具体描述
《微机原理及其应用》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。《微机原理及其应用》以16位微型计算机作为主讲机型，系统地介绍了微型计算机的组成原理、程序设计、接口技术，并介绍了单片微处理机和模拟接口技术的内容。《微机原理及其应用》共分9章，主要内容包括计算机基础知识、8086微处理器与汇编语言、80X86微处理器结构、存储器结构、微机中断系统和DMA控制方式、微机接口及其应用、单片微处理机与嵌入式处理器、A／D和D／A转换器、可编程控制器。
《微机原理及其应用》可作为应用性、技能型人才培养的各类教育的机械、电子、计算机等专业的教学用书，也可供各类培训、有关工程技术人员和自学者参考使用。
好的，以下是一本与《微机原理及其应用》无关，且内容详实的图书简介，侧重于计算机科学中的另一个领域——高级数据结构与算法设计。 --- 图书名称：《复杂系统中的数据魔术：高级图论算法与深度优化实践》 内容简介 在信息爆炸的数字时代，数据不再是简单的存储单元，而是驱动决策、优化流程的核心资产。本书《复杂系统中的数据魔术：高级图论算法与深度优化实践》旨在深入探索那些在真实世界复杂网络（如社交图谱、交通流、生物分子交互网络）中发挥关键作用的高级数据结构与算法。它并非聚焦于微处理器底层的硬件架构或指令集，而是完全致力于在软件层面，如何高效地组织、检索和分析海量、非线性关系的数据集合。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与工程实践的迫切需求。全书共分六大部分，超过三十个独立章节，总字数约十五万字，旨在为具备一定离散数学和基础算法知识的读者提供一张通往前沿优化领域的“地图”。 第一部分：图论基础的深化与扩展 本部分首先回顾了经典图论的基础概念，如连通性、割点、桥等，但迅速将重点转移至更具挑战性的领域。我们详细分析了平面图嵌入的理论及其在VLSI设计和地理信息系统（GIS）中的实际应用。特别地，我们将深入探讨拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）的兴起，介绍持续同调（Persistent Homology）的基本原理，解释如何利用拓扑不变量来揭示高维数据中的“洞”和“环”——这些特征在线性代数方法中往往被忽略。 此外，本部分还引入了随机图模型，如Erdős–Rényi模型与Barabási–Albert模型，并详细阐述了小世界效应和无标度网络的数学建模，为后续的复杂网络分析奠定理论基础。 第二部分：大规模图的存储与高效查询 存储和查询效率是处理现代大数据图谱的关键瓶颈。本部分不再讨论寄存器和内存寻址，而是专注于图数据库的底层结构。我们将详细剖析邻接表、邻接矩阵、压缩稀疏行（CSR）等经典表示法的性能权衡，并重点介绍图嵌入（Graph Embedding）技术。 这部分内容的重中之重是深度学习驱动的图表示学习。我们详细对比了Node2Vec、DeepWalk等随机游走策略，并深入解析了图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）在节点分类、链接预测中的数学机制。读者将了解到如何将高维、结构化的图数据投影到低维向量空间，以适应后续的机器学习模型。 第三部分：核心路径优化算法的极致探索 本部分聚焦于解决图论中最具挑战性的“最优化”问题。除了传统的Dijkstra和Floyd-Warshall算法的并行化改进外，我们花费大量篇幅研究旅行商问题（TSP）的近似算法，特别是模拟退火（Simulated Annealing）、禁忌搜索（Tabu Search）在实际物流调度中的应用案例与参数调优策略。 在网络流方面，本书超越了基础的最大流最小割，深入探讨了多商品流问题（Multi-commodity Flow），该问题在通信网络带宽分配和资源调度中至关重要。我们详细推导了基于对偶理论的有效求解框架，并展示了如何在复杂约束条件下确保解的可行性与最优性。 第四部分：动态图与时序数据的处理 现实世界中的图结构并非静态不变，节点和边的出现、消失是常态。本部分专注于动态图算法。我们将介绍如何维护图的连通性、社群结构在边权重或拓扑结构发生变化时的快速更新策略，避免每次更改都重新计算整个图。 重点内容包括动态图最短路径维护的增量式更新方法，以及时序数据挖掘中的应用，例如如何使用滑动窗口模型在海量事件流中实时识别异常模式（如金融欺诈的传播路径）。 第五部分：社群发现与网络结构分析 理解一个复杂网络“为什么”连接，比知道“如何”连接更为重要。本部分专注于社群结构发现（Community Detection）。我们对比了基于模块度优化的算法（如Louvain算法）与基于谱聚类的方法。 特别地，我们详细分析了信息传播模型，如级联模型（Cascading Models）和SIS/SIR传染病模型在社交网络中的应用，解释了关键意见领袖（KOL）如何通过网络结构放大或抑制信息的扩散。本书提供了用于评估网络鲁棒性（如抗节点移除和边移除的能力）的数学框架。 第六部分：前沿应用与工程实现细节 最后一部分将理论与工程实践紧密结合。我们探讨了大规模地理空间图的索引结构，例如R-Tree和四叉树/八叉树在地图匹配和最近邻搜索中的优化。 此外，本书提供了多个使用C++标准模板库（STL）的高性能图算法实现示例，并讨论了如何利用现代多核CPU架构进行图计算的并行化，包括使用OpenMP和TBB库进行算法加速的具体策略。所有代码示例均注重内存局部性和缓存友好性，确保算法在实际硬件上能发挥出理论应有的效率。 --- 目标读者群： 软件架构师、数据科学家、高级后端开发工程师、对图计算有浓厚兴趣的研究生及博士生。本书假定读者熟悉面向对象编程范式和基础的算法分析，旨在提供一套超越教科书范围的、直接应用于工业级复杂系统的优化工具箱。它不涉及汇编语言、逻辑门或CPU流水线等硬件层面的知识。
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