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页数:144

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出版时间:2009-9

价格:18.00元

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isbn号码:9787113103552

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• 计算机基础
• 大学教材
• 实验指导
• 高等教育
• 计算机科学
• 信息技术
• 实践教学
• 编程入门
• 数据结构
• 算法基础

深入探索：现代数据结构与算法设计精要 一本全面、深入的计算机科学核心课程教材 本书旨在为读者提供对现代数据结构与算法设计领域无可替代的深刻理解。我们超越了基础概念的罗列，致力于构建一个严谨的理论框架，并辅以大量面向实际应用的精细化设计实例。本书的结构经过精心编排，力求在理论深度与工程实践之间达成完美的平衡，是计算机科学、软件工程、信息技术等专业学生以及希望系统提升算法能力的专业人士的理想选择。 第一部分：基础奠基与性能分析（The Foundations） 本部分是理解后续所有高级主题的基石。我们首先以一种全新的视角审视计算的本质，并对算法效率进行量化分析。 第一章：计算的基石与复杂性理论 本章将介绍图灵机模型的现代解读及其在算法分析中的应用。重点探讨了算法的渐近分析（Big O, $Omega, Theta$ 记法）的严谨性与实际意义。我们将深入剖析时间复杂度和空间复杂度的关系，并介绍最坏情况、最好情况和平均情况分析的差异化处理方法。此外，本书将引入不可判定性问题（如停机问题）的直观理解，为理解问题的内在难度提供理论支撑。 第二章：线性与集合结构的高效实现 本章专注于处理有序和无序集合的最基础但至关重要的数据结构。 数组的内存布局与缓存优化： 探讨一维和多维数组在内存中的连续性如何影响访问速度，并介绍局部性原理在算法优化中的作用。 链表的高级变体： 详述单向、双向、循环链表的实现细节与操作代价。特别关注自组织链表（Self-Organizing Lists）在特定访问模式下的性能优势。 栈与队列的抽象与应用： 不仅讲解LIFO/FIFO的实现，还深入探讨双端队列（Deque）在滑动窗口算法和缓冲区管理中的核心地位。 第二部分：树形结构的演化与平衡（Trees and Hierarchies） 树结构是组织层次化数据的核心工具。本部分将系统梳理各类树结构的原理、维护机制及其在特定任务中的高效性。 第三章：二叉树的遍历与基础搜索 本章详细阐述了前序、中序、后序遍历的递归与迭代实现。核心内容集中在二叉搜索树（BST）的构建、搜索、插入和删除操作的精确时间复杂度分析。对于不平衡BST可能导致的性能退化（线性时间复杂度），我们将做深入的警示性分析。 第四章：平衡搜索树：保证性能的艺术 本章是本书的重点之一，全面覆盖了保证对数时间复杂度的关键技术。 AVL树： 详细剖析旋转操作（单旋与双旋）的几何意义和数学依据，确保读者能精确复现平衡维护过程。 红黑树（Red-Black Trees）： 作为实际应用中最流行的平衡结构，我们将从5个严格的性质出发，推导插入和删除过程中的颜色翻转与旋转策略。重点对比红黑树与AVL树在实际操作次数上的权衡。 B树与B+树： 针对外部存储（磁盘I/O）的优化，详细介绍多路查找树的结构。重点阐述B+树如何通过将所有数据存储在叶子节点并形成链表，极大地优化范围查询（Range Queries）的性能。 第三部分：高效查找与集合管理（Hashing and Advanced Sets） 本部分聚焦于如何实现近乎常数时间（$O(1)$）的查找操作，以及如何处理哈希冲突。 第五章：哈希表的设计与冲突解决 哈希函数的设计原则： 探讨理想哈希函数的特性，包括均匀分布和雪崩效应。