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出版者:中国矿业大学出版社

作者:丁颖

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-08-01

价格:14.5

装帧:

isbn号码:9787810708982

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 信息技术
• 实验教学
• 高等教育
• 教程
• 计算机基础
• 编程
• 网络技术
• 数据结构
• 算法

好的，这是一份关于一本名为《计算机信息技术实验教程》之外的其他图书的详细简介： --- 《数据结构与算法设计：原理与实践》图书简介 作者： [虚构作者姓名，例如：王志强、李明华] 出版社： [虚构出版社名称，例如：蓝海科技出版社] 装帧与规格： 精装，720页，附带在线学习资源代码包 目标读者： 计算机科学与技术专业本科生、研究生，软件工程师，对算法和底层数据处理感兴趣的专业人士。 --- 第一部分：内容概述与核心价值 《数据结构与算法设计：原理与实践》是一本深入探讨计算机科学核心基石——数据结构与算法的权威性教材。本书不仅系统地梳理了经典算法的理论基础，更侧重于指导读者如何将这些理论应用于解决实际工程问题。在信息爆炸的时代，数据量的几何级增长对软件的效率提出了前所未有的挑战，本书正是为应对这一挑战而生，旨在培养读者构建高效、可扩展软件系统的核心能力。 本书内容涵盖了从基础的线性结构到复杂的图论模型，再到先进的搜索与排序策略。我们摒弃了纯粹的理论堆砌，而是将每一种数据结构和算法置于具体的应用场景中进行剖析，强调其时间复杂度和空间复杂度的权衡与选择。 第二部分：详细章节结构与内容深度剖析 本书共分为七大部分，近三十章内容，结构严谨，逻辑递进。 第一部分：基础回顾与复杂度分析 (第1-3章) 本部分作为后续学习的基石，首先对离散数学中的基本概念（集合、关系、函数）进行回顾，确保读者具备必要的数学素养。重点在于算法效率的量化。详细讲解了渐进分析法，包括大O、Ω、Θ符号的精确定义和应用。通过大量实例演示如何对递归和非递归算法进行准确的复杂度估算，特别是引入了主定理（Master Theorem）在分析分治算法时的应用详解。 第二部分：线性数据结构的高效实现 (第4-7章) 本部分聚焦于最常用且基础的线性结构，但深入到其优化实现层面。 数组与链表： 不仅介绍静态数组和动态数组的内存布局差异，还详细对比了单向、双向、循环链表的插入、删除操作的底层实现细节和性能差异。特别讨论了缓存局部性对数组性能的影响。 栈与队列： 深入讲解了基于数组和链表的栈与队列实现，并拓展至更高级的应用，如双端队列（Deque）和循环队列在缓冲区管理中的应用。 字符串结构： 涵盖了基础的字符串匹配算法（如朴素算法），并引入了KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的完整推导过程，分析其如何通过前缀函数避免不必要的字符回溯。 第三部分：非线性结构I：树（Trees）的精妙世界 (第8-13章) 树结构是分层数据组织的典范。本部分投入大量篇幅，构建了全面的树结构知识体系。 树的基本概念与遍历： 详细区分了普通树、森林、二叉树的特性，并完整介绍了前序、中序、后序遍历，以及层序遍历的递归与迭代实现。 二叉搜索树（BST）： 讲解了标准BST的插入、删除和搜索操作，并深刻分析了其在极端数据输入下可能退化为链表的性能问题。 平衡树的艺术——AVL树与红黑树： 重点分析了AVL树的旋转机制，以及红黑树（Red-Black Tree）如何通过颜色属性和旋转操作保证对数时间复杂度的搜索和维护。