大学计算机基础实验指导

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出版者:南京大学
作者:靳从
出品人:
页数:200
译者:
出版时间:2006-9
价格:22.00元
装帧:
isbn号码:9787305048470
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机基础
  • 大学教材
  • 实验指导
  • 高等教育
  • 计算机科学
  • 信息技术
  • 实践教学
  • 编程入门
  • 数据结构
  • 算法基础
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具体描述

本书是参照“大学计算机基础”课程教学大纲要求所编写的,该书分四部分共12单元,它从最基本的计算机硬件与软件开始,在介绍计算机的基本操作基础上,着重介绍了当前最常用的操作系统Windows XP、常用办公软件Office 2003以及计算机网络和多媒体技术。

《数据结构与算法解析》 本书深入探讨了计算机科学的核心领域——数据结构与算法。在信息化浪潮席卷全球的今天,高效地组织和处理数据,以及设计巧妙的计算方法,已成为构建复杂软件系统、优化程序性能的关键。本书旨在为读者提供扎实的基础理论知识和丰富的实践经验,帮助其深刻理解各类数据结构的特性、适用场景及其实现方式,并掌握常用的算法设计思想和分析技巧。 第一部分:数据结构基础 本部分将系统介绍各种基本数据结构。我们将从最基础的线性结构开始,详述数组的静态与动态特性,讲解链表的单向、双向及循环实现,并对比它们在插入、删除、查找等操作上的效率差异。随后,我们将转向非线性结构,详细剖析栈和队列的“先进后出”与“先进先出”原则,并展示它们在表达式求值、图的遍历等领域的应用。 树形结构是本部分的重点。我们不仅会讲解二叉树的定义、遍历(前序、中序、后序)及其在排序、搜索中的作用,还会深入探讨平衡二叉搜索树(如AVL树、红黑树)的设计理念和平衡机制,以保证查找效率的稳定性。对于更复杂的树结构,例如B树及其变种(B+树),本书也将进行详细介绍,阐明它们在文件系统和数据库索引中的关键作用。 图结构是另一个重要的研究对象。本书将介绍图的定义、表示方法(邻接矩阵、邻接表),并引出图的遍历算法,包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。这些算法不仅是理解图特性的基础,也是解决路径查找、连通性判断等问题的关键。 第二部分:算法设计与分析 本部分专注于算法的设计范式和性能评估。我们将首先介绍几种核心的算法设计思想。 分治法(Divide and Conquer): 详细讲解如何将复杂问题分解为规模更小的子问题,递归地解决子问题,然后将子问题的解合并,构成原问题的解。经典案例如归并排序(Merge Sort)和快速排序(Quick Sort)将被深入剖析,包括它们的实现细节、时间复杂度和空间复杂度分析。 动态规划(Dynamic Programming): 阐述如何通过构建递推关系,将问题分解为重叠的子问题,并存储子问题的解以避免重复计算。本书将通过实例,如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等,清晰地展示动态规划的应用过程,并引导读者进行最优解的推导。 贪心算法(Greedy Algorithms): 介绍贪心策略,即在每一步选择局部最优解,期望最终得到全局最优解。通过活动选择问题、霍夫曼编码等实例,分析贪心算法的适用条件和局限性。 回溯法(Backtracking): 讲解如何通过系统地搜索所有可能的解决方案,并在搜索过程中剪枝,以找到满足特定条件的解。全排列、N皇后问题等经典回溯问题将作为示例进行深入讲解。 除了算法设计思想,本书还将重点介绍算法的性能分析。我们将详细讲解时间复杂度和空间复杂度的概念,以及如何使用大O符号(O)、大Ω符号(Ω)和渐近紧确符号(Θ)来度量算法的效率。通过对不同算法的分析,帮助读者建立对算法性能的直观认识,并学会选择最优的算法来解决实际问题。 第三部分:高级主题与应用 为了使读者能够将所学知识应用于更广泛的领域,本书将在第三部分引入一些高级数据结构和算法,以及它们在实际应用中的体现。 散列表(Hash Tables): 深入讲解散列函数的原理、冲突解决方法(如链地址法、开放地址法)及其在快速查找、插入和删除操作中的应用。 堆(Heaps): 详细介绍最大堆和最小堆的结构特性,以及堆排序(Heap Sort)的实现。同时,本书也将探讨优先队列(Priority Queue)如何基于堆实现。 图算法进阶: 除了基本的图遍历,本书还将介绍最短路径算法(如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)和最小生成树算法(如Prim算法、Kruskal算法),并讲解它们在网络路由、资源分配等问题中的应用。 字符串匹配算法: 介绍KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法等高效的字符串匹配方法,分析其工作原理和性能优势。 计算几何初步: 简要介绍一些基本的计算几何概念和算法,如点积、叉积,以及它们在判断几何关系中的应用。 实践导向 本书在讲解理论知识的同时,高度重视实践能力的培养。每一章都配有精心设计的练习题,涵盖从基础概念的巩固到复杂问题的解决。此外,书中还穿插了大量算法实现的代码示例,使用通用的编程语言(如C++或Java),力求代码清晰、注释详尽,方便读者理解和模仿。通过动手实践,读者能够将抽象的算法概念转化为实际可运行的程序,加深对数据结构与算法的理解。 目标读者 本书适用于计算机科学与技术、软件工程、信息科学等相关专业的本科生和研究生,以及希望系统学习数据结构与算法的程序开发人员。通过本书的学习,读者将能够: 深刻理解各种数据结构的内部机制和特性。 熟练掌握常用算法的设计思路和实现技巧。 准确分析算法的时间复杂度和空间复杂度。 为后续深入学习操作系统、数据库、编译原理等专业课程打下坚实的基础。 提升解决复杂计算问题的能力,为未来的软件开发和技术创新做好准备。 《数据结构与算法解析》不仅是一本教材,更是一本指导读者探索计算机科学奥秘的旅程指南。我们相信,通过对书中内容的深入学习和实践,读者将能够构建更强大、更高效、更智能的软件系统。

