大学计算机基础教程上机指导与习题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:191

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出版时间:2010-2

价格:21.80元

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isbn号码:9787115218773

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 上机指导
• 习题
• 计算机科学
• 高等教育
• 信息技术
• 编程入门
• 实践教程
• 基础课程

好的，这是一份关于一本内容与《大学计算机基础教程上机指导与习题》无关的图书的详细介绍。 《数据结构与算法设计：Python实现与实践》 领略计算思维的精髓，构建高效程序的基石 图书简介 《数据结构与算法设计：Python实现与实践》是一本深度聚焦于计算机科学核心理论与实践的专业教材。本书旨在为读者，无论是初学者还是有一定编程经验的开发者，提供一个系统、全面且极具实战价值的数据结构与算法学习路径。它不仅仅停留在对抽象概念的讲解，更强调通过现代主流编程语言——Python，将理论转化为可运行、可优化的实际代码。 本书结构严谨，内容组织遵循从基础到深入、从原理到应用的逻辑脉络，旨在培养读者扎实的计算思维能力和解决复杂问题的能力。我们相信，数据结构是程序的骨架，而算法则是程序的灵魂。掌握这两者，是迈向高级软件开发和解决复杂工程问题的必经之路。 --- 第一部分：基础篇——夯实理论根基 (约占全书30%) 本部分为后续高级主题的奠基石，详细回顾和巩固了计算机科学中至关重要的基础概念。 1. 绪论与计算模型回顾： 在深入探讨具体结构之前，我们首先清晰地界定了“数据结构”和“算法”的定义，以及它们在现代计算中的地位。本章会简要回顾算法分析的基本工具，如时间复杂度和空间复杂度（大O、Ω、Θ符号），并引入摊还分析的概念，为后续更复杂的动态结构分析做铺垫。 2. 线性结构深度解析： 数组（Array）与动态数组（Vector）： 详细探讨底层内存布局、缓存局部性对性能的影响，并对比静态数组与Python `list` 的底层实现差异。 链表家族： 全面覆盖单链表、双向链表和循环链表的实现、操作及在内存分配上的优势与劣势。特别关注哨兵节点（Sentinel Nodes）的应用技巧。 栈（Stack）与队列（Queue）： 不仅介绍基于数组和链表的标准实现，还将探讨它们的抽象数据类型（ADT）特性，以及在表达式求值（如中缀转后缀）和广度优先搜索（BFS）中的核心作用。 3. 递归、分治与回溯法： 递归是理解复杂算法的钥匙。本章通过大量实例（如斐波那契数列、汉诺塔问题）来剖析递归的执行栈模型。随后，重点介绍分治策略（如归并排序、快速排序的原理剖析），并为后续的树和图算法引入回溯法的基本框架。 --- 第二部分：非线性结构与搜索（约占全书40%） 本部分是本书的核心，专注于处理复杂关系型数据和高效查找的结构。 4. 树结构及其高效应用： 二叉树与遍历： 深入讲解前序、中序、后序遍历的递归与非递归实现。 二叉搜索树（BST）： 讨论其基本查找、插入、删除操作的时间复杂度。重点分析在极端数据输入下BST退化为链表的风险。 平衡树进阶： 详尽介绍AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转、着色与再平衡机制。本书提供了详细的图解和Python代码演示，帮助读者理解复杂的旋转操作如何保证对数时间复杂度。 堆（Heap）结构： 讲解最大堆与最小堆的实现，并将其应用于Top K问题和堆排序。 5. 散列表（Hash Table）的艺术： 散列表是实现近乎$O(1)$查找的关键。本章将深入剖析哈希函数的构造原则（如除法、乘法方法），并重点对比开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列）与链地址法（Separate Chaining）的性能权衡。此外，还会探讨一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式系统中的初步应用。 6. 图论基础与遍历： 图作为最灵活的数据结构，需要细致讲解。 图的表示： 详细对比邻接矩阵和邻接表在不同稀疏度图上的空间和时间效率。 图的遍历： 彻底解析深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示它们在连通性判断、拓扑排序中的应用。 --- 第三部分：高级算法与实践（约占全书30%） 本部分将理论与前沿应用相结合，展示如何利用前述结构解决实际的优化问题。 7. 最短路径与网络流算法： 单源最短路径： 详细实现并分析Dijkstra算法（使用优先队列优化）和Bellman-Ford算法（处理负权边）。 所有点对最短路径： 介绍Floyd-Warshall算法的动态规划思想。 网络流基础： 引入最大流-最小割定理的基本概念，并提供Ford-Fulkerson方法的框架实现。 8. 动态规划（Dynamic Programming）： 动态规划是算法设计中的“圣杯”之一。本章通过经典问题，如背包问题（0/1和完全背包）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法，系统阐述状态定义、状态转移方程的建立，以及自底向上（Bottom-Up）与自顶向下（Top-Down，带备忘录）的实现技巧。 9. 贪心算法与高级主题： 探讨贪心策略适用的场景（如霍夫曼编码、区间调度问题），并强调如何证明贪心选择的正确性。最后，简要介绍Trie树在字符串匹配中的高效性，以及并查集（Disjoint Set Union）在最小生成树（Prim/Kruskal）中的应用。 --- 本书特色亮点 Pythonic实现： 所有算法均使用现代Python语法实现，代码清晰、易于理解，并充分利用Python的特性（如装饰器、生成器）来优化性能或增强可读性。 性能验证： 每一项关键算法的实现后，都附有性能测试的指导，鼓励读者使用`timeit`等工具来亲身验证理论复杂度和实际运行时间的对应关系。 习题驱动学习： 每章末尾设计了多层次的习题，从基础的代码实现、复杂度分析，到需要综合运用多种数据结构解决的综合性设计题，确保学以致用。 《数据结构与算法设计：Python实现与实践》是为志在精通软件工程、热衷于算法竞赛或需要深入理解系统底层效率的读者量身打造的必备参考书。

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