书中特别提供了红黑树插入和删除操作的详细变色与旋转步骤图解。 堆（Heap）结构： 详细介绍了最大堆和最小堆的构建（Heapify过程），以及其在优先队列实现中的核心地位，并展示了堆排序的稳定性和效率分析。 第四部分：非线性结构II：图论基础与应用 (第14-19章) 图结构是建模复杂关系的最佳工具。本部分从基础表示法开始，逐步深入到核心的路径与连通性算法。 图的表示： 详细对比了邻接矩阵、邻接表、甚至更高效的邻接表数组的优劣，并讨论了稀疏图与稠密图的选择策略。 图的遍历： 深入剖析了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示了DFS在拓扑排序和检测有向无环图（DAG）中的关键作用。 最短路径算法： 详尽讲解了Dijkstra算法（单源最短路径）和Bellman-Ford算法（处理负权边），并对Floyd-Warshall算法（多源最短路径）进行了动态规划思想的阐述。 最小生成树（MST）： 详细介绍了Prim算法和Kruskal算法，并从贪心策略的角度论证其正确性。 第五部分：高级搜索、排序与查找技术 (第20-23章) 本部分聚焦于效率优化，是算法设计能力的关键体现。 高级排序算法： 除了经典的快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的深度优化实现外，本书特别引入了外部排序的概念，以应对内存无法容纳海量数据的场景。 搜索结构进阶： 详细介绍了B树和B+树的结构，重点分析了它们如何成为现代数据库索引和文件系统的核心，并对比了它们与二叉搜索树在磁盘I/O效率上的优势。 散列表（Hash Table）： 深入讲解哈希函数的构造原则（如MD5的简化应用），以及解决冲突的链式法和开放定址法（线性探测、二次探测、双重哈希）的性能特点。 第六部分：算法设计范式与优化策略 (第24-27章) 本部分从方法论层面提升读者的算法思维。 分治法（Divide and Conquer）： 以Strassen矩阵乘法为例，展示分治法的强大威力。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 通过活动选择问题和霍夫曼编码（Huffman Coding）实例，阐述贪心选择的正确性证明思路。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 采用自底向上和自顶向下（带备忘录）的方法，系统解析背包问题、最长公共子序列等经典DP问题，强调最优子结构和重叠子问题的识别。 回溯法与分支限界法： 讲解了八皇后问题、旅行商问题（TSP）的求解思路，重点在于剪枝策略的设计。 第七部分：附录与工程实现 附录部分提供了 C++ 模板代码库的精选集合，包括STL中常用容器的底层结构剖析（如`std::vector`, `std::map`的实现原理），帮助读者将理论知识无缝转化为高性能的生产代码。 第三部分：本书的独特教学特色 1. 工程导向的实现细节： 每种数据结构都提供了清晰的伪代码和C++（或Java）的参考实现，代码注释详尽，直接可用于项目参考。 2. 复杂度分析的严谨性： 对每项核心操作的时间/空间复杂度分析，均提供了严格的数学论证过程，而非简单的结论陈述。 3. 真实案例驱动： 穿插了网络路由选择、数据库索引、编译器符号表管理等真实世界案例，使抽象的算法变得具象化。 4. “陷阱”与优化点提示： 专门设置“工程陷阱”栏目，指出新手常犯的错误（如链表操作中的悬空指针，哈希冲突处理不当），并提供优化建议。 《数据结构与算法设计：原理与实践》不仅仅是一本教科书，更是提升软件工程师核心竞争力的必备工具书。掌握了本书内容，读者将能够自信地设计和评估任何复杂系统的底层架构。 ---

