具体描述
《大学计算机基础实验教程》是《大学计算机基础教程(第2版)》(王移芝等编)教材的配套实验教程。结合主教材的变化，《大学计算机基础实验教程》也进行了调整，尤其是实验篇的内容更加注重与主教材各章内容的结合，进一步突出了内容新颖、面向应用、重视操作能力培养和综合应用等特点。《大学计算机基础实验教程》编写的宗旨是使读者能够快速掌握办公自动化应用技术、网页制作技术以及在网络环境下信息处理的综合能力。
《现代数据结构与算法实践指南》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代数据结构与算法的实践导向指南。我们深知，在当今快速迭代的计算科学领域，理论知识的掌握必须紧密结合实际应用场景，才能真正构建出高效、可维护的软件系统。因此，本书采取“理论阐述—实例剖析—代码实现—性能分析”的递进式结构，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”以及“为什么这样做”。 本书的编写严格遵循了当代工业界对算法和数据结构的高标准要求，内容覆盖了从基础到前沿的多个关键领域。我们不拘泥于传统教科书中对概念的罗列，而是侧重于分析不同算法在实际大规模数据环境下的适用性、时间复杂度和空间复杂度，并重点讨论如何通过优化数据结构来解决现实世界中的瓶颈问题。 第一部分：基础范式与核心结构重塑 本部分首先夯实读者的基础，但视角迥异于初级教材。我们不只是定义数组和链表，而是深入探讨内存连续性对性能的决定性影响，以及如何利用局部性原理进行缓存友好的编程。 第1章：数据抽象的艺术与内存拓扑 我们将数据结构视为解决特定领域问题的抽象工具。本章详细分析了缓存（Cache）层级结构（L1/L2/L3）对算法执行速度的实际影响。重点讨论了如何通过数据排列（Data Layout）优化（如结构体对齐、数组的行主序/列主序遍历策略），将算法性能从$O(N)$级别提升至实际运行速度的数倍。我们还会介绍内存池（Memory Pooling）技术，用于解决频繁小对象分配/释放带来的碎片化和系统调用开销。 第2章：非线性结构的深度探究 本章聚焦于树形结构，但侧重于它们的动态平衡和磁盘I/O效率。我们不仅讲解二叉搜索树（BST），更深入剖析AVL树、红黑树（Red-Black Tree）的旋转机制与颜色维护的细微差别。对于大规模数据处理，我们花费大量篇幅介绍B树和B+树，详细阐述它们如何通过提高节点扇出因子（Fanout Factor）来最小化磁盘寻道时间，这是现代数据库索引设计的核心基石。 第3章：高效集合的构建与查找 哈希表是现代编程的基石，本书对其进行了彻底的解构。我们详细比较了开放寻址法（Open Addressing）与链地址法（Separate Chaining）的优劣，并引入Cuckoo Hashing和Robin Hood Hashing等先进技术，用于解决高负载下的冲突问题，并保证查找时间的稳定性。此外，对于需要有序集合的应用场景，我们探索了跳跃表（Skip List），分析其实现复杂度远低于平衡树，却能提供相似的期望性能。 第二部分：高级算法范式与应用场景驱动设计 本部分将理论推向实践前沿，重点关注需要复杂调度和全局优化的算法设计范式。 第4章：图论：从网络流到空间分析 图算法是处理关系数据的核心。我们超越传统的Dijkstra和Floyd-Warshall，重点讲解最大流/最小割算法（如Edmonds-Karp和Dinic算法），并结合实际案例，如资源调度和网络带宽分配。对于大规模地理信息系统（GIS）的应用，本章深入剖析空间索引结构（如Quadtrees和R-Trees）与图搜索算法的结合，以实现高效的最近邻查询（Nearest Neighbor Search）。 第5章：动态规划的迭代优化与状态压缩 动态规划（DP）是解决优化问题的利器，但其挑战在于状态定义和空间复杂度。本书通过一系列真实的面试级和工业级问题（如背包问题、最长公共子序列的变种），演示如何使用状态压缩DP（如使用位掩码）和滚动数组优化来显著减少内存占用。我们还探讨了记忆化搜索（Memoization）与自底向上DP之间的选择权衡。 第6章：贪心策略的正确边界与近似算法 贪心算法以其效率著称，但其陷阱在于“局部最优不等于全局最优”。本章精确界定了哪些问题（如霍夫曼编码、区间调度）能应用贪心法，以及如何证明其正确性。对于NP难问题，我们重点介绍了近似算法的设计思想，如拉格朗日松弛和Christofides算法在旅行商问题（TSP）中的应用，强调在工程中如何接受一个“足够好”的解。 第三部分：大规模数据处理与并发结构 本部分聚焦于现代多核与分布式环境下的算法设计，这是本书最贴近工业实践的部分。 第7章：并行计算与数据结构同步 在多核CPU盛行的今天，算法的正确性必须扩展到并发环境。我们详细分析了无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计原理，特别是基于CAS（Compare-and-Swap）操作的实现，如Michael & Scott的并发队列。读者将学习如何利用内存屏障（Memory Barriers）确保数据可见性，从而避免死锁和竞态条件。 第8章：排序算法的现代演进与外部排序 传统排序算法的分析在内存受限时会失效。本章重点介绍外部排序（External Sorting）的Merge-Sort变体，以处理远大于内存容量的数据集，这在日志分析和大数据预处理中至关重要。同时，我们将比较Timsort（Python/Java中使用）和Introsort的混合策略，分析它们在实际随机数据和近乎有序数据上的性能差异。 第9章：高级搜索与概率数据结构 本书引入了概率数据结构，它们以牺牲微小的错误率为代价，换取极高的空间效率和速度。我们将详细实现和分析布隆过滤器（Bloom Filters）在成员查询中的应用，以及HyperLogLog在计数基数估计中的强大能力。这些工具是构建高性能缓存系统和分布式系统中去重机制的关键。 结语与实践工具链 全书每一章都附带有基于C++（注重性能）和Python（注重快速原型验证）的完整代码实现。我们强调使用Valgrind进行内存泄漏检测，并利用Google Benchmark库对所有关键数据结构操作进行严格的微基准测试，确保读者不仅能写出算法，更能验证其在不同负载下的鲁棒性与效率。 《现代数据结构与算法实践指南》是为有志于成为资深软件工程师、系统架构师或算法研究人员的读者量身定制的进阶读物，它将理论与尖端实践无缝对接。
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