具体描述
《高职高专教材•基础会计实务》在严格把握“理论够用，强化实务”的编写指导思想下，阐述了会计的基本理论、基本方法和基本技能。为帮助学生理解和掌握会计的基本工作，我们以基于会计业务流程的任务驱动模式为指引，将《基础会计实务》分为六个学习项目和二十余项任务，对会计的基本知识、会计凭证的填制和审核、复式记账法的运用和经济业务的会计处理、会计账簿的登记和会计核算形式的选择、会计报表的基本编制方法，以及会计工作的基本常识等内容进行了通俗易懂的解析，以体现《高职高专教材•基础会计实务》内容实用的特色。为明确学习重点，《高职高专教材•基础会计实务》在每个学习项目开始时都提出若干“学习目标”，并在每个学习项目结束时都精心选配适量的练习作为“目标检验”，以体现《基础会计实务》易学易懂的特色。
好的，这是一本关于《数据结构与算法分析》的图书简介。 --- 《数据结构与算法分析：原理、实现与应用》 内容提要 在信息技术日新月异的今天，数据结构与算法已不再是计算机科学的专属领域，而是成为所有软件工程师、数据科学家乃至任何需要处理复杂信息系统的核心基石。本书《数据结构与算法分析：原理、实现与应用》旨在为读者构建一个坚实而全面的知识体系，深入剖析如何有效地组织数据、设计高效的计算过程，并对算法的性能进行严谨的科学评估。 本书不仅仅是一本理论的汇编，更是一本强调实践和分析的工具书。它将引导读者从抽象的数学模型过渡到实际的编程实现，确保读者不仅“知道”如何做，更能“理解”为什么这样做是最佳选择。 第一部分：基础与分析的基石 本部分为后续深入学习奠定理论基础，重点关注算法分析的严谨性与数据组织的基本范式。 第一章：算法的本质与复杂度分析 本章首先界定“算法”的严格定义，并引入程序设计中的关键考量：正确性、效率和资源消耗。核心内容集中于渐进符号（Asymptotic Notation）的学习，包括大O记法（$O$）、大Omega记法（$Omega$）和紧致记法（$Theta$）。我们将详细探讨如何通过最坏情况、最好情况和平均情况分析来评估算法的性能。此外，本书还将介绍递归算法的分析技术，如主定理（Master Theorem）的应用，使读者能够快速准确地推导出复杂递归关系的时间复杂度。 第二章：线性数据结构的深度剖析 本章系统地考察最常用且基础的线性结构。 数组（Arrays）与动态数组： 探讨底层内存布局对访问和修改操作的影响。引入动态数组（如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`）的自动扩容机制及其背后的时间复杂度摊销分析（Amortized Analysis）。 链表（Linked Lists）： 详细比较单向链表、双向链表和循环链表的结构差异及其在插入、删除操作中的优势。 栈（Stacks）与队列（Queues）： 阐述它们的LIFO和FIFO特性，并着重于它们在表达式求值、函数调用堆栈管理和广度优先搜索（BFS）中的实际应用。 第二部分：非线性结构的精妙设计 非线性结构是解决复杂关系和层级问题的关键。本部分聚焦于树、图以及集合管理的高级技术。 第三章：树形结构：层次化的艺术 树是自然界和计算机科学中最普遍的结构之一。 基本树结构与遍历： 学习二叉树、满二叉树、完全二叉树的定义。深入讲解前序、中序、后序遍历的算法实现及其在结构重构中的作用。 二叉搜索树（BST）： 阐述BST的查找、插入和删除操作的原理及其最坏情况下的性能退化（可能退化为链表）。 平衡树的追求： 为了克服BST的局限性，本章将详尽介绍两种重要的自平衡结构： AVL 树： 侧重于严格的平衡因子控制和旋转操作（单旋与双旋）。 红黑树（Red-Black Trees）： 分析其通过颜色属性和局部调整来保证对数时间复杂度的机制，并探讨其在标准库中的广泛应用。 第四章：堆与优先级队列 本章专注于堆（Heap）这种特殊的完全二叉树结构。我们将详细介绍最大堆和最小堆的构建过程（BuildHeap），以及插入（Insert）和删除最大/最小元素（ExtractMax/Min）的操作。优先级队列的抽象数据类型（ADT）将通过堆来实现，并应用于诸如调度算法和Dijkstra算法等场景。 第五章：图论基础与高效算法 图结构是建模网络、依赖关系和路径问题的核心。 图的表示： 对比邻接矩阵和邻接表在空间和时间效率上的权衡。 图的遍历： 深入理解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理、实现及其在连通性判断、拓扑排序（Topological Sorting）中的应用。 最短路径问题： 详细分析经典的单源最短路径算法——Dijkstra 算法的贪心策略和效率（使用优先队列优化后的性能），以及处理含有负权边的Bellman-Ford 算法。 最小生成树（MST）： 讲解基于贪心策略的Prim 算法和Kruskal 算法，并比较它们在不同图密度下的性能特点。 第三部分：高级主题与实用优化技术 本部分探讨更高级的数据组织方法和解决特定计算难题的策略。 第六章：散列技术（Hashing） 散列是实现近乎 $O(1)$ 平均时间复杂度的关键技术。本章将探讨散列函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），并集中分析处理冲突的几种主要方法： 链地址法（Separate Chaining）： 及其对负载因子的敏感性。 开放寻址法（Open Addressing）： 深入比较线性探测、二次探测和双重散列的优缺点，特别是集群现象的出现与避免。 第七章：排序算法的性能对比 排序是算法分析的经典场景。本书将对多种排序算法进行归类和深度对比： 简单排序： 插入排序、选择排序、冒泡排序（用于理解基本操作）。 分治策略： 详细剖析归并排序（Merge Sort）的稳定性及其时间复杂度保证，以及快速排序（Quick Sort）的分区（Partitioning）艺术，并讨论如何通过随机化枢轴（Pivot）来避免最坏情况。 高效的非比较排序： 介绍计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort），它们在特定数据范围内的线性时间复杂度优势。 第八章：面向特定问题的算法设计范式 本章将算法设计提升到方法论的层面，介绍解决复杂问题的通用框架： 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨何时贪心选择能导向全局最优解的条件（如最优子结构和贪心选择性质）。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 强调最优子结构和重叠子问题。通过经典的例子，如背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法，系统地展示自底向上（Tabulation）和自顶向下（Memoization）的实现技巧。 回溯法与分支限界法： 用于解决组合优化问题，如八皇后问题和旅行商问题（TSP）的近似求解。 读者对象 本书适合于计算机科学、软件工程、信息管理等专业的本科生和研究生，特别是那些计划在算法密集型领域（如高性能计算、人工智能、大数据处理）发展的技术人员。通过本书的学习，读者将能够熟练运用各种数据结构，并对任何新接触的算法进行科学、量化的性能评估。 ---
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