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哇，我终于拿到这本《计算机信息技术实验教程》了！说实话，我本来是抱着试试看的心态买的，毕竟市面上的实验教程五花八门，很多都像是拼凑起来的，理论讲得云里雾里，实验步骤又含糊不清，让人看了就想打退堂鼓。但是这本一上手，我就感觉不一样。首先，它的排版设计就非常人性化，字体大小适中，图文并茂，一点都不觉得枯燥。更重要的是，它并没有那种高高在上的理论说教感，而是非常接地气地把复杂的概念拆解成一个个小模块，就像搭积木一样，一步步引导你构建知识体系。比如在讲到网络配置那块，我之前在别的书上看到总是直接跳到命令行操作，看得我一头雾水，但这本书里，它会先用生动的比喻解释底层原理，然后才给出详细的步骤截图，连鼠标点击的位置都标得清清楚楚。我试着跟着做了几个实验，发现即便是像我这样初学者，也能很快上手，而且遇到问题时，书后面的FAQ部分也很有帮助，感觉作者真的站在读者的角度思考过。这让我对后续的学习充满了信心，它不仅仅是一本教程，更像是一个耐心的伙伴，陪着你一起探索技术的奥秘。

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这本书的结构安排，简直是为我们这些时间紧张的在职学习者量身定做的。每一章的长度都控制得恰到好处，不会让人产生畏难情绪。而且它的模块化设计非常清晰，如果你只对某个特定的技术点感兴趣，可以直接跳转到相应的章节进行深入学习，而不会被其他不相关的内容所干扰。更值得称赞的是，它的实验环境要求描述得极其精确，无论是硬件配置、操作系统版本，还是所需软件的依赖包，都列得一清二楚，这为我们省去了大量前期环境配置的宝贵时间。我过去常常因为环境配置问题卡壳好几天，严重影响学习积极性，但这本书在这方面做得极其细致，甚至连不同操作系统平台下的差异化操作都有所标注，体现了作者极高的专业素养和为读者着想的周到心态。这种高效的学习路径设计，极大地提高了学习效率。

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坦白说，我对技术书籍的“实践性”要求是最高的，如果光看不练，那和看小说有什么区别？这本《计算机信息技术实验教程》在这方面做得非常到位，它真正实现了“做中学”。我之前对编程逻辑总是理解得比较模糊，总觉得代码写出来就结束了。但这本书里，每一个实验都伴随着详尽的调试过程记录和错误排查指南。我记得有一次我在配置一个数据库连接时遇到了一个非常诡异的超时错误，翻遍了网上的论坛都没找到直接答案。最后翻到书的附录部分，里面居然有一个专门针对这种常见但棘手问题的深度剖析，它不仅告诉了你怎么解决，更解释了为什么会发生，这种深入骨髓的讲解，让我感觉自己对底层机制的理解又上了一个台阶。这种注重过程和结果双重验证的编写风格，让我在学习过程中充满了掌控感，不再是机械地复制粘贴代码，而是真正理解了代码背后的“魔法”。

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拿到书时，我最关注的就是它对前沿技术的覆盖程度。毕竟信息技术发展得太快了，很多教材往往滞后于行业需求。惊喜的是，这本《计算机信息技术实验教程》在一些关键领域展现出了相当的深度和前瞻性。比如在云计算和大数据处理的基础实验部分，它没有仅仅停留在概念介绍，而是直接引入了当下业界常用的工具和平台，哪怕是基础的虚拟机环境搭建，也给出了多种选择和详细的对比分析。我特别欣赏它在安全实验设计上的严谨性，它不是教你如何去“破坏”，而是侧重于“防御”和“加固”，通过模拟攻击场景来加深我们对系统漏洞的理解，这对于培养一个负责任的IT从业者来说至关重要。每一次实验结束后的“反思与拓展”环节，都像是一次小型的研讨会，它会引导我去思考如何将实验中学到的技能应用到实际的复杂项目中去，这种由点及面的学习方式，极大地提升了我的综合分析能力。这本书的实验设计，明显是经过精心打磨的，绝对不是那种应付课程要求的凑数之作。

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从整体感觉上来说，这本《计算机信息技术实验教程》给我的印象是“专业且充满温度”。它既有行业顶尖专家的深度和广度，又兼具优秀教师的耐心和引导性。我个人尤其喜欢它在每个实验模块开始前设置的“学习目标达成清单”，这就像一张学习地图，让你清楚地知道完成这个实验后你将掌握哪些具体的技能点，这对于量化自己的学习进度非常有帮助。此外，全书的语言风格在保持专业性的同时，避免了过多的学术腔调，读起来非常流畅自然，读起来一点都不费劲，反而像是在跟一位经验丰富的工程师进行一对一的交流和指导。这本书绝对不仅仅是一本“应付考试”的教材，它更像是一份可以伴随我职业生涯初期的实用工具箱，每次遇到实际问题，我都会习惯性地翻开它来寻求灵感和解决方案。强烈推荐给所有想扎扎实实掌握信息技术实践技能的朋友们！

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