具体描述
《Visual C++程序设计教程》对Visual C++的使用与开发做了详细介绍。全书共分8章，第1章较为详细地介绍Visual C++开发环境；第2章介绍C++语言基础，其中，对面向对象技术给予充分阐述；第3章介绍利用MFC AppWizard编写Windows应用程序的具体步骤；第4章介绍对话框及常用控件等相关知识及使用方法；第5章介绍菜单、工具栏和状态栏的基本知识及它们的制作方法；第6章对框架窗口、文档和视图、文本和图形操作做了简要介绍；第7章介绍在Visual C++中利用MFC ODBC编写数据库程序的方法；第8章介绍利用WinSocket进行网络编程的方法。在《Visual C++程序设计教程》的编写上，语言浅显、通俗易懂、注重实用性，并为每个知识点配以实例。在章节安排上，由浅入深、浑然一体。《Visual C++程序设计教程》所有实例均经过上机调试。《Visual C++程序设计教程》适合高职、普通院校计算机专业的学生学习使用，也可作为软件开发人员的参考书。
《数据结构与算法：原理与实践》 内容提要： 本书旨在为计算机科学、软件工程及相关专业学生提供一套全面而深入的数据结构与算法学习指南。全书严格遵循“理论先行，实践紧随”的教学理念，系统地阐述了数据组织、存储和高效处理的核心概念与技术。 第一部分：基础构建与核心概念 第一章：算法分析基础 本章首先引入算法的正式定义、设计的基本思想（如分治法、贪心法、动态规划的初步概念）。重点在于算法的效率度量。我们详细介绍了大O记法（$O$）、大Ω记法（$Omega$）和大Θ记法（$Theta$）的数学严谨性及其在实际问题中的应用。通过实例分析，如线性搜索与二分搜索，对比不同时间复杂度下的性能差异。此外，还涵盖了最坏情况、最好情况和平均情况分析的意义，为后续复杂算法的评估打下坚实基础。递归关系的求解，特别是主定理（Master Theorem）的应用，被作为分析递归算法效率的关键工具进行了深入讲解。 第二章：线性数据结构 本部分聚焦于最基础且应用最为广泛的线性数据组织方式。 数组（Array）： 不仅讨论静态数组的内存布局和随机访问优势，还深入探讨了动态数组（如C++中的`std::vector`的底层实现逻辑），分析其在尾部插入时的摊还分析（Amortized Analysis）。 链表（Linked List）： 详细对比了单向链表、双向链表和循环链表的结构特点、实现细节及操作的复杂度。特别强调了在不连续内存环境中进行高效插入和删除操作的优势。 栈（Stack）： 阐述了“后进先出”（LIFO）的特性，并给出了栈在函数调用、表达式求值（如中缀转后缀）中的经典应用。使用数组和链表两种方式实现栈的完整代码示例。 队列（Queue）： 讲解了“先进先出”（FIFO）的逻辑，包括标准队列和循环队列（Circular Queue）的实现，后者在缓冲区管理中的重要性。 第二部分：非线性结构与抽象数据类型 第三章：树（Trees） 树结构是层次化数据表示的核心。本章从基本概念（根、叶子、深度、高度）入手，逐步深入到特定结构的实现。 二叉树（Binary Tree）： 详述了前序、中序、后序遍历算法，并解释了它们在表达式树和结构描述中的作用。 二叉搜索树（BST）： 深入分析了BST的查找、插入和删除操作的时间复杂度，并指出了其在极端情况下的性能退化问题（可能退化为链表）。 平衡二叉树： 为了解决BST的性能问题，本章详细介绍了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的平衡维护机制。红黑树的五条性质及其旋转（左旋、右旋）操作是本章的重点，提供了确保对数时间复杂度的严格证明。 B树与B+树： 针对外部存储（磁盘I/O）的特点，介绍了B树作为多路搜索树在数据库索引中的关键作用。 第四章：堆（Heaps）与优先级队列 堆作为一种特殊的完全二叉树，是实现高效优先级队列的基础。本章着重讲解了最大堆和最小堆的构建、插入、删除最大/最小元素的操作，特别是“Heapify”（下滤/上滤）过程的实现。随后，通过堆的应用实例，如使用堆实现堆排序（Heap Sort）——一种原地（In-place）的$O(n log n)$排序算法，展示了其高效性。 第五章：图（Graphs） 图论是建模复杂关系系统的核心工具。本章全面覆盖了图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），并深入探讨了图的遍历算法。 遍历： 广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理、实现及其在连通性检测中的应用。 最短路径算法： 详细讲解了单源最短路径问题，包括Dijkstra算法（针对非负权边）的实现细节、时间复杂度分析及其松弛操作的原理。对于包含负权边的场景，则引入Bellman-Ford算法，并探讨了负权环的检测。 最小生成树（MST）： 聚焦于无向连通图的MST问题，系统阐述了Prim算法和Kruskal算法的工作机制，并对比了它们在不同图结构下的性能表现。 拓扑排序： 讨论了有向无环图（DAG）的拓扑排序，主要使用Kahn算法（基于入度）和DFS方法。 第三部分：高级主题与应用 第六章：搜索与排序的高级技术 在回顾了基础的插入排序、选择排序、冒泡排序后，本章侧重于更高效的比较排序方法。 快速排序（Quick Sort）： 深入剖析了枢轴选择（Pivot Selection）对算法性能的决定性影响，并探讨了随机化快速排序的优势。 归并排序（Merge Sort）： 强调其稳定性以及在分治策略中的应用，并分析其在外部排序中的潜力。 非比较排序： 介绍了计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort），分析了它们在特定数据分布下实现线性时间复杂度 $O(n+k)$ 的前提条件。 第七章：散列技术（Hashing） 散列是实现近乎常数时间查找的关键技术。本章详细讲解了散列表的构建、散列函数的选择原则（如理想的均匀分布性）。重点分析了冲突解决方法：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。对负载因子（Load Factor）对性能的影响进行了量化分析。 第八章：动态规划（Dynamic Programming） 动态规划作为解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具，在本章得到系统性介绍。首先通过斐波那契数列和汉诺塔问题引入记忆化搜索（Memoization）和自底向上（Tabulation）的思想。随后，重点攻克了几个经典问题：最长公共子序列（LCS）、背包问题（0/1 Knapsack），并详细推导了状态转移方程和最优解的构造过程。 第九章：字符串匹配算法 本章专注于高效地在文本中查找模式串。除了朴素的字符串匹配，本书着重介绍了两种里程碑式的线性时间算法： KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法： 重点解析了“失效函数”（或前缀函数 $pi$ 数组）的构造，该数组如何避免在失配时进行不必要的文本回溯。 Boyer-Moore 算法： 讲解了“坏字符规则”和“好后缀规则”，展示了其在实际应用中通常优于 $O(n)$ 复杂度的性能表现。 附录： 附录包含对 C++ STL 中相关容器（如 `std::map`, `std::set` 背后的红黑树实现）的简要对照，帮助读者将理论知识与现代编程实践相结合。 本书特点： 1. 理论深度与工程实践结合： 每种数据结构和算法均配有清晰的伪代码描述，并辅以详细的复杂度分析。 2. 图示化教学： 大量使用结构图、流程图和内存模型图，帮助读者直观理解复杂操作（如树的旋转、图的遍历）。 3. 严谨的数学基础： 对算法的正确性和效率提供了必要的数学论证，避免了浮于表面的描述。 本书适合作为高等院校计算机专业本科生和研究生的教材或参考书，尤其适合希望系统夯实底层数据结构与算法基础，以应对高级软件开发和面试挑战的读者。
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