具体描述
《C++面向对象程序设计》从实际应用出发，系统地介绍C++面向对象程序设计的原理、方法和技巧。重点突出，叙述清楚，深入浅出，论述详尽，使读者既能深刻领会面向对象程序设计的思想，了解面向对象程序设计的特征，又能掌握C++语言的编程与应用。全书共8章，主要包括：面向对象程序设计语言概述、C++语言基础知识、类和对象、对象成员和友员、继承和派生、多态性和运算符重载、模板、C++的输入/输出流。在每一章的知识点后面，都给出了相应的程序设计实例，这些实例不仅有助于读者巩固知识点的内容，而且更有助于读者创新能力的培养。
《C++面向对象程序设计》适合作为普通高等院校计算机及其相关专业C++程序设计教材，也可供从事计算机软件开发的科研人员使用。
《数据结构与算法精解：从基础到实践》 内容概要： 本书旨在为读者提供一套全面、深入、且具有极强实践指导意义的数据结构与算法学习指南。我们摒弃了传统教材中晦涩难懂的理论堆砌，转而采用一种“理论驱动实践，实践反哺理论”的教学模式，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。全书内容紧密围绕计算机科学的核心——如何高效地组织和处理数据，以及如何设计和分析解决问题的步骤。 第一部分：基础与底层逻辑的夯实 本部分聚焦于建立坚实的基础，为后续复杂算法的学习铺平道路。 第一章：数据结构绪论与复杂度分析 本章首先界定数据结构在计算科学中的核心地位，解释数据抽象的重要性。随后，详细介绍算法性能评估的基石——时间复杂度和空间复杂度。我们深入探讨大O表示法（$O$）、大Ω表示法（$Omega$）和大$Theta$表示法（$Theta$）的精确含义，通过大量的实例分析，如常数时间操作、对数时间增长、线性增长、以及平方和指数级增长的对比，使读者能敏锐地察觉不同算法效率的本质差异。特别强调最好、最坏和平均情况分析的区分与应用。 第二章：线性数据结构的精讲 本章系统阐述线性结构，从最基础的数组（Array）入手，剖析其随机访问的优势与固定大小的局限性。随后深入链表（Linked List），详细对比单向链表、双向链表和循环链表的实现细节、插入/删除操作的效率，并给出内存布局的直观图示。 核心内容集中在栈（Stack）和队列（Queue）。栈的“后进先出”（LIFO）特性在表达式求值、函数调用栈（Call Stack）模拟中的应用被详尽解析。队列的“先进先出”（FIFO）特性则在广度优先搜索（BFS）和任务调度中的实现被完整演示。最后，扩展讨论环形队列和优先队列（基于堆实现）的实现原理。 第三章：抽象数据类型与高精度运算 本章介绍如何利用基础结构构建更高级的抽象数据类型。重点在于多精度整数（BigInt）的实现，展示如何使用数组或链表结构模拟原生数据类型无法容纳的超大数的加减乘除运算，这是理解底层位操作和数组操作效率的关键实践。 第二部分：非线性结构的深度探索 本部分转向处理复杂关系和层级结构的数据组织方式。 第四章：树（Tree）结构原理与应用 树是本部分的核心。从基础的树的术语（根、叶子、度、高度）开始，深入剖析二叉树（Binary Tree）。详细讲解三种主要的遍历方式：前序、中序和后序遍历，并展示如何利用中序遍历与其他遍历组合唯一重建一棵树。 紧接着，本书转向二叉搜索树（BST），详细分析其在有序数据检索中的优势，以及在极端情况下可能退化为链表的问题。这自然引出了保持树平衡的必要性。 第五章：平衡树的艺术——AVL与红黑树 本章聚焦于实现高效动态操作的平衡机制。我们以AVL树为例，通过清晰的图示讲解左旋、右旋等旋转操作的数学原理和代码实现，分析其$O(log n)$的性能保证。随后，难度升级至更复杂的红黑树（Red-Black Tree），解释其五个性质、插入和删除操作中复杂的颜色调整与再平衡过程，展示其在标准库（如C++ STL中的`std::map`和`std::set`）中的重要地位。 第六章：堆（Heap）结构与优先队列的优化 本章专门探讨堆，尤其是二叉堆的结构特性。详细阐述如何使用数组高效地表示一个完全二叉树，并深入分析`heapify`（堆化）过程，以及`insert`（插入）和`extractMax/Min`（提取最值）操作的时间复杂度。