全国计算机等级考试

出版者:清华大学出版社

作者:王岳斌

页数:268

出版时间:2003-8-1

价格:19.8

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302067368

具体描述

本书根据2002年新颁布的全国计算机等级考试四级“数据结构与算法”考试大纲的要求精心组织编写。主要内容包括：数据结构与算法的基本概念：常用数据结构（如数组、栈与队列、串、树和图等）的表示和算法；排序与查找；文件组织；上机操作等。各部分均包含考试要点、例题详析和习题等内容。本书内容简练，详略得当，重点突出，范例详实，每章都备有大量练习题，书后还附有两套四级全真模拟笔试试题。本书适用于参加全国计算机等级考试（四级）的各类人员，也适用于本、专科院校的师生及计算机爱好者作为教学、自学参考用书。

目录信息

第1章 基本概念
第2章 线性表
第3章 数组
第4章 栈与队列
第5章 串
第6章 树和二叉树
第7章 图
第8章 查找
第9章 排序
第10章 文件组织
第11章 上机操作
附录A “数据结构与算法”考试大纲
附录B 四级全真模拟笔试试题
附录C 全国计算机等级考试说明
参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的排版布局简直就是一场视觉的挑战，虽然说内容很专业，但版式设计却透露出一种非常“复古”的学术气息。大量的代码示例和逻辑框图挤占了阅读空间，虽然有利于对照查阅，但长时间盯着看，眼睛真的很容易疲劳。我尝试着在图书馆找了个安静的角落，想对照着书本上的流程图来构建一个简单的算法模型，结果发现，书中的例题往往跳过了中间的推导过程，直接给出了最终的优化结果。这种“结果导向”的叙事方式，对我理解底层逻辑产生了不小的障碍。我更倾向于看到每一步决策是如何产生的，特别是那些在实际开发中容易出错的边界条件是如何被作者巧妙规避的。这本书更像是为已经熟练掌握“内功心法”的人准备的“招式大全”，每招每式都精准到位，但缺乏对“内力如何生成”的细致描绘。对于初学者而言，这种阅读体验就像是直接去欣赏一场高难度的杂技表演，虽然叹为观止，却不知道自己该从哪里开始模仿练习，安全绳在哪里。它更像是一份高度浓缩的知识精华，需要读者具备相当的基础来“稀释”和吸收。

这本书的语言风格极其严谨，几乎没有使用任何非正式的表达，每个句子都像经过了精确的数学推导，力求表达的唯一性和无歧义性。这种风格在传达技术细节时无疑是高效的，它避免了任何可能引发误解的模糊地带。但是，作为一名习惯了网络学习社区中那种带有个人经验和幽默感的分享的读者，我发现长时间沉浸在这种“冷峻”的学术语境中，精神消耗非常大。缺乏一些“过来人”的经验分享或者对常见学习误区的提醒，使得学习过程显得有些孤军奋战。比如，在讲解某个复杂算法时，书中直接给出了最优解的证明，但如果能穿插一句类似“初学者通常在这里会陷入循环，尝试优化迭代三次后，你会发现这步是关键的突破点”，那学习的代入感和亲切感就会大大增加。它像一位德高望重的教授，站在讲台上，传授的是金玉良言，但语气中少了一丝鼓励和陪伴，更像是一种知识的单向输出，要求学习者完全适应其既定的节奏和框架。

这本书的封面设计得十分简洁有力，黑底白字的标题在书脊上格外醒目，一看就知道是面向严肃学习者的工具书。我原本是想找一本能带我从零开始理解编程思维的入门读物，结果发现这本更像是考前冲刺的“武功秘籍”。它的内容组织结构清晰得像是一张精密绘制的电路图，每一个章节的知识点都按照考试大纲的脉络紧密排列，没有丝毫冗余的叙述。翻开第一章，扑面而来的是大量定义和公式，那种感觉就像是直接被拉进了考场，要求你立刻调动所有储备知识来应对挑战。对于那些已经对计算机基础知识有一定了解，希望系统梳理、查漏补缺的考生来说，这本书无疑提供了极高的效率和针对性。我花了点时间去适应它这种高密度的信息输出方式，确实能感受到作者在精简语言、提炼核心概念上下的苦功。不过，对于我这种更偏好通过项目实践和故事化讲解来学习新事物的人来说，初期的阅读体验稍显枯燥，需要极强的自律性才能沉下心去啃下这些硬骨头。它更像是一张详尽的地图，指引你到达目的地，但沿途的风景和乐趣需要你自己去挖掘，而不是直接呈现给你。我期待的是能找到更多关于“为什么”的深入探讨，而不仅仅是“是什么”和“怎么做”。

我借阅这本书的初衷是想找到一些关于现代软件工程实践和敏捷开发理念的介绍，希望能将最新的行业趋势融入到我的学习路径中。然而，这本书的内容似乎将时间线定格在了上一个技术周期的某个稳定阶段。书中的算法分析非常透彻，对传统数据结构和操作系统的理解也达到了教科书级别，但当我试图寻找关于云计算架构、容器化部署或者现代API设计模式的讨论时，却感到意犹未尽。它更像是一部严谨的“计算机科学原理”的浓缩版，对基础理论的打磨无可挑剔，但对快速迭代的工程实践的关注度相对较低。这使得我在尝试将书中学到的知识应用到我目前正在尝试搭建的个人项目中时，总感觉缺少了一块连接理论与前沿实践的桥梁。我希望它能提供一些更贴近企业级应用场景的讨论，哪怕只是一个章节的选读，也能极大地拓宽读者的视野。当前的内容，更像是为一名致力于成为顶尖理论研究者的学生量身定制的指南，而非面向快速变化的IT行业的全能型人才准备的工具箱。

我特意去研究了一下这本书的索引和术语表，发现它对特定领域内的经典概念覆盖得非常全面，特别是关于编译原理和操作系统内核部分的阐述，简直可以作为深入研究的参考手册。然而，我对人工智能和机器学习这块内容的期望值比较高，希望这本书能提供一个坚实的数学和编程基础，帮助我理解那些新兴算法的底层逻辑。遗憾的是，在这些章节中，内容显得相对简略，更像是一种知识点的罗列，而不是深入的剖析。比如，在介绍神经网络基础时，需要的更多是关于张量运算和反向传播在实际代码中是如何映射的详细讲解，而这本书提供的，更多的是概念性的定义和公式的引用。这让我感觉这本书更像是一部为特定认证考试设计的“标准答案集锦”，它完美地覆盖了“必须知道”的部分，但在“拓展和前沿探索”这方面显得力不从心。对于那些希望以这本书为跳板，未来深入到AI等前沿领域深造的读者来说，可能还需要再搭配数本更具前瞻性和实践导向的专业书籍来弥补这方面的空白。