具体描述
为培养素质全面的学生，高等学校各专业均开设了“计算机应用基础”或“计算机公共基础”一类的课程，而且有大致相同的课程内容。本书是为配合这一类实践性、应用性很强的课程的教学而编写的辅助教材。
本书辅助教学的内容涉及计算机基础知识，W indows操作系统，多媒体应用基础，文字处理软件Word，电子表格软件包Excel，演示文稿制作软件PowerPoint和网络应用基础等。各章内容均分理解练习题和上机实验题两部分。理解练习题包括各章主要知识点介绍、思考题、选择题、判断题和填空题等，并在附录中给出了各章选择题、判断题和填空题的参考答案；上机实验题则根据各章教学的进程规律，设计了多个上机实践题，并在适当位置给出了提示。书中的最后一章设计了两套综合练习题，供学习者在完成课程学习后，结合总复习进行自主测试。
本书基本上不针对某个特定版本的Windows和Office集成办公软件，可供采用不同教材和不同教学环境的教师和学生在教学时使用。
本书还适于全国计算机等级考试（一级）以及自学“计算机应用基础”课程的读者选用。
《数据结构与算法分析：C语言描述》 图书简介 本书深入浅出地剖析了数据结构与算法设计的核心概念，旨在为读者构建坚实的计算机科学基础。全书内容围绕数据抽象、逻辑结构和物理实现的紧密结合展开，并以C语言作为主要的实现工具，确保理论与实践的无缝对接。 第一部分：基础回顾与准备 在深入探讨复杂结构之前，本书首先对C语言的基础特性进行了必要的复习与强化，特别是与数据结构紧密相关的内存管理、指针操作以及结构体（Struct）和联合体（Union）的使用。这部分内容确保读者具备足够的编程能力来理解后续章节中对底层实现的探讨。同时，算法分析的基础知识，如时间复杂度和空间复杂度的度量标准——大O、$Omega$ 和 $Theta$ 符号，被系统地介绍，为后续对效率的评估奠定了理论框架。 第二部分：线性数据结构 本部分聚焦于最基本也是应用最广泛的线性结构。 数组与动态数组： 探讨了静态数组的局限性，并详细介绍了动态数组的实现原理，包括其内存分配、元素访问、插入和删除操作的效率分析。 链表家族： 涵盖了单链表、双向链表和循环链表的完整实现。重点分析了在不同场景下（如头部插入、尾部删除）链表相较于数组的性能优势和劣势。特别关注了游标（Cursor）链表的概念性介绍。 栈（Stack）： 以“后进先出”（LIFO）原则为核心，展示了栈在表达式求值、函数调用堆栈模拟中的应用。使用数组和链表两种方式实现栈，并对比其优缺点。 队列（Queue）： 深入讲解了“先进先出”（FIFO）队列的原理，包括循环队列（Circular Queue）的实现，以优化数组空间的利用率，避免“假溢出”问题。同时，对优先级队列（Priority Queue）的概念进行了初步的引入。 第三部分：非线性数据结构——树 树结构是本书的重点之一，它在组织层次化数据方面具有不可替代的优势。 树的基本概念与遍历： 定义了树、森林、度、深度等术语，并详细讲解了前序、中序、后序三种递归遍历方法，以及层次遍历（Breadth-First Search, BFS）的非递归实现。 二叉树（Binary Tree）： 重点分析了完全二叉树和满二叉树的性质。讨论了如何利用中序遍历结合其他遍历结果来唯一重构一棵树的技巧。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 阐述了BST的动态特性——查找、插入和删除操作，并清晰地指出其最坏情况下的性能退化（可能退化为链表）。 平衡搜索树（Self-Balancing Trees）： 为了解决BST的性能问题，本书详细介绍了AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的维护机制。重点剖析了单旋与双旋操作（旋转/Rotation）的几何原理，以及插入和删除后如何通过着色和旋转来恢复平衡性质，确保$O(log n)$的最坏情况时间复杂度。 B树与B+树： 针对外部存储设备（如磁盘）的特点，系统讲解了B树（B-Tree）的多路平衡结构，及其在数据库索引中的核心应用。B+树作为B树的变体，其内部节点仅存储键值，叶子节点包含指向所有记录的指针，这方面的设计思想被详尽阐述。 第四部分：图论基础与应用 图结构是建模复杂关系网络的强大工具。 图的表示： 详尽比较了邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种主流表示方法，并分析了它们在稀疏图和稠密图中的存储效率差异。 图的遍历： 介绍了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在图结构上的应用，以及它们在拓扑排序中的角色。 最短路径问题： 实现了经典算法，包括： Dijkstra算法： 求解单源最短路径，重点讨论了其对权值非负的要求，并使用优先队列（通常是基于堆的实现）来优化效率。 Bellman-Ford算法： 能够处理包含负权边的图，并能检测负权环路的存在。 Floyd-Warshall算法： 用于求解所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树（MST）： 介绍了构造无向连通加权图的MST的两种贪心策略： Prim算法： 逐步向树中添加代价最小的边。 Kruskal算法： 使用并查集（Disjoint Set Union, DSU）数据结构高效地判断加入新边是否会导致环路。 第五部分：高级算法与排序方法 本部分聚焦于效率更高的排序算法和关键的搜索优化技术。 基于比较的排序： 合并排序（Merge Sort）： 强调其稳定性和$O(n log n)$的性能保证，并探讨其递归与非递归实现。 快速排序（Quick Sort）： 深入分析了枢轴（Pivot）的选择策略对算法性能的巨大影响，以及如何通过三路划分来处理大量重复元素。 堆排序（Heap Sort）： 利用二叉堆结构进行原地排序，对比其与选择排序的内在联系与改进。 非比较排序： 介绍了在特定条件下性能优于$O(n log n)$的算法： 计数排序（Counting Sort）： 适用于整数范围不大的情况。 基数排序（Radix Sort）： 基于位或数字进行分配和收集。 搜索与查找优化： 详细介绍了哈希表（Hash Table）的设计原理，包括散列函数（Hash Function）的选择和冲突解决策略（如开放寻址法和链地址法），以实现平均$O(1)$的查找性能。 第六部分：算法设计范式 本书结尾部分着重于指导读者如何系统地构建高效算法。 递归与回溯法： 讲解了如何将复杂问题分解为子问题，并通过回溯法系统地搜索解空间，典型案例包括八皇后问题和迷宫寻路。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 探讨了贪心选择性质和最优子结构，并分析了适用场景（如活动选择问题、霍夫曼编码）。 分治策略（Divide and Conquer）： 总结了Merge Sort和快速排序背后的通用思想，并引入了解决最近点对问题的思路。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 这是算法设计中最强大的工具之一。本书通过最长公共子序列（LCS）、背包问题（Knapsack Problem）等经典案例，系统地阐述了“最优子结构”、“重叠子问题”以及如何通过自底向上（Tabulation）或自顶向下（Memoization）的方式避免重复计算，实现高效求解。 本书的特点在于理论的严谨性与C语言实现的精确性相结合，每一个核心概念都配有详尽的C代码示例、流程图以及性能分析，帮助读者真正掌握数据结构的内在逻辑，并能独立设计和分析复杂的计算问题解决方案。
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