具体描述
《大学计算机基础》是依据教育部高等学校计算机基础课程教学指导委员会制定的《计算机基础课程教学基本要求》（白皮书）编写的。全书沿信息技术的发展历程、技术和应用三条主线，讲述了信息技术基础、程序设计和计算机应用三部分内容，重点介绍了信息理论的发展历程与奠基人，中国特色的信息化道路；汉字信息处理技术与文档编辑软件（包括文档编辑、电子表格编辑、幻灯片演示等常用编辑软件）；算法设计与基本数据结构，结构化程序设计，面向对象技术与可视化编程等内容；以“神算小精灵（计算器）”实用完整的程序开发为从始至终的教学案例，讲授了Visual Basic程序的设计与控制；以MATLAB2008a版本为蓝本并结合精选实例介绍了MATLAB最基础、最常用的内容。除突出中国文化特色与人文精神之外，《大学计算机基础》介绍了目前处于应用热点的前沿技术，如电子标签（RFID）、NFC、卡式管理技术和条码技术以及人工智能与神经网络、数据仓库与数据挖掘、地理信息系统与“3S”技术等，重点阐述了这些技术的开发历史、实现思路、应用背景演变以及未来发展的趋势。通过大知识量的讲授来阐述这样一种理念：计算机的生命在于应用。《大学计算机基础》可作为高等院校所有学科各专业计算机基础教育的教材，也可以作为培训教材和自学参考书。
《算法的奥秘：从原理到实践的深度探索》 内容简介 在信息爆炸的时代，算法早已渗透到我们生活的方方面面，从搜索引擎的精准推荐，到智能家居的便捷响应，再到金融市场的量化交易，无一不闪烁着算法智慧的光芒。本书《算法的奥秘：从原理到实践的深度探索》并非一本基础的计算机入门读物，而是旨在引领读者深入理解算法的核心思想、设计方法、性能分析以及在现实世界中的广泛应用。我们不求覆盖计算机领域的全部基础知识，而是专注于算法这一最能体现计算机科学精髓的领域，力求将抽象的理论概念具象化，将复杂的数学模型通俗化，帮助读者构建坚实的算法思维框架。 本书共分为十二章，循序渐进地带领读者解锁算法的深度魅力。 第一章：算法的本质与思维 本章将从“为什么”开始，探讨算法在计算机科学中的核心地位。我们将告别“什么是算法”的浅层定义，深入剖析算法的本质——即解决特定问题的步骤化、有序化逻辑。我们将学习如何审视问题，如何将其分解为更小的、可管理的子问题，并如何为每个子问题设计出最优的解决方案。这一章的核心在于培养读者的“算法思维”：一种严谨、抽象、逻辑化的思考方式，这是掌握后续所有算法知识的基石。我们将通过一些经典的“思考题”而非“编码题”，来锻炼这种思维的灵活性和严密性。 第二章：计算的效率之度量 理解算法的好坏，关键在于衡量其效率。本章将聚焦于“渐进复杂度”这一核心概念，摒弃对具体运行时间的死板依赖，转而研究算法在输入规模增大时，其资源消耗（主要是时间和空间）的增长趋势。我们将详细讲解大O记法、大Ω记法和大Θ记法，并演示如何通过它们来精确描述和比较不同算法的效率。本章还会涉及最好、最坏和平均情况分析，帮助读者理解算法性能的波动性，并学习如何在实际应用中选择最适合的分析方法。 第三章：基础排序算法的演进 排序是计算机科学中最基本也是最重要的操作之一。本章将从最直观的选择排序、插入排序和冒泡排序入手，深入分析它们的实现原理、时间复杂度以及各自的优缺点。在此基础上，我们将进一步探讨更高效的排序算法，如希尔排序，了解其如何通过“分组”思想来优化插入排序。每一类排序算法都将辅以清晰的伪代码和图示，帮助读者直观理解其执行过程，并体会从简单到复杂的演进逻辑。 第四章：分治策略的强大力量 分治法是一种强大的算法设计范式，其核心思想是将一个大问题分解成若干个规模更小的相同问题，分别解决它们，然后将子问题的解合并起来，形成原问题的解。本章将以经典的归并排序和快速排序为例，详细阐述分治策略的应用。我们将深入分析它们的递归结构、合并操作，并精确计算其时间复杂度。此外，我们还将探讨如何通过优化基线情况和随机化Pivot选择来提升快速排序的实际性能，揭示分治法在解决大规模问题时的卓越表现。 第五章：动态规划的宝藏挖掘 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的利器。本章将带领读者穿越动态规划的“宝藏挖掘”之旅。我们将从斐波那契数列、最长公共子序列、背包问题等经典案例入手，揭示动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”和“填表法”等核心要素。