具体描述
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材·程序设计基础与数据结构》包括程序设计基础与数据结构两部分内容。在程序设计基础部分，讲述了C语言程序设计方法，主要包括：函数与数组、指针与结构体、文件、大型程序的设计与调试等内容。在数据结构部分，介绍了线性结构、数和二叉树、排序、查找/检索、文件组织等内容。
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材·程序设计基础与数据结构》注重理论联系实际，概念清晰，论述严谨，通俗易懂。
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材·程序设计基础与数据结构》可作为信息管理与信息系统专业或计算机类相关专业的本科或专科教材，也可供变成爱好者学习参考。
《计算思维与抽象建模》 —— 洞察复杂性，构建高效数字世界的基石 引言：数字时代的底层逻辑 在信息技术飞速发展的今天，我们被数据、算法和复杂的系统所包围。然而，驱动这些奇迹背后的核心能力，并非单纯掌握某种编程语言的语法，而是构建在一种更为基础和普适的能力之上：计算思维（Computational Thinking）。 《计算思维与抽象建模》旨在为读者提供一个坚实的理论框架和实践工具集，用以应对日益增长的复杂性挑战。本书摒弃了对特定编程范式的纠缠，转而聚焦于如何像计算机科学家一样思考，将现实世界中的问题转化为可计算、可求解的数学模型与逻辑结构。我们相信，理解“如何解决问题”比“用什么工具解决问题”更为关键。 本书是为那些渴望深入理解软件、系统乃至整个信息世界运作机制的工程师、分析师、研究人员以及高阶学生所准备的进阶读物。它不仅是技能的传授，更是思维方式的重塑。 --- 第一部分：计算思维的基石与心智模型 本部分将计算思维解构为四个核心支柱，并探讨如何将其内化为解决问题的本能反应。 第一章：计算思维的本质——从混沌到有序 本章深入剖析计算思维的哲学根源，将其定义为一种超越计算机科学范畴的、解决问题的通用方法论。我们将探讨其与数学逻辑、系统理论之间的内在联系。 1.1 问题的分解与模式识别： 学习如何将庞大而模糊的问题，拆解为一系列相互独立且可管理的子问题。重点分析如何识别重复出现的结构和相似的解决方案模式，避免“重复造轮子”。 1.2 抽象的艺术： 抽象是计算思维的灵魂。本章详细阐述了不同层次的抽象技术，从数据抽象（关注“是什么”而非“如何存储”）到过程抽象（关注“做什么”而非“如何执行”）。讨论如何有效地忽略不相关的信息，聚焦于问题的核心约束与目标。 1.3 算法思维的预备： 在接触具体算法之前，我们先探讨对“步骤性”的理解。如何清晰、无歧义地描述一个过程，这是后续所有自动化实现的前提。引入图灵机概念的非技术性阐述，强调计算的边界与可能性。 第二章：逻辑推理与形式化表达 高效的建模必须基于严密的逻辑。本章侧重于将自然语言的模糊性转化为机器可处理的精确形式。 2.1 命题逻辑与一阶逻辑回顾： 简要回顾形式逻辑的基础，重点在于识别蕴含关系、量词的使用及其在需求分析中的作用。 2.2 不变量与循环的构造： 探究循环和迭代结构的正确性证明基础——不变量。如何通过定义一个在每次迭代中保持不变的性质，来保证算法最终能达到预期状态。 2.3 状态机基础： 介绍有限状态自动机（FSA）作为描述系统行为和交互的基本工具。通过实际案例（如协议解析、用户界面流程）演示状态转移图的绘制与分析。 --- 第二部分：抽象建模的数学工具箱 构建准确的模型，需要运用一系列强大的数学工具来描述系统的结构和行为。本部分聚焦于这些核心的建模范式。 第三章：图论——关系网络的描述语言 图论是描述网络化、关联性系统的通用语言。本书将其作为理解复杂系统结构的首选工具。 