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出版者:苏州大学

作者:孙建国//海滨

出品人:

页数:188

译者:

出版时间:2010-5

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787811374926

丛书系列:

图书标签:

Visual Basic
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具体描述

《Visual Basic实验指导书(2010年版)》，自问世之后，经过诸多高校教师与学生的使用，虽总体评价尚好，但也有不少教师和学生提出了很多中肯而且正确的意见和改进的建议。为了使《Visual Basic实验指导书(2010年版)》能更好地为教学服务，使其内容，特别是各个实验中实验题目的安排更紧密地配合教学的需要，也为学生在掌握课堂知识的基础上，能够自学，进一步提高自己程序设计水平与能力的空间与余地，根据大多数教师的意见和建议，编者对本实验指导书作了比较全面的修订。

这次修订，从开始讨论到基本完成，历时近八个月之久。对全书的主要部分（实验4～实验12）作了比较大的修改。无论是实验题目的选定、前后编排次序，还是实验中的算法分析、实验题目中一些难点或需要注意的方面的提示，都一再斟酌，反复研究和讨论，最后才确定下来。另外，针对不少实验题目，还给出了实验思考，以启发实验者。实验题目也比原书有了增加，实验题目的类型也更加丰富。

我们衷心地希望，本次修订能为Visual Basic程序设计课程的精品化，能为本课程教学质量的提高和促使更多的学生掌握程序设计的能力发挥积极的作用。

本次修订，仍由牛又奇和孙建国全面负责和主持。中国药科大学的海滨、南京大学的朱玲和南京农业大学的朱淑鑫老师做了大量具体的工作。另外，南京大学的金莹与南京农业大学的梁敬东老师，作为原书的编者，也为本次修订提供了很多宝贵的意见与建议。

