具体描述
C++语言是一门完全面向对象的程序设计语言，是高校广泛使用的程序设计教学语言之一。本书从教学实践全程的角度对C++进行了全面阐述。全书共分13章，全面讲解面向对象的程序设计概念、C++的数据类型和表达式、C++的程序设计语句、C++的数组与指针及函数、类、对象、继承、多态性等程序设计的基本要素。本书的重点是C++的面向对象语言成分，详细深入地探讨类与对象、继承与派生类、多态性与虚函数、模板等的概念及其C++语言的实现。本书的最后一章还给出了常用数据结构的C++实现。
本书从教学实践的角度出发，立足于提高学生的程序设计应用能力，全书理论分析透彻严谨，实例丰富生动，内容由浅入深，能快速引导学生进入C++编程世界。本书可作为理工科各专业和信息技术类大专的程序设计教材，也可作为广大希望掌握C++编程的程序设计人员的参考用书。
随书附赠CD光盘1张！
图书简介：深入探索现代数据结构与算法的基石 书名： 《数据结构与算法：原理与实践》 目标读者： 计算机科学、软件工程专业的学生，希望系统性掌握数据结构与算法核心知识的初级及中级程序员，以及准备技术面试的专业人士。 内容概述： 本书旨在提供一个全面、深入且实用的数据结构与算法学习指南。我们摒弃了传统教材中过于理论化和抽象的叙述方式，转而聚焦于算法背后的核心思想、设计模式以及它们在实际工程问题中的应用。本书不仅教授“如何实现”特定的数据结构或算法，更重要的是解释“为什么”要选择特定的结构或算法，以及在不同场景下它们的时间和空间复杂度权衡。 第一部分：基础构建——计算思维的奠基石 本部分为后续复杂内容的学习打下坚实的基础，侧重于理解程序性能的量化标准和基础数据组织形式。 第一章：算法分析与性能度量 本章详细介绍了评估算法效率的理论工具。我们从最基本的计算模型入手，深入讲解大O、Ω、Θ符号的精确含义及其在描述最坏、最好和平均情况下的重要性。通过大量的实例，读者将学会如何手工分析递归和非递归算法的时间复杂度。此外，我们还将探讨空间复杂度的考量，并引入摊还分析（Amortized Analysis）的概念，用于分析那些操作成本不均衡但整体表现平稳的数据结构（如动态数组的扩容操作）。性能优化不仅仅是减少代码行数，更是对计算资源的精确理解。 第二章：线性结构精讲 本章聚焦于最常见且应用广泛的线性数据结构。 数组与向量： 深入讨论底层内存布局对访问速度的影响，并详细剖析动态数组（如C++中的`std::vector`）的动态内存管理机制。 链表家族： 区分单向、双向和循环链表的适用场景。重点分析在节点插入和删除操作中，链表相较于数组的优势与劣势。 栈（Stack）： 以LIFO（后进先出）为核心，探讨其在函数调用栈、表达式求值（中缀转后缀/前缀）中的关键作用。 队列（Queue）： 深入理解FIFO（先进先出）原理，并讲解循环队列的实现技巧，以及在模拟系统（如银行排队）中的应用。 第二部分：非线性结构的深度挖掘 本部分将读者带入更复杂的非线性数据组织形式，这些结构是处理复杂关系和高效检索的关键。 第三章：树结构与层次化数据 树是信息组织的核心。本章将系统地介绍各类树结构： 基本树结构： 二叉树、满二叉树、完全二叉树的定义与性质。重点讲解树的遍历方法（前序、中序、后序、层序），并展示它们在解析和表达结构化数据中的应用。 二叉搜索树（BST）： 探讨其查找、插入和删除的O(log N)平均性能。同时，深入分析最坏情况（链表化）的风险。 平衡搜索树（AVL与红黑树）： 详细解析自平衡机制——旋转操作（单旋与双旋）。红黑树的严格约束如何保证了任何操作的对数时间复杂度，这使其成为现代标准库实现（如`std::map`和`std::set`）的首选。 第四章：堆与优先队列 堆结构是实现高效优先级的核心。本章侧重于二叉堆的构建和操作。 最大堆与最小堆： 讲解“堆化”（Heapify）过程，以及如何利用上滤（Sift-Up）和下滤（Sift-Down）操作来维护堆的性质。 优先队列的应用： 演示堆在Dijkstra最短路径算法、Prim最小生成树算法以及Huffman编码中的不可替代性。 