具体描述
由潘地林主编的《Visual Basic程序设计实训与考试指导》是针对高等
学校“Visual Basic程序设计”课程编写的辅助性实训教材。全书共分三部
分：上机实训、习题解答、考试指导与试题库练习系统。
在本书配套光盘中包括了上机实训部分的全部源代码、机试模拟练习系
统和试题库练习系统，以方便读者练习和上机操作。试题库中共收集了近
l000道试题，涵盖了Visual Basic程序设计的主要知识点，既可固定组卷，
又可随机组卷，如能反复练习并掌握，可基本满足全国计算机等级考试或各
省市组织的计算机水平考试的需要。多年的实践证明，试题库练习系统对教
学具有很高的参考价值。
《Visual Basic程序设计实训与考试指导》既可作为高等学校“Visual
Basic程序设计”课程的实训教材，也可作为各类计算机水平考试的辅助教
材。
揭秘算法的奥秘：一场思维的冒险 在浩瀚的计算机科学领域，算法犹如指引前行的罗盘，是解决问题、实现效率的基石。本书并非关于特定编程语言的技巧罗列，而是带领读者深入探索算法世界的本质，理解其背后的逻辑与思想。它是一扇通往计算思维的窗口，开启一场关于抽象、优化与创造的思维冒险。 从问题到解决方案的艺术 算法的诞生，源于对现实世界中各种问题的深刻洞察与抽象。从简单的排序、查找，到复杂的最优化问题，每一个算法都是对特定挑战的精妙回应。本书将从问题的本质出发，引导读者学会如何将复杂的问题分解为更小的、可管理的子问题，并为这些子问题设计出高效的解决方案。我们将探讨如何用严谨的数学语言来描述问题的约束条件与目标，如何将模糊的场景转化为清晰的模型，从而为算法的设计奠定坚实的基础。 算法设计范式的深度解析 算法的设计并非一蹴而就，而是依赖于一系列成熟且富有洞察力的设计范式。本书将详细剖析这些经典范式，包括： 分治法 (Divide and Conquer): 学习如何将一个大问题分解成若干个规模更小的相似子问题，分别解决后再将它们的解合并起来，形成原问题的解。我们将通过经典案例，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），来理解分治法的强大威力。 动态规划 (Dynamic Programming): 揭示动态规划的核心思想——“最优子结构”和“重叠子问题”。本书将引导读者如何通过构建递推关系，利用备忘录或表格来存储中间结果，避免重复计算，从而高效地解决具有最优性质的问题。我们将深入分析背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence）等典型应用。 贪心算法 (Greedy Algorithms): 探索贪心算法的直观魅力，即在每一步选择当前看起来最优的解，寄希望于最终能得到全局最优解。我们将讨论贪心算法适用的条件，并分析其在活动选择问题（Activity Selection Problem）、霍夫曼编码（Huffman Coding）等场景中的应用。 回溯法 (Backtracking): 学习如何通过系统地搜索所有可能的解决方案，并在发现某条路径不可能导出有效解时及时“回溯”，从而避免不必要的搜索。本书将以八皇后问题（Eight Queens Puzzle）、数独求解等经典回溯问题为例，阐释其搜索策略与剪枝技巧。 分支限界法 (Branch and Bound): 结合回溯法的思想，引入“限界”的概念，进一步优化搜索过程。我们将探讨如何为待搜索的解空间建立上下界，并通过剪枝策略来排除那些不可能产生最优解的分支，从而加速求解过程。 数据结构：算法的忠实伙伴 算法的效率很大程度上取决于其所依赖的数据结构。本书将深入探讨各种基本和高级数据结构，并分析它们与不同算法之间的协同作用： 线性结构: 深入理解数组（Array）、链表（Linked List）、栈（Stack）和队列（Queue）的特性，以及它们在算法实现中的基础作用。 树形结构: 探索二叉树（Binary Tree）、二叉搜索树（Binary Search Tree）、平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）、堆（Heap）等结构，理解它们在数据组织、高效查找和排序中的优势。 图结构: 学习图（Graph）的概念，包括邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的表示方法，为后续的图算法打下基础。 哈希表 (Hash Table): 揭示哈希表如何通过散列函数实现近乎O(1)的平均查找时间，理解其在快速检索和存储中的重要性。 