用Photoshop进行图像处理(计算机基础课堂) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:钱晓菁

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2000-10-1

价格:22.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115088581

丛书系列:

图书标签:

• Photoshop
• 图像处理
• 图像编辑
• 计算机基础
• 图形设计
• 软件教程
• 实战技巧
• 入门教程
• 数码图像
• 图像修复

计算机基础课堂：精通现代编程范式与数据结构实践 作者： [此处留空，或填写假想的作者名] 出版社： [此处留空，或填写假想的出版社名] --- 内容简介 本书旨在为计算机科学的初学者和希望巩固基础知识的开发者，提供一套全面、深入且侧重实践的现代编程范式与核心数据结构的教程。我们坚信，扎实的理论基础和对高级抽象概念的理解，是构建高效、可维护和可扩展软件系统的基石。本书摒弃了过于专注于特定软件工具或图形界面的讲解，而是将全部篇幅聚焦于计算思维、算法设计以及数据在内存中的组织与操作。 全书内容按照逻辑递进的结构组织，从最基本的计算模型开始，逐步深入到复杂的数据结构和关键的编程思想。我们力求以清晰、严谨的数学逻辑为支撑，辅以大量贴近实际工程问题的代码示例（主要采用伪代码和主流通用语言的结构进行阐述，而非特定应用软件的菜单操作），帮助读者建立起对计算机科学核心领域的完整认知图谱。 第一部分：计算的基石——抽象与逻辑（约占全书20%） 本部分首先为读者构建起理解现代计算的理论框架。我们不会停留在简单的“打开软件”或“点击按钮”的层面，而是深入探究什么是计算。 第一章：计算模型与图灵论 介绍冯·诺依曼架构的本质，以及有限状态机和图灵机的概念。重点阐述抽象机器的概念如何指导我们设计程序。我们将讨论不可判定性问题，理解计算的边界，这对于避免在实际工程中陷入不必要的复杂性至关重要。 第二章：离散数学基础与逻辑推理 强调在编程中至关重要的逻辑结构。内容涵盖命题逻辑、一阶逻辑、集合论基础，以及证明的方法（如归纳法和反证法）。通过这些工具，读者将学会如何严谨地验证代码片段的正确性，而非仅凭经验判断。 第三章：程序设计的范式演变 系统梳理主要的编程哲学。我们将详细对比命令式编程（Imperative）的流程控制，函数式编程（Functional）的无副作用与高阶函数，以及面向对象编程（OOP）的封装、继承与多态的深层含义。本书强调，理解这些范式的优劣，才能在实际项目中做出正确的架构决策。 第二部分：核心数据结构与内存管理（约占全书45%） 数据结构是高效软件的骨架。本部分详细解构了最常用和最重要的数据组织形式，并深入探讨了它们在底层内存中的实际布局和性能影响。 第四章：线性结构的深入剖析 超越简单的数组和链表概念。我们探讨动态数组的扩容机制与摊还分析（Amortized Analysis），以及单向、双向和循环链表的实现细节。特别关注栈（Stack）和队列（Queue）作为抽象数据类型（ADT）的应用场景，例如表达式求值和广度优先搜索（BFS）的基础。 第五章：非线性结构：树与图的精妙世界 这是本书的重点之一。我们将从二叉树开始，详细讲解二叉搜索树（BST）的插入、删除和平衡操作。随后，进入复杂的平衡树结构，如AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的维护机制，理解它们如何保证 $O(log n)$ 的查找效率。 第六章：图论基础与应用 图结构是建模复杂系统（如网络、社交关系）的关键。本章详细介绍图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），以及经典的图遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。更进一步，深入讲解最短路径算法，包括 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法，分析其在不同图结构下的适用性与复杂度。 第七章：哈希表的革命 讲解哈希函数的构造原理、冲突解决策略（开放寻址法和链地址法），以及负载因子对性能的影响。深入探讨如何设计理想的哈希函数，实现平均时间复杂度为 $O(1)$ 的查找性能。 第三部分：算法设计与性能分析（约占全书35%） 本部分将计算思维转化为可执行的、高效的解决方案。我们聚焦于如何分析、设计和优化算法，这完全脱离了对任何图形化界面的依赖。 第八章：算法分析的数学工具 严格引入大 O 记法、Omega 记法和小 O 记法，并教授如何使用主定理（Master Theorem）快速分析递归算法的复杂度。我们将区分时间复杂度和空间复杂度，理解硬件资源（如缓存、内存层级）对算法实际性能的影响。 第九章：高效排序与搜索策略 全面对比和分析 $O(n^2)$ 级别的简单排序（如冒泡、选择）与更优的 $O(n log n)$ 排序方法。重点深入讲解快速排序（Quick Sort）的枢轴选择策略，以及归并排序（Merge Sort）的稳定性分析。同时，探讨在已排序数据结构中的二分查找优化。 第十营：动态规划与贪心算法 这两大高级算法设计范式是解决优化问题的核心。 贪心算法： 探讨其局部最优选择的条件和证明方法，例如霍夫曼编码的应用。 动态规划（DP）： 详细解析 DP 的核心要素——最优子结构和重叠子问题。通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，教授自顶向下（带备忘录）和自底向上（迭代）的实现技巧。 第十一章：并发与并行计算的底层逻辑 在多核处理器日益普及的今天，理解并行处理的基础概念至关重要。本章探讨并发的挑战（如死锁、竞态条件），以及同步机制（信号量、互斥锁）的底层工作原理，为后续学习操作系统和分布式系统打下坚实的理论基础。 --- 读者对象与本书特色 本书并非面向特定软件操作的用户，而是为计算机科学专业的学生、希望深入理解底层原理的软件工程师，以及对数据结构和算法有强烈学习兴趣的自学者而设计。 理论驱动，实践辅助： 每种数据结构和算法的讲解都基于清晰的数学证明和严密的逻辑推导，而非简单的操作步骤罗列。 跨语言通用性： 代码示例以清晰的结构化伪代码为主，便于读者将其映射到 C++、Java、Python 或其他任何编程语言中。 强调计算思维： 本书的核心目标是培养读者将复杂问题分解、抽象并用最优化的数据组织方式解决的能力，这是一种超越任何特定软件工具的通用技能。 通过学习本书，读者将建立起坚不可摧的计算机科学基础，从而能够自信地迎接从底层系统开发到高级人工智能等各个领域的挑战。

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