本书将强调动态规划的“记忆化搜索”与“自底向上”两种实现方式，并详细解析它们之间的联系与区别，帮助读者掌握如何识别问题中的最优子结构和重叠子问题，并构建出高效的动态规划解法。 第六章：贪心算法的局部最优 与动态规划追求全局最优不同，贪心算法在每一步选择当前看起来最优的方案，并期望最终得到全局最优解。本章将深入探讨贪心算法的设计思想，并通过实例来展示其适用场景和局限性。我们将分析活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）等经典贪心算法的应用。本书将重点讲解如何证明一个贪心策略的正确性，以及在哪些情况下贪心算法会失效，帮助读者辩证地看待贪心策略。 第七章：图论基础与遍历 图是一种非常灵活的数据结构，能够描述对象之间的复杂关系。本章将系统地介绍图论的基本概念，包括顶点、边、有向图、无向图、加权图等。在此基础上，我们将重点讲解图的两种核心遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。我们将通过生动的例子，如迷宫寻路、社交网络分析等，来展示BFS和DFS的应用，并分析它们的空间和时间复杂度。本章还将初步触及图的连通性、最短路径等问题，为后续章节的学习打下基础。 第八章：最短路径算法的探索 在图结构中，最短路径的计算是至关重要的问题，广泛应用于导航系统、网络路由等领域。本章将聚焦于最短路径算法的探索。我们将首先介绍单源最短路径算法，包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，并详细分析它们的原理、适用范围和复杂度。接着，我们将扩展到多源最短路径问题，介绍Floyd-Warshall算法。本书将通过详细的图示和伪代码，帮助读者理解这些算法是如何一步步逼近最短路径的。 第九章：最小生成树的构建 最小生成树（MST）是指在一个连通的加权无向图中，找到一棵包含所有顶点且边权之和最小的树。本章将深入讲解构建最小生成树的两种经典算法：Prim算法和Kruskal算法。我们将分析它们的贪心策略，并从不同角度剖析其实现过程，如Prim算法的“顶点扩展”和Kruskal算法的“边权排序与并查集”。本书将通过实例演示，如构建电力网络、社交网络连接等，来展示MST的实际应用价值。 第十章：字符串匹配的追击 字符串匹配是在一个长字符串中查找某个短字符串（模式串）出现位置的问题，是文本处理、搜索引擎等领域的核心任务。本章将从朴素的字符串匹配算法出发，分析其效率瓶颈。随后，我们将引出更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法。我们将详细讲解KMP算法的核心思想——利用模式串的“前缀函数”来避免不必要的比较，从而大幅提升匹配效率。本书将通过实例演示，如文本编辑器查找替换功能，来帮助读者理解字符串匹配算法的精妙之处。 第十一章：高级数据结构与算法的融合 本章将进一步拓宽读者的视野，介绍一些更高级的数据结构，并探讨它们与算法的深度融合。我们将介绍散列表（哈希表）及其在查找、插入、删除等操作中的高效表现，并讨论哈希冲突的解决策略。随后，我们将涉足树形结构，如二叉搜索树、AVL树和红黑树，理解它们如何通过自平衡来保证查找效率。最后，我们将初步介绍堆（Heap）这种数据结构，并与其在优先队列和堆排序中的应用进行关联。 第十二章：算法的工程实践与未来展望 最后一章将把理论与实践相结合，探讨算法在实际工程中的应用与挑战。我们将讨论如何根据具体场景选择合适的算法，如何进行性能优化，以及如何避免常见的算法陷阱。本书还将简要介绍一些前沿的算法领域，如机器学习中的算法、图算法的进阶应用、近似算法等，激发读者对算法更深层次的探索兴趣。我们将强调持续学习和实践的重要性，鼓励读者将所学算法知识应用于解决现实世界的问题，并紧跟算法研究的最新进展。 本书旨在培养读者独立思考、分析和解决问题的能力，而非仅仅 rote memorization 算法的实现细节。通过对算法原理的深入剖析和对实际应用的广泛探讨，我们相信本书将为有志于在计算机科学领域深造或从事相关工作的读者，打下坚实而精深的算法基础。
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