QBASIC语言

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出版者:清华大学出版社
作者:曹德胜
出品人:
页数:284
译者:
出版时间:2004-3-1
价格:23.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787302077985
丛书系列:
图书标签:
  • QBASIC
  • 编程入门
  • 计算机基础
  • 编程语言
  • 经典教材
  • DOS编程
  • 游戏开发
  • 算法
  • 教学
  • 教程
  • 计算机科学
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具体描述

《数据结构与算法设计》 前言 在计算机科学的广袤领域中,数据结构与算法是构建高效、可靠软件系统的基石。它们如同建筑的钢筋骨架与设计蓝图,决定了程序运行的速度、内存占用以及解决问题的能力。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角,探讨如何有效地组织和管理数据,以及如何设计出解决复杂问题的精确步骤。 第一部分:基础概念与线性数据结构 第一章:计算思维与问题分解 本章将引导读者建立起严谨的计算思维模式。我们将探讨如何将一个宏大、复杂的实际问题逐步拆解为一系列可被计算机处理的小型、明确的任务。重点关注问题的抽象化过程,即将现实世界中的实体和关系映射到计算机模型中。此外,本章还将介绍算法复杂度的初步概念,包括大O表示法,帮助我们量化评估不同解法的效率。理解这些基础能为后续深入学习打下坚实的基础。 第二章:数组与动态数组 数组是数据存储最基础的结构,它提供了对元素基于索引的随机访问能力。我们将详细分析固定大小数组的存储机制、内存分配的连续性,以及其操作的常量时间特性。随后,我们将过渡到动态数组(如C++中的`std::vector`或Java中的`ArrayList`),研究它们如何在保持高效随机访问的同时,实现灵活的容量管理,包括扩容和收缩的底层机制及其对时间复杂度的影响。 第三章:链表:单向、双向与循环 链表作为与数组形成对比的线性结构,其核心优势在于高效的插入和删除操作。本章将详述单向链表的节点结构、指针管理,并分析其顺序访问的特性。紧接着,我们将深入探讨双向链表,理解其在向前和向后遍历上的灵活性,以及维护两个指针所需的额外开销。循环链表的特殊应用场景,如缓冲区管理,也将被详细阐述。本章将包含大量指针操作和内存管理的实践案例。 第四章:栈:后进先出(LIFO)的艺术 栈(Stack)是一种限制性数据结构,只允许在同一端(栈顶)进行操作。我们将从理论上定义其“压入”(Push)和“弹出”(Pop)操作的严格规则。重点分析栈在函数调用机制(调用栈)中的核心作用,以及它在表达式求值(如中缀转后缀)和语法解析中的经典应用。实现部分将侧重于使用数组和链表两种方式构建栈,并对比其性能差异。 第五章:队列:先进先出(FIFO)的调度 队列(Queue)是用于模拟等待和调度的理想结构。本章详细讲解队列的“入队”(Enqueue)和“出队”(Dequeue)操作。特别关注循环队列的设计,以解决普通基于数组队列在尾部操作时出现的“假溢出”问题。本章还将探讨队列在操作系统(如进程调度)和网络通信(如数据包缓冲)中的实际应用模型。 第二部分:非线性数据结构:树与图 第六章:树结构基础与二叉树 树是层次化数据的自然表示。本章首先定义树的基本术语:根、节点、子树、度数和深度。随后,聚焦于应用最为广泛的二叉树,包括其遍历方法:前序、中序和后序遍历,并对比递归和迭代实现的方式。 第七章:二叉搜索树(BST)与平衡 二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)的独特之处在于其有序性,使得查找操作效率显著提升。本章深入解析BST的插入、删除和查找算法。然而,BST的性能高度依赖于其平衡状态。为了应对最坏情况(即退化为链表),本章将引出平衡树的概念,作为后续高级主题的铺垫。 第八章:高效平衡树的实现:AVL与红黑树 本章是本书的难点与重点之一,专注于如何动态维护BST的平衡性。我们将详细剖析AVL树的旋转操作(LL, RR, LR, RL),理解其严格的高度平衡准则和维护成本。随后,我们将转向更实用的红黑树,探讨其五个平衡性质,以及在插入和删除过程中通过颜色翻转和旋转来保证对数时间复杂度的机制。 第九章:堆结构与优先队列 堆(Heap)是一种特殊的完全二叉树,非常适合实现优先队列。本章重点讨论最大堆和最小堆的构建,包括“上滤”(Heapify-up)和“下滤”(Heapify-down)操作。我们将展示如何利用堆高效地解决Top K问题,以及在排序算法——堆排序中的应用,其时间复杂度稳定在$O(N log N)$。 第十章:图论基础与表示法 图(Graph)是处理复杂关系网络的核心工具。本章定义图的基本元素(顶点和边),区分有向图与无向图、带权图与非带权图。我们将重点讲解图的两种主要存储表示法:邻接矩阵和邻接表,并分析它们在空间占用和遍历效率上的优劣权衡。 第十一章:图的遍历算法 高效地访问图中的所有节点是许多图算法的前提。本章详细介绍广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)。BFS侧重于层次性的探索,常用于寻找最短路径问题(非带权图);DFS则深入探索路径,是拓扑排序和连通分量检测的基础。 第十二章:图的最短路径问题 最短路径是图算法中最核心的应用之一。本章将分为三部分:首先,解决非负权图的单源最短路径问题——迪杰斯特拉(Dijkstra)算法,分析其使用优先队列优化的版本。其次,处理可能包含负权边的图——贝尔曼-福特(Bellman-Ford)算法,并阐述如何利用它检测负权环。最后,介绍所有顶点对之间的最短路径问题——弗洛伊德-沃夏尔(Floyd-Warshall)算法。 第三部分:高级主题与算法设计范式 第十三章:贪婪算法(Greedy Algorithms) 贪婪算法的设计哲学是每一步都做出当前看来最好的选择,而不考虑后续结果。本章将通过活动安排问题、霍夫曼编码(Huffman Coding)等经典案例,阐述贪婪选择性质和最优子结构的应用。同时,也会警示读者贪婪策略并非万能,并给出反例。 第十四章:动态规划(Dynamic Programming) 动态规划是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大技术。本章详细讲解如何识别DP问题,建立状态转移方程,并通过自底向上(Tabulation)和自顶向下(Memoization)两种方法实现。重点案例包括斐波那契数列的优化计算、背包问题(0/1 Knapsack)和最长公共子序列。 第十五章:回溯法与分支限界法 回溯法(Backtracking)常用于在解空间树中搜索所有可能的解。本章将分析其在八皇后问题、数独求解和排列组合生成中的应用。在此基础上,我们将引入分支限界法(Branch and Bound),这是一种用于优化搜索过程的剪枝技术,尤其在旅行商问题(TSP)的精确求解中发挥关键作用。 第十六章:排序算法的深入比较 本章对各种主流排序算法进行一次系统性的回顾与深度比较。我们将分析冒泡排序、选择排序和插入排序的$O(N^2)$复杂度,并深入探讨归并排序(Merge Sort)和快速排序(Quick Sort)的$O(N log N)$性能保证、枢轴选择策略以及它们在稳定性和空间效率上的差异。 结语 数据结构与算法的学习是一个持续迭代的过程。本书所提供的知识和工具,是成为一名优秀软件工程师的必备素养。掌握这些底层原理,将使您在面对任何新的编程挑战时,都能设计出优雅、高效的解决方案。