3.1 图的基本结构与表示： 深度探讨邻接矩阵、邻接表等表示方式的优劣，以及它们对后续算法性能的影响。 3.2 遍历策略的差异化应用： 区别深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）在不同应用场景（如迷宫求解、拓扑排序）中的适用性，以及它们背后的搜索深度与广度权衡。 3.3 路径优化与网络流入门： 介绍最短路径问题（如Dijkstra算法的思想基础，而非具体实现细节）及其在资源分配中的应用模型。简要引入最大流最小割的概念，作为资源约束建模的初步接触。 第四章：树结构——层次化与分治的载体 树结构是管理层级关系和实现高效查找的理想模型。本章侧重于树的性质及其在组织信息方面的应用。 4.1 二叉搜索树（BST）的理论平衡： 分析BST的理想结构，探讨为什么需要引入平衡概念（如红黑树的抽象概念，不涉及具体旋转操作的实现细节），以对抗最坏情况的性能退化。 4.2 树在递归结构中的体现： 如何利用树结构来自然地表达递归定义的问题，如表达式解析和文件系统组织。 4.3 堆（Heap）的组织原则： 关注堆的“优先序”特性，而非其数组实现。理解堆如何高效地维护集合中的最大或最小值，这对于事件驱动系统至关重要。 第五章：面向过程的建模——流程与转换 本章关注于如何描述系统的动态行为和数据流动的过程。 5.1 数据流图（DFD）的构建： 学习如何使用DFD来可视化信息在不同处理单元间的流动和转换过程，适用于需求分析阶段。 5.2 并发与同步的抽象描述： 引入信号量、管程等概念的抽象模型，用于描述多个并行进程对共享资源的访问冲突，重点在于识别和预防死锁的结构性条件。 5.3 递归思维的深化： 重新审视递归，强调其与分治策略的紧密关系。通过对分治思想的探讨，理解如何将大规模问题分解，并利用子问题的解高效地构建原问题的解。 --- 第三部分：性能评估与模型选择的智慧 一个好的模型不仅要正确，还需高效。本部分将性能分析提升到模型选择的层面。 第六章：时间复杂度的定性分析 本章旨在建立对算法资源消耗的直觉认识，使读者能够快速评估不同模型在规模扩大时的表现。 6.1 渐近分析的意义： 解释$O$、$ Omega $、$ Theta $符号代表的真正含义——关注增长率而非具体机器时间。 6.2 常见增长率的对比与直觉： 系统对比线性、对数、多项式、指数等增长率的差异。通过“规模扩大1000倍，时间会如何变化”的场景分析，建立对效率差异的深刻理解。 6.3 空间复杂度的考量： 讨论内存消耗作为与时间同等重要的资源限制。分析某些模型（如基于表的查找结构）如何在时间和空间之间进行权衡。 第七章：选择最佳抽象的决策艺术 本章是全书的收官之作，强调将前述理论知识应用于实际决策的能力。 7.1 约束驱动的模型选择： 讨论不同的现实约束（如实时性要求、数据稀疏性、内存预算）如何反向指导我们选择最优的抽象模型（是选择图模型还是树模型？是选择迭代还是递归？）。 7.2 模型的局限性与鲁棒性设计： 认识到任何模型都是对现实的简化。探讨如何通过增加“边界条件处理”和“异常状态捕获”来增强抽象模型的鲁棒性，使其在面对现实世界的“噪声”时仍能保持其预测能力。 7.3 知识迁移：从模型到实现： 最后，讨论如何将这些纯粹的、数学化的抽象模型，高效、准确地转化为可执行的代码结构，强调在翻译过程中保持模型核心思想的完整性。 --- 结语：超越工具，掌握思维 《计算思维与抽象建模》提供了一套永不过时的思维武器。掌握这些原理，意味着无论未来技术栈如何演变，您都将具备洞察复杂系统、构建优雅解决方案的底层能力。本书的目标是培养出能够定义问题、设计蓝图，而非仅仅是执行指令的数字世界的构建者。
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