具体描述
本书通过100个精选的例子讲解了利用Visual C++ NET进行应用程序开发的各个方面，涵盖了界面编程、图像和多媒体编程、对话框架与控件编程、文件与系统编程、线程操作与COM组件编程、网络和数据库编程、OpenGL编程、OLE和GDI+编程等方面的内容。选例经典而具有代表性，分析透彻，编程逻辑思路简练，具有很强的实用性、可操作性和参考价值。使用本书的最好方法是通过学习掌握实例中的技术和技巧，然后使用这些技术去尝试实现更复杂的功能，应用到更多的方面。
本书很适合VisualC++.NET 的初学者和中级程序员，也可作为计算机专业师生的自学、教学用书。本书所附光盘为全书所有实例的源代码。
《数据结构与算法的现代实践：从理论到高效实现》 内容提要： 本书深入探讨了数据结构与算法在现代软件开发中的核心地位与实际应用。它不仅系统性地梳理了经典的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树（二叉树、AVL树、红黑树）、图及其遍历算法，还聚焦于如何将这些理论知识高效地转化为可维护、高性能的实际代码。全书以一种实践驱动的方式组织内容，每一章节都通过具体的编程案例来阐释算法的内在逻辑、时间与空间复杂度分析，以及在真实场景中的优化策略。 第一部分：基础构建块与性能分析 本部分是理解后续复杂算法的基础。我们首先从严谨的角度回顾了计算复杂性理论，重点讲解了渐进记号（大O、Ω、Θ）的精确含义和应用，帮助读者建立正确的性能评估意识。 数组与内存布局： 深入讲解静态数组和动态数组（如`ArrayList`的底层实现）的内存分配与操作效率差异。讨论缓存局部性对数组操作性能的巨大影响。 线性结构的高级应用： 栈与队列的抽象及其在表达式求值、缓冲区管理中的应用。重点分析了双端队列（Deque）在滑动窗口算法中的关键作用。 链式结构精讲： 单向、双向及循环链表的实现细节。特别探讨了链表在实现LRU缓存策略时的优势，并对比了与哈希表结合的效率。 第二部分：树与搜索的艺术 树结构是处理层次数据和实现高效查找的关键。本部分侧重于平衡搜索树的内部机制及其在数据库索引和内存管理中的重要性。 二叉搜索树（BST）的局限与优化： 分析了标准BST在极端输入下的退化问题。 平衡树的深度剖析： 详细解析了AVL树的旋转操作（LL, RR, LR, RL）及其维护高度平衡的机制。随后，重点深入红黑树的五大性质、插入和删除操作中的颜色调整与再平衡过程，这部分内容包含了大量图示和代码注释，旨在让读者彻底掌握这种在标准库中应用极广的结构。 Trie（前缀树）的实战： 讲解Trie在字典存储、自动补全和IP路由表查找中的高效实现，并对比了其与哈希表的空间换时间策略。 堆结构与优先队列： 详细实现二叉堆（最大堆/最小堆），并展示如何利用堆结构实现Dijkstra算法和Prim算法中的高效查找最近邻居操作。 第三部分：图论的现代视角与应用 图算法是解决网络、依赖关系和路径规划问题的核心工具。本部分强调了图的抽象表示（邻接矩阵与邻接表）的选择对算法效率的影响。 图的遍历策略： 深度解析广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并结合实际案例（如迷宫求解、拓扑排序）来区分两者的应用场景。 最短路径算法的对比与选择： 详尽阐述了Dijkstra算法（适用于非负权边）和Bellman-Ford算法（处理负权边，并能检测负权环）。对于处理所有顶点对最短路径问题，我们将分析Floyd-Warshall算法的动态规划思想。 最小生成树（MST）： 完整实现Kruskal算法（基于并查集优化）和Prim算法，并对比它们在不同图密度下的性能表现。 网络流基础： 引入最大流/最小割的基本概念，并简要介绍Ford-Fulkerson方法的求解思路，为处理资源分配问题打下基础。 第四部分：高效算法设计范式 本部分聚焦于解决问题的通用设计模式，强调如何识别问题并选择最合适的范式。 分治法： 以快速排序（QuickSort）的随机化选择枢轴策略为例，讲解其如何提升平均性能，并对比合并排序（MergeSort）的稳定性。 动态规划（DP）： 系统的介绍DP的两个核心要素——最优子结构和重叠子问题。通过经典案例，如背包问题、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法，展示自底向上（Bottom-Up）和自顶向下（Top-Down，含备忘录）的实现技巧。 贪心算法的适用边界： 讲解贪心选择性质和最优子结构，并给出活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例，同时明确指出贪心算法失败的场景。 回溯与分支限界： 探讨这类算法在组合优化问题（如N皇后问题、旅行商问题TSP的近似解）中的应用，重点在于剪枝策略的有效性。 第五部分：高级主题与性能调优 本部分将理论与最新的编程实践相结合，关注工程实现中的性能瓶颈。 哈希表的终极优化： 深入研究哈希函数的设计原则，并对比链式法和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重哈希）的优缺点，特别关注二次探测中聚集现象的缓解。 空间换时间的权衡： 探讨位图（Bitmap）和布隆过滤器（Bloom Filter）在海量数据去重和成员测试中的应用，分析其误报率与空间效率的平衡点。 字符串匹配算法： 除了朴素匹配，本书将详尽实现KMP算法和Rabin-Karp算法，分析它们在文本处理中的实际提速效果。 本书特色： 1. 工程实现导向： 所有算法均采用现代、面向对象的编程范式进行实现，注重代码的清晰度、可读性和模块化。 2. 复杂度证明与实测对比： 对每个关键算法，不仅给出理论时间复杂度，还通过基准测试代码（Benchmark）展示其在不同规模输入下的实际运行差异。 3. 场景驱动教学： 避免纯粹的数学推导，而是将算法置于操作系统、数据库、网络等真实应用场景中，强化“为什么学”和“如何用”的连接。 4. 源码级透视： 揭示标准库（如STL或.NET Framework集合类）底层数据结构和算法是如何被实现和优化的。 目标读者： 本书适合有一定编程基础的软件工程师、计算机科学专业的学生，以及希望深入理解底层性能、提升代码质量和解决复杂计算问题的专业人士。掌握本书内容，读者将能够自信地设计和实现任何复杂软件系统的核心数据处理模块。
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