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《Java Web应用开发实验指导》内容简介：目前，应用型高校普遍缺乏适合本科教学的Java Web应用开发方面课程的实验指导。本实验指导摆脱以往传统上机实验方法，注重实验的连贯性，按照软件工程的步骤和方法，全书22个实验围绕各个知识点，逐步完成一个完整的“网上论坛BBS系统”的开发，让读者能够在一个实际项目中全面而系统地掌握动态网站开发技巧。
《Java Web应用开发实验指导》实验开发环境使用JDK 1.6+Tomcat6.0+MyEclipse7.0，实验内容主要包括：开发环境与服务器配置、Java语言面向对象程序设计、静态网页设计与制作、JSP页面元素、JSP内置对象、JDBC数据库访问技术、JavaBean组件技术、EL表达式与JSTL标记库、核心技术Servlet、Web设计模式等。
深入理解计算机科学与软件工程的基石 《数据结构与算法：原理与实践》 本书旨在为计算机科学专业学生、软件工程师以及对算法设计与分析有浓厚兴趣的读者，提供一套全面而深入的学习资源。我们摒弃了对特定编程语言特性的过度依赖，而是聚焦于算法思维的培养、核心数据结构的内在机制以及它们在解决复杂计算问题中的应用。 一、奠定理论基础：算法设计的哲学 全书伊始，我们将探究算法的本质——如何精确地描述一个计算过程，并如何量化其效率与正确性。这部分内容将构建读者理解后续所有技术的基础： 1. 计算模型与复杂性理论： 我们首先介绍图灵机模型、Lambda演算等理论计算模型，为理解算法的极限提供理论框架。随后，深入探讨时间复杂度和空间复杂度的精确分析方法，包括渐近符号（大O、Ω、Θ）的严格定义与应用。区分最坏情况、最好情况和平均情况分析的重要性不言而喻。 2. 可判定性与不可判定性： 探讨停机问题等经典不可判定问题，帮助读者建立对计算能力边界的清晰认识。引入P类与NP类问题，详细解释NP完全性理论，这是理解现代密码学和优化问题难度的关键所在。 3. 算法设计范式概述： 系统梳理主要的算法设计范式，包括分治法、贪心算法、动态规划、回溯法与分支定界法。每种范式都辅以理论推导和关键算法实例进行阐释，强调在不同问题场景下选择合适范式的决策过程。 二、核心数据结构：组织信息的艺术 数据结构是实现高效算法的物质基础。本书对经典数据结构的讲解，侧重于其背后的抽象数学原理、内存布局的优化以及与其他结构的组合应用。 1. 线性结构的高级应用： 数组与链表变体： 不仅介绍基础的单链表、双向链表，更深入探讨循环链表、跳跃列表（Skip List）的随机化结构如何提升查找性能，以及在内存局部性方面的考量。 栈与队列的抽象层级： 深入讲解基于数组和链表的实现，并扩展到更复杂的结构，如双端队列（Deque）、优先队列（Priority Queue）的底层基于二叉堆（Binary Heap）的实现原理，包括堆的构建、插入与删除操作的 $O(log n)$ 保证。 2. 非线性结构的精髓： 树结构： 详细剖析二叉搜索树（BST）的平衡性问题，引入AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转与重新着色机制，解释这些自平衡机制如何保证所有操作的时间复杂度维持在对数级别。对B树、B+树的介绍将侧重于它们在外部存储和数据库索引中的核心作用。 图结构： 图论部分是本书的重点。从图的表示法（邻接矩阵、邻接表）开始，深入讲解图遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的应用，包括连通分量、拓扑排序等。 最短路径与最小生成树： 详述Dijkstra算法、Bellman-Ford算法（处理负权边）和Floyd-Warshall算法（处理所有对最短路径）。最小生成树部分，对比Kruskal算法（基于并查集）和Prim算法（基于优先队列）的性能差异和适用场景。 3. 散列与集合结构： 散列表（Hash Table）： 深入分析散列函数的构造原则（均匀性、雪崩效应）。重点探讨冲突解决策略，如链式法（Separate Chaining）、开放寻址法（Linear Probing, Quadratic Probing, Double Hashing）的优缺点及性能退化分析。 三、高级算法主题与实践优化 在掌握基础结构后，本书转向更复杂的、具有实际工程价值的算法主题。 1. 动态规划的深度剖析： 通过背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典案例，教授如何识别最优子结构和重叠子问题。重点讲解如何通过自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）实现状态转移方程，并分析空间复杂度的优化方法（如滚动数组）。 2. 字符串处理算法： 介绍朴素匹配算法的局限性，随后深入KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的失效函数（Prefix Function）的构建，以及Boyer-Moore算法的启发式跳转机制。对于更现代的需求，简要介绍Rabin-Karp的滚动哈希思想。 3. 几何与数值计算基础： 简要介绍计算几何学的基本概念，如凸包（Convex Hull）的Graham扫描法或Jarvis步进法。在数值算法方面，探讨排序算法的理论下界（基于比较的排序 $O(n log n)$）和特殊排序（如基数排序、桶排序）的应用前提。 四、性能工程与调试 本书的最终目标是将理论转化为可执行的高效代码。我们不仅关注算法的渐近复杂度，还强调实际运行时的性能调优。 1. 算法的可移植性与实现细节： 讨论不同硬件架构（如缓存层级、向量化指令）对算法实际性能的影响。强调边界条件处理和异常情况下的健壮性设计。 2. 性能度量与瓶颈识别： 介绍如何使用专业的性能分析工具（Profiler）来定位代码中的热点（Hotspot），区分算法复杂度瓶颈与I/O或内存访问瓶颈。 通过对这些基础而核心主题的系统性学习，读者将能够独立设计、分析和实现任何复杂软件系统所需的数据结构和算法模块，从而建立起坚实的计算机科学素养，而非仅仅停留在API的使用层面。本书的严谨性与深度，确保了它能作为一本长期参考的权威指南。
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