详细介绍模运算哈希、乘法哈希以及通用哈希（Universal Hashing）家族。 冲突处理策略的深度比较： 详尽对比链式法（Separate Chaining）和开放定址法（Open Addressing）的优劣。在开放定址法中，细致区分线性探测、二次探测和双重哈希（Double Hashing）的性能差异和聚集问题。 动态调整： 探讨负载因子（Load Factor）的控制与再哈希（Rehashing）的触发机制和成本摊销分析。 第六章：堆与优先队列的实现 本章讲解了基于完全二叉树实现的二叉堆（Binary Heap）。 基本操作： 重点分析 `Heapify`（下滤）操作的精确步骤和时间复杂度。 优先队列的应用： 将其应用于Dijkstra算法和Prim算法中的高效实现，展示其作为高效调度机制的核心价值。 进阶堆结构： 简要介绍斐波那契堆（Fibonacci Heap）的结构特点，重点阐述其在摊销分析中如何实现更快的`Decrease-Key`操作，并讨论其实际应用的局限性。 第四部分：图论算法的遍历与路径寻优（Graphs and Network Flow） 图论是建模复杂关系网络的基石。本部分聚焦于图的表示方法以及最核心的遍历和路径查找算法。 第七章：图的表示与遍历 表示法对比： 深入对比邻接矩阵与邻接表在不同稀疏程度图中的空间效率和时间效率。 深度优先搜索（DFS）的实际应用： 不仅是遍历，更深入讲解DFS在拓扑排序（针对有向无环图DAG）和强连通分量（SCC）的寻找（如Kosaraju算法或Tarjan算法的原理推导）中的应用。 广度优先搜索（BFS）的原理： 强调BFS在寻找无权图的最短路径中的绝对优势。 第八章：最短路径与最小生成树 本章是图算法的实战核心。 单源最短路径： 详细推导和实现Dijkstra算法（非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边，并用于负权环检测）。 全源最短路径： 介绍Floyd-Warshall算法的动态规划思想，及其在计算所有点对最短路径中的效率。 最小生成树（MST）： 严格论证Prim算法和Kruskal算法的贪心选择性质，并分析其在稠密图与稀疏图中的性能表现。 第五部分：高级算法设计范式（Advanced Paradigms） 本部分介绍解决复杂问题的通用设计思想和技术。 第九章：动态规划的精髓（Dynamic Programming） 动态规划（DP）被视为算法设计中最具挑战性的领域之一。本书采用自底向上和自顶向下（带备忘录）两种方法来系统性地解析经典问题。 核心概念： 阐释最优子结构和重叠子问题。 经典案例深度解析： 零一背包问题（Knapsack）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法。重点在于如何正确定义DP状态（State Definition）和状态转移方程（Transition Function）。 第十章：贪心算法的有效边界 本章探讨何时可以使用更简单的贪心策略。通过详细的反例构造，清晰界定贪心算法适用的范围，并证明其最优性（如活动选择问题、霍夫曼编码）。 第十一章：回溯法与分支限界（Backtracking and Branch and Bound） 系统搜索空间： 讲解如何使用剪枝（Pruning）技术来有效地遍历巨大的搜索空间。 应用实例： 重点分析N皇后问题和旅行商问题（TSP）的解空间树的构建与搜索过程。 附录：实用算法实现与性能调优 本附录提供了一些特定场景下的高级工具和工程实践建议，包括： 1. 排序算法的再审视： 快速排序的分区策略优化（三向划分）、归并排序的稳定性保证，以及基数排序和桶排序的适用场景。 2. 数学基础回顾： 必要的数论知识（模幂运算）、组合数学回顾。 3. 算法实现中的内存管理与缓存优化技巧。 本书力求全面覆盖从基础结构到高级设计范式的核心内容，为读者构建一个坚实、系统的算法思维体系。通过对理论的深入探讨和对实践细节的关注，读者将能够设计出既优雅又高效的计算解决方案。

