具体描述
《高等学校计算机基础教育规划教材•Visual Basic程序设计》以目前流行的Visual Basic 6．0中文企业版为标准，系统地介绍了Visual Basic语言的基本功能和使用方法。《高等学校计算机基础教育规划教材•Visual Basic程序设计》在编写过程中，考虑到教学和自学的要求，力求概念清晰、论述准确，深入浅出地介绍了Visual Basic语言的基本内容。在程序设计方法方面，从基本的简单程序设计讲起，由浅入深、循序渐进。
《高等学校计算机基础教育规划教材•Visual Basic程序设计》共分12章，分别介绍了Visual Basic的基本知识、基本编程环境、Visual Basic语言基础、窗体和菜单设计、绘图及数据库应用等内容。在书中安排了大量的例题，所有例题都在Visual Basic语言集成环境下调试通过，使读者通过例题尽快掌握Visual Basic语言的编程技术。在每章后配有小结和丰富的习题，便于读者巩固每章所学的主要内容，培养读者独立分析问题和解决问题的能力。
图书简介：计算机基础教育的进阶之路 本教材旨在为初入计算机科学领域的学习者构建坚实的理论基础与实践能力。它并非围绕特定的编程语言展开，而是聚焦于计算机科学的核心概念、信息处理的基本原理以及系统化的问题解决思维。本书力求在编程范式、算法设计与数据结构这三大基石上，为读者提供一个广阔而深入的视角。 第一部分：计算机科学导论与计算思维的培养 本部分是理解后续所有技术内容的基础。我们将从宏观角度审视计算机科学的全貌，探讨其历史演进、学科分支及其在现代社会中的地位。 1.1 计算机系统基础：硬件与软件的协同工作 本章将深入浅出地解析计算机的物理构成。我们不仅会介绍中央处理器（CPU）、存储器（RAM与ROM）、输入/输出设备的基本功能，更重要的是，将揭示它们如何通过总线结构协同工作，执行程序指令。重点讨论二进制、补码表示法以及浮点数的标准表示，确保读者对数据如何在机器层面被精确、高效地存储和操作有一个清晰的认识。随后，我们将过渡到软件层面，区分操作系统（OS）的核心职能——进程管理、内存管理、文件系统——以及应用程序软件与系统软件之间的关系。理解操作系统如何抽象化硬件复杂性，是编写高效程序的先决条件。 1.2 逻辑与抽象：计算思维的内核 计算思维（Computational Thinking）是解决复杂问题的通用方法论。本章将细致阐述其四大支柱：分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。我们将通过一系列贴近现实的案例（如交通规划、资源调度），演示如何将一个模糊的、庞大的问题逐步拆解为可执行的、逻辑清晰的步骤。抽象思维的训练尤为重要，它要求学习者识别问题的本质特征，忽略不必要的细节，从而构建出适用于多种场景的通用模型。 1.3 离散数学基础：支撑计算的逻辑框架 计算机科学的严谨性来源于数学。本章引入必要的离散数学概念，这些是构建逻辑电路和设计算法的理论基石。内容涵盖集合论、命题逻辑与谓词逻辑，学习如何使用真值表、推理规则来验证程序的正确性。此外，对关系（如等价关系、偏序关系）和函数的讨论，为后续理解数据结构中的组织形式打下基础。我们强调将这些数学工具应用于程序逻辑验证，而非仅仅停留在理论层面。 第二部分：核心算法与效率分析 算法是程序的灵魂。本部分将系统地介绍经典算法的设计范式，并引入量化衡量算法优劣的理论工具。 2.1 算法分析：时间与空间的度量 在没有特定编程语言的束缚下，评估算法性能至关重要。本章详细讲解大O符号（$O$）、$Omega$和$Theta$表示法，它们是描述算法渐进复杂度的标准语言。我们将通过实例对比线性时间复杂度 $O(n)$、平方时间复杂度 $O(n^2)$ 以及对数时间复杂度 $O(log n)$ 的性能差异。同时，我们将探讨最坏情况、最好情况和平均情况分析的意义，使读者明白，一个“好”的算法必须能在各种输入条件下都保持高效。 2.2 基础搜索与排序算法 本章精选了最常用且教学意义重大的基础算法。