Visual Basic程序设计实验教程与题解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:281

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出版时间:2009-2

价格:31.50元

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isbn号码:9787562330387

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计算机科学与编程基础系列丛书：数字时代的数据结构与算法探索 本书籍面向所有对计算机科学核心理论感兴趣的读者，特别是希望深入理解程序底层逻辑和优化编程效率的软件开发人员、计算机专业学生以及技术研究人员。本书不涉及任何关于 Visual Basic 语言的具体语法、应用或实验指导，而是将焦点完全集中在计算机科学领域中最基础、最通用，也是最具挑战性的两大支柱——数据结构与算法之上。 --- 第一部分：基础理论的坚实地基——数据结构精要 在软件工程的宏伟殿堂中，数据结构是组织和存储信息的蓝图。没有高效的数据结构，再精妙的算法也只能是空中楼阁。本书的第一部分致力于为读者构建一个全面而深入的数据结构知识体系，强调概念的抽象性、实现方式的灵活性以及不同结构在实际场景下的适用性权衡。 第一章：线性结构的演变与应用 本章从最基础的数组（Array）和链表（Linked List）的底层内存布局差异入手，探讨它们在时间复杂度和空间复杂度上的优劣。我们详细剖析了单向链表、双向链表和循环链表的具体操作（插入、删除、遍历）的实现细节与性能分析。随后，我们将视角转向更复杂的线性结构：栈（Stack）和队列（Queue）。我们不仅展示了如何使用数组和链表实现这两种结构，更深入探讨了它们在函数调用、表达式求值（如后缀表达式）、缓冲区管理等实际系统中的核心作用。特别是对于队列，我们着重分析了优先级队列（Priority Queue）的抽象意义，并预示了后续章节中将介绍的基于堆（Heap）的实现方法。 第二章：树形结构——信息组织的层次化艺术 树（Tree）是描述层次关系和分层数据的最自然模型。本章是全书的重点之一。我们从基础的树术语（根、节点、度、深度、高度）开始，然后立即进入二叉树（Binary Tree）的结构定义。重点内容包括各种遍历算法（前序、中序、后序、层序）的递归与非递归实现及其应用场景的对比。 随后，本书将深入探讨二叉搜索树（BST）。读者将学习到 BST 的核心性质、插入与删除操作的复杂性分析，以及为什么在最坏情况下 BST 的性能会退化至线性链表。为了解决这一问题，我们投入大量篇幅讲解自平衡树（Self-Balancing Trees）的原理。详细阐述了红黑树（Red-Black Tree）和 AVL 树的旋转操作（左旋、右旋）及其维护平衡的机制。对于高级读者，本章还简要介绍了 B 树（B-Tree）和 B+ 树，强调它们在数据库索引和文件系统中的关键地位。 第三章：非线性结构：图论的广阔世界 图（Graph）是描述复杂关联和网络关系的终极数据结构。本章首先确立了图的基本概念——顶点集、边集、有向图、无向图、带权图等。我们详尽对比了图的两种主要存储方式：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析了它们在稀疏图和稠密图中的适用性。后续内容将无缝过渡到算法部分，介绍如何利用图结构解决实际问题。 第四章：散列技术与集合管理 散列（Hashing）是实现近乎常数时间查找、插入和删除的关键技术。本章解析了散列函数的构造原则、冲突（Collision）的定义与应对策略。我们将详细介绍链式法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）的具体实现过程。通过对负载因子（Load Factor）和平均性能的分析，读者将掌握如何设计高效的散列表，以及何时应考虑动态地重建散列表以维持高性能。 --- 第二部分：算法设计与分析的思维范式 如果数据结构是“骨架”，那么算法就是驱动这个骨架运行的“肌肉”和“神经系统”。本书的第二部分致力于传授一套严谨的算法设计、分析和优化方法论。 第一章：算法分析的数学基础与效率度量 本章是所有算法学习的基石。我们引入了严格的数学工具来评估算法的效率，包括大 O 符号（Big O Notation）、Ω 符号（Big Omega）和小 θ 符号（Big Theta）。我们将分析时间复杂度和空间复杂度，并系统梳理常见复杂度类别的性能差异（如 $O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n)$）。本章强调了如何通过代数方法、递归树方法和主定理（Master Theorem）来求解递归关系式，这是分析分治算法的关键能力。 第二章：经典排序算法的深度剖析 排序是衡量算法能力的试金石。本书不满足于简单地介绍排序算法，而是深入挖掘它们的内部机制和性能边界。 1. 简单排序：冒泡排序、选择排序和插入排序的实现与分析，重点分析它们在数据已部分有序时的优势。 2. 高级排序：详细讲解归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。对于快速排序，我们着重讨论了枢轴（Pivot）选择策略对性能的巨大影响，并探讨了如何利用随机化来避免最坏情况的发生。 3. 线性时间排序：介绍计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort），清晰界定它们适用的数据范围和前提条件。 第三章：递归、分治与回溯法 本章训练读者的抽象思维能力。 分治法（Divide and Conquer）：通过矩阵乘法（Strassen 算法的原理介绍）和求解汉诺塔问题等经典案例，展示如何将大问题分解为更小的子问题。 贪心算法（Greedy Algorithms）：介绍贪心选择的原理，并通过活动安排问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）等实例说明贪心策略的有效性和局限性。 回溯法（Backtracking）：这是解决组合搜索问题的强大工具。我们通过八皇后问题、迷宫寻路和数独求解等具体问题，详细演示如何构建搜索树、设置剪枝条件以避免不必要的计算。 第四章：动态规划——最优解的累积 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的核心思想。本章将 DP 的思维过程分解为两个关键步骤：状态定义和状态转移方程的建立。我们通过最长公共子序列（LCS）、背包问题（0/1 背包和完全背包）、矩阵链乘法等经典 DP 问题，引导读者掌握自底向上（Bottom-Up）的迭代实现方法，以及如何使用表格（Memoization）来优化递归调用的效率。 第五章：图算法的遍历与路径求解 本部分将图结构与算法分析完美结合。 1. 图的遍历：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的通用模板、实现细节以及它们在连通分量查找、拓扑排序中的应用。 2. 最短路径算法： 单源最短路径：详细讲解 Dijkstra 算法，并分析其在优先队列优化下的性能。针对含有负权边的图，我们会介绍 Bellman-Ford 算法及其检测负权环的能力。 所有顶点对最短路径：介绍 Floyd-Warshall 算法，侧重其矩阵乘法思想以及在稠密图中的效率。 3. 最小生成树（MST）：深入探讨两种主流 MST 算法——Prim 算法和 Kruskal 算法，对比它们在不同图结构下的性能表现，并阐明它们与图的连通性之间的关系。 --- 总结与展望 本书的编写目标是提供一个与特定编程语言无关的、纯粹的计算机科学理论指南。它旨在培养读者形成严谨的计算思维，使其能够根据问题特性，从庞大的数据结构库中选择最合适的工具，并运用成熟的算法设计范式来构建高效、可扩展的软件系统。本书的深度和广度足以作为大学计算机专业核心课程的参考教材，同时也为有志于提升软件架构和性能优化能力的工程师提供了坚实的理论支撑。

