具体描述
《C++程序设计基础》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，全面和系统地介绍了面向对象程序设计的基本概念和理论及c++程序的具体实现，主要内容包括：程序设计概述、基本数据类型和表达式、程序控制结构、数组、指针与引用、结构体与共用体、函数、类与对象、运算符重载、继承、虚函数和多态性、输入输出流、模板和异常处理等。
《C++程序设计基础》充分考虑到读者的认知特点，将面向对象理论和具体应用紧密结合，通过丰富的实例加深读者对理论的理解，再从理论上指导读者解决实际问题。每章篇首都给出学习目标，明确学习目的。精选了具有代表性、实用性和趣味性的例题。每章末设有综合案例分析，章后提供精心设计、难易程度适中的实训习题，读者经过思考可以独立解答，旨在增加读者的学习兴趣与乐趣。《C++程序设计基础》重点介绍面向对象程序设计方法与技巧，培养学生运用面向对象方法分析问题、解决问题的能力。
《C++程序设计基础》适合作为高等院校计算机及相关专业“面向对象程序设计”课程的教材，也可作为培训机构的培训教材以及程序设计人员的自学参考书。
《数据结构与算法精讲》 本书概述： 本书专注于计算机科学领域的核心基石——数据结构与算法。在软件开发的宏大图景中，数据结构是组织和存储信息的框架，而算法则是处理这些信息的精确步骤。本书旨在为读者提供一个既深入又实用的学习路径，涵盖了从基础概念到高级优化策略的完整知识体系。我们相信，扎实的理论基础结合大量的实践案例，是成为优秀程序员的必经之路。本书不仅仅是知识的罗列，更是一本引导读者构建计算思维的工具书。 第一部分：基础构建与线性结构 本部分奠定坚实的理论基础，为后续复杂结构的理解铺平道路。 第一章：计算思维与问题分解 本章首先探讨什么是“计算思维”，强调如何将复杂的现实问题抽象化、模型化，转化为计算机可以理解和处理的形式。我们将介绍算法的效率度量标准，包括时间复杂度和空间复杂度，并重点解析大O表示法（Big O Notation）的实际意义和应用，确保读者能够准确评估不同解决方案的性能优劣。本章将使用大量的实例，对比朴素解法与优化解法在性能上的巨大差异。 第二章：数组与内存模型 数组作为最基本的数据结构，其重要性不容忽视。本章深入讲解数组在内存中的物理布局（行主序/列主序），探讨静态数组与动态数组（如C++中的`std::vector`）的设计哲学和底层实现机制。我们将详细分析随机访问的效率、插入和删除操作的成本，并介绍二维数组在图像处理和矩阵运算中的基础应用。 第三章：链表结构深度解析 链表是理解指针和内存动态管理的关键。本章将详尽阐述单向链表、双向链表以及循环链表的结构特性和操作实现。重点内容包括：节点动态创建与销毁、高效的元素插入与删除、以及如何使用链表解决经典问题，如检测环路、反转链表等。我们还会讨论链表与数组在特定场景下的性能权衡。 第四章：栈与队列：受限的抽象 栈（Stack）和队列（Queue）是基于特定访问规则（LIFO和FIFO）的抽象数据类型。本章将介绍如何使用数组或链表实现这两种结构。栈的应用实例将涵盖函数调用栈的原理、表达式求值（中缀转后缀/前缀）、以及括号匹配问题。队列的应用将聚焦于任务调度模拟、广度优先搜索（BFS）的基础铺垫，并引入循环队列的概念以优化空间利用率。 第二部分：非线性结构的探索 本部分转向更复杂的非线性数据组织方式，这些结构是构建高效信息检索系统的核心。 第五章：树结构基础与遍历 树是自然界和信息学中广泛存在的层次结构模型。本章从树的基本术语（根、节点、度、深度、高度）入手，详细剖析二叉树的定义与特性。核心内容是三种深度优先遍历（前序、中序、后序）和一种广度优先遍历（层序遍历）的递归与迭代实现，并阐述中序遍历在构建二叉搜索树（BST）中的独特作用。 第六章：二叉搜索树（BST）的平衡艺术 BST 提供了高效的查找、插入和删除能力，前提是树保持相对平衡。