在搜索方面，对比线性搜索与二分搜索的效率差异，强调二分搜索的前提条件（有序性）。在排序方面，我们将深入剖析以下几种经典方法： 简单比较排序： 冒泡排序、选择排序和插入排序，用于理解基础交换和比较机制。 高效排序： 重点讲解归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。对归并排序的“分治法”思想，以及快速排序的枢轴选择和分区操作进行详尽的步骤分解和复杂度推导。 非比较排序（概述）： 简要介绍计数排序（Counting Sort）或基数排序（Radix Sort），以展示在特定约束下超越 $O(n log n)$ 界限的可能性。 2.3 递归与分治策略 递归是处理复杂结构（如树、图）和实现优雅算法的关键技术。本章将系统讲解递归的定义、基准情况的设定、以及递归调用的堆栈行为。随后，将递归的思想与分治法（Divide and Conquer）相结合，以经典的汉诺塔问题和矩阵乘法为例，展示如何通过分解问题来简化解决方案的复杂度。 第三部分：数据结构的原型与组织 数据结构是组织和管理数据的方式，直接决定了算法的效率。本部分专注于讲解抽象数据类型（ADT）的实现原理和底层结构。 3.1 线性数据结构的实现模型 数组（Arrays）： 探讨连续内存分配的优势与局限性，包括随机访问的 $O(1)$ 性能和插入/删除操作的 $O(n)$ 成本。 链表（Linked Lists）： 详细对比单向链表、双向链表和循环链表，理解它们如何通过指针/引用实现灵活的动态内存管理，以及遍历操作的成本。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 作为操作受限的线性结构，重点分析它们在表达式求值（栈）和任务调度（队列）中的应用，强调后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的原则。 3.2 非线性数据结构：树与图的基础 树（Trees）： 从通用树的概念出发，过渡到二叉树。深入解析二叉搜索树（BST）的结构特性，并讨论其在最坏情况下可能退化为链表的性能问题。随后，引入平衡搜索树的概念（如红黑树、AVL树的原理性介绍），阐明保持树结构平衡对于维持 $O(log n)$ 查找性能的重要性。 图（Graphs）： 图论是建模复杂关系的强大工具。本章介绍图的表示方法：邻接矩阵和邻接表，并讨论它们在空间和时间上的权衡。初步介绍图的遍历算法——广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），为后续的网络分析和路径查找打下基础。 第四部分：程序组织与模块化设计 本部分将探讨如何将分散的算法和数据结构组织成可维护、可扩展的程序系统。 4.1 模块化与接口设计 强调程序的结构化设计原则，即关注“做什么”（What）而非“如何做”（How）。通过定义清晰的模块边界和信息隐藏（Encapsulation）的理念，指导读者如何创建高内聚、低耦合的代码单元。接口（Interface）的概念将被引入，作为不同模块间协作的契约。 4.2 基础的面向对象思想（概念层面） 在不涉及特定语法的情况下，本章引入面向对象编程（OOP）的核心理念： 对象与类： 将现实世界的实体抽象为软件模型的过程。 继承性（Inheritance）： 代码复用和结构层次的建立。 多态性（Polymorphism）： 允许不同对象对同一消息做出不同响应的机制。 封装性（Encapsulation）： 保护内部数据并控制外部访问。 通过这些概念，读者将理解如何构建更具弹性和可扩展性的软件架构，为未来学习具体的面向对象语言做好充分的概念准备。 本书的最终目标，是使读者掌握一套通用的、面向计算机科学的思考工具箱，无论未来选择哪种具体的编程语言进行开发，都能以高效、严谨和系统化的方式来分析和解决复杂的计算问题。
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