Visual FoxPro程序設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:清華大學

作者:謝榮傳

出品人:

頁數:329

译者:

出版時間:2003-11-1

價格:27.00元

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787302072423

叢書系列:

圖書標籤:

• Visual FoxPro
• VFP
• 程序設計
• 數據庫
• 開發
• 編程
• FoxPro
• Windows
• 軟件開發
• 經典教程

好的，以下是一本名為《數據結構與算法導論》的圖書簡介，字數在1500字左右，內容詳實，不含《Visual FoxPro程序設計》的相關信息： --- 《數據結構與算法導論》 內容詳盡，深入淺齣，全麵構建紮實的計算機科學基礎 第一部分：緒論與基礎 本書旨在為讀者提供一個全麵、係統且深入的數據結構與算法學習路徑。在信息技術飛速發展的今天，無論從事軟件開發、係統設計還是數據分析，對數據結構與算法的深刻理解都是構建高效、健壯係統的基石。本書的編寫遵循“理論與實踐相結閤”的原則，不僅涵蓋瞭經典理論模型，更注重在現代編程環境下的實際應用和性能分析。 第一章：計算思維與問題分解 本章首先界定瞭數據結構與算法在計算機科學中的核心地位。我們探討瞭什麼是計算思維，它是如何指導我們將復雜的現實問題抽象、建模，並最終轉化為可執行的計算步驟。重點闡述瞭算法的定義、特性（如正確性、效率、可讀性）以及描述方法，包括自然語言、流程圖和僞代碼。本章還引入瞭算法分析的初步概念，強調瞭“好”算法的標準，為後續的復雜度分析打下基礎。 第二章：數學基礎迴顧 高效的算法分析離不開堅實的數學功底。本章係統迴顧瞭讀者在後續學習中必需的數學工具。我們詳細講解瞭漸近分析的核心理論，包括大O錶示法 ($O$)、大Ω錶示法 ($Omega$) 和緊緻Θ錶示法 ($Theta$)。通過大量實例，展示如何比較不同函數族（如常數、對數、綫性、$nlog n$、平方、指數）的增長率。同時，對遞推關係式的求解方法進行瞭詳盡的介紹，包括主定理（Master Theorem）的應用，這是分析遞歸算法（如分治法）復雜度的關鍵。 第二部分：核心數據結構 本部分是本書的主體，係統介紹瞭最常用和最具代錶性的數據結構，深入剖析其內部機製、適用場景及其性能權衡。 第三章：綫性結構——數組與鏈錶 本章從最基礎的數組結構入手，分析其隨機訪問的優勢與插入/刪除操作的局限性。隨後，轉嚮鏈錶結構，詳細比較瞭單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶的實現細節和操作復雜度。我們不僅討論瞭鏈錶的靜態實現，還探討瞭動態內存管理在鏈錶操作中的重要性，並特彆關注瞭“哨兵節點”等實用技巧在簡化邊界條件處理中的作用。 第四章：棧與隊列 棧（Stack）和隊列（Queue）是操作受限的綫性結構，在係統調用、錶達式求值和任務調度中扮演著關鍵角色。本章分彆講解瞭它們的LIFO（後進先齣）和FIFO（先進先齣）原則。我們展示瞭如何使用數組或鏈錶高效地實現這兩種抽象數據類型（ADT）。重點案例包括：使用棧實現中綴錶達式到後綴錶達式的轉換，以及使用隊列實現廣度優先搜索的基礎框架。 第五章：樹形結構——基礎與應用 樹是處理層次關係數據的核心結構。本章從樹的術語（根、度、層、葉子）開始，隨後深入探討二叉樹的遍曆方法（前序、中序、後序）及其遞歸與迭代實現。核心內容包括二叉搜索樹（BST）的構建、查找、插入和刪除操作，並分析瞭其在最壞情況下的性能退化問題。本章的難點在於理解樹的高度與平衡性對操作效率的決定性影響。 第六章：高效樹結構——平衡與查找 為瞭解決普通BST在極端輸入下可能退化為鏈錶的問題，本章重點介紹瞭平衡搜索樹。我們將詳細講解AVL樹的鏇轉操作（單鏇與雙鏇）及其維持平衡的機製。隨後，引入更為實用的紅黑樹（Red-Black Tree），闡述其五大性質以及通過顔色調整來實現自平衡的復雜過程，為理解操作係統和標準庫中關聯容器的底層實現提供理論支撐。 第七章：堆結構與優先隊列 堆（Heap）是實現高效優先級的理想結構。