编程基础与算法实践指南内容提要：本书聚焦于现代软件开发的核心基石——编程基础概念的深度解析与算法设计思维的全面培养。它不仅仅是一本理论教材，更是一本注重实践操作与问题解决能力的训练手册。全书围绕构建健壮、高效、可维护的软件系统这一目标展开，系统性地介绍了程序设计的基本范式、数据结构的精妙运用以及核心算法的实现原理与性能分析。第一部分：程序设计思维的建立与核心语法解析本部分旨在为初学者奠定坚实的编程思维基础，并对主流编程语言（特指但不限于C++、Python或Java等，具体取决于后续章节侧重）的基础语法进行详尽的讲解和对比。第一章：计算思维与问题分解本章首先探讨“计算思维”在日常生活和工程问题中的应用，强调将复杂问题拆解为可执行步骤的重要性。内容包括：问题抽象化、流程图与伪代码的规范化表示。随后，深入讲解变量、数据类型（基本类型与复合类型）、常量以及内存分配的基本机制。本章通过一系列经典的逻辑谜题，引导读者从根本上理解计算机如何处理信息。第二章：控制流的艺术控制流是程序逻辑的骨架。本章详细阐述了顺序结构、选择结构（if-else, switch-case）和循环结构（for, while, do-while）的精确使用场景。特别强调了嵌套控制流的合理性设计，避免“意大利面条式代码”。此外，本章还介绍了异常处理（try-catch/finally）的初步概念，作为程序健壮性的第一道防线。通过大量的代码实例，展示如何使用控制流来精确控制程序的执行路径。第三章：函数的抽象与模块化函数（或方法）是代码复用和逻辑封装的基石。本章深入探讨函数的定义、调用机制，以及参数传递的机制（值传递与引用传递的区别）。重点分析了递归的原理、适用范围及潜在的栈溢出风险。此外，本章还涉及函数的声明与定义分离、头文件（或模块导入）的管理，为后续构建大型项目打下模块化设计的基础。作用域（Scope）和生命周期（Lifetime）的详细分析是本章的亮点。第二部分：核心数据结构与抽象数据类型数据结构是组织和存储数据的方式，直接决定了程序的效率和可扩展性。本部分将数据结构与对应的抽象数据类型（ADT）紧密结合进行讲解。第四章：线性数据结构精讲本章全面解析了线性结构。从最基础的数组（Array），探讨其随机访问的优势与动态扩容的代价。随后深入研究链表（Linked List）的单向、双向及循环实现，重点剖析节点插入和删除操作的时间复杂度。栈（Stack）和队列（Queue）作为受限访问的线性结构，将结合实际应用场景（如表达式求值、任务调度）进行讲解，并实现其基于数组和链表的两种结构。第五章：非线性数据结构的奥秘本章重点介绍树形结构和图结构。树结构部分，详细解析了二叉树的遍历方法（前序、中序、后序）及其递归与迭代实现。随后，深入探讨了二叉搜索树（BST）的平衡化问题，引入平衡二叉树的概念（如AVL树或红黑树的原理概述，不求实现细节的极致深入）。图结构部分，将图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）进行对比分析，并详细介绍图的遍历算法——广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。第六章：哈希技术与高效查找哈希表（Hash Table）是实现O(1)平均时间复杂度查找的关键。本章从哈希函数的构造原理入手，解释“散列冲突”的成因。重点讲解了解决冲突的常用方法，如链地址法（Chaining）和开放寻址法（Open Addressing），并分析了负载因子对性能的影响。本章还介绍了如何基于哈希表构建集合（Set）和映射（Map）等高级数据结构。第三部分：经典算法设计与分析算法是解决问题的具体步骤，其效率是衡量程序质量的核心指标。本部分着重培养读者的算法分析能力和选择合适算法的直觉。第七章：算法复杂度分析在设计算法前，必须学会如何评估其性能。本章系统介绍大O表示法（Big O Notation），用于描述算法的渐进时间复杂度和空间复杂度。内容涵盖$O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)$ 等常见复杂度等级的直观理解和推导过程。通过对同一问题的不同解法进行复杂度对比，确立性能导向的编程观念。第八章：排序与查找算法的全面对比本章对基础排序算法进行深入剖析。从简单的冒泡排序、插入排序、选择排序入手，理解其$O(n^2)$的特性。重点讲解效率更高的归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的递归实现与优化（如基准的选择）。同时，回顾在有序数据上进行的二分查找（Binary Search）的高效性。第九章：高级算法范式：贪心、分治与动态规划本章是算法设计思维的进阶训练。 1. 分治法（Divide and Conquer）：通过实例（如快速傅里叶变换的理念或Strassen矩阵乘法的思想）展示如何将大问题分解为独立的小问题。 2. 贪心算法（Greedy Algorithms）：讲解其局部最优解的构造过程，并讨论何时贪心策略能保证全局最优（例如霍夫曼编码）。 3. 动态规划（Dynamic Programming, DP）：这是本章的难点和重点。通过备忘录（Memoization）和表格法（Tabulation）两种实现方式，详细解析斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）和最长公共子序列等经典DP问题的状态定义、转移方程的建立与求解过程。第十章：图算法入门基于前面对图结构的介绍，本章侧重于解决图论中的核心问题：最短路径问题。讲解迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）在非负权图中的应用，以及弗洛伊德-沃沙尔算法（Floyd-Warshall Algorithm）用于求解所有顶点对之间的最短路径。同时简要介绍最小生成树（MST）的概念及Prim's算法或Kruskal's算法的基本思想。实验与实践环节：全书穿插了大量的编程练习和上机实验，旨在巩固理论知识。每个主要章节末尾都附带了需要学生独立完成的“挑战性编程任务”，要求学生不仅要实现功能，更要考虑算法的时间和空间效率，并使用工具对运行结果进行性能分析和验证。适用读者：本书适合作为计算机科学、软件工程等专业本科生的入门或进阶教材，也适合希望系统性地梳理和提升自身编程功底的IT从业人员。它要求读者具备基本的逻辑推理能力，无需预设任何特定的编程语言背景，但对学习效率的提升有显著帮助。

作者简介

目录信息

实验1 Visual Basic基本操作实验2 界面设计实验3 菜单设计实验4 数据、表达式、函数与简单程序设计实验5 分支程序设计实验6 循环程序设计实验7 数组实验8 控件数组实验9 通用过程程序设计实验10 递归调用与变量作用域实验11 文件实验12 程序调试实验13 图形处理实验14 数据库实验15 综合练习附录Ⅰ 实验16 MDI窗体与工具栏附录Ⅱ 计算器程序代码
· · · · · · (收起)