高级数据结构: 简要介绍一些更复杂的数据结构，如Trie树（前缀树）、并查集（Disjoint Set Union）等，展示它们在特定问题上的独特解决方案。 算法分析：量化效率的尺度 理解算法的效率是评价其优劣的关键。本书将带领读者掌握算法分析的基本方法： 时间复杂度 (Time Complexity): 学习如何使用大O记号（Big O notation）来描述算法执行时间的增长趋势，理解常数时间O(1)、对数时间O(log n)、线性时间O(n)、线性对数时间O(n log n)、平方时间O(n^2)等概念。我们将分析不同算法在不同输入规模下的性能表现。 空间复杂度 (Space Complexity): 学习如何分析算法所需的额外存储空间，理解其对内存消耗的影响。 渐进分析 (Asymptotic Analysis): 掌握在输入规模趋于无穷大时，对算法性能进行近似分析的方法，从而聚焦算法的核心效率。 经典算法的深度剖析与实践 本书将精选一系列经典的算法，并对其进行深入剖析： 排序算法: 除了前文提到的归并排序和快速排序，还将深入分析冒泡排序（Bubble Sort）、插入排序（Insertion Sort）、选择排序（Selection Sort）、堆排序（Heap Sort）等，比较它们的稳定性、时间空间复杂度以及适用场景。 查找算法: 除了二分查找（Binary Search），还将探讨线性查找（Linear Search）以及在散列表、树形结构中的查找方法。 图算法: 遍历算法: 深入理解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理及其应用，如连通性判断、最短路径初步探索等。 最短路径算法: 详细讲解Dijkstra算法（单源最短路径）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径），分析其贪心与动态规划思想的结合。 最小生成树算法: 阐述Prim算法和Kruskal算法，理解它们如何构建连接图中所有顶点的最小权重的边集合。 拓扑排序 (Topological Sort): 学习如何对有向无环图（DAG）的顶点进行排序，使其满足从前驱到后继的顺序，并在项目调度、课程安排等问题中找到应用。 字符串匹配算法: 探索朴素的字符串匹配方法，并深入介绍KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）等高效算法，理解其如何通过预处理模式串来避免不必要的比较，从而大幅提升匹配效率。 数论与组合算法: 引入一些基础的数论概念，如最大公约数（GCD）、模运算，并探讨与之相关的算法，如欧几里得算法。同时，也将触及组合问题，如排列组合的生成与计数。 算法的应用领域与前沿展望 算法并非仅仅是理论上的模型，它们是现代科技的驱动力。本书将拓展读者的视野，展示算法在各个领域的广泛应用： 人工智能与机器学习: 探索算法在模式识别、数据挖掘、推荐系统、自然语言处理等领域的关键作用，理解深度学习等前沿技术背后的算法原理。 大数据处理: 学习如何运用算法来处理海量数据，如分布式计算框架中的算法优化，流式数据的实时分析等。 计算几何: 了解算法如何在几何空间中解决点、线、面等图形的计算问题，如凸包（Convex Hull）的求解。 密码学: 简要介绍算法在加密、解密、数字签名等安全机制中的应用。 优化问题: 探讨算法如何解决各种实际的优化问题，如路径规划、资源分配、调度问题等。 思维的训练场，逻辑的磨砺石 本书的最终目标，并非仅仅是教会读者记住一套套算法的步骤，而是要培养读者一种严谨的、逻辑性的思维方式。我们将鼓励读者： 理解问题的本质: 学会从纷繁的现象中提炼出问题的核心，用抽象的语言来描述它。 设计优雅的解决方案: 培养从多种可能性中选择最高效、最简洁的算法的能力。 分析与评估: 掌握量化算法性能的方法，能够客观地评价不同算法的优劣。 创新与实践: 激发读者在理解现有算法的基础上，尝试解决新的问题，甚至设计出更优的算法。 本书适合所有对计算机科学感兴趣的读者，无论您是否具有深厚的编程背景。它是一次挑战思维极限的旅程，一次发掘内在逻辑之美的探索。通过本书，您将不仅掌握解决问题的强大工具，更能培养受益终生的计算思维能力，为未来在计算机科学及相关领域的深入学习和创新奠定坚实的基础。
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