本书将优先队列的实现彻底回归到堆的构建过程，而非仅仅停留在接口层面。 第七章：图论基础与遍历算法 本章引入图（Graph）这一处理实体间复杂关联的结构。详尽比较邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种主要的存储方式的优缺点及其适用场景。核心内容包括图的两种遍历算法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并辅以实际案例（如迷宫寻路、社交网络分析的初步模型）进行演示。 第三部分：经典算法的剖析与实践 本部分将前两部分学到的数据结构应用于解决实际的计算难题。 第八章：经典图算法（一）：最短路径 本章集中解决最短路径问题。首先介绍Dijkstra算法，重点讲解如何使用优先队列来优化节点的选取过程，确保其高效性，并严格分析算法的整体复杂度。随后，处理包含负权边的场景，引入Bellman-Ford算法，并深入分析其如何检测负权环的存在。对于所有节点对的最短路径问题，提供Floyd-Warshall算法的动态规划解法。 第九章：经典图算法（二）：最小生成树与拓扑排序 本章讨论如何在带权连通图中寻找“最优连接”。详细解释Prim算法和Kruskal算法的实现细节，特别是Kruskal算法中并查集（Disjoint Set Union, DSU）的应用及其路径压缩和按秩合并的优化策略。此外，对于有向无环图（DAG），提供拓扑排序的实现，以及其在项目依赖管理中的应用。 第十章：搜索与回溯法 本章探讨系统性搜索策略。除了在图结构中已经介绍的BFS/DFS，本章重点深入回溯法（Backtracking），讲解其如何通过剪枝策略来优化指数级搜索空间。通过著名的“八皇后问题”、“数独求解”和“组合/排列生成”等经典问题，展示如何定义“状态空间树”以及如何有效地进行状态的“选择-探索-撤销”。 第十一章：排序算法的全面比较 本章对排序算法进行一次系统性的回顾和深度比较。从基础的冒泡排序、插入排序、选择排序入手，逐步过渡到$O(n log n)$的进阶算法。重点解析快速排序（Quick Sort）的选择枢轴策略、分区操作的实现，以及其递归深度对性能的影响。接着，详述归并排序（Merge Sort）的“分而治之”思想及其在外部排序中的潜力。最后，介绍堆排序（利用堆结构实现）和计数排序、基数排序等非比较排序算法，并从稳定性和适用数据范围等多个维度对所有排序方法进行量化对比。 第十二章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 动态规划是本书难度较高的部分之一，我们将其核心思想——最优子结构和重叠子问题——阐述得淋漓尽致。首先，通过斐波那契数列和硬币找零问题建立初步认识。随后，深入讲解背包问题（0/1背包与完全背包）的二维和一维滚动数组优化解法。最后，通过最长公共子序列（LCS）和最长递增子序列（LIS）等经典DP模型，展示如何构建正确的状态转移方程，并指导读者如何区分哪些问题适合使用DP而非贪心算法。 附录：C++模板化编程与标准库利用 附录部分不教授新的算法，而是提供如何利用C++语言特性来高效实现上述数据结构和算法的实践指导。详细介绍类模板（Class Templates）和函数模板（Function Templates）在构建通用性数据结构（如通用的链表、树节点）中的强大作用。同时，对比分析C++标准模板库（STL）中`vector`, `list`, `map`, `set`, `priority_queue`的底层实现机制，帮助读者在实际项目中做出最明智的工具选择。 本书特色： 1. 代码先行，注重实现细节： 所有核心算法均配有清晰、符合现代编程规范的C++伪代码或实际代码片段，强调边界条件和内存管理。 2. 理论与实践的无缝衔接： 每一个抽象概念的引入，都紧跟着至少一个实际应用案例的深度剖析。 3. 性能可视化： 通过大量的图表和复杂度曲线分析，直观展示不同算法在数据规模增长时的性能差异。 4. 对易错点的特别标注： 针对指针操作、递归出口、平衡树的旋转细节等读者容易混淆的地方，设置“陷阱”提示，帮助读者规避常见错误。
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