套笔试、3套上机模拟预测卷，并作详细分析解答。
《全国计考考纲考点考题透解与模拟•一级MS Office(2008版)》配有一张全国计算机等级考试超级模拟光盘，从考试界面、考试步骤、考试方式到登录、抽题、答题和交卷等环节与真实考试完全相同，并且具有自动生成试卷、自动计时和试题解析的功能，便于考生自学与提高应试能力。所有上机试题均配有视频演示及关键注解，如同名师亲临现场，手把手教会考生解题过关。
《全国计考考纲考点考题透解与模拟•一级MS Office(2008版)》抓住考纲、考点、考题3个重点，解决笔试、上机2大问题，配有1张超值光盘，目的是让考生在较短时间内能快速提高应试能力，顺利过关。
好的，这是为您撰写的图书简介，旨在详细介绍一本与您提供的书名《全国计考考纲考点考题透解与模拟·一级MS Office》内容完全不同的书籍。 --- 《数据结构与算法：原理、实现与应用（第4版）》图书简介 作者： 计算机科学领域资深学者 史密斯 & 琼斯 出版社： 顶尖科技出版社 页数： 约 980 页（含索引及附录） 开本： 16 开 定价： 人民币 188.00 元 --- 内容概述：深度解析与前沿实践的完美结合 《数据结构与算法：原理、实现与应用（第4版）》是一本全面、深入且与时俱进的经典教材。本书旨在为计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的学生、研究人员以及一线软件工程师提供一个坚实的理论基础和丰富的实践指导。本书不仅详尽阐述了数据结构和算法的核心理论框架，更侧重于这些概念在现代计算环境中的实际应用与优化策略。 第4版在继承前三版严谨性和清晰性的基础上，进行了大量的更新与扩充，以适应当前大数据、并行计算和高性能计算对算法效率提出的更高要求。全书内容覆盖了从基础概念到复杂算法设计的完整链条，力求帮助读者构建起“计算思维”的坚实基石。 第一部分：基础构建——数据、抽象与效率分析 本部分是全书的基石，重点在于理解数据如何组织、操作如何抽象以及效率如何量化。 第1章：计算基础与算法度量 本章重新审视了算法分析的数学基础，详细介绍了大O、Ω、Θ记号的精确定义和应用场景。重点引入了摊还分析（Amortized Analysis），用于分析那些不均匀操作时间的动态数据结构。同时，探讨了算法在不同硬件架构（如缓存层次结构）下的实际性能表现，超越了传统的RAM模型假设。 第2章：线性数据结构的高效管理 深入探讨了数组、链表（单向、双向、循环）的底层内存布局和操作开销。特别新增了关于内存连续性对现代CPU性能影响的章节，并详细介绍了动态数组（如Java的ArrayList或C++的Vector）的自动扩容机制与优化策略。栈（Stack）和队列（Queue）的应用不再局限于简单的函数调用，而是延伸至并发编程中的同步原语实现。 第3章：递归、分治法与回溯 递归的本质与尾递归优化被深入剖析。分治法的经典应用，如快速排序（QuickSort）和归并排序（MergeSort），不仅展示了其时间复杂度，还对比了它们在并行计算环境下的调度优势与挑战。回溯法则通过更复杂的约束满足问题（CSP）实例进行讲解。 第二部分：非线性结构的精妙与平衡 本部分聚焦于那些能够提供比线性结构更高效查找和插入性能的非线性数据结构。 第4章：树结构：从基础到高级平衡 详细阐述了二叉树、AVL树和红黑树（Red-Black Trees）。对于红黑树，本书不仅展示了其旋转和着色操作，更重点分析了其在标准库实现（如STL map/set）中的具体代码逻辑。新增章节对比了B树（B-Trees）和B+树在磁盘I/O效率上的优势，这对数据库系统和文件系统至关重要。 第5章：堆结构与优先级管理 标准二叉堆的构建、插入与删除操作被清晰阐述。核心亮点是斐波那契堆（Fibonacci Heaps）的深入讲解，特别是其在实现Dijkstra算法等复杂图算法时能带来的渐进优势，以及在实际工程中应用需要权衡的常数因子问题。 第6章：散列表（哈希表）的冲突解决与性能保障 超越传统的链式法和开放定址法，本章着重介绍了一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统（如缓存集群）中的关键作用。详细分析了高质量哈希函数的设计原则，以及如何应对哈希攻击的对策。 第三部分：图论算法的实战应用 图结构是建模复杂关系的核心工具。本部分致力于将抽象的图论转化为可执行的高效算法。 第7章：图的表示与基础遍历 矩阵表示法与邻接表表示法的内存开销与适用场景对比。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用扩展到拓扑排序、连通分量识别等实际问题。 第8章：最短路径的求解 经典算法如Dijkstra、Bellman-Ford算法的原理推导清晰。本书重点对比了它们在有无负权边环境下的适用性，并详细讲解了Floyd-Warshall算法在求解所有点对最短路径时的动态规划本质。 第9章：最小生成树与网络流 Prim和Kruskal算法的实现细节。在网络流部分，本书详细阐述了Ford-Fulkerson方法及其基于增广路径的实现，并引入了Edmonds-Karp算法，强调其在最大匹配问题中的应用。 第四部分：高级主题与算法优化策略 本部分面向希望在算法设计上达到更高层次的读者，探讨了NP难问题和并行化思想。 第10章：动态规划的艺术 动态规划（DP）被视为一种强大的优化工具。本书通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，强调了最优子结构和重叠子问题的识别技巧。新增了关于记忆化搜索与自底向上DP的对比分析。 第11章：贪心算法与近似算法 贪心策略的应用条件和局限性。重点讨论了NP完全性理论的初步介绍，并展示了在不可解问题上，如何设计有界误差的近似算法来获取实用解。 第12章：并行与分布式计算中的算法 本章是第4版新增的重点。讨论了如何利用多核处理器进行数据并行和任务并行。引入了MapReduce编程模型对排序和图遍历算法的影响，以及如何设计算法以最小化处理器间的通信开销。 本书的独特价值与特色 1. 理论深度与工程实践并重： 每种数据结构或算法后，均附有“工程实现考量”小节，讨论了在C++ STL、Java Collections Framework或Python标准库中实际是如何优化的。 2. 丰富的伪代码与复杂度证明： 所有的核心算法均提供清晰的伪代码，并附有严格的数学复杂度分析和最坏情况/平均情况证明。 3. 跨平台编译与调试指导： 针对关键算法，本书提供了使用主流编程语言（C++与Java）实现的源代码示例，并通过实例指导读者在不同操作系统环境下进行性能测试。 4. 历史背景与未来趋势： 书中穿插介绍了算法历史上的重要突破，并展望了量子计算对传统算法复杂度的潜在影响。 --- 目标读者： 计算机科学与技术、软件工程、信息安全、人工智能等专业本科生、研究生；希望系统性提升编程能力和解决复杂计算问题的软件开发人员及算法工程师。 本书并非关于Office软件操作或国家计算机等级考试的复习资料。它是一本关于计算思维核心的深度学术专著。
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