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读后感

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用户评价

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内容编写的逻辑跳跃性实在太大了,阅读体验极差。有些知识点,比如变量的声明和类型转换,作者用了一整页的篇幅去解释,细致到令人发指的程度,恨不得把每个字符的ASCII码都列出来。但是到了更复杂、更需要精细逻辑铺垫的部分,比如指针的理解或者内存的分配,却突然提纲挈领地几句话带过,假设读者已经完全掌握了前置知识。这种忽快忽慢的讲解节奏,对于不同学习进度的读者都是一种折磨。对于基础薄弱的同学,关键难点部分一带而过简直是致命的打击;而对于学习能力强的同学,前面冗余的细节又浪费了大量时间。教材的编撰应该遵循难度递增的平滑曲线,而不是这种忽高忽低的“过山车”式体验,这极大地影响了学习的连贯性和效率。

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本书在术语定义上显得不够严谨和统一,这在需要精确表达的理工科教材中是不可原谅的疏忽。同一个概念,在不同的章节中,可能会出现两种或三种不同的中文表述,甚至有时还会混用英文缩写和全称,而没有明确指出它们是等价的。比如,某处用“字节点”,另一处又用“数据单元格”来描述同一个存储结构中的基本元素,这对于需要建立精确知识体系的初学者来说,无疑会造成巨大的混淆,迫使他们不得不花时间去猜测作者到底想表达哪个意思。在基础学科的学习中,概念的唯一性和稳定性是基石,任何语义上的模糊都可能导致后续理解的偏差。这种低级的文本错误,暴露了该书在审校和编辑环节的草率,严重损害了其作为权威参考资料的可信度。

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这本书的案例选取非常陈旧,完全脱离了当前的技术前沿和实际应用场景。翻开目录,里面介绍的软件工具和编程环境,很多在当前主流行业中早已被更高效、更现代化的工具所取代。比如,关于文件操作的部分,还在着重讲解那些现在看来效率低下的命令行操作,而对于现代操作系统中更常用的图形界面API或者更高级的脚本语言的应用,却鲜有提及。这就好比拿着一本十年前的菜谱来教人做分子料理,理论上食材是通的,但操作方法和效率却完全跟不上时代。对于希望通过这本书学习到能直接投入实践技能的读者来说,这本书提供的知识体系缺乏“时效性”。我理解“基础”的重要性,但“基础”不应该等同于“过时”。计算机科学日新月异,教材内容的更新速度至少要跟上主流教学要求的步伐,而不是固守在某个时间点上的知识点,让人有种被时代抛弃的错觉。

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这本书的排版设计简直是场灾难,封面用那种廉价的、反光的纸张印刷,拿到手里就感觉掉档次。内页的字体选择也让人摸不着头脑,一会儿是宋体,一会儿又跳到微软雅黑,而且行距和字间距毫无章法,读起来眼睛非常费劲。更别提那些图例和代码块的格式了,简直是排版界的“抽象派艺术”。很多关键概念的解释,明明有更清晰、更简洁的图示可以辅助理解,偏偏给了一堆密密麻麻的文字堆砌,让人抓不住重点。比如讲到数据结构那一章,本该用流程图清晰展示算法执行步骤的地方,硬是塞进去一长串的伪代码,看着就头疼。感觉作者在内容编写上花费了心思,但在最终的呈现和用户体验上,完全是放飞自我,缺乏最基本的编辑规范意识。对于初次接触这门学科的学生来说,光是阅读体验就能劝退一大半人。希望未来的再版能重视一下视觉传达和排版美学,毕竟知识的载体也承载着学习的效率和心情。

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这本书的理论深度与实践操作之间的衔接做得非常生硬和突兀。前半部分理论概念的讲解,内容详实,公式推导也算严谨,看得出作者在理论构建上下了功夫。然而,一旦进入实验指导环节,画风骤变,变成了简单粗暴的“照着做”指令集,缺乏对操作背后原理的深入挖掘和引导。例如,讲了循环结构之后,实验要求学生写一个计算斐波那契数列的程序,但对如何优化递归调用效率、或者如何将其转化为迭代结构的思维过程,书中几乎没有给出任何启发性的引导或讨论。这种割裂感使得学生很容易变成只会敲代码的机器,而无法真正理解为什么这么做,以及有没有更好的替代方案。优秀的实验指导书,应该像一位耐心的导师,在理论和实践的桥梁上,一步步带领学生思考,而不是直接扔下一堆生硬的步骤让他们盲从。

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