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这本书的装帧设计和排版布局给我留下了非常深刻的印象。纸张的质感非常厚实，拿在手里有种沉甸甸的可靠感，不像有些教材用纸过于单薄，读起来总感觉不踏实。尤其值得称赞的是内页的印刷质量，图文的对比度处理得恰到好处，代码块的字体选择和行间距都经过了精心的考量，即便是长时间盯着屏幕或者书本进行学习，眼睛的疲劳感也得到了显著的缓解。封面设计简洁而不失专业性，虽然是技术类书籍，但它没有陷入那种刻板、冰冷的风格，反而透露出一种严谨又不失亲和力的气息。每一次翻开它，都会让人感觉自己是在接触一本经过匠心打磨的工具书，而不是应付任务的教材。这种对细节的关注，从侧面反映出编者在内容组织和呈现方式上的高度重视，确保读者能够获得最佳的阅读体验，这对于需要反复查阅和对照学习的编程教程来说，是至关重要的加分项。

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这本书的语言风格相较于其他技术著作，显得尤为亲切和具有引导性。作者的笔触非常沉稳，不带有任何居高临下的说教感，反而像是一位经验丰富的同行在身旁耐心指导。在关键的代码片段旁，常常能看到一些精炼的批注，这些批注往往能一语道破代码背后的设计意图或者潜在的陷阱，这些都是传统教科书或官方文档中难以获取的“经验之谈”。这种对话式的叙述方式，极大地拉近了读者与教材之间的距离，使得学习过程不再是单向的信息输入，而更像是一种双向的交流与探讨。它成功地将一门技术学科的严肃性，通过温和而坚定的文字力量展现出来，让人愿意持续投入时间去钻研。

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我特别欣赏作者在处理复杂概念时的那种抽丝剥茧的叙述方式。很多编程教程在介绍基础语法时，往往只是堆砌定义和示例代码，让人感觉像是在背诵字典。然而，这本教材的行文风格非常注重逻辑的连贯性和知识点的内在联系。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是深入浅出地解释“为什么必须这样做”。举例来说，当涉及到面向对象编程的核心思想时，作者没有直接抛出复杂的术语，而是先设置了一个非常贴近实际生活中的类比场景，让读者在理解生活现象的过程中，自然而然地领悟到抽象的编程概念。这种层层递进的教学结构，极大地降低了初学者的入门门槛，使得原本枯燥的理论学习过程变得生动有趣且富有启发性，让人在学习新知的同时，还能感受到知识体系的完整构建过程。

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关于本书在知识覆盖广度上的平衡性把握，我深感佩服。它既没有像某些入门书籍那样为了追求简单而过度简化，遗漏掉实际开发中不可避免的疑难杂症，也没有像某些高级参考书那样陷入过于细枝末节的深渊，让人迷失方向。作者非常精准地把握了目标读者群体的核心需求，将最常用、最核心的编程范式和技术点进行了系统性的整合。尤其是在对错误处理和调试技巧的介绍部分，处理得极为细致入微，这部分内容常常是初学者最容易感到挫败的地方。通过对常见错误场景的预判和提供清晰的解决方案，这本书不仅教授了“如何编写正确的代码”，更重要的是，教会了我们“如何面对和解决出错的代码”，这是一种更为高级和实用的技能培养。

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从实操层面上看，这本书的配套资源和实验环节的设置堪称典范。每一章的理论讲解结束后，都会紧跟着一系列精心设计的实践任务，这些任务的难度梯度设计得非常合理，从基础的输入输出练习，逐步过渡到涉及文件操作和数据库交互的综合项目。更重要的是，作者显然考虑到了不同学习进度的读者的需求，提供的每一个实验案例都具备很强的可复现性和可扩展性。我发现，即便是后续我尝试将书中的代码移植到略微不同的开发环境中时，也能依靠书中详尽的操作步骤和对关键函数调用的注解，快速定位并解决可能出现的小问题。这种注重“动手能力”而非仅仅“知识记忆”的培养思路，对于想真正掌握一门编程语言的实践者来说，价值无可估量。

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