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出版者:清华大学出版社

作者:彭波

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2002-7-1

价格:27.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787900641991

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 编程入门
• Windows应用程序
• 开发
• 教程
• 计算机科学
• 软件开发
• Visual Studio
• 代码

好的，下面是一份关于一本名为《数据结构与算法分析》的图书的详细简介，这份简介不会提及《Visual Basic程序设计》这本书的任何内容。 --- 图书简介：数据结构与算法分析 书名： 数据结构与算法分析（Data Structures and Algorithm Analysis） 作者： 资深计算机科学家团队 出版社： 经典计算机科学出版社 页数： 约850页 装帧： 精装，配有高质量插图和代码示例 --- 内容综述 《数据结构与算法分析》是一本面向计算机科学专业学生、软件工程师以及所有对底层计算原理有浓厚兴趣的读者的权威性著作。本书深刻剖析了数据在计算机中的组织方式（数据结构）以及处理这些数据的高效方法（算法分析），旨在为读者构建坚实的计算思维基础。 本书的叙事风格严谨而清晰，它不仅仅停留在对各种数据结构和算法的机械性描述，更侧重于“为什么”和“如何分析”。作者通过详尽的数学论证和实际应用案例，引导读者理解不同策略的性能差异，从而做出最优的技术选型决策。全书结构布局精妙，从基础概念的铺陈到高级主题的深入探讨，层层递进，确保了即便是初学者也能逐步建立起对复杂计算问题的掌控力。 核心章节与技术深度 本书内容覆盖了现代计算机科学中所有关键的数据结构和算法领域，其深度和广度在同类教材中堪称典范。 第一部分：基础与分析工具 本部分为后续深入学习奠定了坚实的理论基石。它详细介绍了算法设计与分析的基本范式，包括递归、分治法和贪心策略。 渐进复杂度分析： 这是全书的理论核心之一。作者引入了 $O, Omega, Theta$ 记号，并辅以严格的数学证明，解释如何量化算法的性能，区分最佳、最坏和平均情况。通过大量实例，如对简单排序算法的摊还分析（Amortized Analysis），读者将学会如何精确评估代码的效率。 递归与主定理： 深入讲解了如何使用主定理（Master Theorem）快速求解递归关系式，这是分析分治算法（如快速排序和归并排序）性能的关键工具。 第二部分：线性与非线性数据结构 本部分详细考察了计算机科学中最常用也最基础的数据组织方式。 数组、链表与栈/队列： 从底层内存布局的角度审视了这些基础结构，重点讨论了动态数组的实现细节与性能权衡，以及双向链表在特定操作中的优势。 树结构专题： 树是本书的重点之一。它不仅涵盖了基础的二叉搜索树（BST），更侧重于自平衡树的实现与维护。AVL 树和红黑树（Red-Black Trees）的插入、删除操作被分解为详细的旋转和颜色调整步骤，帮助读者理解它们如何保证 $O(log n)$ 的查找性能。此外，对B 树和B+ 树在文件系统和数据库索引中的应用也有深入的探讨。 堆（Heaps）与优先队列： 本章重点讲解了二项堆（Binomial Heaps）和斐波那契堆（Fibonacci Heaps）的结构特性，这些高级堆结构是实现高效图算法（如Dijkstra算法）的关键。 第三部分：高级图算法与网络流 图论是复杂系统建模的基石。本书用大量的篇幅系统地介绍了图的表示方法（邻接矩阵与邻接表）以及核心遍历算法。 图的遍历： 深度解析了广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用场景，包括拓扑排序和连通分量识别。 最短路径算法： 对比分析了Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法，并详细介绍了处理负权边的松弛操作。对于所有顶点对的最短路径问题，则引入了Floyd-Warshall 算法。 最小生成树（MST）： 详细论述了 Prim 算法和 Kruskal 算法的构造过程，并分析了它们在稀疏图和稠密图上的性能表现。 网络流与匹配： 这是本书最具挑战性但收益最高的章节之一。它引入了最大流/最小割定理，并用Ford-Fulkerson 方法和 Edmonds-Karp 算法阐释了如何解决复杂的资源分配问题。 第四部分：高级算法设计范式 本部分关注解决复杂问题的通用框架。 动态规划（Dynamic Programming）： 通过矩阵链乘法、最长公共子序列和背包问题等经典案例，系统讲解了最优子结构和重叠子问题这两个核心思想，并展示了如何通过备忘录法或自底向上的方法构建高效的解法。 NP 完全性理论： 读者将接触到计算复杂性理论的前沿。本书清晰定义了P类、NP类问题，并对归约（Reduction）的概念进行了详尽的阐述。通过对SAT 问题、旅行商问题（TSP）和图着色问题的分析，读者将理解哪些问题在计算上是“不可行”的，从而避免陷入无谓的优化陷阱。 教学特色与适用人群 1. 注重数学严谨性： 本书的每一个算法都附带有详细的正确性证明和时间/空间复杂度分析，确保读者理解其背后的数学原理，而非仅仅停留在代码层面。 2. 丰富的伪代码与示例： 所有核心算法均使用清晰、易于理解的伪代码呈现，并配以精心绘制的插图，帮助读者直观地跟踪算法的执行流程。 3. 理论与实践的结合： 尽管侧重理论分析，书中也包含了对这些数据结构在实际软件开发中（如编译器设计、操作系统调度、网络路由选择）应用的讨论。 本书是构建稳固算法基础的必备参考书，尤其适合希望深入理解软件性能瓶颈、准备高级技术面试或从事复杂系统研发的专业人士。掌握本书内容，意味着掌握了解决计算领域核心挑战的理论武器。