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这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位引路人。它不仅教授了我如何使用计算机，更重要的是，它培养了我解决问题的能力和独立思考的习惯。每一次遇到实验上的难题，我都会先尝试自己去查阅资料，并在书本的指导下找到解决方案。这种主动学习的过程，让我受益匪浅。我开始意识到，计算机学习是一个不断探索和发现的过程，而这本书，恰恰为我打开了这扇大门。

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除了基础的理论和操作，这本书还非常有远见地涵盖了一些与时俱进的技术。例如，关于数据库的介绍，让我了解了关系型数据库的基本原理，以及SQL语言的基础语法。我尝试使用书中的例子，在本地搭建了一个简单的数据库，并进行数据的增删改查操作。这对于我理解数据是如何被组织和管理的，非常有帮助。我深刻地体会到，掌握数据库技术，无论是在学术研究还是未来的职业生涯中，都将是一个重要的加分项。

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这本书的实验部分更是让我眼前一亮。每一个实验都配有详细的操作步骤和预期的结果，就像一位耐心十足的导师，一步一步地引导我完成。我曾经在学习Excel时遇到过很多困难，总是记不住各种函数的使用方法，也无法熟练地进行数据分析。但在这本书的指导下，我通过实际操作，学会了如何创建表格、输入数据、运用函数进行计算、制作图表来直观展示数据。最让我惊喜的是，书中有专门针对数据分析的实验，让我学会了如何从海量数据中提取有用的信息，这对我未来的学习和工作都将大有裨益。我清晰地记得，我第一次成功地使用SUMIF函数计算出指定条件下的总和时，那种成就感是难以言表的。

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作为一名刚刚步入大学校园的新生，我对计算机领域充满了好奇，也带着一丝对未知的忐忑。 《大学计算机基础实验指导》这本书，在我手中沉甸甸的，仿佛承载着我即将踏入的数字世界。翻开书页，我首先被清晰的排版和精美的插图所吸引。那些密密麻麻的代码，在作者的讲解下，不再是冰冷的符号，而是构建数字世界的砖石。我尤其喜欢第一章对计算机基本组成部分的介绍，它不仅仅是枯燥的硬件名词堆砌，而是通过生动形象的比喻，将CPU、内存、硬盘这些概念具象化，让我这个完全的“小白”也能理解它们各自的作用和协作关系。例如，作者将CPU比作大脑，将内存比作临时记忆，将硬盘比作长期记忆，这样的类比方式，极大地降低了学习的门槛。

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这本书的内容安排非常合理，循序渐进，没有跳跃式的内容。 从最基本的计算机操作，到软件的使用，再到编程和网络基础，每一个知识点都得到了充分的讲解和巩固。即使是初学者，也能通过认真阅读和实践，逐步掌握计算机的核心技能。我发现，很多我在其他地方学习时遇到的困惑，在这本书中都能找到清晰的解答。例如，关于文件管理的技巧，书中提供的建议就比我之前自己摸索要高效得多。

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这本书的另一大亮点在于其对信息安全和隐私保护的重视。在数字时代，网络安全问题日益突出，了解如何保护自己的信息变得尤为重要。书中详细讲解了常见的网络威胁，如病毒、木马、钓鱼网站等，并提供了相应的防范措施。我学会了如何设置强密码、识别可疑链接、定期更新软件等。书中甚至还涉及了一些基础的加密解密原理，虽然我还没有深入研究，但已经让我对信息安全有了更深的认识，也更加谨慎地对待我在网络上留下的痕迹。

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这本书在网络基础知识的讲解上也做得非常出色。在如今这个信息爆炸的时代，了解网络是如何工作的至关重要。书中不仅解释了IP地址、端口号、DNS服务器等基本概念，还涉及到HTTP协议、TCP/IP协议等核心内容。我以前对网络世界的认识仅限于“上网”，但通过这本书的学习，我开始理解数据是如何在网络中传输的，不同的协议扮演着怎样的角色。书中甚至还提供了一些简单的网络命令行的实践，让我能够亲手验证所学的知识，例如使用ping命令测试网络连通性。

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我尤其欣赏这本书在介绍新概念时，总是能够将其与实际生活联系起来，让我更容易理解。 例如，在讲解算法时，作者就用到了生活中的例子，比如购物时如何选择最经济实惠的商品，这让我深刻地体会到算法在日常生活中的应用。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我在学习过程中充满了成就感，也让我对计算机科学有了更深入的认识，不再觉得它是一门高高在上的学科，而是与我们生活息息相关的工具。

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文档的编辑和排版也值得称赞。 书中的每一个章节都结构清晰，逻辑严谨，让我能够轻松地找到所需信息。图片和图表的质量很高，生动地展示了抽象的概念。虽然我是一个刚刚接触计算机的学生，但在阅读过程中，并没有感到枯燥乏味。相反，书中穿插的一些案例和实际应用场景，让我看到了所学知识的价值，也激发了我进一步探索的欲望。我尤其喜欢书中关于如何进行文献检索和信息筛选的章节，这对我今后的学术研究将是宝贵的财富。

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对于我这样缺乏编程基础的学生来说，这本书的编程入门章节无疑是雪中送炭。 作者选择了Python作为入门语言，这门语言以其简洁易懂的语法而闻名，非常适合初学者。书中从最基本的变量、数据类型，到循环、条件语句，再到函数的定义和调用，都进行了循序渐进的讲解。每一次的代码演示都配有详细的注释，解释了每一行代码的作用，让我能够理解代码的逻辑。我尤其喜欢书中通过编写小游戏来巩固知识点的方式，比如一个简单的猜数字游戏，让我体会到编程的乐趣，也让我对后续更复杂的编程挑战充满了信心。

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