具体描述
《计算机应用基础与上机指导(第2版)》根据教育部最新颁布的中等职业学校“计算机应用基础”教学大纲编写，全书分为两篇。基础知识篇全面系统地介绍了计算机基础知识、Windows XP操作系统、因特网应用、文字处理软件Word 2003应用、电子表格处理软件Excel 2003应用、多媒体软件应用和演示文稿软件PowerPoint 2003应用。职业实训篇着重解决与基础知识篇知识相关的应用问题，包括文字录入训练、个人计算机组装、办公室网络组建、宣传手册制作、统计报表制作、电子相册制作、DV制作、演示文稿制作和个人网络空间构建。
《计算机应用基础与上机指导(第2版)》内容充实、条理清晰、通俗易懂、讲练结合。适用于各类中等职业学校计算机应用基础课程的教学；也可作为其他学习计算机应用基础知识人员的参考书。
《算法导论：原理、设计与实践》 内容概要： 本书旨在为读者提供计算机科学领域核心——算法的全面、深入且实用的理解。我们不仅关注经典算法的理论基础与数学证明，更强调算法在现代计算环境中的实际应用、性能分析以及优化策略。全书结构严谨，内容涵盖了从基础数据结构到前沿复杂算法的广泛领域，力求成为一本兼具学术深度与工程实践价值的参考巨著。 第一部分：基础结构与初步分析 本部分为后续深入学习奠定坚实的基础。 第1章：算法的本质与度量 本章首先界定“算法”的正式定义，阐述其在计算过程中的核心地位。详细讨论了算法的正确性、效率和可行性等关键属性。重点剖析了渐近分析法，包括大O记号（$O$）、小o记号（$o$）、大Ω记号（$Omega$）和细微记号（$Theta$）的精确数学含义及其在描述时间复杂度和空间复杂度中的应用。我们使用递归树法、主定理（Master Theorem）等工具，系统地分析了常见的递归算法的复杂度。此外，还探讨了最好、最坏和平均情况下的性能分析差异。 第2章：线性数据结构详解 本章深入研究了最常用且基础的线性数据结构。 数组（Arrays）： 静态与动态数组的内存布局、访问效率分析，以及分片（Slicing）操作的底层实现。 链表（Linked Lists）： 单向、双向及循环链表的实现细节、插入与删除操作的常数时间优势分析，并对比了其与数组在内存连续性上的差异。 栈（Stacks）： 遵循“后进先出”（LIFO）原则的应用，包括表达式求值（中缀转后缀/前缀）和递归调用的隐式实现。 队列（Queues）： 遵循“先进先出”（FIFO）原则的应用，包括广度优先搜索（BFS）的结构基础，以及循环队列的优化实现。 第3章：递归与分治策略 递归是算法设计中的强大工具。本章详细阐述了设计递归算法的思维模式。 分治法（Divide and Conquer）： 详细拆解了该范式的三个步骤：分解、解决和合并。 归并排序（Merge Sort）： 作为一个完美的稳定排序算法范例，对其内存开销和时间复杂度进行了详尽推导。 快速排序（Quick Sort）： 深入分析了主元（Pivot）选择的重要性，探讨了随机化快速排序以避免最坏情况（$O(n^2)$）的策略，并对比了 Hoare 分区和 Lomuto 分区的实际性能差异。 第二部分：高效排序与搜索算法 本部分聚焦于如何高效地组织和查找数据。 第4章：基于比较的排序进阶 超越分治，探索其他高效排序方法。 堆排序（Heap Sort）： 详细介绍了二叉堆（Max-Heap/Min-Heap）的构建过程（Floyd's 线性时间构建法）和 $Heapify$ 操作，证明了其 $O(n log n)$ 的时间复杂度。 堆的应用： 利用堆实现优先队列（Priority Queue）及其在任务调度中的应用。 非比较排序： 探讨在特定数据约束下更快的排序方法，如计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）和桶排序（Bucket Sort），分析其线性时间复杂度成立的条件。 第5章：搜索与图的遍历 本章覆盖了数据查找的经典技术。 二分查找（Binary Search）： 在有序数组上的应用，包括迭代和递归实现，以及其在查找边界时的变体（如查找第一个大于等于目标值的元素）。 图的表示法： 邻接矩阵与邻接表（及其带权重的变体）的优缺点比较与内存占用分析。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的算法框架、实现细节（使用栈和队列），以及在连通性、拓扑排序中的应用。 第三部分：面向优化与资源受限的算法设计 本部分引入了解决资源优化问题的核心设计范式。 第6章：贪心算法（Greedy Algorithms） 贪心算法侧重于每一步都做出局部最优选择。 局部最优与全局最优： 详细讨论了贪心算法必须满足的两个关键性质：贪心选择性质和最优子结构。 经典应用： 活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）的构造过程及其在数据压缩中的效率，以及最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）的初步探讨。 第7章：动态规划（Dynamic Programming, DP） 处理具有重叠子问题和最优子结构特性的复杂问题。 DP 原理： 阐述自顶向下（带记忆化）和自底向上（迭代）两种实现方式的区别与联系。 核心案例分析： 斐波那契数列的效率提升、矩阵链乘法（Matrix-Chain Multiplication）的最优括号化问题、最长公共子序列（LCS）的构造与应用。 背包问题： 0/1 背包问题的状态转移方程及其伪多项式时间复杂度分析。 第8章：图算法进阶 专注于图路径查找和网络流问题。 最短路径： Dijkstra 算法：处理非负权重的单源最短路径问题，重点分析其使用优先队列优化后的性能。 Bellman-Ford 算法：处理含有负权边的图，并能检测负权环路。 Floyd-Warshall 算法：实现所有顶点对之间的最短路径（All-Pairs Shortest Path）。 最小生成树（MST）的完整方案： 详细阐述 Prim 算法和 Kruskal 算法，对比它们在不同图结构（稀疏图/稠密图）下的性能表现。 第四部分：高级主题与计算复杂性 本部分将视角提升到理论前沿，探讨计算能力的极限。 第9章：字符串匹配与高级数据结构 字符串匹配： 朴素算法的局限性，深入讲解 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法的失效函数（Prefix Function）构造及其线性时间匹配原理。 散列表（Hash Tables）： 深入研究散列函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），处理冲突的方法（链式法、开放寻址法），以及理想负载因子下的平均查找性能分析。 平衡搜索树： AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的自平衡机制，确保所有操作均保持 $O(log n)$ 的时间复杂度。 第10章：计算复杂性理论 本章将算法分析延伸至问题的本质难度。 判定问题（Decision Problems）： 定义与分类。 P 类问题： 在多项式时间内可解的问题集合。 NP 类问题： 在多项式时间内可验证解的问题集合。 NP-完全性（NP-Completeness）： 探讨归约（Reduction）的概念，并以可满足性问题（SAT）为基础，展示如何证明其他问题（如旅行商问题、图着色问题）的 NP-完全性。 P vs NP 问题简介： 讨论了当代计算科学中最重要的未解之谜。 附录：算法实现与性能调优 本附录提供了使用 C++ (或选定语言) 实现上述关键算法的参考代码片段，并强调了现代编译器优化、缓存局部性（Cache Locality）对实际运行时间的影响，指导读者如何从理论模型走向高效的工程实现。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有