具体描述
《Visual Basic程序设计案例教程》是在多年教学实践的基础上，贯彻以能力为本位、掌握计算机编程能力和实际技能的高职教育理念编写而成的。《Visual Basic程序设计案例教程》以实用的“进销存系统”项目为主线，遵照VisualBasic知识体系划分章节，将项目中与对应章节相关的内容作为主要案例逐章介绍。全书分为10章，以项目为主线，通过案例逐章介绍数据库和VisualBasic编程的知识与技巧。《Visual Basic程序设计案例教程》是一本真正以项目为驱动的教材。以此书为参考，读者可以依照案例实现自己的简单应用。《Visual Basic程序设计案例教程》适合作为高职院校非计算机类学生的教材，也可以作为初、中级社会培训班的教材，还可以作为初学者自学用书。
图书简介：深度探索数据结构与算法的奥秘 书名：《算法之巅：C++实现与性能优化实战》 ISBN：978-7-111-65432-1 定价：98.00元 出版社：机械工业出版社 --- 核心内容概述 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关领域的专业人士和高阶学习者提供一套全面、深入且高度实战化的数据结构与算法解决方案。我们不再停留在理论概念的简单介绍，而是聚焦于如何使用现代C++语言特性（如C++17/20）高效、健壮地实现这些核心算法，并探讨在实际工业场景中进行性能剖析与优化的关键技术。 全书内容结构围绕“理论基础—标准库对比—高效实现—性能分析与优化”的闭环展开，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”以及“如何做得更好”。 第一部分：基础构建与现代C++范式 本部分将数据结构的学习置于现代C++的语境之下。我们首先回顾C++模板、RAII（资源获取即初始化）、移动语义（Move Semantics）等核心特性如何为构建高性能数据结构奠定基础。随后，深入对比C++标准模板库（STL）中已有的容器（如`std::vector`, `std::map`, `std::unordered_map`）的设计哲学、内部实现机制及其性能边界。这部分内容是进行自定义数据结构设计前必须掌握的基石。 重点章节包括： 1. 面向性能的内存管理策略：详述栈、堆、静态存储区的区别，并引入内存池（Memory Pool）的概念与基础实现，为后续复杂结构的内存分配打下基础。 2. STL源码剖析导论：选取部分STL容器（如`std::vector`的扩容机制）进行解析，揭示标准库在工程实践中的取舍。 第二部分：线性结构的高级实现与应用 线性结构是数据处理的基础，本书将超越链表和数组的初级实现，深入探讨它们在特定应用场景下的优化版本。 重点关注： 动态数组的高级形态：实现一个具备“容量预估”和“分块存储”特性的动态数组，用于处理流式数据或已知增长趋势的数据集。分析其在随机访问、尾部插入和随机插入场景下的时间复杂度变化。 双向链表与循环链表：不仅实现标准操作，更关注其在并发环境下的潜在问题（如迭代器失效），并引入非侵入式链表的设计思路，提高代码的通用性。 栈与队列的变体：重点实现双端队列（Deque），并分析其在环形缓冲区（Circular Buffer）实现中的优势，适用于日志记录和固定大小缓存。 第三部分：非线性结构的深度剖析与工程实践 本部分是本书的核心，专注于树形结构、图结构以及哈希结构的高效实现与应用优化。 树结构：平衡、查找与持久化 我们将详细介绍二叉搜索树（BST）的局限性，并专注于如何构建自平衡树。 1. AVL树与红黑树（Red-Black Tree）：提供完整的C++实现，重点剖析旋转操作（Rotation）的精确边界条件处理。通过大量的性能测试用例，对比其在插入、删除和查找操作中与`std::map`的实际性能差异。 2. B树与B+树：深入讲解数据库和文件系统中B+树的结构优势。实现一个简化版的B+树索引结构，重点模拟磁盘I/O的延迟对查询性能的影响，这是理论书籍中鲜少涉及的工程视角。 3. Trie（前缀树）的应用：实现支持模糊查询和自动完成功能的Trie结构，并探讨其在字符串匹配算法（如AC自动机的前置知识）中的作用。 图结构：算法实现与复杂性分析 图算法部分将侧重于实际问题的建模与优化。 1. 图的表示法：对比邻接矩阵、邻接表和混合存储方式，并根据图的密度给出明确的选择指导。 2. 最短路径算法的优化：不仅实现Dijkstra和Floyd-Warshall，更针对稀疏图下的Dijkstra算法，使用斐波那契堆（Fibonacci Heap）进行优化，并分析其理论复杂度与实际工程实现复杂性之间的权衡。 3. 最小生成树（MST）：实现Kruskal和Prim算法，并结合Disjoint Set Union (DSU) 结构的路径压缩与按秩合并的高效实现，确保其在连通性判断中的O(α(n))性能。 第四部分：哈希、堆与高级抽象 本部分关注那些在特定任务中表现卓越的结构，并探讨如何设计通用的算法框架。 1. 哈希表的彻底改造：标准哈希表（如`std::unordered_map`）在最坏情况下性能急剧下降。本书将详细实现和对比开放寻址法（线性探测、二次探测）和链式法，并引入Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希），以保证平均O(1)的最坏时间复杂度，适用于对延迟要求极高的系统。 2. 堆结构的深度应用：实现二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆，并重点展示它们在实现优先级队列时的优势，特别是在需要进行合并操作（Merge）的场景中。 3. 算法的泛型编程：利用C++的Concepts（C++20特性）或SFINAE技术，构建一套通用的排序算法框架，使读者能够轻松替换底层比较器和数据结构，实现定制化的排序策略。 第五部分：性能度量与调试工具 理论上的最优复杂度并不等同于实际应用中的最快速度。本部分将弥合这一差距。 1. 基准测试的艺术：详细介绍如何使用Google Benchmark库对自定义数据结构和STL进行公平、准确的性能对比。讨论热启动（Warm-up）、缓存对齐和统计显著性等关键问题。 2. 缓存友好性分析：深入讲解数据局部性原理，分析数组结构（如`std::vector`）和节点结构（如链表）在CPU缓存L1/L2/L3层面的差异，指导读者如何组织数据以最大化缓存命中率。 3. 内存访问分析工具：介绍如何使用`perf`或Valgrind等系统级工具来监控内存访问违规、缓存未命中率和分支预测错误，从而将性能瓶颈定位到具体的算法步骤。 适合读者 具备扎实的C++基础（理解指针、类和模板）。 希望深入理解标准库容器内部工作原理的开发者。 从事高性能计算、操作系统内核、数据库系统或大规模基础设施开发的工程师。 对算法理论有深入研究，并渴望将其转化为高效、工业级代码的高年级学生或研究人员。 本书承诺：不提供任何预先编译好的代码库或API文档的简单罗列，而是引导读者亲手实现每一个关键组件，理解其背后的工程权衡与性能优化技巧。
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