具体描述
《计算机与信息技术专业应用教材•数据库原理与应用:基于Access 2003(第2版)》在写法上注意由浅入深，循序渐进，通俗易懂，适合自学。书中提供了大量例题，有助于读者理解概念、巩固知识、掌握要点、攻克难点。
基于Access 2003介绍数据库原理与应用，满足教学要求。
根据课程特点，以多年授课经验为基础。以教学大纲为指导编写而成。
由浅入深，循序渐进，内容全面，通俗易懂。
好的，这是一份以“数据结构与算法”为主题的图书简介，其内容与“数据库原理与应用”无关，力求详实且自然流畅。 --- 数据结构与算法：计算思维的基石与实践 图书简介 在信息时代的浪潮中，数据已成为驱动世界运转的核心要素。然而，数据的价值并非天然存在，而是需要高效的组织、存储和处理才能真正释放。本书《数据结构与算法：计算思维的基石与实践》旨在为读者构建坚实的计算思维框架，深入剖析组织和操作数据的科学方法，并系统阐述解决复杂计算问题的核心逻辑——算法。 本书并非面向数据库系统的设计、实现或管理，而是专注于底层数据组织形态和高效操作策略的研究。我们关注的是数据在内存或外部存储中如何被精确地布局，以及如何运用精妙的步骤序列（算法）在有限的时间和空间资源内，完成数据的检索、插入、删除、排序和查询等基本任务。 第一部分：计算的基石——基础数据结构 本部分聚焦于构建信息世界的“积木块”，即最基本且常用的数据结构。理解这些结构如何抽象地表示现实世界中的关系和集合，是后续所有高级计算的基础。 第1章：数组与线性表：秩序的起点 数组作为最原始、内存效率最高的结构，其连续存储的特性决定了其在随机访问上的绝对优势。本章详细探讨了数组的内部机制，包括内存地址的计算、边界条件处理，以及其在实现其他复杂结构（如哈希表）中的基础作用。随后，我们将深入线性表——数组的抽象延伸。通过链表（单向、双向、循环）的结构分析，我们对比了链表在插入和删除操作上的灵活性，这与数组在这些操作上的“高昂代价”形成了鲜明的对比。本章将通过大量的代码实例，展示如何在不同场景下权衡“随机访问时间”与“动态增删效率”的取舍。 第2章：栈与队列：约束下的逻辑序列 栈（Stack）和队列（Queue）是受限访问的线性结构，它们严格遵循“后进先出”（LIFO）或“先进先出”（FIFO）的原则。栈在函数调用、表达式求值（如中缀转后缀）、递归的底层实现中扮演着至关重要的角色。我们不仅会讲解基于数组和链表的实现方式，还会探讨如何利用栈来解决诸如括号匹配、深度优先搜索（DFS）等经典问题。队列的概念则延伸至多任务调度、缓冲区管理，并深入讲解了循环队列和优先队列（通过堆实现）的原理及其应用场景。 第3章：树形结构：分层与有序的艺术 树是处理层次性数据的核心结构。本章从二叉树开始，详细剖析了其核心定义、遍历方法（前序、中序、后序），并探讨了树在数据组织中的巨大潜力。重点内容包括平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树），它们通过自平衡机制，确保了查找、插入和删除操作的时间复杂度稳定在 $O(log n)$。此外，我们还将介绍B树及其变体，这些结构在磁盘I/O效率优化方面的重要性，虽然它们常用于文件系统或底层索引机制，但其设计思想与内存中的平衡树有着深刻的共性。对Trie树（前缀树）的讲解，则将视角转向字符串的高效检索和前缀匹配问题。 第4章：哈希表：地址的映射与冲突的艺术 哈希表（散列表）提供了一种近乎 $O(1)$ 平均时间复杂度的查找、插入和删除能力，是现代编程中最常用的数据结构之一。本章将深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、低碰撞率），以及处理哈希冲突的四大主要技术：链地址法、开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）。我们还会分析负载因子对性能的影响，以及何时需要进行动态扩容（Rehashing）以维持效率。 第5章：图论基础：复杂关系的建模 图结构是描述任意复杂关系（如社交网络、路线图、电路连接）的终极工具。本章从图的表示法入手，详细比较邻接矩阵与邻接表在空间占用和操作效率上的差异。我们将为读者打下坚实的图论基础，为后续的算法分析做好准备。 第二部分：效率的追求——核心算法设计与分析 本部分将视角从数据组织转向操作步骤本身，探讨如何设计出高效的算法来处理第二部分介绍的各种数据结构。 第6章：算法分析与度量 在深入具体算法之前，本章首先确立了衡量算法优劣的科学标准。我们将详细讲解大O表示法、 $Omega$ 记号和 $Theta$ 记号，着重阐述时间复杂度和空间复杂度的概念。通过对最好、最坏和平均情况的分析，我们训练读者用数学的严谨性来预测程序在规模扩大时的行为表现，这是工程实践中不可或缺的技能。 第7章：排序算法的演进 排序是算法领域最经典的研究课题之一。本书系统地回顾了基础排序算法（冒泡、选择、插入），分析了它们在 $O(n^2)$ 复杂度下的局限性。随后，我们聚焦于更高效的比较排序方法，如归并排序和快速排序，它们依赖于“分治法”的思想，在平均情况下达到 $O(n log n)$ 的性能。此外，针对特定场景，我们将介绍堆排序（基于堆结构实现）以及线性时间排序算法（如计数排序、基数排序），展示如何利用数据特性突破比较排序的理论下限。 第8章：图算法的核心：路径与连通性 基于图结构，本章深入讲解了用于求解路径和连通性问题的关键算法。我们将详尽解析广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用，并展示它们如何在树和图中发挥作用。在最短路径问题上，本章将对比解决无权图的BFS、有权单源最短路径的Dijkstra算法，以及处理负权边的Bellman-Ford算法。最后，我们将介绍用于寻找最小生成树（MST）的Prim算法和Kruskal算法，它们是网络优化和资源分配领域的基础。 第9章：贪心算法与动态规划：最优决策的两种哲学 本章探讨了解决优化问题的两大主流思想。贪心算法强调每一步都做出当前看起来最好的选择，我们将通过活动安排问题、哈夫曼编码等实例，分析贪心算法的适用条件和局限性。动态规划（DP）则通过“最优子结构”和“重叠子问题”的特性，自底向上或自顶向下地构建全局最优解。经典的背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等问题将作为深入理解DP思想的核心案例。 总结与展望 《数据结构与算法：计算思维的基石与实践》的编写宗旨在于提供一个清晰的认知路径，引导读者从最基础的内存布局，逐步过渡到复杂关系的抽象建模，最终掌握设计高效计算流程的能力。本书的每一个结构和算法都配有详尽的性能分析和实际应用案例，确保读者不仅知其然，更能解其所以然。掌握这些核心工具，是成为一名优秀软件工程师、系统架构师，以及深入理解任何复杂计算系统（无论是编译器、操作系统还是大规模并行处理框架）的先决条件。本书所探讨的一切，都是构建高性能软件应用逻辑的内功心法，与特定应用层面的数据管理或持久化技术（如数据库）的原理和实现方法截然不同。
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