具体描述
《普通高等学校计算机教育规划教材•面向对象程序设计:Java语言》内容包括：Java语言概述、Java语言基础、流程控制语句、类与对象、常用系统类、异常处理、输入输出及文件操作、多线程、图形用户界面的设计与实现、Java的应用等11章。
好的，这是一份针对一本与“面向对象程序设计”主题无关的计算机类教材的详细简介，旨在详细描述其内容，同时避免提及您提供的书名或相关主题。 --- 《高级算法与数据结构实现》 书籍简介 本书是一本深入探讨计算机科学核心理论——高级算法与数据结构的高阶教材。全书旨在为具有扎实编程基础和一定离散数学背景的学生及专业人士，提供一个全面、严谨且富有实践指导性的知识体系。我们聚焦于算法的理论分析、复杂性评估以及在实际工程环境中的优化与应用。 全书共分为六大部分，涵盖了从基础到前沿的算法范畴，并辅以大量经典案例和代码实现。 第一部分：基础回顾与复杂度分析 本部分首先对算法分析的基础概念进行回顾，重点深化对时间复杂度和空间复杂度的理解。我们详细阐述了渐近分析（大O、Ω、Θ记法）的严格定义，并引入了更精细的摊还分析（Amortized Analysis）方法，用于评估那些具有不规则操作成本的动态数据结构（如动态数组、Fibonacci堆）。本章还包含对递归和动态规划问题中主定理的深入讲解，并演示了如何利用它来快速确定特定递归关系的复杂度。 第二部分：经典排序与搜索算法的深度优化 虽然排序和搜索是基础主题，但本部分着眼于它们的性能极限和工程实现细节。我们不仅复习了快速排序、归并排序，更着重分析了它们在不同数据分布下的性能波动。一个重要章节专门用于讨论外部排序（External Sorting），特别是针对数据量远超内存限制的场景，如如何设计高效的磁带合并排序策略。在搜索方面，我们详细剖析了平衡二叉搜索树（AVL、红黑树）的维护机制，并引入了B树和B+树的结构及其在数据库索引中的核心作用，强调其磁盘I/O效率的优势。 第三部分：图论算法的结构与应用 图论是算法设计中应用最广泛的领域之一。本部分系统地介绍了图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）及其对后续算法性能的影响。我们深入讲解了最短路径算法，包括Dijkstra算法的优化，以及Bellman-Ford算法在处理负权边时的机制和周期检测能力。 随后，重点转向了最大流与最小割问题。我们详细阐述了Ford-Fulkerson方法、Edmonds-Karp算法，并引入了更高性能的Dinic算法的原理与实现细节，展示了如何通过网络流模型解决匹配、分配等复杂问题。此外，拓扑排序、关键路径分析等在项目管理中的应用也被涵盖。 第四部分：动态规划的进阶模式与状态空间搜索 本部分将动态规划（DP）提升到更高抽象层次。我们不再局限于简单的背包问题或最长公共子序列，而是侧重于识别和构建DP的状态转移方程，尤其是在高维空间和带有复杂约束条件的问题中。 关键内容包括：插值DP（用于处理序列结构中的特定属性）、树形动态规划（Tree DP）的通用框架、以及如何利用记忆化搜索（Memoization）来平衡自顶向下和自底向上的实现风格。本章也讨论了DP在解决NP难问题（如旅行商问题TSP的精确解法）中的指数时间性能限制。 第五部分：贪心算法的正确性证明与局部最优性分析 贪心算法因其简洁高效而备受青睐，但其正确性并非总能显而易见。本部分强调了证明贪心选择性质（Greedy Choice Property）和最优子结构的关键步骤。我们通过经典的活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）的构造过程，展示了如何严谨地论证局部最优选择能导出全局最优解。对于那些看起来像贪心但实际上需要DP来解决的问题（如分数背包与0/1背包的区别），我们也进行了细致的对比分析。 第六部分：计算几何基础与高级数据结构 最后一部分涉及计算几何的基础算法和一些专用于空间处理的高级数据结构。我们介绍了点、线、面的基本操作，如向量叉积与点积在判断相对位置上的应用，凸包（Convex Hull）的Jarvis步进法和Graham扫描法的比较。 在数据结构方面，我们详细介绍了Trie树（前缀树）在字符串匹配与字典实现中的效率，以及Kd-Tree在多维空间数据组织和最近邻搜索中的应用框架。本书最后以对概率性数据结构（如Bloom Filter）的介绍作结，展示了如何在牺牲极小概率的准确性的前提下，换取极高的空间和时间效率。 本书特点： 理论深度与实践结合： 每个算法都配有严谨的数学证明和清晰的伪代码，同时提供主流语言（C++和Java）的关键实现示例。 面向优化： 强调性能瓶颈分析，引导读者从算法层面优化代码，而非仅依赖硬件提升。 结构化学习路径： 内容由浅入深，层层递进，适合作为高等院校计算机专业本科高年级或研究生阶段的教材及参考书。 通过学习本书，读者将能够熟练掌握解决复杂计算问题的核心工具集，为后续深入研究机器学习、高性能计算或系统架构打下坚实的基础。
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