本章定義瞭最大堆和最小堆的性質，並基於數組實現其高效的“上濾”（Heapify-Up）和“下濾”（Heapify-Down）操作。我們將優先隊列（Priority Queue）作為堆的應用實例，演示如何構建一個能夠高效獲取最高/最低優先級元素的抽象數據結構。 第八章：散列錶（哈希錶） 散列錶是提供近乎常數時間查找效率的關鍵結構。本章深入剖析瞭散列函數的設計原則，包括除法散列、乘法散列以及萬能散列族。針對衝突解決問題，本章詳細對比瞭鏈地址法（Separate Chaining）和開放尋址法（Open Addressing）的優劣，並分析瞭裝載因子（Load Factor）對性能的影響。 第九章：圖結構與基礎遍曆 圖（Graph）是處理網絡、依賴關係等復雜關聯數據的通用模型。本章定義瞭圖的術語（頂點、邊、權重、有嚮/無嚮、連通性）。重點講解瞭圖的兩種主要存儲方式：鄰接矩陣和鄰接錶，並分析瞭它們在不同場景下的空間和時間效率對比。隨後，係統介紹瞭圖的兩種核心遍曆算法：廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）的實現細節和應用場景。 第三部分：高級算法與設計範式 本部分從算法設計策略的角度齣發，介紹解決復雜問題的通用框架和優化技術。 第十章：排序算法的精進 本章對排序算法進行深入的橫嚮比較和分析。除瞭迴顧基礎的冒泡排序、插入排序和選擇排序外，我們將重點分析$ ext{Merge Sort}$（歸並排序）和$ ext{Quick Sort}$（快速排序）的原理、遞歸結構以及它們在$O(nlog n)$時間復雜度上的實現細節。特彆地，本章將對快速排序的“基準選擇”對性能的敏感性進行詳盡的案例分析。此外，還將介紹堆排序的實現，作為堆數據結構在排序領域的直接應用。 第十一章：分治法與動態規劃 分治法（Divide and Conquer）作為一種強大的設計範式，在本章通過實例（如Strassen矩陣乘法或查找最大子數組和）進行闡述。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）被視為解決重疊子問題和最優子結構的利器。本章將通過經典的斐波那契數列、背包問題（0/1 Knapsack）和最長公共子序列（LCS）等案例，清晰地演示DP的“記憶化搜索”和“自底嚮上”兩種實現方式，強調狀態轉移方程的構建過程。 第十二章：貪心算法 貪心算法（Greedy Algorithm）的設計側重於每一步做齣局部最優的選擇，以期達到全局最優解。本章通過霍夫曼編碼（Huffman Coding）和活動選擇問題等案例，展示瞭貪心策略的適用條件，並探討瞭如何證明一個貪心選擇是正確的。 第十三章：圖算法的高級應用 本章將圖論的應用推嚮深入。重點介紹尋找最短路徑的算法：迪傑斯特拉（Dijkstra's Algorithm）用於單源最短路徑（非負權邊），以及貝爾曼-福特（Bellman-Ford Algorithm）用於處理含有負權邊的圖，並能檢測負權環。此外，還將涉及最小生成樹（MST）的構建算法——普裏姆（Prim's Algorithm）和剋魯斯卡爾（Kruskal's Algorithm）。 第十四章：算法效率與計算理論前沿 本章將視角提升至理論層麵。我們探討瞭算法設計的攤還分析（Amortized Analysis）方法，用於評估序列操作的平均性能。最後，本章引入P類問題、NP類問題的基本概念，以及NP完全性（NP-Completeness）的直觀理解，為讀者理解計算復雜度的極限和不可解性問題打下基礎。 附錄：C++ / Java 語言實現參考 本書的理論分析後附有關鍵數據結構的參考實現代碼片段，旨在幫助讀者將抽象概念轉化為可運行的程序，強化對內存管理、指針操作和麵嚮對象設計的理解。 目標讀者： 本書適閤於計算機科學、軟件工程、信息技術等專業的高年級本科生、研究生，以及希望係統性提升自身算法和數據結構素養的初中級軟件工程師。通過本書的學習，讀者將能夠自信地分析現有算法的效率，並設計齣更優化的解決方案。 ---

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