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我必须承认，这本书的章节组织结构非常严谨，体现了作者深厚的教学功底。它不是简单地罗列功能，而是遵循了认知科学的学习规律，知识点层层递进，环环相扣。例如，在讲解自定义控件和用户控件的创建时，作者先用了独立的一章来夯实基础的GDI+绘图知识，确保读者理解像素和坐标系的概念，然后再引入复杂的自定义绘制逻辑。这种“先打地基，后盖高楼”的策略，有效地避免了学习过程中的“似懂非懂”现象。我个人特别欣赏作者在每章末尾设置的“常见陷阱与排查”部分，这些经验性的总结往往是作者多年实践的结晶，能帮助读者避免在调试中浪费大量时间。总而言之，这本书更像一位经验丰富、耐心细致的导师，它不仅传授了工具的使用方法，更重要的是，培养了一种严谨的、系统性的编程思维模式，极大地提升了我对该编程语言的整体驾驭能力。

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这本书的封面设计挺吸引人的，那种深沉的蓝色调配上简洁的字体，给人一种专业又可靠的感觉，我最初选择它是因为我的编程基础比较薄弱，急需一本能从最基础讲起的教材。拿到书后，我迫不及待地翻阅了目录，发现它似乎对整个编程范式有比较宏观的梳理，而不是一上来就陷入到具体的代码细节中，这一点我很欣赏。比如说，它花了相当大的篇幅去解释变量的生命周期和内存管理的基本概念，这对于初学者来说至关重要，很多其他入门书籍往往会跳过这些“枯燥”但实则核心的部分，直接展示如何写出“能跑”的代码。我记得其中关于面向对象编程（OOP）的章节，作者使用了非常生动的比喻来阐述封装、继承和多态，比如用“乐高积木”来类比模块化设计，让我这个对抽象概念感到头疼的人茅塞顿开。光是理解这几个核心概念，我就觉得物超所值了。当然，书中的练习题设计也很有层次感，从简单的输入输出，到后期的综合项目，每一步都像是铺设好的阶梯，稳步提升读者的能力，让人很有成就感。

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这本书的排版和印刷质量给我留下了深刻的印象。很多技术书籍在图文混排时，代码块的字体选择和行距处理得并不理想，导致阅读时间稍长就会感到眼睛疲劳。但这本书在这方面做得非常出色，代码示例清晰、对齐准确，关键的关键字和自定义函数名都有恰当的着重处理，极大地减轻了阅读负担。更值得称赞的是，作者在解释复杂语法结构时，往往会穿插一些历史背景或者设计哲学，这让枯燥的代码学习过程变得有趣起来。我尤其喜欢其中关于控件事件驱动模型的论述，它不仅仅是列举了各种事件（如点击、悬停），而是详细讲解了事件的触发顺序和冒泡机制，这对于调试那些看似随机发生的界面问题至关重要。通过这本书的学习，我发现自己写出的代码结构更加清晰，命名规范也得到了提升，这完全归功于作者在代码风格上近乎苛刻的要求和示范。

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我在实际项目开发中，发现这本书的参考价值极其高。很多时候，当我在网上搜索某个特定功能的实现方法时，总能找到一些零散的教程，但这些教程往往缺乏系统的上下文和背后的原理。而这本书则提供了一个完整的知识体系框架。举例来说，涉及到数据库连接和数据操作的部分，它并没有局限于简单的ADO.NET示例，而是详细对比了对象关系映射（ORM）框架的使用优势和局限性，并给出了实现高效数据存取的最佳实践。这对于需要构建企业级应用的人来说，是非常实用的。书中关于用户界面（UI）设计的讨论，也超越了基础的布局设置，深入探讨了可访问性（Accessibility）和用户体验（UX）的设计原则，这在当前软件开发领域越来越被重视。这本书似乎是为那些希望将技术深度和实用性完美结合的工程师准备的。

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坦白说，我阅读这本书的体验是充满挑战但又极其充实的。我发现这本书的理论深度远远超出了我原本预期的一本“入门”读物。它不仅仅停留在告诉你“怎么做”，更深层次地探讨了“为什么这样做”。例如，在处理异常和错误处理机制时，作者并没有满足于展示 `Try...Catch` 块的用法，而是深入分析了不同类型的运行时错误在系统层面的成因，甚至还涉及到了CLR（公共语言运行时）的一些底层工作机制。这对于那些渴望成为高级开发者的读者来说，无疑是一座宝库。我个人花了好大力气去啃读关于性能优化的章节，书中对于数据结构选择对程序运行效率的影响进行了详尽的对比分析，图表和伪代码的结合非常到位，使得原本晦涩难懂的算法复杂度分析变得直观易懂。唯一的不足可能在于，对于完全零基础的新手来说，某些章节的知识密度可能过高，需要反复阅读和查阅其他资料才能完全消化。这本书更像是一本工具书兼理论指导手册的结合体，它要求读者具备一定的自我驱动力和主动学习的能力。

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