具体描述
本书以基础知识为立足点，较为详细的讲解了计算机网络所涉及的主要概念；同时介绍一些计算机网络的应用技巧，让学习者在应用网络时能够较清晰地结合所学习的内容分析熟悉网络；最后还介绍了一些计算机网络所使用的新技术，对计算机网络的发展方向有所了解。 全书共分为八章，主要内容包括：计算机网络基本概念，局域网组建与管理，网络操作系统，互联网基础，广域网及网络技术展望，网络安全技术及网络应用等内容。在每章后配有相关的习题，针对本章内容进行复习和重点巩固，有利于知识的掌握。 本书可作为高职或本科计算机专业的教材，也可作为通信专业的计算机网络课程的教材。或者作为计算机网络技术基础培训人员培训教材或参考用书。
好的，这是一份图书简介，主题为《数据结构与算法设计：原理、实现与应用》，旨在详细介绍该领域的核心内容，同时避免与您提到的《计算机网络基础与应用》产生任何重叠。 --- 图书名称：数据结构与算法设计：原理、实现与应用 内容简介 在信息技术飞速发展的今天，软件系统的性能与效率越来越依赖于其底层数据组织和处理逻辑的优劣。数据结构与算法是计算机科学领域中最为基础且核心的两大支柱，它们构成了高效程序设计的基石。本书《数据结构与算法设计：原理、实现与应用》旨在为读者提供一个全面、深入且实践导向的学习路径，系统地剖析经典数据结构的设计哲学、算法的构造方法以及它们在现代计算环境中的实际应用。 本书核心理念：理论与实践的深度融合 本书摒弃了传统教材中过于抽象或仅停留在理论层面的论述，而是坚持以“理解原理、掌握实现、关注效率”为核心。我们深知，只有将抽象的算法模型与具体的代码实现相结合，才能真正构建起扎实的工程能力。因此，全书内容在介绍每一种数据结构或算法时，都紧密围绕其背后的时间与空间复杂度分析，并辅以大量的伪代码和主流编程语言（如 C++ 和 Python）的代码实例进行阐释。 第一部分：基础篇——数据组织与操作的基石 本部分聚焦于构建高效算法所需的最基本数据组织单元。 第1章：算法分析与复杂度度量 这是所有后续学习的起点。本章详细介绍了算法效率评估的科学方法，包括渐近分析的概念（大O、Ω、Θ符号），并深入探讨了最好、最坏和平均情况下的复杂度分析技巧。读者将学习如何通过递归树、主定理等工具来精确度量算法的性能瓶颈，为后续选择合适的数据结构提供量化依据。 第2章：线性数据结构：栈、队列与链表 线性结构是最直观的数据组织形式，但其高效操作的实现却蕴含着重要的设计权衡。我们不仅讲解了数组和链表的底层差异及其在插入、删除、访问操作上的性能对比，更深入探讨了双向链表、循环链表的独特应用场景。栈（Stack）作为后进先出（LIFO）的典范，在表达式求值、函数调用栈管理中的作用将被详尽剖析；队列（Queue）作为先进先出（FIFO）结构，在任务调度和广度优先搜索（BFS）中的地位将得到强调。 第3章：数组与字符串的高级处理 本章聚焦于如何优化对连续内存区域的操作。我们将讨论动态数组（如 `ArrayList` 的内部机制）的扩容策略，以及如何利用滑动窗口技术解决字符串匹配、子数组求和等经典问题。此外，字符串匹配算法（如朴素算法、KMP算法）的原理和优化思路也将被详细讲解，揭示其在文本处理中的效率奥秘。 第二部分：抽象与层次——树、堆与图 本部分是本书的核心，涉及层次化和网状结构的数据模型，它们是处理复杂关系和实现高级搜索策略的关键。 第4章：树结构：层次化数据的组织 树是描述层级关系最自然的方式。本章从最基本的二叉树开始，系统介绍其遍历方法（前序、中序、后序）及其在递归求解问题中的应用。随后，我们深入探讨二叉搜索树（BST），分析其在数据查找中的优势与局限。为了克服普通BST在极端情况下退化成链表的缺陷，本书投入大量篇幅讲解平衡二叉树，特别是AVL树和红黑树的旋转操作、平衡维护机制，这些是实现高效Map和Set数据结构的关键。 第5章：堆结构与优先队列 堆（Heap）是一种特殊的树形数据结构，它保证了最大或最小元素可以被快速访问。本章详细阐述了最大堆和最小堆的构建、插入和删除操作，重点分析了Floyd建堆算法的线性时间复杂度。优先队列（Priority Queue）的抽象实现及其在Dijkstra最短路径算法中的核心作用将被清晰地展示。 第6章：图论基础与遍历算法 图（Graph）是表示复杂网络关系的最通用模型。本章首先定义了图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表，并分析了各自的优缺点和空间效率。随后，我们将聚焦于图的两种基本遍历策略：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这两种遍历方法不仅是图算法的基础，也是解决迷宫问题、拓扑排序等问题的核心工具。 第三部分：效率的追求——高级算法设计与优化 本部分将视角从数据结构转向算法设计范式，教授读者如何系统性地设计和优化复杂的计算流程。 第7章：经典排序算法的深度解析 排序是算法设计的试金石。本章不仅回顾了冒泡、插入、选择排序等基础算法，更重点剖析了快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略与性能调优，以及归并排序（Merge Sort）的稳定性保证。更重要的是，我们将探讨堆排序如何利用堆结构实现最优的比较排序（$O(N log N)$）。本章还将初步接触非比较排序，如基数排序和计数排序，以展示在特定约束下如何突破比较排序的理论下限。 第8章：贪心算法与动态规划 本章旨在教授两种处理优化问题的强大范式。贪心算法强调局部最优选择是否能导向全局最优解，我们将通过活动安排问题、霍夫曼编码等经典案例来检验贪心策略的适用性。动态规划（DP）则侧重于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，通过自底向上的迭代或自顶向下的记忆化搜索，系统地解决背包问题、最长公共子序列等难题，强调状态转移方程的定义和状态空间的设计。 第9章：图算法的深入应用 在理解了图的基本遍历后，本章将聚焦于图路径优化问题。我们将详细讲解Dijkstra算法（处理非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边及负环检测）的原理与实现细节。此外，最小生成树（MST）算法，如Prim算法和Kruskal算法，也将被纳入讨论，它们是网络设计和资源分配领域不可或缺的工具。 第十章：查找技术的扩展与应用 除了在树结构中的查找，本章探讨了更专业的查找技术。包括哈希表（Hash Table）的构造原理、哈希函数的设计原则、以及如何使用链式法和开放寻址法（线性探测、二次探测）来解决哈希冲突。最后，本章将简要介绍查找算法在数据库索引结构（如 B 树和 B+ 树）中的原理基础，体现数据结构在实际工业系统中的延伸价值。 面向读者 本书适合于计算机科学与技术、软件工程、信息安全等相关专业的本科生和研究生，作为专业核心课程的教材或参考用书。同时，对于希望夯实基础、提升代码效率、准备技术面试的在职软件工程师而言，本书也是一本极具价值的工具书。通过本书的学习，读者不仅能熟练运用现有数据结构，更能具备分析和设计全新、高效算法的能力。
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