第五章：散列表（哈希表）的艺术 散列表提供了近乎O(1)的平均查找速度，是高性能系统的基石。 散列函数设计： 讨论优秀散列函数的特性，包括均匀分布和雪崩效应。分析模运算、乘法法的优劣。 冲突处理策略： 详尽对比链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Linear Probing, Quadratic Probing, Double Hashing）的实际性能差异和内存开销。 负载因子与动态重哈希： 解释何时需要进行扩容和重哈希操作，以及如何平滑过渡以保持性能稳定。 第三部分：高级算法范式与图论 本部分将理论知识升华为解决复杂计算问题的强大工具，重点介绍图论和核心算法设计范式。 第六章：图论基础与遍历 图是描述网络和关系的最佳模型。 图的表示： 对比邻接矩阵与邻接表（尤其是有权图和稀疏图），分析其在空间和时间上的取舍。 深度优先搜索（DFS）： 探讨其在拓扑排序、查找连通分量、检测环路中的应用。 广度优先搜索（BFS）： 讲解其在无权图中的最短路径查找、网络爬虫的层次遍历中的核心地位。 第七章：经典图算法的实现与优化 本章深入探讨解决实际网络问题的关键算法： 最短路径问题： 完整实现并对比Bellman-Ford算法（处理负权边）和Dijkstra算法（基于优先队列的优化版）。 最小生成树（MST）： 详细推导Kruskal算法（基于并查集优化）和Prim算法（基于堆优化）的实现细节。 拓扑排序： 结合Kahn算法（基于入度）和DFS的应用，解决任务调度依赖问题。 第八章：核心算法设计范式 本章着重于提升读者的抽象思维能力，掌握解决问题的通用方法论。 分治法（Divide and Conquer）： 以快速排序和归并排序为例，讲解如何将问题分解、解决子问题并合并结果。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 分析活动选择问题、霍夫曼编码等，并强调贪心策略必须具备最优子结构和贪心选择性质才能保证全局最优。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是本章的重点。通过矩阵链乘法、最长公共子序列、背包问题等经典案例，系统讲解记忆化搜索（自顶向下）和表格填充（自底向上）的实现技巧，并训练读者识别重叠子问题和最优子结构。 第九章：搜索与回溯 回溯法： 将其视为系统化的暴力搜索，讲解如何利用剪枝技术（Pruning）来大幅提高效率。重点解决N皇后问题、数独求解等组合爆炸问题。 分支限界法（Branch and Bound）： 作为回溯法的进阶，引入界限函数来提前排除不可能达到最优解的分支，常用于旅行商问题（TSP）的求解。 总结与展望： 本书的每一章节都配备了大量的伪代码和主流编程语言的实现示例（注重清晰度和效率的考量），旨在帮助读者将理论知识无缝迁移到实际项目开发中。通过阅读本书，读者不仅能熟练运用现成的数据结构，更能具备分析新问题、设计定制化高效解决方案的扎实功底。掌握了这些基石，任何复杂的软件系统和高性能计算挑战都将迎刃而解。
作者简介
目录信息
第一章 C++语言概述
第二章 C++语言基础
第三者 C++语言的语句
第四章 C++语言的复合数据类型
第五章 C++的函数
第六章 C++的类与对象
第七章 类的继承
第八章 运算符的重载
第九章 虚函数和多态性
第十章 C++的输入和输出流
第十一章 C++的模板
第十二章 C++的异常处理
第十三章 常用数据结构的C++实现
· · · · · · (收起)
第二章 C++语言基础
第三者 C++语言的语句
第四章 C++语言的复合数据类型
第五章 C++的函数
第六章 C++的类与对象
第七章 类的继承
第八章 运算符的重载
第九章 虚函数和多态性
第十章 C++的输入和输出流
第十一章 C++的模板
第十二章 C++的异常处理
第十三章 常用数据结构的C++实现
· · · · · · (收起)
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