作者简介

目录信息

第一章 计算机基础
第二章 DOS操作系统
第三章 QBASIC语言基础知识
第四章 DOS上机部分
第五章 QBASIC程序修改
第六章 QBASIC程序设计
第七章 QBASIC笔试试题分析与练习题
第八章 上机考试分析与模拟练习题
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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当我试图从中寻找哪怕一丝与BASIC语法或者MS-DOS环境相关的只言片语时,我发现这本书的叙事逻辑是完全线性的、面向未来的。它聚焦于如何构建高度可维护、可扩展的微服务架构,从容器化部署策略到服务网格的流量控制,每一个章节都紧密围绕着当代云计算生态的痛点和解决方案。特别是关于分布式事务处理的那几节,作者采用了非常精妙的拜占庭容错算法的简化模型来进行阐述,配有大量流程图来展示状态机转换,逻辑清晰得令人叹服。但问题在于,这种“先进性”与书名形成了令人费解的张力。我完全没看到任何关于内存管理的概念是如何在早期BASIC环境下实现的讨论,也没有关于BASIC解释器工作原理的哪怕是概念性的描述。如果说这本书是一辆跑车,那么它的名字“QBASIC语言”就像是印在车身上的一个复古的花纹贴纸,完全不符合其内在的性能和结构。这让我对出版方的营销策略产生了深深的困惑,它似乎故意吸引了一批对怀旧感兴趣的读者,然后直接把他们扔进一个完全陌生的、关于现代系统工程的深水区。