本章首先实现基础的BST操作，分析其在最坏情况（即数据有序输入）下性能退化为O(n)的问题。随后，本书将引入平衡二叉搜索树的概念，重点介绍AVL树的旋转机制（单旋与双旋），确保所有操作的最坏时间复杂度维持在$O(log n)$。 第七章：堆结构与优先队列 堆（Heap）是一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列（Priority Queue）。本章详细讲解最大堆和最小堆的结构特性，以及如何通过上滤（Sift-up）和下滤（Sift-down）操作来维持堆的性质。本书将重点展示堆在堆排序算法中的应用，并对比其与快速排序和归并排序在实际应用中的适用性。 第八章：多路搜索树与外部存储 随着数据规模的扩大，数据存储往往超出主内存范围，需要访问磁盘等外部存储。本章介绍B树和B+树的结构，解释它们如何通过增加分支因子来减少树的高度，从而最小化磁盘I/O操作。我们将侧重于B+树在现代数据库索引系统中的核心地位和优势。 第三部分：高级结构与散列技术 本部分深入探讨高效检索和复杂关系建模所需的先进技术。 第九章：图论基础与表示方法 图（Graph）是表示复杂关系（如社交网络、交通路线）的强大工具。本章首先定义图的基本概念（顶点、边、权重、有向/无向）。重点讲解图的两种主要存储方式：邻接矩阵和邻接表，并分析它们在空间和时间复杂度上的优缺点。 第十-十章：图的遍历与最短路径 本章致力于图的两种核心遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并提供在迷宫寻路、连通分量查找等场景下的实现。随后，本书将深入探讨最短路径问题：使用Dijkstra算法解决单源最短路径，并介绍处理负权边的Bellman-Ford算法。 第十二章：最小生成树（MST） 当需要用最少的成本连接所有顶点时，最小生成树是关键。本章详细讲解Prim算法和Kruskal算法，对比两者在图的稠密性上的性能差异，并演示如何在网络规划等领域应用这些算法。 第十三章：散列技术与冲突解决 散列表（Hash Table）以其接近$O(1)$的平均查找时间，成为最快的查找结构之一。本章核心在于散列函数的选择与设计原则。我们将深入剖析主要的冲突解决策略：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing），后者会细致讲解线性探测、二次探测和双重散列的实现细节和性能衰减问题。 第四部分：算法设计范式与分析 本部分从更高层面探讨解决问题的通用策略，强调算法的效率和适用范围。 第十四章：递归、分治与回溯法 递归是实现许多复杂算法（如树的遍历、快速排序）的优雅方式。本章巩固递归概念，随后聚焦于分治法，通过分析快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的运作流程和性能保证。最后，介绍回溯法，并用经典的N皇后问题和迷宫求解进行演示。 第十五章：动态规划：优化重叠子问题 动态规划（DP）是处理具有最优子结构和重叠子问题问题的利器。本章着重讲解DP的“备忘录”和“自底向上”思想，通过斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）和最长公共子序列（LCS）等经典案例，指导读者如何识别问题并构建状态转移方程。 第十六章：贪心算法的局限与应用 贪心算法以其局部最优选择来期望达到全局最优。本章将介绍贪心算法适用的场景，如霍夫曼编码、活动安排问题。同时，本书将特别强调识别贪心算法不适用的陷阱，避免做出错误的局部选择。 结语： 掌握了这些数据结构和算法，您将不再是被动地使用工具，而是能够主动地设计和优化软件系统的核心逻辑。本书的深度和广度，旨在培养您成为一位能够解决实际工程挑战的、富有创造力的计算思维者。
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