具体描述
本书之所以称其为简明教程，一是内容简洁，二是重点突出，三是实用性强。本书内容虽仅八章，但概括了C++的全部主要内容，使读者免去了阅读那些烦琐的冗长教科书的烦恼。本书把C++的精华全部概括其中，书中所有程序都是作者教学经验这结晶，是作者得意之作并都在计算机上调试过的。其中不乏指导学生参加C++程序设计比赛的优秀作品。
全书共分八章，分别介绍了C++的基本概念、数据类型、语句、函数和程序的基本构成，类的定义、派生与继承，函数和操作符的重载，数据流与文件等内容。
在每一章的后面都附有适量的习题，读者可通过习题巩固已学的知识。上机练习是每章学习过程中必做的工作，通过上机练习把理论知识与实际应用结合起来，加深对C++程序设计技术的理解并掌握程序设计的技巧。
本书可作为高等院校本专科相关专业学习程序设计课程的教学用书，也可作为自学C++程序设计的参考书目。
《数据结构与算法基础：理论、实现与应用》 作者： 张伟, 王芳, 李明 出版社： 科技文献出版社 出版日期： 2023年10月 --- 图书简介 《数据结构与算法基础：理论、实现与应用》 是一部全面而深入探讨计算机科学核心基石——数据结构与算法的权威著作。本书旨在为读者提供坚实的理论基础、清晰的实现思路以及广泛的实际应用指导，是计算机专业学生、软件工程师以及希望提升编程核心能力的自学者的理想选择。 本书的结构设计充分考虑了学习的循序渐进性。我们从最基本的概念讲起，逐步深入到复杂、高效的算法设计与分析，确保读者能够建立起完整且系统的知识体系。全书共分为五大部分，超过三十个章节，内容详实，图文并茂。 第一部分：基础理论与工具箱（奠定基石） 本部分首先为读者构建起理解数据结构和算法的理论框架。我们详细介绍了算法分析的数学基础，包括渐近时间复杂度（大O、Ω、Θ符号）的精确定义和计算方法，这对于衡量算法的优劣至关重要。随后，我们系统回顾了程序设计中的一些基础但必要的概念，例如递归的原理、分治策略的初步应用，以及程序执行模型（栈、堆内存管理）对算法性能的影响。 我们没有将重点放在特定的编程语言上，而是侧重于概念的抽象与通用性。然而，为了方便理解和实践，所有代码示例均采用清晰、结构化的伪代码和C++语言实现（但本书内容不涉及C++的具体语法细节或面向对象设计模式的深入讲解，仅用作实现工具）。 核心内容涵盖： 1. 算法效率度量： 最佳、最坏、平均情况分析。 2. 递归与迭代： 相互转换与性能考量。 3. 数学归纳法与证明技术： 严格验证算法正确性。 第二部分：线性数据结构的精要（结构化存储） 本部分专注于那些数据元素之间存在明确线性关系的存储结构。我们详细阐述了如何高效地组织和操作这些数据，并分析了它们各自的适用场景。 数组与链表： 我们不仅讨论了静态数组和动态数组的内存布局差异，还深入探讨了单向链表、双向链表和循环链表的内部实现机制，重点对比了它们在插入、删除和随机访问操作上的性能权衡。 栈（Stack）与队列（Queue）： 这两种抽象数据类型是程序设计中无处不在的工具。我们不仅展示了如何用数组和链表实现它们，还通过丰富的案例（如表达式求值、函数调用栈模拟、广度优先搜索的前置准备）来揭示其强大的应用潜力。 特殊线性结构： 稀疏矩阵的压缩存储表示（行主序、列主序）以及双端队列（Deque）的实现与优化策略，也得到了细致的讲解。 第三部分：非线性结构：树、图与散列表（复杂关系建模） 这是全书的核心和难点所在，它涵盖了处理复杂层次关系和网络关系的关键技术。 树结构： 从最基础的二叉树概念开始，我们深入研究了平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树的原理概述，但不深入讲解红黑树的具体旋转与着色规则），以及B树/B+树在外部存储中的应用原理。树的遍历方法（前序、中序、后序）及其在表达式解析中的应用是重点讲解内容。此外，堆（Heap）作为实现优先队列的基础，其构建与调整过程被详细拆解。 图论基础与应用： 图结构是建模现实世界连接问题的利器。本书详细介绍了图的邻接矩阵和邻接表表示法，并对比了它们的优缺点。在图的遍历算法方面，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现和应用场景被充分阐述。 最短路径与最小生成树： Dijkstra、Floyd-Warshall算法用于单源或多源最短路径的计算，Prim和Kruskal算法用于求解最小生成树，这些经典算法的步骤、复杂度分析和实际案例演示构成了本章的高潮部分。 散列表（Hash Table）： 散列函数的设计、冲突处理策略（开放寻址法与链地址法）以及负载因子对性能的影响，被全面而细致地分析。 第四部分：核心算法设计与分析（效率的追求） 本部分聚焦于算法的设计范式，旨在教会读者如何“思考”出高效的解决方案，而非仅仅“记住”已有的算法。 排序算法的全面解析： 我们对所有主流排序算法进行了深入的剖析，包括冒泡、选择、插入排序（基本比较排序），归并排序、快速排序（分治法典型代表），堆排序，以及基数排序、计数排序（非比较排序）。每种算法的稳定性和时间复杂度都在不同规模数据集下进行了量化比较。 高级算法设计范式： 1. 贪心算法（Greedy Algorithms）： 介绍其适用条件和局限性，通过活动安排问题、霍夫曼编码等案例说明其设计思想。 2. 动态规划（Dynamic Programming）： 这是解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。本书通过斐波那契数列的优化、最长公共子序列、背包问题（0/1背包与完全背包）等经典案例，系统地引导读者掌握状态定义、状态转移方程的建立过程。 查找技术： 除了基于比较的查找（如二分查找），我们还探讨了基于树的查找（BST）和基于散列的查找。 第五部分：算法的进阶主题与实践展望（超越基础） 在巩固了基础知识后，本部分将读者引向更前沿和实用的领域。 字符串匹配算法： 详细介绍了朴素匹配算法，并着重讲解了KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的原理，包括其前缀函数（或称为失败函数）的构建，这体现了“空间换时间”的思想。 NP完备性简介： 简要介绍了问题的可计算性理论基础，包括P类、NP类、NP-完全问题的概念，使读者对问题的本质难度有一个初步的认识。 实践与性能调优： 提供了大量关于如何根据实际数据特性选择合适数据结构和算法的建议，强调实际运行环境（如缓存效应、内存访问模式）对算法表现的影响。 --- 本书的特色与优势 1. 理论深度与实践广度并重： 严格的数学证明与大量的代码实现（基于C++的清晰实现）相结合。 2. 清晰的结构划分： 从基础到复杂，层次分明，易于自学。 3. 丰富的图示： 大量使用结构图、流程图和性能对比图，帮助读者直观理解抽象概念。 4. 强调分析思维： 重点培养读者对算法进行正确复杂度分析和适用场景判断的能力。 本书内容涵盖了大学计算机科学专业《数据结构》和《算法分析与设计》两门核心课程的绝大部分教学要求，是构建稳固计算机科学基础知识体系的必备参考书。它将确保读者不仅能使用这些工具，更能理解其背后的原理，从而在未来的软件开发和问题解决中游刃有余。
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