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这本书拿到手的时候,我本来是冲着对早期编程语言的好奇心去的,毕竟“QBASIC”这个名字本身就带着一股浓厚的时代气息。我期望能从中找到一些关于那个年代微软系统底层逻辑的蛛丝马迹,哪怕是作为一种历史研究的资料也好。然而,当我翻开第一页,看到的却是一系列关于现代数据结构优化的深度探讨,大量的C++模板元编程技巧被详尽剖析,甚至连Rust语言的并发安全模型也被拿来与一些我完全不熟悉的学术概念进行对比。这简直让我怀疑是不是拿错了书,或者出版社在装帧时出现了某种极其离谱的错误。我记得有一章专门讲的是如何使用零开销抽象(Zero-Cost Abstractions)来提升大型企业级应用的性能基线,这内容深度,别说跟QBASIC这种基础解释型语言沾边了,它直接跨越到了我目前职业生涯可能需要数年积累才能理解的领域。整本书的论述风格非常严谨、学术化,充斥着复杂的数学符号和图论的引用,阅读起来像是在啃一本高阶计算机科学的教科书,而非一本追忆往昔编程岁月的怀旧读物。那种强烈的认知错位感,让我几乎想立刻把它合上,重新检查封面标签。

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这本书在图表的使用上,也完全偏离了我对任何有关基础编程语言教程的预期。里面充斥着大量关于图数据库(Graph Databases)查询语言(如Cypher)的示例代码和性能分析图表,展示了如何通过节点和边的关系来高效地解决复杂关联查询问题。这些图表清晰、专业,但与QBASIC的线性、顺序执行逻辑构成了鲜明的对立面。我本来期待看到的是简单的流程图,指导用户如何使用`IF...THEN...ELSE`或者如何定义一个简单的`FOR...NEXT`循环。然而,我看到的却是关于如何优化图的遍历算法,如何调整索引以避免深度递归导致的栈溢出。这种技术上的鸿沟,让我不得不怀疑,这本书的作者是否真的接触过QBASIC,或者仅仅是借用了这个名字来为他关于图论和大数据处理的专著做一种奇特的包装。如果作者真的想写QBASIC,这些复杂的图论知识只会是完全不必要的噪音。

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总而言之,这本书的阅读体验是充满“欺骗性”的愉悦。它成功地将我从一个相对轻松的怀旧情绪中拽了出来,投入到一场关于尖端软件架构和算法优化的密集训练中。尽管我没有找到任何我渴望了解的关于BASIC的细节——比如它如何处理浮点运算的精度问题,或者当时数组下标是从0还是从1开始的惯例——但我却意外地收获了一本关于构建现代高并发系统的优秀参考资料。书末的参考文献列表,几乎全部指向近五年内的顶级会议论文和主流技术公司的白皮书,没有一本是来自上世纪八九十年代的计算机期刊。因此,我可以断言,这本书的内容与书名所示的“QBASIC语言”本身,在实质内容上完全没有任何关联,它更像是一本披着复古外衣的、关于前沿分布式系统设计的手册。

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最让我感到啼笑皆非的是书中对“迭代开发”的描述方式。作者用了一种近乎于哲学思辨的方式来探讨敏捷方法论的局限性,并且提出了一个名为“自反性重构模型”的新范式。他花费了大量篇幅去论证,传统的需求驱动开发是如何在面对非线性演化需求时显得力不从心。我能想象,如果这本书里真的包含了QBASIC的内容,那描述的迭代可能就是“改一行代码,然后重新编译运行,看看是否能打印出‘Hello World’”。但这里描述的迭代,是关于跨职能团队如何通过内省机制来持续调整项目目标集,涉及大量的项目管理术语和心理学原理的交叉运用。阅读过程中,我脑海中浮现出的是那些在命令行窗口前敲击代码的简朴画面,而书中的内容,描绘的是一个充满Scrum Master、DevOps工程师和产品负责人的、高度复杂的现代软件工厂。这种反差实在太大了,就像是买了一包薯片,打开后里面装的却是精雕细琢的法式鹅肝酱。

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